(iwencai量化策略)kdj(k)增长值_、集中度70_20%、振幅大于1

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2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、集中度70<20%、KDJ(K)增长值。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了价格波动、市场结构和技术指标等因素。通过振幅和集中度筛选出波动较大、市场竞争较充分的个股,再加上KDJ(K)增长值的过滤,选取长期成长性好的个股。

有何风险?

该选股策略主要风险如下:

  1. 过分依赖技术指标进行选股,难以评估股票未来的基本面表现;
  2. KDJ指标信号容易受到单一环节价格波动的干扰;
  3. 振幅指标具有一定主观性,选股存在误判的可能。

如何优化?

为缓解以上风险,可以考虑以下优化措施:

  1. 引入更多指标进行选股,如市盈率、市净率、股息率等综合考虑股票潜在价值;
  2. 结合基本面和技术面分析进行选股,进一步降低风险;
  3. 优化KDJ指标信号和振幅指标,尝试引入其他技术指标进行筛选交叉验证。

最终的选股逻辑

经过优化后,我们得出以下完善版的选股逻辑:

  • 振幅选择在1%至10%之间;
  • 市场集中度在50%到100%之间;
  • KDJ(K)指标连续3个交易日增长,且增长幅度大于0.05;
  • 引入基本面指标,如市盈率、市净率等;
  • 结合技术分析和基本面分析进行选股;
  • 坚持价值投资理念,重视股票内在价值。

注:以上选股逻辑仅供参考,具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。

同花顺指标公式代码参考

以下是同花顺的相关代码:

/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
    /* 振幅选择1%-10%之间 */
    (high/low-1) >= 0.01 AND (high/low-1) <= 0.1 AND
    /* 市场集中度在50%到100%之间 */
    (circ_mv/total_mv >= 0.5 AND circ_mv/total_mv <= 1) AND
    /* KDJ(K)指标连续3个交易日增长,且增长幅度大于0.05 */
    (REF(KDJ(9, 3, 3).K, 1) < KDJ(9, 3, 3).K AND REF(KDJ(9, 3, 3).K, 2) < REF(KDJ(9, 3, 3).K, 1) AND KDJ(9, 3, 3).K - REF(KDJ(9, 3, 3).K, 2) > 0.05) AND
    /* 引入基本面指标进行综合考虑 */
    (some_fundamental_factors)
ORDER BY TRADEADDTOVOL(20) DESC, amount DESC

Python代码参考

以下是选股策略示例代码:

import tushare as ts
import datetime

def is_selected(code):
    '''
    判断股票是否符合选股策略
    '''
    # 获取股票基本信息
    stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
    # 获取股票历史价格信息
    hist_price = ts.get_hist_data(code)
    
    # 判断股票是否符合条件
    if (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] >= 0.01 and 0.5 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / stock_info['totals'] <= 1 and some_fundamental_factors:
        # 结合技术分析和基本面分析进行选股
        some_technical_factors = True if (some_conditions) else False
        if some_technical_factors:
            # KDJ(K)指标连续3个交易日增长,且增长幅度大于0.05
            kdj_k = talib.KDJ(hist_price['high'].values, hist_price['low'].values, hist_price['close'].values, 9, 3, 3)[0]
            if kdj_k[-1] > kdj_k[-2] > kdj_k[-3] and kdj_k[-1] - kdj_k[-3] > 0.05:
                # 坚持价值投资理念,重视股票内在价值
                some_value_investing_factors = True if (some_conditions) else False
                if some_value_investing_factors:
                    # 判断股票是否符合要求
                    return True

    return False

# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]

# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
    pass # 参考其他交易策略

示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据和历史价格信息,结合选股逻辑进行筛选,最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中,可根据筛选和排序结果进行后续的操作。

    ## 如何进行量化策略实盘?
    请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。

    select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。

    模板如何使用?

    点击图标右上方的复制按钮,复制到自己的账户即可使用模板进行回测。


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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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