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。

【历史文章汇总】请点击此处

【必读文章】：

个人微信：xbx9585，有问题欢迎交流。

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

现在随便打开一个炒股APP，发现在股票K线图的下面，都会默认显示一些奇怪的指标。

网上搜索下，发现这些指标好像都很厉害的样子。

比如这个名叫KDJ的指标。它由三根缠绵在一起的折线组成，这三根线的名字分别叫K、D、J。

KDJ指标，又叫随机指标，由美国人***发明，据说它综合了“动量观念”、“强弱指标”和“移动平均线”的优点，运用了先进的......

反正就是号称可以预测股票的涨跌！

例如，当KDJ中的K线，从下往上穿过D线时，形成"黄金交叉"，俗称金叉，这个时候就预示着股价会上涨，应该买入股票。

下图中，万科股票在16年7月21日的金叉之后，股价果真一路上涨。

当K线，从上往下穿过D线时，形成"死亡交叉"，俗称死叉，预示着股价会下跌，这个时候就应该卖出股票。

例如在下图中，特锐德这个股票，在3月9日的“死叉”过后，股票确实一直下跌。

看到这里有的人就会觉得，这是炒股秘籍啊！买了就涨、卖了就跌，赶紧投钱，从此走上人生巅峰！

然而我们是正在学习python的人！怎么可以随便相信别人说的，而自己不去实证一下呢？

我们接下来就做一件疯狂的事情。

我们准备通过python，将一个股票历史上所有的金叉、死叉情况都找出来，并且统计之后的涨跌情况，看看KDJ指标金叉、死叉的买卖点是否有效！

哼，用大数据说话，这才是我们会python的人的做法！

1只股票

我们先选择万科这个股票，找到它从1990年上市开始到今年1季度末的股价数据。如下图所示：

然后用以下的python代码计算出万科股票每天的KDJ指标。

就是这么简单，只要6行代码，python大法好！

想要代码和股票数据，可以通过文末的联系方式，找邢不行老师咨询。

接下来找出万科历史上所有金叉和死叉的交易日期，如下图所示：

从图中可以看到，万科历史上总过出现过1046次金叉或死叉。

接下来我们统计在这1046次金叉或者死叉之后，股票的涨跌情况：

总过出现过523次金叉，在这523次金叉之后的1天内，股票上涨的比例是50.7%；3天内，上涨比例是52.4%；10天内，上涨比例是50.1%。

上涨的比例居然只有50%？？？！！！

不是说好了金叉之后股票就会上涨的吗？怎么还有50%的情况是下跌的？

这样的话，和抛硬币买卖股票又有什么区别？

并且，死叉后下跌的比例居然还不到50%。这是搞笑吗？难道死叉还是看涨信号？

3000只股票

会不会是万科这个股票不行呢？换个其它股票是不是就行了？或者是因为数据量太少？

为了消除以上的顾虑，那我们索性就把所有3000多只股票的金叉、死叉的都找出来看看。

反正对于python来说就是写个循环遍历所有股票而已，小事一桩。

很快的跑完程序后发现，历史上所有股票总共出现过137万次金叉和死叉。

137万次，这次数据量肯定够大了。

下图显示结果：

在金叉后，股票上涨的概率是50%......

怎么还是50%啊！！！

所以这些号称高大上的指标，其实真的和抛硬币来决定买卖股票没有区别啊。

看到此处，赶紧将本文转发给正在炒股的朋友，别让他们被继续误导了。

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xbx9585交流。

如果你想入门量化，但是始终找不到方向，可以加入我的知识星球。我会在里面解答你的问题，分享我的感悟，不论是投资、技术，还是职业选择、思维方式。

-- 学习和成长从来都不是一个人的事 --​​​