IPO新股列表new_share

  • 1  从数据接口取出new_share（由于限制，分两次取再合并）

    • 1.1  20000101到20150101
    • 1.2  20150101到20210101
    • 1.3  将二者合并
  • 2  分析筹集资金
    • 2.1  选出募集资金前20的公司
    • 2.2  按基金数额画频数直方图
    • 2.3  小于80的基金按数额画频数直方图
    • 2.4  小于50的基金按数额画频数直方图
    • 2.5  小于30的基金按数额画频数直方图
  • 3  分析盈利
    • 3.1  选出市盈率最小的前20公司
    • 3.2  按盈利多少画频数直方图
    • 3.3  小于200的盈利画频数直方图
    • 3.4  小于150的盈利画频数直方图

1. 基础信息



import pandas as pd
import tushare as ts
from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

date_1 = '19600101'
date_2 = '19800101'
### 在2000年之前没有数据
date_3 = '20000101'
date_4 = '20150101'
date_5 = '20210101'

2. 从数据接口取出new_share（由于限制，分两次取再合并）

2.1 20000101到20150101

# 由于每次限制取2000条，这里分两次取出来
pro = ts.pro_api()df = pro.new_share(start_date = date_3, end_date = date_4)
df.head()
ts_code sub_code name ipo_date issue_date amount market_amount price pe limit_amount funds ballot
0 603889.SH 732889 新澳股份 20141223 20141231 2668.0 2401.2 17.95 21.63 1.0 4.7891 0.43
1 603017.SH 732017 园区设计 20141222 20141231 1500.0 1350.0 29.97 22.88 0.6 4.4955 0.55
2 603636.SH 732636 南威软件 20141222 20141230 2500.0 2250.0 14.95 22.96 1.0 3.7375 0.40
3 002736.SZ 002736 国信证券 20141219 20141229 120000.0 60000.0 5.83 22.97 36.0 69.9600 1.80
4 002738.SZ 002738 中矿资源 20141219 20141230 3000.0 2700.0 7.57 22.98 1.2 2.2710 0.40 
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1082 entries, 0 to 1081
Data columns (total 12 columns):#   Column         Non-Null Count  Dtype
---  ------         --------------  -----  0   ts_code        1082 non-null   object 1   sub_code       1082 non-null   object 2   name           1082 non-null   object 3   ipo_date       1082 non-null   object 4   issue_date     1082 non-null   object 5   amount         1082 non-null   float646   market_amount  1082 non-null   float647   price          1082 non-null   float648   pe             1082 non-null   float649   limit_amount   1082 non-null   float6410  funds          1082 non-null   float6411  ballot         1082 non-null   float64
dtypes: float64(7), object(5)
memory usage: 101.6+ KB

2.2 20150101到20210101

pro = ts.pro_api()df_2 = pro.new_share(start_date = date_4, end_date = date_5)
df_2.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1369 entries, 0 to 1368
Data columns (total 12 columns):#   Column         Non-Null Count  Dtype
---  ------         --------------  -----  0   ts_code        1369 non-null   object 1   sub_code       1369 non-null   object 2   name           1369 non-null   object 3   ipo_date       1369 non-null   object 4   issue_date     1369 non-null   object 5   amount         1369 non-null   float646   market_amount  1369 non-null   float647   price          1369 non-null   float648   pe             1369 non-null   float649   limit_amount   1369 non-null   float6410  funds          1369 non-null   float6411  ballot         1369 non-null   float64
dtypes: float64(7), object(5)
memory usage: 128.5+ KB

2.3 将二者合并

frames = [df, df_2]data = pd.concat(frames, ignore_index = True)
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2451 entries, 0 to 2450
Data columns (total 12 columns):#   Column         Non-Null Count  Dtype
---  ------         --------------  -----  0   ts_code        2451 non-null   object 1   sub_code       2451 non-null   object 2   name           2451 non-null   object 3   ipo_date       2451 non-null   object 4   issue_date     2451 non-null   object 5   amount         2451 non-null   float646   market_amount  2451 non-null   float647   price          2451 non-null   float648   pe             2451 non-null   float649   limit_amount   2451 non-null   float6410  funds          2451 non-null   float6411  ballot         2451 non-null   float64
dtypes: float64(7), object(5)
memory usage: 229.9+ KB

