(supermind)振幅大于1、KDJ刚形成金叉、换手率3%-12%_

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、换手率在3%到12%之间的股票为投资组合。

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. 换手率在3%到12%之间，表明该股票流通性适中，可以较好地控制买入和卖出时的风险；
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导致可能出现市场震荡，导致买入的股票价格波动较大；
2. 公司基本面出现问题，或市场行情出现异常，导致该股票价格大幅下跌；
3. 股票具有多种风险，包括市场风险、公司风险和流动性风险等。

如何优化？

1. 配置风险管理系统，减少投资期望损失；
2. 加强对市场动态监测，了解行业和公司基本面动态信息；
3. 控制个股仓位，避免过度沉迷于某一股票或行业。
4. 考虑加入其他因素如市值、PB等，提高选股效果。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、KDJ刚形成金叉、换手率在3%到12%之间的股票为投资组合。

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;
// 换手率
TURNOVER:=VOL/(CAPITAL/10000);
COND3:=TURNOVER>=0.03 AND TURNOVER<=0.12;
// 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])
    # 换手率
    turnover = df['volume'] / (df['tradecode'] / 10000)
    cond3 = (turnover[-1] >= 0.03) & (turnover[-1] <= 0.12)
    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。


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