KDJ概念
KDJ指标又叫随机指标，是一种相当新颖、实用的技术分析指标，它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。
KDJ计算方法
KDJ的计算比较复杂，首先要计算周期（n日、n周等）的RSV值，即未成熟随机指标值，然后再计算K值、D值、J值等。
以n日KDJ数值的计算为例，其计算公式为
n日RSV=（Cn－Ln）/（Hn－Ln）×100
公式中，Cn为第n日收盘价；Ln为n日内的最低价；Hn为n日内的最高价。
其次，计算K值与D值：
当日K值=2/3×前一日K值+1/3×当日RSV
当日D值=2/3×前一日D值+1/3×当日K值
若无前一日K 值与D值，则可分别用50来代替。
J值=3*当日K值-2*当日D值
以9日为周期的KD线为例，即未成熟随机值，计算公式为
9日RSV=（C－L9）÷（H9－L9）×100
公式中，C为第9日的收盘价；L9为9日内的最低价；H9为9日内的最高价。
K值=2/3×第8日K值+1/3×第9日RSV
D值=2/3×第8日D值+1/3×第9日K值
J值=3*第9日K值-2*第9日D值
若无前一日K值与D值，则可以分别用50代替。
JQuant中的KD函数，语法如下：
KD(security_list, check_date, N=9, M1=3, M2=3)
注意，在使用前必须导入technical_analysis包
函数解析：
Signature: KD(security_list, check_date, N=9, M1=3, M2=3)
Docstring:
计算公式：
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:SMA(RSV,M1,1);
D:SMA(K,M2,1);
RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100
输出K:RSV的M1日[1日权重]移动平均
输出D:K的M2日[1日权重]移动平均
输入：
security_list:股票列表
check_date：要查询数据的日期
N：统计的天数 N
M1：统计的天数 M1
M2：统计的天数 M2
输出：
K和D 的值。
输出结果类型：
字典(dict)：键(key)为股票代码，值(value)为数据。
File: /opt/conda/lib/python3.5/site-packages/jqlib/technical_analysis.py
Type: function
示例：
# 导入 technical_analysis 库
from jqlib.technical_analysis import *
# 定义股票池列表
security_list = '000001.XSHE'
# 计算并输出 security_list 的 KD 值
K, D, = KD(security_list=security_list, check_date='2018-05-04', N=9, M1=3, M2=3)
# 输出查看
print('KDJ 指标的K值：', K)
print('KDJ 指标的D值：', D)
KDJ 指标的K值： {'000001.XSHE': 22.205178121714102}
KDJ 指标的D值： {'000001.XSHE': 36.39470430673848}
value = KD(security_list=security_list, check_date='2018-05-04', N=9, M1=3, M2=3)
value
({'000001.XSHE': 22.205178121714102}, {'000001.XSHE': 36.39470430673848})
从上列可以看出，KD 函数返回的是一个元组，而元组中的元素分别是两个字典
字典的 key 是股票代码，value 是股票对应的 K 或 D 值
KDJ的实战应用
KDJ适合做短线，比较好的搭档有MACD和RSI。KD值在80以上，则进入超卖区，进入20以下，则进入超买区
K线向上穿越D线时，形成金叉，如果能在20附近形成金叉，则买入信息强烈
K线向下这穿越D线时，形成死叉，如果以80附近形成死叉，则卖出信号强烈
下面是我写的个例子，很简单，操作的股票是苏宁易购。在超卖的时候买入，持仓10天卖出。
# 导入 technical_analysis 库
from jqlib.technical_analysis import *
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
g.stock = '002024.XSHE'
g.stock_day = 10
g.stock_time = 0
def handle_data(context, data):
# 计算kd值
k, d = KD(
security_list=g.stock,
check_date=context.current_dt,
N=9,
M1=3,
M2=3)
k, d = (k[g.stock], d[g.stock])
log.info('k,d:', k, d)
# 判断买入条件
if len(context.portfolio.positions) <= 0:
log.info('今日未持仓，开始计算是否买入')
if k > d and (k <= 20 and d <=20):
log.info('买入条件成立，开始买入')
cash = context.portfolio.cash
order_value(g.stock, cash)
# 判断卖出条件
else:
log.info('今日持仓，开始计算是否卖出')
trade = g.stock_time % g.stock_day
if trade == 0:
return
else:
log.info('卖出条件成立，开始卖出')
order_target(g.stock, 0)
g.stock_time += 1
回测结果
