run.bat

.\venv\Scripts\Activate.ps1
streamlit run main.py

创建环境​​
python start_web.py
python -m venv <虚拟环境名称>

.\<虚拟环境名称>\Scripts\Activate.ps1
   以下是按行业分类的连续涨停股票数据，请详细分析每个行业的龙头股票和跟随股票：
    
streamlit run web_app.py
    {}
    
【输入数据参数】  
- 连续涨停股票列表：包含代码、名称、涨停天数 

【分析逻辑模块】  

1. **龙头股识别维度**：  
   - 涨停持续性：连续涨停天数≥3天，且为板块内最先启动涨停的标的  
   - 资金主导性：涨停期间日均成交量较前20日放大2-3倍，主力净流入占比>60%  
   - 板块带动性：首次涨停后1小时内，同板块≥3只股票跟风涨停或涨幅超5%  

2. **跟随股筛选条件**：  
   - 关联性：与龙头股同属核心细分板块（如新能源汽车-锂电池材料）  
   - 量价共振：龙头涨停当日，跟随股成交量同比放大1.5倍以上，且收盘价站上年线  
   - 技术同步：MACD金叉/RSI突破50，且未出现顶背离信号  

3. **上涨概率计算模型**：  
   - 历史回测：统计过去1年中，当龙头股连续涨停≥3天时，跟随股次日上涨的概率（需标注样本数）  
   - 情绪溢价：板块当日涨停家数≥5家时，概率提升10%-15%  

【输出结果要求】  
1. 龙头股名单（附涨停强度评分：1-10分）  
2. 跟随股列表（按上涨概率降序排列，标注概率值及风险系数）  
3. 联动效应分析：  
   - 板块资金集中度（龙头净流入占板块比）  
   - 历史相似行情下的跟随股平均涨幅（如2024年同类题材炒作周期）  
4. 操作建议：  
   - 买入时机：跟随股回调至5日均线且缩量时介入  
   - 止损条件：收盘价跌破龙头首次启动涨停日最低价