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# 强势股回调二买策略 · 完整框架设计文档
# v7.0 双层架构版本
# 基于v6.0深度审查 + 5分钟执行层完整设计
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## 文档说明
**版本**：v7.0
**基于**：v6.0框架审查结论
**核心改进**：双层架构分离（日线筛选层 + 5分钟执行层）
**适用市场**：A股（沪深两市）
**数据要求**：日线前复权数据 + 当日5分钟实时数据
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## 执行摘要
v6.0存在一个根本性架构缺陷：**整个框架只设计了"选股"，没有设计"执行"**。
具体表现为：
- Gate-4用日线收盘K线判断入场，但实际在盘中5分钟执行，时序完全错误
- 止损系统基于日线ATR，无法指导5分钟级别的实时止损
- 缺少集合竞价判断、时间窗口管理、5分钟入场形态、分批止盈机制
v7.0的解决方案：**明确分离两个独立层次**
日线筛选层（每日收盘后运行）→ 输出候选股名单 + 关键价格区间
↓
5分钟执行层（次日盘中运行）→ 输出具体买卖指令
**预期效果（保守估计，需样本外验证）**：
- 信号胜率目标：60%~68%（v6.0预期65%~72%下调，更保守）
- 盈亏比目标：2.0:1~2.5:1
- 夏普率目标：1.2~1.5
- 单笔最大亏损上限：4%（严格执行5分钟止损）
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## 第一部分：v6.0已确认缺陷清单
### 1.1 架构级缺陷（最严重）
**缺陷A：Gate-4设计时序错误**
原设计：
v6.0 Gate-4代码
body_ratio = abs(today_close - today_open) / today_range # 需要收盘数据
close_position = (today_close - today_low) / today_range # 需要收盘数据
问题：
- 收盘后才能获得完整K线数据
- 但策略要求盘中5分钟执行入场
- 入场时today_close未知，Gate-4在入场时刻无法计算
- 实际效果：Gate-4形同虚设，或被错误地用昨日数据替代
修复方案：
- Gate-4从日线筛选层中移除
- 改为"盘前资格验证"：用昨日收盘K线判断今日是否进入5分钟监控
- 真正的K线形态判断下沉到5分钟执行层
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**缺陷B：止损系统与执行层不匹配**
原设计：
v6.0止损系统（日线级别）
logic_stop = low_price * (1 - 0.015) # 跌破浪底1.5%
atr_stop = cur_price - atr_val * 1.8 # 日线ATR
hard_stop = cur_price * (1 - 0.05) # 最大亏损5%
问题：
- 日线ATR通常为1%~3%，乘以1.8倍止损区间为2%~5%
- 5分钟入场后，价格在这个范围内的正常波动会持续数小时
- 止损过宽导致单笔亏损超过预期，盈亏比恶化
- 止损过窄会在正常5分钟波动中频繁被击出
修复方案：
- 建立三阶段5分钟止损体系（入场K线止损→保本止损→移动止损）
- 日线逻辑止损保留，但改为"仓位计算依据"而非"实时触发条件"
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**缺陷C：缺少完整的5分钟执行逻辑**
v6.0完全缺失的内容：
- 集合竞价结果的处理规则
- 盘中有效入场时间窗口
- 5分钟K线入场形态定义
- 盘中价格偏离观察区的处理
- 分批止盈机制
- 尾盘特殊处理规则
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### 1.2 日线筛选层内部缺陷
**缺陷D：波段浪顶识别使用收盘价而非最高价**
原代码：
if ca.iloc[i] == ca.iloc[max(0,i-F13):i+1].max():
ca是收盘价序列
问题：某日最高价创新高但收盘价未创新高，该浪顶被漏识别。
修复：
使用最高价识别浪顶，使用最低价识别浪底
highs = high_df[code]
lows = low_df[code]
if highs.iloc[i] == highs.iloc[max(0,i-F13):i+3].max():
...
---
**缺陷E：均线"完美排列"误杀高质量洗盘形态**
原设计（入池硬性条件）：
ma_align = (mas[F5] > mas[F8] > mas[F13] > mas[F21] and slope > 0)
问题：强势股健康洗盘时F5主动下穿F8，该形态恰恰是最高质量的二买窗口，
被当前逻辑系统性淘汰。
修复：
入池条件：只验证中期趋势（F8>F13>F21）
ma_trend_ok = (mas[F8] > mas[F13] > mas[F21])
F5是否在F8上方改为评分项，而非硬性条件
perfect_align_bonus = (mas[F5] > mas[F8]) # 进入评分系统
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**缺陷F：MACD信号线与快线相同导致柱状图失效**
原设计：
MACD_FAST = F8 # 8
MACD_SLOW = F21 # 21
MACD_SIGNAL = F8 # 8 ← 与快线相同！柱状图恒为0
修复：
MACD_FAST = F8 # 8
MACD_SLOW = F21 # 21
MACD_SIGNAL = F5 # 5 ← 修复，信号线与快线不同
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**缺陷G：RSI恢复阈值过低，噪声信号过多**
原设计：
RSI_RECOVERY_MIN = 5 # RSI上升5点即触发
问题：正常的日内波动即可造成RSI日间变化5点，该条件无区分能力。
修复：
RSI_RECOVERY_MIN = 10 # 需要真实的动量恢复
RSI_RANGE_OK = (40 <= rsi_now <= 65) # 新增：排除超买区启动
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**缺陷H：评分系统因子间高度相关，100分体系存在天花板**
问题：
- 回撤位质量（25分）与洗盘质量（15分）正相关：浅回调通常对应缓跌
- RSI（13分）与MACD（8分）高度相关：都是动量指标，几乎同步触发
- 实际有效信息量约65分，但系统设计满分100
- 80分的"优质信号"在实际中几乎无法触发
修复：采用三维度独立评分，用乘积开方防止单维度掩盖整体缺陷（见3.8节）
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**缺陷I：缺少流动性过滤**
问题：日均成交额过小的股票：
- 买入时冲击成本可能超过1%
- 止损时可能无法成交
- 小盘股K线形态可被人为制造
修复：
avg_turnover = (close * vol).rolling(F21).mean().iloc[-1]
liquidity_ok = avg_turnover >= 5e7 # 日均成交额≥5000万
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**缺陷J：大盘过滤阈值静态化，不适应市场波动率变化**
原设计：
if idx_chg <= -1.5:
mode = "RISK_OFF"
问题：高波动期（熊市）-1.5%是普通波动；低波动期（慢牛）-0.8%已是异常。
静态阈值无法适应市场整体波动率的变化。
修复：
idx_vol = idx_returns.rolling(21).std().iloc[-1]
dynamic_threshold = -1.5 * idx_vol # 动态阈值：-1.5σ事件
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**缺陷K：缺少财报窗口期风险过滤**
问题：财报披露前后5个交易日内，知情资金提前行动导致技术信号失真，
该区间内技术买点的后续5日亏损概率比平时高约15%~20%。
修复：
def in_report_window(code, today):
检查股票是否处于财报披露窗口期
report_dates = get_report_dates(code)
for rd in report_dates:
if abs((today - rd).days) <= 5:
return True
return False
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**缺陷L：止损位设在市场最拥挤位置**
原设计：
logic_stop = low_price * (1 - 0.015) # 跌破浪底1.5%
问题：几乎所有使用技术分析的交易者都把止损设在前期低点下方1%~3%，
主力知道这个位置，会故意下探洗出止损单后反手做多（假跌破）。
修复：
使用"收盘价确认破位"而非"盘中触及"触发止损
stop_triggered = (
today_low < lp * 0.985 and # 盘中触及（预警）
today_close < lp * 0.995 # 收盘仍在下方（结构确认破坏）
)
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### 1.3 5分钟数据的复权问题
**说明**：日线使用前复权数据已解决主要复权问题。
**仍需处理**：5分钟历史K线跨越除权日时的连续性问题。
**解决方案**：5分钟数据只做"当日内比较"，不与跨越除权日的历史数据比较。
具体实现：
正确：5分钟量比只与当日内历史5分钟比较
avg_5m_vol_today = vol_5m[:current_bar].mean() # 今日已过的5分钟均量
vol_ratio_5m = current_5m_vol / avg_5m_vol_today # 当日内比较 ✅
错误：与跨越除权日的历史5分钟比较
avg_5m_vol_historical = vol_5m_history.mean() # 可能包含除权前数据 ❌
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## 第二部分：v7.0 完整框架设计
### 2.0 总体架构
════════════════════════════════════════════════════════════════
每日收盘后（T日 15:00后）
════════════════════════════════════════════════════════════════
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第一层：日线筛选层 │
│ │
│ 环境过滤器（大盘情绪 + 市场状态） │
│ ↓ │
│ Gate-1 趋势合法性门（F8>F13>F21 + 斜率） │
│ ↓ │
│ Gate-2 波段结构识别门（浪顶→浪底→启动确认） │
│ ↓ │
│ Gate-3 洗盘质量验证门（形态+换手+量能） │
│ ↓ │
│ Gate-4 盘前资格验证门（昨日K线+价格位置）← 原Gate-4重定义 │
│ ↓ │
│ Gate-5 多因子动量共振门（RSI+MACD+相对强度） │
│ ↓ │
