问财量化选股策略逻辑
根据上述的选股逻辑，我们将使用以下步骤进行筛选：
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首先，我们选择那些j值小于k值的股票，因为这通常表示这些股票正在下跌或者进入盘整阶段。
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其次，我们需要筛选出那些在过去的10个交易日中的振幅小于某个阈值的股票。这是因为大的波动可能会导致股票价格突然变化，影响我们的投资决策。
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最后，我们需要筛选出那些上周涨幅大于0的股票，因为这可能意味着股票在过去的一周内有较好的表现。
选股逻辑分析
以上三种筛选条件都是为了帮助我们找到那些表现良好的股票。j值小于k值可以帮助我们过滤掉那些正处于下降趋势的股票；10日振幅小于阈值可以帮助我们避免被过度波动的股票所迷惑；上周涨跌幅大于0则可以找出那些在上周有较好表现的股票。
然而，以上逻辑并不能保证所有的股票都能选出，也可能有一些优质的股票会被遗漏。此外，这种策略也不能完全预测股票未来的表现。
有何风险？
尽管以上策略能够帮助我们找到一些表现良好的股票，但是我们也需要意识到以下的风险：
- 股票市场的波动性很大，有时候即使是表现良好的股票也有可能出现大幅度的价格变动。
- 过度依赖过去的数据可能会导致我们忽视新的市场信息和变化。
如何优化？
为了提高我们的选股效果，我们可以尝试以下优化方法：
- 对于j值小于k值的筛选，我们可以调整阈值来适应不同的市场环境。
- 对于10日振幅小于阈值的筛选，我们可以尝试增加振幅的时间窗口，例如15天或者更长的时间窗口。
- 对于上周涨跌幅大于0的筛选，我们可以增加时间窗口，例如一个月或者更长时间窗口。
最终的选股逻辑
经过以上优化后的选股逻辑如下：
- j值小于k值
- 过去10日振幅小于阈值
- 上周涨幅大于0
常见问题
在实际操作中，读者可能会遇到以下几个问题：
- 如何确定j值和k值的阈值？
- 如何确定10日振幅的阈值？
- 如何确定上周涨跌幅的阈值？
- 如何通过Python代码实现这个选股策略？
python代码参考
import pandas as pd
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## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。