【量化小講堂- Python、pandas技巧系列】歷史數(shù)據(jù)告訴你：KDJ指標(biāo)選股有效嗎？

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引言:

本系列帖子“量化小講堂”，通過(guò)實(shí)際案例教初學(xué)者使用python、pandas進(jìn)行金融數(shù)據(jù)處理，希望能對(duì)大家有幫助。

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文中用到的A股數(shù)據(jù)可在www.yucezhe.com下載，這里可以下載到所有股票、從上市日起的交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、分鐘數(shù)據(jù)、分筆數(shù)據(jù)、逐筆數(shù)據(jù)等。

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【量化小講堂- Python、pandas技巧系列】歷史數(shù)據(jù)告訴你：KDJ指標(biāo)選股有效嗎？

KDJ指標(biāo)是最常用的技術(shù)指標(biāo)之一，它的作用是判斷股票未來(lái)短期的走勢(shì)。很多書(shū)店里賣(mài)的炒股類書(shū)籍都會(huì)推薦這個(gè)指標(biāo)，并認(rèn)為KDJ指標(biāo)低位金叉是一個(gè)非常好的買(mǎi)點(diǎn)，還會(huì)給出幾個(gè)很漂亮的K線圖形來(lái)印證他們的觀點(diǎn)。少數(shù)的幾個(gè)例子不能讓人信服，KDJ指標(biāo)低位金叉選股效果到底好不好，一定要用大樣本說(shuō)話。

本篇文章將找出歷史上所有股票的全部低位金叉情況，并且統(tǒng)計(jì)這些股票在金叉之后若干個(gè)交易日內(nèi)的漲幅，看是否有顯著的正收益。通過(guò)這個(gè)案例將著重向大家介紹pandas的如下功能：

• 使用pandas導(dǎo)入股票數(shù)據(jù)
• 如何計(jì)算KDJ指標(biāo)
• 如何計(jì)算KDJ指標(biāo)金叉
• shift()函數(shù)的用法
• append()函數(shù)的用法
  

下面開(kāi)始正文：

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需要找出歷史上所有股票的全部低位金叉情況，那么首先必須要有股票的歷史日線交易數(shù)據(jù)，從這個(gè)網(wǎng)站可以下載到所有股票的歷史日線數(shù)據(jù)，可以作為我們計(jì)算的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)下載下來(lái)是下圖這個(gè)樣子：
每個(gè)股票一個(gè)csv文件


每一行是每一天的數(shù)據(jù)


這個(gè)日線數(shù)據(jù)有以下的字段：
【code】 股票的代碼，上證股票以sh開(kāi)頭，深證股票以sz開(kāi)頭
【date】 交易日期
【open】 開(kāi)盤(pán)價(jià)
【high】 最高價(jià)
【low】 最低價(jià)
【close】 收盤(pán)價(jià)
【change】 漲跌幅，復(fù)權(quán)之后的真實(shí)漲跌幅，保證準(zhǔn)確
【volume】 成交量
【money】 成交額
【traded_market_value】 流通市值
【market_value】 總市值
【turnover】 換手率，成交量/流通股本
【adjust_price】 后復(fù)權(quán)價(jià)，復(fù)權(quán)開(kāi)始時(shí)間為股票上市日，精確到小數(shù)點(diǎn)后10位
【report_type】 最近一期財(cái)務(wù)報(bào)告的類型，3-31對(duì)應(yīng)一季報(bào)，6-30對(duì)應(yīng)半年報(bào)，9-30對(duì)應(yīng)三季報(bào)，12-31對(duì)應(yīng)年報(bào)
【report_date】 最近一期財(cái)務(wù)報(bào)告實(shí)際發(fā)布的日期
【PE_TTM】 最近12個(gè)月市盈率，股價(jià) / 最近12個(gè)月歸屬母公司的每股收益TTM
【PS_TTM】 最近12個(gè)月市銷(xiāo)率， 股價(jià) / 最近12個(gè)月每股營(yíng)業(yè)收入
【PC_TTM】 最近12個(gè)月市現(xiàn)率， 股價(jià) / 最近12個(gè)月每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流
【PB】 市凈率，股價(jià) / 最近期財(cái)報(bào)每股凈資產(chǎn)

有了原始數(shù)據(jù)之后就是代碼，下面是代碼的截圖，里面有詳細(xì)的注釋，有問(wèn)題可以留言，附件中是程序的源碼，回復(fù)即可下載。



把數(shù)據(jù)下載下來(lái)，直接運(yùn)行代碼，就可以看到輸出的結(jié)果了。這里就不貼出KDJ選股具體的效果了，這樣大家可能更有動(dòng)力鉆研下程序吧~
反正總體選股效果不大好，在總過(guò)出現(xiàn)的51萬(wàn)次KDJ金叉狀況下，接下來(lái)股票會(huì)上漲的概率是50%左右。

思考題：

本程序其實(shí)是挑出了所有KDJ金叉的股票，并不是低位KDJ金叉。有人認(rèn)為低位KDJ金叉效果更好，例如D值小于20時(shí)的金叉。在現(xiàn)有程序上進(jìn)行小小的改動(dòng)就可以挑選出低位KDJ金叉的股票，大家感興趣可以看看選股效果怎么樣，說(shuō)實(shí)話具體怎么樣我也沒(méi)有試過(guò)。

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之后會(huì)講的內(nèi)容：

現(xiàn)在想到的之后幾期會(huì)講的內(nèi)容：
【量化小講堂 - python & pandas技巧系列】使用python計(jì)算MACD指標(biāo)
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附件中是Python程序文件，免費(fèi)，回復(fù)可見(jiàn)，覺(jué)得文章內(nèi)容有幫助的話，頂貼是最好的鼓勵(lì)！

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2017-5-27 11:57:04 上傳

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強(qiáng)悍�。�

邢不行 發(fā)表于 2015-5-10 22:09
引言:

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