尾盘放量选股公式编程

以下是一个尾盘放量选股公式的简单编程示例：

python

import pandas as pd

def select_stocks(data):

# 计算收盘价与前一日收盘价的差值

data['close_diff'] = data['close'] - data['close'].shift()

# 计算成交量与前一日成交量的比值

data['volume_ratio'] = data['volume'] / data['volume'].shift()

# 判断当前收盘价是否大于前一日收盘价

data['close_up'] = data['close_diff'] > 0

# 判断当前成交量是否大于前一日成交量的2倍

data['volume_up'] = data['volume_ratio'] > 2

# 过滤出满足条件的股票

selected_stocks = data[data['close_up'] & data['volume_up']]

return selected_stocks['stock_code'].tolist()

# 读取股票数据

data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 调用选股函数

selected_stocks = select_stocks(data)

print(selected_stocks)

在示例代码中，我们首先定义了一个`select_stocks`函数，输入参数为股票数据，输出为满足选股条件的股票代码列表。

函数内部的实现逻辑如下：

1. 计算每日收盘价与前一日收盘价的差值，存储在`close_diff`列中；

2. 计算每日成交量与前一日成交量的比值，存储在`volume_ratio`列中；

3. 判断每日收盘价是否上涨，即当前收盘价是否大于前一日收盘价，将结果存储在`close_up`列中；

4. 判断每日成交量是否放大，即当前成交量是否大于前一日成交量的2倍，将结果存储在`volume_up`列中；

5. 根据`close_up`和`volume_up`两个条件，过滤出满足条件的股票；

6. 返回满足条件的股票代码列表。

在主程序中，我们读取了股票数据，并调用`select_stocks`函数进行选股操作。最后将选股结果打印出来。

请根据自己的实际需要对代码进行适当的修改和调整。