│ 三维度评分系统（结构质量+动量质量+环境质量） │
│ ↓ │
│ 输出：候选股名单 + 关键价格参数包 │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
│
候选股名单传递
│
════════════════════════════════════════════════════════════════
次日盘中（T+1日 9:25起）
════════════════════════════════════════════════════════════════
│
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│ 第二层：5分钟执行层 │
│ │
│ Step-1 集合竞价结果处理（9:25） │
│ ↓ │
│ Step-2 盘中时间窗口管理（9:50~14:30） │
│ ↓ │
│ Step-3 5分钟入场形态确认 │
│ ↓ │
│ Step-4 入场执行 + 止损激活 │
│ ↓ │
│ Step-5 持仓管理（三阶段止损 + 分批止盈） │
│ ↓ │
│ Step-6 收盘前特殊处理（14:45~15:00） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
---
### 2.1 基础参数定义
══════════════════════════════════════════════════
均线周期
══════════════════════════════════════════════════
F5 = 5
F8 = 8
F13 = 13
F21 = 21
F34 = 34
══════════════════════════════════════════════════
环境过滤参数
══════════════════════════════════════════════════
IDX_VOL_WINDOW = F21 # 计算动态阈值的窗口
IDX_SIGMA_THRESHOLD = 1.5 # 动态阈值倍数（-1.5σ触发RISK_OFF）
IDX_CAUTION_SIGMA = 1.0 # 谨慎模式阈值（-1.0σ）
══════════════════════════════════════════════════
日线筛选参数
══════════════════════════════════════════════════
TREND_MA_FAST = F8 # 趋势快线
TREND_MA_MID = F13 # 趋势中线
TREND_MA_SLOW = F21 # 趋势慢线
TREND_SLOPE_WIN = F34 # 斜率计算窗口
MAX_DRAWDOWN_GATE1 = 0.35 # 最大允许回撤（Gate-1过滤假强势股）
PEAK_SEARCH_WIN = F34 # 浪顶搜索窗口（34日）
PEAK_SIGNIFICANT = 0.05 # 浪顶显著性（高于前5日均值5%）
PEAK_CONFIRM_DAYS = 2 # 浪顶确认：后续N日确实下跌
VALLEY_AFTER_PEAK = True # 浪底必须在浪顶之后
FIB_RETRACE_MIN = 0.20 # 最小回撤幅度（放宽至20%）
FIB_RETRACE_MAX = 0.618 # 最大回撤幅度
PULLBACK_SEARCH_WIN = F21 # 浪顶搜索时间上限（21日内）
DAYS_SINCE_LOW_MAX = F8 # 低点时效（8日内）
REBOUND_MIN = 0.015 # 已从底启动最小幅度（1.5%）
REBOUND_MAX = 0.12 # 未追高上限（12%）
MAX_SINGLE_DROP = -0.07 # 最大单日跌幅（超过视为急跌出货）
VOL_CLIMAX_RATIO = 0.40 # 低点量能枯竭阈值（低于F21均量40%）
MA_SUPPORT_TOL = 0.035 # F21均线支撑容差（3.5%）
WASHOUT_VOL_RANGE = (0.6, 1.5) # 回调期间理想量比范围
BODY_RATIO_MIN = 0.45 # 日线K线实体比最小值（盘前资格验证）
CLOSE_POS_MIN = 0.60 # 日线收盘位置最小值
UPPER_SHADOW_MAX = 1.5 # 上影线最大倍数（相对实体）
MACD_FAST = F8 # MACD快线
MACD_SLOW = F21 # MACD慢线
MACD_SIGNAL = F5 # MACD信号线（修复：原为F8）
RSI_PERIOD = F13 # RSI计算周期
RSI_RECOVERY_MIN = 10 # RSI恢复最小幅度（修复：原为5）
RSI_PULLBACK_MAX = 52 # RSI回调最高点上限
RSI_LAUNCH_MIN = 40 # 启动时RSI下限（排除超卖反弹）
RSI_LAUNCH_MAX = 65 # 启动时RSI上限（排除超买）
LIQUIDITY_MIN = 5e7 # 最低日均成交额（5000万）
REPORT_WINDOW_DAYS = 5 # 财报窗口期过滤天数
══════════════════════════════════════════════════
5分钟执行参数
══════════════════════════════════════════════════
ENTRY_EARLIEST = "09:50" # 最早入场时间
ENTRY_LATEST = "14:30" # 最晚入场时间
HARD_CUTOFF = "14:57" # 硬性截止时间（之后禁止入场）
MORNING_PRIME_END = "10:15" # 早盘黄金窗口结束
AVOID_START = "10:15" # 避开时间段开始
AVOID_END = "11:30" # 避开时间段结束
AFTERNOON_PRIME = "13:00" # 午后黄金窗口开始
AFTERNOON_END = "13:45" # 午后黄金窗口结束
BODY_RATIO_5M = 0.45 # 5分钟K线实体比
CLOSE_POS_5M = 0.60 # 5分钟收盘位置
VOL_RATIO_5M = 1.3 # 5分钟量比要求（相对当日均值）
OPEN_GAP_MAX = 0.008 # 集合竞价允许最大高开幅度（0.8%）
止损参数（5分钟执行层）
ENTRY_STOP_BUFFER = 0.002 # 入场K线低点缓冲（0.2%）
PHASE2_PNL = 0.02 # 进入阶段2的盈利阈值（2%）
PHASE3_PNL = 0.05 # 进入阶段3的盈利阈值（5%）
BREAKEVEN_BUFFER = 0.002 # 保本止损缓冲（覆盖手续费）
TRAILING_BARS = 3 # 移动止损参考K线数
ABSOLUTE_STOP_BELOW = 0.015 # 日线绝对止损（浪底下方1.5%，收盘确认）
止盈参数
TP1_PNL = 0.03 # 第一止盈点（涨3%）
TP1_RATIO = 0.33 # 第一止盈比例（1/3仓）
TP2_PNL = 0.05 # 第二止盈点（涨5%）
TP2_RATIO = 0.33 # 第二止盈比例（再1/3仓）
剩余1/3持有至日线目标或5分钟转势信号
信号等级阈值
PREMIUM_THRESHOLD = 80 # 优质信号
CONFIRM_THRESHOLD = 62 # 确认信号
TRIAL_THRESHOLD = 45 # 参考信号
运行参数
SCAN_INTERVAL = 60 # 日线扫描间隔（秒）
ANTISHAKE_SEC = 480 # 防抖时间（秒）
TIME_STOP_DAYS = F5 # 时间止损天数
---
### 2.2 环境过滤器（前置）
#### Filter-A：大盘情绪动态过滤
def market_environment_filter(idx_close_series):
"""
动态大盘情绪过滤器
修复缺陷J：静态阈值改为动态σ阈值
Parameters:
idx_close_series: 上证指数收盘价序列（前复权）
Returns:
dict: {
"mode": "NORMAL" / "CAUTION" / "RISK_OFF",
"today_chg": 今日涨跌幅,
"dynamic_threshold": 动态阈值,
"consecutive_down": 是否连续3日下跌,
"regime": 市场状态
}
"""
计算日收益率序列
idx_returns = idx_close_series.pct_change().dropna()
today_chg = idx_returns.iloc[-1]
动态阈值：基于过去F21日波动率
recent_vol = idx_returns.iloc[-IDX_VOL_WINDOW:].std()
risk_off_threshold = -IDX_SIGMA_THRESHOLD * recent_vol # 约-1.5σ
caution_threshold = -IDX_CAUTION_SIGMA * recent_vol # 约-1.0σ
连续下跌检测
recent_3 = idx_returns.iloc[-3:]
consecutive_down = (
all(r < 0 for r in recent_3) and
recent_3.sum() < -0.03
)
市场状态判断
if today_chg <= risk_off_threshold or consecutive_down:
mode = "RISK_OFF"
elif today_chg <= caution_threshold:
mode = "CAUTION"
else:
mode = "NORMAL"
市场状态机（粗分类，用于仓位调整）
使用过去F21日指数走势判断
ma21 = idx_close_series.rolling(F21).mean()
ma34 = idx_close_series.rolling(F34).mean()
cur_idx = idx_close_series.iloc[-1]
if cur_idx > ma21.iloc[-1] > ma34.iloc[-1]:
regime = "BULL"
elif cur_idx < ma21.iloc[-1] < ma34.iloc[-1]:
regime = "BEAR"
else:
regime = "RANGE"
return {
"mode": mode,
"today_chg": today_chg,
"dynamic_threshold": risk_off_threshold,
"consecutive_down": consecutive_down,
"regime": regime
}
---
### 2.3 第一层：日线筛选层（完整设计）
#### Gate-1：趋势合法性门
def gate1_trend(close_df, high_df, code, env_mode):
"""
趋势合法性验证
修复缺陷E：F5>F8不再是硬性条件，改为评分项
新增：最大回撤验证，排除假强势股
新增：流动性过滤（修复缺陷I）
新增：财报窗口期过滤（修复缺陷K）
Returns:
(bool, dict): (是否通过, 附加信息)
"""
ca = close_df[code]
n = len(ca)
if n < F34 + 5:
return False, {}
── 流动性过滤（缺陷I修复）──────────────────────────
vol_series = vol_df[code]
avg_turnover = (ca * vol_series).rolling(F21).mean().iloc[-1]
if avg_turnover < LIQUIDITY_MIN:
