用DeepSeek结合堆量倍量缩量编写主力进攻的程序

以下是一个基于成交量突增的“主力进攻”策略示例程序，适用于股票市场分析。该程序通过监测成交量异常波动来识别主力资金动向：

“`python

import pandas as pd

import numpy as np

import yfinance as yf

import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置

TICKER = ‘600519.SS’ # 贵州茅台

MA_DAYS = 5 # 移动平均周期

VOLUME_RATIO = 2.0 # 成交量突增阈值

# 获取历史数据

def fetch_data(ticker, years=1):

data = yf.download(ticker, period=f'{years}y’)

return data

# 计算攻击量指标

def calculate_attack_signal(data, window=5, ratio=2.0):

data[‘Vol_MA’] = data[‘Volume’].rolling(window).mean()

data[‘Vol_Ratio’] = data[‘Volume’] / data[‘Vol_MA’]

data[‘Signal’] = np.where(data[‘Vol_Ratio’] >= ratio, 1, 0)

return data

# 可视化结果

def visualize(data):

plt.figure(figsize=(16, 10))

ax1 = plt.subplot(211)

plt.plot(data[‘Close’], label=’Price’)

plt.title(‘Price Chart’)

plt.legend()

ax2 = plt.subplot(212, sharex=ax1)

plt.bar(data.index, data[‘Volume’], label=’Volume’, alpha=0.5)

plt.plot(data[‘Vol_MA’], label=f'{MA_DAYS}D Volume MA’, color=’orange’)

plt.scatter(data[data[‘Signal’] == 1].index,

data[data[‘Signal’] == 1][‘Volume’],

color=’red’, label=’Attack Signal’, zorder=5)

plt.title(‘Volume Analysis’)

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

# 主程序

if __name__ == “__main__”:

# 获取数据

df = fetch_data(TICKER)

# 计算信号

df = calculate_attack_signal(df, MA_DAYS, VOLUME_RATIO)

# 展示结果

print(“最近交易信号：”)

print(df[[‘Close’, ‘Volume’, ‘Signal’]].tail(10))

# 可视化分析

visualize(df)

“`

### 策略逻辑说明：

1. **数据获取**：使用Yahoo Finance API获取股票历史数据（包含价格和成交量）

2. **攻击量计算**：

– 计算成交量的移动平均线（默认5日）

– 当当日成交量达到均线的2倍时，触发进攻信号

3. **信号生成**：在成交量突增日标记买入信号（Signal=1）

### 使用建议：

1. 调整参数优化策略：

“`python

MA_DAYS = 3 # 缩短周期提高灵敏度

VOLUME_RATIO = 1.8 # 降低阈值

“`

2. 结合价格分析：

“`python

# 增加价格确认条件

df[‘Signal’] = np.where((df[‘Vol_Ratio’] >= ratio) & (df[‘Close’] > df[‘Open’]), 1, 0)

“`

3. 风险管理：

– 建议配合止损策略（如-5%止损）

– 结合其他指标（MACD、RSI）确认信号

### 输出示例：

“`

最近交易信号：

Close Volume Signal

Date

2024-05-20 1702.50000 5123456 0

2024-05-21 1725.80005 12345678 1

2024-05-22 1732.19995 6789012 0

“`

该程序会生成价格走势图和成交量分析图，红色标记点表示检测到主力进攻信号。实际交易时建议结合更多维度分析，并做好风险管理。

注意：需安装依赖库 `pip install yfinance pandas matplotlib`，实际交易接入需使用券商API，本文仅为策略示例。