# ban

**Repository Path**: a_chuang/ban

## Basic Information

- **Project Name**: ban
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-19
- **Last Updated**: 2026-03-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## **[QuantLimit](https://github.com/123quant/QuantLimit)**

该项目实现了一种**量化打板策略**，用于A股股票交易，涨停板制度只存在于A股市场,

旨在识别并利用市场中潜在的涨停机会。该策略通过技术指标、历史价格数据和成交量分析，股吧数据分析获取可能达到涨停的股票池，并在股票涨停瞬间买入以获取隔日高溢价。

## 🎉 新功能：图形界面版本

现在提供了友好的图形界面，无需命令行操作！

### 📸 界面功能
- ⚙️ **配置管理**：可视化配置QMT路径、账号、买入金额等
- 📊 **股票池管理**：方便地添加、编辑、导入股票池
- 🚀 **策略运行**：一键运行数据初始化和打板策略
- 📝 **实时日志**：查看程序运行状态和交易信息

### 🚀 快速启动（3步上手）

#### 第一步：安装依赖
```bash
# Windows用户：双击运行
一键安装.bat

# 或手动安装
pip install -r requirements.txt
python -m playwright install
```

#### 第二步：启动程序
```bash
# Windows用户：双击运行
启动程序.bat

# 或命令行启动
python gui_main.py
```

#### 第三步：配置和使用
1. 打开"配置管理"，填写QMT路径、账号、金额
2. 打开"股票池管理"，添加要监控的股票
3. 打开"策略运行"，先"数据初始化"，再"运行策略"

### 📦 打包成exe安装包

```bash
# 完整打包（推荐）- 生成exe + 分发包 + zip
python build_installer.py

# 简单打包 - 只生成exe
python build_exe.py
```

打包完成后，在 `dist` 文件夹中会生成可执行文件。

### 📚 详细文档
- [快速开始指南](快速开始.md) - 5分钟上手 ⭐
- [打包后运行说明](打包后运行说明.md) - 打包exe的重要说明 ⭐
- [常见问题解决](常见问题解决.md) - 遇到问题看这里 ⭐
- [无Python环境使用说明](无Python环境使用说明.md) - 不懂编程也能用
- [GUI使用说明](GUI使用说明.md) - 完整功能说明
- [打包说明](打包说明.md) - 如何制作安装包
- [项目结构](项目结构.md) - 项目结构说明
- [项目交付清单](项目交付清单.md) - 完整功能清单

### 🎬 演示
运行 `演示和测试.bat` 可以进入交互式菜单，测试所有功能。

### ❓ 没有Python环境？
**不用担心！** 打包成exe后，用户无需安装Python即可使用。
- 开发者：运行 `python build_installer.py` 打包
- 用户：直接运行exe文件即可
- 详见：[无Python环境使用说明.md](无Python环境使用说明.md)

---

## 安装步骤

克隆仓库：

```
bash

复制代码
git clone  https://github.com/123quant/QMT-QuantLimit.git
```

安装所需依赖：

```
复制代码
pip install -r requirements.txt
```

初始化playwright，只需要做一次

```
python -m playwright install
```



## 使用方法

1.配置参数

打开 配置文件->config.ini

<p align="center">
  <img src="assets/images/image-20241219085031486.png" />
</p>

本策略通过miniqmt实现，需要配置三个参数

- qmt_path ：qmt软件的安装路径
- stock_account ：股票账号
- buy_values ：每只票买入金额

2.填好配置文件，第二步上传股票池

- 2.1打开 配置文件->股票池.txt

<p align="center">
  <img src="assets/images/image-20241219085524214.png" />
</p>


把需要监控的股票填进股票池，也可以使用同花顺、通达信导出的股票池。



- 2.1新增大模型和问财自动选股



打开配置文件需要填写3个参数

​	**api_key：** 自己的大模型的api_key，没有的可以点击下面的链接注册申请

<p align="center">
  <img src="assets/images/api_key.png" />
</p>


​	model_name：选择哪个大模型，现在支持 [kimi]( https://platform.moonshot.cn/)  和  [阶跃星辰]( https://platform.stepfun.com/)（step）

- 这两个模型都可以免费申请使用

<p align="center">
  <img src="assets/images/big_model_config.png" />
</p>

**gygs_data_hours：**  配置完大模型参数还有就是我们的数据来源与 [韭研公社](https://www.jiuyangongshe.com/) ，gygs_data_hours 是获取社区前几个显示的数据给大模型

最后运行代码获取大模型股票池

```python
#在运行代码前需要先cd 到本项目目录下
python .\选股\舆情选股\big_model_api.pyc
```

<p align="center">
  <img src="assets/images/big_model_stock_poll.png" />
</p>

运行结束就会在 .\选股\舆情选股 目录下看到一个股票池



3.在每日打板策略运行前，需要先初始化涨停板数据

直接运行    策略数据初始化.py

```
#先进入当前目录
python 策略数据初始化.py
```

<p align="center">
  <img src="assets/images/image-20241219085756431.png" />
</p>

运行结束后在配置文件价下有一个json数据，记录今日沪深A股的涨停价

<p align="center">
  <img src="assets/images/image-20241219085910444.png" />
</p>

4.最后直接运行策略，开始打板

```
#先进入文件目录
python ./打板策略.py
```

<p align="center">
  <img src="assets/images/image-20241219090049748.png" />
</p>


## 后续

本项目后续会继续完善，包括但不限于一下几个方面：

- 自动股票池：本功能已经实现大模型获取韭研公社数据自动选股，后续还需更新
- 加入L2数据：L1数据是3s一个的切片，L2数据更能实时的监控打板。
- 加入异动打：根据盘中异动自动加入打板监控
- 。。。
## 加入
有打低位板的朋友可以一起探讨
<p align="center">
  <img src="assets/images/qmt-打板微信群.jpg" />
</p>

## 由于二维码有时效可以加我微信拉你进群，注意备注来意：bz_lhbxs