data.head()
ts_code sub_code name ipo_date issue_date amount market_amount price pe limit_amount funds ballot
0 603889.SH 732889 新澳股份 20141223 20141231 2668.0 2401.2 17.95 21.63 1.0 4.7891 0.43
1 603017.SH 732017 园区设计 20141222 20141231 1500.0 1350.0 29.97 22.88 0.6 4.4955 0.55
2 603636.SH 732636 南威软件 20141222 20141230 2500.0 2250.0 14.95 22.96 1.0 3.7375 0.40
3 002736.SZ 002736 国信证券 20141219 20141229 120000.0 60000.0 5.83 22.97 36.0 69.9600 1.80
4 002738.SZ 002738 中矿资源 20141219 20141230 3000.0 2700.0 7.57 22.98 1.2 2.2710 0.40 
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1082 entries, 0 to 1081
Data columns (total 12 columns):#   Column         Non-Null Count  Dtype
---  ------         --------------  -----  0   ts_code        1082 non-null   object 1   sub_code       1082 non-null   object 2   name           1082 non-null   object 3   ipo_date       1082 non-null   object 4   issue_date     1082 non-null   object 5   amount         1082 non-null   float646   market_amount  1082 non-null   float647   price          1082 non-null   float648   pe             1082 non-null   float649   limit_amount   1082 non-null   float6410  funds          1082 non-null   float6411  ballot         1082 non-null   float64
dtypes: float64(7), object(5)
memory usage: 101.6+ KB

3. 分析筹集基金

3.1 选出募集基金前20的公司

# 选出募集资金前20的公司data.sort_values(by='funds', ascending=False).head(20)
ts_code sub_code name ipo_date issue_date amount market_amount price pe limit_amount funds ballot
715 601288.SH 780288 农业银行 20100706 20100715 2557058.80 1031032.5 2.68 14.43 1000.0 685.2918 9.29
1001 601668.SH 780668 中国建筑 20090722 20090729 1200000.00 600000.0 4.18 51.29 700.0 501.6000 2.83
2276 601211.SH 780211 国泰君安 20150618 20150626 152500.00 106750.0 19.71 22.99 45.7 300.5775 1.57
1514 601138.SH 780138 工业富联 20180524 20180608 196953.00 100610.0 13.77 17.09 41.3 267.9600 0.34
1070 601898.SH 780898 中煤能源 20080125 20080201 152533.34 118213.3 16.83 43.71 9999.9 256.7136 0.73
1061 601186.SH 780186 中国铁建 20080226 20080310 245000.00 196000.0 9.08 30.56 9999.9 222.4600 0.64
686 601818.SH 780818 光大银行 20100810 20100818 700000.00 245000.0 3.10 16.40 240.0 217.0000 3.63
1120 688981.SH 787981 中芯国际 20200707 20200716 193846.00 25284.0 27.46 0.00 42.1 202.8550 0.21
982 601618.SH 780618 中国中冶 20090909 20090921 350000.00 226634.7 5.42 41.90 200.0 189.7000 1.18
846 601688.SH 780688 华泰证券 20100209 20100226 78456.13 54919.3 20.00 29.41 30.0 156.9123 14.43
926 601989.SH 780989 中国重工 20091207 20091216 199500.00 119700.0 7.38 42.14 100.0 147.2310 1.36
907 601299.SH 780299 中国北车 20091221 20091229 250000.00 162500.0 5.56 49.21 150.0 139.0000 1.33
325 601669.SH 780669 中国水电 20110927 20111018 300000.00 150000.0 4.50 15.00 150.0 135.0000 9.70
2306 601985.SH 780985 中国核电 20150602 20150610 389100.00 272370.0 3.39 22.29 116.7 131.9049 1.63
859 601106.SH 780106 中国一重 20100201 20100209 200000.00 100000.0 5.70 41.22 100.0 114.0000 4.98
1353 003816.SZ 003816 中国广核 20190812 20190826 504986.00 184252.0 2.49 14.60 75.7 111.6720 0.60
939 600999.SH 730999 招商证券 20091110 20091117 35854.61 28683.7 31.00 56.26 10.0 111.1493 1.01
998 601788.SH 780788 光大证券 20090804 20090818 52000.00 34080.1 21.08 58.56 30.0 109.6160 0.81
1382 688009.SH 787009 中国通号 20190710 20190722 180000.00 37800.0 5.85 18.80 25.2 106.8470 0.23
2071 601229.SH 780229 上海银行 20161102 20161116 60045.00 54041.0 17.77 8.26 18.0 106.7000 0.23

