01 引言
在股票市场中，交易的成功常常与概率紧密相连。要想实现交易获利，关键在于识别出具有较高上涨概率的股票。通过技术分析，利用高概率的上升形态进行选股，是一种有效的策略。威廉·欧奈尔在其经典著作《笑傲股市》中，通过对大量超级牛股的研究，总结出了一种普遍存在的看涨形态——杯柄形态。欧奈尔的杯柄选股模型，其核心在于捕捉股价放量上升、即将创出新高的时机。
欧奈尔的选股逻辑基于三点核心观点：一是“逢高买入”可避免长期底部盘整的等待；二是在牛市初期和调整期，越早结束底部盘整并创出新高的股票，未来涨幅通常越大；三是通过先买入早期结束盘整创出新高的股票，再卖出建仓后续启动的股票，可提高资金使用效率。
本文将基于欧奈尔的“杯柄形态”和“逢高买入”的技术分析思想，利用Python对个股价量形态进行简单的量化选股。此举旨在为股票价格形态的量化选股提供一种参考方法，并希望能够对其他投资者有所启发。欧奈尔的选股精髓不仅在于技术面分析，还包括与基本面的有机结合。他提出的CANSLIM七步选股法，虽然本文不作详细展开，但感兴趣的读者可参考其原书《笑傲股市》以作深入了解。
02 Python选股实践
在Python中实现选股的过程主要包括数据获取与清洗、价量突破规则设定、股票筛选及可视化分析等步骤。数据获取依赖于tushare开源框架，并使用Python自带的Sqlit3轻量级数据库进行数据管理。为便于数据管理及选股流程的简化，本文准备了几个辅助脚本文件，包括用于数据管理的base、update_sql以及用于画图的plot_stock等。
在选股过程中，首先需要更新数据库信息。执行`update_sql()`函数后，数据库中的股票数据将得到更新。当前数据库包含3760只股票的数据，统计查询数据总量达到7873981条，数据期间覆盖了2005年1月4日至2020年1月13日，文件大小约为918M。
随后，运行选股函数`find_price_vol_stock(60)`以寻找突破60日量价的个股。还将基于价格形态，寻找W底或圆底形态的个股，而不考虑成交量因素。还将利用RPS（相对强弱指标）等脚本文件进行更深入的技术分析。
在完成选股及可视化分析后，将输出选股结果并绘制K线图以供进一步分析。
03 结语
随着股市中股票数量的不断增加，借助技术手段进行量化选股已变得越来越普遍。尽管许多平台已经开始采用AI技术进行选股，但技术分析仍具有其独特的价值。通过量价时空的分析，我们可以提高选股的成功概率。技术分析存在一定的局限性，因为它基于对历史数据的归纳。历史数据并不能完全预示未来市场走势，因为市场环境和公司情况总是在不断变化。尽管我们可以依据高概率的价格形态选股，但股票的未来走势仍存在不确定性，可能并非如我们所预期的那样上涨。
本文以Python为工具，对A股市场的3700多只股票进行了价量分析，并利用价量突破进行了选股。这一实践为股票技术分析的量化提供了一种新的视角，具有一定的实战意义。在实际应用中，还可以结合欧奈尔的RPS指标和公司基本面业绩指标来进一步优化选股策略。请各位投资者注意，本文的分析仅供参考，不构成任何投资建议。
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