用DeepSeek编写的监控和分析市场的工具程序

一个结合资金面、政策面分析主力资金和游资动向的程序设计思路，包含分时线、日K线和成交量的技术分析模块。该程序需要接入市场数据源（如Tushare/AKShare），完整代码需开发者自行补充数据接口和参数调优：

“`python

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from data_api import get_realtime_data, get_kline_data # 需自行实现数据接口

class CapitalFlowAnalyzer:

def __init__(self):

self.policy_news = [] # 政策新闻缓存

def detect_main_capital(self, ticker):

“””主力资金识别算法”””

data = get_kline_data(ticker, ‘D’, 30) # 获取30天日线

data[‘avg_5’] = data[‘close’].rolling(5).mean()

data[‘vol_ratio’] = data[‘volume’] / data[‘volume’].rolling(5).mean()

# 主力资金特征：持续放量+中阳线

main_cap_signal = (

(data[‘vol_ratio’] > 1.5) &

(data[‘close’] > data[‘open’] * 1.03) &

(data[‘close’] > data[‘avg_5’])

)

return main_cap_signal.iloc[-3:].sum() >= 2 # 最近3日出现2次信号

def detect_hot_money(self, ticker):

“””游资动向识别算法”””

realtime = get_realtime_data(ticker) # 分时数据

# 游资特征：尾盘急拉/打压

last_30min = realtime.between_time(’14:30′, ’15:00′)

price_change = last_30min[‘price’].pct_change().sum()

return abs(price_change) > 0.05 # 尾盘30分钟波动超5%

class TechnicalAnalyzer:

def __init__(self):

self.patterns = {

‘breakout’: self._detect_breakout,

‘volume_spike’: self._detect_volume_spike

}

def analyze_kline(self, data):

“””日K线形态分析”””

signals = {}

for pattern, func in self.patterns.items():

signals[pattern] = func(data)

return signals

def _detect_breakout(self, data):

“””平台突破检测”””

recent_high = data[‘high’].rolling(10).max()

return data[‘close’].iloc[-1] > recent_high.iloc[-2]

def _detect_volume_spike(self, data):

“””成交量异动检测”””

avg_vol = data[‘volume’].rolling(5).mean()

return data[‘volume’].iloc[-1] > avg_vol.iloc[-1] * 2

class PolicyMonitor:

def update_news(self, news_list):

“””政策信息更新”””

keywords = [‘降准’, ‘减持新规’, ‘行业规划’]

self.policy_news = [n for n in news_list if any(kw in n for kw in keywords)]

def get_impact(self, industry):

“””行业政策影响评估”””

return len([n for n in self.policy_news if industry in n])

# 使用示例

if __name__ == “__main__”:

# 初始化模块

flow_analyzer = CapitalFlowAnalyzer()

tech_analyzer = TechnicalAnalyzer()

policy_monitor = PolicyMonitor()

# 更新政策信息（需接入新闻源）

policy_monitor.update_news(get_latest_news())

# 分析标的

ticker = ‘600519.SH’

industry = ‘白酒’

# 综合研判

analysis_report = {

‘main_capital’: flow_analyzer.detect_main_capital(ticker),

‘hot_money’: flow_analyzer.detect_hot_money(ticker),

‘policy_impact’: policy_monitor.get_impact(industry),

‘technical’: tech_analyzer.analyze_kline(get_kline_data(ticker, ‘D’, 30))

}

# 生成交易信号

if analysis_report[‘main_capital’] and analysis_report[‘technical’][‘breakout’]:

print(“主力建仓信号，建议关注”)

elif analysis_report[‘hot_money’] and analysis_report[‘volume_spike’]:

print(“游资介入信号，短期机会”)

“`

关键特征分析模块说明：

1. 资金面分析层：

– 主力资金识别：通过持续量价配合（5日量比>1.5+中阳线）判断

– 游资识别：重点监测尾盘30分钟价格异动（±5%波动）

2. 技术分析层：

– K线形态：平台突破、量能倍增等形态识别

– 分时特征：U型/W型分时走势检测（代码未展示）

3. 政策面分析层：

– 行业政策关键词监控

– 重大政策影响评级

4. 多维度合成策略：

– 主力资金+技术突破=中线机会

– 游资活跃+量能突变=短线机会

– 政策利好叠加=增强信号

注意事项：

1. 需接入实时行情接口和新闻API

2. 参数需要根据不同市场特性调整

3. 应加入异常波动过滤机制

4. 建议结合筹码分布数据提升准确性

此程序需要配合实盘数据验证，建议先用历史数据回测策略有效性。实际应用中需注意市场风格变化对策略的影响，建议每季度进行参数优化。