关于成交量选股条件的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
成交量选股条件有哪些
一股票公司方面好。
二股票表现活跃。
三适合你自己操作。
要有自己的看法，别听别人的
执行正确的投资理念！价值投资！长期学习和坚持，如果想让自己变的厉害，没有捷径可以走！
5000点的附近基本上是个很好的介入点位了,反复的大幅度波动是主力资金调仓导致的，所以现在散户要做的是在主力发动08年大行情前提前进入业绩优良具有成长性且，主力资金重仓的股票，如果现在仍然不选择那些将来的潜力股仍然去追逐垃圾股，一旦行情放动，散户可能会错过大盘的主升浪，利润成了最小化，输在了起跑线上。选择一支大盘二线蓝筹绩优股,一支小盘成长性好的股票, 选股标准是：
1、同大盘或者先于大盘调整了近3、4个月的股票，业绩优良
2、主营业绩利润增长达到100%左右甚至以上，2年内的业绩增长稳定，具有较好的成长性，每股收益达到0.5元以上最佳。
3、市盈率最好低于30倍，能在20倍下当然最好(随着股价的上涨市盈率也在升高,只要该企业利润高速增长没有出现停滞的现象可以继续持有,忽略市盈率的升高,因为稳定的利润高增长自然会让市盈率降下来的)
4、主力资金占整支股票筹码比例的60%左右（流通股份最好超过30%能达到50%以上更好，主力出货时间周期加长,小资金选择出逃的时间较为充分）
5、留意该公司的资产负债率的高低，太高了不好，流动资金不充足，公司经营容易出现危机（如果该公司长期保持稳定的高负债率和高利润增长具有很强的成长性，那忽略次问题，只要高成长性因素还在可以继续持有）
具体操作：选择最佳的进入时机，现在4800点的位置已经差不多了，选择上述4种条件具备的股票，长期的成交量地量突然出现逐渐放量上攻后长期趋势线已经出现向上的拐点，先于大盘调整结束扭头向上，以WVAD指标为例当WVAD白线上穿中间虚线前一天买入比较合适(卖出时机正好相反,WVAD白线向下穿过虚线后立即卖出《安全第一》),买入后不要介意短期之内的大盘波动，只要你选则该股的条件还在就不用管，拿到2008年7月份都可以，如果在持股过程中出现拉高后高位连续放量可以考虑先卖出50%的该股票，等该股的主力资金持筹比例从60%降到30%时全部卖出，先于主力出货！如果持筹比例到50%后不减少了，就继续持有，不理会主力资金制造的骗人数据，继续持有剩下的股票！直到主力资金降到30%再出货！如果在高位拉升过程中，放出巨量，请立即获利了解，避免主力资金出逃后自己被套！
最重要的是那个股票有没有炒做的题材
如果想做长期投资，选个公司发展好的股做长线！
如果想做短线投资，选个即将反弹的超跌股赚反弹！
如果想做波段形式投机的话，需要一定的经验，否则风险太大！
参考地址：bbs.harry365.cn
成交量选股条件
def get_volume_condition(self, volume):
return 'volume>' + str(volume)
# 获取换手率选股条件
def get_turnover_condition(self, turnover):
return 'turnover>' + str(turnover)
# 获取市盈率选股条件
def get_pe_condition(self, pe):
return 'pe<' + str(pe)
# 获取市净率选股条件
def get_pb_condition(self, pb):
return 'pb<' + str(pb)
# 获取涨幅选股条件
def get_change_condition(self, change):
return 'change>' + str(change)
# 获取涨停选股条件
def get_limit_condition(self):
return 'limit_status=1'
# 获取跌停选股条件
def get_down_limit_condition(self):
return 'limit_status=-1'
# 获取指定股票的涨跌幅
def get_change(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['change']
# 获取指定股票的涨跌停状态
def get_limit_status(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['limit_status']
# 获取指定股票的换手率
def get_turnover(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['turnover']
# 获取指定股票的成交量
def get_volume(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['volume']
# 获取指定股票的市盈率
def get_pe(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['pe']
# 获取指定股票的市净率
def get_pb(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['pb']
# 获取指定股票的最新价
def get_price(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['close']
# 获取指定股票的最高价
def get_high(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['high']
# 获取指定股票的最低价
def get_low(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['low']
# 获取指定股票的开盘价
def get_open(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['open']
# 获取指定股票的昨收价
def get_pre_close(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['pre_close']
# 获取指定股票的总市值
def get_mkt_cap(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['mkt_cap']
# 获取指定股票的流通市值
def get_circ_mkt_cap(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['circ_mkt_cap']
# 获取指定股票的成交额
def get_amount(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['amount']
# 获取指定股票的振幅
def get_amplitude(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['amplitude']
# 获取指定股票的换手率
def get_turnover_rate(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['turnover_rate']
# 获取指定股票的量比
def get_volume_ratio(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['volume_ratio']
# 获取指定股票的委比
def get_commission_ratio(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['commission_ratio']
# 获取指定股票的委差
def get_commission_diff(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['commission_diff']
# 获取指定股票的涨跌家数
def get_up_count(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['up_count']
# 获取指定股票的跌家数
def get_down_count(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['down_count']
# 获取指定股票的平家数
def get_flat_count(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['flat_count']
# 获取指定股票的总家数
def get_count(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['count']
# 获取指定股票的涨家数占比
def get_up_ratio(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['up_ratio']
# 获取指定股票的跌家数占比
def get_down_ratio(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['down_ratio']
# 获取指定股票的平家数占比
def get_flat_ratio(self, code):
df = self.get_data(code)
return df.iloc[0]['flat_
成交量选股条件是什么
设置方法：在“智能”菜单下面点击“选股平台”，选择所需要的技术指标、选股公式或者自己编写的公式作为选股条件即可。
股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖仅最争高双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股，来自即：买方买进了十万股，同时卖方卖出十万股。而计算交易量则双边计算，例如买方十万股加卖方十万股，计为二十万股。股市成交量反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量。目前深沪股市两项指标均能显示出来。
