CnOpenData 基金后复权行情

最新推荐文章于 2025-11-28 18:27:04 发布
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1998.04.07-2023.10.13

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基金后复权行情-英文字段基金后复权行情-中文字段
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OPEN_PRICE今开盘
HIGHEST_PRICE最高价
LOWEST_PRICE最低价
CLOSE_PRICE收盘价
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样本数据

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数据更新频率

年度更新，特殊需求另行联系

量化回测中等比前复权与后复权
木头大左的博客
05-19 509
例如，某只股票在初始价格为10元，之后进行了一次每10股送5股的分红，那么经过等比前复权处理后，股票价格会相应地调整为[10÷(1 + 5/10) = 6.67]元，这样就能更真实地反映股票的实际价值走势。比如，一只股票当前价格是20元，经过多次分红和配股后，通过后复权计算，可以得出该股票在过去某个时间点的“真实价格”，从而帮助投资者更准确地评估投资收益。通过等比前复权处理后，发现股票A的价格在过去5年中呈现出稳步上升的趋势，虽然期间有一些波动，但总体上反映了公司的稳定发展。
CnOpenData 基金前复权行情
CnOpenData_wj的博客
07-09 952
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票后复权月行情表
CnOpenData_wj的博客
07-30 469
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票后复权日行情表
CnOpenData_wj的博客
07-30 419
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票后复权年行情表
CnOpenData_wj的博客
08-09 920
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票后复权季行情表
CnOpenData_wj的博客
08-09 661
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票后复权周行情表
CnOpenData_wj的博客
07-30 463
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票后复权因子表
CnOpenData_wj的博客
07-30 490
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData 股票前复权日行情表
CnOpenData_wj的博客
05-15 323
年度更新，特殊需求另行联系。
CnOpenData港股上市公司复权行情数据
CnOpenData_wj的博客
09-23 877
截至2025年9月（可根据需要进行更新）
量化交易-数据采集-后复权股票历史行情（东财2022）
01-20
本资源提供了A股上市公司2022年的后复权股票历史行情数据，这些数据对于进行回测、策略开发和市场分析至关重要。后复权是一种调整股票价格的方法，它考虑了公司股票的分红、送股等因素，使得投资者可以更准确地了解...
深证创业板板股票日线数据，原始价前复权后复权三种价格数据集
07-03
本数据集名为“深证创业板板股票日线数据，原始价前复权后复权三种价格数据集”，包含的是深证创业板市场中636支股票从某个起始日期到2017年05月08日的日线数据。这些数据对于进行量化交易、股票时间序列分析以及...
区块链在电子发票中的防伪验证
2509_93946509的博客
11-28 349
区块链发票最硬核的优势在于三大特性：首先是分布式存储，发票数据不再局限于税务局中央服务器，而是分散存储在成千上万个节点上，想要篡改数据除非能同时控制超过51%的节点，这在实际操作中基本不可能；具体到技术实现，通常是这样操作的：当企业开具电子发票时，系统会自动生成包含发票核心数据的哈希值，这个哈希值就像人的指纹一样具有唯一性。有个真实案例是某电商平台做的测试，他们把每天产生的十几万张电子发票全部上链，结果报销审核时间从原来的平均3天缩短到了2小时。三是与数字货币结合，实现发票流与资金流的自动核销。
区块链在金融中的Polygon
2509_93956799的博客
11-28 306
它用一种务实且高效的方案，解决了当下最迫切的“贵和慢”的痛点，实实在在地推动了DeFi、NFT、GameFi等领域的爆发式增长。虽然前有主网升级（以太坊2.0），后有各路Layer 2追兵，但Polygon凭借其先发优势、庞大的生态和极佳的开发者体验，已经在市场中占据了牢固的一席之地。这种极低的迁移成本，让它在短时间内吸引了海量的开发者和项目方，形成了强大的网络效应。Polygon近乎为零的手续费，让这种小额、高频的金融交互成为了现实，直接催生了GameFi和社交金融（SocialFi）的繁荣。
第一轮征稿！2026年区块链技术与基础模型国际学术会议（BTFM 2026）
研发家学术平台的博客
11-27 812
2026年区块链技术与基础模型国际学术会议(BTFM2026)将于3月20-22日在中国深圳召开。会议由深圳大学主办，聚焦区块链与基础大模型的交叉创新，探讨其在去中心化智能、隐私计算等领域的应用。会议主题涵盖区块链协议、共识算法、分布式机器学习、大模型训练等方向。投稿要求英文论文不少于4页，查重率低于30%，截稿日期为2026年1月4日。录用论文将出版并提交EI和Scopus检索。会议汇聚全球专家学者，共同推动区块链与AI技术的融合发展。
