利用python创建自定义的股票指数

Akshare模块需要自行安装，请阅读官方文档。这里选用Akshare接口是因为Tushare需要注册账户，更加麻烦。

"""
Created on Thu May 13 23:02:01 2021@author: Great World
"""
import akshare as ak
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# import restart_day = '2020-01-01'
start_dat_2 = start_day[0:4] + start_day[5:7] + start_day[8:10]
end_day = None# code_list_df = read_excel('')
code_list = ['000002','300759']'''
最重要的问题是要解决个股停牌的数据缺失
解决方法如下：
创建几个个df分别存放计算指数需要的数据（如市值、价格、成交量）
其index是不会停牌的指数的日期
在这个index里存放全部股票的数据，向前填充缺失数据 ffill
然后用这个df来计算我们指数的结果
'''# 大盘历史数据，用于提取所有交易日的日期作为df的index
sh_index_daily_df = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")  # get data
sh_index_daily_df = sh_index_daily_df[sh_index_daily_df.index >= start_day] # select data
df_index = sh_index_daily_df.index# 存放每只股票各种数据的df
price_df = pd.DataFrame(index = df_index)
market_value_df = pd.DataFrame(index = df_index)
value_ratio_df = pd.DataFrame(index = df_index)
vol_df = pd.DataFrame(index = df_index)
outcome_index = pd.DataFrame(index = df_index)# 从akshare接口获得个股的市值、价格等计算指数需要的数据
for code in code_list:if str(code)[0:2] == '60' or str(code)[0:2] == '68':code = 'sh'+codeelse:code = 'sz'+codestock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date = start_dat_2, adjust="qfq")price_df.insert(0, code, stock_df['close'])market_value_df.insert(0, code, stock_df['outstanding_share']*stock_df['close'])# 流通股*收盘价=流通市值vol_df.insert(0, code, stock_df['volume'])
market_value_df['sum'] = market_value_df.sum(axis=1)# 补全缺失数据
price_df = price_df.ffill()
market_value_df = market_value_df.ffill()
vol_df = vol_df.ffill()'''
每个成分股的份额占总份额的比例 乘以成分股的收盘价
其和就是指数当天的的值如果要换算法，比如用成交量作为权重，或者权重平均
只需修改这部分的算法即可
'''for code in code_list:if str(code)[0:2] == '60' or str(code)[0:2] == '68':code = 'sh'+codeelse:code = 'sz'+codevalue_ratio_df.insert(0, code, market_value_df[code]/market_value_df['sum'])outcome_index.insert(0, code, value_ratio_df[code]*price_df[code])outcome_index['sum'] = outcome_index.sum(axis=1)  # 指数的值# Plot
left = 0.037
width = 0.938
bottom = 0.055
height = 0.9
rect_line = [left, bottom, width, height]
fig1 = plt.figure(figsize=(18, 9))
ax0 = fig1.add_axes(rect_line)
ax0.plot(outcome_index['sum'])

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