(supermind)振幅大于1、KDJ刚形成金叉、macd零轴以上_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、MACD零轴以上的股票为投资组合。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票有较大波动，有利于获得高回报；
2. KDJ刚形成金叉，意味着市场情绪好转，买入需求增加，价格较短时间内可能有明显上涨；
3. MACD零轴以上，表明股票价格趋势向上；
4. 综合以上因素选取标的，可以提高短期买入机会，有可能获得相对高的收益。

有何风险？

1. 市场波动较大，短期内股票价格可能出现较大变化；
2. 市场风险较高，需注意风险控制；

如何优化？

1. 投资者在操作前，需要深入了解有关公司的基本情况和行业发展及政策背景等信息，发掘其他潜在因素，提升投资效果；
2. 选择多头趋势明显的板块和个股，行情向好时布局，并在趋势转折时及时止盈获得收益；
3. 分散风险，控制仓位，把资金分散到多个股票和领域中，以减少单股风险。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、MACD零轴以上的股票为投资组合。

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;
// MACD
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,MID);
MACD:(DIF-DEA)*2;
COND3:=MACD>=0;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
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])
    # MACD
    dif, dea, macd = talib.MACD(df['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    cond3 = macd[-1] >= 0
    basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
    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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)