4.13 委比 • 实时计算委比

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最近几个交易日,大盘又是一片惨淡,然而我们发现郭嘉队并没有猛拉指数,转而是对部分股票托底。比如中海油服:

风格的转变,意味着郭嘉队转攻为守,让我们看看都有哪些股票值得郭嘉队托底

# 常量准备
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
from pandas import DataFrame, Series
today = dt.today().strftime('%Y%m%d')   # 获得今天的日期

# DataAPI取所有A股
stocks = DataAPI.EquGet(equTypeCD='A',listStatusCD='L',field='secID,nonrestfloatA',pandas="1")
universe = stocks['secID'].tolist()    # 转变为list格式,以便和DataAPI中的格式符合

# 取所有A股的最新行情
bidask_fields = ['bidBook_volume%s' %i for i in xrange(1, 6)] + ['askBook_volume%s' %i for i in xrange(1, 6)]
fields = ['shortNM','lastPrice','bidBook','askBook','suspension']

def get_data():
    data = DataFrame()
    for i in range(0,len(universe),300):   # 原则上可以性取完的,但是试验中作者发现会报错,估计是运算量太大,所以这里分批次取,每次300个
        t = DataAPI.MktTickRTSnapshotGet(securityID=universe[i:min(i+300,len(universe))],field=fields,pandas="1")
        tmp = DataFrame()
        tmp['secID'] = t['ticker']+'.'+t['exchangeCD']
        tmp[['shortNM','suspension'] + bidask_fields] =t[['shortNM', 'suspension']+bidask_fields]
        data = pd.concat([data,tmp],axis=0)   # 数据拼接

    # 去掉当日停牌的股票 
    data['nonrestfloatA'] = stocks['nonrestfloatA']
    data = data[data['suspension']==0]

    data = data[(data['bidBook_volume1']>0).values & (data['askBook_volume1']>0).values]


    # 去掉没有涨停板的股票
    data['bidBook_volume'] = sum([data['bidBook_volume%s' %i] for i in xrange(1,6)])
    data['askBook_volume'] = sum([data['askBook_volume%s' %i] for i in xrange(1,6)])

    # 计算委比
    data['rate'] = data['bidBook_volume']/(data['askBook_volume']+data['bidBook_volume'])*100   #百分之几
    data = data.sort(columns='rate',ascending=False).reset_index()
    data.drop('index',axis=1,inplace=True)

    # 重命名
    data = data[['secID', 'shortNM', 'bidBook_volume', 'askBook_volume', 'rate']]
    data.columns = ['代码','简称','买量','卖量','委比']
    return data

get_data().head(50)
代码 简称 买量 卖量 委比
0 601336.XSHG 新华保险 14310780 24700 99.827700
1 600485.XSHG 信威集团 2086200 4100 99.803856
2 600188.XSHG 兖州煤业 38015538 98746 99.740921
3 601808.XSHG 中海油服 16845821 44700 99.735355
4 600362.XSHG 江西铜业 20343390 56935 99.720911
5 600958.XSHG 东方证券 4069182 12972 99.682227
6 600340.XSHG 华夏幸福 12797790 54800 99.573627
7 000951.XSHE 中国重汽 1964684 9600 99.513748
8 002304.XSHE 洋河股份 2943430 15200 99.486249
9 600276.XSHG 恒瑞医药 2230015 12500 99.442590
10 000538.XSHE 云南白药 1798287 10200 99.435993
11 002143.XSHE 印纪传媒 2813406 16335 99.422739
12 000800.XSHE 一汽轿车 9174799 56199 99.391193
13 601958.XSHG 金钼股份 20460168 127809 99.379206
14 000513.XSHE 丽珠集团 881306 5600 99.368591
15 603288.XSHG 海天味业 6049140 39340 99.353862
16 300202.XSHE 聚龙股份 1145291 7600 99.340788
17 601800.XSHG 中国交建 29915478 208100 99.309179
18 600403.XSHG 大有能源 8768385 61500 99.303502
19 601225.XSHG 陕西煤业 57038023 406943 99.291595
20 601098.XSHG 中南传媒 7902047 58400 99.266373
21 601226.XSHG 华电重工 4604601 35200 99.241347
22 600600.XSHG 青岛啤酒 1887900 15673 99.176654
23 601688.XSHG 华泰证券 11673583 97299 99.173392
24 000895.XSHE 双汇发展 17718527 154080 99.137899
25 601555.XSHG 东吴证券 14508868 127897 99.126194
26 300003.XSHE 乐普医疗 2355404 20971 99.117521
27 600429.XSHG 三元股份 6761469 61600 99.097180
28 000333.XSHE 美的集团 9583724 89633 99.073403
29 600004.XSHG 白云机场 3333050 32000 99.049048
30 600637.XSHG 东方明珠 2020400 19420 99.047955
31 600741.XSHG 华域汽车 15412841 150590 99.032411
32 600166.XSHG 福田汽车 14485200 146445 98.999121
33 002594.XSHE 比亚迪 2961400 29967 98.998217
34 000750.XSHE 国海证券 13826732 146800 98.949442
35 600664.XSHG 哈药股份 7654217 81506 98.946369
36 601186.XSHG 中国铁建 24479602 265911 98.925417
37 600519.XSHG 贵州茅台 894254 9741 98.922450
38 601901.XSHG 方正证券 11906346 132861 98.896431
39 002081.XSHE 金 螳 螂 6156885 69107 98.890024
40 600660.XSHG 福耀玻璃 3706300 44600 98.810952
41 000869.XSHE 张 裕A 3073749 37483 98.795236
42 002431.XSHE 棕榈园林 1556637 19100 98.787869
43 002221.XSHE 东华能源 2483500 30600 98.782865
44 000685.XSHE 中山公用 8005948 100200 98.763901
45 002122.XSHE 天马股份 5874886 74210 98.752584
46 000600.XSHE 建投能源 8612256 109140 98.748595
47 002663.XSHE 普邦园林 7862104 101141 98.729902
48 600823.XSHG 世茂股份 7544949 97251 98.727448
49 002252.XSHE 上海莱士 1819900 23600 98.719826

