量化学习第八天——获取某类股票

本文介绍了一套用于查询证券信息的API,包括获取指数成份股、行业成份股、概念成份股及所有标的信息等功能。通过这些API,用户可以方便地获取如沪深300指数成分股、特定行业的成分股列表等数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、get_index_stocks 获取指数成份股
> get_index_stocks(index_symbol, date=None)
获取一个指数给定日期在平台可交易的成分股列表,请点击指数列表查看指数信息
参数
index_symbol: 指数代码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’20151015’)或者datetime.date/datetime.datetime对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:

  1. 回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
  2. 研究模块: 默认是今天

返回
返回股票代码的list

示例

# 获取所有沪深300的股票
stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
log.info(stocks)

二、get_industry_stocks 获取行业成份股
> get_industry_stocks(industry_code, date=None)
获取在给定日期一个行业的所有股票,行业分类列表见数据页面行业概念数据。

参数
industry_code: 行业编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’20151015’)或者datetime.date/datetime.datetime对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:

  1. 回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
  2. 研究模块: 默认是今天

返回
返回股票代码的list

示例

# 获取计算机/互联网行业的成分股
stocks = get_industry_stocks('I64')

三、get_concept_stocks 获取概念成份股
> get_concept_stocks(concept_code, date=None)
参数
concept_code: 概念板块编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’20151015’)或者datetime.date/datetime.datetime对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:

  1. 回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
  2. 研究模块: 默认是今天

返回
返回股票代码的list

示例

# 获取风力发电概念板块的成分股
stocks = get_concept_stocks('GN036')

四、get_all_securities 获取所有标的信息
> get_all_securities(types=[], date=None)
获取平台支持的所有股票、基金、指数、期货信息

参数
types: list: 用来过滤securities的类型, list元素可选: ‘stock’, ‘fund’, ‘index’, ‘futures’, ‘etf’, ‘lof’, ‘fja’,‘fjb’. types为空时返回所有股票, 不包括基金,指数和期货
date: 日期, 一个字符串或者 datetime.datetime/datetime.date 对象, 用于获取某日期还在上市的股票信息. 默认值为 None, 表示获取所有日期的股票信息

返回
pandas.DataFrame, 比如: get_all_securities()[:2] 返回:
28.PNG
display_name: 中文名称
name: 缩写简称
start_date: 上市日期
end_date: 退市日期,如果没有退市则为22000101
type: 类型,stock(股票),index(指数),etf(ETF基金),fja(分级A),fjb(分级B)

五、get_security_info 获取单个标的信息
> get_security_info(code)
获取股票/基金/指数的信息.

参数
code: 证券代码

返回值
一个对象, 有如下属性:
display_name: 中文名称
name: 缩写简称
start_date: 上市日期, datetime.date 类型
end_date: 退市日期, datetime.date 类型, 如果没有退市则为22000101
type: 类型,stock(股票),index(指数),etf(ETF基金),fja(分级A),fjb(分级B)
parent: 分级基金的母基金代码

### 计算机网络第八版谢希仁第二章课后题解析 #### 数据与信号的概念区分 在讨论计算机网络中的基本概念时,理解不同类型的信号及其作用至关重要。数据是指由一组特定含义的信息组成的内容;而信号则是指承载这些信息的物理量,在实际传输过程中表现为电信号或其他形式的能量变化[^3]。 对于模拟数据而言,其特点是连续变化的数据值,通常用于表示自然界的声音图像等原始未经编码处理过的现象。相对应地存在模拟信号——随时间平滑变动用来表达上述那些自然状态下的测量结果。另一方面还有离散取值特性的数字数据以及仅能处于有限几种电位级别的数字信号来表征经过量化后的信息形态。 #### 基本术语定义 - **基带信号**:指的是频率范围从零赫兹开始直到某个最高截止频率为止的一类低频段内携带有效情报成分的脉冲序列。 - **带通信号**:不同于前者的是它并不包含直流分量而是位于某一中心频率附近的较窄范围内波动,并且该区间之外几乎没有能量分布。 - **码元**:即最小独立单位时间内所传送的一个二进制比特或多个比特组合而成的整体符号。 关于通信方式: - 当可以同时进行收发操作的时候就构成了所谓的全双工连接机制。 至于传输方法上分为两种主要类别: - 串行传输每次只传递一位数据流过信道, - 并行传输能够在一个周期里通过多条线路同步转移多位数值从而提高效率。 ```python def signal_type(signal): if isinstance(signal, (int, float)): return "Analog Signal" elif type(signal).__name__ == 'str': binary_data = ''.join(format(ord(char), 'b') for char in signal) return f"Digital Data ({binary_data})" else: raise ValueError("Invalid input") print(signal_type(12.5)) # Analog Signal print(signal_type("hello")) # Digital Data (11010001100101110110011011001101111) ```
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