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用Python查看金融数据之行业估值

2019-03-26 13:38阅读:

用Python查看金融数据之行业估值

本文通过Tushare金融获取证券信息,列出北上资金急剧流出后,各大指数后市表现
  • 准备工作
  • 定义功能函数
  • 主流程——获得数据并输出

准备工作

  • import 各种依赖包
  • 画图包对中文支持
  • 初始化tushare
  • 指数代码和名称对应字典

贴代码估计没人看,而且这里贴代码太复杂了……直接给结果
……
trade_date
name
north_money close change_week change_month change_3month
2015-7-6 上证指数 -13385 3775.9122 5.150426962 -4.05219 -19.1512
####### 上证指数 -10386.23 3043.0313
2015-7-7 上证指数 -10256 3727.1248 5.295296256 0.789351 -15.6627
2018-2-6 上证指数 -9664.18 3370.652 -5.509121084 -1.79233 -5.83329
####### 上证指数 -9604.1 2716.5104 -5.463332664 -1.88035 -9.24787
2015-7-8 上证指数 -6587 3507.1923 8.511395283 5.342764 -9.23932
2015-4-9 上证指数 -4979 3957.534 5.995880263 6.276206 -4.58927
####### 上证指数 -3997.32 2605.1813 1.108091786 -2.76728 16.19124
####### 上证指数 -3996 3128.37 2.451340474 3.000668 1.752011
####### 上证指数 -3878 3522.8185 3.124858689 1.760102 -22.2895
####### 上证指数 -3853.27 3293.9648 0.275427958 2.785257 -0.16877
####### 上证指数 -3677.49 2859.3364 -2.930029499 0.007204 -7.2586
####### 上证指数 -3556 4527.7789 -13.58308596 -8.91951 -30.285
####### 上证指数 -3516.88 2583.4575 -3.756163978 2.019569 -1.94967
2015-4-8 上证指数 -3505 3994.811 2.236701561 2.938887 -7.70739
2019-3-7 上证指数 -3491.84 3106.4179 -3.725606268
2015-7-9 上证指数 -3475 3709.3304 3.069155015 -1.28841 -11.3678
####### 上证指数 -3372.43 2603.7995 0.09362088 1.598986 0.257696
2018-2-5 上证指数 -3266.07 3487.497 -9.559050517 -4.61069 -9.29703
####### 上证指数 -3150.67 3388.2477 0.1503432 0.656682 1.665274
2015-7-6 沪深300 -13385 3998.537 5.333815843 -4.23409 -19.897
####### 沪深300 -10386.23 3742.8252
2015-7-7 沪深300 -10256 3928.0025 4.688039277 0.513057 -16.0774
2018-2-6 沪深300 -9664.18 4148.8856 -5.140011573 -1.3891 -5.77486
####### 沪深300 -9604.1 3290.8988 -4.997029991 -0.85277 -9.76522
2015-7-8 沪深300 -6587 3663.0375 8.291506707 5.565389 -8.81568
2015-4-9 沪深300 -4979 4262.138 5.898635849 6.951112 -6.18471
####### 沪深300 -3997.32 3181.673 1.194949952 -4.00324 17.23249
####### 沪深300 -3996 3353.0547 2.282617101 3.659129 1.289502
####### 沪深300 -3878 3705.9697 2.411093647 1.169162 -20.5042
####### 沪深300 -3853.27 4015.8211 0.853414511 2.813641 1.53839
####### 沪深300 -3677.49 3560.4777 -4.283523528 -0.97536 -9.98617
####### 沪深300 -3556 4706.5159 -12.7168337 -9.68255 -29.7092
####### 沪深300 -3516.88 3124.1139 -2.551830777 2.837918 -2.23458
2015-4-8 沪深300 -3505 4295.803 1.97192469 4.057123 -9.54155
2019-3-7 沪深300 -3491.84 3808.8497 -2.89756511
2015-7-9 沪深300 -3475 3897.6263 2.558716314 -1.68756 -11.5438
####### 沪深300 -3372.43 3194.3084 -0.540793118 0.629836 -0.27148
2018-2-5 沪深300 -3266.07 4274.1464 -8.985228021 -3.42712 -9.3892

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