用DeepSeek编写主力净额主买净额监控资金进场股票上升的程序

一个监控主力资金持续进场且股价上升的程序，可以按照以下步骤进行。这里使用Python语言，结合主力资金指标和价格趋势分析：

“`python

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from pandas_datareader import data as pdr

# 示例核心逻辑（需根据真实数据接口调整）

def monitor_main_force_uptrend(stock_code, start_date, end_date):

# ====================

# 数据获取部分（需要替换为真实主力数据接口）

# 这里使用雅虎示例数据，实际需要主力净额数据

# ====================

df = pdr.get_data_yahoo(stock_code, start=start_date, end=end_date)

# 模拟生成主力数据（实际应从API获取）

np.random.seed(42)

df[‘主力净额’] = np.random.randint(-1e6, 2e6, size=len(df)) # 模拟主力净额

df[‘主买净额’] = df[‘主力净额’] * 0.8 # 模拟主买净额

# ====================

# 指标计算

# ====================

# 计算主力资金均线

df[‘主力5日均线’] = df[‘主力净额’].rolling(5).mean()

df[‘主力20日均线’] = df[‘主力净额’].rolling(20).mean()

# 计算主买资金均线

df[‘主买5日均线’] = df[‘主买净额’].rolling(5).mean()

df[‘主买20日均线’] = df[‘主买净额’].rolling(20).mean()

# 计算价格趋势（5日/20日均线）

df[‘价格5日均线’] = df[‘Close’].rolling(5).mean()

df[‘价格20日均线’] = df[‘Close’].rolling(20).mean()

# ====================

# 信号判断逻辑

# ====================

# 条件1：主力资金持续流入（5日均线>20日均线）

condition1 = (df[‘主力5日均线’] > df[‘主力20日均线’])

# 条件2：主买净额持续增加（5日均线>20日均线）

condition2 = (df[‘主买5日均线’] > df[‘主买20日均线’])

# 条件3：价格处于上升趋势

condition3 = (df[‘价格5日均线’] > df[‘价格20日均线’])

# 综合信号

df[‘买入信号’] = condition1 & condition2 & condition3

# ====================

# 可视化

# ====================

plt.figure(figsize=(16, 12))

# 价格走势

ax1 = plt.subplot(311)

df[[‘Close’, ‘价格5日均线’, ‘价格20日均线’]].plot(ax=ax1)

plt.title(‘Price Trend’)

# 主力资金

ax2 = plt.subplot(312)

df[[‘主力净额’, ‘主力5日均线’, ‘主力20日均线’]].plot(ax=ax2)

plt.title(‘Main Force Funds’)

# 主买资金

ax3 = plt.subplot(313)

df[[‘主买净额’, ‘主买5日均线’, ‘主买20日均线’]].plot(ax=ax3)

plt.title(‘Active Buying’)

plt.tight_layout()

plt.show()

# 返回最近信号

return df[df[‘买入信号’]].tail()

# 使用示例（需要真实数据替换模拟数据）

if __name__ == ‘__main__’:

stock_code = ‘600519.SS’ # 贵州茅台示例代码

recent_signals = monitor_main_force_uptrend(stock_code, ‘2023-01-01’, ‘2024-01-01’)

print(“近期买入信号出现日期：”)

print(recent_signals[[‘Close’, ‘买入信号’]])

“`

关键要点说明：

1. 数据获取部分：

– 需要替换为真实的主力资金数据接口（如付费金融数据API）

– 主力净额：反映大单资金净流入情况

– 主买净额：反映主动买入的资金强度

2. 核心逻辑：

– 双均线系统判断趋势（5日/20日）

– 三重确认机制：

a) 主力资金持续流入

b) 主动买入资金增加

c) 价格趋势向上

3. 信号特征：

– 当短期均线（5日）上穿长期均线（20日）时形成金叉

– 资金流与价格趋势需同步验证

4. 增强方向建议：

“`python

# 可增加的增强功能

# 1. 成交量验证

df[‘Volume_MA5’] = df[‘Volume’].rolling(5).mean()

condition4 = df[‘Volume’] > df[‘Volume_MA5’]

# 2. MACD趋势验证

ema12 = df[‘Close’].ewm(span=12).mean()

ema26 = df[‘Close’].ewm(span=26).mean()

df[‘MACD’] = ema12 – ema26

condition5 = df[‘MACD’] > 0

# 3. 风险控制（最大回撤）

df[‘Max_Drawdown’] = (df[‘Close’].cummax() – df[‘Close’]) / df[‘Close’].cummax()

condition6 = df[‘Max_Drawdown’] < 0.1 # 控制回撤小于10%

“`

注意事项：

1. 实际应用需要接入真实的主力资金数据源

2. 建议结合更多技术指标进行多因子验证

3. 需考虑市场环境（牛市/熊市）的不同参数设置

4. 应加入止损机制和仓位管理模块

5. 回测时需注意避免未来函数和数据泄露

此程序提供了一个基础框架，实际应用中需要根据具体需求和数据质量进行调整优化。建议先用历史数据进行回测验证策略有效性，再考虑实盘应用。