运行代码：import tushare as ts # 获取股票买卖量数据 def get_stock_data(): pro = ts.pro_api() df = pro.moneyflow(ts_code='000001.SZ', start_date='20211222', end_date='20211224') return df # 筛选出买入量上涨，卖出量下跌的股票 def filter_stock(): df = get_stock_data() codes = df['ts_code'].unique() result = [] for code in codes: data = df[df['ts_code'] == code] # 计算最近一段时间内的买入量和卖出量的均值 buy_mean = data['buy_sm_vol'].mean() sell_mean = data['sell_sm_vol'].mean() last_buy_mean = data['buy_sm_vol'][-2:].mean() last_sell_mean = data['sell_sm_vol'][-2:].mean() # 判断买入量和卖出量是否符合条件 if last_buy_mean > buy_mean and last_sell_mean < sell_mean: name = data['name'].iloc[0] result.append((code, name)) return result # 输出符合条件的股票代码和名称 if __name__ == '__main__': result = filter_stock() if result: print('符合条件的股票：') for code, name in result: print(f'股票代码：{code}，股票名称：{name}') else: print('没有符合条件的股票')

这段代码是一个例子，用于获取最近三天（2021年12月22日至2021年12月24日）沪深300指数中，买入量上涨，卖出量下跌的股票代码和名称。

如果你想运行这段代码，需要首先安装tushare库。可以在终端或命令行中输入以下命令来安装：

pip install tushare

安装完成后，在Python解释器中运行这段代码即可。它会输出符合条件的股票代码和名称，或者输出“没有符合条件的股票”。

请注意，这段代码只是一个例子，你需要根据自己的需求进行修改，例如修改时间范围、筛选条件、股票池等等。

相关问题

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)用聚宽运行上述代码

上述代码使用了tushare包，需要在聚宽中先安装tushare包并且获取tushare的token。同时，聚宽提供的get_price函数可以获取股票历史价格数据，可以用来替代tushare包中的get_hist_data函数。下面是修改后的代码：

import jqdatasdk as jq
import datetime

def has_five_consecutive_rises(data):
    close = data['close']
    if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]):
        return False
    for i in range(1, 5):
        if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]:
            return False
    return True

jq.auth('账号', '密码')
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')
data = jq.get_price('000300.XSHG', start_date=three_months_ago, end_date=today)

for code in data.index:
    stock_data = jq.get_price(code, start_date=three_months_ago, end_date=today)
    if has_five_consecutive_rises(stock_data):
        print(code)

需要注意的是，聚宽为收费平台，使用聚宽平台需要注册账号并且购买相应的服务。

def select_stocks(): today = datetime.date.today() five_days_ago = today - datetime.timedelta(days=5) stocks = ts.get_stock_basics() for index, row in stocks.iterrows(): data = ts.get_hist_data(index, start=five_days_ago.strftime('%Y-%m-%d'), end=today.strftime('%Y-%m-%d')) if len(data) == 5 and all(data['p_change'] > 0): print(index)改正上述代码

在上述代码中，有几个问题需要修正：

1. 缺少必要的库导入。需要导入datetime和tushare库。

2. 由于tushare库接口的变化，需要对 get_stock_basics() 方法进行更新，改为使用 get_stock_basics() 方法的新版本 get_stock_basics()。

3. 由于 get_stock_basics() 方法返回的是一个DataFrame对象，其中index为股票代码，需要将其转换为字符串形式才能作为参数传递给 get_hist_data() 方法。

4. 在循环中，应该首先检查数据是否存在，再进行后续操作。

在以上基础上，修正后的代码如下：

import datetime
import tushare as ts

def select_stocks():
    today = datetime.date.today()
    five_days_ago = today - datetime.timedelta(days=5)
    stocks = ts.get_stock_basics()
    for index, row in stocks.iterrows():
        data = ts.get_hist_data(str(index), start=five_days_ago.strftime('%Y-%m-%d'), end=today.strftime('%Y-%m-%d'))
        if data is not None and len(data) == 5 and all(data['p_change'] > 0):
            print(index)

修正后的代码中，首先导入了必要的库，然后对 get_stock_basics() 方法进行了更新，将获取股票数据的代码放入了 if 语句中，以确保数据存在后才进行后续操作。