获取首日涨停封盘后第二次交易日上涨/下跌的概率

有许多投资者喜欢在股票涨停封盘后，跟进买入。普通股民会认为一个能在今日涨停封盘的股票，证明其上市公司正有十分重大的利好信息，只需要跟进购买便可以获取短期利益。

我们用数据来看一下在当日涨停封盘后，第二次交易日是上涨还是下跌？

import efinance as ef
import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

all_stocks = ef.stock.get_realtime_quotes()
stock_codes= np.array(all_stocks["股票代码"])

stock_rise_fall_arr = []

for stock_code in tqdm(stock_codes):
    # 获取股票历史行情数据
    df = ef.stock.get_quote_history(stock_code)
    if len(df) == 0:
        continue
    stock_rise_fall = {}
    stock_rise_fall["股票代码"] = stock_code
    stock_rise_fall["股票名称"] = df["股票名称"].loc[0]
    stock_rise_fall["涨停天数"] = 0
    stock_rise_fall["涨停后涨"] = 0
    stock_rise_fall["涨停后跌"] = 0
    stock_rise_fall["涨停后开盘涨"] = 0
    stock_rise_fall["涨停后开盘跌"] = 0
    stock_rise_fall["涨停后最高涨"] = 0
    stock_rise_fall["涨停后最高跌"] = 0
    is_limit_up = False
    is_first = False
    last_price = 0
    for i in df.index[:]:
        line = df.loc[i]
        # 如果昨日涨停
        if is_limit_up and is_first:
            if line["涨跌幅"] > 0:
                stock_rise_fall["涨停后涨"] += 1
            else:
                stock_rise_fall["涨停后跌"] += 1
            if line["开盘"]> last_price:
                stock_rise_fall["涨停后开盘涨"] += 1
            else:
                stock_rise_fall["涨停后开盘跌"] += 1
            if line["最高"]> last_price:
                stock_rise_fall["涨停后最高涨"] += 1
            else:
                stock_rise_fall["涨停后最高跌"] += 1
        # 如果当日涨停
        if line["涨跌幅"]>9.9:
            # 如果昨天也涨停
            if is_limit_up:
                is_first = False
            else:
                last_price = line["收盘"]
                is_first = True
            is_limit_up = True
            stock_rise_fall["涨停天数"] += 1
        else:
            is_limit_up = False
    if stock_rise_fall["涨停后涨"] + stock_rise_fall["涨停后跌"] > 0:
        stock_rise_fall["涨停后涨概率"] = stock_rise_fall["涨停后涨"] / (stock_rise_fall["涨停后涨"]+stock_rise_fall["涨停后跌"])
    if stock_rise_fall["涨停后开盘涨"] + stock_rise_fall["涨停后开盘跌"] > 0:
        stock_rise_fall["涨停后开盘涨概率"] = stock_rise_fall["涨停后开盘涨"] / (stock_rise_fall["涨停后开盘涨"]+stock_rise_fall["涨停后开盘跌"])
    if stock_rise_fall["涨停后最高涨"] + stock_rise_fall["涨停后最高跌"] > 0:
        stock_rise_fall["涨停后最高涨概率"] = stock_rise_fall["涨停后最高涨"] / (stock_rise_fall["涨停后最高涨"]+stock_rise_fall["涨停后最高跌"])
    stock_rise_fall_arr.append(stock_rise_fall)
stock_rise_fall_df = pd.DataFrame(stock_rise_fall_arr)
stock_rise_fall_df.to_excel('output.xlsx', index = False)
stock_rise_fall_df

100%|██████████| 5649/5649 [43:02<00:00,  2.19it/s]  

	股票代码	股票名称	涨停天数	涨停后涨	涨停后跌	涨停后开盘涨	涨停后开盘跌	涨停后最高涨	涨停后最高跌	涨停后涨概率	涨停后开盘涨概率	涨停后最高涨概率
0	300120	经纬辉开	72	32	18	36	14	42	8	0.640000	0.720000	0.840000
1	300284	苏交科	58	31	11	25	17	38	4	0.738095	0.595238	0.904762
2	300052	中青宝	91	46	25	44	27	58	13	0.647887	0.619718	0.816901
3	300045	华力创通	65	33	21	39	15	49	5	0.611111	0.722222	0.907407
4	300865	大宏立	21	8	9	10	7	15	2	0.470588	0.588235	0.882353
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5637	300047	天源迪科	49	24	21	28	17	42	3	0.533333	0.622222	0.933333
5638	872953	国子软件	12	3	6	1	8	6	3	0.333333	0.111111	0.666667
5639	300598	诚迈科技	104	37	24	35	26	54	7	0.606557	0.573770	0.885246
5640	001279	C强邦	1	0	1	0	1	0	1	0.000000	0.000000	0.000000
5641	837592	华信永道	60	17	38	14	41	25	30	0.309091	0.254545	0.454545

5642 rows × 12 columns

将导出excel文件下载到本地，并对数据进行统计整理到最后一行，计算各个概率，可以得到如图所示：

可以看出，涨停后收盘涨和涨停后开盘涨的概率均在0.5左右，可以认为首日涨停与第二日是否涨停无关。故某只股在今日涨停，并不意味着，该股公司有什么重大利好信息，也无法作为买进的支撑。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44345870/article/details/142964328

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