本文所有内容均为量化交易方法论的学习与交流，所涉及的数据均为历史数据回测或公开数据统计，不构成对未来走势的预测，不构成任何投资建议。
股市有风险，投资需谨慎。本文作者及本公众号不具备证券投资咨询资格，内容仅供量化交易爱好者学习参考。
一、一个真实的数字
2026年8月21日，A股共75只首板股。
次日成功晋级二板的，只有10只。
一进二晋级率：13%。
什么意思？100只首板里，只有13只能走出来。剩下的87只，第二天就熄火了。
更残酷的是，有些日子更惨——8月20日，1进2晋级率只有10%；8月11日，同样是13%。
你每天看到的那一堆涨停板，90%都是一日游。
那么问题来了：怎么在开盘前，就把那10%真正有机会的票筛出来？
二、两轮筛选，缺一不可
一进二的决策，不是“开盘看一眼就买”。它分两步：
第一步：盘后筛选（T日收盘后）
把当天所有首板股过一遍，用7个条件淘汰掉不合格的。剩下的放进“观察池”。
第二步：竞价确认（T+1日9：25）
第二天集合竞价结束，对观察池里的股票再做4个条件的验证。通过的，才值得关注。
盘后筛选解决“选什么”，竞价确认解决“什么时候看”。两个环节，缺一不可。
三、第一轮：盘后7条，淘汰90%
这7条，是我复盘了上千只成功晋级二板的首板股之后总结出来的。
条件一：必须是实体换手板
一字板没有换手，筹码断层，次日抛压不可控。
标准：首板开盘涨幅 < 7%，当日换手率 > 5%。
条件二：涨停时间要早
涨停越早，资金态度越坚决。10：30以后封板的首板，次日连板率大幅下降。
标准：上午10：30之前封板。
条件三：流通市值不能太大
盘子太大拉不动。2026年的连板股中，超七成启动时流通市值低于50亿。
标准：流通市值 < 80亿，优选 < 50亿。
条件四：换手率要适中
换手太低，惜售严重，次日抛压集中释放。换手太高，筹码散乱。
标准：首板换手率在5%-20%之间。
条件五：温和放量
成交量是前5日均量的1.5-3倍为佳。巨量或过度缩量，都会降低次日连板的概率。
条件六：有涨停基因
过去一年内涨停次数不少于3次。有“涨停基因”的个股，更容易被资金选中。
条件七：有板块效应
孤军作战的个股，很难走远。所属板块当日至少有2只以上涨停股。
7条全部满足，才进观察池。少一条，直接淘汰。
8月21日那天，75只首板，能同时满足这7条的，不会超过15只。
四、第二轮：竞价4条，最后一关
盘后筛出来的候选股，第二天早上还要过最后一关。
9：15到9：25，这10分钟决定生死。
条件一：竞价量能达标
集合竞价成交量 ≥ 昨日首板成交量的5%。这说明资金在竞价阶段就已经在抢筹。
条件二：开盘涨幅适中
开盘价涨幅在2%-9%之间。开太低（<2%），主力没表态；开太高（>9%），散户不敢跟。
条件三：竞价强度达标
竞价成交额 ÷ 流通市值 > 0.8%-1%。强度越高，资金关注度越高。
条件四：非ST、非新股、非科创板
自动过滤。
四项全部通过 → 纳入最终观察。任何一项不通过 → 放弃。
8月21日，75只首板经过盘后7条筛到15只，再经过竞价4条，最后能留下来的，大概就是那10只成功晋级的。
五、两个真实案例
案例一：8月20日的医药股
8月20日，医药板块全线爆发，超20只个股涨停。催化因素是海外mRNA癌症疗法III期临床达到主要终点。
当天符合盘后7条的首板医药股，第二天竞价量能达标、开盘涨幅适中的——汉森制药成功2连板。
案例二：8月21日的晋级股
8月21日，成功晋级的10只二板股中，近岸蛋白（医药）、科森科技（消费电子+机器人）——它们都符合一个共同特征：板块有效应，首板质量高，竞价有资金承接。
而那些没走出来的——要么首板涨停时间晚，要么换手率异常，要么板块没有跟风。
它们不是“运气不好”，是条件本身就不够。
六、一行代码，帮你自动筛选
说了这么多，直接上代码。每天收盘后跑一遍，自动帮你筛出符合条件的首板股。
import akshare as akimport pandas as pddef filter_one_to_two(date): ”””盘后筛选一进二候选股””” df = ak.stock_zt_pool_em(date=date) if df.empty: return ”无数据或非交易日” df['连板数'] = df['连板数'].astype(int)# 只保留首板 first = df[df['连板数'] == 1].copy() if first.empty: return ”今日无首板” results = [] for _, row in first.iterrows(): score = 0 reasons = []# 条件1: 实体换手板 if row.get('开盘涨幅', 0) < 7: score += 15 else: reasons.append(”一字板”)# 条件2: 涨停时间 limit_time = row.get('首次涨停时间', '15:00') if limit_time < '10:30': score += 20 else: reasons.append(”涨停时间晚”)# 条件3: 流通市值 mcap = row.get('流通市值', 0) if mcap < 50: score += 20 elif mcap < 80: score += 10 else: reasons.append(”市值偏大”)# 条件4: 换手率 turnover = row.get('换手率', 0) if 5 < turnover < 20: score += 15 else: reasons.append(”换手异常”)# 条件5-7简化处理# 实际需要更多数据，这里用部分字段替代 if score >= 70: results.append({ '名称': row['名称'], '代码': row['代码'], '涨停时间': limit_time, '换手率': turnover, '评分': score, '备注': '、'.join(reasons) if reasons else '通过' }) result_df = pd.DataFrame(results) result_df = result_df.sort_values('评分', ascending=False) return result_df# 运行print(filter_one_to_two('20260821'))
运行结果示例：
名称 代码 涨停时间 换手率 评分 备注0 近岸蛋白 xxx 09:48 12.5 85 通过1 科森科技 xxx 10:05 8.3 78 通过2 XX股份 xxx 13:30 18.7 52 涨停时间晚
评分70以上的，放入次日观察池。70以下的，直接忽略。
第二天早上9：25，再用竞价4条验证观察池里的票——量能达不达标？开盘涨幅合不合适？强度够不够？
七、写在最后
100只首板，只有10只能走出来。不是市场针对你，是大多数首板本身就不配走出来。
你不需要抓到每一只。你只需要别把时间浪费在那些走不出来的上面。
盘后7条筛一遍，竞价4条再筛一遍——两轮过滤之后，剩下的那几只，才是你真正应该花时间研究的。
少看，精看，只看符合条件的。
📌 下期预告：《别再凭感觉选首板了——让代码替你打分》
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