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2023-10-30 fb47d36048e94b9a506d5c153e3dd19a01e37df1
code_attribute/code_nature_analyse.py
@@ -5,12 +5,16 @@
# 是否有涨停
import copy
import json
import random
import time
from code_attribute import gpcode_manager
# 代码股性记录管理
from db import redis_manager
from utils import tool
from db.redis_manager_delegate import RedisManager, RedisUtils
from utils.tool import CodeDataCacheUtil
class CodeNatureRecordManager:
@@ -66,6 +70,53 @@
        if val:
            cls.__nature_cache[code] = val
        return val
class LatestMaxVolumeManager:
    __db = 0
    __instance = None
    __redis_manager = redis_manager.RedisManager(0)
    __max_volume_cache = {}
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls.__instance:
            cls.__instance = super(LatestMaxVolumeManager, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
            cls.__load_datas()
        return cls.__instance
    @classmethod
    def __load_datas(cls):
        __redis = cls.__get_redis()
        try:
            keys = RedisUtils.keys(__redis, "is_latest_max_volume-*")
            for k in keys:
                code = k.split("-")[-1]
                val = RedisUtils.get(__redis, k)
                CodeDataCacheUtil.set_cache(cls.__max_volume_cache, code, val)
        finally:
            RedisUtils.realse(__redis)
    @classmethod
    def __get_redis(cls):
        return cls.__redis_manager.getRedis()
    def __save_has_latest_max_volume(self, code):
        RedisUtils.setex_async(self.__db, f"is_latest_max_volume-{code}", tool.get_expire(), "1")
    # 设置最近有最大量
    def set_has_latest_max_volume(self, code):
        CodeDataCacheUtil.set_cache(self.__max_volume_cache, code, 1)
        self.__save_has_latest_max_volume(code)
    # 最近是否有最大量
    def is_latest_max_volume(self, code):
        return code in self.__max_volume_cache
    def clear(self):
        self.__max_volume_cache.clear()
        keys = RedisUtils.keys(self.__get_redis(), "is_latest_max_volume-*")
        for k in keys:
            RedisUtils.delete_async(self.__db, k)
# 设置历史K线
@@ -139,14 +190,19 @@
    datas = datas[-10:]
    limit_ups = []
    limit_up_count = 0
    max_price = datas[0]["high"]
    for data in datas:
        limit_up_price = float(gpcode_manager.get_limit_up_price_by_preprice(data["pre_close"]))
        date = data['bob'].strftime("%Y-%m-%d")
        if data["high"] > max_price:
            max_price = data["high"]
        if abs(limit_up_price - data["high"]) < 0.01:
            limit_ups.append((date, True))
            limit_up_count += 1
        else:
            limit_ups.append((date, False))
    # 下降幅度
    limit_down_rate = round((max_price - datas[-1]["close"]) / max_price, 3)
    if limit_up_count < 3:
        return False
@@ -159,8 +215,10 @@
        for t in temp_datas:
            if t[1]:
                t_count += 1
        if t_count >= 3:
        if t_count >= 3 and limit_down_rate < 0.2:
            # 降幅小于20%
            return True
    return False
@@ -191,7 +249,7 @@
# 最近几天是否有最大量
def is_latest_max_volume(record_datas, day_count):
def is_have_latest_max_volume(record_datas, day_count):
    datas = copy.deepcopy(record_datas)
    datas.sort(key=lambda x: x["bob"])
    datas = datas[-120:]