写一个龙头选股法，对接同花顺使用，对接步骤写详细点

<think>嗯，用户想要写一个龙头选股法，并且对接同花顺，步骤要详细。首先，我需要理解什么是龙头选股法。龙头股通常指在行业中具有领导地位、业绩好、流动性强的股票。选股策略可能包括市值、成交量、涨跌幅、财务指标等。 接下来，对接同花顺的话，可能需要用到同花顺的数据接口。但同花顺是否有公开的API呢？我记得同花顺的官方API可能不对外开放，或者需要企业合作。所以用户可能需要通过其他方式获取数据，比如爬虫或者第三方库。 然后，步骤要详细，可能需要分几个部分：数据获取、策略编写、回测、实盘对接。不过用户可能没有考虑到法律风险，尤其是网络爬虫可能涉及的问题，需要提醒一下。 用户可能是一个有编程基础的投资者，想自动化选股流程。但可能对如何实际操作，比如接口调用、数据解析不太清楚。需要详细说明每一步，比如安装必要的库，如何获取数据，处理数据，编写策略，以及可能的回测方法。 另外，用户可能希望用Python来实现，因为这是常用的量化交易语言。可能需要提到使用requests库爬取数据，或者使用selenium模拟浏览器操作，如果同花顺有加密或反爬措施的话。 还要注意，同花顺的数据结构可能需要分析网页或客户端的数据包，找到接口URL和参数。但这个过程可能比较复杂，需要一定的逆向工程能力。或者，是否有第三方库如akshare、同花顺的SDK可以使用？ 另外，龙头选股法的具体指标需要明确，比如最近N日的涨幅排名、成交量、换手率、市盈率等。需要将这些指标转化为代码中的筛选条件。 最后，可能需要提醒用户，自动交易涉及到账户安全，建议使用模拟账户先测试，同时遵守相关法律法规，避免违规操作。</think>以下是一个基于Python的龙头选股法对接同花顺的方案，请注意该方案仅供技术研究参考，具体实施需遵守相关法律法规： --- ### 一、龙头选股策略逻辑 1. **行业筛选**：选取当日行业涨幅前3的板块 2. **量价指标**： - 当日成交量 > 5日均量线2倍 - 近5日累计涨幅超过15% - 换手率连续3日大于5% 3. **资金指标**： - 主力资金连续3日净流入 - 龙虎榜机构席位买入占比超20% 4. **技术形态**： - 股价突破近期平台高点 - MACD金叉且量能柱放大 ### 二、同花顺数据对接步骤（技术方案） #### 方案A：通过官方i问财接口 ```python import requests import pandas as pd def iwencai_query(): url = "http://www.iwencai.com/unifiedwap/unified-wap/v2/result/get-robot-data" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36..." } params = { "question": "今日行业涨幅前三的股票，成交量大于5日均量2倍，换手率大于5%", "source": "Ths_iwencai_Xuangu", "version": "2.0" } response = requests.post(url, headers=headers, data=params) data = response.json()['data']['answer'][0]['txt'][0]['content']['components'][0]['data'] return pd.DataFrame(data['datas'], columns=data['fields']) ``` #### 方案B：通过数据接口直连（需专业版） ```python # 需安装同花顺客户端及PyThs接口 from PyThs import * ths_client = THSLogin('账号', '密码') block_list = ths_client.get_board_rank() # 获取板块涨幅榜 stock_list = ths_client.get_block_stocks(block_list[:3]) # 取前三板块成分股 ``` #### 方案C：网页数据解析（示例） ```python import re from selenium import webdriver def get_industry_leader(): driver = webdriver.Chrome() driver.get('http://q.10jqka.com.cn/') # 获取行业板块 industry_list = driver.find_elements_by_css_selector('.cate_items > a')[:3] leaders = [] for industry in industry_list: industry.click() stocks = driver.find_elements_by_css_selector('.stockTable tr')[1:6] # 取前5只 leaders.extend([s.text.split() for s in stocks]) return pd.DataFrame(leaders, columns=['代码','名称','现价','涨跌幅','成交量']) ``` ### 三、策略实现步骤 1. 安装依赖库： ```bash pip install requests pandas selenium PyExecJS ``` 2. 数据获取： - 行业板块数据 - 个股实时行情数据 - 资金流向数据 - 历史K线数据 3. 策略代码框架： ```python class DragonStrategy: def __init__(self): self.threshold = { 'volume_ratio': 2, 'turnover_rate': 5, 'up_rate': 15 } def filter_industry(self): # 获取行业涨幅前三逻辑 pass def technical_analysis(self, code): # 技术指标分析 pass def execute_strategy(self): candidates = self.filter_industry() final_list = [] for stock in candidates: if self.technical_analysis(stock): final_list.append(stock) return final_list ``` ### 四、注意事项 1. 法律风险：通过非官方接口获取数据可能违反《证券法》第58条 2. 稳定性：网页改版会导致解析失效 3. 性能要求：实时数据需处理高频请求 4. 建议方案：优先考虑通过券商提供的量化接口（如中信证券、华泰证券的官方API） ### 五、优化方向 1. 加入机器学习模型预测龙头持续性 2. 结合情绪分析（股吧、研报关键词） 3. 增加盘口订单流分析 4. 设置动态止盈止损机制 --- **特别提示**：实盘交易系统建议使用券商官方量化接口，本文示例仅作技术研究参考，实际投资需谨慎评估风险。建议先使用同花顺模拟交易接口（如同花顺远航版）进行策略验证。