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2023-11-29 49f952cfa1dbc5bedaa8a2e136a662bae50aecc1

 code_attribute/code_nature_analyse.py

@@ -217,13 +217,14 @@

    # 是否具有辨识度
    p9 = is_special(record_datas)
    p10 = is_latest_10d_max_volume_at_latest_2d(record_datas)

    return p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9
    return p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10


# 是否具有K线形态
def is_has_k_format(limit_up_price, record_datas):
    is_too_high, is_new_top, is_lowest, is_near_new_top, is_n, is_v, has_format, volume_info, is_special = get_k_format(
    is_too_high, is_new_top, is_lowest, is_near_new_top, is_n, is_v, has_format, volume_info, is_special, has_max_volume = get_k_format(
        float(limit_up_price), record_datas)
    if not has_format:
        return False, "不满足K线形态"
@@ -254,7 +255,7 @@


# 是否涨得太高
def is_up_too_high_in_10d(record_datas):
def is_up_too_high_in_10d_with_limit_up(record_datas):
    datas = copy.deepcopy(record_datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[-10:]
@@ -290,6 +291,21 @@
            return True

    return False


# 10天内的最高量是否集中在最近两天
def is_latest_10d_max_volume_at_latest_2d(record_datas):
    datas = copy.deepcopy(record_datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[-10:]
    max_volume_info = None
    for i in range(0, len(datas)):
        if not max_volume_info:
            max_volume_info = (i, datas[i]["volume"])
        else:
            if max_volume_info[1] < datas[i]["volume"]:
                max_volume_info = (i, datas[i]["volume"])
    return len(datas) - max_volume_info[0] <= 2


# 120 天内是否长得太高
@@ -332,6 +348,31 @@
    return False


# 在最近几天内股价是否长得太高
def is_price_too_high_in_days(record_datas, limit_up_price, day_count=6):
    datas = copy.deepcopy(record_datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[0 - day_count:]
    min_price = None
    max_price = None
    for d in datas:
        if min_price is None:
            min_price = d["low"]
        if max_price is None:
            max_price = d["high"]
        if min_price > d["low"]:
            min_price = d["low"]
        if max_price < d["high"]:
            max_price = d["high"]
    if max_price > float(limit_up_price):
        return False
    rate = (float(limit_up_price) - min_price) / min_price
    # print(rate)
    if rate >= 0.25:
        return True
    return False


# 是否有涨停
def get_first_limit_up_count(datas):
    datas = copy.deepcopy(datas)