**A股实时交易机会监测程序，月收益率稳定在10%-15%以上。实时监测沪深两市、创业板。使用了AKshare作为数据源，可实时使用日线和月线数据。由于数据源的限制，我没有做日内做T的算法。

写了几个不同的模型：

1、25-60模型：

这个算法的作者是Andelie Bushu，我是看了一本写的他的书之后做的这个算法。这个算法的核心是监测MA5日线/25日线和VOL5日线/60日线的关系。做多交易信号有两个，一个是MA5日线上穿25日线同时VOL5日线上穿60日线。一个是5日线贴近25日线但不下穿。第一个交易信号我测试了两个月，非常有效，3-5日内的交易回报稳定在3-5%，胜率超过80%。第二个交易信号需要和其他几个指标叠加来看，这个交易信号我没有在这个程序算法里公开。我还需要继续测试一下。

2、RSI14-70模型：

这个算法适合1-2日内的短线操作，非常有效，平均回报率在1-3%，胜率超过60%。这个模型和日内分时线监测配合一起使用应该效果不错。分时线的模型如果你有更好的数据源，请联系我。

3、均线MA20-55模型：

这个算法是个中线持股算法，一般只有中线多头向上我才操作。如果是中线空头，我只做了个提示。

4、MACD和DMA指标叠加模型：

之前几年我一直没时间看股票，所以用MACD和DMA指标叠加做中线，其中一年的回报率超过了50%。我一直对这个模型很喜欢，所以学python写程序的时候，第一个就把这个模型写出来了。只不过后来我用了其他几个模型做短线收益不错，这个模型最近很少用了。

5、纯日线和K线技术分析

指标主要有KDJ、MA、MACD、DMA、RSI，我只放出来一部分，如果有需要请联系我。

6、Ta-Lib模式识别：

Ta-Lib我一直用做参考，在某些时刻是有效的。具体怎么有效，可以参考我写的港股实时监测程序。也可以联系我一起研究。

7、量比和换手率关系模型。

量比和换手率的预警，这个指标可以当作股票是否交易活跃的参考，并不对价格产生影响

数据使用： AKShare数据源比起Tushare和Yahoo Finance的数据要好使，提供了Sina和东方财富两个接口。之前我用了阵子Tushare，感觉一是网络速度慢，而是接口限制太多。

效率：

和美股一样，我把数据源拿回来分成两份，一份跑前半部分，一份跑后半部分。分别跑1、2两个程序提高效率。现在基本做到40分钟跑一遍所有股票，交易机会出现速度大大加快。

我正在写多线程的程序，这样效率会继续提升。也准备放在Docker里。这方面有经验的小伙伴请联系我。

TO-DO：

正在写的一个模型是日内大单和中小单的实时监测模型。我最近在研究资金流动和价格的模型，数据还不稳定，所以这部分先不公开吧。

未公开： 程序里有两个dataframe，分别是upwarddf和downwarddf，用来存储每日做多和做空的交易机会。dataframe我存在了csv里，用来跑回测。回测程序我没有写完，觉得效率还有点低。如何用已有的回测框架，我还没有想的很清楚。 dhold这个dataframe用来存储自己的持仓，程序会把持仓额外提醒出来。

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2021年7月月收益8.8%，跑出了锂电、稀土。25-60的日回报0.5-1. 8月初跑出了上海机场、中免的超跌反弹，RSI14-70这个模型对于超跌反弹很有效。 2021年8月新增upward落地