市场类MarketData共有三个方法:
(1) index()
index方法用于获取指数行情
返回值:
DataFrame or list: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code:指数代码
name:指数名称
change:涨跌幅
open:开盘价
preclose:昨日收盘价
close:收盘价
high:最高价
low:最低价
volume:成交量(手)
amount:成交金额(亿元)
示例:
import gugu as gg
obj = gg.MarketData() # 创建市场类对象
data = obj.index() # 获取指数行情数据
obj.output() # 输出数据
输出:
code name change open preclose close high low volume amount 0 sh000001 上证指数 0.11 3019.8797 3027.5755 3031.0048 3042.4871 3009.4476 243734939 2227.8733 1 sh000002 A股指数 0.11 3162.8278 3170.8995 3174.4900 3186.5248 3151.8888 243365127 2225.9919 2 sh000003 B股指数 0.13 304.5219 304.8948 305.2768 306.2762 303.6536 369812 1.8815 3 sh000008 综合指数 -0.24 2949.1338 2960.3582 2953.1629 2970.4784 2934.6272 62076177 588.5905 4 sh000009 上证380 0.67 4688.5118 4697.3185 4728.6132 4754.9673 4671.2098 55280753 508.1371 5 sh000010 上证180 -0.28 8403.2207 8427.6242 8404.3915 8438.8410 8358.8803 84596609 928.1424 6 sh000011 基金指数 0.12 6146.6060 6151.6294 6159.0273 6172.9559 6137.3518 45091261 174.6164 7 sh000012 国债指数 0.00 171.4527 171.4363 171.4412 171.4534 171.4278 135727 1.3276 8 sh000016 上证50 -0.31 2829.4997 2832.5878 2823.6957 2835.1060 2807.1226 35590064 444.8847 9 sh000017 新综指 0.11 2550.1951 2556.7031 2559.5979 2569.3006 2541.3731 243333265 2225.5334 10 sh000300 沪深300 -0.02 3785.3762 3794.1040 3793.3331 3811.4943 3770.7858 137578330 1538.0269 11 sh000905 中证500 0.85 5146.6204 5158.2467 5202.0871 5233.5263 5125.1540 120740091 967.0635 12 sz399001 深证成指 0.81 9366.7670 9384.4150 9460.8470 9524.7790 9328.0030 32209955394 2914.1930 13 sz399002 深成指R 0.81 11330.4120 11351.7610 11444.2150 11521.5510 11283.5220 15342782531 1551.2523 14 sz399003 成份B指 -0.03 5288.2500 5293.6520 5291.8950 5313.1850 5272.8290 8832150 0.3655 15 sz399004 深证100R 0.78 5049.9780 5055.1630 5094.8000 5131.5770 5027.1750 5453354045 701.3329 16 sz399005 中小板指 0.71 6061.0040 6074.0170 6117.0050 6157.5040 6035.4790 2740936133 373.7514 17 sz399006 创业板指 1.23 1615.5920 1619.7100 1639.6660 1654.6610 1613.4980 2419312755 340.4623 18 sz399008 中小300 0.83 1180.4590 1182.9540 1192.7500 1200.0490 1175.0020 6953896371 691.5542 19 sz399100 新 指 数 0.80 7259.6160 7274.9890 7332.9620 7375.0700 7230.3520 31846356288 2897.9186 20 sz399101 中小板综 0.81 9169.9060 9188.8650 9263.5180 9312.0010 9131.4780 12865391710 1168.3904 21 sz399106 深证综指 0.75 1595.6830 1599.4820 1611.4410 1620.9770 1589.4830 32209955394 2914.1930 22 sz399107 深证A指 0.75 1668.6470 1672.6300 1685.1740 1695.1650 1662.1620 32188298739 2913.4094 23 sz399108 深证B指 0.01 1008.3040 1008.4600 1008.5910 1012.0100 1003.8220 21656655 0.7836 24 sz399333 中小板R 0.71 6739.8950 6754.3640 6802.1680 6847.2030 6711.5090 2740936133 373.7514 25 sz399606 创业板R 1.23 1692.4080 1696.7210 1717.6260 1733.3340 1690.2130 2419312755 340.4623
(2) latest()
latest方法用于一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据
返回值:
DataFrame or list: [{'code':, 'name':, ...}, ...]
