买入条件调整/L撤调整

Administrator

2023-12-21 81f328532e366eef171b71810b221a9294dda78f

 code_attribute/code_nature_analyse.py

@@ -198,7 +198,7 @@


# 获取K线形态
# 返回 (15个交易日涨幅是否大于24.9%,是否破前高，是否超跌，是否接近前高，是否N,是否V,是否有形态,天量大阳信息,是否具有辨识度)
# 返回 (15个交易日涨幅是否大于24.9%,是否破前高，是否超跌，是否接近前高，是否N,是否V,是否有形态,天量大阳信息,是否具有辨识度,近2天有10天内最大量,上个交易日是否炸板)
def get_k_format(limit_up_price, record_datas):
    p1_data = get_lowest_price_rate(record_datas)
    p1 = p1_data[0] >= 0.249, p1_data[1]
@@ -217,13 +217,18 @@

    # 是否具有辨识度
    p9 = is_special(record_datas)
    p10 = is_latest_10d_max_volume_at_latest_2d(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
    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 = 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"
@@ -254,7 +259,7 @@


# 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 +295,21 @@
            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 +352,31 @@
    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=5):
    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 >= 0.28:
        return True
    return False


# 是否有涨停
def get_first_limit_up_count(datas):
    datas = copy.deepcopy(datas)
@@ -362,6 +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
@@ -428,6 +477,24 @@
    return False, ''


# 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"])
    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


# V字形
def __is_v_model(datas):
    datas = copy.deepcopy(datas)
@@ -479,6 +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)