用聚宽量化炒股-5获取数据函数-7）获取指数成分股权重函数get_index_weights、获取行业成分股代码函数get_industry_stocks
1.get_index_weights(index_id,date=None)
可以获取一个指数给定日期在平台可交易的成分股权重。
该函数返回值为DataFrame对象。
get_index_weights('000134.XSHG')| date | weight | display_name | |
|---|---|---|---|
| code | |||
| 600000.XSHG | 2021-09-30 | 5.872 | 浦发银行 |
| 600015.XSHG | 2021-09-30 | 1.905 | 华夏银行 |
| 600016.XSHG | 2021-09-30 | 4.623 | 民生银行 |
| 600036.XSHG | 2021-09-30 | 15.167 | 招商银行 |
| 601988.XSHG | 2021-09-30 | 3.572 | 中国银行 |
| 601398.XSHG | 2021-09-30 | 9.076 | 工商银行 |
| 601166.XSHG | 2021-09-30 | 14.075 | 兴业银行 |
| 601998.XSHG | 2021-09-30 | 0.777 | 中信银行 |
| 601328.XSHG | 2021-09-30 | 6.870 | 交通银行 |
| 601009.XSHG | 2021-09-30 | 2.516 | 南京银行 |
| 601169.XSHG | 2021-09-30 | 3.586 | 北京银行 |
| 601939.XSHG | 2021-09-30 | 2.228 | 建设银行 |
| 601288.XSHG | 2021-09-30 | 4.694 | 农业银行 |
| 601818.XSHG | 2021-09-30 | 3.116 | 光大银行 |
| 600908.XSHG | 2021-09-30 | 0.482 | 无锡银行 |
| 601229.XSHG | 2021-09-30 | 4.039 | 上海银行 |
| 603323.XSHG | 2021-09-30 | 0.365 | 苏农银行 |
| 600919.XSHG | 2021-09-30 | 3.821 | 江苏银行 |
| 601128.XSHG | 2021-09-30 | 0.976 | 常熟银行 |
| 601997.XSHG | 2021-09-30 | 0.959 | 贵阳银行 |
| 600926.XSHG | 2021-09-30 | 2.460 | 杭州银行 |
| 601838.XSHG | 2021-09-30 | 1.428 | 成都银行 |
| 601860.XSHG | 2021-09-30 | 0.339 | 紫金银行 |
| 600928.XSHG | 2021-09-30 | 0.325 | 西安银行 |
| 601916.XSHG | 2021-09-30 | 1.649 | 浙商银行 |
| 601187.XSHG | 2021-09-30 | 0.127 | 厦门银行 |
| 601577.XSHG | 2021-09-30 | 0.555 | 长沙银行 |
| 601077.XSHG | 2021-09-30 | 1.328 | 渝农商行 |
| 601658.XSHG | 2021-09-30 | 3.071 | 邮储银行 |
2.get_industry_stocks(industry_code,date=None)
1)industry_code为行业代码，常用的行业代码如下：
A01:农业
A02:林业
A03:畜牧业
A04:渔业
A05:农林牧渔服务业
B06:煤炭开采和洗选业
B07:石油和天然气开采业
B08:黑色金属矿采选业
B09:有色金属矿采选业
C13:农副食品加工业
C14:食品制造业
C15:酒、饮料和精制茶制造业
C16:烟草制造业
C27:医药制造业
C28:化学纤维制造业
C33:金属制品业
C34:通用设备制造业
C35:专用设备制造业
C36:汽车制造业
2）实例
stocks=get_industry_stocks('C35')
print("专用设备制造业的股票代码（前十个）：\n",stocks[:10])专用设备制造业的股票代码（前十个）：['000157.XSHE', '000425.XSHE', '000519.XSHE', '000528.XSHE', '000576.XSHE', '000584.XSHE', '000622.XSHE', '000680.XSHE', '000821.XSHE', '000852.XSHE']
df1=history(10,unit='1d',field='close',security_list=stocks,df=True,skip_paused=False,fq='pre')
