统计新股的连板天数，通过累计换手率预测开板时机

http://30daydo.com/article/182
 
对于一只新股，不少人会盯着它什么时候开板。 不过对于一般散户，如果换手率低于5%的一字涨停，也很难挤进去。 
那么今天我们来试一下计算新股的开板前的连板天数。

# -*-coding=utf-8-*-

__author__ = 'Rocky'

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#分析新股的开板时机

import tushare as ts

import os

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

class New_Stock_Break():

    def __init__(self):

        #为了文件整齐，新建一个文件夹data用来专门存放数据

        current = os.getcwd()

        folder = os.path.join(current, 'data')

        if os.path.exists(folder) == False:

            os.mkdir(folder)

        os.chdir(folder)

        #调用tushare接口，获取A股信息

        df0=ts.get_stock_basics()

        #df0=pd.read_csv('bases.csv',dtype={'code':np.str})

        self.bases=df0.sort_values('timeToMarket',ascending=False)



        #获取样本， 获取最近一个年的新股情况



        self.cxg=self.bases[(self.bases['timeToMarket']>20160101) & (self.bases['timeToMarket']<20170101)]

        self.codes= self.cxg['code'].values



    def calc_open_by_percent(self,code):

        cont=100000000

        #total_vol=self.bases[self.bases['code']==code]['totals'].values[0]

        acutal_vol=self.bases[self.bases['code']==code]['outstanding'].values[0]

        all_vol= acutal_vol*cont

        df1=ts.get_k_data(code)

        i=1

        while 1:

            s=df1.ix[1]

            if s['high']!=s['low']:

                #date=s['date']

                break

            i=i+1



        j=i-1

        date_end=df1.ix[j]['date']

        date_start=df1.ix[0]['date']

        df3=df1[(df1['date']>=date_start) & (df1['date']<=date_end)]

        v_total_break=df3['volume'].sum()

        l=len(df3)

        print l

        print v_total_break

        rate=v_total_break*100*100.00/all_vol #手和股 注意

        print round(rate,6)

        return rate,l





    def getData(self):

        result=

        max_line=

        k=

        for i in self.codes:

            print i

            name=self.bases[self.bases['code']==i]['name'].values[0]

            rate,l=self.calc_open_by_percent(i)

            if rate is not None:

                result.append(rate)

                max_line.append([name,l,rate])

                k.append(l)

        #写入文件

        f=open('2016-2017-cixin.csv','w')

        for x in max_line:

            #f.write(';'.join(x))

            f.write(x[0])

            f.write('-')

            f.write(str(x[1]))

            f.write('-')

            f.write(str(x[2]))

            f.write('\n')



        f.close()



def main():

    obj=New_Stock_Break()

    obj.testcase2()



main()

 
运行后得到的数据如下：

 
你可以修改部分参数，可以获取每一年，或者每一个月的新股情况。
 
从上面的数据可以获取得到，最多的连班是海天精工的29板， 海天精工-29-12.8248076923 
累计的换手率达到了12.8。
 
当然上面的是在2016年IPO速度还没那么快的时候，2017年平均不到10个板就开了。 
 
附上抓取的数据文件
 
 链接: https://pan.baidu.com/s/1c1LpOZ2 密码: r3yk