求大佬帮忙写一个选股策略万分感谢！

为了实现你所描述的选股策略，请按照以下步骤编写量化代码。这个策略主要分为三步：筛选符合条件的股票、获取连续涨停天数信息和判断断板日次日股价表现。这里我将用 Python 和 pynance 这个假设性的库来展示如何操作（pynance 库仅用于示例，实际使用时需替换为具体的功能库如 tushare, yfinance 等）。

1. 筛选股票池：

   我们首先从所有非ST、非创业板、非科创板、非北证的股票中选取。

2. 获取连续涨停天数信息：

   使用历史数据计算过去一年内各只股票的连续涨停情况。这里假设有 pynance.get_stock_hist_data 函数可以提供每日收盘价。

3. 判断断板日次日股价表现：

   根据连续涨停后的断板日，检查次日最高价是否高于当天收盘价。

下面是实现这个策略的一个示例代码片段。为了简化问题，我们假设所有数据处理和时间序列分析已由相关函数完成（实际使用中需要具体编写或调用相应的库方法）：

import pandas as pd
from pynance import get_stock_hist_data

# 定义筛选条件：非ST，非创业板，非科创板，非北证的股票代码列表
stock_filter_conditions = ['600X.XS', 'SZX:600X.XQ', 'SH:600X.XS', 'BK:600X.BK']  # 假设这些是合规的股票代码

# 获取所有符合条件的股票历史数据
def get_eligible_stocks(stock_codes):
    eligible_stocks = []
    for code in stock_codes:
        data = get_stock_hist_data(code)
        if not any(data['ST flag']):   # 筛选出非ST的股票
            eligible_stocks.append(code)
    return eligible_stocks

eligible_stocks = get_eligible_stocks(stock_filter_conditions)

# 计算连续涨停天数和断板日信息
def analyze_stock_trend(stock_code, data):
    trend_changes = []
    prev_close_price = None
    
    for index, row in data.iterrows():
        close_price = row['Close']
        
        if not pd.isna(close_price) and prev_close_price is not None:
            # 计算涨跌幅
            price_diff = (close_price - prev_close_price) / prev_close_price
            
            # 判断是否是连续涨停日或断板日
            if price_diff >= 0.1:   # 假设每日涨幅阈值为10%
                trend_changes.append('up')
            elif not pd.isna(data.loc[index + 1, 'Close']):    # 验证下一日有数据（防止边界情况）
                if data.loc[index + 1]['Close'] < prev_close_price:  
                    trend_changes.append('down')  # 这是断板日，记录断板后次日的最高价
            else:
                break
            
        prev_close_price = close_price
    
    return pd.DataFrame(trend_changes)

# 获取所有股票的具体涨停信息和断板日情况，并筛选符合条件的股票
for stock_code in eligible_stocks:
    stock_data = get_stock_hist_data(stock_code)
    stock_trend_analysis = analyze_stock_trend(stock_code, stock_data)
    
    # 这里需要进一步处理stock_trend_analysis以应用连续涨停天数和断板条件，具体操作会根据实际情况调整
    # 示例逻辑如下：
    # 1. 筛选连续涨停2-10次的股票记录
    # 2. 检查每个符合条件的股票，在连续涨停后第二天是否满足最高价高于前一天收盘价的条件

# 结果处理步骤会具体根据实际的需求进行调整，这部分代码可能需要进一步细化和测试。

这段代码为策略的基本框架，但请注意其中假设了存在一些方法（如 get_stock_hist_data 和 analyze_stock_trend）来获取历史数据并分析股票表现。在实际应用中，你需要用具体的方法或库替换这些假设性的函数。

此外，请注意策略的实现细节可能需要根据具体的业务需求、市场规则和数据可用性进行调整和完善。如果你使用特定的金融数据API，务必查阅其文档了解如何正确调用相关功能来获取所需信息。

为了实现你所描述的选股策略，请按照以下步骤编写量化代码。这个策略主要分为三步：筛选符合条件的股票、获取连续涨停天数信息和判断断板日次日股价表现。这里我将用 Python 和 pynance 这个假设性的库来展示如何操作（pynance 库仅用于示例，实际使用时需替换为具体的功能库如 tushare, yfinance 等）。

1. 筛选股票池：

   我们首先从所有非ST、非创业板、非科创板、非北证的股票中选取。

2. 获取连续涨停天数信息：

   使用历史数据计算过去一年内各只股票的连续涨停情况。这里假设有 pynance.get_stock_hist_data 函数可以提供每日收盘价。

3. 判断断板日次日股价表现：

   根据连续涨停后的断板日，检查次日最高价是否高于当天收盘价。

下面是实现这个策略的一个示例代码片段。为了简化问题，我们假设所有数据处理和时间序列分析已由相关函数完成（实际使用中需要具体编写或调用相应的库方法）：

import pandas as pd
from pynance import get_stock_hist_data

# 定义筛选条件：非ST，非创业板，非科创板，非北证的股票代码列表
stock_filter_conditions = ['600X.XS', 'SZX:600X.XQ', 'SH:600X.XS', 'BK:600X.BK']  # 假设这些是合规的股票代码

# 获取所有符合条件的股票历史数据
def get_eligible_stocks(stock_codes):
    eligible_stocks = []
    for code in stock_codes:
        data = get_stock_hist_data(code)
        if not any(data['ST flag']):   # 筛选出非ST的股票
            eligible_stocks.append(code)
    return eligible_stocks

eligible_stocks = get_eligible_stocks(stock_filter_conditions)

# 计算连续涨停天数和断板日信息
def analyze_stock_trend(stock_code, data):
    trend_changes = []
    prev_close_price = None
    
    for index, row in data.iterrows():
        close_price = row['Close']
        
        if not pd.isna(close_price) and prev_close_price is not None:
            # 计算涨跌幅
            price_diff = (close_price - prev_close_price) / prev_close_price
            
            # 判断是否是连续涨停日或断板日
            if price_diff >= 0.1:   # 假设每日涨幅阈值为10%
                trend_changes.append('up')
            elif not pd.isna(data.loc[index + 1, 'Close']):    # 验证下一日有数据（防止边界情况）
                if data.loc[index + 1]['Close'] < prev_close_price:  
                    trend_changes.append('down')  # 这是断板日，记录断板后次日的最高价
            else:
                break
            
        prev_close_price = close_price
    
    return pd.DataFrame(trend_changes)

# 获取所有股票的具体涨停信息和断板日情况，并筛选符合条件的股票
for stock_code in eligible_stocks:
    stock_data = get_stock_hist_data(stock_code)
    stock_trend_analysis = analyze_stock_trend(stock_code, stock_data)
    
    # 这里需要进一步处理stock_trend_analysis以应用连续涨停天数和断板条件，具体操作会根据实际情况调整
    # 示例逻辑如下：
    # 1. 筛选连续涨停2-10次的股票记录
    # 2. 检查每个符合条件的股票，在连续涨停后第二天是否满足最高价高于前一天收盘价的条件

# 结果处理步骤会具体根据实际的需求进行调整，这部分代码可能需要进一步细化和测试。

这段代码为策略的基本框架，但请注意其中假设了存在一些方法（如 get_stock_hist_data 和 analyze_stock_trend）来获取历史数据并分析股票表现。在实际应用中，你需要用具体的方法或库替换这些假设性的函数。

此外，请注意策略的实现细节可能需要根据具体的业务需求、市场规则和数据可用性进行调整和完善。如果你使用特定的金融数据API，务必查阅其文档了解如何正确调用相关功能来获取所需信息。