```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
# 定义KDJ指标参数
fast_period = 5 # 快线周期
slow_period = 30 # 慢线周期
signal_period = 14 # 信号周期
# 定义计算函数
def KDJ(high, low, close):
fast_k = talib.MAX(high, timeperiod=fast_period)
slow_k = talib.SMA(high, timeperiod=slow_period)
slow_d = talib.SMA(slow_k, timeperiod=signal_period)
slow_j = 3 slow_k - 2 slow_d
return slow_k, slow_d, slow_j
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算KDJ指标
df['slow_k'], df['slow_d'], df['slow_j'] = KDJ(df['high'], df['low'], df['close'])
# 筛选金叉股票
df['signal'] = np.where((df['slow_k'] > df['slow_d']) & (df['slow_j'] < df['slow_d']), 1, 0)
df = df[df['signal'] == 1]
# 输出股票代码和名称
print(df['code'].tolist())
print(df['name'].tolist())
```
需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要结合具体的股票数据和参数进行调整和优化。同时，KDJ指标并不是万能的，还需要结合其他指标和基本面分析进行选股。
KDJ指标是一种常用的技术分析工具，它可以帮助投资者判断股票的买卖时机
其中，“金叉”是KDJ指标的一个重要信号，它表示股票的短期趋势向上，是一个买入的信号。
在KDJ指标中，K线、D线和J线是三条曲线，其中K线代表短期趋势，D线代表中期趋势，J线代表长期趋势。当K线上穿D线时，称为“金叉”，这是买入的信号；当K线下穿D线时，称为“死叉”，这是卖出的信号。
下面是一个简单的KDJ金叉选股公式源码，供参考：
```pyho
# 导入需要的库
impor umpy as p
impor padas as pd
# 定义KDJ金叉选股公式
def kdj_gold_cross(close, =9, m1=3, m2=3):
# 计算K、D、J值
k = p.zeros(le(close))
d = p.zeros(le(close))
j = p.zeros(le(close))
for i i rage(le(close)):
if i < :
k[i] = close[i]
d[i] = close[i]
j[i] = close[i]
else:
k[i] = (m1 close[i] + m2 k[i-1]) / (m1 + m2)
d[i] = (m1 k[i] + m2 d[i-1]) / (m1 + m2)
j[i] = (3 k[i] + 2 d[i]) / 5
# 判断是否出现金叉
cross_over = p.zeros(le(close))
for i i rage(le(close)):
if i < :
cross_over[i] = 0
elif k[i-1] < d[i-1] ad k[i] > d[i]:
cross_over[i] = 1
else:
cross_over[i] = cross_over[i-1]
# 返回选股结果
reur cross_over == 1
```
在上面的代码中，我们使用了umpy和padas两个库来计算KDJ指标的值和判断是否出现金叉。其中，close参数表示股票的收盘价序列，、m1和m2参数分别表示计算KDJ指标时的参数。您可以根据自己的需要调整这些参数。