print("专用设备制造业近10个交易日的收盘价信息：\n",df1)专用设备制造业近10个交易日的收盘价信息：000157.XSHE 000425.XSHE ... 688718.XSHG 688789.XSHG 2021-10-13 7.97 6.37 ... 28.92 226.22 2021-10-14 7.95 6.32 ... 28.23 222.06 2021-10-15 7.83 6.19 ... 28.20 235.00 2021-10-18 7.88 6.24 ... 27.54 242.95 2021-10-19 8.02 6.26 ... 27.39 236.85 2021-10-20 7.87 6.22 ... 27.70 249.40 2021-10-21 7.87 6.16 ... 26.72 248.40 2021-10-22 8.05 6.23 ... 26.87 248.30 2021-10-25 7.94 6.14 ... 26.92 247.32 2021-10-26 7.91 6.13 ... 28.80 238.00[10 rows x 305 columns]
df2=get_fundamentals(query(valuation.pe_ratio,valuation.turnover_ratio).filter(valuation.code.in_(stocks),'2021-10-20'))
df2
| pe_ratio | turnover_ratio | |
|---|---|---|
| 0 | 8.4613 | 0.6259 |
| 1 | 8.7786 | 0.5666 |
| 2 | 65.9864 | 4.6937 |
| 3 | 7.8449 | 0.5718 |
| 4 | 7.0036 | 1.7086 |
| 5 | -151.0251 | 0.4846 |
| 6 | -362.6703 | 1.8982 |
| 7 | 31.2919 | 0.7847 |
| 8 | 79.0214 | 7.8086 |
| 9 | 199.5745 | 3.0602 |
| 10 | 97.6261 | 1.0075 |
| 11 | 23.1383 | 1.1457 |
| 12 | 87.9597 | 1.8553 |
| 13 | 31.5490 | 6.5315 |
| 14 | -27.9172 | 0.6673 |
| 15 | -25.1328 | 0.8454 |
| 16 | 50.5012 | 11.2687 |
| 17 | 16.6150 | 2.2110 |
| 18 | 15.2558 | 1.3497 |
| 19 | 16.9130 | 1.0780 |
| 20 | -60.6486 | 2.2315 |
| 21 | -6.9042 | 2.3257 |
| 22 | 71.8754 | 0.5642 |
| 23 | 41.2302 | 1.3140 |
| 24 | 22.3926 | 1.0926 |
| 25 | 64.8253 | 1.2288 |
| 26 | -25.2365 | 1.2045 |
| 27 | 26.4986 | 0.7009 |
| 28 | -2.2398 | 6.0219 |
| 29 | 282.0672 | 0.8187 |
| ... | ... | ... |
| 270 | 54.5752 | 3.6660 |
| 271 | 33.3236 | 2.9037 |
| 272 | 37.0342 | 3.4804 |
| 273 | 40.2639 | 0.2821 |
| 274 | 31.9454 | 0.7590 |
| 275 | 72.6667 | 0.4269 |
| 276 | 29.4263 | 2.9578 |
| 277 | 60.7105 | 3.5705 |
| 278 | 50.4121 | 5.4333 |
| 279 | 15.7812 | 1.8473 |
| 280 | 101.4270 | 5.0530 |
| 281 | 27.1962 | 1.5706 |
| 282 | 83.2794 | 1.3937 |
| 283 | 134.5781 | 1.8295 |
| 284 | 48.5438 | 1.6657 |
| 285 | 63.8378 | 2.9531 |
| 286 | 94.2790 | 4.6006 |
| 287 | 128.7630 | 1.7100 |
| 288 | 40.1608 | 0.5127 |
| 289 | 32.8936 | 8.1093 |
| 290 | 70.5300 | 4.7539 |
| 291 | 126.5265 | 1.1235 |
| 292 | 36.8901 | 2.7940 |
| 293 | 68.7048 | 6.2447 |
| 294 | 31.5774 | 13.7445 |
| 295 | 24.3303 | 2.3483 |
| 296 | 77.9551 | 1.1196 |
| 297 | 53.7759 | 4.3020 |
| 298 | 83.4447 | 4.1476 |
| 299 | 87.4775 | 1.0827 |
300 rows × 2 columns
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(df2['pe_ratio'],'-b')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(df2['turnover_ratio'],'-r')
plt.show()
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