Python量化炒股的获取数据函数—get_concept_stocks()

简介: Python量化炒股的获取数据函数—get_concept_stocks()

Python量化炒股的获取数据函数—get_concept_stocks()
利用get_concept_stocks()函数可以获取一个概念板块给定日期在平台可交易的成分股列表,其语法格式如下:

get_concept_stocks(concept_code, date=None)

各项参数的意义
参数date和返回值,都与get_index_stocks()函数相同。

参数concept_code是概念板块代码。概念板块代码有很多,常用概念板块代码及意义如下。

概念板块
概念代码 概念名称 起始日期
SC0001 石墨烯 2016-07-31
SC0002 阿里 2016-07-31
SC0003 腾讯 2017-12-26
SC0004 百度 2018-06-11
SC0005 华为 2018-12-24
SC0006 今日头条 2020-04-16
SC0007 拼多多 2020-11-05
SC0008 安防 2016-07-31
SC0009 车联网 2016-07-31
SC0010 互联网金融 2016-08-09
SC0011 网络游戏 2016-07-31
SC0012 物联网 2016-07-31
SC0013 在线教育 2016-07-31
SC0014 工业互联网 2018-02-12
SC0015 电力物联网 2019-03-12
SC0016 数据中心 2020-03-18
SC0017 超级电容 2016-07-31
SC0018 节能照明 2016-07-31
SC0019 苹果 2016-07-31
SC0020 汽车电子 2016-07-31
SC0021 区块链 2016-07-31
SC0022 人工智能 2016-07-31
SC0023 无人驾驶 2016-07-31
SC0024 虚拟现实 2016-07-31
SC0025 移动支付 2016-07-31
SC0026 无线充电 2016-08-12
SC0027 微信小程序 2017-01-09
SC0028 无人零售 2017-07-05
SC0029 人脸识别 2017-08-17
SC0030 小米 2018-01-19
SC0031 富士康 2018-02-12
SC0032 独角兽 2018-03-05
SC0033 边缘计算 2019-03-05
SC0034 数字货币 2019-09-25
SC0035 网约车 2016-10-12
SC0036 跨境电商 2016-07-31
SC0037 冷链物流 2016-07-31
SC0038 共享单车 2016-12-19
SC0039 新零售 2017-06-02
SC0040 免税店 2020-06-01
SC0041 社区团购 2020-11-30
SC0042 充电桩 2016-07-31
SC0043 锂电池 2016-07-31
SC0044 特斯拉 2016-07-31
SC0045 宁德时代 2018-03-09
SC0046 3D打印 2016-07-31
SC0047 5G 2016-07-31
SC0048 OLED 2016-07-31
SC0049 大飞机 2016-07-31
SC0050 大数据 2016-07-31
SC0051 芯片 2016-07-31
SC0052 国产软件 2016-07-31
SC0053 机器人 2016-07-31
SC0054 基因测序 2016-07-31
SC0055 集成电路 2016-07-31
SC0056 燃料电池 2016-07-31
SC0057 网络安全 2016-07-31
SC0058 无人机 2016-07-31
SC0059 医疗器械 2016-07-31
SC0060 云计算 2016-07-31
SC0061 国产操作系统 2019-05-22
SC0062 胎压监测 2019-12-06
SC0063 MiniLED 2019-12-17
SC0064 中芯国际 2020-07-06
SC0065 智慧城市 2016-07-31
SC0066 智能穿戴 2016-07-31
SC0067 智能电网 2016-07-31
SC0068 智能家居 2016-07-31
SC0069 智能医疗 2016-07-31
SC0070 智能音箱 2017-11-20
SC0071 智能交通 2017-11-20
SC0072 语音技术 2017-11-20
SC0073 数字孪生 2019-03-19
SC0074 ETC 2019-07-05
SC0075 无线耳机 2019-11-04
SC0076 参股券商 2016-07-31
SC0077 蚂蚁金服 2016-10-12
SC0078 禽流感 2016-07-31
SC0079 生物疫苗 2016-07-31
SC0080 超级真菌 2019-04-10
SC0081 食品安全 2016-07-31
SC0082 杭州亚运会 2016-07-31
SC0083 PM2.5 2016-07-31
SC0084 风电 2016-07-31
SC0085 固废处理 2016-07-31
SC0086 光伏 2016-07-31
SC0087 节能环保 2016-07-31
SC0088 污水处理 2016-07-31
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SC0092 文化传媒 2016-07-31
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SC0112 新疆振兴 2016-07-31
SC0113 民营医院 2016-07-31
SC0114 核电 2016-07-31
SC0115 可燃冰 2017-05-18
SC0116 燃料乙醇 2017-09-14
SC0117 京津冀一体化 2016-07-31
SC0118 雄安新区 2017-04-05
SC0119 特色小镇 2017-06-02
SC0120 长三角一体化 2019-05-14
SC0121 三胎 2021-06-01
SC0122 农村电商 2016-07-31
SC0123 农机 2016-07-31
SC0124 生态农业 2016-07-31
SC0125 土地流转 2016-07-31
SC0126 乡村振兴 2018-02-05
SC0127 电子竞技 2016-10-12
SC0128 体育产业 2016-07-31
SC0129 足球 2016-07-31
SC0130 氟化工 2016-07-31
SC0131 新材料 2016-07-31
SC0132 养老 2016-07-31
SC0133 健康中国 2016-07-31
SC0134 生物医药 2016-07-31
SC0135 医药电商 2016-07-31
SC0136 青蒿素 2019-06-18
SC0137 眼科医疗 2019-11-25
SC0138 口罩 2020-01-20
SC0139 辅助生殖 2021-04-27
SC0140 天然气 2016-07-31
SC0141 页岩气 2016-07-31
SC0142 煤化工 2016-07-31
SC0143 特钢 2016-07-31
SC0144 稀缺资源 2016-07-31
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SC0152 猪肉 2016-08-09
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SC0161 啤酒 2018-01-12
SC0162 煤炭 2020-12-18
SC0163 黄金 2016-08-09
SC0164 钴 2017-02-22
SC0165 盐湖提锂 2021-05-20
SC0166 草甘膦 2016-08-09
SC0167 钛白粉 2016-08-09
SC0168 石墨电极 2017-12-08
SC0169 磷化工 2019-07-12
SC0170 可降解塑料 2020-08-04
SC0171 水泥 2018-01-08
SC0172 航运 2020-03-17
SC0173 柔性屏 2019-02-13
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SC0219 转融券标的 2016-07-31
SC0220 能源互联网 2016-07-31
SC0221 迪士尼 2016-07-31
SC0222 金融IC 2016-07-31
显示某概念板块的成分股代码及应用

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:

stocks = get_concept_stocks('SC0058')
print('无人机概念板块的所有股票代码:\n', stocks)

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

显示无人机概念板块的所有股票的近12个交易日的收盘价信息,具体代码如下:

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
df1 = history(12, unit='1d', field='close', security_list=stocks, df=True, skip_paused=False, fq='pre')
print('无人机概念板块的所有股票近12个交易日的收盘价信息:\n', df1)

单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:

image.png

还可以显示无人机概念板块的所有板块的所有股票的单个交易日的财务数据,具体代码如下:

myq1 = query(valuation).filter(valuation.code.in_(stocks))
df2 =get_fundamentals(myq1, '2024-04-26')
df2

单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:

image.png

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