8月15日盘前思路
605277新亚电子 消费电子板块处于历史低估区域，在支撑位13.70附近已经开始有止跌企稳的迹象，股价或有反弹需求。
8月14日盘前思路
8月14日，我的思路是是先把持仓个股处理好，并没有特别想新参与的目标。
新时达002527，机器人概念
8月11日盘前思路
联合水务603291，早盘11点前，下跌绿盘可以关注。K线技术形态可以。
国缆检测301289，下午下跌绿盘超过10%，接近10日线58.55，可以低吸博反弹。
8月10日盘前思路
8月10日，我的思路是是先把持仓个股处理好，并没有特别想新参与的目标。
科源制药301281，若小幅高开，10点前翻绿逢低关注。
8月9日盘前思路
8月9日，我的思路是是先把持仓个股处理好，并没有特别想新参与的目标。
首创证券、信达证券，券商最多再砸一天，周四开始拉升。逢低关注。
8月8日盘前思路
机器人AI类概念
拓邦股份002139 共进股份603118
逢低关注方正证券601901 ，这股前几日有机构大幅流入，就算不是领涨股，预计也还算相对安全。
8月7日盘前思路
金科股份000656 如果跌破10日线2.29元，可以低吸博反弹。
天晟新材300169 弹性第一股，盘子小。
常温超导这条线，核心个股纳入自选，保持跟踪。
百利电气600468 法尔胜000890 永鼎股份600105
有时候，可以成功，但难成;有时候，可以成功，容易成。
题材方向，决定了是否能成;时机，成功的难易程度。
世间万事皆如此:方向和时机，缺一不可。
8月4日盘前思路
大湖股份600257，预制菜+新零售的属性，同时还叠加了最近强势的大金融，再叠加其低价低市值的优点，平台支撑很强，回踩5日线可以继续低吸
新时达002527，机器人概念
云南城投600239，2进3
LeapFTP 显示服务器端文件名乱码问题处理
opts utf8 off
聚宽策略：获取最热门股票，计算5天涨幅大于25%的股票和10天涨幅大于50%的股票
聚宽策略：获取最热门股票，计算5天涨幅大于25%的股票和10天涨幅大于50%的股票代码如下：from jqdata import *
import numpy as np
import pandas as pd
from six import BytesIO
# 读取股票代码列表
body = read_file("hot_stocks.csv")
data = pd.read_csv(BytesIO(body))
column1 = data.iloc[:, 2]
column2 = data.iloc[:, 1]
stocks = column1.tolist()
# 获取10天前和5天前的日期
end_date = '2023-06-19'
trade_days_10 = get_trade_days(end_date=end_date, count=10)
start_date_10 = trade_days_10[0]
trade_days_5 = get_trade_days(end_date=end_date, count=5)
start_date_5 = trade_days_5[0]
# 初始化空列表，存储涨幅超过50%和25%的股票代码和名称
selected_10 = []
selected_5 = []
# 遍历股票代码列表
for name, code in zip(column1, column2):
# 获取历史行情数据
df = get_price(code, start_date=start_date_10, end_date=end_date, frequency='daily')
# 计算10天涨幅和5天涨幅
change_10 = (df['close'][-1] - df['close'][0]) / df['close'][0] * 100
df = get_price(code, start_date=start_date_5, end_date=end_date, frequency='daily')
change_5 = (df['close'][-1] - df['close'][0]) / df['close'][0] * 100
# 打印结果
print("{} {} 10天涨幅: {:.2f}%, 5天涨幅: {:.2f}%".format(code, name, change_10, change_5))
# 判断涨幅是否超过50%和25%
if change_10 > 50:
selected_10.append(code + ' ' + name)
if change_5 > 25:
selected_5.append(code + ' ' + name)
# 打印符合条件的股票代码和名称列表
print("10天涨幅大于50%的股票: {}".format(selected_10))
print("5天涨幅大于25%的股票: {}".format(selected_5))
运行结果如下：
标签: 股票量化