一句话回答: 换手率反映筹码活跃度、振幅反映日内波动空间,二者是短线选股的高信息量指标。用 AlphaFeed 全市场实时行情里现成的 ext.turnover_rate 和 ext.amplitude 字段(都是小数),几行 pandas 就能筛出"活跃但不疯"的候选,无需自己算。
很多数据源不直接给这两个字段,要自己用成交量/股本、最高最低价去算,还容易口径不一。AlphaFeed 的行情快照直接带。
from alphafeed import AlphaFeed
af = AlphaFeed() # 读取 ALPHAFEED_API_KEY
df = af.quotes.get(universes="CN_Stock", to_dataframe=True)
print(df[["symbol", "ext.name", "last_price",
"ext.turnover_rate", "ext.amplitude", "amount"]].head())关键字段(实测均为小数):
字段 | 含义 | 示例值 → 实际 |
|---|---|---|
| 换手率 |
|
| 振幅 |
|
| 涨跌幅 |
|
| 成交额(元) | 流动性门槛 |
标的池查询需 Starter 及以上权限。
筛"换手率适中 + 有振幅 + 成交额达标":
sel = df[
(df["ext.turnover_rate"] > 0.03) # 换手 > 3%,有人气
& (df["ext.turnover_rate"] < 0.20) # < 20%,排除过度投机
& (df["ext.amplitude"] > 0.03) # 振幅 > 3%,有波动空间
& (df["amount"] > 3e8) # 成交额 > 3 亿,保流动性
].sort_values("ext.turnover_rate", ascending=False)
print(f"活跃候选: {len(sel)} 只")
print(sel[["symbol", "ext.name", "last_price",
"ext.turnover_rate", "ext.amplitude"]].head(20).to_string(index=False))想了解全市场活跃度结构,可以分档统计:
import pandas as pd
bins = [0, 0.01, 0.03, 0.05, 0.10, 0.20, 1.0]
labels = ["<1%", "1-3%", "3-5%", "5-10%", "10-20%", ">20%"]
df["turnover_bin"] = pd.cut(df["ext.turnover_rate"], bins=bins, labels=labels)
print(df["turnover_bin"].value_counts().sort_index())同样是高换手,位置不同含义天差地别。结合当日涨跌幅与近期涨幅:
active = df[(df["ext.turnover_rate"] > 0.05) & (df["amount"] > 3e8)].copy()
# 今日温和上涨 + 高换手 = 资金进场(相对健康)
healthy = active[(active["ext.change_pct"] > 0) & (active["ext.change_pct"] < 0.07)]
# 今日大涨 + 超高换手 = 可能高位派发,谨慎
risky = active[(active["ext.change_pct"] > 0.09) & (active["ext.turnover_rate"] > 0.15)]
print(f"温和放量上涨: {len(healthy)} 只 | 高位巨量: {len(risky)} 只")场景 | 换手率 | 振幅 | 说明 |
|---|---|---|---|
龙头/主流活跃 | 5%–15% |
| 资金主战场 |
温和活跃 | 3%–8% | 2%–5% | 相对稳健 |
过度投机(回避) |
|
| 接盘风险高 |
僵尸股(剔除) | < 1% | < 1% | 无流动性 |
Q:ext.turnover_rate 要乘 100 吗?
A:它是小数,0.0042 即 0.42%。展示时乘 100 加百分号。
Q:换手率是按流通股本还是总股本?
A:通常按流通股本口径;如需自算可用 af.instruments 的 float_shares 与成交量核对。
Q:振幅为负常见吗?
A:振幅是 (最高-最低)/昨收,非负;接近 0 说明当日基本一字或极度平淡。
Q:需要付费吗?
A:全市场 universes 查询需 Starter 及以上;少量标的用 symbols 免费体验。
换手率和振幅是短线选股的"活跃度雷达"。AlphaFeed 在实时快照里直接给出 ext.turnover_rate/ext.amplitude,省去自算和口径烦恼,几行 pandas 就能筛出活跃而不疯的候选池。
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