股票下单交易接口api-跟我学习AI量化投资通过chatgpt进行选股简单易懂降低人为操作风险

打开chatgpt，向其提问题，内容如下：写一个Python程序，能够统计最近一个月涨幅达到30%以上的股票在最近一个月前的市值、成交额、阳线数量、振幅和继续形态,请把每一个维度统计的方法和参数定义出来。

得到的chatgpt回答截如下：得到的代码如下：

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
import talib

# 获取股票数据
start_date = "2022-02-25"
end_date = "2023-02-25"
stock_data = ts.get_hist_data("600519", start=start_date, end=end_date)

# 计算股票的涨幅
stock_data["pct_change"] = (stock_data["close"] - stock_data["close"].shift(1)) / stock_data["close"].shift(1)

# 找到最近一个月涨幅超过30%的日期
condition = stock_data["pct_change"] > 0.3
last_month_date = condition[condition].index[-1]

# 统计最近一个月涨幅超过30%的股票的市值
last_month_market_value = ts.get_stock_basics(date=last_month_date)["totals"]["600519"]

# 统计最近一个月涨幅超过30%的股票的成交额
last_month_turnover = stock_data.loc[last_month_date:, "amount"].sum()

# 统计最近一个月涨幅超过30%的股票的阳线数量
last_month_up_days = len(stock_data[stock_data["pct_change"] > 0])

# 统计最近一个月涨幅超过30%的股票的振幅
last_month_amplitude = talib.ATR(stock_data["high"], stock_data["low"], stock_data["close"], timeperiod=14).iloc[-1]

# 统计最近一个月涨幅超过30%的股票的继续形态
last_month_continuation = talib.CDL2CROWS(stock_data["open"], stock_data["high"], stock_data["low"], stock_data["close"]).iloc[-1]

以上是选股结果：茅台股票

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