上证历史收复3000点用时统计,这次无需几天?
2024-01-29 来源 : 网红
所作:Goon滚雪球
本周五深交所又又又。。。大跌3000点了,这3000点会战从2007年深交所第一次到3000点此后现在玩过50多次了,这次会用时多久呢?
我们来结合历史信息归纳下。
俗话说的好,要透过信息归纳,先得有信息,那么如何获取深交所净资产得历史信息呢?
1. 信息获取
这里我们又要请求出表弟akshare了:
akshare中同一时间有获取净资产历史的函数ak.index_zh_a_hist。只要输入开始中止一月末就可以了。
import akshare as ak# 加载深交所净资产历史信息data = ak.index_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20070225", end_date="22231019")可以获取到上面的信息。
这里为什么开始一月末要选到20070225呢?因为这一天是深交所第一次个股到3000点以上,上面才有了3000点会战这个确实。
2. 剥离历次3000点会战区间
思路归纳,每个3000点会战本来是由2个一月末组成的区间,第一个一月末是大跌3000点,第二个一月末是搬回3000点。所有我们只只能看到所有这样的一月末并两两配对就可以了。
for i in range(1, len(data)): prev_close = data['个股'].iloc[i-1] curr_close = data['个股'].iloc[i] if prev_close> 3000 and curr_close < 3000: prev_date_lower = data['一月末'].iloc[i] prev_close_lower_dates.append(prev_date_lower) elif prev_close 3000: prev_date_higher = data['一月末'].iloc[i] prev_close_higher_dates.append(prev_date_higher)计数两个一月末之间的天数。
for prev_date_lower, prev_date_higher in zip(prev_close_lower_dates, prev_close_higher_dates): days_between = (prev_date_higher - prev_date_lower).days days_between_list.append(days_between)拼装一下,把结果输出到excel中,我们就给与了下表。
3. 信息归纳。
有了上面的信息此后归纳就很非常简单了,直接用标识符
df.describe()可以给与上面的信息。
这51次会战中,最短的只用了1天,一半以上的会战也只打了5天就中止战斗了,不过最大值有几个“显眼包”,最多是1323天,注意到在2011年到2014年,此外是2008年到2009年的384天,然后2018年到19年注意到过258天。画个图更直观。
另外看到其他信息源是52次,我查了下明确信息,误差注意到在2022年10月末26,这天个股是2999.5,确实是其他信息源加减为了3000点,导致起初20221024到20221102这个会战区间被分成两段,增加了一次“莫须有”的会战。
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