获取行情数据后筛选20日内成交量放大的股票

作为AI助手，我无法直接获取实时的股票行情数据。但是，以下是一个基本的Python代码示例，可以通过Tushare API获取最近20天的成交量数据，并筛选出成交量放大的股票。

import tushare as ts

# 使用Tushare API获取最近20天的成交量数据
data = ts.get_hist_data('600519', start='2021-10-01', end='2021-10-20')

# 计算20天平均成交量
avg_vol = data['volume'].mean()

# 筛选出成交量大于20天平均成交量的股票
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = stocks[stocks['volume'] > avg_vol]

print(selected_stocks)

上述代码中，“600519”是指茅台股票的代码，可以根据需要更改。此外，Tushare API提供了丰富的股票数据查询功能，可以根据需求进行调整。

相关问题

我获取了一组股票数据怎么筛选它

您可以根据不同的指标对股票数据进行筛选，例如：

1. 市盈率（PE）：PE越低，代表公司的盈利能力越强，价值越高。
2. 市净率（PB）：PB越低，代表公司的价值越高。
3. 股息率：股息率越高，代表公司的分红能力越强。
4. 财务指标：关注公司的财务状况，如净利润、营收、毛利率等。
5. 行业排名：比较同行业内的公司，选择排名靠前的优质企业。

根据以上指标，您可以进行筛选，找到优秀的股票进行投资。同时，也可以利用一些数据分析工具，如Python、R等，对股票数据进行更加详细的分析和筛选。

使用tushare的pro版本获取股票数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等数据，筛选合适买入的股票

以下是一个获取股票数据并筛选合适买入股票的示例代码：

import tushare as ts

# 获取股票数据
pro = ts.pro_api("YOUR_TOKEN")
data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20211231')

# 筛选合适买入的股票
filtered_data = data[(data.open < data.close) & (data.high > data.close) & (data.low < data.open)]

# 输出符合条件的股票代码和日期
for index, row in filtered_data.iterrows():
    print(row['ts_code'], row['trade_date'])

上述代码中，首先使用tushare的pro版本获取了股票代码为000001.SZ的股票在2020年1月1日到2021年12月31日之间的每日交易数据。然后，使用pandas库对数据进行筛选，只保留开盘价小于收盘价、最高价大于收盘价、最低价小于开盘价的数据。最后，通过循环输出符合条件的股票代码和日期。

当然，上述示例代码只是一个简单的示例，实际筛选股票需要考虑更多的因素，如财务指标、行业分析等。