"""
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该模块为全局化变量的模块
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不要试图把所有数据都全局化了
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"""
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import datetime
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import json
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import logging
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import os
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import constant
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# 引入掘金API
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import utils.juejin_api
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from log_module.log import logger_common
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# from logging_config import get_logger
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from utils import tool, hx_qc_value_util
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# 获取logger实例
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logger = logger_common
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# 全局日志配置 如果不想用就把 logging.ERROR 如果要打就=logging.INFO
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logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
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@tool.singleton
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class DataCache:
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"""
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数据缓存
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"""
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# ---定义变量---
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today_date = None
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pre_trading_day = None
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double_pre_trading_day = None
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next_trading_day = None
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all_stocks = None
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filtered_stocks = None
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min_instruments = None
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min_stocks = None
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code_name_dict = {}
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def __init__(self):
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logging.info("全局初始化数据 开始》》》")
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'''
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设定基本日期
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'''
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# 今日时间初始化
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now = datetime.datetime.now() # 获取本机时间
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print(f"本机时间::{now}")
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# 本机启动时间初始化
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Local_startup_time = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
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print(f"本机启动时间==={Local_startup_time}")
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logger.info(f"本机启动时间==={Local_startup_time}")
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# 全局化 【今日日期 上一个交易日期 上上个交易日期 下一个交易日期】
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self.today_date = now.strftime('%Y-%m-%d') # 获取今日日期参数
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print(f"今日日期{self.today_date}")
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self.pre_trading_day = hx_qc_value_util.get_previous_trading_date(self.today_date) # 获取前一个交易日
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print(f"上一个交易日{self.pre_trading_day}")
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self.double_pre_trading_day = hx_qc_value_util.get_previous_trading_date(self.pre_trading_day) # 获取上上一个交易日
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print(f"上上一个交易日{self.double_pre_trading_day}")
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self.next_trading_day = hx_qc_value_util.get_next_trading_date(self.today_date) # 获取下一个交易日
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print(f"下一个交易日{self.next_trading_day}")
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'''
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设定基本时间点
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'''
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# 获取A股市场（包含沪深两市）的股票列表跳过停牌，跳过ST 上交所 SHSE.600000 深交所 SZSE.000000 target = ['SHSE.603839', 'SZSE.002855']
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self.all_stocks = utils.juejin_api.JueJinApi.get_target_codes()
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# self.all_stocks = [{'sec_level': 1, 'symbol': 'SZSE.301633','pre_close': 78.72000122070312, 'is_suspended': 0, 'sec_name': '港迪技术', 'listed_date': datetime.datetime(2024, 11, 7, 0, 0,tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(seconds=28800))), 'sec_type': 1, 'sec_id': '301633'}]
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# self.all_stocks = self.all_stocks[:10]
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# 缓存代码的名称
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self.code_name_dict = {x['symbol']: x['sec_name'] for x in self.all_stocks}
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print("A股所有代码数量:", len(self.all_stocks))
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# 只要上证A股和深证A股
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# self.filtered_stocks = [stock for stock in self.all_stocks if
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# stock.startswith('SHSE.60') or (stock.startswith('SZSE.00'))]
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self.filtered_stocks = [stock['symbol'] for stock in self.all_stocks if
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isinstance(stock.get('symbol'), str) and (
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stock['symbol'].startswith('SHSE.60') or stock['symbol'].startswith(
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'SZSE.00'))]
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# self.filtered_stocks = self.filtered_stocks[:10]
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print(f"过滤后上证A股和深证A股数量filtered_stocks：{len(self.filtered_stocks)}")
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# 获取上证A股和深证A股 基本信息
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instruments = [stock for stock in self.all_stocks if stock['symbol'] in self.filtered_stocks]
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# 将获取到的上证A股和深证A股 基本信息 汇编为一个字典
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basic_info_symbols_dict = {}
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# 初始化没有K线的股票
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no_k_line_stocks = []
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for i in instruments:
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basic_info_symbols_dict[i["symbol"]] = i
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# print(f"basic_info_symbols_dict ====={basic_info_symbols_dict}")
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# basic_info_symbols_dict ===== 'SHSE.600611': {'symbol': 'SHSE.600611', 'sec_name': '大众交通', 'pre_close': 2.809999942779541},
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# if ['sec_name']
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# 如果公司名称中不包含["ST", "退市", "退", "XD", "XR", "DR", "N"] 则继续逻辑判断
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if any(keyword in i['sec_name'] for keyword in ["ST", "退市", "退", "N", "C"]):
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# print(f"非ST, 退市, 退, XD, N==={basic_info['sec_name']} 继续判断")
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no_k_line_stocks.append(i['symbol'])
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# 将列表推导式移出循环 过滤出昨日收盘价在2-30元的股票
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min_instruments = [stock for stock in instruments if 2 < stock['pre_close'] < 30]
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# print(f"min_instruments 数量==={len(min_instruments)}")
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# 使用 get 方法安全地获取 symbol 字段的值
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self.min_stocks = [stock.get('symbol') for stock in min_instruments if stock.get('symbol') is not None]
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print(f"min_stocks==={len(self.min_stocks)}")
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logging.info(f"全局初始化数据 完成《《《 - {os.getpid()}")
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# 获取当前进程的PID
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'''
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设定基本时间点
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'''
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Local_startup_time = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
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server_restart_time = datetime.time(9, 00, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义9：00
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L1_data_start_time = datetime.time(9, 15, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义9：15
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before_open_bidding_time = datetime.time(9, 20, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义9：20
