在一个交易日内，涨停股票的数量和跌停股票的数量能反映出整个市场的交易是否活跃及其活跃程度，还可以观察活跃板块、板块轮动以及与指数走势之间的关系。

本文内容摘自A股全市场分析报告的部分内容(有兴趣看完整报告的朋友)，可在评论留言。其中图形由python编程生成，使用plotly绘图工具包；行情数据选取了A股从2022-08-01到2023-03-09的日交易数据（不包括北交所及上市不足120个交易日的股票）；上证指数数据为同期各交易日的收盘价。板块分类采用旧浪财经板块的申万Ⅰ级板块分类，共包括31个分类。

注意：本文涨跌停取值与标准的涨跌停计算方法不同，标准算法是用前后两个交易日的收盘价计算：

个股涨停取值方法：

(某只股票当日最高价 – 前日收盘价) ÷ 前日收盘价，若大于或等于0.096或0.196，即视为涨停，就是把当日最高价非常接近或者触及涨停后开板的个股也算入涨停股票。

个股跌停取值方法：

(某只股票当日最低价 – 前日收盘价) ÷ 前日收盘价，若小于或等于-0.096或-0.196，即视为跌停，就是把当日最低价非常接近或者触及跌停后开板的个股也算入跌停股票。

图1中日跌停股票数量采用负数，以便把日涨停和跌停股票的数量区分开。绘图时日跌停股票数量的柱形图向后错一个横坐标单位。图中两个没有柱形图的缺口是国庆和春节长假，第二个缺口之后的第一个交易日是20230130，上证指数走出近半年以来的最高点，当天收阴线，从这里开始，上证指数进入当前的震荡阶段，日涨跌停股票数量逐渐减少，整个市场交易并不很活跃。

生成图1的python代码如下：

 trace1 = go.Bar(
    x= datestr_lst[1:],  
    y= ceiltotal_daily[1:],   
    name='涨停个股数量',
    marker={
        "color": "#FF2D51"
    },    
)

trace2 = go.Bar(
    x= datestr_lst[1:],  
    y= [x*(-1) for x in floortotal_daily[1:]],  
    name='跌停个股数量',
    marker={
        "color": "#00E500"
    },    
)

trace3 = go.Scatter(
    x = datestr_lst[1:],
    y = shangzheng_close[1:],
    name = '上证指数',    
    xaxis='x',     
    yaxis='y2', 
    mode="markers + lines",  # 散点+线段绘图    
    marker={
        "size": 4,
        "color": "rgba(255, 255, 111, 0.7)", # "rgba(239, 12, 111, 0.7)"
    })
    
 
data = [trace1, trace2, trace3]
layout = go.Layout({"template":'plotly_dark', # simple_white
                   "title":{"text": 'A股近半年日涨跌停股票数量及上证指数', "x": 0.5}, 
                   "xaxis":{"title": {"text": "交易日（20220802 至 20230309）"}, "tickformat": ''},
                   "yaxis":{"title": {"text": "涨 跌 停 股 票 数 量"}},
                   "yaxis2": {"title": {"text": "上  证  指  数"},'anchor': 'x', "overlaying": 'y', "side": 'right'}, #设置坐标轴的格式，一般次坐标轴在右侧                
                   "legend":{"title": {"text": ""}, "x": 0.0, "y": 1.15},
                   "width": 1000,
                   "height": 720})

     
fig0 = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig0.update_xaxes(rangebreaks=[dict(bounds=["sat", "mon"])]) #隐藏周末  
fig0.show()

图2：A股近半年申万Ⅰ级板块分类日涨跌股票数量

从上图，可以根据观察某个交易日哪个板块涨停的股票数量最多，但是也要观察该板块涨跌股票数量的横向比较，因为申万Ⅰ级板块分类中，各板块所属的股票数量差别很大，从几十只到四五百只都有。

生成图2的python代码如下：

fig1 = px.bar(ceilfloor_df, x='date', y='ceil_num', color="sw1_name", barmode='stack',width=1000, height=760)
fig1.update_layout(title = 'A股近半年申万 Ⅰ 板块分类涨停个股数量', yaxis_title = '交易日涨停个股数量', xaxis_title = '日期(2022-08-02至2023-03-09)',template='plotly_dark')
fig1.update_xaxes(rangebreaks=[dict(bounds=["sat", "mon"])]) #隐藏周末  

fig1.show()