很多講炒股的書或者文章，為了證明某些指標的效果，會精心挑選幾個案例，以此表明這個指標多麼多麼有效。
比如關於KDJ指標，炒股書籍中一般會介紹它的常見用法：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，這個時候就預示著股價會上漲，應該買入股票。
然後會舉下圖的例下圖中，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，預示著股價會下跌，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：
看到這裡有的朋友可能會覺得，這是炒股秘籍啊！買了就漲、賣了就跌，趕緊投錢，從此走上人生巔峰！
但是千萬不要簡單的看到股評書上面的幾個例子，就信以為真。
你想完整的驗證kdj指標，不能只看幾個例子，要看就要將股票歷史上所有的金叉、死叉都找出來，然後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！
聽起來這麼做有點瘋狂？其實也不難，下面我們用股票資料和python來驗證一下。
用資料說話，這才是我們量化投資的做法！
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資料，如下圖所示：
然後用以下的Python程式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行程式碼，Python大法好！
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：
根據圖中資料，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機率是否會顯著大於50%呢？
下面是資料：
......這是在搞笑嗎？
死叉後下跌的比例居然還經常不到50%？？難道死叉還成看漲訊號了？
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？或者是因為資料量太少？為了消除以上的顧慮，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來說就是寫個迴圈遍歷下所有股票而已，小事一樁。很快的跑完程式後發現，歷史上所有股票總共出現過170萬次金叉和死叉。
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，股票上漲的機率是50%左右......
在85萬次死叉後，股票下漲的機率是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，還有更高階的用法。
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程式，根據以下條件進行篩選：
根據程式結果，金叉死叉次數由原來的170萬降低為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。
以上的資料表明，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。
並且，我們剛剛使用Python和資料來驗證指標的有效性，並且嘗試去最佳化，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程式碼實現，然後利用歷史股票資料驗證其有效性。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。
具體的驗證過程以及使用的程式碼，請參見這篇文章：
很多講炒股的書或者文章，為了證明某些指標的效果，會精心挑選幾個案例，以此表明這個指標多麼多麼有效。
比如關於KDJ指標，炒股書籍中一般會介紹它的常見用法：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，這個時候就預示著股價會上漲，應該買入股票。
然後會舉下圖的例下圖中，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，預示著股價會下跌，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：
看到這裡有的朋友可能會覺得，這是炒股秘籍啊！買了就漲、賣了就跌，趕緊投錢，從此走上人生巔峰！
但是千萬不要簡單的看到股評書上面的幾個例子，就信以為真。
你想完整的驗證kdj指標，不能只看幾個例子，要看就要將股票歷史上所有的金叉、死叉都找出來，然後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！
聽起來這麼做有點瘋狂？其實也不難，下面我們用股票資料和python來驗證一下。
用資料說話，這才是我們量化投資的做法！
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資料，如下圖所示：
然後用以下的Python程式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行程式碼，Python大法好！
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：
根據圖中資料，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機率是否會顯著大於50%呢？
下面是資料：
......這是在搞笑嗎？
死叉後下跌的比例居然還經常不到50%？？難道死叉還成看漲訊號了？
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？或者是因為資料量太少？為了消除以上的顧慮，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來說就是寫個迴圈遍歷下所有股票而已，小事一樁。很快的跑完程式後發現，歷史上所有股票總共出現過170萬次金叉和死叉。
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，股票上漲的機率是50%左右......
在85萬次死叉後，股票下漲的機率是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，還有更高階的用法。
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程式，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且形成死叉根據程式結果，金叉死叉次數由原來的170萬降低為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。
以上的資料表明，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。
並且，我們剛剛使用Python和資料來驗證指標的有效性，並且嘗試去最佳化，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程式碼實現，然後利用歷史股票資料驗證其有效性。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。
具體的驗證過程以及使用的程式碼，請參見這篇文章：