4.13 委比 • 实时计算委比

来源：https://uqer.io/community/share/55bf0426f9f06c91fc18c62f

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)

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
2015-08-03 14:02:01.886604 广发证券, 兖州煤业, 张  裕Ａ, 中集集团, 东吴证券, 江铃汽车, 华电国际, 海天味业, 云南白药, 中国西电, 万华化学, 申万宏源, 国海证券, 比亚迪, 东华能源, 互动娱乐, 哈药股份, 日出东方, 华域汽车, 环旭电子, 双汇发展, 誉衡药业, 格力电器, 陕国投Ａ, 深圳燃气, 东方能源, 新 和 成, 一汽轿车, 驰宏锌锗, 聚龙股份
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。