本文目录一览：
- 1、如何用python代码判断一段范围内股票最高点
- 2、如何用python 接入实时行情数据
- 3、Python 如何爬股票数据
- 4、如何用python计算某支股票持有90天的收益率
- 5、python的量化代码怎么用到股市中
- 6、如何用python 爬虫抓取金融数据
如何用python代码判断一段范围内股票最高点
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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50

开拖拉机的大宝 
码龄4年
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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出
from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)
# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')
#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])
# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2018-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表头列
# 为："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)
result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("执行完毕！
如何用python 接入实时行情数据
有专门的实时行情API接口，例如微盛的实时行情API接口，通过类似这样的接口就可以接入了。
Python 如何爬股票数据
现在都不用爬数据拉，很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，指数数据，期货数据以及宏观经济数据；或者Alpha特色因子，技术分析指标因子，股票tick数据以及百度因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据，不过这种比较贵，几万块一年吧
如何用python计算某支股票持有90天的收益率
首先你要先获得这支股票90天的数据，可以存在一个arry中。
然后计算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要计算任意连续90天的话只要循环就可以了。
许多人更喜欢去做短线，因为短线刺激，无法承受长线持股待涨的煎熬，可是假如不会做短线，则可能会导致亏得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就给大家讲讲。
我准备了好处给大家，机构精选的牛股大盘点！希望大家不要错过--速领！今日机构牛股名单新鲜出炉！
一、股票做T是什么意思
现在市场上，A股的交易市场模式是T＋1，意思就是今天买的股票，只有明天才能卖出。
而股票做T，当天买入的股票在当天卖出，这就是股票进行T＋0的交易操作，投资人在可交易的一天通过股票的涨幅和跌停有了股票差价，在股票大幅下跌时赶紧买入，涨得差不多之后再将买入的部分卖出，就是用这种方法赚钱的。
假如说，在昨天我手里还有1000股的xx股票，市价10元/股。今天一大早发现该股居然跌到了9.5元/股，然后趁机买入了1000股。结果到了下午时，这只股票的价格就突然间大幅上涨到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的价格售出1000股，然后获取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差价，这就是做T。
但是，不是每种股票做T都合适！正常来说，那些日内振幅空间较大的股票，它们是适合去做T的，比如说，每日能有5%的振幅空间。想知道某只股票适不适合的，点开这里去看一下吧，专业的人员会为你估计挑选出最适合你的T股票！【免费】测一测你的股票到底好不好？
二、股票做T怎么操作
怎么才能够把股票做到T？正常情况下分为两种方式，分别为正T和倒T。
正T即先买后卖，投资手里，手里面赚有这款股票，在当天股票开盘的时候下跌到了最低点时，投资者买入1000股，等到股票变高的时候在高点，将这1000股彻底卖出，持有的总股票数还是跟以前一样，T＋0的效果这样就能够达到了，又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者通过严密计算得出，股票存在下降风险，因此在高位点先卖出手中的一部分股票，接着等股价回落后再去买进，总量仍旧有办法保持不变，然而，收益是会产生的。
比方投资者，他占有该股2000股，而10元/股是当天早上的市场价，觉得持有的股票在短时间内就会有所调整，，于是卖出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元时，这只股票差不多就已经能让他们感到满意了，再买入1500股，这就赚取了（10-9.5）×1500＝750元的差价。
这时有人就问了，那要如何知道买入的时候正好是低点，卖出的时候正好是高点？
其实有一款买卖点捕捉神器，它能够判断股票的变化趋势，绝对能让你每次都抓住重点，点开链接就能立刻领取到了：【智能AI助攻】一键获取买卖机会
应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
python的量化代码怎么用到股市中
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：
第一，A股市场上都有哪些行业；
第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？
第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_industries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_industry_stocks(industry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。
我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）
从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现
选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。
3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：
可以看到，虽然时间跨度很长，但是在这5个行业中，营收规模大的公司始终处于领先地位。它们分别是【上海医药，中国建筑，上海电气，工商银行，上汽集团】。
由于各年度上市公司年报的公布截止日是4月30日，待所有上市公司年报公布后，确定行业龙头，然后将这些行业龙头构建成一个投资组合。那么，持有投资组合的收益表现如何呢？为了保证投资时间的一致性，我们假设从2015年4月30号之后的第一个交易日开始投资，本金是100万，每个标的投资权重相同，都是20%，并且忽略交易成本，那么持有该组合至2018年4月30号的投资收益是多少呢？
我们利用JQData提供的获取行情接口get_price(security='股票代码', start_date='开始交易日', end_date='投资截止日', frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre')，分别获取组合中各个公司在各年度开始交易日和投资截止日（4.30之后的第一个交易日）的价格，得到最终的投资结果如下图所示：