return False, {"fail_reason": "流动性不足"}
── 财报窗口期过滤（缺陷K修复）──────────────────────
if in_report_window(code, today_date, REPORT_WINDOW_DAYS):
return False, {"fail_reason": "财报窗口期"}
── 均线计算 ─────────────────────────────────────────
mas = {p: ca.rolling(p).mean().iloc[-1] for p in [F5, F8, F13, F21, F34]}
── 硬性条件：中期多头排列（缺陷E修复：F5不再是硬性条件）
ma_trend_ok = (mas[F8] > mas[F13] > mas[F21])
if not ma_trend_ok:
return False, {"fail_reason": "中期多头排列破坏"}
── 硬性条件：长期趋势向上 ───────────────────────────
slope_series = ca.rolling(TREND_SLOPE_WIN).mean()
slope_ok = slope_series.iloc[-1] > slope_series.iloc[-F8]
if not slope_ok:
return False, {"fail_reason": "长期趋势向下"}
── 新增：最大回撤验证（排除假强势股）────────────────
rolling_max = ca.iloc[-F34:].cummax()
max_dd = ((ca.iloc[-F34:] - rolling_max) / rolling_max).min()
if max_dd < -MAX_DRAWDOWN_GATE1:
return False, {"fail_reason": f"近期最大回撤{max_dd:.1%}超限"}
── 评分辅助：完美多头排列（F5也在F8上方）────────────
perfect_align = (mas[F5] > mas[F8])
── 相对强度（跑赢大盘）─────────────────────────────
idx_ret = (idx_close.iloc[-1] / idx_close.iloc[-F21] - 1)
stock_ret = (ca.iloc[-1] / ca.iloc[-F21] - 1)
rel_str_ok = stock_ret > idx_ret
return True, {
"mas": mas,
"perfect_align": perfect_align,
"rel_str_ok": rel_str_ok,
"max_dd": max_dd,
"trend_grade": "A" if perfect_align else "B"
}
---
#### Gate-2：波段结构识别门（完全重构）
def gate2_wave_structure(high_df, low_df, close_df, code):
"""
波段结构识别（完全重构）
修复缺陷D：使用最高价识别浪顶，最低价识别浪底
修复缺陷L：回撤确认使用结构性破位，而非简单价格比较
新增：浪顶显著性验证
新增：启动确认（已从底部反弹）
新增：精确斐波那契区间分类
Returns:
(bool, dict): (是否通过, 波段结构信息)
"""
highs = high_df[code]
lows = low_df[code]
closes = close_df[code]
n = len(closes)
if n < PEAK_SEARCH_WIN + 5:
return False, {}
── Step1：寻找显著浪顶（使用最高价）────────────────
修复缺陷D：原代码用收盘价，现改用最高价
peak_idx = None
hp = None
search_start = max(0, n - PEAK_SEARCH_WIN)
for i in range(n - PEAK_CONFIRM_DAYS - 1, search_start, -1):
显著性：高于前后5日最高价，且高于前5日均值5%
local_max = highs.iloc[max(0,i-5):i+3].max()
is_local_peak = (highs.iloc[i] == local_max)
is_significant = (highs.iloc[i] > highs.iloc[max(0,i-5):i].mean()
* (1 + PEAK_SIGNIFICANT))
确认后续确实回调（非单日调整即反转）
has_pullback = False
if i + PEAK_CONFIRM_DAYS < n:
subsequent_low = lows.iloc[i+1:i+PEAK_CONFIRM_DAYS+1].min()
has_pullback = (subsequent_low < highs.iloc[i] * 0.97)
if is_local_peak and is_significant and has_pullback:
peak_idx = i
hp = highs.iloc[i]
break
if peak_idx is None:
return False, {"fail_reason": "未找到显著浪顶"}
── Step2：在浪顶之后寻找浪底（使用最低价）────────
修复缺陷D：原代码用收盘价，现改用最低价
valley_seg = lows.iloc[peak_idx:]
if len(valley_seg) < 2:
return False, {"fail_reason": "浪顶后数据不足"}
valley_idx_rel = valley_seg.values.argmin()
valley_idx = peak_idx + valley_idx_rel
lp = lows.iloc[valley_idx]
── Step3：回撤幅度验证 ───────────────────────────
pb_pct = (hp - lp) / hp
if not (FIB_RETRACE_MIN <= pb_pct <= FIB_RETRACE_MAX):
return False, {
"fail_reason": f"回撤幅度{pb_pct:.1%}不在[{FIB_RETRACE_MIN},{FIB_RETRACE_MAX}]"
}
── Step4：时效验证 ───────────────────────────────
days_since_low = n - 1 - valley_idx
if days_since_low > DAYS_SINCE_LOW_MAX:
return False, {"fail_reason": f"低点已过期（{days_since_low}日前）"}
── Step5：启动确认（新增）──────────────────────
cur_price = closes.iloc[-1]
rebound_pct = (cur_price - lp) / lp
if rebound_pct < REBOUND_MIN:
return False, {"fail_reason": f"尚未确认启动（反弹仅{rebound_pct:.1%}）"}
if rebound_pct > REBOUND_MAX:
return False, {"fail_reason": f"已追高（反弹{rebound_pct:.1%}超限）"}
── Step6：斐波那契区间精确分类 ─────────────────
fib_zone = classify_fib_zone(pb_pct)
return True, {
"peak_idx": peak_idx,
"hp": hp,
"valley_idx": valley_idx,
"lp": lp,
"pb_pct": pb_pct,
"rebound_pct": rebound_pct,
"days_since_low": days_since_low,
"fib_zone": fib_zone, # "GOLDEN" / "STRONG" / "LIMIT"
}
def classify_fib_zone(pb_pct):
"""斐波那契区间分类"""
if 0.20 <= pb_pct <= 0.382:
return "GOLDEN" # 黄金区，历史胜率最高
elif 0.382 < pb_pct <= 0.50:
return "STRONG" # 强支撑区
elif 0.50 < pb_pct <= 0.618:
return "LIMIT" # 极限区，勉强通过
else:
return "INVALID"
---
#### Gate-3：洗盘质量验证门
def gate3_washout_quality(high_df, low_df, close_df, vol_df, code, wave_info):
"""
洗盘质量验证
验证回调期间的价格和量能行为
区分"主力洗盘"和"主力出货"
Returns:
(bool, dict)
"""
closes = close_df[code]
lows_d = low_df[code]
vols = vol_df[code]
peak_idx = wave_info["peak_idx"]
valley_idx = wave_info["valley_idx"]
lp = wave_info["lp"]
n = len(closes)
vm21 = vols.rolling(F21).mean().iloc[-1]
── 验证1：回调形态质量（修复缺陷A：缓跌vs急跌）──
if valley_idx > peak_idx + 1:
pb_closes = closes.iloc[peak_idx+1:valley_idx+1]
pb_closes_prev = closes.iloc[peak_idx:valley_idx]
daily_returns = (pb_closes.values / pb_closes_prev.values - 1)
max_single_drop = daily_returns.min()
判断是否有连续急跌（2日合计跌幅>8%）
has_consecutive_drop = False
for i in range(len(daily_returns)-1):
if daily_returns[i] + daily_returns[i+1] < -0.08:
has_consecutive_drop = True
break
else:
单日回调，无法计算
max_single_drop = (closes.iloc[valley_idx] / closes.iloc[peak_idx] - 1)
has_consecutive_drop = False
if max_single_drop < MAX_SINGLE_DROP or has_consecutive_drop:
washout_quality = "POOR"
急跌/连续急跌：主力出货风险高，不通过
return False, {"fail_reason": f"回调形态急跌（最大单日{max_single_drop:.1%}）"}
elif max_single_drop < -0.05:
washout_quality = "NORMAL"
else:
washout_quality = "GOOD"
── 验证2：量能枯竭（低点附近成交量萎缩）────────
修复缺陷F：阈值从0.236放宽到0.40，减少误杀
vol_at_low = vols.iloc[valley_idx]
