【邢不行|量化小讲堂系列07-Python量化入门】历史数据告诉你：KDJ指标选股有效吗？

引言:

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

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文中用到的A股数据可在www.yucezhe.com下载，这里可以下载到所有股票、从上市日起的交易数据、财务数据、分钟数据、分笔数据、逐笔数据等。

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历史数据告诉你：KDJ指标选股有效吗？

KDJ指标是最常用的技术指标之一，它的作用是判断股票未来短期的走势。很多书店里卖的炒股类书籍都会推荐这个指标，并认为KDJ指标低位金叉是一个非常好的买点，还会给出几个很漂亮的K线图形来印证他们的观点。少数的几个例子不能让人信服，KDJ指标低位金叉选股效果到底好不好，一定要用大样本说话。

本篇文章将找出历史上所有股票的全部低位金叉情况，并且统计这些股票在金叉之后若干个交易日内的涨幅，看是否有显著的正收益。通过这个案例将着重向大家介绍pandas的如下功能：

1. 使用pandas导入股票数据
2. 如何计算KDJ指标
3. 如何计算KDJ指标金叉
4. shift()函数的用法
5. append()函数的用法

下面开始正文：

需要找出历史上所有股票的全部低位金叉情况，那么首先必须要有股票的历史日线交易数据，从这个网站
可以下载到所有股票的历史日线数据，可以作为我们计算的原始数据。数据下载下来是下图这个样子：
每个股票一个csv文件

image.png

每一行是每一天的数据

image.png

这个日线数据有以下的字段：
【code】 股票的代码，上证股票以sh开头，深证股票以sz开头
【date】 交易日期
【open】 开盘价
【high】 最高价
【low】 最低价
【close】 收盘价
【change】 涨跌幅，复权之后的真实涨跌幅，保证准确
【volume】 成交量
【money】 成交额
【traded_market_value】 流通市值
【market_value】 总市值
【turnover】 换手率，成交量/流通股本
【adjust_price】 后复权价，复权开始时间为股票上市日，精确到小数点后10位
【report_type】 最近一期财务报告的类型，3-31对应一季报，6-30对应半年报，9-30对应三季报，12-31对应年报
【report_date】 最近一期财务报告实际发布的日期
【PE_TTM】 最近12个月市盈率，股价 / 最近12个月归属母公司的每股收益TTM
【PS_TTM】 最近12个月市销率， 股价 / 最近12个月每股营业收入
【PC_TTM】 最近12个月市现率， 股价 / 最近12个月每股经营现金流
【PB】 市净率，股价 / 最近期财报每股净资产

有了原始数据之后就是代码，下面是代码的截图，里面有详细的注释，有问题可以留言，附件中是程序的源码，回复即可下载。

image.png

image.png

把数据下载下来，直接运行代码，就可以看到输出的结果了。这里就不贴出KDJ选股具体的效果了，这样大家可能更有动力钻研下程序吧~
反正总体选股效果不大好，在总过出现的51万次KDJ金叉状况下，接下来股票会上涨的概率是50%左右。

思考题：

本程序其实是挑出了所有KDJ金叉的股票，并不是低位KDJ金叉。有人认为低位KDJ金叉效果更好，例如D值小于20时的金叉。在现有程序上进行小小的改动就可以挑选出低位KDJ金叉的股票，大家感兴趣可以看看选股效果怎么样，说实话具体怎么样我也没有试过。

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对本文研究有自己的想法的朋友，欢迎在评论区留言。关于文中的代码、数据，以及下期《量化小讲堂》想了解的内容，也可以加我个人微信xingbuxing0807交流。

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