可以看到，除了2015.5.4-2016.5.3股灾期间，该组合投资收益率和上证指数、沪深300指数有一个同步的大幅下跌外，从2016.5.3至2018年5.2，改组合连续两年获得了正收益，并在2016年大幅跑赢另外两个基准指数20%以上。
聪明的读者一定会问这样一个问题，如果我从2018年5月2号开始，投资100万买入这样一个按营收规模衡量的行业龙头组合，至2018年5月30号，收益表现会如何呢？答案是【3.04%】，而同期上证指数收益率和沪深300收益率分别是【-0.20%】和【-0.39%】，可以说表现非常之好了。具体收益如下表所示：
3.2按扣非净利润规模构建的行业龙头投资组合
如果我们按照扣除非经常性损益的净利润来衡量，以上5个行业从2010年至今的行业龙头又会是哪些呢，我们查出来如下表所示：
可以看到，按照扣非净利润来构建投资组合，医药生物和电气设备两个行业分别发生了行业龙头的更替，如果要构建基于扣非净利润的投资组合，那么我们就需要每年去调整我们的组合标的以保证组合中都是上一年度的行业龙头。和上述投资回测方式一样，我们从2015年5月4号买入这样一个组合，并在之后每年4月30号之后的第一个交易日调整组合中的行业龙头标的，最终的投资结果如下表所示：
可以看到，即使是2015.4.30-2016.5.3股灾期间，该组合也跑赢上证指数和沪深300指数3%左右；而2016.5.3至2018年5.2期间更是大幅跑赢两个基准指数高达30%以上。
同样的，如果从2018年5月2号开始，投资100万买入这样一个按扣非净利润规模衡量的行业龙头组合，至2018年5月30号，收益表现会如何呢？答案是【2.83%】，对比同期上证指数收益率和沪深300指数的【-0.20%】和【-0.39%】，仍然维持了非常良好的表现。具体收益如下表所示：
结论
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：
先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。
出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData
如何用python 爬虫抓取金融数据
获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。
本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。
一、网页源码的获取
很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。
import urllib.request
url='ar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html' #目标网址headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"} #伪装浏览器请求报头request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers) #请求服务器response=urllib.request.urlopen(request) #服务器应答content=response.read().decode('gbk') #以一定的编码方式查看源码print(content) #打印页面源码
虽说抓一页的源码容易，不过在一个网站内大量抓取网页源码却经常遭到服务器拦截，顿时感觉世界充满了恶意。于是我开始研习突破反爬虫限制的功法。
1.伪装流浪器报头
很多服务器通过浏览器发给它的报头来确认是否是人类用户，所以我们可以通过模仿浏览器的行为构造请求报头给服务器发送请求。服务器会识别其中的一些参数来识别你是否是人类用户，很多网站都会识别User-Agent这个参数，所以请求头最好带上。有一些警觉性比较高的网站可能还会通过其他参数识别，比如通过Accept-Language来辨别你是否是人类用户，一些有防盗链功能的网站还得带上referer这个参数等等。
2.随机生成UA
证券之星只需带User-Agent这个参数就可以抓取页面信息了，不过连续抓取几页就被服务器阻止了。于是我决定每次抓取数据时模拟不同的浏览器发送请求，而服务器通过User-Agent来识别不同浏览器，所以每次爬取页面可以通过随机生成不同的UA构造报头去请求服务器，
3.减慢爬取速度
虽然模拟了不同浏览器爬取数据，但发现有的时间段可以爬取上百页的数据，有时候却只能爬取十来页，看来服务器还会根据你的访问的频率来识别你是人类用户还是网络爬虫。所以我每抓取一页都让它随机休息几秒，加入此句代码后，每个时间段都能爬取大量股票数据了。
4.使用代理IP
天有不测风云，程序在公司时顺利测试成功，回寝室后发现又只能抓取几页就被服务器阻止了。惊慌失措的我赶紧询问度娘，获知服务器可以识别你的IP，并记录此IP访问的次数，可以使用高匿的代理IP，并在抓取的过程中不断的更换，让服务器无法找出谁是真凶。此功还未修成，欲知后事如何，请听下回分解。
5.其他突破反爬虫限制的方法
很多服务器在接受浏览器请求时会发送一个cookie文件给浏览器，然后通过cookie来跟踪你的访问过程，为了不让服务器识别出你是爬虫，建议最好带上cookie一起去爬取数据；如果遇上要模拟登陆的网站，为了不让自己的账号被拉黑，可以申请大量的账号，然后再爬入，此处涉及模拟登陆、验证码识别等知识，暂时不再深究...总之，对于网站主人来说，有些爬虫确实是令人讨厌的，所以会想出很多方法限制爬虫的进入，所以我们在强行进入之后也得注意些礼仪，别把人家的网站给拖垮了。
二、所需内容的提取
获取网页源码后，我们就可以从中提取我们所需要的数据了。从源码中获取所需信息的方法有很多，使用正则表达式就是比较经典的方法之一。我们先来看所采集网页源码的部分内容。
为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。
pattern=re.compile('tbody[sS]*/tbody')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配tbody和/tbody之间的所有代码pattern=re.compile('(.*?)')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配和之间的所有信息
其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。
语法 说明
. 匹配任意除换行符“n”外的字符
* 匹配前一个字符0次或无限次
？ 匹配前一个字符0次或一次
s 空白字符：[空格trnfv]
S 非空白字符：[^s]
[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符
(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容
正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。
三、所得结果的整理
通过非贪婪模式(.*?)匹配和之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')
最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下
print('代码','t','简称',' ','t','最新价','t','涨跌幅','t','涨跌额','t','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],'t',stock_last[i+1],' ','t',stock_last[i+2],' ','t',stock_last[i+3],' ','t',stock_last[i+4],' ','t',stock_last[i+5])