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]  

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。