引言:
邢不行的系列帖子“量化小講堂”，通過實際案例教初學者使用python進行量化投資，瞭解行業研究方向，希望能對大家有幫助。
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Python說：這個炒股指標是我見過最廢的，沒有之一
現在隨便打開一個炒股APP，發現在股票K線圖的下面，都會默認顯示一些奇怪的指標。
比如下圖這個看上去很高級的KDJ指標：
網上搜索下，發現這個KDJ指標好像都很厲害的樣子。如下圖所示，它由三根纏綿在一起的折線組成，這3根線的名字分別叫K、D、J。
網上說，KDJ指標又叫隨機指標，由美國人某某某發明，據說它綜合了“動量觀念”、“強弱指標”和“移動平均線”的優點，運用了先進的......
你能不能直接點？
說人話就是，KDJ號稱可以預測股票的漲跌！
例如，當KDJ中的K線，從下往上穿過D線時，形成"黃金交叉"，俗稱金叉，這個時候就預示着股價會上漲，應該買入股票。
下圖中，某股票在7月21日的金叉之後，股價果真一路上漲：
當K線，從上往下穿過D線時，形成"死亡交叉"，俗稱死叉，預示着股價會下跌，這個時候就應該賣出股票。
例如在下圖中，特銳德這個股票，在03月9日的“死叉”過後，股票確實一直下跌：
看到這裏有的朋友可能會覺得，這是炒股祕籍啊！買了就漲、賣了就跌，趕緊投錢，從此走上人生巔峯！
然而我們是熟練使用Python的人！怎麼可以隨便相信別人說的，而自己不去實證一下呢？
我們接下來就來做一件瘋狂的事情。
我們準備通過Python，將一個股票歷史上所有的金叉、死叉情況都找出來，並且統計之後的漲跌情況，看看KDJ指標金叉、死叉的買賣點是否真的有效！
哼，用數據說話，這纔是我們會Python的做法！
我們先選擇萬科這個股票，找到它從1990年上市到最近的股價數據，如下圖所示：
然後用以下的Python代碼計算出萬科股票每天的KDJ指標：
就是這麼簡單，複雜的指標只需要6行代碼，Python大法好！
想要代碼和股票數據，可以加邢不行的微信xbx9025獲取。
接下來找出萬科歷史上所有金叉和死叉的交易日期，如下圖所示：
根據圖中數據，截止到最近萬科股票歷史上總共出現過1444次金叉或死叉，其中金叉、死叉各572次。
我們先統計在這572次金叉後，股票的漲跌情況：
總共出現過572次金叉，在這572次金叉之後的1天后，股票上漲的比例是49%；3天后，上漲比例是51%；5天后上漲的是51%；10天后，上漲比例是50%。
上漲的比例居然普遍是50%？？？！！！
不是說好了金叉之後股票就會上漲的嗎？怎麼還有一半的情況是下跌的？
這樣的話，和拋硬幣買賣股票又有什麼區別？
那既然金叉不行，我們再來看下死叉。死叉之後股票下跌的概率是否會顯著大於50%呢？
下面是數據：
......這是在搞笑嗎？
死叉後下跌的比例居然還經常不到50%？？難道死叉還成看漲信號了？
金叉、死叉買入法失效，會不會是萬科這個股票不行呢？換個其它股票是不是就行了？或者是因爲數據量太少？
爲了消除以上的顧慮，那我們索性就把所有3500多隻股票的金叉、死叉的都找出來看看。
反正對於Python來說就是寫個循環遍歷下所有股票而已，小事一樁。
很快的跑完程序後發現，歷史上所有股票總共出現過170萬次金叉和死叉。
170萬次，這次數據量肯定夠大了。想要代碼和股票數據，可以加邢不行的微信xbx9025獲取。
下圖顯示出現金叉和死叉之後股價漲跌圖：
在85萬次金叉後，股票上漲的概率是50%左右......
在85萬次死叉後，股票下漲的概率是50%左右......
怎麼還是50%啊！！！
某些有一定經驗的炒股朋友會說，不能簡單的看見金叉就買進、看見死叉就賣出，還有更高級的用法。
比如只有當KDJ三條線處於底部低位的時候，此時金叉買入的成功率更高；或者當KDJ三條線處於頂部高位時，死叉賣出也會更有可能盈利。
那我們就修改下Python程序，根據以下條件進行篩選：
1 低位金叉：D值小於20且形成金叉
2 高位死叉：D值大於80且形成死叉
根據程序結果，金叉死叉次數由原來的170萬降低爲24萬。
以下是低位金叉和高位死叉之後股價漲跌比例：
結果是，所謂低位、高位，並沒有什麼用...
稍微有所安慰但又有點諷刺的是：意外發現高位死叉，這個理論上的賣出指標，反而是個很好的買入指標，大約有55%的勝率。
以上的數據表明，KDJ這個看上去高大上的指標，其實真的和拋硬幣來買賣股票沒啥區別。
所以我也不知道爲什麼，衆多的炒股軟件會把它當做默認選項來展示。建議將本文轉發給正在炒股的朋友，免得被繼續誤導。
並且，我們剛剛使用Python和數據來驗證指標的有效性，並且嘗試去優化，整個過程其實就是量化投資當中的回測。
任何客觀的投資方法都可以使用Python代碼實現，然後利用歷史股票數據驗證其有效性。在驗證賺錢之後再投入實戰，而不是盲目的嘗試，這就是量化投資最大的優勢。
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