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雷达卡
3 KDJ用法
了解KDJ原理后，我们去考察了很多“炒股大师”的说法，发现提到最多的就是KDJ的金叉死叉。
我们来看几个KDJ金叉、死叉的案例：
从图中不难看出，KDJ的金叉死叉是有效的。
但我们不能像那些股评家或者炒股大师一样，光凭几张图就轻易得出结论。
我们还是要用全部股票的历史数据，结合Python代码，找出历史上所有的KDJ金叉死叉，统计之后股价表现，来看指标是否有效，这样才有说服力。
02 个股回测
1 历史数据
想要进行验证，首先我们需要每只股票每天的交易数据。
我已经帮大家整理妥当，包含了所有股票（包括已退市的股票）上市至今每天的开高收低价。数据情况如图所示：
2 个股表现
有了数据后，我们先来看KDJ在个股上的金叉死叉表现如何。
我们通过Python代码帮助计算KDJ指标：
相关代码可点我头像交流获取
结果如图所示：
从1990年上市至今，万科共出现1243次KDJ金叉和1242次死叉。
发生金叉后的1天，万科股价的上涨概率是48.27%，涨跌幅的中位数为0%，而未来5天、10天、20天的上涨概率也在50%左右。
也许有人觉得5天后收益中值是0.16%已然不错，但实盘中扣除交易费用，最终收益甚至不如余额宝。
而死叉发生后股价下跌的概率同样在50%左右，收益中值也基本接近0，这和抛硬币别无二致。
这也基本说明了KDJ金叉死叉的用法，在万科这个股票上是无效的。
当然我们还是不能和大师们一样，只统计一个案例就妄下结论，单一样本可能比较特殊，并没有说服力。
03 全A回测
我们在之前的代码中增加一个for循环，统计出A股所有5000只股票的KDJ金叉死叉情况。
相关代码可点我头像交流获取
统计结果如图所示：
不管金叉还是死叉，未来N天的上涨概率都在50%左右，收益中值也都接近0。
这无异于抛硬币，也进一步说明了KDJ金叉死叉用法是无效的。
04 其他用法回测
1 进阶用法
当然我知道肯定会有人忍不住跳出来说：“KDJ博大精深，简单的金叉死叉并不能代表它，还有很多其他好方法”。
鉴于KDJ用法众多，无法一一验证；我们索性就送佛送到西，再挑一个常见的进阶用法，来验证下效果如何。
比如下面这个方法就有很多支持者：
我们先尝试把上述含糊其辞的话语，翻译成精确可量化的语言：
再在原有代码中，加入两个新条件，即可通过程序得到相应的结果。
相关代码可点我头像交流获取
2 回测结果
回测后发现，金叉死叉的信号大幅减少，从426万次降至94万次。
从结果来看，这个进阶用法只比之前稍好，但仍属于无效范畴。
由此可见，KDJ指标在个股上的表现属实拉胯。
相信此时仍有人想为KDJ辩护，但如果你觉得你的方法厉害，我建议你问我要了程序测试，看看结果如何，数据是不会说谎的。
我们要让一切用数据说话，千万别只凭一些短期经验或大师的案例，就自己骗自己，因为最终亏损的是你自己。
05 聊些小秘密
1个股择时
最后和大家说一些心里话，其实不止KDJ/MACD这类常见指标，绝大部分的技术指标，在个股上面的效果都是五五开。
如果你不相信，或想亲自测试其他技术指标的话，可以问我要相关的数据代码和资料。
我整理了一个技术指标相关的Excel，涵盖了一百多个技术指标的公式和理解，非常的完备。
2 实盘用法
另外我们自己实盘的量化策略中，有时也会使用技术指标，但在策略中属于辅助作用，是在用其他思路选股后，我们用它来做短线择时。
虽然确实存在一些有效的技术指标，但想把它研究出来的性价比非常低，同样的研究时间，其他正统的方向收获更大，又何必钻死胡同。
3 大盘择时
最后再透露亿点点内容。
我们验证了KDJ指标在个股上效果不佳，但如果用它针对大盘指数进行择时，就会有不一样的发现。
比如KDJ金叉死叉的用法，在沪深300指数上具体效果如图所示：
KDJ金叉在大盘指数上效果显著
至于效果的优劣，大家也应该会有自己的判断，我就不细说了。
那么这样的现象因何而起，我们又可以据此开发出哪些优秀的策略呢？本文篇幅优先，就先不说了，感兴趣的同学可以点我头像交流，和我探讨。
总而言之，我们要学会科学投资，而不仅仅是通过主观拍脑袋或根据一些似是而非的经验去做决策。
归根到底一句话，我们用数据说话。
06 后记
文章的最后，和大家分享一点量化投资的心得。
很多人问我小白如何开始学习量化投资，有什么可以书单推荐。
我的建议是千万不要直接找本书来看。
你找本编程书看，那跟着敲完“Hello World”就结束了；你找本数学书看，那看到第七页的公式就睡着了。
更好的学习方式是做实际的项目，在实践中学习量化策略。
研报就是很好的量化实践项目。
一篇研报就是一个策略，作者都是年薪百万的高学历券商分析师，你要做的就是读懂策略研报，并用代码实现。
熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。
你可以点我头像交流，我这里有分门别类几万份研报，还会实时更新。
我会区分难度，精选之后发给你。
聊的开心，聊得有缘，很多量化的数据、资料都是可以送给你的。
也可以翻翻我朋友圈的内容，很多量化干货。一些不会公开发的内容，都会在朋友圈说。
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