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Cómo construir un grupo de acciones usando Python

La forma de crear un grupo de acciones en Python es utilizar una plataforma de terceros. Jukuan está disponible actualmente. Compare Jukuan, Youkuan y Dakuan (que ha cerrado). Todos son similares, no importa cuál elija.

Aunque estas plataformas son similares, el código no se puede simplemente copiar y pegar porque las bibliotecas de funciones subyacentes son diferentes. Es posible que una función no se pueda usar en otras plataformas. Simplemente copiándola en Python. Su propia computadora no funcionará.

La idea del código es ajustar las posiciones al final de cada mes, seleccionar las acciones con menor capitalización de mercado, eliminar las acciones ST/*ST/suspendidas/de límite alto y luego seleccionar las acciones con menor capitalización de mercado. 10 acciones con la capitalización de mercado más pequeña. El punto de referencia para la comparación es el índice compuesto GEM, y veamos los resultados.

El método de recopilación de datos de construcción de Python es:

Aquí, necesitamos descargar datos de stock dentro de un cierto rango histórico para el siguiente paso. Aquí se descargan los datos históricos diarios de la hora de inicio de 20160101 y la hora de finalización del rango de tiempo de ejecución del código.

Aquí tienes tushare como ejemplo. tushare tiene dos métodos para obtener datos históricos.

El primer método consiste en obtener todos los datos históricos iterando los días de negociación históricos. Suponiendo que se obtienen tres años de datos históricos, lo que generalmente equivale a unos 220 días hábiles al año, se requieren más de 660 solicitudes en tres años. Si utiliza este método, solo le llevará más de 1 minuto descargar los datos.

El segundo método consiste en obtener todos los datos históricos iterando sobre todos los símbolos bursátiles. Hay aproximadamente 3.800 existencias y se requieren más de 3.800 solicitudes. Sin embargo, cuando los puntos son limitados, el número máximo de solicitudes por minuto es 500, lo que significa que se necesitan al menos 8 minutos para descargar los datos.

Teóricamente, si obtienes un rango histórico superior a 17,3 años, usar el primer método es más rápido que usar el segundo método.