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 strategy/data_analyzer.py

@@ -280,8 +280,12 @@
        @param pre_close:
        @return:
        """
        return abs(close - cls.calculate_upper_limit_price(code,
                                                           pre_close)) < 0.01
        return round(abs(close - cls.calculate_upper_limit_price(code,
                                                                 pre_close)), 4) < 0.01

    @classmethod
    def is_limit_up(cls, code, close, pre_close):
        return cls.__is_limit_up(code, close, pre_close)

    @classmethod
    def get_third_limit_up_days(cls, k_data, days):
@@ -422,7 +426,7 @@
        return count

    @classmethod
    def is_too_high_and_not_relase_volume(cls, k_data):
    def is_too_high_and_not_release_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)
@@ -440,12 +444,13 @@
            # 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:
        rate = (max_high_price_data['high'] - min_close_price_data['close']) / min_close_price_data['close']
        rate = round(rate, 4)
        if rate < 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
@@ -469,10 +474,40 @@

        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 or len(after_datas) >= 10:
        threshold_day_count = min(int(20*rate + 3), 30)
        if len([d for d in k_data if cls.__is_limit_up(code, d["high"], d["pre_close"])]) > 0 or len(after_datas) >= threshold_day_count:
            # 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, 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}"

    @classmethod
    def is_latest_limit_up_with_no_release_volume(cls, k_data, days_count=7):
        """
        最近7个交易日内有炸板/首板涨停次日无溢价，且炸板/涨停那日距今日的最高价无法超过炸板那日的最高价
        @param days_count:
        @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[:days_count]
        code = k_data[0]["sec_id"]
        # 找到最近的涨停/炸板
        latest_limited_up_data = None
        for item in k_data:
            if cls.__is_limit_up(code, item['high'], item['pre_close']):
                latest_limited_up_data = item
                break
        if not latest_limited_up_data:
            # 最近没有涨停/炸板
            return False
        after_datas = [x for x in k_data if x['bob'] > latest_limited_up_data['bob']]
        if not after_datas:
            # 炸板之后没有数据
            return False
        after_max_price_data = max(after_datas, key=lambda x: x["high"])
        if after_max_price_data['high'] > latest_limited_up_data['high']:
            # 有最高价覆盖炸板/涨停那日最高价
            return False
        return True, f"炸板/涨停日期：{latest_limited_up_data['bob'][:10]}"


class K60SLineAnalyzer:
@@ -601,3 +636,10 @@
                        block_days[reason].add(date)
            return set([b for b in block_days if len(block_days[b]) == len(days_list)])
        return set()


if __name__ == "__main__":
    item = {'sec_id': '000037', 'open': 9.11, 'high': 9.91, 'low': 9.07, 'close': 9.25, 'volume': 34540400,
            'pre_close': 9.02,
            'bob': '2025-06-13 00:00:00', 'amount': 326110864}
    print(KTickLineAnalyzer.is_limit_up(item['sec_id'], item['high'], item['pre_close']))