用DeepSeek结合分时线量柱热点板块编写优质股买点的程序

以下是结合分时线、量柱特征和板块热度判断买点的示例代码，使用Python实现。该程序需要配合股票数据接口使用（示例使用Tushare）：

“`python

import pandas as pd

import numpy as np

import talib

import tushare as ts

def get_realtime_data(code):

“””获取实时分时数据”””

df = ts.get_realtime_quotes(code)

return df[[‘time’,’price’,’volume’]]

def analyze_volume(df):

“””量柱红肥绿瘦分析”””

df[‘color’] = np.where(df[‘close’] > df[‘open’], ‘red’, ‘green’)

red_vol = df[df[‘color’] == ‘red’][‘volume’].mean()

green_vol = df[df[‘color’] == ‘green’][‘volume’].mean()

return red_vol > green_vol * 1.2 # 红柱均值超过绿柱20%

def sector_heat(sector_code):

“””板块热度分析”””

# 获取板块成分股

stocks = get_sector_stocks(sector_code) # 需要实现板块成分股获取

rises = []

for code in stocks:

df = ts.get_realtime_quotes(code)

change = float(df[‘price_change’].iloc[0])

rises.append(1 if change > 0 else 0)

return np.mean(rises) > 0.7 # 70%个股上涨

def time_series_analysis(df):

“””分时线趋势分析”””

closes = df[‘price’].astype(float).values

ma5 = talib.MA(closes, timeperiod=5)

ma10 = talib.MA(closes, timeperiod=10)

return ma5[-1] > ma10[-1] and closes[-1] > ma5[-1]

def get_buy_signal(code, sector_code):

“””综合买点判断”””

# 获取最近30分钟数据

df = get_realtime_data(code).tail(30)

# 三大条件判断

condition1 = analyze_volume(df) # 量柱红肥绿瘦

condition2 = sector_heat(sector_code) # 板块热度

condition3 = time_series_analysis(df) # 分时趋势

return all([condition1, condition2, condition3])

# 使用示例

if __name__ == “__main__”:

stock_code = ‘600519’ # 贵州茅台

sector_code = ‘sw1’ # 白酒板块

if get_buy_signal(stock_code, sector_code):

print(f”发现买点：{stock_code}”)

else:

print(“暂未满足买入条件”)

“`

代码说明：

1. 数据获取模块：

– 使用Tushare获取实时行情数据

– 包含价格、成交量、涨跌幅等基础数据

2. 量柱分析逻辑：

– 比较最近30根K线中红绿柱的成交量均值

– 红柱均值需超过绿柱20%以上视为”红肥绿瘦”

3. 板块热度判断：

– 获取同板块成分股实时数据

– 计算板块内上涨个股比例

– 超过70%个股上涨视为板块热度达标

4. 分时线分析：

– 使用双均线策略（5分钟/10分钟）

– 价格需同时站在双均线之上

– 短期均线在长期均线之上

5. 综合判断：

– 同时满足三个条件时触发买点信号

注意事项：

1. 需要安装Tushare库并配置token

2. 实际使用需处理异常和数据验证

3. 参数可优化（时间周期、阈值等）

4. 建议结合更多指标（MACD、RSI等）增强准确性

5. 需要实时更新数据（建议使用websocket）

该策略结合了量价关系、板块效应和趋势跟踪三种维度，通过多条件过滤可以提高信号质量，但仍需在实际使用中进行历史回测和参数优化。