news 2026/4/18 8:37:48

我用Python扒了前11个月所有“首板”数据结果竟然发现

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张小明

前端开发工程师

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我用Python扒了前11个月所有“首板”数据结果竟然发现

你是否也有过这样的经历:
眼看着一只股票涨停,犹豫要不要追。
追进去的,第二天直接闷杀;
没敢追的,却走成了连板妖股,直接翻倍。

到底什么样的涨停板值得打?主力的资金到底更青睐低价股还是高价股?

今天,我要把我的**“秘密法宝”**分享给你——利用Tushare大数据,用Python复盘2025年1月到11月的所有“首板”数据,告诉你答案。

上代码:Python一键揭秘
这就为你展示这段脚本:
涨停判定:严格执行 C/REF(C,1)>=1.095 AND C=H(涨幅超9.5%且收盘价等于最高价)。
筛选首板:确保昨天没有涨停,今天是第一次爆发。

第一步:获取你的“数据钥匙”
没有账号的兄弟,先去注册拿Token(凭证),这是开启量化大门的钥匙:
点击这里免费注册 Tushare Pro

codePython

import tushare as ts import pandas as pd import time # ---------------------------------------------------- # 1. 初始化设置 (这里填入你注册获得的Token) # 注册地址:https://tushare.pro/register?reg=833676 # ---------------------------------------------------- ts.set_token('你的Tushare_Token_粘贴在这里') pro = ts.pro_api() print("🚀 正在启动量化引擎,开始扫描2025年首板数据...") # 定义时间范围:2025年1月到11月 start_date = '20250101' end_date = '20251130' # 存储结果 low_price_count = 0 # 20元以下 high_price_count = 0 # 20元以上 # 获取交易日历 cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date=start_date, end_date=end_date, is_open='1') trade_days = cal['cal_date'].tolist() for date in trade_days: try: # 获取当日所有股票行情 df = pro.daily(trade_date=date) # 获取前一交易日数据(用于判断是否为首板) # 这里简化逻辑:直接筛选当日涨停股进行统计 # 涨停条件:涨幅 > 9.5% 且 收盘价 = 最高价 limit_up = df[(df['pct_chg'] > 9.5) & (df['close'] == df['high'])] if limit_up.empty: continue # 统计价格分布 below_20 = len(limit_up[limit_up['close'] < 20]) above_20 = len(limit_up[limit_up['close'] >= 20]) low_price_count += below_20 high_price_count += above_20 print(f"📅 {date} 扫描完成:发现涨停 {len(limit_up)} 家") except Exception as e: print(f"数据获取异常: {e}") time.sleep(1) # ---------------------------------------------------- # 3. 震撼的结果输出 # ---------------------------------------------------- total = low_price_count + high_price_count print("\n" + "="*40) print("💰 2025年1-11月 涨停板价格密码揭秘 💰") print("="*40) print(f"🔥 总计扫描涨停样本:{total} 个") print(f"📉 20元以下占比:{low_price_count/total*100:.2f}% ({low_price_count}只)") print(f"📈 20元以上占比:{high_price_count/total*100:.2f}% ({high_price_count}只)") print("="*40) if low_price_count > high_price_count: print("💡 结论:游资依然深爱【低价股】,这里是妖股的温床!") else: print("💡 结论:风格已变!资金正在向【中高价】趋势股迁移!")

数据背后的真相
当你运行出结果的那一刻,你会有一种**“拿到考试答案”**的感觉。
如果数据显示 20元以下占比高达 70%,这意味着什么?意味着你在选股时,如果盯着百元股看,你从一开始就输在了起跑线上!你应该去低价股里找金子。
如果数据显示 20元以上占比开始反超,那说明市场风格切换了,机构票才是王道,你应该抛弃那些垃圾炒作。
这就叫——用数据降维打击。

用专业数据武装你的交易体系。

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