(supermind)振幅大于1、KDJ刚形成金叉、周K线上穿30周线_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉，且周K线上穿30周线的股票为投资组合。

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. 周K线上穿30周线，反映该股票处于一个趋势向上的持续上升行情中。

有何风险？

1. 忽略了公司的具体业务情况、行业竞争情况等因素，只注重了市场情绪及内外盘指标，存在一定的投资风险；
2. 30周线是比较慢的移动平均线，不够灵敏，可能会有滞后现象；
3. 振幅大的个股往往波动性较大，有可能会出现急跌的情况。

如何优化？

1. 增加公司业务基本面因素，如股票市盈率、公司业绩等指标，提高投资决策的科学性；
2. 增加其他市场因素的考虑，如大盘趋势、行业板块等，进行投资决策；
3. 在寻找趋势向上的个股时，可以增加更多的技术指标，如MACD、布林带等等，同时也可考虑增加30周线上穿60周线、周K线在60周线上方等更多筛选条件，使投资决策更加合理可靠；
4. 在挑选波动性大的个股时，应该结合成交量等指标，避免单纯追涨杀跌。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉，且周K线上穿30周线的股票为投资组合。

同花顺指标公式代码参考

// 振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
// KDJ金叉
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;
// 周K线上穿30周线
MA30:MA(C,30);
MA60:MA(C,60);
WK_UP:REF(MA30,1)<REF(MA60,1) AND MA30>MA60;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND WK_UP;
SIGNAL: CHECKCOND(CONDITION,1);

Python代码参考

import pandas as pd
import akshare as ak

def get_trade_data(stock_code):
    stock_history_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
    stock_history_df.rename(columns={"交易日期":"date","开盘价":"open","最高价":"high","最低价":"low","收盘价":"close","成交量":"volume","成交额":"amount","流通市值":"circ_cap"}, inplace=True)
    stock_history_df.sort_values("date", ascending=True, inplace=True)
    stock_history_df['pct_chg'] = stock_history_df['close'].pct_change() * 100
    stock_history_df['net_volume'] = stock_history_df['close'] * stock_history_df['volume'] * stock_history_df['pct_chg'] / 100 / 10000
    return stock_history_df

def select(df):
    # 振幅
    cond1 = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
    # KDJ
    high, low, close = df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values
    rsv = (close - pd.Series(low).rolling(window=9).min().values) / (pd.Series(high).rolling(window=9).max().values - pd.Series(low).rolling(window=9).min().values) * 100
    k = pd.Series(rsv).rolling(window=3).mean().values
    d = pd.Series(k).rolling(window=3).mean().values
    j = 3 * k - 2 * d
    cond2 = (j[-1] > d[-1]) & (j[-2] < d[-2])
    # 周K线上穿30周线
    ma30 = pd.Series(close).rolling(window=30).mean().values
    ma60 = pd.Series(close).rolling(window=60).mean().values
    wk_up = (ma30[-1] > ma30[-2]) & (ma30[-2] < ma60[-2])
    # 综合条件
    basic_cond = cond1 & cond2 & wk_up
    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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