如何用 Python 做 A 股全市场扫描选股？（多条件筛选实战）

一句话回答： 选股的本质是"在 5000+ 只股票里按规则快速缩小范围"。只要数据接口支持全市场池查询 ，用 AlphaFeed 的 af.quotes.get(universes="CN_Stock") 一行就能拿到全 A 实时快照，再用 pandas 叠加涨幅、成交额、换手率、均线等条件过滤，整套扫描器几十行搞定。

为什么手动选股行不通

沪深京超过 5000 只 股票（实测 CN_Stock 池返回约 5556 只）。翻涨幅榜、刷自选、追论坛热点，在标的少时还行，想覆盖全市场就完全靠不住。程序化选股的思路很直接：全市场数据拉下来 → 按规则过滤 → 剩下的就是候选。

难点历来在"全市场数据怎么稳定拿到"。免费聚合库（AkShare/Ashare 等）靠抓公开网页，批量请求容易被限流甚至封 IP；而支持"标的池一次性查询"的接口能把这一步压缩成一行。

第一步：一行拿到全 A 实时快照

python 复制代码

from alphafeed import AlphaFeed

af = AlphaFeed()  # 读取 ALPHAFEED_API_KEY

df = af.quotes.get(universes="CN_Stock", to_dataframe=True)
print(f"A 股标的总数: {len(df)}")
print(df[["symbol", "last_price", "amount", "ext.name",
          "ext.change_pct", "ext.turnover_rate"]].head())

返回的每一行是一只股票的实时快照，关键字段（实测）：

字段	含义	说明
`last_price`	最新价
`prev_close`	昨收
`amount`	成交额（元）	流动性门槛用它
`ext.change_pct`	涨跌幅	小数，`0.02` = 涨 2%
`ext.turnover_rate`	换手率	小数，`0.0042` = 0.42%
`ext.amplitude`	振幅	小数
`ext.name`	名称

universes 全市场查询需要 Starter 及以上权限；免费版可先用 symbols=[...] 指定少量股票练手。

第二步：第一个筛选器------涨幅 + 成交额

最基础的条件：今天在涨、但没涨停（涨停买不进），且成交额达标（排除冷门票）。涨跌幅字段直接可用，无需自己算：

python 复制代码

selected = df[
    (df["ext.change_pct"] > 0.02)
    & (df["ext.change_pct"] < 0.098)   # 排除涨停
    & (df["amount"] > 5e8)             # 成交额 > 5 亿
].sort_values("ext.change_pct", ascending=False)

print(f"符合条件: {len(selected)} 只")
print(selected[["symbol", "ext.name", "last_price", "ext.change_pct", "amount"]].head(20))

成交额门槛按资金量调整：

资金量级	建议成交额下限
10 万以下	1 亿
10--100 万	3 亿
100 万以上	5 亿+

第三步：换手率筛选------活跃度

换手率反映筹码活跃程度。太低无人问津，过高可能是过度投机。用接口直接给的 ext.turnover_rate：

python 复制代码

active = df[
    (df["ext.turnover_rate"] > 0.03)   # 换手率 > 3%
    & (df["ext.turnover_rate"] < 0.25) # 排除过度投机
    & (df["amount"] > 3e8)
]
print(f"活跃标的: {len(active)} 只")

第四步：叠加技术面------均线多头排列

只看当日快照不够，趋势要看历史。用批量 K 线给候选池算均线（先用快照粗筛把标的数降下来，再批量取 K 线，省额度）：

python 复制代码

import pandas as pd

# 先粗筛，控制批量规模
liquid = df[(df["amount"] > 5e8) & (df["ext.change_pct"] > 0)]
symbols = liquid["symbol"].tolist()[:300]

klines = af.klines.batch(symbols, period="1d", count=80, adjust="forward",
                         to_dataframe=True, show_progress=True)

