实时计算涨停板股票的封单资金与总流通市值的比例

来源：https://uqer.io/community/share/55a8cf52f9f06c57a11b53b9

申明： 本贴的思路来源于社区高人 @明轩 的启发 说明： 本人之前一直用Matlab/R研究策略，最近发现了“优矿”这个策略研究平台，感觉非常的方便，社区大神也很多，社区里也有很多优秀的帖子， 再加上一直想学python的这种冲动（毕竟python在量化界还是很有地位的），所以就萌生在此发帖写策略的冲动。现在看来，这一切都是值的。

策略介绍： 过去的几个星期里中国股市很不太平，市场基本就只有三种状态：涨停、跌停、停牌。在这种特殊行情下，一些平时不会考虑到的因素可能在 这段时间里很有效。论坛里 @明轩 有一个很不错的想法，计算涨停板股票的封单资金与流通市值的比例，用以反映该股票的热度，这一点在直观上 也是很好理解的，本篇做的也就是这件事情，只需要克隆并运行下面的代码，就可以得到实时的“封单资金流通市值比例”。 在@明轩的帖子中，代码实现的大部分都是C的思想，过程显得比较复杂，而且对于程序也没有太多的注释说明，对初学者来说还是有一些压力的。 作者也是上周才看到“优矿”社区，学python也就一周的时间，初看 @明轩 的代码还是很吃力的，由于作者是matlab出身，所以就用matlab的思想来 实现这个想法（主要是矩阵运算，代码中尽量不要用到for循环），同时对于代码也做到注释详尽，以便和我一样的初学者共同学习进步。 作者新人，初次发帖，难免会有疏忽，还望论坛各位大神予以指正。

# 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
fields = ['shortNM','lastPrice','bidBook','askBook','suspension']
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','lastPrice','bidBook_price1','bidBook_volume1','askBook_volume1','suspension']] =t[['shortNM','lastPrice','bidBook_price1','bidBook_volume1','askBook_volume1','suspension']]
    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]

# 去掉没有涨停板的股票
data['suspension'][(data['bidBook_volume1']>0).values & (data['askBook_volume1']==0).values] = 1  # 若涨停盘，suspension则赋值1
data = data[data['suspension']==1]
data.drop(['suspension','askBook_volume1'],axis=1,inplace=True)

# 计算封停板资金量、流通市值、两者比值
data['stop_money'] = data['bidBook_price1'].values * data['bidBook_volume1'].values
data['float_value'] = data['bidBook_price1'].values * data['nonrestfloatA'].values
data['rate'] = data['stop_money']/data['float_value']*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.columns = ['代码','简称','最新成交价','买一价','买一量','非受限流通股','封停板资金','流通市值','封停资金流通市值比（百分之几）']
data.head(30)

应用： 只用将上述代码块拷到自己的notebook下运行，便可以得到实时的涨停板资金总流通市值比例。 后文： 得到上述比例表格可能暂时没有实际的用处，顶多指导一下明天投资的优先顺序。所以，接下来作者也会写一下更具实际价值的研究工具， 比如：实时更新昨天封停资金流通市值比例前20,但今天没有涨停的股票（对于市场遇到急跌的情况，一旦这些股票开板了，是非常好的投资机会）。 也希望通过多发一些帖子来进一步熟悉python和quartz。