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4 天以前 245979e3907d34bcd88ac0c4547f399bf33a44de

 strategy/data_analyzer.py

@@ -422,25 +422,57 @@
        return count

    @classmethod
    def is_too_high_and_not_relase_volume(cls, code, k_data):
    def is_too_high_and_not_relase_volume(cls, k_data):
        """
        长得太高且没放量：30个交易日内，出现过最低价（最高价之前的交易日）到最高价之间的涨幅≥35%的票，且今日距离最高价那日无涨停/无炸板
        长得太高且没放量：30个交易日内，出现过最低价（最高价之前的交易日）到最高价之间的涨幅≥35%的票，且今日距离最高价那日无涨停/无炸板且>=3板且必须有2连板
        @param k_data: K线数据列表(近150个交易日，不包含当前交易日，时间倒序)
        @return: 四跌停及以上天数
        """
        k_data = k_data[:30]
        code = k_data[0]["sec_id"]
        # 获取最高价信息
        max_high_price_data = max(k_data, key=lambda x: x["high"])
        min_close_price_data = min([d for d in k_data if d['bob'] < max_high_price_data['bob']], key=lambda x: x["close"])
        before_datas = [d for d in k_data if d['bob'] < max_high_price_data['bob']]
        after_datas = [d for d in k_data if d['bob'] >= max_high_price_data['bob']]
        if not before_datas:
            return False
        if len(before_datas) > 15:
            # 从最高价日期向前最多看15个交易日
            before_datas = before_datas[:15]
        min_close_price_data = min(before_datas, key=lambda x: x["close"])
        if (max_high_price_data['high'] - min_close_price_data['close'])/min_close_price_data['close'] < 0.35:
            # 涨幅小于35%
            return False
        before_k_datas = [d for d in k_data if min_close_price_data['bob'] <= d['bob'] <= max_high_price_data['bob']]
        before_k_datas.sort(key=lambda x: x['bob'])

        # [最低价-最高价]日期内有3个板且有两连扳

        continue_2_limit_up_date = None
        for i in range(len(before_k_datas) - 1):
            if cls.__is_limit_up(code, before_k_datas[i]["close"],
                                 before_k_datas[i]["pre_close"]) and cls.__is_limit_up(code,
                                                                                       before_k_datas[i + 1]["close"],
                                                                                       before_k_datas[i + 1][
                                                                                           "pre_close"]):
                continue_2_limit_up_date = before_k_datas[i + 1]['bob'][:10]
                break
        if not continue_2_limit_up_date:
            # 无两连板
            return False
        # 两连板之后是否有炸板/涨停
        # 取2连板之后的3个交易日
        temp_k_datas = [d for d in before_k_datas if d['bob'][:10] > continue_2_limit_up_date][:3]
        if len([d for d in temp_k_datas if cls.__is_limit_up(code, d["high"], d["pre_close"])]) < 1:
            # 两连板之后有个涨停/炸板且时间在2连板之后的3个交易日内
            return False

        k_data = [d for d in k_data if d['bob'] > max_high_price_data['bob']]
        # 判断是否涨停过
        if len([d for d in k_data if cls.__is_limit_up(code, d["high"], d["pre_close"])]) >0:
            # 最高价之后有过涨停
        if len([d for d in k_data if cls.__is_limit_up(code, d["high"], d["pre_close"])]) > 0 or len(after_datas) >= 10:
            # 最高价之后有过涨停或者是最高价后10个交易日
            return False
        return True
        return True, f"高价日期：{max_high_price_data['bob'][:10]}，低价日期：{min_close_price_data['bob'][:10]}，两连扳日期：{continue_2_limit_up_date}"


class K60SLineAnalyzer: