以下是一个结合流通市值、基本面和板块热点的打板程序框架，包含策略逻辑、选股模型和风险控制模块。建议使用Python实现（需搭配量化交易平台API）：
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### 一、策略核心逻辑
“`python
class HotSpotStrategy:
def __init__(self):
self.holding_stocks = [] # 持仓股票
self.max_position = 0.3 # 单票最大仓位
self.stop_loss = 0.95 # 跌破涨停价5%止损
def run(self):
# 每日开盘前执行
candidate_pool = self.select_stocks()
self.execute_trades(candidate_pool)
# 盘中实时监控
self.monitor_risk_control()
“`
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### 二、多因子选股模型
“`python
def select_stocks(self):
# 基础筛选：流通市值过滤（5-200亿）
df = get_stock_data()
df = df[(df[‘circ_mv’] > 5e8) & (df[‘circ_mv’] < 2e10)]
# 基本面过滤（避免暴雷股）
df = df[
(df[‘pe_ratio’] < 50) &
(df[‘profit_growth’] > 15) &
(df[‘debt_ratio’] < 60)
]
# 板块热度计算（动态权重）
hot_sectors = self.get_hot_sectors(
lookback=3, # 3日资金流入
news_weight=0.3 # 舆情权重
)
# 技术面筛选（量价关系）
final_pool = []
for code in df.index:
if self.is_near_limit_up(code): # 接近涨停
if self.check_sector_hot(code, hot_sectors): # 所属板块热度
if self.check_turnover(code): # 换手率5%-25%
final_pool.append(code)
return final_pool
“`
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### 三、核心算法模块
“`python
def get_hot_sectors(self, lookback=3, news_weight=0.3):
“””
板块热度动态计算模型
“””
# 资金流维度
sector_flow = get_sector_money_flow(lookback)
# 政策舆情维度
news_scores = analyze_news_sentiment()
# 技术强度维度
sector_strength = calculate_sector_strength()
# 综合评分（可调节参数）
hot_sectors = {}
for sector in sector_flow:
score = 0.4*sector_flow[sector] + 0.3*news_scores[sector] + 0.3*sector_strength[sector]
if score > 0.7: # 热度阈值
hot_sectors[sector] = score
return hot_sectors
def is_near_limit_up(self, code):
“””
涨停特征检测（支持识别T字板/换手板）
“””
tick_data = get_realtime_tick(code)
if tick_data[‘涨幅’] > 9.5 and tick_data[‘量比’] > 2:
if tick_data[‘封单额’]/tick_data[‘流通市值’] > 0.03: # 封单强度
return True
return False
“`
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### 四、风险控制模块
“`python
def monitor_risk_control(self):
for position in self.holding_stocks:
# 止损逻辑
if position[‘成本价’] * self.stop_loss > get_current_price(position[‘code’]):
self.sell(position[‘code’], ‘止损’)
# 动态止盈（根据封单变化）
if self.check_order_queue_decay(position[‘code’], decay_rate=0.5):
self.sell(position[‘code’], ‘封单衰减’)
def check_order_queue_decay(self, code, decay_rate):
“””
封单衰减监测（动态参数）
“””
current_order = get_order_queue(code)
if current_order[‘封单金额’] < self.entry_data[code][‘封单金额’] * decay_rate:
return True
return False
“`
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### 五、关键参数配置
“`yaml
# config.yaml
strategy_params:
max_circ_mv: 200e8 # 最大流通市值
min_profit_growth: 15% # 净利润增长率
sector_hot_threshold: 0.7 # 板块热度阈值
risk_control:
max_drawdown: -5% # 最大回撤
blacklist_trigger: 2 # 连续2次止损进入黑名单
“`
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### 六、实施要点
1. **数据获取**：
– 使用Tushare/JQData获取实时行情
– 财联社/同花顺的新闻API获取舆情
– 东方财富资金流数据
2. **优先级排序**：
“`python
# 最终标的排序规则
candidate_pool.sort(key=lambda x: (
x[‘板块热度得分’]*0.5 +
x[‘量价强度’]*0.3 +
x[‘基本面得分’]*0.2
), reverse=True)
“`
3. **特殊场景处理**：
– 大盘暴跌时自动暂停交易
– 次新股单独设置更高的换手率阈值
– 龙虎榜机构席位买入额外加分
4. **策略优化方向**：
– 加入机器学习预测封板成功率
– 监控游资常用席位动向
– 结合集合竞价异动检测（9:25-9:30）
建议先用历史数据（特别是2020年注册制后的行情）进行回测，重点观察：
– 不同市值区间的打板成功率
– 热点板块的持续性影响
– 基本面因子在炸板后的防御作用
注意：实际部署需处理滑点、订单成交概率等问题，首板策略建议关注09:45前的涨停标的，二板策略需额外考虑筹码结构分析。
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