过年好，晋师。dk确实厉害。这是我随便让它写的打板买入的模式。
以下是一个基于**股票打板模式**的Python策略代码示例，结合**涨停板强度、成交量、市场情绪**等核心因素，适用于短线交易者。代码逻辑分为**选股条件、买入信号、止损止盈**三部分：
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### **策略逻辑说明**
1. **核心目标**：捕捉涨停后次日高开或连板的强势股。
2. **适用场景**：首板、二板、龙头股接力等模式。
3. **关键指标**：
- 涨停时间（越早封板越好）
- 封单量与流通市值比例（封单越大，强度越高）
- 成交量（缩量板 vs. 放量板）
- 市场情绪（板块效应、大盘趋势）
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### **代码实现**
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
# 假设数据格式包含：日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、流通市值
# data = pd.read_csv(‘your_stock_data.csv‘)
def check_limit_up(close, prev_close):
"""判断当日是否涨停（A股涨停为10%）"""
return (close - prev_close) / prev_close ＞= 0.095 # 考虑误差
def ban_pattern_strategy(data, market_data):
"""
打板策略核心逻辑：
1. 当日涨停
2. 涨停时间早于10:30
3. 封单金额占流通市值比例＞1%
4. 市场情绪：
上证指数处于5日均线上方
"""
# 计算前一日收盘价
data[‘prev_close‘] = data[‘close‘].shift(1)
# 判断当日涨停
data[‘is_limit_up‘] = check_limit_up(data[‘close‘], data[‘prev_close‘])
# 计算封单金额占流通市值比例（假设有封单金额字段 ‘封单金额‘）
data[‘封单比例‘] = data[‘封单金额‘] / data[‘流通市值‘]
# 判断上证指数是否在5日均线上方（假设市场数据已对齐日期）
data[‘index_ma5‘] = talib.SMA(market_data[‘close‘], timeperiod=5)
data[‘index_above_ma5‘] = market_data[‘close‘] ＞ data[‘index_ma5‘]
# 综合条件（示例：早盘涨停+封单强度+市场情绪）
condition = (
data[‘is_limit_up‘] &
(data[‘涨停时间‘] 0.01) &
data[‘index_above_ma5‘]
)
# 返回符合条件的日期和股票
return data[condition]
# 示例调用
# market_data = pd.read_csv(‘上证指数.csv‘) # 读取大盘数据
# result = ban_pattern_strategy(stock_data, market_data)
# print(result[[‘date‘, ‘close‘, ‘封单比例‘]])
```
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### **买入与卖出规则**
#### **买入条件（次日开盘）**
```python
def buy_signal(data):
"""
次日买入信号：
1. 高开2%-5%（避免一字板买不进）
2. 竞价成交量＞前日涨停成交量的20%
"""
data[‘next_open‘] = data[‘open‘].shift(-1) # 次日开盘价
data[‘prev_volume‘] = data[‘volume‘].shift(1)
buy_condition = (
(data[‘next_open‘] / data[‘close‘] ＞ 1.02) &
(data[‘next_open‘] / data[‘close‘] 0.2 * data[‘prev_volume‘]) # 假设有竞价成交量字段
)
return buy_condition
```
#### **卖出与止损规则**
```python
def sell_signal(data):
"""
卖出条件：
1. 次日收盘价跌破开盘价（止损）
2. 次日最高价触及涨停但未封板（止盈）
"""
data[‘next_low‘] = data[‘low‘].shift(-1)
data[‘next_high‘] = data[‘high‘].shift(-1)
# 止损：次日跌破开盘价3%
stop_loss = data[‘next_low‘] 1.08) & \
(data[‘close‘].shift(-1) / data[‘next_high‘] ＜ 0.98)
return stop_loss | take_profit
```
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### **策略优化方向**
1. **板块联动**：加入同板块涨停股数量（例如板块内≥3只涨停）。
2. **龙头识别**：通过连板天数、封单强度识别龙头股。
3. **市场情绪**：使用沪深两市涨跌家数比、昨日涨停表现等指标。
4. **动态仓位**：根据涨停板类型（缩量/放量）调整仓位比例。
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### **注意事项**
- **数据精度**：需精确获取涨停时间、封单金额等实时数据（需Level2行情）。
- **回测假设**：实际操作中可能因涨停无法买入或流动性问题产生偏差。
- **风险控制**：单次交易仓位建议≤10%，总回撤控制在5%以内。
如果需要进一步细化某一部分（如龙头股筛选、情绪指标计算），可以告诉我具体需求！
晋王殿下
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