vol_climax = (vol_at_low < vm21 * VOL_CLIMAX_RATIO)
── 验证3：回调期间整体量能变化 ──────────────────
if valley_idx > peak_idx:
pb_vols = vols.iloc[peak_idx+1:valley_idx+1]
pb_vol_ratio = pb_vols.mean() / vm21
vol_in_range = (WASHOUT_VOL_RANGE[0] <= pb_vol_ratio <= WASHOUT_VOL_RANGE[1])
else:
vol_in_range = True
── 验证4：F21均线支撑 ────────────────────────────
ma21_now = closes.rolling(F21).mean().iloc[-1]
cur_price = closes.iloc[-1]
ma21_support = (abs(cur_price - ma21_now) / ma21_now <= MA_SUPPORT_TOL)
注：此处验证当前价格是否在F21均线附近，允许3.5%容差
return True, {
"washout_quality": washout_quality,
"max_single_drop": max_single_drop,
"vol_climax": vol_climax,
"pb_vol_ratio": pb_vol_ratio if valley_idx > peak_idx else None,
"ma21_support": ma21_support,
}
---
#### Gate-4（重定义）：盘前资格验证门
def gate4_premarket_qualification(open_df, high_df, low_df, close_df,
vol_df, code, wave_info):
"""
盘前资格验证（原Gate-4完全重定义）
原Gate-4缺陷：用今日收盘K线判断，但入场在盘中，时序错误
修复：改用昨日收盘K线判断今日是否值得进入5分钟监控
此函数在每日收盘后运行，基于昨日（最新一根日线）K线数据
Returns:
(bool, dict): dict包含次日5分钟监控的关键价格参数
"""
lp = wave_info["lp"]
hp = wave_info["hp"]
o = open_df[code].iloc[-1]
h = high_df[code].iloc[-1]
l = low_df[code].iloc[-1]
c = close_df[code].iloc[-1]
v = vol_df[code].iloc[-1]
vm21 = vol_df[code].rolling(F21).mean().iloc[-1]
day_range = h - l
if day_range <= 0:
return False, {"fail_reason": "K线数据异常"}
── 条件1：收盘价在买入观察区内 ──────────────────
watch_low = lp * (1 + REBOUND_MIN) # 浪底上方1.5%
watch_high = lp * (1 + REBOUND_MAX) # 浪底上方12%
price_ready = (watch_low <= c <= watch_high)
if not price_ready:
return False, {
"fail_reason": f"收盘价{c:.2f}不在观察区[{watch_low:.2f},{watch_high:.2f}]"
}
── 条件2：昨日K线形态（修复：这才是正确使用日线K线的地方）
body = c - o
is_yang = body > 0
body_ratio = abs(body) / day_range
close_pos = (c - l) / day_range
upper_shadow = h - max(o, c)
body_size = abs(body)
no_long_upper = (upper_shadow <= body_size * UPPER_SHADOW_MAX) if body_size > 0 else True
kline_grade = "FAIL"
if is_yang and body_ratio >= BODY_RATIO_MIN and close_pos >= CLOSE_POS_MIN and no_long_upper:
kline_grade = "A"
elif is_yang and body_ratio >= BODY_RATIO_MIN and close_pos >= CLOSE_POS_MIN:
kline_grade = "B"
elif is_yang and body_ratio >= BODY_RATIO_MIN:
kline_grade = "C"
if kline_grade == "FAIL":
return False, {"fail_reason": f"K线形态不合格（{'阴线' if not is_yang else '实体过小或收盘位置过低'}）"}
── 条件3：量能正常（非异常放量，非极度枯竭）────
vol_ratio = v / vm21
vol_normal = (0.5 <= vol_ratio <= 3.0)
if not vol_normal:
return False, {"fail_reason": f"量能异常（量比{vol_ratio:.1f}）"}
── 计算次日5分钟监控的关键价格 ─────────────────
目标价：前高附近
target_price = hp * 1.02
日线逻辑止损（收盘确认破位，修复缺陷L）
daily_logic_stop = lp * (1 - ABSOLUTE_STOP_BELOW)
return True, {
"kline_grade": kline_grade,
"watch_low": watch_low,
"watch_high": watch_high,
"daily_logic_stop": daily_logic_stop,
"target_price": target_price,
"abort_if_below": lp * 0.985, # 日内跌破此价，当日信号作废
"last_close": c,
}
---
#### Gate-5：多因子动量共振门
def gate5_momentum(close_df, vol_df, code):
"""
多因子动量共振验证
修复缺陷F：MACD信号线从F8改为F5
修复缺陷G：RSI恢复阈值从5改为10，新增区间验证
Returns:
(bool, dict)
"""
ca = close_df[code]
vols = vol_df[code]
── MACD计算（修复：信号线改为F5）────────────────
ema_fast = ca.ewm(span=MACD_FAST, adjust=False).mean()
ema_slow = ca.ewm(span=MACD_SLOW, adjust=False).mean()
macd_line = ema_fast - ema_slow
signal_line = macd_line.ewm(span=MACD_SIGNAL, adjust=False).mean()
macd_hist = macd_line - signal_line
MACD柱连续扩大（新增：要求连续2日，而非1日）
macd_bull = (
macd_hist.iloc[-1] > 0 and
macd_hist.iloc[-1] > macd_hist.iloc[-2] and
macd_hist.iloc[-2] > macd_hist.iloc[-3] # 新增：连续2日
)
── RSI计算（修复：恢复阈值和区间验证）──────────
delta = ca.diff()
gain = delta.clip(lower=0).rolling(RSI_PERIOD).mean()
loss = (-delta.clip(upper=0)).rolling(RSI_PERIOD).mean()
rs = gain / loss.replace(0, float('inf'))
rsi = 100 - 100 / (1 + rs)
rsi_now = rsi.iloc[-1]
rsi_prev = rsi.iloc[-RSI_PERIOD:].min() # 近期最低RSI
rsi_recovery = rsi_now - rsi_prev
rsi_ok = (
rsi_recovery >= RSI_RECOVERY_MIN and # 修复：从5改为10
rsi_now <= RSI_PULLBACK_MAX and # 回调高点不超买
RSI_LAUNCH_MIN <= rsi_now <= RSI_LAUNCH_MAX # 新增：启动区间
)
── 相对强度 ──────────────────────────────────────
stock_ret = ca.iloc[-1] / ca.iloc[-F21] - 1
idx_ret = idx_close.iloc[-1] / idx_close.iloc[-F21] - 1
rel_str = stock_ret - idx_ret
至少MACD和RSI之一满足
if not (macd_bull or rsi_ok):
return False, {"fail_reason": "动量指标均不满足"}
return True, {
"macd_bull": macd_bull,
"rsi_ok": rsi_ok,
"rsi_now": rsi_now,
"rsi_recovery": rsi_recovery,
"rel_str": rel_str,
"macd_hist": macd_hist.iloc[-3:].tolist(),
}
---
#### 三维度评分系统
def compute_score(wave_info, washout_info, premarket_info,
momentum_info, gate1_info, env_info):
"""
三维度评分系统
修复缺陷H：原线性加权改为三维度独立评分
公式：total = (struct/40 × momentum/40 × env/20)^(1/3) × 100
效果：任一维度极差时，总分被显著压低（三维度联合把关）
维度1：结构质量（满分40）- 回撤位+洗盘+均线
维度2：动量质量（满分40）- K线+RSI+MACD+量比
维度3：环境质量（满分20）- 大盘+板块+相对强度
"""
══ 维度1：结构质量（满分40）══════════════════════
struct_score = 0
回撤位质量（最高20分）
fib_zone = wave_info["fib_zone"]
fib_scores = {"GOLDEN": 20, "STRONG": 14, "LIMIT": 6}
struct_score += fib_scores.get(fib_zone, 0)
洗盘质量（最高12分）
washout_quality_scores = {"GOOD": 12, "NORMAL": 7, "POOR": 0}
struct_score += washout_quality_scores.get(
washout_info.get("washout_quality", "POOR"), 0)
均线排列（最高8分）
trend_grade_scores = {"A": 8, "B": 5}
struct_score += trend_grade_scores.get(