3.2 按基金数额画频数直方图

data.funds.hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x21436b3ebb0>

3.3 小于80的基金按数额画频数直方图

data[data.funds<80].funds.hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x21437341430>

3.4 小于50的基金按数额画频数直方图

data[data.funds<50].funds.hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x214373d6dc0>

3.5 小于30的基金按数额画频数直方图

data[data.funds<30].funds.hist() # 大部分funds都集中在5亿左右

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x214373cad00>

发现大部分基金数额都集中在5亿左右。

4. 分析盈利

4.1 选出市盈率最小的前20公司

# 选出市盈率最小的前20公司data.sort_values(by='pe').head(20)
ts_code sub_code name ipo_date issue_date amount market_amount price pe limit_amount funds ballot
1084 688185.SH 787185 康希诺 20200731 20200813 2480.0 697.0 209.71 0.00 0.45 10.6700 0.03
1140 688277.SH 787277 天智航 20200622 20200707 4190.0 1081.0 12.04 0.00 0.70 5.0830 0.04
1129 688180.SH 787180 君实生物 20200702 20200715 8713.0 2120.0 55.50 0.00 1.35 29.3560 0.04
1126 688165.SH 787165 埃夫特 20200703 20200715 13045.0 3720.0 6.35 0.00 2.45 12.6650 0.05
1120 688981.SH 787981 中芯国际 20200707 20200716 193846.0 25284.0 27.46 0.00 42.10 202.8550 0.21
1117 688256.SH 787256 寒武纪 20200708 20200720 4010.0 972.0 64.39 0.00 0.60 29.2770 0.04
1110 688561.SH 787561 奇安信 20200714 20200722 10194.0 2159.0 56.10 0.00 1.40 47.7610 0.04
1199 688126.SH 787126 沪硅产业 20200409 20200420 62007.0 13457.0 3.89 0.00 8.65 26.4430 0.10
1086 688339.SH 787339 亿华通 20200729 20200810 1763.0 461.0 76.65 0.00 0.25 0.0000 0.04
1229 688177.SH 787177 百奥泰 20200211 20200221 6000.0 1734.0 32.76 0.00 1.15 20.8940 0.05
1083 688313.SH 787313 仕佳光子 20200731 20200812 4600.0 1311.0 10.82 0.00 0.85 0.0000 0.03
1248 688266.SH 787266 泽璟制药 20200114 20200123 6000.0 1722.0 33.76 0.00 1.10 25.4090 0.05
1152 688520.SH 787520 神州细胞 20200609 20200622 5000.0 1430.0 25.64 0.00 0.95 21.0150 0.04
2142 601997.SH 780997 贵阳银行 20160804 20160816 50000.0 45000.0 8.49 6.08 15.00 42.4500 0.22
100 601225.SH 780225 陕西煤业 20140117 20140128 100000.0 15000.0 4.00 6.23 15.00 40.0000 4.87
2196 603528.SH 732528 多伦科技 20160421 20160503 5168.0 4651.2 9.45 6.41 1.90 4.8838 0.06
1486 002936.SZ 002936 郑州银行 20180907 20180919 60000.0 54000.0 4.59 6.50 18.00 27.5400 0.25
1024 002254.SZ 002254 烟台氨纶 20080616 20080625 3200.0 2560.0 18.59 6.67 2560.00 5.9488 0.08
1484 601577.SH 780577 长沙银行 20180912 20180926 34216.0 30794.0 7.99 6.97 10.20 27.3380 0.17
1963 601881.SH 780881 中国银河 20170111 20170123 60000.0 54000.0 6.81 7.02 18.00 40.8600 0.21

4.2 按盈利多少画频数直方图

data.pe.hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x214374f3880>

4.3 小于200的盈利画频数直方图

data[data.pe<200].pe.hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x214374ef5b0>

4.4 小于150的盈利画频数直方图

data[data.pe<150].pe.hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x214376d2790>


data.to_csv("new_share_20200821.csv")

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