求助帖如何写第一个个人策略

在撰写您第一个个人策略时，您可以按照以下步骤来规划并编写。考虑到您使用的是豆包（SuperMind平台），这里提供一个基于您描述的基本框架。注意，具体语法和代码可能会根据该平台的最新版本有所不同，请根据实际情况进行调整。

阶段一：定义策略目标与规则

目标设定：

• 选股条件：选择主板非ST股票。
• 竞价阶段指标：今日竞价金额在6000万至3000万之间（假设这个区间是错误的，应为3000万至6000万），且竞价涨幅超过3%但不超过6%。

交易规则：

• 买入条件：选择满足上述选股条件和竞价阶段指标的股票。
• 购买限制：每天最多买入6只股票。
• 卖出规则：第一日开盘后，若涨幅达到3%，则立即卖出。如果在10:30之前出现亏损，也应立即卖出。

阶段二：编写代码实现策略

为了简化解释和避免直接涉及特定编程语言的复杂性（比如Python、JavaScript等），这里提供一个抽象化的步骤描述：

代码概览：

1. 数据获取：从交易平台API中获取开盘前9:25分钟的所有主板非ST股票。
2. 筛选：根据竞价金额和涨幅条件筛选出合格的股票。
3. 限制买入数量：确保每日最多购买6只股票，如果满足条件的股票少于6只，则尽可能地买入所有符合条件的股票；多于6只时，选择满足其他特定条件（如最高市值、最低风险等）来决定买哪几只。
4. 交易执行：
   • 执行买入操作，注意使用限价单或市价单取决于平台支持和策略需求。
5. 监控交易结果：跟踪买入的股票在次日开盘后的表现。
6. 卖出条件：
   • 按照3%的盈利率设定自动卖出逻辑（通过编程实现当涨幅达到阈值时触发卖出指令）。
   • 10:30前如出现亏损，立即进行止损操作。

具体步骤：

第一步：获取数据

使用平台提供的API调用或订阅服务来获取开盘前9:25分钟的数据。这里假设有如下函数get_stock_data可以获取所需信息。

def get_stock_data():
    # 假设此函数从交易平台API中获取实时数据，包括股票代码、竞价金额和涨幅等
    pass

第二步：筛选满足条件的股票

根据目标规则定义筛选逻辑。

def filter_qualifying_stocks(stock_data):
    # 应用筛选条件（主板非ST、竞价金额在3000万至6000万之间，涨幅超过3%但不超过6%）
    qualifying_stocks = [
        stock for stock in stock_data
        if (stock['market'] == '主板' and not stock['is_ST'] 
            and 3000e7 <= stock['opening_bid_amount'] <= 6000e7 
            and max(1, stock['bid_percentage']) >= 3 < min(6, stock['bid_percentage']))
    ]
    return qualifying_stocks

第三步：限制买入数量并执行交易

def execute_trade(stocks):
    # 计算最多可以购买的数量，确保不超过限制且覆盖所有符合条件的股票
    to_buy = 6 if len(stocks) <= 6 else min(len(stocks), 6)
    # 假设通过调用`place_order`函数执行买入操作（需提供具体的参数和逻辑）
    for stock in stocks[:to_buy]:
        place_order(stock['stock_code'], "buy", stock['opening_bid_amount'])

第四步：监控交易结果并卖出

def monitor_and_sell(stocks):
    # 交易后跟踪每日开盘表现，在10:30前检查盈亏并执行自动卖出逻辑（如果达到设定条件）
    for stock in stocks:
        opening_price = get_opening_price(stock['stock_code'])
        if time() < timestamp_of_10_30_am:
            profit_percentage = calculate_profit_percentage(opening_price)
            if profit_percentage >= 3:
                # 卖出操作
                pass

请确保根据实际情况调整代码结构和具体实现细节，包括API调用、数据处理逻辑、时间戳检查等功能。在实际应用前，建议对代码进行充分测试以确保其符合预期行为并在模拟环境中验证策略的有效性。

如果您遇到具体的编程问题或需要更详细的示例代码，请提供相关代码片段或者描述错误信息以便我们进一步指导。