1.涨幅：2%-5% 2,量比：大于1 3，换手率：5%-10% 4，流值：50-200亿 5,成交星 量价齐升 6.均线：多头排列 7.分时：强于大势 8.资金；持续流入的选股公式

这是一个比较全面的选股公式，涵盖了多个指标。具体实现方式可以根据不同的股票软件或平台进行设置和筛选。

以下是一个可能的实现方式：

1. 涨幅：选取涨幅在2%至5%之间的股票。

2. 量比：选取量比大于1的股票。

3. 换手率：选取换手率在5%至10%之间的股票。

4. 流值：选取流值在50至200亿之间的股票。

5. 成交星：选取成交量和股价同时上涨的股票。

6. 均线：选取多头排列的股票，即短期均线位于长期均线之上。

7. 分时：选取分时图强于大盘的股票，即在同一时间段内分时图上涨幅度高于大盘指数。

8. 资金：选取资金持续流入的股票，即连续多日资金净流入。

相关问题

代码 简称 日期 前收盘价(元) 开盘价(元) 最高价(元) 最低价(元) 收盘价(元) 换手率(%) 600000.SH 浦发银行 2015-1-5 15.69 15.88 16.25 15.56 16.07 3.4415 600000.SH 浦发银行 2015-1-6 16.07 16 16.68 15.82 16.13 3.4289 600000.SH 浦发银行 2015-1-7 16.13 15.9 16.17 15.53 15.81 2.5848 600000.SH 浦发银行 2015-1-8 15.81 15.87 15.88 15.2 15.25 2.2156 600000.SH 浦发银行 2015-1-9 15.25 15.2 16.25 15.11 15.43 3.297 600000.SH 浦发银行 2015-1-12 15.43 15.5 15.71 14.95 15.22 2.4646 600000.SH 浦发银行 2015-1-13 15.22 15.13 15.41 15.1 15.18 1.1955 600000.SH 浦发银行 2015-1-14 15.18 15.31 15.79 15.31 15.49 2.0708 600000.SH 浦发银行 2015-1-15 15.49 15.49 16.15 15.39 16.12 2.2102 600000.SH 浦发银行 2015-1-16 16.12 16.24 16.75 16.16 16.47 3.2182 600000.SH 浦发银行 2015-1-19 16.47 15.38 15.73 14.82 14.82 4.1783 600000.SH 浦发银行 2015-1-20 14.82 14.88 15.17 14.58 15 3.2113 600000.SH 浦发银行 2015-1-21 15 15.1 15.87 14.81 15.74 3.2671 600000.SH 浦发银行 2015-1-22 15.74 15.73 15.76 15.35 15.63 1.9751 600000.SH 浦发银行 2015-1-23 15.63 15.74 16.04 15.54 15.63 2.1447

根据你提供的数据，每行包含了15个字段，而不是期望的8个字段。这可能是导致错误的原因。

要解决这个问题，你可以检查数据的分隔符是否正确，并确保每个字段都正确地表示了相应的数据。根据你提供的数据，使用制表符或者逗号作为字段之间的分隔符可能是合适的。

另外，你还可以检查数据的源文件是否存在其他格式问题，例如字段中包含了额外的分隔符或换行符等。

如果你对数据处理有进一步的需求或有其他问题，请告诉我。

#encoding:gbk import pandas as pd import numpy as np import talib import datetime import time import sys sys.path.append(r'D:\国信\国信iQuant策略交易平台\bin.x64\Lib\site-packages') import pymysql stocklist = ['002587.SZ', '300548.SZ', '301046.SZ', '001287.SZ', '300052.SZ', '300603.SZ', '300926.SZ', '300605.SZ', '300826.SZ', '301049.SZ'] def init(ContextInfo): ContextInfo.accID = "410001212417" #str(account) 交易帐号 ContextInfo.buy = True ContextInfo.sell = False today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') #定义时间 order_time = today + ' 19:06:30' #定义时间 买股票 ContextInfo.run_time("myHandlebar", '1nDay', order_time, "SZ") #一天执行一次定义的myHandlebar def myHandlebar(ContextInfo): try: db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='user', password='123456', db='python') print('数据库连接成功') except pymysql.Error as e: print('数据库连接失败') def get_stock_data(stock): G1 = ContextInfo.get_full_tick([stock]) # 获取分笔数据 G2 = [stock, G1[stock]['lastPrice'], G1[stock]['lastClose'], G1[stock]['pvolume']] # 最新 收盘 成交量 G3 = ContextInfo.get_last_volume(stock) # 总流通股 G4 = ContextInfo.get_instrumentdetail(stock) # 财表 G5 = [G4['TotalVolumn']] # 总股本 S1 = [G2[1] / G2[2] * 100 - 100] #涨幅 S2 = [G2[3] / G3 * 100] #换手率 S3 = [G2[1] * item for item in G5] #总市值 return [S1, S2, S3] stock_data = {} for stock in stocklist: stock_data[stock] = get_stock_data(stock) print(stock_data) 我打代码是这样，打印出来的结果是：{'002587.SZ': [[1.0479041916167802], [1.9914331748339686], [4397895000.0]], '300548.SZ': [[-3.7646314457450103], [9.90358201249419], [8700728400.0]], '301046.SZ': [[1.8993668777074362], [2.722894468951476], [4577520200.0]], '001287.SZ': [[0.9848484848484986], [4.357778802843653], [20258934000.0]], '300052.SZ': [[0.16330974414806576], [1.3332567665862716], [4818040000.000001]], '300603.SZ': [[0.3496503496503607], [1.4677953941892266], [5335789200.0]], '300926.SZ': [[-0.25839793281653556], [6.75514802163393], [6457471200.0]], '300605.SZ': [[-0.13888888888888573], [1.495405645304456], [2364934800.0]], '300826.SZ': [[8.338480543545373], [15.573514174701398], [2553824000.0]], '301049.SZ': [[-8.936698386429455], [19.581253894080998], [2074442500.0000002]]}，在这代码的基础上，帮我把其中的'002587.SZ'对应的数值打印出来

当你想要打印出`'002587.SZ'`对应的数值时，你可以使用以下代码：

stock_data = {
    '002587.SZ': [[1.0479041916167802], [1.9914331748339686], [4397895000.0]],
    '300548.SZ': [[-3.7646314457450103], [9.90358201249419], [8700728400.0]],
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    '001287.SZ': [[0.9848484848484986], [4.357778802843653], [20258934000.0]],
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    '300826.SZ': [[8.338480543545373], [15.573514174701398], [2553824000.0]],
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}

data = stock_data['002587.SZ']
print(data)

运行这段代码，你将会得到`'002587.SZ'`对应的数值`[[1.0479041916167802], [1.9914331748339686], [4397895000.0]]`的输出结果。