雪球
Python说：这个炒股指标是我见过最废的，没有之一！
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。
比如下图这个看上去很高级的KDJ指标：
网上搜索下，发现这个KDJ指标好像都很厉害的样子。如下图所示，它由三根缠绵在一起的折线组成，这3根线的名字分别叫K、D、J。
网上说，KDJ指标又叫随机指标，由美国人某某某发明，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......
你能不能直接点？
说人话就是，KDJ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，某股票在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03月9日的“死叉”过后，股票确实一直下跌：
看到这里有的朋友可能会觉得，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！
然而我们是熟练使用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？
我们接下来就来做一件疯狂的事情。
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、死叉的买卖点是否真的有效！
哼，用数据说话，这才是我们会Python的做法！
我们先选择万科这个股票，找到它从1990年上市到最近的股价数据，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，复杂的指标只需要6行代码，Python大法好！
想要代码和股票数据，可以加邢不行的微信xbx9585获取。
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：
根据图中数据，截止到最近万科股票历史上总共出现过1444次金叉或死叉，其中金叉、死叉各572次。
我们先统计在这572次金叉后，股票的涨跌情况：
总共出现过572次金叉，在这572次金叉之后的1天后，股票上涨的比例是49%；3天后，上涨比例是51%；5天后上涨的是51%；10天后，上涨比例是50%。
上涨的比例居然普遍是50%？？？！！！
不是说好了金叉之后股票就会上涨的吗？怎么还有一半的情况是下跌的？
这样的话，和抛硬币买卖股票又有什么区别？
那既然金叉不行，我们再来看下死叉。死叉之后股票下跌的概率是否会显著大于50%呢？
下面是数据：
......这是在搞笑吗？
死叉后下跌的比例居然还经常不到50%？？难道死叉还成看涨信号了？
金叉、死叉买入法失效，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3500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下所有股票而已，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170万次金叉和死叉。
170万次，这次数据量肯定够大了。想要代码和股票数据，可以加邢不行的微信xbx9585获取。
下图显示出现金叉和死叉之后股价涨跌图：
在85万次金叉后，股票上涨的概率是50%左右......
在85万次死叉后，股票下涨的概率是50%左右......
怎么还是50%啊！！！
某些有一定经验的炒股朋友会说，不能简单的看见金叉就买进、看见死叉就卖出，还有更高级的用法。
比如只有当KDJ三条线处于底部低位的时候，此时金叉买入的成功率更高；或者当KDJ三条线处于顶部高位时，死叉卖出也会更有可能盈利。
那我们就修改下Python程序，根据以下条件进行筛选：
1 低位金叉：D值小于20且形成金叉
2 高位死叉：D值大于80且形成死叉
根据程序结果，金叉死叉次数由原来的170万降低为24万。
以下是低位金叉和高位死叉之后股价涨跌比例：
结果是，所谓低位、高位，并没有什么用...
稍微有所安慰但又有点讽刺的是：意外发现高位死叉，这个理论上的卖出指标，反而是个很好的买入指标，大约有55%的胜率。
以上的数据表明，KDJ这个看上去高大上的指标，其实真的和抛硬币来买卖股票没啥区别。
所以我也不知道为什么，众多的炒股软件会把它当做默认选项来展示。建议将本文转发给正在炒股的朋友，免得被继续误导。
并且，我们刚刚使用Python和数据来验证指标的有效性，并且尝试去优化，整个过程其实就是量化投资当中的回测。
任何客观的投资方法都可以使用Python代码实现，然后利用历史股票数据验证其有效性。在验证赚钱之后再投入实战，而不是盲目的尝试，这就是量化投资最大的优势。
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转载自《邢不行的系列帖子“量化小讲堂”》