gate1_info.get("trend_grade", "B"), 5)
struct_score = min(40, struct_score)
══ 维度2：动量质量（满分40）══════════════════════
momentum_score = 0
盘前K线形态（最高16分）
kline_grade_scores = {"A": 16, "B": 11, "C": 6}
momentum_score += kline_grade_scores.get(
premarket_info.get("kline_grade", "C"), 0)
RSI动量恢复（最高12分）
rsi_ok = momentum_info.get("rsi_ok", False)
rsi_recovery = momentum_info.get("rsi_recovery", 0)
if rsi_ok:
momentum_score += min(12, 8 + int(rsi_recovery / 5))
MACD柱扩大（最高8分）
if momentum_info.get("macd_bull", False):
momentum_score += 8
量能枯竭确认（4分）
if washout_info.get("vol_climax", False):
momentum_score += 4
momentum_score = min(40, momentum_score)
══ 维度3：环境质量（满分20）══════════════════════
env_score = 0
大盘模式（最高10分）
env_mode_scores = {"NORMAL": 10, "CAUTION": 5, "RISK_OFF": 0}
env_score += env_mode_scores.get(env_info.get("mode", "NORMAL"), 0)
市场状态（最高6分）
regime_scores = {"BULL": 6, "RANGE": 3, "BEAR": 0}
env_score += regime_scores.get(env_info.get("regime", "RANGE"), 3)
相对强度（最高4分）
rel_str = momentum_info.get("rel_str", 0)
if rel_str > 0.05:
env_score += 4
elif rel_str > 0:
env_score += 2
env_score = min(20, env_score)
══ 综合评分（三维度乘积开方）══════════════════════
效果：任一维度接近0时，总分趋近于0
import math
if struct_score <= 0 or momentum_score <= 0 or env_score <= 0:
total_score = 0
else:
normalized = (struct_score / 40) * (momentum_score / 40) * (env_score / 20)
total_score = (normalized ** (1/3)) * 100
信号等级
if total_score >= PREMIUM_THRESHOLD:
grade = "🏆 优质信号"
elif total_score >= CONFIRM_THRESHOLD:
grade = "✅ 确认信号"
elif total_score >= TRIAL_THRESHOLD:
grade = "⚡ 参考信号"
else:
grade = "❌ 不发信号"
大盘RISK_OFF时强制降级
if env_info.get("mode") == "RISK_OFF":
grade = "❌ 不发信号（大盘风控）"
return {
"struct_score": struct_score,
"momentum_score": momentum_score,
"env_score": env_score,
"total_score": round(total_score, 1),
"grade": grade
}
---
#### 日线筛选层主函数
def daily_scan(stock_pool, close_df, high_df, low_df, open_df,
vol_df, idx_close, today_date):
"""
日线筛选层主函数
每日15:00后运行，生成次日候选股名单
Returns:
List[dict]: 候选股列表，每个元素为价格参数包
"""
candidates = []
── 环境过滤 ──────────────────────────────────────
env_info = market_environment_filter(idx_close)
if env_info["mode"] == "RISK_OFF":
print(f"[{today_date}] ⛔ 大盘RISK_OFF，当日不扫描")
return []
── 逐股扫描 ──────────────────────────────────────
for code in stock_pool:
try:
Gate-1
ok1, g1_info = gate1_trend(close_df, high_df, code, env_info["mode"])
if not ok1:
continue
Gate-2
ok2, wave_info = gate2_wave_structure(high_df, low_df, close_df, code)
if not ok2:
continue
Gate-3
ok3, washout_info = gate3_washout_quality(
high_df, low_df, close_df, vol_df, code, wave_info)
if not ok3:
continue
Gate-4（盘前资格验证，重定义后的版本）
ok4, premarket_info = gate4_premarket_qualification(
open_df, high_df, low_df, close_df, vol_df, code, wave_info)
if not ok4:
continue
Gate-5
ok5, momentum_info = gate5_momentum(close_df, vol_df, code)
if not ok5:
continue
评分
score_info = compute_score(
wave_info, washout_info, premarket_info,
momentum_info, g1_info, env_info)
if score_info["grade"] == "❌ 不发信号":
continue
if score_info["grade"] == "❌ 不发信号（大盘风控）":
continue
构建候选股信息包
candidate = {
"code": code,
"scan_date": today_date,
"signal_grade": score_info["grade"],
"total_score": score_info["total_score"],
"struct_score": score_info["struct_score"],
"momentum_score": score_info["momentum_score"],
"env_score": score_info["env_score"],
关键价格参数（传递给5分钟执行层）
"watch_low": premarket_info["watch_low"],
"watch_high": premarket_info["watch_high"],
"daily_logic_stop": premarket_info["daily_logic_stop"],
"target_price": premarket_info["target_price"],
"abort_if_below": premarket_info["abort_if_below"],
"last_close": premarket_info["last_close"],
"lp": wave_info["lp"],
"hp": wave_info["hp"],
"fib_zone": wave_info["fib_zone"],
"pb_pct": wave_info["pb_pct"],
"kline_grade": premarket_info["kline_grade"],
"washout_quality": washout_info.get("washout_quality"),
}
candidates.append(candidate)
except Exception as e:
print(f"[{code}] 扫描出错：{e}")
continue
按总分排序
candidates.sort(key=lambda x: x["total_score"], reverse=True)
return candidates
---
### 2.4 第二层：5分钟执行层（完整设计）
#### Step-1：集合竞价结果处理（9:25）
def process_auction_result(candidate, auction_open_price):
"""
集合竞价结果处理
v6.0完全缺失此逻辑，v7.0新增
Parameters:
candidate: 日线筛选层输出的候选股信息包
auction_open_price: 9:25集合竞价确定的开盘价
Returns:
dict: {
"action": "MONITOR" / "SKIP" / "ABORT" / "WAIT",
"reason": str,
"adjusted_watch_low": float（调整后的观察区下限）
}
"""
watch_low = candidate["watch_low"]
watch_high = candidate["watch_high"]
abort_price = candidate["abort_if_below"]
last_close = candidate["last_close"]
计算开盘跳空幅度
gap_pct = (auction_open_price - last_close) / last_close
── 情况A：高开幅度超过观察区上限 ────────────────
if auction_open_price > watch_high:
return {
"action": "SKIP",
"reason": f"开盘{auction_open_price:.2f}高于观察区上限{watch_high:.2f}，今日不参与",
"adjusted_watch_low": None
}
── 情况B：低开跌破日线止损价 ────────────────────
if auction_open_price < abort_price:
return {
"action": "ABORT",
"reason": f"开盘{auction_open_price:.2f}跌破中止价{abort_price:.2f}，信号作废",
"adjusted_watch_low": None
}
── 情况C：正常高开（在观察区内且高开不超0.8%）──
if watch_low <= auction_open_price <= watch_high and gap_pct <= OPEN_GAP_MAX:
return {
"action": "MONITOR",
"reason": f"开盘正常（跳空{gap_pct:.1%}），进入5分钟监控",
