6天长得过高/L2不过滤1手的数据/处理L2数据时间与本地时间相差过大的问题

Administrator

2024-02-21 90c2a0a0f5690381e3b286d6ca1fd0c6f63acab1

 code_attribute/code_nature_analyse.py

@@ -385,24 +385,24 @@
    datas = copy.deepcopy(record_datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[0 - day_count:]
    min_price = None
    max_price = None
    min_price_info = None
    max_price_info = 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 min_price_info is None:
            min_price_info = d["low"], d
        if max_price_info is None:
            max_price_info = d["high"], d
        if min_price_info[0] > d["low"]:
            min_price_info = d["low"], d
        if max_price_info[0] < d["high"]:
            max_price_info = d["high"], d
    # if max_price > float(limit_up_price):
    #     return False
    rate = (float(limit_up_price) - min_price) / min_price
    # print(rate)
    if rate >= 0.319:
        return True
    return False
    rate = (float(limit_up_price) - min_price_info[1]["close"]) / min_price_info[1]["close"]
    print(rate)
    if rate >= 0.28:
        return True, rate
    return False, rate


# 连续涨停后是否回调不足够
@@ -429,7 +429,7 @@
    for x in max_limit_up_continue_count_info_list:
        if max_limit_up_info is None:
            max_limit_up_info = x
        if max_limit_up_info[0] <=  x[0]:
        if max_limit_up_info[0] <= x[0]:
            max_limit_up_info = x

    if not max_limit_up_info or max_limit_up_info[0] < 3:
@@ -442,7 +442,7 @@
        if item["high"] > max_price_info[0]:
            max_price_info = [item["high"], i]
    # 计算回踩价格
    lowest_price_threhhold = round((1-0.28) * max_price_info[0], 2)
    lowest_price_threhhold = round((1 - 0.28) * max_price_info[0], 2)
    for i in range(max_price_info[1] + 1, len(datas)):
        item = datas[i]
        if item["low"] < lowest_price_threhhold: