国内沪深股市的股票策略分析的简单案例
最近学习了一段时间的python，觉得用来做股票策略分析还是挺有趣的，因此参考网上的一些例子，以及tushare工具指南，编写了一个功能简单的股票策略分析程序，抛砖引玉，欢迎交流哦：
“””
股票市值–低价-策略选股，最小市值的(k1,k2)倍之间的股票列表
建议每天收盘后分析
@author: 488361685@
“””
import tushare as ts
import pandas as data_f
import datetime
import csv
today=datetime.date.today()
filename=”e:\test\自选股数据\当天所有数据%s.csv” % (today) # 写入当前全部数据write csv file
data_f01=ts.get_today_all()
data_f01.to_csv(filename,sep=’,’)
nmc_min=200000
code_min=0
nmc_max=200000
code_max=0
for index, row in data_f01.iterrows(): # 找到市盈率per>0的最小流通市值nmc–默认单位：万元
if row[‘nmc’] < 10:
continue;
elif (600000 <= int(row[‘code’]) <= 603999) or (300001 <= int(row[‘code’]) <= 300999) or (1 <= int(row[‘code’]) <= 2999) :
if (row[‘nmc’] < nmc_min) and (row[‘per’]>0):
nmc_min=row[‘nmc’]
code_min=row[‘code’]
elif (row[‘nmc’]>nmc_max):
nmc_max=row[‘nmc’]
code_max=row[‘code’]
else:
continue;
else:
continue;
nmc_min_yi=nmc_min/10000 # 单位–万元–>亿元
nmc_max_yi=nmc_max/10000
print(‘\n最小市值股票代码为(%s)’ % code_min, ‘最小市值为(%.2f)亿元’ % nmc_min_yi)
print(‘最大市值股票代码为(%s)’ % code_max, ‘最大市值为(%.2f)亿元’ % nmc_max_yi)
k1=1.2 # 最小市值倍率底部
k2=20 # 最小市值倍率顶部
k3=20 # 股价＜20元
csv_file=open(filename)
csv_lines=csv.reader(csv_file) #逐行读取csv数据
data_small=[] #创建列表准备接收csv各行数据
num_small=0
num_big=0
num_turnover=0
for one_line in csv_lines:
if one_line[15] == str(‘nmc’):
data_small.append(one_line) # 逐行写入新列表–参数说明行
elif (600000 <= int(row[‘code’]) <= 603999) or (300001 <= int(row[‘code’]) <= 300999) or (1 <= int(row[‘code’]) <= 2999) :
if (k1*nmc_min) < float(one_line[15]) < (k2*nmc_min) and (1 < float(one_line[12]) < 50) : # 小市值、正-低市盈率
if (1 < float(one_line[4]) < 20) and ((7 < float(one_line[10]) < 20)): # 低价1-20元，换手率7-20
data_small.append(one_line) # 逐行写入新列表
num_small=num_small+1
else:
num_turnover=num_turnover+1
pass
else:
num_big=num_big+1
continue;
else:
continue;
print(‘\n筛选后的小市值股票数量为(%s)个’ % num_small, ‘筛选后的剩余股票数量为(%s)个’ % num_big)
print(‘换手率不合适股票数量为(%s)个’,num_turnover)
filename_small=”e:\test\自选股数据\当天所有数据-市值per-%s.csv” % (today) # 写入小市值csv表格
data_small01=data_f.DataFrame(data_small)
data_small01.to_csv(filename_small,sep=’,’)
