利用tushare分析券商涨停后上证指数的表现

券商涨停后上证指数的表现

背景

20181022券商板块集体涨停，想看看历史上类似事件发生后对市场的影响

安装

安装 pip install tushare
注册tushare获取接口TOKEN

分析过程

import tushare as ts
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
import datetime


pro = ts.pro_api('your token')	

#由于tushare单次调取最多取2800行记录, 因此从最近往前推2800天获取时间窗
end_date = '20181019'#20181022券商板块涨停
end_date_list = []
start_date_list = []
for i in range(1, 3):
    end_date_list.append(end_date)
    end_date = datetime.datetime.strptime(end_date, '%Y%m%d')
    start_date = end_date - datetime.timedelta(2800*i)
    end_date = start_date - datetime.timedelta(1)
    end_date = end_date.strftime('%Y%m%d')
    start_date = start_date.strftime('%Y%m%d')
    start_date_list.append(start_date)

   
index_daily_qs = pd.DataFrame(columns = ['ts_code', 'trade_date', 'pct_change'])         #券商指数
index_daily_sz = pd.DataFrame(columns = ['ts_code', 'trade_date', 'pct_change'])          #上证指数


#取出每个时间窗内的历史指数
for i in range(len(end_date_list)):
    
    index_daily_qs = index_daily_qs.append(pro.index_daily(ts_code='399975.SZ', start_date = start_date_list[i], end_date = end_date_list[i])[['ts_code', 'trade_date', 'pct_change']], ignore_index=True)
    index_daily_sz = index_daily_sz.append(pro.index_daily(ts_code='000001.SH', start_date = start_date_list[i], end_date = end_date_list[i])[['ts_code', 'trade_date', 'pct_change']], ignore_index=True)

#获取券商板块历史涨停的日期
trade_date_zt = list(index_daily_qs[index_daily_qs['pct_change'] >= 9.9]['trade_date'])


plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

#可视化券商每次涨停后上证指数一年内的表现
path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/python/tushare'

for date in trade_date_zt:
#    date = '20141205'
    print(date)
    index = index_daily_sz[index_daily_sz['trade_date'] > date]
    index = index.sort_values(by = 'trade_date', ascending = True)
    index['pct_change_cumsum'] = index['pct_change'].cumsum()
    index_y = index.head(360)
    index_y.plot(x = 'trade_date', y = 'pct_change_cumsum')
    plt.title('上证指数' + date + '券商涨停后累计涨幅(一年)')
    plt.savefig(path + '/' + date + '_year.jpg')

结果

历史上券商涨停的日子不多
[‘20160321’,
‘20151104’,
‘20141205’,
‘20080922’,
‘20080919’,
‘20080820’,
‘20080425’,
‘20080424’]

券商涨停后对后市的影响不一致，要根据大盘当时具体情况来分析，这里看的是累计涨幅，后续有时间写上证指数的点位。