Python股票历史涨跌幅数据获取
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一，下面以Python代码编程为工具，获得所需要的历史数据。主要步骤有：
（1）#按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码；
（2）#分别对这一百只股票进行100支股票操作；
（3）#获取从.05.01到.11.17的涨跌幅数据；
（4）#选取记录大于40个的数据，去除次新股；
（5）#将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33
获取股票的历史涨跌幅，并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""
importnumpy asnp
importpandas aspd
#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df =get_fundamentals (
query (fundamentals. eod_derivative_indicator. market_cap )
. order_by (fundamentals. eod_derivative_indicator. market_cap. asc ( ) )
. limit ( 100 ) , '-11-17' , '1y'
)
#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从.05.01到.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据，去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
forstock in range ( 100 ):
priceChangeRate =get_price_change_rate (df [ 'market_cap' ]. columns [stock ] , '0501' , '1117' )
ifpriceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len (priceChangeRate )
ifopenDays > 40:
tempPrice =priceChangeRate [ 39: (openDays - 1 ) ]
forrate in range ( len (tempPrice ) ):
tempPrice [rate ] = "%.3f"%tempPrice [rate ]
fileName = ''
fileName =fileName. join (df [ 'market_cap' ]. columns [i ]. split ( '.' ) )+ '.csv'
fileName
tempPrice. to_csv (fileName )
