选股扫描

全市场筛选与多因子打分

• 如何用 Python 做均线金叉选股（MA5 上穿 MA20）？全市场批量扫描
  均线金叉选股 = 全市场批量算 MA5 与 MA20，筛出「最近一日 MA5 刚上穿 MA20」的股票。本文用 AlphaFeed 的 universes + klines.batch 做全 A 扫描，附避免未来函数与假信号的诚实提醒。
• 如何用 Python 做 MACD 金叉全市场选股？零轴上 DIF 上穿 DEA 批量扫描
  MACD 金叉选股 = 全市场批量算 DIF/DEA，筛出「最近一日 DIF 上穿 DEA 且在零轴之上」的股票。本文用 AlphaFeed 的 universes + klines.batch 做全 A 扫描，附避免未来函数与假信号的诚实提醒。
• 如何用 Python 筛选「缩量企稳」的股票？地量 + 横盘的变盘候选
  放量追涨人人会，缩量地量却常被忽略——成交极度萎缩且股价横住，往往是抛压衰竭、变盘前的信号。本文用 AlphaFeed 批量前复权日线，用「短期均量/长期均量」比值衡量缩量、用近期振幅衡量企稳，全市场扫描候选。
• 如何用 Python 筛选创 52 周新低的股票？（超跌反弹与避雷两用）
  创 52 周新低既可能是超跌反弹机会、也可能是基本面恶化的警报。用 AlphaFeed 全市场批量日线，几十行扫出创近一年新低的股票，并算出离 52 周低点的距离，附“抄底陷阱”避坑与量能确认。
• 如何用 Python 筛选今日跳空高开/低开的股票？（全市场跳空缺口扫描）
  跳空高开常是资金抢筹或利好发酵，低开则可能是利空。用 AlphaFeed 实时行情里的 open 与 prev_close，一行算出跳空幅度，几十行扫出全市场今日跳空高开/低开个股，附回补缺口与假跳空避坑。
• 如何用 Python 筛选平台整理后突破的股票？（箱体突破选股）
  长期横盘窄幅整理后向上突破，往往是新趋势起点。用 AlphaFeed 批量取前复权日线，量化“箱体整理”（近 N 日振幅收窄）+ 向上突破箱顶，几十行扫出全市场平台突破股，附量能确认与假突破避坑。
• 如何用 Python 筛选连续上涨（N 连阳）的股票？（全市场连阳/连阴统计）
  想找出连续收阳、走势凌厉的强势股？用 AlphaFeed 批量取前复权日线，判定每日阳线（收盘>开盘）并统计当前连阳天数，几十行扫出全市场 N 连阳股，附连阳与连涨的区别、量能过滤与避坑。
• 如何用 Python 做均线粘合选股？（多头发散前的变盘候选）
  想批量筛选均线粘合、准备变盘的股票？用 AlphaFeed 批量复权日线，算 5/10/20/30/60 日均线的离散度，离散度极小即为粘合，几行扫出候选池，并讲清粘合不辨方向、需配合放量突破等坑。
• 如何用 Python 做股价历史分位选股？（筛出处于历史低位的股票）
  想找出股价处于近一年低位的股票？用 AlphaFeed 全市场标的池 + 批量日线，计算当前收盘价在近 N 日的百分位，筛出低分位候选，几十行搞定，并讲清分位≠便宜、趋势下移与回看窗口的坑。
• 如何用 Python 做乖离率（BIAS）选股？（全市场筛负乖离超跌股）
  想找出短期超跌、股价大幅偏离均线的股票？用 AlphaFeed 全市场标的池 + 批量日线，计算 BIAS 乖离率并筛出负乖离过大的超跌候选，几十行搞定，并讲清乖离率无固定阈值、趋势中持续负乖离的坑。
• 如何用 Python 做低波动率选股？（全市场按年化波动率排名筛低波股）
  想筛出走势更稳的低波动股票？用 AlphaFeed 全市场标的池 + 批量日线，计算日收益的年化波动率并升序排名，几十行筛出全市场低波动候选，并讲清低波异象、波动率≠风险全貌与回看窗口的坑。
• 如何用 Python 做放量选股？（全市场扫描成交量突增的异动股）
  想快速找出今天突然放量的异动股？用 AlphaFeed 全市场标的池 + 批量日线，计算今日成交量与过去 N 日均量的比值，几十行扫出放量倍数高的个股，并讲清放量方向不明、次新股失真与量比口径的坑。
• 如何用 Python 筛选均线多头排列的股票？（MA5>MA10>MA20>MA60 全市场选股）
  想找出趋势向上、均线多头排列的强势股？用 AlphaFeed 全市场标的池 + 批量复权日线，几十行筛出 MA5>MA10>MA20>MA60 且股价站上均线的多头排列个股，并讲清多头排列滞后、复权与回踩的坑。
• 如何用 Python 做 RSI 超卖选股？（全市场筛 RSI<30 的抄底候选）
  想批量找 RSI 超卖的股票？用 AlphaFeed 取全市场标的池 + 批量复权日线，用 Wilder 口径算 RSI(14) 筛出 RSI<30 的超卖候选，几十行搞定，并讲清 RSI 在趋势市钝化、超卖≠反弹的坑。
• 如何用 Python 筛选创 52 周新高的股票？（全市场新高突破选股）
  想抓创新高的强势股？用 AlphaFeed 取全市场行情池 + 复权日线，几十行算出"收盘价突破过去一年最高价"并叠加成交额过滤，做出可复现的 52 周新高突破选股器，并讲清幸存者偏差与复权坑。
• 如何用 Python 做动量选股（相对强弱排名）？找出近期最强势的股票
  想筛出"近 N 日涨得最强"的股票做动量策略？用 AlphaFeed 批量取复权日线，算每只票的区间收益并横向排名，几十行搞定相对强弱榜，并讲清动量选股的坑。
• 如何用 Python 做多因子打分选股？（动量+换手+市值，全 A 可跑）
  单一指标选股噪声大。用 AlphaFeed 一次取全 A 快照，叠加动量、换手率、流通市值做 z-score 综合打分，几十行代码得到可复现的选股清单。
• 如何用换手率和振幅做 A 股选股？（Python 实战）
  用实时行情里现成的换手率、振幅字段，几行 Python 做活跃度选股，避开僵尸股和过度投机票。
• 如何用 Python 做 A 股全市场扫描选股？（多条件筛选实战）
  用一个支持全市场池查询的行情 API，几十行 Python 实现涨幅、成交额、换手率、均线多头等多条件全 A 扫描选股。
• 如何用 Python 按市值 / 流通市值筛选股票？（小市值策略数据准备）
  用标的元数据里的总股本、流通股本，结合实时价，几行 Python 算出总市值和流通市值，做市值分层与小市值选股。