ASTER
A2321161581的博客
11-26 405
ASTER 就像是一个核心基础设施公司的“股票”。如果你相信未来区块链之间的互通会越来越频繁，认为 Stargate 这个“枢纽”能成为行业龙头，并且愿意长期持有，那么 ASTER 就是一个值得关注的投资标的。你买的是整个生态系统发展的“未来”。你需要明白，它价格波动会很大，受整个市场情绪影响严重，而且行业竞争非常残酷。
德克萨斯州 500 万美元购入贝莱德 IBIT：DAT 哑火后，SBR 能接棒重燃吗？
TechubNews的博客
11-26 945
在接连经历两次「黑五」暴跌后，比特币几乎抹平了过去半年的涨幅，市场陷入刺骨严寒。然而，回暖的力量似乎正从四面八方涌来：从 12 月降息预期的持续升温，到各类山寨币 ETF 的相继获批，如今，这股暖流更是蔓延至美国州级的「战略比特币储备」（SBR）之上。今日凌晨，德克萨斯州区块链协会主席 Lee Bratcher 宣布，该州正式启动比特币储备计划，并已完成首笔价值 500 万美元的贝莱德比特币现货ETF（IBIT）购买。这一刻，冰冷的市场情绪，仿佛听到了冰层碎裂的清脆回响。
区块链 - 铸币、转账实例介绍solidity
最新发布
2401_82851462的博客
11-28 763
学了这个，就掌握了“发币 + 转账”两大核心机制！
前复权和后复权怎么区分
07-12
在股票交易中，**复权**是为了消除由于分红、送股、配股等行为导致的股价“断层”现象，使得历史价格能够更真实地反映股票的长期走势。常见的两种复权方式是：**前复权（Forward Adjustment）** 和 **后复权（Backward Adjustment）**。 --- ## ✅ 前复权（Forward Adjustment） ### 定义： 前复权是以当前的分红、送股等信息为基准，**将历史价格向当前价格方向调整**，即保持当前价格不变，把过去的价格根据除权比例进行调整。 ### 特点： - 当前收盘价不变。 - 历史价格被调低（如果分红或送股）。 - 技术分析常用前复权价格，因为最新的价格是真实的，便于交易决策。 ### 举个例子： 某股票在除权日前收盘价是 20 元，每10股送10股（1:1送股），则除权价理论上为 10 元。 使用前复权时： - 除权日当天及以后的价格不变。 - 除权日前的历史价格全部打对折，比如之前的 20 元变成 10 元。 --- ## ✅ 后复权（Backward Adjustment） ### 定义： 后复权是以最早的历史数据为基准，**将未来所有价格向上调整**，以体现分红和送股带来的总收益。 ### 特点： - 最早的历史价格不变。 - 所有后续价格都根据分红、送股等因素放大。 - 用于计算长期投资回报率时更准确。 ### 举个例子： 同样的情况：除权前 20 元，送股后理论价 10 元。 使用后复权时： - 除权日前的价格不变。 - 除权日后价格乘以 2，比如现在的 10 元变成 20 元。 --- ## 🧮 如何用 Python 实现前复权与后复权？ 以下是一个基于 `pytdx` 获取除权因子，并实现前复权和后复权的示例代码： ```python import pandas as pd from pytdx.hq import TdxHq_API api = TdxHq_API() def get_xdxr_and_adjust(stock_code, market_code=1): with api.connect(): # 获取除权除息信息 xdxr = api.get_xdxr_info(market_code, stock_code) # 添加日期字段 xdxr['date'] = pd.to_datetime(xdxr[['year', 'month', 'day']]) xdxr.set_index('date', inplace=True) xdxr.sort_index(inplace=True) # 获取历史K线数据（假设取日线） bars = api.get_security_bars(9, market_code, stock_code, 0, 800) df = pd.DataFrame(bars) df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']) df.set_index('datetime', inplace=True) # 拼接除权因子 df = df.join(xdxr[['category', 'fenhong', 'songzhuangu']], how='left') # 计算复权因子（这里简化处理） df['factor'] = (df['fenhong'].fillna(0) / 10 + df['songzhuangu'].fillna(0) / 10 + 1).cumprod() # 前复权：用当前因子去除历史价格 df['close_forward'] = df['close'] / df['factor'].iloc[-1] # 后复权：用初始因子乘上当前价格 df['close_backward'] = df['close'] * df['factor'] return df[['close', 'close_forward', 'close_backward']] ``` 调用示例： ```python result = get_xdxr_and_adjust('600300', 1) print(result.tail()) ``` --- ## ✅ 图解区别 | 类型 | 谁不变 | 谁变 | 应用场景 | |----------|--------------|----------------|------------------------| | 前复权 | 当前价格 | 历史价格调低 | 技术分析、策略回测 | | 后复权 | 历史价格 | 当前价格调高 | 长期收益率、资产增值分析 | --- ###
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