问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、500日内至少2次涨停，以及KDJ（K）增长值的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面上，除了振幅和涨停次数外，还增加了KDJ指标，通过KDJ（K）的增长值来筛选出快速上升的股票。这一指标能够反映股票价格变化的速率和趋势，具备较高的参考价值。
有何风险？
该选股策略仍然注重技术面，可能会忽略掉一些基本面信息，从而选错个股。另外，KDJ指标有一定的滞后性，在股票短暂反转时会产生误判，需要加以注意。
如何优化？
可以在综合使用技术指标和基本面指标的基础上，结合KDJ的其他指标，例如KDJ（D）、KDJ（J），甚至配合其他指标一起使用，例如MACD、RSI等，进行复合指标选股，以尽可能地减少误判。
最终的选股逻辑
在振幅大、涨停次数丰富且KDJ（K）增长值大于0的股票中，进行选股。
同花顺指标公式代码参考：
振幅大于1：
(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01
500日内至少2次涨停：
SUM(HIGH / REF(LOW,1) > 1.099, 500) >= 2
KDJ（K）增长值：
(KDJ(K,9,3) - REF(KDJ(K,9,3),1)) / REF(KDJ(K,9,3),1) > 0
排序：
SORT('振幅×2+涨停次数+KDJ（K）增长值', False)
python代码参考：
import tushare as ts
selected_stocks = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
#获取股票数据
daily_data = ts.get_hist_data(code)
if daily_data is None or daily_data['high'].count() < 20:
continue
#判断涨停次数
if daily_data[(daily_data['high'] / daily_data['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() < 2].empty:
continue
#判断振幅
if (daily_data['high'] - daily_data['low']).mean() / daily_data['close'].mean() < 0.01:
continue
#判断KDJ（K）增长值
if (daily_data['kdjj'] - daily_data['kdjj'].shift(1)) / daily_data['kdjj'].shift(1) <= 0:
continue
selected_stocks.append(code)
#输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略综合了技术面和基本面多个因子，采用复合指标选股，仅供参考。在实际操作中，需要加强对风险敞口的把控，进行风险控制，提高投资稳定性。
## 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。
