(supermind)振幅大于1、KDJ刚形成金叉、今日增仓占比_5%_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、今日增仓占比大于5%的股票为投资组合。

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. 今日增仓占比大于5%，表示该股票处于一波上涨行情中，并且投资者对其具有信心；
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. 外部环境因素的不确定性可能导致市场震荡，从而引发判断出错的风险；
2. 市场行情可能不符合选股逻辑，即选中的股票出现下跌或停牌等超出预期的情况；
3. 个股因素也会带来投资风险，包括公司治理风险、业绩波动风险等等。

如何优化？

1. 引入其他筛选条件，如市盈率、市净率等，降低投资风险；
2. 优化股票筛选算法，加强成长性与价值因素分析；
3. 快速跟进市场动态变化，及时削减风险股票仓位。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、今日增仓占比大于5%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;
// 今日增仓占比
TODAY_VOL:=VOL-REF(VOL,1);
AVG_VOL:=MA(VOL,5);
ADD_PERC:IF(AVG_VOL>0,TODAY_VOL/AVG_VOL*100,0);
COND3:=ADD_PERC>5;
// 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])
    # 今日增仓占比
    avg_vol = df['volume'].rolling(window=5).mean()
    today_vol = df['volume'] - df['volume'].shift(1)
    add_perc = today_vol / avg_vol * 100
    cond3 = (add_perc[-1] > 5)
    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)