写一Pyhon程席，能够统计最近一个月涨幅达到30%以上的股票在最近一个月前的市值、成交额、阳线数量、振幅和继续形态(使 用TA-Lib) 请把每一个维度统计的方法和参数定义出来

好的，以下是符合你要求的Python代码：

import tushare as ts
import talib as ta
import datetime

# 获取最近一个月的日期范围
end_date = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
start_date = (datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d')

# 获取股票数据
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(trade_date=start_date, end_date=end_date) 

# 计算涨幅
df['pct_chg'] = (df['close'] - df['pre_close']) / df['pre_close'] * 100

# 筛选涨幅超过30%的股票
df = df[df['pct_chg'] >= 30]

# 统计指标
market_values = df['pre_close'].sum()  # 最近一个月前的市值
turnovers = df['vol'].sum()  # 最近一个月前的成交额
candle_colors = ta.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)  # 最近一个月前阳线数量
amplitudes = ta.WILLR(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, timeperiod=14)  # 最近一个月前振幅
continuation = ta.CDLKICKINGBYLENGTH(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)  # 最近一个月前的继续形态

print('最近一个月前的市值：', market_values)
print('最近一个月前的成交额：', turnovers)
print('最近一个月前阳线数量：', candle_colors)
print('最近一个月前振幅：', amplitudes)
print('最近一个月前的继续形态：', continuation)

解释一下代码：

1. 使用Tushare库获取股票数据，其中`trade_date`参数指定日期范围；
2. 计算涨幅并筛选出涨幅超过30%的股票；
3. 使用TA-Lib库计算所需的指标，其中涉及到的函数和参数分别为：
* `ta.CDL2CROWS()`：计算两只乌鸦形态的数量，输入参数为OHLC四个序列；
* `ta.WILLR()`：计算威廉指标，输入参数为OHLC四个序列和时间周期；
* `ta.CDLKICKINGBYLENGTH()`：计算长腿十字形态数量，输入参数为OHLC四个序列；
4. 输出统计结果。

希望能对你有所帮助！