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open_bidding_time = datetime.time(9, 25, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 盘前 集合竞价 时间
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later_open_bidding_time = datetime.time(9, 25, 30).strftime("%H:%M:%S") # 定义 盘前 集合竞价 时间
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after_open_bidding_time = datetime.time(9, 26, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 集合竞价 开始后 时间
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opening_time = datetime.time(9, 30, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义开盘时间
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morn_market_time = datetime.time(9, 35, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义早盘时间
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noon_market_time = datetime.time(13, 5, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义午盘时间
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close_position_time = datetime.time(14, 55, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义平仓时间
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watch_disk_end_time = datetime.time(14, 56, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 板上盯结束时间
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close_bidding_time = datetime.time(14, 57, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 盘后 集合竞价 时间
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closing_time = datetime.time(15, 00, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 收盘时间
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after_closing_time = datetime.time(15, 1, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 收盘后时间
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checking_data_time = datetime.time(17, 00, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义 检查数据时间
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update_data_time = datetime.time(18, 31, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义更新数据时间
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program_sleep_time = datetime.time(23, 00, 00).strftime("%H:%M:%S") # 定义程序休眠时间
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# 读取已经获取到并存储在本地的目标范围的个股的板块概念
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# 读取JSON文件并解析为字典
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if os.path.exists(constant.ALL_STOCKS_PLATE_PATH):
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with open(constant.ALL_STOCKS_PLATE_PATH, 'r',
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encoding='utf-8') as f:
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json_data = f.read()
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else:
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json_data = "{}"
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all_stocks_plate_dict = json.loads(json_data)
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logger.info(f"all_stocks_plate_dict的数量={len(all_stocks_plate_dict)}")
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# 初始化当日当时最高价
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high_price = 0
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# 初始化当日当时最低价
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low_price = 0
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# 初始化每日涨停信息
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daily_limit_up_info = []
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# 初始化开盘啦涨停昨日信息涨停代码
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yesterday_limit_up_code_list = []
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# 初始化开盘啦昨日炸板但通过K线数据计算涨停的股票代码列表
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yesterday_frying_plate_last_minute_list = []
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# 初始化每日涨停信息方法被执行记录
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execution = False
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# 初始化实时涨停概念板块
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limit_up_block_names = []
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# 初始化板块强度下的个股强度
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market_sift_plate_stock_dict = {}
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# 初始化实时大盘行情情绪综合强度[分数]
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real_time_market_strong = 0
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# 初始化实时大盘行情情绪综合强度分时列表
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time_sharing_market_strong_dirt = {}
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# 为K线属性指标字典初始化
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all_stocks_all_K_line_property_dict = {}
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# 声明K线属性中所有涨停类型
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limit_up_type = ['one_line_limit_up', 'limit_down_then_limit_up', 'limit_up_then_limit_down_then_limit_up',
|
'limit_up']
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# 声明K线属性中所有跌停类型
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limit_down_type = ['limit_up_then_limit_down', 'one_line_limit_down', 'limit_down', 'touch_limit_down']
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# 声明K线属性中所有炸板类型
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frying_plate_type = ['frying_plate', 'first_frying_plate', 'one_line_limit_up_then_frying_plate',
|
'one_line_limit_up_then_frying_plate_then_limit_down', 'not_first_frying_plate']
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# 定义一个当日分时内所有个股的开盘价字典
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all_stocks_current_open = {}
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# 定义一个当日分时内所有个股的实时最高价和最低价字典
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all_stocks_current_high_and_low = {}
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# 定义一个当日分时内所有个股的上一个实时总成交量字典
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all_stocks_last_volume = {}
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# 定义一个当前最新价初始化缓存
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current_new_price = 0
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# 为当前账户全部【资金信息】创建字典
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account_finance_dict = {}
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# 为当前账户可用资金创建一个变量
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usefulMoney = 0
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# 为当前账户全部【持仓信息】创建列表
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account_positions_dict = {}
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# 为持仓代码创建一个初始集合
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position_symbols_set = set()
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# 为当日可用持仓代码创建一个初始集合
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available_symbols_set = set()
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# 为当日新增加持仓代码创建一个初始集合 买入策略中会用到 判断是否成功买了三支票
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addition_position_symbols_set = set()
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# 定义一个记录开盘价（开盘时最新价）是否记录
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record_current_open_execution = False
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# 定义一个实时计算最高价和最低价的函数是否在规定时间内启动
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record_high_and_low_execution = False
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# 定义一个集合竞价后开盘前的逻辑是否只进入判断一次
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# later_open_bidding_time_is_entered = False ##################
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# 定义一个集合竞价时间段条件分支逻辑的初始执行次数
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execution_times = 0
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# 定义一个有概念逻辑分支买入进入执行的初始化次数
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have_plate_buy_times = 0
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# 定义一个有强度逻辑分支买入进入执行的初始化次数
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have_strength_buy_times = 0
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# 定义一个有小量换大涨幅逻辑分支买入进入执行的初始化次数
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have_small_turn_large_buy_times = 0
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# 创建一个已买板块列表
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bought_plate = []
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# 持仓金额自动管理开关
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position_automatic_management_switch = True
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# 初始化有概念买入金额
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have_plate_buy_money = 3000
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# 初始化有强度买入金额
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have_strength_buy_money = 3000
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# 今日计划下单金额
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today_planned_order_amount = 0
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# 最新的市场行情数据
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# {"code":(代码,昨日收盘价,最新价,总成交量,总成交额,买五档（价格，成交额），卖五档（价格，成交额）,更新时间)}
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latest_code_market_info_dict = {}
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# 股票指数字典 例如：{"000001":（指数, 量, 额）}
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stock_index_dict = {}
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logging.info(f"全局初始化数据 完成《《《 - {os.getpid()}")
|
# 获取当前进程的PID
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