Python量化炒股的数据信息获取—获取沪深股市每日成交概况信息

简介: Python量化炒股的数据信息获取—获取沪深股市每日成交概况信息

Python量化炒股的数据信息获取—获取沪深股市每日成交概况信息
沪深股市每日成交概况信息,都存放在STK_EXCHANGE_TRADE_INFO表中,该表保存在finance包中。要查看表中的数据信息,需要使用query()函数。

单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮,创建Python3文件,接着输入如下代码:

from jqdata import finance
q=query(finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO).filter(finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO.date>='2024-04-26')
df = finance.run_query(q)
df

在这里显示的是2024年04月26日之后的沪深股市每日成交概况信息。

单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:
image.png

STK_EXCHANGE_TRADE_INFO表的常用字段意义如下。

exchang_name:市场名称。市场名称有7种,分别是上海市场、上海A股、上海B股、深圳市场、深市主板、中小企业板和创业板。

  • date:交易日期

  • total_market_cap:市价总值,单位:亿

  • circulating_market_cap:流通市值,单位:亿

  • volume:成交量,单位:万

  • money:成交金额,单位:亿

  • deal_number:成交笔数,单位:万笔

  • pe_average:平均市盈率。上海市场市盈率计算方法:市盈率=∑(收盘价✖️发行数量)/∑(每股收益✖️发行数量),统计时剔除亏损及暂停上市的上市公司。深圳市场市盈率计算方法:市盈率 = ∑市价总值 / ∑(总股本✖️上年每股利润),剔除上年利润为负的公司。

  • turnover_ratio:换手率
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