DeepSeek深度挖掘,资金流、技术指标与趋势分析，打造智能选股策略程序
编写一个结合DeepSeek、资金、技术指标和趋势的条件选股程序，需要以下步骤：
1. "数据获取"：首先需要获取股票数据，包括DeepSeek评分、资金流向、技术指标（如均线、MACD、RSI等）和股票价格趋势。
2. "条件设置"：根据选股策略，设置具体的条件。
3. "编写程序"：使用编程语言（如Python）编写选股程序。
以下是一个简化的Python示例，使用了pandas库来处理数据，以及简单的条件筛选逻辑。
```python
import pandas as pd
# 假设我们有一个DataFrame 'df'，其中包含了以下列：
# 'stock_code'：股票代码
# 'deepseek_score'：DeepSeek评分
# 'turnover'：成交额（资金指标）
# 'ma5'：5日均线
# 'ma20'：20日均线
# 'macd'：MACD值
# 'rsi'：RSI值
# 'trend'：趋势（'up'表示上涨，'down'表示下跌）
# 设置选股条件
def select_stocks(df):
# DeepSeek评分大于某个阈值
df['deepseek_condition'] = df['deepseek_score'] > 80
# 成交额大于某个阈值
df['turnover_condition'] = df['turnover'] > 100000000
相关内容：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
from datetime import datetime
# 示例数据获取函数（需替换为实际数据源）
def get_stock_data(code, start_date, end_date):
"""
获取股票历史数据（示例函数）
返回包含以下字段的DataFrame：
"""
# 此处需要替换为真实数据源（如Tushare、AKShare等）
data = pd.read_csv(f'{code}.csv', parse_dates=)
return data
# 条件选股函数
def condition_screening(stock_code):
# 获取数据（时间范围可根据需要调整）
df = get_stock_data(stock_code, '2023-01-01', datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
if df.empty or len(df) < 40: # 确保有足够数据计算指标
return False
# ================= 技术指标计算 =================
# 计算MACD
df, df, df = ta.MACD(df,
fastperiod=12,
slowperiod=26,
signalperiod=9)
# 计算均线
df = ta.SMA(df, timeperiod=5)
df = ta.SMA(df, timeperiod=10)
df = ta.SMA(df, timeperiod=20)
# 计算成交量变化率（5日平均）
df = ta.SMA(df, timeperiod=5)
df = df / df.shift(1)
# ================= 条件设置 =================
latest = df.iloc # 最新交易日数据
prev = df.iloc # 前一个交易日数据
# 条件1：MACD金叉（当日MACD线上穿信号线）
cond_macd = (latest > latest) and (prev <= prev)
# 条件2：均线多头排列（5日>10日>20日）
cond_ma = (latest > latest) and
(latest > latest)
# 条件3：成交量放大（当日成交量超过5日均量50%）
cond_volume = latest > 1.5
# 条件4：价格在20日均线上方
cond_price = latest > latest
return cond_macd and cond_ma and cond_volume and cond_price
# 执行选股
if __name__ == '__main__':
# 股票池（示例列表，需替换为实际关注的股票列表）
stock_list =
selected_stocks =
for code in stock_list:
if condition_screening(code):
selected_stocks.append(code)
print("符合条件的股票：")
print(selected_stocks)
```
需要说明的几个关键点：
1. 数据获取部分需要替换为真实数据源（如Tushare、AKShare等），示例中假设本地有CSV文件
2. 主要技术指标和条件包括：
- MACD金叉（趋势指标）
- 均线多头排列（5>10>20日，趋势确认）
- 成交量放大（资金关注）
- 价格在20日均线上方（趋势确认）
3. 可以调整的条件参数：
```python
# MACD参数调整
fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9
# 均线周期调整
timeperiod=5/10/20
# 成交量放大阈值（当前是1.5倍）
latest > 1.5
```
4. 可扩展性：
- 添加更多技术指标（RSI、KDJ等）
- 加入财务数据筛选条件
- 加入板块、市值等基本面条件
- 添加风险控制条件（波动率、最大回撤等）
5. 注意事项：
- 需要安装TA-Lib库（Windows用户需先安装TA-Lib的whl文件）
- 实际使用需处理复权数据
- 建议加入异常处理机制
- 需要回测验证策略有效性
建议后续优化方向：
1. 加入多时间周期验证（周线/日线共振）
2. 添加止损/止盈条件
3. 结合市场情绪指标（如涨跌家数比）
4. 加入板块强度分析
5. 实现自动预警功能
实际使用时，请务必进行历史回测和参数优化，并注意结合风险管理。不同市场环境可能需要调整参数组合，建议结合基本面分析共同使用。