大智慧怎么编写一个选股程序

Question

单日涨幅或振幅超过4%，持续两天，且单日成交量在5000万以上，两日成交额相差不能超过20% ，市值超过30亿的股票。
这个程序怎么编写，我自己可不可以调节单日振幅，和单日成交量，和成交额不能超多少比例，和市值大小
求这个个程序编写内容，要能用的

Answer 1

该回答引用自GPT-4o, 由博主 GISer Liu 编写：

问题分析

用户的需求是编写一个选股程序，满足以下条件：

1. 单日涨幅或振幅超过4%，持续两天。
2. 单日成交量在5000万以上。
3. 两日成交额相差不能超过20%。
4. 市值超过30亿。

此外，用户希望能够灵活调节以下参数：

• 单日振幅
• 单日成交量
• 成交额相差比例
• 市值大小

解决方案

为了满足用户的需求，我们可以使用Python编写一个选股程序，并提供参数调节的功能。以下是详细的解决方案。

1. 代码大纲

1. 导入必要的库：如pandas、numpy等。
2. 定义参数：允许用户调节单日振幅、单日成交量、成交额相差比例和市值大小。
3. 获取股票数据：从数据源（如Tushare、Yahoo Finance等）获取股票数据。
4. 数据预处理：计算涨幅、振幅、成交量、成交额和市值。
5. 筛选条件：根据用户定义的参数筛选符合条件的股票。
6. 输出结果：输出符合条件的股票列表。

2. 具体代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts

# 定义参数
params = {
    '振幅': 4,  # 单日振幅超过4%
    '成交量': 50000000,  # 单日成交量在5000万以上
    '成交额相差比例': 20,  # 两日成交额相差不能超过20%
    '市值': 3000000000  # 市值超过30亿
}

# 获取股票数据
def get_stock_data(stock_code, start_date, end_date):
    pro = ts.pro_api('your_token')  # 需要注册Tushare获取token
    df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
    return df

# 计算涨幅和振幅
def calculate_metrics(df):
    df['涨幅'] = (df['close'] - df['open']) / df['open'] * 100
    df['振幅'] = (df['high'] - df['low']) / df['open'] * 100
    return df

# 筛选股票
def filter_stocks(df, params):
    # 筛选单日涨幅或振幅超过4%，持续两天
    df['符合条件'] = (df['涨幅'] > params['振幅']) | (df['振幅'] > params['振幅'])
    df['符合条件'] = df['符合条件'].rolling(2).sum() == 2
    
    # 筛选单日成交量在5000万以上
    df['符合条件'] = df['符合条件'] & (df['vol'] > params['成交量'])
    
    # 筛选两日成交额相差不能超过20%
    df['成交额'] = df['amount']
    df['成交额变化'] = df['成交额'].pct_change()
    df['符合条件'] = df['符合条件'] & (df['成交额变化'].abs() <= params['成交额相差比例'] / 100)
    
    # 筛选市值超过30亿
    df['符合条件'] = df['符合条件'] & (df['total_mv'] > params['市值'])
    
    return df[df['符合条件']]

# 主函数
def main():
    stock_code = '000001.SZ'  # 示例股票代码
    start_date = '20230101'
    end_date = '20231001'
    
    df = get_stock_data(stock_code, start_date, end_date)
    df = calculate_metrics(df)
    filtered_df = filter_stocks(df, params)
    
    print(filtered_df[['ts_code', 'trade_date', '涨幅', '振幅', 'vol', 'amount', 'total_mv']])

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 代码解释

1. 导入库：导入pandas、numpy和tushare库，用于数据处理和获取股票数据。
2. 定义参数：使用字典params存储用户可调节的参数。
3. 获取股票数据：使用Tushare API获取指定股票的历史数据。
4. 计算涨幅和振幅：在数据中添加涨幅和振幅列。
5. 筛选股票：根据用户定义的参数筛选符合条件的股票。
6. 输出结果：输出符合条件的股票列表。

4. 参数调节

用户可以通过修改params字典中的值来调节单日振幅、单日成交量、成交额相差比例和市值大小。例如：

params = {
    '振幅': 5,  # 单日振幅超过5%
    '成交量': 60000000,  # 单日成交量在6000万以上
    '成交额相差比例': 15,  # 两日成交额相差不能超过15%
    '市值': 4000000000  # 市值超过40亿
}

总结

通过上述代码，用户可以根据自己的需求灵活调节选股条件，并筛选出符合条件的股票。代码结构清晰，易于理解和修改，用户可以直接粘贴使用。

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