lily # 白点数据，运行环境Python3.8# -*- coding: UTF-8 -*-#### 日K线参数名称及定义 ###### 参数名称 参数描述 说明## 0 date 交易所行情日期 格式：YYYY-MM-DD## 1 code 证券代码 格式：sh.600000。sh：上海，sz：深圳## 2 open 今开盘价格 精度：小数点后4位；单位：人民币元## 3 high 最高价 精度：小数点后4位；单位：人民币元## 4 low 最低价 精度：小数点后4位；单位：人民币元## 5 close 今收盘价 精度：小数点后4位；单位：人民币元## 6 preclose 昨日收盘价 精度：小数点后4位；单位：人民币元## 7 volume 成交数量 单位：股## 8 amount 成交金额 精度：小数点后4位；单位：人民币元## 9 adjustflag 复权状态 不复权、前复权、后复权## 10 turn 换手率 精度：小数点后6位；单位：%## 11 tradestatus 交易状态 1：正常交易 0：停牌## 12 pctChg 涨跌幅（百分比） 精度：小数点后6位## 13 peTTM 滚动市盈率 精度：小数点后6位## 14 psTTM 滚动市销率 精度：小数点后6位## 15 pcfNcfTTM 滚动市现率 精度：小数点后6位## 16 pbMRQ 市净率 精度：小数点后6位## 17 isST 是否ST 1是，0否## 日期【0】 昨收【1】 开盘【2】 最低【3】 最高【4】 收盘【5】## 振幅【6】 涨跌【7】 成交量【8】 成交额【9】 换手率【10】import jsonimport osfrom PIL import Image, ImageDraw,ImageFontimport randomwith open('data/sh_sz.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f: ddd=json.loads(f.read())with open('data/行业分类2.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f: ddd2=json.loads(f.read())with open('data/每年都有分红的股票.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', \ newline='\r\n') as f: ddd3=json.loads(f.read())def float_000(a): return 0.0 if a=="" else float(a)# 统计第一次连续两日加速上涨后，第三日上涨与下跌的数量，不考虑交易成本。rrr={"A":0, "V":0} # A为上涨计数，V为下跌计数a="d"for dd in ddd: if dd[0][:3]!="of." and dd[4]=="1" and dd[5]=="1": # 除指数外，全部统计 if os.path.exists(f'data/k_line_{a}/{dd[0]}_{a}.txt'): # 使用不复权数据 with open(f'data/k_line_{a}/{dd[0]}_{a}.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f: ooo=json.loads(f.read()) if ooo!=[] and (lenn:=len(ooo))>=4: i=2 while i<lenn-1: if float_000(ooo[i-2][12])<0 and float_000(ooo[i][12])>float_000(ooo[i-1][12])>0: # 第一次连续两日加速上涨 if float_000(ooo[i+1][12])>0: # 第三日上涨 rrr["A"]+=1 i+=3 elif float_000(ooo[i+1][12])<0: # 第三日下跌 rrr["V"]+=1 i+=2 i+=1print(f"第三日上涨：{rrr['A']}，下跌：{rrr['V']}，上涨与下跌之比为：{round(rrr['A']/rrr['V'],2)}")print("--end--")
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