用DeepSeek结合板块资金市场情况编写捕捉妖股的程序

要编写一个基于市场温度、资金流向、板块轮动捕捉妖股的程序，需综合技术指标、市场情绪、资金动态等多维度数据。以下是实现逻辑和关键模块设计：

—

### **一、核心模块设计**

#### **1. 市场温度监控**

– **功能**：识别市场热点及题材强度。

– **实现方法**：

– **舆情分析**：通过爬虫抓取新闻、社交媒体（如雪球、同花顺论坛）中的高频关键词（如“人工智能”“算力”），结合自然语言处理（NLP）判断题材热度。

– **搜索指数**：接入百度指数或Google Trends，监控相关主题的搜索量变化（如ChatGPT的搜索峰值对应行情爆发）。

– **板块轮动**：跟踪申万行业指数的涨跌幅，识别近期涨幅前3的板块，并分析其持续性。

#### **2. 资金流向分析**

– **功能**：捕捉资金集中流入的个股及板块。

– **实现方法**：

– **成交量突变**：筛选近3日成交量较前10日均值放大200%以上的个股。

– **主力资金监控**：通过大单净流入（如单笔成交额超100万元）、龙虎榜席位数据（游资频繁介入）判断资金接力。

– **技术指标**：

– **均线斜率**：计算5日、10日均线斜率，若同时为正且角度>30度，表明趋势强劲。

– **MACD共振**：MACD金叉（DIF上穿DEA）且柱状图扩大，结合股价突破布林带上轨。

#### **3. 妖股特征筛选**

– **功能**：根据历史妖股共性设置过滤条件。

– **实现方法**：

– **市值与估值**：流通市值<100亿，市净率（PB）>行业均值2倍（高估值弹性）。

– **筹码结构**：股东人数近期增加（换手充分）、日均换手率>15%。

– **题材叠加**：次新股（上市<1年）+ 热点题材（如“算力+CPO”）+ 高送转预期。

#### **4. 买卖信号生成**

– **功能**：通过多指标共振确定介入时机。

– **实现方法**：

– **启动信号**：股价突破前期高点+均线斜率>0+RSI（14）>70（超买但趋势延续）。

– **加仓信号**：缩量回调至20日均线后放量反弹，MACD二次金叉。

– **风险预警**：跌破5日均线或单日换手率>40%（筹码松动）时触发止损。

—

### **二、程序实现框架（Python示例）**

“`python

import pandas as pd

import tushare as ts # 数据接口

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 数据获取

def get_stock_data():

# 获取板块涨跌幅、个股资金流、龙虎榜数据

sector_data =
ts.get_industry_classified() # 行业分类

money_flow = ts.moneyflow_hsgt() # 沪深港通资金流

return sector_data, money_flow

# 2. 市场温度计算

def market_sentiment():

# 示例：通过新闻关键词频率计算热度

news_keywords = [“人工智能”, “算力”, “CPO”]

heat_scores = {word: crawler.get_frequency(word) for word in news_keywords}

return heat_scores

# 3. 妖股筛选条件

def filter_yaogu(stock):

conditions = (

stock[‘turnover_rate’] > 15 and # 高换手

stock[‘pe_ratio’] > industry_avg * 2 and # 高估值

stock[‘circulating_market_cap’] < 1e10 and # 小市值

stock[‘rsi_14’] > 70 # 超买但趋势强

)

return conditions

# 4. 信号生成

def generate_signals(df):

df[‘ma5_slope’] = df[‘close’].rolling(5).apply(lambda x: (x[-1]-x[0])/x[0])

df[‘ma_cross’] = (df[‘ma5’] > df[‘ma20’]) & (df[‘ma5’].shift(1) <= df[‘ma20’].shift(1))

buy_signal = df[‘ma_cross’] & (df[‘volume’] > 2 * df[‘volume_10d_avg’])

return buy_signal

“`

—

### **三、风险控制与优化**

1. **动态参数调整**：根据市场阶段（牛市/熊市）调整阈值，如熊市中降低RSI超买标准。

2. **回测验证**：使用历史数据测试策略胜率（如2023年ChatGPT行情中筛选出鸿博股份、剑桥科技等案例）。

3. **实时监控**：结合通达信、同花顺的Level2数据，捕捉盘中异动（如万手大单买入）。

—

### **四、典型案例分析**

– **中毅达（600610）**：2025年因化工品涨价，股价1个月涨207%，程序可通过监测TMA价格指数、板块资金流入（化工行业排名前3）及换手率突变（从4亿到23亿）触发信号。

– **金力永磁（2019年）**：次新+稀土题材，主图指标突破压力位+副图量能放大，程序识别后介入收益率超300%。

—

### **五、注意事项**

– **避免过度拟合**：妖股模式会随市场风格变化（如注册制后次新炒作减少），需定期更新策略。

– **分散风险**：单只妖股仓位控制在10%以内，防止黑天鹅事件（如股东减持）。

通过以上模块化设计，程序可系统性捕捉市场中的妖股机会，但需结合人工判断（如政策风险、游资动向）以提高胜率。具体代码实现需根据数据源接口调整，并建议接入实时行情API（如Wind、聚宽）增强时效性。