(supermind)振幅大于1、KDJ刚形成金叉、大单净量排行_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1，KDJ刚形成金叉，大单净量排行的股票进入待投资池。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性大，有望获得高回报；
2. KDJ刚形成金叉，预示着市场情绪化好转，有较大概率涨势明显；
3. 大单净量排行，表示有机构资金介入，可能对股票产生较大影响。

有何风险？

1. 忽略了公司未来的盈利情况和发展趋势，风险较高；
2. 大单净量未成交，可能还有利空消息或者高管减持等负面影响；
3. 股价回归平均线后可能造成亏损。

如何优化？

1. 引入更多基本面因素，如利润增长、营收增长等指标，更好地评估股票的投资价值；
2. 在引入技术面指标的同时，可以考虑加入基于市值的指标，如市值因子、盈利因子等；
3. 可以加入更多的技术面指标，如均线、MACD等指标，增强选股的可靠性；
4. 加入更多的资金流向指标，如资金流入、资金净流入等方面，增加大单净量排行的可靠性。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1，KDJ刚形成金叉，大单净量排行的股票进入待投资池。

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;
GCROSS1:CROSS(J,D);
COND2:=REF(GCROSS1,1)=0 AND GCROSS1=1;
// 大单净量排行
AMOUNT:=SUM(IF(CLOSE>OPEN,VOLUME,0),0);
COND3:=RANK(AMOUNT)>90;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION,1);

Python代码参考

import pandas as pd
import akshare as ak
import talib

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","市盈率":"pe","市净率":"pb","名称":"name","换手率":"turnover_ratio","未清偿规模":"unpaid_CB_size","未清偿可转债简称":"CB_name"}, 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
    df = stock_history_df[['date','open','high','low','close','volume','net_amount','pct_chg','net_volume','pe','pb','circ_cap','turnover_ratio','unpaid_CB_size','CB_name']].copy()
    # 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
    kdj_cond = (j[-1] > d[-1]) & (j[-2] < d[-2])
    # 大单净量排行
    amount = df.apply(lambda x: x['volume'] if x['close'] > x['open'] else 0, axis=1).rolling(window=20).sum()
    cond3 = amount.rank(pct=True)[-1] > 0.9
    # 综合条件
    basic_cond = cond1 & kdj_cond & cond3
    df = df[basic_cond].reset_index(drop=True)
    return df

def select(df):
    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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