用DeepSeek结合首板，分时图，换手爆量，编写连板程序

以下是一个基于量化思路的”一进二”连板策略程序框架，结合了首板、分手时图和换手爆量特征。该策略需要配合股票数据接口使用（如聚宽、掘金等平台）：

“`python

import pandas as pd

import numpy as np

from talib import abstract

class SecondBoardStrategy:

def __init__(self):

self.capital = 1000000 # 初始资金

self.positions = {} # 持仓记录

self.trade_log = [] # 交易记录

def get_conditions(self, ticker, df):

“””

核心策略逻辑判断

“””

# 基础数据准备

close = df[‘close’].values

vol = df[‘volume’].values

amount = df[‘amount’].values

high = df[‘high’].values

# 1. 首板判断（当日涨停）

last_close = close[-1]

last_high = high[-1]

is_zt = (last_high / close[-2] – 1) >= 0.095 # 涨停判断

# 2. 换手爆量（动态阈值）

avg_turn5 = df[‘turnover_rate’].rolling(5).mean().values[-2]

current_turn = df[‘turnover_rate’].values[-1]

turnover_boom = current_turn > avg_turn5 * 1.8

# 3. 分时结构特征

# 获取当日分时数据（15分钟粒度）

min_data = get_min_data(ticker) # 需要对接分时数据接口

morning_avg = min_data[’09:45′:’11:30′][‘amount’].mean()

afternoon_avg = min_data[’13:00′:’14:45′][‘amount’].mean()

time_structure = afternoon_avg > morning_avg * 0.8 # 午后量能维持

# 4. 封单质量

last_order = df[‘bid1_volume’].values[-1] # 买一量

order_ratio = last_order / (vol[-1]/240) # 封单量与分钟均量比值

order_quality = order_ratio > 3

# 5. 排除条件

market_cap = df[‘circulating_market_cap’].values[-1]

exclude = (market_cap > 200e8) | (df[‘is_st’].values[-1]) # 剔除ST和超大市值

return is_zt & turnover_boom & time_structure & order_quality & (~exclude)

def execute_strategy(self, data):

“””

策略执行主函数

“””

candidates = []

for ticker in all_stocks:

df = get_recent_data(ticker) # 获取近期数据

if self.get_conditions(ticker, df):

candidates.append(ticker)

# 仓位管理（示例）

position_size = self.capital * 0.2 / len(candidates) if len(candidates)>0 else 0

for ticker in candidates:

if ticker not in self.positions:

self.open_position(ticker, position_size)

# 止盈止损逻辑

for ticker in self.positions.copy():

current_price = get_current_price(ticker)

cost = self.positions[ticker][‘cost’]

if current_price/cost > 1.07: # 7%止盈

self.close_position(ticker)

elif current_price/cost < 0.97: # 3%止损

self.close_position(ticker)

# 其他辅助函数（需要对接交易接口）

def open_position(self, ticker, amount):

pass

def close_position(self, ticker):

pass

“`

核心逻辑解析：

1. 首板识别模块：

– 准确涨停判断：使用`(high/prev_close -1) >=0.095`，结合是否封死涨停

– 排除新股（上市<60日）

– 市值过滤（一般选择20-100亿流通市值）

2. 换手爆量系统：

– 动态换手率计算：当日换手率超过5日均值的1.5-2倍

– 量比指标：当日量比>3（需计算分钟级量比）

– 成交分布：首封与回封时的成交量分布

3. 分时图质量判断：

– 涨停时间：优先选择10:30前封板

– 开板次数：最好不超过2次

– 回封力度：开板后30分钟内能强势回封

– 黄白线关系：分时均价线稳定上行

4. 资金维度：

– 封单质量：收盘时封单金额>5000万

– 主力资金：当日大单净流入占比>20%

– 市场热度：所属板块有3只以上涨停

5. 风险控制：

– 集合竞价过滤：次日开盘涨幅<-2%或>5%则放弃

– 最大回撤控制：单票最大亏损3%

– 板块联动止损：当板块出现跌停个股时触发止损

优化方向：

1. 加入机器学习模型：

“`python

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

def train_model():

# 使用历史数据训练二分类模型

features = [‘turnover_ratio’, ‘seal_amount’, ‘board_strength’, ‘hot_index’]

model = GradientBoostingClassifier()

model.fit(X_train[features], y_train)

return model

“`

2. 盘口数据集成：

– 买一卖一挂单变化

– 逐笔委托分析

– 大单冲击频率

3. 市场环境因子：

“`python

def get_market_env():

# 计算市场情绪指标

rise_ratio = len(up_boards)/len(all_boards)

hot_industry = get_industry_hot()

return {

‘market_temperature’: rise_ratio,

‘industry_concentration’: hot_industry

}

“`

注意事项：

1. 数据频率：

– 需要TICK级数据验证分时形态

– 需要Level2数据判断真实封单量

2. 回测陷阱：

– 排除一字板（无法买入）

– 思考次日开盘的流动性

– 准确计算涨停价（思考四舍五入）

3. 实盘适配：

– 需要对接交易接口的订单簿分析

– 思考滑点冲击（至少设置0.3%的默认滑点）

– 增加反脆弱机制（如黑名单制度）

提议在聚宽/掘金等量化平台实装时，需结合具体数据接口调整数据获取方式，并提议先进行2018-2023年的历史回测验证策略有效性。参数优化提议使用遗传算法进行多目标优化，重点优化换手阈值、仓位系数等关键参数。