以下是在 JoinQuant（聚宽）量化交易平台 上运行的 Python 交易策略代码，该策略基于 上升旗形整理形态 进行买入，并在 股价跌破5日均线时卖出。

由于“上升旗形”属于技术分析中的图表形态，无法直接通过简单指标判断，因此我们采用一种近似识别方法：

• 旗形前有明显上涨（旗杆）
• 随后进入窄幅横盘或轻微下跌（旗面）
• 成交量在旗面阶段萎缩

本策略将用以下逻辑近似识别上升旗形：

✅ 策略逻辑说明：

1. 筛选条件（每日全市场扫描）：

   • 过去 N 日（如 10 日）内存在一段快速上涨（例如涨幅 > 15%）

   • 随后 M 日（如 5 日）进入横盘整理（最高价与最低价差 0:
     continue

     if is_rising_flag_pattern(stock, context):
     # 计算可用资金，单票全仓（简化）
     available_cash = context.portfolio.available_cash
     if available_cash > 0:
     order_value(stock, available_cash)
     g.holding_stocks.add(stock)
     log.info(f"买入 {stock}，识别到上升旗形")

获取过滤后的股票池
def get_stock_list(context):
# 获取所有A股
stocks = list(get_all_securities([‘stock’], date=context.current_dt).index)
# 剔除ST
stocks = [s for s in stocks if not is_st_stock(s)]
# 剔除停牌
stocks = [s for s in stocks if not is_suspended(s)]
# 剔除上市不足60天的新股
stocks = [s for s in stocks if (context.current_dt - get_security_info(s).start_date).days > 60]
return stocks

判断是否为ST股票
def is_st_stock(stock):
return ‘ST’ in get_security_info(stock).display_name

判断是否停牌
def is_suspended(stock):
return get_current_data()[stock].paused

判断是否符合上升旗形（近似）
def is_rising_flag_pattern(stock, context):
total_days = g.flag_pole_days + g.flag_consolidate_days
try:
h = attribute_history(stock, total_days + 5, ‘1d’, [‘close’, ‘high’, ‘low’, ‘volume’], skip_paused=False)
except:
return False

if len(h) = pole_min_return
pole_return = (pole_data['close'][-1] - pole_data['close']) / pole_data['close']
if pole_return  g.consolidate_max_range:
    return False

# 3. 旗面成交量萎缩
pole_vol_avg = pole_data['volume'].mean()
flag_vol_avg = flag_data['volume'].mean()
if pole_vol_avg == 0:
    return False
if flag_vol_avg > pole_vol_avg * g.volume_shrink_ratio:
    return False

# 4. 当前价格突破旗面上沿（即今日收盘价 > 旗面最高价）
current_price = get_current_data()[stock].last_price
if current_price <= flag_high:
    return False

return True

📌 注意事项：

1. 形态识别是近似：真正的“旗形”需人工看图确认，程序只能通过价格/成交量统计特征模拟。
2. 参数可调：g.pole_min_return、g.consolidate_max_range 等可根据回测效果优化。
3. 仅适用于日线级别：本策略按日频交易，适合中短线。
4. 风险提示：该策略未包含止损、仓位管理等高级风控，实盘需谨慎。

✅ 如何在聚宽使用：

1. 登录 JoinQuant 聚宽官网
2. 新建策略 → 粘贴上述代码
3. 设置回测时间（建议至少1年以上）
4. 运行回测并观察收益、胜率、最大回撤等指标

如需加入多因子过滤、动态仓位、止盈机制等，可进一步扩展。

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