【量化小讲堂- Python、pandas技巧系列】历史数据告诉你：KDJ指标选股有效吗？

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引言:

本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python、pandas进行金融数据处理，希望能对大家有帮助。

【必读文章】:《10年400倍策略分享-附视频逐行讲解代码》

【所有系列文章汇总】:https://bbs.pinggu.org/thread-3950124-1-1.html

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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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【量化小讲堂- Python、pandas技巧系列】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：

• 使用pandas导入股票数据
• 如何计算KDJ指标
• 如何计算KDJ指标金叉
• shift()函数的用法
• append()函数的用法
  

下面开始正文：

（【python量化课程】想要快速、系统的学习量化知识，可以参与我与论坛合作开设的课程：《python量化投资入门》，我会亲自授课，随问随答。参与课程还可以免费加入我的小密圈，我每天会在圈中分享量化的所见所思，圈子介绍点击此处。）

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

每一行是每一天的数据

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。

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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之后会讲的内容：

现在想到的之后几期会讲的内容：
【量化小讲堂 - python & pandas技巧系列】使用python计算MACD指标
【量化小讲堂 - 投资策略系列】KDJ、MACD指标双金叉选股效果
【量化小讲堂 - python & pandas技巧系列】如何处理逐笔数据

关于《量化小讲堂》之后想看的内容，或者相关问题，可以加我微信xbx_laoshi、Q群(快满)：438143420沟通。

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附件中是Python程序文件，免费，回复可见，觉得文章内容有帮助的话，顶贴是最好的鼓励！

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KDJ指标选股有效吗.zip (172.94 KB)

2017-5-27 11:57:04 上传

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关键词：python pandas 量化小讲堂 panda 历史数据 历史 平均市盈率 windows 创业板 量化小讲堂

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强悍啊！

邢不行 发表于 2015-5-10 22:09
引言:

本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际的案例让大家知道如何使用Python、pandas进行金融数据处理。帖 ...

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