Sequoia-X 高而窄旗形量化选股策略手把手跑通强势股旗形形态识别收盘后自动推送飞书【免费下载链接】Sequoia-XA股自动选股系统 — 多种技术形态自动扫描收盘后自动运行并推送飞书项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/Sequoia-X你盯盘时发现一只 A 股两个月涨了 70%随后缩量趴了十天是歇脚还是出货手工翻五千只票不现实你需要一套算得出来的规则替你筛。 这个模块到底在解决什么问题高而窄的旗形策略解决的是从全市场系统性找出处于高位盘整阶段的强势股这个形态识别问题。它处在 Sequoia-X 每日流水线的中段上游数据引擎先把当日 K 线同步进本地 SQLite下游推送模块把选中代码路由到专属飞书机器人。说白了整条流水线就是同步数据 → 7 个内置策略并行扫描 → 结果推飞书HighTightFlag 是其中专管旗形的那一个选中结果由 main.py 统一调度。 判断逻辑拆解它凭什么给你信号策略 high_tight_flag.py 用 4 个硬条件加 1 个样本门槛做判断强动量旗杆要够高近 40 天最高价/最低价 1.6。大白话40 天内至少涨过 60%没有旗杆谈不上旗形。极度收敛旗面要够窄近 10 天最高价/最低价 1.15。大白话最近 10 天振幅压在 15% 以内横得越窄越像抛压消化完。高位抗跌盘整得发生在高位近 10 天最低点 ≥ 40 天最高价的 80%。大白话回落不能太深跌掉两成就不是歇脚而是出货。缩量确认旗面要安静今日成交量 20 日均量 × 0.6。大白话盘整必须配缩量横而不缩的旗面不算数。样本量门槛K 线不足 40 根直接跳过次新股和数据不全的票进不了候选池。核心判断就是几行向量化运算拿这一段看tail40, tail10 df.tail(40), df.tail(10) momentum tail40[high].max() / tail40[low].min() 1.6 consolidation tail10[high].max() / tail10[low].min() 1.15 high_level tail10[low].min() tail40[high].max() * 0.8 shrink df[volume].iloc[-1] df[volume].iloc[-21:-1].mean() * 0.6 if momentum and consolidation and high_level and shrink: selected.append(symbol)关键参数都能按行情调参数默认值通俗解释动量阈值1.6 倍旗杆多高才算40 天高低点之比要超过它收敛阈值1.15 倍旗面多窄才算近 10 天振幅上限高位抗跌下限80%旗面最低点不得低于 40 天最高价的这个比例缩量倍数0.6 倍今日量要小于 20 日均量的这个比例最少 K 线40 根样本量门槛不够数的票直接跳过 数据从哪来中间做了哪些清洗数据源是 baostock免费、免注册、无限流拉取的是后复权日 K开盘、最高、最低、收盘、成交量、成交额统一落在本地 SQLite。所有取数逻辑集中在 engine.py分两个入口backfill() 全量回填单线程保守拉取每 200 只自动重连防长连接超时单只失败重试 3 次、间隔递增中断重跑会自动跳过已入库的sync_today_bulk() 日常增量8 进程并行每只股票只拉最后入库日 1 天到今天的缺口全市场更新 2~3 分钟。入库前还有三道清洗to_numeric统一转数值收盘价缺失的行直接丢弃只保留 volume 0 的行停牌无成交的交易日不会污染窗口统计表级 UNIQUE(symbol, date) 约束 先删后插杜绝重复脏数据。选后复权而不是前复权是因为历史价格不变、增量追加不会全库重算除权除息也不会让旧数据错乱。 从克隆到出结果最小可运行路径四步出信号时间大头在首次回填克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/Sequoia需 Python ≥ 3.10装依赖uv sync或pip install .配环境cp .env.example .env填入必填的feishu_webhook_url回填 日常跑python main.py --backfill约 12 分钟约 5200 只之后每天python main.py2~3 分钟配 crontab 在每周五 15:15 收盘后执行即可。回测与调参方向默认回填起点 2024-01-01.env 里 start_date 可改回测建议至少覆盖一段完整牛熊两年到三年的日线数据起步动量阈值 1.6热闹行情抬到 1.8 压信号冷清行情放到 1.45 放宽收敛阈值 1.15 收紧到 1.1 能拿到更硬的旗面缩量倍数 0.6 调 0.5 信号更敏感。脱敏案例某年某新能源龙头信号出现40 天高低点之比超过 1.7急涨后进入 10 天窄幅盘整量能缩到 20 日均量的一半左右确认4 个条件同时命中收盘后代码被推送到 flag 专属飞书群后续走势6 天后放量阳线突破旗面上沿同期海龟 20 日新高策略也选中了它双重信号重叠提高了这笔操作的胜率。和哪些模块搭配效果最好高而窄旗形本质是埋伏型信号盘整期和确认型策略互补后胜率更高TurtleTradeturtle_trade.py20 日新高 成交额过亿 实体阳线旗形负责找盘整股、海龟负责确认突破一伏一跟形成接力RpsBreakoutrps_breakout.pyRPS-120 相对强度排序 ≥ 90拿它做全市场强度过滤验证旗形股相对大盘是不是真强LimitUpShakeoutlimit_up_shakeout.py涨停后次日放量收阴但不破支撑突破后若出现回踩它提供二次上车参考。⚠️ 踩过的坑 一句话解法现象第一次跑全策略 0 选股日志提示本地无股票数据。原因策略只读本地 SQLite数据库是空的自然选不出票。解法先执行python main.py --backfill回填中断可重跑续传已入库的自动跳过。现象周末跑一遍日志显示无新数据但推送的还是前一个交易日的票。原因非交易日 baostock 没有数据增量同步返回 0策略照旧按最后交易日计算。解法用 crontab 只在工作日收盘后运行或先看日志里的同步条数再判断推送是否有效。现象拿软件里的价格和算出来的涨幅对不上。原因库存的是后复权价和不复权的行情软件绝对值不同。解法策略判断全部用价格比率不受复权方式影响手工核对时改用同源的复权数据。这个模块把找高位盘整的强势股从盘感变成了 4 个可计算条件。后续版本计划接入盘中数据把突破时点提前确认信号从收盘推送升级为盘中预警。【免费下载链接】Sequoia-XA股自动选股系统 — 多种技术形态自动扫描收盘后自动运行并推送飞书项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/Sequoia-X创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考