python获取股票年涨跌幅排名

2017还剩一天就结束了，而A股在昨天已经收官了。 对于大部分投资者来说，这一年能跑赢指数已经很厉害的了，因为指数被权重股拉的失真了，上证指数的分时白线和黄线经常出现张开的大口，白线在上，黄线在下。
 
作为年终回顾，首先看看A股市场2017的总体涨跌幅排名。
 
下面函数是用来获取个股某个时间段的涨跌幅。code是股票代码，start为开始时间段，end为结束时间段。

def profit(code,start,end):

    try:

        df=ts.get_k_data(code,start=start,end=end)

    except Exception,e:

        print e

        return None

    try:

        p=(df['close'].iloc[-1]-df['close'].iloc[0])/df['close'].iloc[0]*100.00

    except Exception,e:

        print e

        return None 

    return round(p,2)

如果要获取华大基因的2017年涨幅，可以使用

profit('300678','2016-12-31','2017-12-31')

需要注意的是，需要添加一个except的异常处理，因为部分个股停牌时间超过一年，所以该股的收盘价都是空的，这种情况就返回一个None值，在dataframe里就是NaN。
 
剩下了的就是枚举所有A股的个股代码了，然后把遍历所有代码，调用profit函数即可。

def price_change():

    basic=ts.get_stock_basics()

    pro=



    for code in basic.index.values:

        print code

        p=profit(code,'2016-12-31','2017-12-31')

        pro.append(p)

    basic['price_change']=pro

    basic.to_csv('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')

    df=pd.read_csv('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')

    df.to_excel('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')

结果保存到2017_all_price_change.xls中，里面有个股的基本信息，还追加了一列2017年的涨跌幅，price_change
 
最后我们把price_change按照从高到低进行排序。 看看哪些个股排名靠前。

def analysis():

    df=pd.read_excel('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')

    df=df.sort_values(by='price_change',ascending=False)

    df.to_excel('2017-year.xls',encoding='gbk')

最终保存的文件为2017-year.xls，当然你也可以保存到mysql的数据库当中。

engine=get_engine('stock')

df.to_sql('2017years',engine)

其中get_engine() 函数如下定义：

def get_engine(db):

    engine = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD, MYSQL_HOST, MYSQL_PORT, db))

    return engine

只需要把你的mysql数据库的用户名密码等变量加上去就可以了。
 
最终的结果如下:



点击查看大图 

附件是导出来的excel格式的数据，你们可以拿去参考。

下一篇我们来学习统计个股的信息，比如哪类股涨得好，哪类股具有相关性，哪类股和大盘走向类似等等。
 
原文链接：http://30daydo.com/article/258
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附件

• 2017-year.zip