用Python筛选爆量上涨的股票
最近在研究成交量异动的票，写了个小工具自动筛选爆量上涨的股票，分享一下框架。
思路
爆量上涨通常意味着资金关注度突然提升，可能是主力进场或者利好消息刺激。我的筛选逻辑：
选股条件：
- 沪深主板，排除ST风险票
- 流通市值200-2000亿（盘子适中，避免庄股，太小风险高）
- 年利润>0.5亿（基本面过得去）
- 近100天涨幅<50%（不追高）
- 基金持股比例>3%（有机构关注，一般不是垃圾票）
爆量定义：
- 当日成交量 ≥ 近100天平均成交量的3倍
- 当日收阳线（收盘价>开盘价）
环境
bash
pip install jvQuanttoken去官网注册拿一下就行。
代码
python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
量化筛选-爆量上涨筛选工具
功能说明：
1. 筛选符合条件的股票
2. 获取每只股票近100天前复权日K线数据
3. 分析并筛选出爆量上涨的日期（成交量>=n倍均值且当日上涨）
4. 按爆量倍数排序输出结果
作者：Juice
日期：2023-02-27
"""
import jvQuant
import time
# ==================== 配置参数 ====================
TOKEN = "你的token" # 替换成你自己的
# 筛选条件
QUERY_CONDITION = "近100天涨幅小于50%，基金持股比例大于3%,沪深主板,非ST,流通市值200-2000亿,年利润大于0.5亿"
# 爆量阈值
VOLUME_RATIO_THRESHOLD = 3.0
# K线参数
KLINE_LIMIT = 100
KLINE_TYPE = "day"
KLINE_FQ = "前复权"
def safe_float(val, default=0.0):
"""安全转浮点数"""
try:
return float(val)
except (ValueError, TypeError):
return default
def main():
db = jvQuant.sql_client.Construct(TOKEN)
# 第一步：筛选股票
print("=" * 60)
print("第一步：筛选符合条件的股票，筛选条件:", QUERY_CONDITION)
print("=" * 60)
query_result = db.query(
QUERY_CONDITION,
page=1,
sort_type=1,
sort_key="TOTAL_MV"
)
if query_result['code'] != 0:
print(f"查询失败: {query_result['message']}")
return
data = query_result['data']
stock_list = data['list']
print(f"筛选条件: {data['query']}")
print(f"符合条件的股票数量: {data['count']}")
print()
# 第二步：获取K线分析爆量
print("=" * 60)
print("第二步：获取K线并分析爆量上涨")
print("=" * 60)
results = []
for i, stock in enumerate(stock_list):
code = stock[0]
name = stock[1]
print(f"[{i+1}/{len(stock_list)}] {code} {name}", end=" ")
try:
kline_result = db.kline(
code=code,
cate='stock',
fq=KLINE_FQ,
type=KLINE_TYPE,
limit=KLINE_LIMIT
)
if kline_result['code'] != 0:
print("失败")
continue
klines = kline_result['data']['list']
if len(klines) < 20:
print("数据不足")
continue
# 算平均成交量
volumes = [safe_float(k[5]) for k in klines]
avg_volume = sum(volumes) / len(volumes)
# 找爆量上涨
count = 0
for k in klines:
date = k[0]
open_price = safe_float(k[1])
close = safe_float(k[2])
volume = safe_float(k[5])
pct_chg = safe_float(k[8])
turnover = safe_float(k[10])
# 爆量且上涨
if close > open_price and volume >= VOLUME_RATIO_THRESHOLD * avg_volume:
volume_ratio = volume / avg_volume
results.append({
'code': code,
'name': name,
'date': date,
'close': close,
'volume_ratio': volume_ratio,
'turnover': turnover,
'pct_chg': pct_chg
})
count += 1
print(f"完成(爆量{count}次)")
except Exception as e:
print(f"错误: {e}")
time.sleep(0.1) # 别请求太快
# 第三步：输出结果
print()
print("=" * 60)
print("第三步：输出爆量上涨结果")
print("=" * 60)
if not results:
print("没有找到符合条件的爆量上涨记录")
return
results.sort(key=lambda x: x['volume_ratio'], reverse=True)
output_lines = []
output_lines.append(f"共发现 {len(results)} 条爆量上涨记录\n")
output_lines.append(f"{'序号':<4} {'代码':<8} {'名称':<10} {'日期':<12} {'收盘价':<8} {'爆量倍数':<8} {'换手率%':<8} {'涨幅%':<8}")
output_lines.append("-" * 90)
for i, r in enumerate(results, 1):
line = f"{i:<4} {r['code']:<8} {r['name']:<10} {r['date']:<12} {r['close']:<8.2f} {r['volume_ratio']:<8.2f} {r['turnover']:<8.2f} {r['pct_chg']:<8.2f}"
output_lines.append(line)
output_text = "\n".join(output_lines)
print(output_text)
with open("result.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(output_text)
print(f"\n结果已保存到 result.txt")
if __name__ == "__main__":
main()用到的接口
选股接口：
python
db.query("条件1,条件2,条件3", page=1, sort_type=1, sort_key="TOTAL_MV")条件用逗号隔开，支持市值、涨跌幅、财务指标这些。
K线接口：
python
db.kline(code="000001", cate="stock", fq="前复权", type="day", limit=100)返回的K线数据是列表格式：
- k[0] 日期
- k[1] 开盘
- k[2] 收盘
- k[3] 最高
- k[4] 最低
- k[5] 成交量
- k[8] 涨跌幅
- k[10] 换手率
跑一下
第一步：筛选符合条件的股票，筛选条件: 近100天涨幅小于50%，基金持股比例大于3%,沪深主板,非ST,流通市值200-2000亿,年利润大于0.5亿
符合条件的股票数量: 180
第二步：获取K线并分析爆量上涨
[1/100] 601611 中国核建 完成(爆量1次)
[2/100] 600871 石化油服 完成(爆量1次)
...
第三步：输出爆量上涨结果
共发现 104 条爆量上涨记录
序号 代码 名称 日期 收盘价 爆量倍数 换手率% 涨幅%
------------------------------------------------------------------------------------------
1 601868 中国能建 2026-03-12 3.80 8.02 14.75 10.14
2 601016 节能风电 2026-03-17 4.55 8.00 18.65 9.90
3 000537 绿发电力 2026-03-17 11.68 7.96 10.58 4.01 几点说明
- token别泄露，代码里记得删掉再发
- 可以考虑做本地数据缓存，回测更快
- 爆量倍数阈值可以根据需要调，我设的3倍
- 这只是筛选工具，不构成投资建议
有问题欢迎交流。