建立可转债数据库

博客提供了深圳和上海的债券相关网址,深圳的网址为http://www.szse.cn/market/bond/index.html ,上海的网址是http://www.sse.com.cn/market/bonddata/convertible/ 。
### 如何在 Excel 中处理可转债数据分析及计算 在 Excel 中处理可转债数据可以分为以下几个方面:数据获取、数据清洗、数据分析和可视化。以下是详细的说明: #### 1. 数据获取 从引用中得知,可以通过东方财富网获取可转债数据[^2]。将网页上的数据复制到 Excel 表格中,或者通过 VBA 编写脚本自动下载历史数据[^2]。 #### 2. 数据清洗 在 Excel 中对可转债数据进行清洗,确保数据的准确性和一致性: - **去除未上市或停牌的可转债**:根据引用内容,如果可转债的价格为 0,则表示该可转债未上市或停牌,需要将其从数据集中移除[^1]。 - **去除沪深可交债**:对于不需要的沪深可交债,可以根据代码字段进行筛选并删除[^1]。 #### 3. 数据分析 完成数据清洗后,可以进行以下分析: - **计算双低值**:双低值是可转债的重要指标之一。如果数据源已经提供了双低值,则可以直接使用;否则需要自行计算,公式为 `双低 = 最新价 + 转股溢价率`[^1]。 - **排序**:按照双低值从小到大对可转债进行排序,以便选择最优的投资标的。 - **资金分配**:根据可用资金,轮训双低前 10 的可转债,并按照等权重进行下单。 #### 4. 可视化 利用 Excel 的图表功能,可以对可转债数据进行可视化分析: - 绘制散点图或折线图展示转股价值与转债价格的关系[^3]。 - 使用柱状图比较不同可转债的双低值。 #### 示例代码 以下是用 Python 和 Excel 处理可转债数据的一个示例代码片段,展示如何读取 Excel 文件并进行初步分析: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 file_path = "可转债数据.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) # 数据清洗 df_cleaned = df[df['最新价'] > 0] # 去除未上市或停牌的可转债 df_cleaned = df_cleaned[~df_cleaned['代码'].str.contains('沪深')] # 去除沪深可交债 # 计算双低值 df_cleaned['双低'] = df_cleaned['最新价'] + df_cleaned['转股溢价率'] # 排序 df_sorted = df_cleaned.sort_values(by='双低', ascending=True) # 输出前 10 名 top_10 = df_sorted.head(10) print(top_10) ``` ### 注意事项 - 在 Excel 中处理大量数据时,建议使用表格功能以提高效率。 - 如果需要更复杂的计算或拟合曲线,可以参考 Python 的多项式拟合方法[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值