(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、KDJ刚形成金叉

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在日线上选取以下股票：振幅大于1、500日内至少2次涨停、KDJ（随机指标）刚形成金叉。

选股逻辑分析

此选股策略结合了技术因素和市场情绪的特性，振幅和涨停次数表征了市场情绪和趋势，KDJ则反映了股票的超买超卖情况和趋势变化。振幅和涨停次数同样属于短期因素，而KDJ则表征了较长期的市场热度和股票趋势。选股策略具有一定的操作性和实用性。

有何风险？

同样地，此选股策略同样受到市场情况以及时间的影响，KDJ金叉、振幅和涨停次数不同程度反应了市场的情况和趋势，但同样也有失真的可能。KDJ和其他技术指标一样，经常存在“错杀正财”的情况，选股过于依赖单个指标存在较大的不确定性。同时，此选股策略同样忽略了股票基本面因素，不能直接反映股票价值。

如何优化？

可以引入其他长期指标，如PE、市净率等以综合判断股票的长期投资价值，从而降低操作风险。可以加强时间的判断，利用复合策略综合考量长期和短期趋势。可以根据不同的板块和市场热点研发专门的策略，比如食品、环保等板块策略。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、KDJ（随机指标）刚形成金叉的股票。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：(high-low)/close
通达信代码：(HHV(HIGH,1)-LLV(LOW,1))/REF(CLOSE,1)
涨停次数公式：计算500日内涨停次数，使用rolling()和sum()函数求和
通达信代码：(HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).SUM(500)
KDJ指标公式：选取参数为9、3、3的KDJ指标，并判断KDJ指标线条是否形成金叉
通达信代码：C=REF(C,1);
L=LLV(LOW,9);
H=HHV(HIGH,9);
RSV=IF(H==L,50,(C-L)/(H-L)*100);
K:SMA(RSV,3,1);
D:SMA(K,3,1);
J:3*K-2*D;
KDJ金叉判断：CROSS(K,D) AND REF(K,1)<REF(D,1)
综合筛选：选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、KDJ（随机指标）刚形成金叉的股票。

python代码参考

import tushare as ts

# 定义振幅筛选条件
amplitude_filter = 0.01
# 定义涨停次数筛选条件
rise_stop_filter = 2

# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()

# 筛选振幅满足条件的股票
selected_stocks = stock_list[stock_list['high'] - stock_list['low'] >= amplitude_filter * stock_list['close']]

# 筛选涨停次数满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['high'] / selected_stocks['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= rise_stop_filter]

# 筛选KDJ形成金叉的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['close'].rolling(9).min() == selected_stocks['low'].rolling(9).min()) & (selected_stocks['close'].rolling(9).max() == selected_stocks['high'].rolling(9).max())]
selected_stocks['RSV'] = (selected_stocks['close'] - selected_stocks['low'].rolling(9).min()) / (selected_stocks['high'].rolling(9).max() - selected_stocks['low'].rolling(9).min()) * 100
selected_stocks['K'] = selected_stocks['RSV'].ewm(span=3).mean()
selected_stocks['D'] = selected_stocks['K'].ewm(span=3).mean()
selected_stocks['J'] = 3 * selected_stocks['K'] - 2 * selected_stocks['D']
selected_stocks['KDJ_CROSS'] = (selected_stocks['K'] > selected_stocks['D']) & (selected_stocks['K'].shift(1) < selected_stocks['D'].shift(1))

# 输出选中的股票
print(selected_stocks[selected_stocks['KDJ_CROSS']].index.tolist())

以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。

    ## 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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