bullish = []
for sym, k in klines.items():
    k = k.sort_values("trade_date")
    if len(k) < 60:
        continue
    ma5  = k["close"].rolling(5).mean().iloc[-1]
    ma20 = k["close"].rolling(20).mean().iloc[-1]
    ma60 = k["close"].rolling(60).mean().iloc[-1]
    if ma5 > ma20 > ma60:                # 多头排列
        bullish.append({"symbol": sym, "name": k["name"].iloc[0],
                        "close": k["close"].iloc[-1]})

print(f"均线多头: {len(bullish)} 只")

af.klines.batch 会自动分批并发（默认每批 100 只、5 线程），传几百上千只也不用自己切片。

第五步：组合条件------把信号叠起来

实战很少用单一条件。把"流动性 + 上涨未涨停 + 均线多头 + 放量 + 动量为正"叠加：

python 复制代码

q = af.quotes.get(universes="CN_Stock", to_dataframe=True)
liquid = q[(q["amount"] > 5e8) & (q["ext.change_pct"] > 0) & (q["ext.change_pct"] < 0.098)]
symbols = liquid["symbol"].tolist()[:300]
klines = af.klines.batch(symbols, period="1d", count=80, adjust="forward", to_dataframe=True)

rows = []
for sym, k in klines.items():
    k = k.sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)
    if len(k) < 60:
        continue
    ma5, ma20, ma60 = (k["close"].rolling(n).mean().iloc[-1] for n in (5, 20, 60))
    vol_ratio = k["volume"].iloc[-1] / k["volume"].iloc[-20:].mean()
    mom_20d = k["close"].iloc[-1] / k["close"].iloc[-20] - 1
    if ma5 > ma20 > ma60 and vol_ratio > 1.5 and mom_20d > 0.05:
        rows.append({"symbol": sym, "name": k["name"].iloc[0],
                     "vol_ratio": round(vol_ratio, 2), "mom_20d": round(mom_20d, 4)})

final = pd.DataFrame(rows).sort_values("mom_20d", ascending=False)
print(f"组合条件选出: {len(final)} 只")
print(final.to_string(index=False))

第六步：存档结果，持续验证

选股不是看一眼就完。把每天结果存下来，才能回头验证"上周选的票后来表现如何"：

python 复制代码

import json
from datetime import datetime

fname = f"scan_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M}.json"
with open(fname, "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(final.to_dict(orient="records"), f, ensure_ascii=False, indent=2)

配合 crontab，让它每个交易日自动跑：

bash 复制代码

30 14 * * 1-5 cd /path/to/project && uv run python scan.py >> scan.log 2>&1

和其他数据源比，差别在哪

能力	免费聚合库(AkShare/Ashare)	Tushare	AlphaFeed
全市场一次性快照	需自己遍历、易被封	受积分/频次限制	`universes="CN_Stock"` 一行
批量 K 线并发	自行实现、易触发风控	有频次上限	`klines.batch` 自动分批
涨跌幅/换手率字段	字段不统一、需清洗	需另算或另取	快照 `ext.*` 直接给
稳定性	抓网页、可能失效	较稳	商业 API + 重试

全市场扫描正是免费方案最吃力、而池查询接口最省事的场景------这也是它对认真做研究的人最有价值的地方。

常见问题（FAQ）

Q：ext.change_pct 是百分比还是小数？

A：小数。0.02 表示涨 2%，判断涨停用 < 0.098。

Q：全 A 有多少只？

A：实测 CN_Stock 池约 5556 只（含沪深京），会随上市/退市变化。

Q：会不会选出一堆垃圾票？

A：会，扫描只是"缩小范围"。建议再加基本面/行业/剔除 ST 等过滤，并对结果做回测验证。

Q：需要付费吗？

A：universes 全市场查询需 Starter 及以上；symbols 指定少量标的可用免费额度。见定价。

小结

全市场扫描 = 策略的输入端。有了 af.quotes.get(universes=...) 的全 A 快照 + af.klines.batch 的批量历史，涨幅、成交额、换手率、均线、动量等条件都能自由组合，几十行 Python 就是一个可每天自动运行的选股系统。

参考

AlphaFeed Python SDK 文档：https://docs.alphafeed.org/zh-Hans/sdk/python-quickstart
AlphaFeed 官网：https://alphafeed.org/