新版低吸
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admin
2 天以前 6fbaa1012ca1b10689f7baad3a5e808ffc3c06b2 
 strategy/plate_strength_analysis.py


@@ -4,14 +4,21 @@


import time


import dask


import constant


from log_module import async_log_util




from log_module.log import logger_common, logger_kpl_jingxuan_in, logger_debug, logger_kpl_market_sift_plate


from log_module.log import logger_common, logger_kpl_jingxuan_in, logger_debug, logger_kpl_market_sift_plate, \


    logger_kpl_limit_up, logger_kpl_code_plates


from strategy import kpl_api, data_cache, basic_methods


from strategy.kpl_data_manager import KPLMarketStockHeatLogManager


from utils import tool, hx_qc_value_util






# 获取行情精选板块 强度排名


def get_market_sift_plate_its_stock_power():


    """




    :return: {板块:[代码信息]}, 精选流入板块


    """


    @dask.delayed


    def batch_get_plate_codes(fs):


        return fs


@@ -51,7 +58,7 @@


            # 初始化股票强度列表


            stock_power_list = []


            for s in its_stock['list']:


                # 过滤掉涨幅大于  当日涨幅s[6] < 0% 的 和 名称中包含ST的 和 涨速小于等于0%的 和 只要昨日未涨停 和 上证或深证的正股    and s[9] > 0.0025  上季度机构持仓 >0


                # 过滤掉涨幅大于  当日涨幅s[6] < 0% 的 和 名称中包含ST的 和 涨速小于等于0%的 和 只要昨日未涨停 和 上证或深证的正股    and s[9] > 1(s[9]=涨速)  上季度机构持仓 >0


                if s[6] > 0 and s[1].find("ST") < 0 and s[1].find("XD") < 0 and s[23].find("板") < 0 and s[24].find("板") < 0 and (s[0].startswith('60') or s[0].startswith('00')) and s[9] > 1 and int(s[42]) >= 0:


                    # print(f"{s[1]}，个股代码：{s[0]}，   涨幅：{s[6]}%   涨速：{s[9]}%   概念：{s[4]}   主力资金推测：{s[2]}   领涨次数：{s[40]}  今日第几板：{s[23]} 是否破版{s[24]}")


                    # 对个股强度 主要 属性列表进行装填


@@ -70,18 +77,21 @@


        return log_data


    # 定义一个时间段，在这个时间段内才会执行下面的代码，主要就是把强度数据作为日志打印存储下来。


    now_time = tool.get_now_time_str()


    if '11:30:10' < now_time < '12:59:50':


        return


    data = (kpl_api.getMarketJingXuanRealRankingInfo())


    market_sift_plate = json.loads(data)


    # print(f"market_sift_plate 数 ======{len(market_sift_plate['list'])}")




    # 精选板块【前20】 market_sift_plate['list'] ======


    if data_cache.OPENING_TIME < now_time < data_cache.CLOSING_TIME:


    if data_cache.OPEN_BIDDING_TIME < now_time < data_cache.AFTER_CLOSING_TIME:


        logger_kpl_market_sift_plate.info(f"{market_sift_plate['list']}")


    # 总控制时间段


    if not (data_cache.OPENING_TIME < now_time < data_cache.NOON_MARKET_TIME):


    if not (data_cache.OPEN_BIDDING_TIME < now_time < data_cache.NOON_MARKET_TIME):


        return


    # ['801235', '化工', 6996, 0.027, 2.43, 117836347690, -122548038, 8105997595, -8228545633, 0.92, 8595377775454, 0.09, 332297449, 9954902621130, -192457252, 24.0487, 17.1809, 6996, 0.027]


    # market_sift_plate['list'][0] = ['801062', '军工', 3520, -0.49, 0.666, 139133934669, 383864272, 9077352839, -8693488567, 1.183, 6129448037490,-0.12, 168245858, 7088854452019, -290614763, 50.2408, 30.3672, 3520, 0]


    # 行情精选板块列表 前20 中的 第一个板块列表数据 = 【代码，板块名称，强度，涨幅？，0.666？，成交额？，现额？，主买，主卖，1.183？，流通值？，-0.12？，300W大单净额？，总市值？，上季度机构增仓，今年平均PE，次年平均PE，强度，未知0值】


    # 行情精选板块列表 前20 中的 第一个板块列表数据 = 【代码，板块名称，强度，涨幅？，量比？，成交额？，现额？，主买，主卖，1.183？，流通值？，-0.12？，300W大单净额？，总市值？，上季度机构增仓，今年平均PE，次年平均PE，强度，未知0值】


    # logger.info(f"market_sift_plate['list'][0]  ======{market_sift_plate['list'][0]}")


    # 初始化精选板块对应个股字典


    market_sift_plate_stock_dict = {}


@@ -100,9 +110,9 @@




        # logger.info(f"精选板块股票强度数据更新 == {market_sift_plate_stock_dict}")


        # 只在盘中时间获取


        kpl_api.KPLStockOfMarketsPlateLogManager().add_log(market_sift_plate['list'], log_datas)


        KPLMarketStockHeatLogManager().add_log(market_sift_plate['list'], log_datas)


    # 行情》精选板块》排名前20中》对应个股》符合条件的个股


    return market_sift_plate_stock_dict


    return market_sift_plate_stock_dict, market_sift_plate.get("list",[])






# 调用一下获取精选板块股票强度数据函数  【本模块内使用时调用】


@@ -120,7 +130,7 @@


                time_str = datetime.datetime.now().strftime("%H%M%S")


                if 92900 < int(time_str) < 95000:


                    # logger_kpl_jingxuan_in 打印的日志专用于开盘了数据的存储分析，不能轻易删除


                    logger_kpl_jingxuan_in.info(f"耗时：{time.time() - start_time}  数据：{its_stock_power}")


                    logger_kpl_jingxuan_in.info(f"耗时：{time.time() - start_time}  数据：{its_stock_power[0]}")


                callback(its_stock_power)


                # print(f"精选板块拉升个股更新===={its_stock_power}")


        except Exception as e:


@@ -134,7 +144,7 @@


    # 设定当前时间点


    now_time = tool.get_now_time_str()


    # print(f"now_time===={now_time}")


    if data_cache.SERVER_RESTART_TIME < now_time < data_cache.UPDATE_DATA_TIME:


    if data_cache.OPEN_BIDDING_TIME < now_time < data_cache.CLOSING_TIME:


        # print(f"在时间内使用--------------------------")


        # 获取涨停信息列表


        limit_up_info = kpl_api.get_limit_up_info()


@@ -153,6 +163,8 @@


        # most_common_element, most_common_count = counter.most_common(1)[0]


        # # 打印出现次数最多的元素


        # print(f"主线概念：{most_common_element}，出现了 {most_common_count} 次")


        async_log_util.info(logger_kpl_limit_up, f"{limit_up_info}")




        return limit_up_block_names






@@ -449,6 +461,8 @@


    # 写入文件


    with open(constant.ALL_STOCKS_PLATE_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:


        f.write(json_data)


    # 记录到日志


    async_log_util.info(logger_kpl_code_plates, json_data)


    now_time = datetime.datetime.now()  # 获取本机时间


    logger_common.info(f"写入所有个股板块文件完成！::{now_time}")