以下是用 Python 实现的选股代码： ```python import pandas as pd def select_stock(): # 假设您有一个包含日 K 线数据的 DataFrame，列名为 'close_price'（收盘价），'volume'（成交量），'day'（日期） data = pd.DataFrame({ 'close_price': [10, 9, 8, 7, 8, 9], 'volume': [1000, 800, 600, 400, 300, 500], 'day': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06'] }) # 筛选前四天为阴线 is_yin_1_to_4 = (data['close_price'].iloc[0:4] < data['close_price'].iloc[0:4].shift(1)) # 筛选后两天为阳线 is_yang_5_to_6 = (data['close_price'].iloc[4:6] > data['close_price'].iloc[4:6].shift(1)) # 筛选第四天和第五天最低价相等 low_equal_4_5 = (data['close_price'].iloc[3] == data['close_price'].iloc[4]) # 筛选第五天较第四天缩量 volume_decrease_4_5 = (data['volume'].iloc[4] < data['volume'].iloc[3]) # 综合筛选条件 selected_stocks = data[is_yin_1_to_4 & is_yang_5_to_6 & low_equal_4_5 & volume_decrease_4_5] return selected_stocks print(select_stock()) ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 数据的准确性和完整性，确保输入的日 K 线数据没有缺失或错误。 2. 对于阴线和阳线的判断标准，可能需要根据实际情况进行调整。 3. 成交量的缩量判断，也可以考虑设置不同的阈值或比较方式来适应不同的需求。 [2024-11-21 19:12:24 | AI写代码神器 | 536点数解答]