(supermind)振幅大于1、KDJ刚形成金叉、2021年营收除2018年营收大于1

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、2021年营收/2018年营收大于1.1为投资组合。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表示该股票具有较大波动性，有利于获得高回报；
2. KDJ刚形成金叉，意味着市场情绪好转，有较大概率涨势明显；
3. 营收增长率高，说明公司盈利能力良好且具有良好的成长性；
4. 综合以上因素选取标的，可以提高买入的成功率，控制投资风险。

有何风险？

1. 营收增长率高的公司可能存在业绩增长无法持续的风险；
2. 没有考虑到其他基本面因素的情况，可能会忽略掉某些重要的信息；
3. 只考虑了近期的市场情况，可能会忽略长期因素的影响。

如何优化？

1. 引入其他技术指标，如RSI、均线等，提高选股策略的准确度；
2. 在选股过程中，考虑股票的基本面因素，增加选股策略的全面性；
3. 考虑股票的估值水平，避免盲目追涨。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、2021年营收/2018年营收大于1.1为投资组合。

同花顺指标公式代码参考

// 振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
// KDJ
RSV:=(CLOSE-LOWEST(CLOSE,9))/(HIGHEST(CLOSE,9)-LOWEST(CLOSE,9))*100;
K:SMA(RSV,3,1);
D:SMA(K,3,1);
J:3*K-2*D;
GCROSS: CROSS(J,D);
COND2:=REF(GCROSS,1)=0 AND GCROSS=1;
// 营收增长率
CONC1:=NOT(ISNULL(COL_26_YEAR_1)) AND NOT(ISNULL(COL_26_YEAR_2));
CONC2:=COL_26_YEAR_1/COL_26_YEAR_2>1.1;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND CONC1 AND CONC2;
SIGNAL: CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import pandas as pd
import talib

def select(df):
    # 振幅
    cond1 = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
    # KDJ
    k, d, j = talib.STOCH(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, fastk_period=9,slowk_period=3,slowk_matype=0,slowd_period=3,slowd_matype=0)
    cond2 = (j[-1] > d[-1]) & (j[-2] < d[-2])
    # 营收增长率
    cond3 = (df['COL_26_YEAR_1'].notnull()) & (df['COL_26_YEAR_2'].notnull())
    cond4 = df['COL_26_YEAR_1'] / df['COL_26_YEAR_2'] > 1.1
    basic_cond = cond1 & cond2 & cond3 & cond4
    df = df.loc[basic_cond].reset_index()
    return df

    ## 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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