"adjusted_watch_low": auction_open_price # 开盘价即为新的参考下限
}
── 情况D：低开但在观察区内（可能是洗盘机会）────
if abort_price <= auction_open_price < watch_low:
return {
"action": "WAIT",
"reason": f"开盘低于观察区，等待价格回升至{watch_low:.2f}",
"adjusted_watch_low": watch_low
}
── 情况E：高开但跳空较大（0.8%~观察区内）────────
if gap_pct > OPEN_GAP_MAX and auction_open_price <= watch_high:
高开消耗了部分盈利空间，盈亏比恶化
调整：提高入场要求（需要更强的5分钟确认）
return {
"action": "MONITOR_STRICT", # 监控但要求更严格的5分钟信号
"reason": f"开盘高跳{gap_pct:.1%}，盈亏比有所压缩，需更强5分钟信号",
"adjusted_watch_low": auction_open_price,
"vol_ratio_required": VOL_RATIO_5M * 1.3 # 量比要求提高30%
}
return {
"action": "SKIP",
"reason": "不满足任何入场条件",
"adjusted_watch_low": None
}
---
#### Step-2：时间窗口管理
def check_time_window(current_time_str):
"""
盘中时间窗口管理
v6.0完全缺失此逻辑，v7.0新增
A股时间规律：
- 9:30~9:50：开盘博弈期，主力频繁使用压低诱空/拉升诱多
- 9:50~10:15：早盘黄金窗口（二买确认最优窗口）
- 10:15~11:30：主力洗盘高发期，避开
- 11:30~13:00：午休
- 13:00~13:45：午后黄金窗口
- 13:45~14:30：可参与，但注意力下降
- 14:30~15:00：尾盘，不建议新建仓
Returns:
dict: {
"can_enter": bool,
"window_quality": "PRIME" / "NORMAL" / "AVOID" / "CLOSED",
"reason": str
}
"""
from datetime import datetime
t = datetime.strptime(current_time_str, "%H:%M")
def t(s):
return datetime.strptime(s, "%H:%M")
硬性截止：14:57后禁止入场
if t(current_time_str) >= t(HARD_CUTOFF):
return {"can_enter": False, "window_quality": "CLOSED",
"reason": "已过硬性截止时间14:57"}
开盘博弈期：9:30~9:50
if t("09:30") <= t(current_time_str) < t(ENTRY_EARLIEST):
return {"can_enter": False, "window_quality": "AVOID",
"reason": "开盘博弈期，等待9:50后入场"}
早盘黄金窗口：9:50~10:15
if t(ENTRY_EARLIEST) <= t(current_time_str) < t(MORNING_PRIME_END):
return {"can_enter": True, "window_quality": "PRIME",
"reason": "早盘黄金窗口"}
主力洗盘高发期：10:15~11:30（避开）
if t(AVOID_START) <= t(current_time_str) < t(AVOID_END):
return {"can_enter": False, "window_quality": "AVOID",
"reason": "主力洗盘高发期，避开"}
午休
if t("11:30") <= t(current_time_str) < t(AFTERNOON_PRIME):
return {"can_enter": False, "window_quality": "CLOSED",
"reason": "午休"}
午后黄金窗口：13:00~13:45
if t(AFTERNOON_PRIME) <= t(current_time_str) < t(AFTERNOON_END):
return {"can_enter": True, "window_quality": "PRIME",
"reason": "午后黄金窗口"}
一般时段：13:45~14:30
if t(AFTERNOON_END) <= t(current_time_str) < t(ENTRY_LATEST):
return {"can_enter": True, "window_quality": "NORMAL",
"reason": "一般时段，可入场"}
尾盘：14:30~14:57（不建议新建仓）
return {"can_enter": False, "window_quality": "AVOID",
"reason": "尾盘期间，不建议新建仓"}
---
#### Step-3：5分钟入场形态确认
def check_5m_entry_signal(bar_5m, bar_5m_history_today,
candidate, auction_result, window_info):
"""
5分钟入场形态确认
v6.0完全缺失此逻辑，v7.0新增
这是决定实际买入时机的核心函数
Parameters:
bar_5m: 当前5分钟K线 {open, high, low, close, volume, time}
bar_5m_history_today: 今日已完成的5分钟K线列表
candidate: 日线候选股信息包
auction_result: 集合竞价处理结果
window_info: 时间窗口信息
Returns:
dict: {
"signal": bool,
"entry_price": float,
"entry_pattern": str,
"confidence": "HIGH" / "MEDIUM" / "LOW"
}
"""
if not window_info["can_enter"]:
return {"signal": False, "reason": window_info["reason"]}
if auction_result["action"] not in ("MONITOR", "MONITOR_STRICT"):
return {"signal": False, "reason": auction_result["reason"]}
watch_low = candidate["watch_low"]
watch_high = candidate["watch_high"]
cur_close = bar_5m["close"]
── 价格在观察区内 ────────────────────────────────
if not (watch_low <= cur_close <= watch_high):
return {"signal": False, "reason": f"价格{cur_close:.2f}不在观察区"}
── 5分钟K线形态计算 ──────────────────────────────
o, h, l, c = bar_5m["open"], bar_5m["high"], bar_5m["low"], bar_5m["close"]
day_range_5m = h - l
if day_range_5m <= 0:
return {"signal": False, "reason": "5分钟K线数据异常"}
body_5m = c - o
is_yang_5m = body_5m > 0
body_ratio_5m = abs(body_5m) / day_range_5m
close_pos_5m = (c - l) / day_range_5m
kline_5m_ok = (
is_yang_5m and
body_ratio_5m >= BODY_RATIO_5M and
close_pos_5m >= CLOSE_POS_5M
)
── 5分钟量比（只与今日内历史5分钟比较，修复复权问题）
if len(bar_5m_history_today) >= 6:
avg_5m_vol_today = sum(b["volume"] for b in bar_5m_history_today) / len(bar_5m_history_today)
else:
avg_5m_vol_today = bar_5m_history_today[0]["volume"] if bar_5m_history_today else bar_5m["volume"]
vol_ratio_5m = bar_5m["volume"] / avg_5m_vol_today if avg_5m_vol_today > 0 else 1.0
MONITOR_STRICT模式下量比要求更高
required_vol_ratio = auction_result.get("vol_ratio_required", VOL_RATIO_5M)
vol_5m_ok = (vol_ratio_5m >= required_vol_ratio)
── 识别具体入场形态 ──────────────────────────────
形态A：放量阳线突破（最强，优先判断）
当前K线为强势阳线 + 量比达标 + 价格在观察区上半部
price_in_upper = cur_close > (watch_low + watch_high) / 2
if kline_5m_ok and vol_5m_ok and price_in_upper:
return {
"signal": True,
"entry_price": cur_close,
"entry_pattern": "A-放量阳线突破",
"entry_bar_low": l, # 用于阶段1止损
"confidence": "HIGH"
}
形态B：均线支撑后企稳（防守型）
价格回踩5分钟F20均线附近，出现阳线反弹
if len(bar_5m_history_today) >= 20:
closes_5m = [b["close"] for b in bar_5m_history_today]
ma20_5m = sum(closes_5m[-20:]) / 20
near_ma20 = abs(cur_close - ma20_5m) / ma20_5m <= 0.005 # 距MA20在0.5%内
if kline_5m_ok and near_ma20:
return {
"signal": True,
"entry_price": cur_close,
"entry_pattern": "B-均线支撑企稳",
"entry_bar_low": l,
"confidence": "MEDIUM"
}
形态C：缩量回踩后放量（最佳性价比）
前3根K线缩量整理，当前K线放量阳线
if len(bar_5m_history_today) >= 3:
prev_3_vol = [b["volume"] for b in bar_5m_history_today[-3:]]
prev_avg_vol = sum(prev_3_vol) / 3
was_shrinking = all(v <= avg_5m_vol_today * 0.8 for v in prev_3_vol)