可以看到里面不乏贵州茅台,美的集团,张裕A等十几倍市盈率的现金牛企业。这也就反映了个股正处在严重两极分化的过程,郭嘉队和主力更亲睐于优质蓝筹。

由于这里计算委比时,只是针对买卖五档行情,所以有一定的失真,而且在行情软件上按照委比排序,效果更直观。那为什么还要搞得这么复杂呢?

因为不想错过发生过的委比结果,因为还想对当天整个的委比情况做分析。

下面的代码通过一个while循环,每隔10秒打印一次委比前30的股票名称:

import time
import datetime

full_data = DataFrame()

while 1:
    now = datetime.datetime.now()
    if now.hour>=15:
        break

    data = DataFrame()
    time_str =  '%2s%2s%2s' %(now.hour, now.minute, now.second)

    try:
        data = get_data()[:30]
        data['time'] = time_str
    except Exception,e:
        print e

    if data.empty:
        continue

    full_data = full_data.append(data)
    print now, ', '.join([ e for e in data['简称'].values])

    time.sleep(10)

2015-08-03 14:01:36.452456 广发证券, 张  裕A, 江铃汽车, 比亚迪, 兖州煤业, 云南白药, 海天味业, 信威集团, 东华能源, 中集集团, 美邦服饰, 万华化学, 华电国际, 申万宏源, 陕国投A, 环旭电子, 华域汽车, 一汽轿车, 哈药股份, 陕西煤业, 聚龙股份, 日出东方, 誉衡药业, 格力电器, 深圳燃气, 徐工机械, 新 和 成, 建投能源, 康恩贝, 驰宏锌锗
2015-08-03 14:01:48.711193 广发证券, 兖州煤业, 张  裕A, 江铃汽车, 云南白药, 中集集团, 海天味业, 格力电器, 中国西电, 比亚迪, 贵人鸟, 美邦服饰, 东华能源, 万华化学, 哈药股份, 华电国际, 申万宏源, 贵州茅台, 陕国投A, 华域汽车, 陕西煤业, 日出东方, 誉衡药业, 聚龙股份, 新 和 成, 深圳燃气, 建投能源, 驰宏锌锗, 一汽轿车, 国海证券
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2015-08-03 14:02:12.446392 中集集团, 广发证券, 云南白药, 兖州煤业, 张  裕A, 东吴证券, 江铃汽车, 丽珠集团, 信威集团, 金 融 街, 海天味业, 华电国际, 双汇发展, 互动娱乐, 哈药股份, 万华化学, 上海医药, 华域汽车, 新华保险, 日出东方, 国海证券, 贵人鸟, 冠农股份, 申万宏源, 驰宏锌锗, 誉衡药业, 深圳燃气, 上海莱士, 徐工机械, 一汽轿车
2015-08-03 14:02:25.053561 张  裕A, 云南白药, 中集集团, 东吴证券, 兖州煤业, 广发证券, 丽珠集团, 首航节能, 双汇发展, 金 融 街, 海天味业, 万华化学, 华电国际, 东方能源, 互动娱乐, 哈药股份, 日出东方, 中煤能源, 上海医药, 环旭电子, 华域汽车, 国海证券, 誉衡药业, 申万宏源, 贝因美, 深圳燃气, 聚龙股份, 浙大网新, 一汽轿车, 上海莱士
2015-08-03 14:02:36.258301 中集集团, 张  裕A, 云南白药, 兖州煤业, 广发证券, 万华化学, 丽珠集团, 海天味业, 中文传媒, 互动娱乐, 中国西电, 一汽轿车, 东华能源, 哈药股份, 东吴证券, 华电国际, 格力电器, 金 融 街, 日出东方, 华域汽车, 国海证券, 誉衡药业, 申万宏源, 深圳燃气, 科力远, 陕国投A, 二三四五, 上海莱士, 粤电力A, 驰宏锌锗
2015-08-03 14:02:46.940336 中集集团, 张  裕A, 云南白药, 兖州煤业, 中文传媒, 广发证券, 万华化学, 丽珠集团, 贵州茅台, 尚荣医疗, 日出东方, 一汽轿车, 东吴证券, 东方能源, 康恩贝, 哈药股份, 金 融 街, 海天味业, 中国神华, 华域汽车, 中国西电, 互动娱乐, 誉衡药业, 上海医药, 闰土股份, 申万宏源, 深圳燃气, 科力远, 聚龙股份, 二三四五
---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)
<mercury-input-27-f8d02897ce95> in <module>()
     24     print now, ', '.join([ e for e in data['简称'].values])
     25 
---> 26     time.sleep(10)
     27 

KeyboardInterrupt:

本贴的实现参考于社区高人 @明轩 @jiang.wei 的涨停板帖子。

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