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2023-12-21 81f328532e366eef171b71810b221a9294dda78f
code_attribute/code_nature_analyse.py
@@ -218,14 +218,17 @@
    # 是否具有辨识度
    p9 = is_special(record_datas)
    p10 = is_latest_10d_max_volume_at_latest_2d(record_datas)
    p11 = __is_yesterday_open_limit_up(record_datas)
    # 最近5天是否跌停/炸板
    p11 = __is_latest_open_limit_up_or_limit_down(record_datas, 5)
    # 30天内是否有涨停
    p12 = __has_limit_up(record_datas, 30)
    return p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, p11
    return p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, p11, p12
# 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, has_max_volume, open_limit_up = 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, open_limit_up, is_limit_up_in_30days = get_k_format(
        float(limit_up_price), record_datas)
    if not has_format:
        return False, "不满足K线形态"
@@ -350,7 +353,7 @@
# 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):
def is_price_too_high_in_days(record_datas, limit_up_price, day_count=5):
    datas = copy.deepcopy(record_datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[0 - day_count:]
@@ -365,8 +368,8 @@
            min_price = d["low"]
        if max_price < d["high"]:
            max_price = d["high"]
    if max_price > float(limit_up_price):
        return False
    # if max_price > float(limit_up_price):
    #     return False
    rate = (float(limit_up_price) - min_price) / min_price
    # print(rate)
    if rate >= 0.28:
@@ -404,6 +407,10 @@
def is_new_top(limit_up_price, datas):
    return __is_new_top(float(limit_up_price), datas)[0]
def is_near_top(limit_up_price, datas):
    return __is_near_new_top(float(limit_up_price), datas)[0]
# 接近新高
@@ -470,15 +477,21 @@
    return False, ''
# 昨天是否炸板
def __is_yesterday_open_limit_up(datas):
# 最近几天是否有炸板或跌停
def __is_latest_open_limit_up_or_limit_down(datas, day_count):
    datas = copy.deepcopy(datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    item = datas[-1]
    limit_up_price = float(gpcode_manager.get_limit_up_price_by_preprice(item["pre_close"]))
    if abs(limit_up_price - item["high"]) < 0.001 and abs(limit_up_price - item["close"]) > 0.001:
        # 炸板
        return True
    items = datas[0-day_count]
    for item in items:
        limit_up_price = float(gpcode_manager.get_limit_up_price_by_preprice(item["pre_close"]))
        if abs(limit_up_price - item["high"]) < 0.001 and abs(limit_up_price - item["close"]) > 0.001:
            # 炸板
            return True
        # 是否有跌停
        limit_down_price = float(gpcode_manager.get_limit_down_price_by_preprice(item["pre_close"]))
        if abs(limit_down_price - item["close"]) < 0.001:
            # 跌停
            return True
    return False
@@ -533,6 +546,19 @@
    return abs(limit_up_price - data["high"]) < 0.001
# 多少天内是否有涨停/曾涨停
def __has_limit_up(datas, day_count):
    datas = copy.deepcopy(datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[0 - day_count:]
    if len(datas) >= 1:
        for i in range(0, len(datas)):
            item = datas[i]
            if __is_limit_up(item):
                return True
    return False
# 首板涨停溢价率
def get_limit_up_premium_rate(datas):
    datas = copy.deepcopy(datas)