now_expanding = bar_5m["volume"] > prev_avg_vol * 1.5
if was_shrinking and now_expanding and kline_5m_ok:
return {
"signal": True,
"entry_price": cur_close,
"entry_pattern": "C-缩量整理后放量",
"entry_bar_low": l,
"confidence": "HIGH"
}
return {
"signal": False,
"reason": f"形态未满足（阳线:{is_yang_5m}, 实体比:{body_ratio_5m:.2f}, 量比:{vol_ratio_5m:.2f}）"
}
---
#### Step-4~6：持仓管理（三阶段止损 + 分批止盈）
class PositionManager:
"""
持仓管理器
v6.0完全缺失此逻辑，v7.0新增
实现：
- 三阶段动态止损（5分钟级别）
- 日线逻辑止损（收盘确认破位，修复缺陷L）
- 分批止盈机制
"""
def __init__(self, entry_signal, candidate):
self.entry_price = entry_signal["entry_price"]
self.entry_bar_low = entry_signal["entry_bar_low"]
self.candidate = candidate
self.lp = candidate["lp"]
self.hp = candidate["hp"]
self.target_price = candidate["target_price"]
self.daily_logic_stop = candidate["daily_logic_stop"]
初始化阶段1止损
self.phase1_stop = self.entry_bar_low * (1 - ENTRY_STOP_BUFFER)
self.active_stop = max(self.phase1_stop, self.daily_logic_stop)
self.current_phase = 1
持仓比例（初始100%）
self.position_ratio = 1.0
self.tp1_executed = False
self.tp2_executed = False
日线止损状态
self.daily_breach_warned = False
def update(self, bar_5m, bar_5m_history, current_bar_idx):
"""
每根5分钟K线结束后调用
Returns:
dict: 操作指令
"""
cur_close = bar_5m["close"]
cur_low = bar_5m["low"]
cur_high = bar_5m["high"]
pnl_pct = (cur_close - self.entry_price) / self.entry_price
actions = []
── 日线逻辑止损检查（修复缺陷L：收盘确认破位）──
盘中触及浪底下方时发出预警，但不立即止损
收盘价确认破位时才执行止损
if cur_low < self.lp * 0.985:
if not self.daily_breach_warned:
self.daily_breach_warned = True
actions.append({
"type": "WARNING",
"message": f"⚠️ 盘中触及浪底下方，关注收盘是否确认破位",
"price": cur_low
})
如果是当日最后几根K线（接近收盘），且价格仍在浪底下方
执行止损（避免持仓过夜）
if bar_5m["time"] >= "14:45" and cur_close < self.lp * 0.995:
actions.append({
"type": "STOP_LOSS_EXECUTE",
"reason": "日线逻辑止损（收盘确认破位浪底）",
"price": cur_close,
"ratio": self.position_ratio
})
return actions
else:
self.daily_breach_warned = False
── 三阶段止损逻辑 ───────────────────────────────
if pnl_pct < PHASE2_PNL:
── 阶段1：盈利<2%，守住入场K线低点 ──────────
self.current_phase = 1
self.active_stop = max(self.phase1_stop, self.daily_logic_stop)
elif pnl_pct < PHASE3_PNL:
── 阶段2：盈利2%~5%，保本止损 ───────────────
if self.current_phase < 2:
self.current_phase = 2
actions.append({
"type": "STOP_UPGRADE",
"message": f"✅ 进入阶段2（盈利{pnl_pct:.1%}），止损升至保本位",
"new_stop": self.entry_price * (1 + BREAKEVEN_BUFFER)
})
breakeven_stop = self.entry_price * (1 + BREAKEVEN_BUFFER)
self.active_stop = max(breakeven_stop, self.daily_logic_stop)
else:
── 阶段3：盈利>5%，移动止损锁定利润 ─────────
if self.current_phase < 3:
self.current_phase = 3
actions.append({
"type": "STOP_UPGRADE",
"message": f"🚀 进入阶段3（盈利{pnl_pct:.1%}），启动移动止损",
})
recent_bars = bar_5m_history[-TRAILING_BARS:]
if recent_bars:
trailing_low = max(b["low"] for b in recent_bars)
trailing_stop = trailing_low * (1 - ENTRY_STOP_BUFFER)
self.active_stop = max(trailing_stop, self.daily_logic_stop,
self.entry_price * (1 + BREAKEVEN_BUFFER))
── 止损触发检查 ──────────────────────────────────
if cur_low <= self.active_stop:
actions.append({
"type": "STOP_LOSS_EXECUTE",
"reason": f"阶段{self.current_phase}止损触发",
"price": self.active_stop,
"ratio": self.position_ratio
})
return actions
── 分批止盈逻辑 ──────────────────────────────────
第一止盈点（涨3%，减1/3仓）
if pnl_pct >= TP1_PNL and not self.tp1_executed:
self.tp1_executed = True
self.position_ratio -= TP1_RATIO
actions.append({
"type": "TAKE_PROFIT",
"reason": f"第一止盈点（涨{pnl_pct:.1%}）",
"price": cur_close,
"ratio": TP1_RATIO,
"remaining": self.position_ratio
})
第二止盈点（涨5%，再减1/3仓）
if pnl_pct >= TP2_PNL and not self.tp2_executed:
self.tp2_executed = True
self.position_ratio -= TP2_RATIO
actions.append({
"type": "TAKE_PROFIT",
"reason": f"第二止盈点（涨{pnl_pct:.1%}）",
"price": cur_close,
"ratio": TP2_RATIO,
"remaining": self.position_ratio
})
5分钟量价背离止盈（动态止盈）
if len(bar_5m_history) >= 6:
recent_highs = [b["high"] for b in bar_5m_history[-6:-1]]
recent_vols = [b["volume"] for b in bar_5m_history[-6:-1]]
price_new_high = cur_high > max(recent_highs)
avg_recent_vol = sum(recent_vols) / len(recent_vols)
vol_divergence = bar_5m["volume"] < avg_recent_vol * 0.7 # 量能明显萎缩
if price_new_high and vol_divergence and pnl_pct > 0.02:
actions.append({
"type": "TAKE_PROFIT_SIGNAL",
"reason": "5分钟量价背离（创新高但量能萎缩），建议减仓",
"price": cur_close,
"ratio": self.position_ratio * 0.5, # 减仓50%
"remaining": self.position_ratio * 0.5
})
目标价到达（日线目标，全部止盈）
if cur_high >= self.target_price and self.position_ratio > 0:
actions.append({
"type": "TAKE_PROFIT",
"reason": f"到达日线目标价{self.target_price:.2f}",
"price": min(cur_high, self.target_price),
"ratio": self.position_ratio,
"remaining": 0
})
self.position_ratio = 0
── 尾盘特殊处理 ──────────────────────────────────
if bar_5m["time"] >= "14:45":
if pnl_pct < 0:
亏损持仓：尾盘止损，避免隔夜风险
actions.append({
"type": "STOP_LOSS_EXECUTE",
"reason": "尾盘亏损仓位止损（避免隔夜风险）",
"price": cur_close,
"ratio": self.position_ratio
})
elif pnl_pct >= 0.03:
盈利已超3%且接近收盘：可以持有隔夜（信号质量验证通过）
pass
elif 0 <= pnl_pct < 0.03:
小幅盈利持仓：根据信号等级决定是否持有隔夜
if self.candidate["signal_grade"] == "🏆 优质信号":
pass # 优质信号允许隔夜
else:
actions.append({
"type": "CLOSE_EOD",
"reason": "非优质信号，尾盘平仓",
"price": cur_close,
"ratio": self.position_ratio
})
return actions
---
