问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：昨日压力位除以90%成本上限,j值小于k值,技术形态。
选股逻辑分析
在选股策略中，我们首先观察昨日压力位，将其除以90%的成本上限。同时，我们关注j值是否小于k值，以及技术形态是否符合我们的策略。
有何风险？
该策略可能存在的风险包括：市场波动较大时，策略可能无法准确判断压力位和支撑位；技术形态分析可能存在误判，导致策略失效；选股过程中可能存在一定的随机性，使得策略在不同的时间段表现不同。
如何优化？
为优化该策略，我们可以尝试以下方法：提高选股参数的稳定性，如调整压力位和成本上限的权重；引入更多的技术指标和图形形态分析；减少策略的依赖性，增加其他选股策略的组合，以降低风险。
最终的选股逻辑
在最终的选股逻辑中，我们将结合多种技术分析方法和选股策略，以提高策略的准确性和稳定性。同时，我们将根据市场变化不断调整和优化策略，以适应不同的市场环境。
常见问题
- 何时触发买入信号？
答：当昨日压力位除以90%成本上限小于j值小于k值，并且技术形态符合策略时，触发买入信号。 - 何时触发卖出信号？
答：当昨日压力位除以90%成本上限大于k值，或者j值大于k值，并且技术形态不符合策略时，触发卖出信号。 - 策略的稳定性如何？
答：通过调整策略参数和引入其他选股策略，我们试图提高策略的稳定性和准确性。 - 策略在什么情况下表现最佳？
答：该策略在市场波动较小，技术形态明确的情况下表现较好。 - 策略可能存在的误判有哪些？
答：市场波动较大时，策略可能无法准确判断压力位和支撑位；技术形态分析可能存在误判，导致策略失效。
指标公式代码参考
在实际应用中，我们可以使用以下指标公式代码进行选股：
# 导入所需库
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取股票数据
pro = ts.pro_api("你的tushare API token")
df = pro.daily(ts_code="600000", start_date="20210101", end_date="20210131")
df[" pressure_ratio "] = df["high"].rolling('1d', min_periods=2).max() / (df["high"].rolling('1d', min_periods=2).min() * 0.9)
df["j_value"] = df["pressure_ratio"].apply(lambda x: 1 if x < 0.9 else 0)
df["k_value"] = df["pressure_ratio"].apply(lambda x: 1 if x > 0.1 else 0)
# 判断买入和卖出信号
df["buy_signal"] = np.where((df["j_value"] < df["k_value"]) & (df["j_value"] < 0.9), 1, 0)
df["sell_signal"] = np.where((df["j_value"] > df["k_value"]) & (df["j_value"] > 0.1), 1, 0)
# 输出结果
print(df[["trade_date", "open", "high", "low", "close", "volume", "buy_signal", "sell_signal"]])
请注意替换"你的tushare API token"为实际的tushare API token。这段代码将获取股票数据，计算压力位，并根据j值和k值判断买入和卖出信号。
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。