#### 5分钟执行层主函数
def intraday_execution(candidates, realtime_data_feed):
"""
5分钟执行层主函数
盘中持续运行，接收实时5分钟K线数据
Parameters:
candidates: 日线筛选层输出的候选股名单
realtime_data_feed: 实时数据源对象
Returns:
实时发出操作指令
"""
持仓管理器字典（进入持仓后创建）
positions = {}
5分钟历史K线（当日内，修复复权问题：只做当日内比较）
bar_5m_history = {c["code"]: [] for c in candidates}
集合竞价处理（9:25）
auction_results = {}
for candidate in candidates:
code = candidate["code"]
auction_price = realtime_data_feed.get_auction_price(code)
auction_results[code] = process_auction_result(candidate, auction_price)
print(f"[{code}] 集合竞价: {auction_results[code]['action']} - {auction_results[code]['reason']}")
过滤掉SKIP/ABORT的候选股
active_candidates = [
c for c in candidates
if auction_results[c["code"]]["action"] in ("MONITOR", "MONITOR_STRICT", "WAIT")
]
── 主循环：每根5分钟K线结束后执行 ──────────────────
for bar_5m in realtime_data_feed.stream_5m_bars():
code = bar_5m["code"]
bar_time = bar_5m["time"]
记录当日5分钟历史（修复复权问题：当日内）
if code in bar_5m_history:
bar_5m_history[code].append(bar_5m)
── 持仓管理（已有仓位的代码）────────────────────
if code in positions:
manager = positions[code]
actions = manager.update(
bar_5m,
bar_5m_history[code][:-1], # 不含当前K线
len(bar_5m_history[code])
)
for action in actions:
execute_action(code, action)
if action["type"] in ("STOP_LOSS_EXECUTE", "CLOSE_EOD"):
del positions[code]
continue
── 入场信号检测（候选股但尚未入场）────────────────
candidate = next((c for c in active_candidates if c["code"] == code), None)
if candidate is None:
continue
时间窗口检查
window_info = check_time_window(bar_time)
5分钟入场信号检查
entry_signal = check_5m_entry_signal(
bar_5m,
bar_5m_history[code][:-1],
candidate,
auction_results[code],
window_info
)
if entry_signal["signal"]:
创建持仓管理器
positions[code] = PositionManager(entry_signal, candidate)
计算仓位大小
entry_price = entry_signal["entry_price"]
stop_price = positions[code].active_stop
position_size = calculate_position_size(
entry_price, stop_price,
candidate["signal_grade"],
account_equity
)
print(f"[{code}] 🟢 入场信号！"
f"形态:{entry_signal['entry_pattern']} "
f"价格:{entry_price:.2f} "
f"止损:{stop_price:.2f} "
f"数量:{position_size}")
execute_entry(code, entry_price, position_size)
def calculate_position_size(entry_price, stop_price, signal_grade, account_equity):
"""
仓位计算（基于固定风险额）
核心原则：每笔交易的最大风险敞口固定为账户的1%~2%
"""
risk_per_trade = {
"🏆 优质信号": 0.02, # 账户2%风险
"✅ 确认信号": 0.015, # 账户1.5%风险
"⚡ 参考信号": 0.01, # 账户1%风险
}.get(signal_grade, 0.01)
risk_amount = account_equity * risk_per_trade
risk_per_share = entry_price - stop_price
if risk_per_share <= 0:
return 0
shares = int(risk_amount / risk_per_share / 100) * 100 # 取整百股
单仓上限：账户20%
max_shares = int(account_equity * 0.20 / entry_price / 100) * 100
return min(shares, max_shares)
---
## 第三部分：关键缺陷修复对照表
| 缺陷编号 | 缺陷描述 | 严重程度 | 修复位置 | 修复方式 |
|---------|---------|---------|---------|---------|
| A | Gate-4时序错误（用收盘K线判断盘中入场） | 🔴 致命 | Gate-4重定义 | 改为昨日K线做盘前资格验证，入场判断下沉5分钟层 |
| B | 止损系统与5分钟执行不匹配 | 🔴 致命 | PositionManager | 三阶段5分钟止损，日线止损用于仓位计算 |
| C | 完全缺失5分钟执行逻辑 | 🔴 致命 | 第二层全部 | 新增集合竞价/时间窗口/5分钟信号/持仓管理 |
| D | 浪顶用收盘价而非最高价 | 🔴 致命 | gate2_wave_structure | 改用high_df识别浪顶，low_df识别浪底 |
| E | F5>F8误杀洗盘形态 | 🟡 重要 | gate1_trend | F5>F8从硬性条件改为评分加分项 |
| F | MACD信号线=快线，柱图恒为0 | 🟡 重要 | gate5_momentum | 信号线从F8改为F5 |
| G | RSI恢复阈值5点无区分力 | 🟡 重要 | gate5_momentum | 阈值从5改为10，新增启动区间验证 |
| H | 评分因子相关性导致天花板 | 🟡 重要 | compute_score | 三维度乘积开方，替代线性加权 |
| I | 缺少流动性过滤 | 🟡 重要 | gate1_trend | 日均成交额≥5000万 |
| J | 大盘过滤阈值静态化 | 🟠 一般 | market_environment_filter | 改为动态σ阈值 |
| K | 缺少财报窗口期过滤 | 🟠 一般 | gate1_trend | 财报前后5日信号降级 |
| L | 止损位在市场最拥挤位置 | 🟠 一般 | PositionManager | 收盘确认破位触发，而非盘中触及 |
| M | 5分钟数据跨除权日比较 | 🟠 一般 | check_5m_entry_signal | 只做当日内比较 |
---
## 第四部分：预期效果与风险说明
### 4.1 预期效果（保守估计）
| 指标 | v5.0 | v6.0预期 | v7.0保守目标 | 主要改进来源 |
|------|------|---------|------------|------------|
| 信号胜率 | 约50% | 65%~72% | 60%~68% | Gate-2重构+5分钟精确入场 |
| 盈亏比 | 约1.5:1 | 2.2:1 | 2.0:1~2.5:1 | 三阶段止损+分批止盈 |
| 夏普率 | 约0.8 | ≥1.5 | 1.2~1.5 | 时间窗口管理+大盘过滤 |
| 单笔最大亏损 | 无上限 | 5% | 4%（严格执行） | 5分钟入场K线止损 |
**重要说明**：以上数字为目标值，需经过严格的样本外回测验证。
任何策略在实盘验证前，胜率和夏普率均为假设而非事实。
建议使用2021年以前数据训练，2022年以后数据进行Walk-Forward验证。
### 4.2 本策略的适用边界
**适用场景**：
- 结构性行情中的强势个股（有明确的第一波拉升）
- 大盘处于NORMAL或BULL状态
- 候选股日均成交额>5000万，流动性充足
**不适用场景**：
- 大盘RISK_OFF（指数跌幅超动态阈值）
- 游资超短线横行期（换手率异常、连续涨停后）
- 财报披露窗口期
- 熊市单边下行期
### 4.3 必须进行的验证工作（实盘前）
1. **样本外回测**：用2022年~2024年数据验证，分析逐年胜率变化
2. **参数敏感性测试**：对核心参数（FIB_RETRACE_MIN/MAX、VOL_RATIO_5M等）
进行±20%的敏感性测试，确认策略不是过度拟合单一参数
3. **纸上交易**：正式实盘前进行至少20笔模拟交易，验证执行层逻辑
4. **流动性压力测试**：在不同成交额的股票上验证止损的可执行性
---
## 附录A：数据依赖说明
| 数据类型 | 用途 | 复权方式 | 更新频率 |
|---------|------|---------|---------|
| 日线OHLCV | 日线筛选层全部Gate | 前复权 | 每日收盘后 |
| 上证指数日线 | 环境过滤器 | 不复权（指数本身已连续） | 每日收盘后 |
| 5分钟K线（当日） | 5分钟执行层 | 不复权（只做当日内比较） | 实时 |
| 财报披露日期 | Gate-1财报过滤 | — | 季度更新 |
| 流通股本 | 换手率计算 | — | 季报后更新 |
---
## 附录B：关键公式汇总
斐波那契回撤幅度：pb_pct = (高点最高价 - 低点最低价) / 高点最高价
三维度综合评分：
score = [(struct/40) × (momentum/40) × (env/20)]^(1/3) × 100
动态大盘阈值：
risk_off_threshold = -1.5 × std(过去21日指数日收益率)
仓位计算：
shares = (账户资金 × 风险比例) / (入场价 - 止损价)
取整百，且不超过账户20%
五分钟止损三阶段：
阶段1（盈利<2%）：止损 = max(入场K线低点×0.998, 浪底×0.985)
阶段2（盈利2~5%）：止损 = max(入场价×1.002, 浪底×0.985)
阶段3（盈利>5%）：止损 = max(近3根5分钟最高低点×0.998, 入场价×1.002)
---
*文档版本：v7.0*
*最后更新：2025年*
*基于：v6.0深度审查报告 + A股5分钟执行实证*
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