code:代码
name:名称
changepercent:涨跌幅
trade:现价
open:开盘价
high:最高价
low:最低价
settlement:昨日收盘价
volume:成交量
turnoverratio:换手率
amount:成交额
pe:市盈率
pb:市净率
mktcap:总市值
nmc:流通市值
示例:
import gugu as gg
obj = gg.MarketData() # 创建市场类对象
data = obj.latest() # 获取最近一个日交易日所有股票的交易数据
obj.output() # 输出数据
输出:
code name changepercent ... pb mktcap nmc 0 603999 读者传媒 1.176 ... 2.042 3.467520e+05 3.467520e+05 1 603998 方盛制药 0.664 ... 2.494 2.645934e+05 2.576692e+05 2 603997 继峰股份 0.116 ... 3.026 5.498954e+05 5.418000e+05 3 603996 中新科技 9.961 ... 2.173 3.412705e+05 3.412705e+05 4 603993 洛阳钼业 -0.414 ... 2.517 1.038923e+07 8.497237e+06 5 603991 至正股份 -0.147 ... 3.194 1.520514e+05 8.380099e+04 6 603990 麦迪科技 1.543 ... 8.108 3.502777e+05 2.618216e+05 7 603989 艾华集团 0.902 ... 4.560 8.291436e+05 8.291436e+05 8 603988 中电电机 2.358 ... 3.852 2.551920e+05 2.551920e+05 9 603987 康德莱 0.142 ... 2.394 3.104511e+05 1.834434e+05 10 603986 兆易创新 7.569 ... 15.497 2.961157e+06 2.157553e+06 11 603985 恒润股份 -0.180 ... 2.689 2.876640e+05 1.841050e+05 12 603980 吉华集团 0.071 ... 1.691 7.085000e+05 3.480621e+05 13 603979 金诚信 0.115 ... 1.264 5.063985e+05 5.063985e+05 14 603978 深圳新星 0.086 ... 2.708 3.705600e+05 1.689190e+05 15 603977 国泰集团 2.163 ... 2.540 3.141609e+05 1.412895e+05 16 603976 正川股份 0.165 ... 2.838 2.756376e+05 6.982079e+04 17 603970 中农立华 -0.418 ... 3.175 2.668801e+05 1.327729e+05 18 603969 银龙股份 0.577 ... 2.639 4.398430e+05 4.398430e+05 19 603968 醋化股份 -0.670 ... 2.167 3.030394e+05 3.030394e+05 20 603966 法兰泰克 1.761 ... 2.497 2.194188e+05 9.670867e+04 21 603963 大理药业 10.029 ... 4.258 1.953900e+05 1.147916e+05 22 603960 克来机电 -1.593 ... 8.958 4.174976e+05 1.599844e+05 23 603959 百利科技 -2.428 ... 6.750 7.056000e+05 3.351600e+05 24 603958 哈森股份 1.746 ... 1.771 1.921984e+05 5.768312e+04 25 603956 威派格 9.979 ... 8.112 6.806842e+05 6.806857e+04 26 603955 大千生态 0.000 ... 1.718 1.875198e+05 1.182489e+05 27 603939 益丰药房 -2.051 ... 5.741 2.015912e+06 1.940416e+06 28 603938 三孚股份 -0.100 ... 2.907 3.010840e+05 1.018271e+05 29 603937 丽岛新材 0.234 ... 2.080 2.686197e+05 9.755373e+04 ... ... ... ... ... ... ... ... 3090 002037 久联发展 3.750 ... 1.525 4.856748e+05 2.282411e+05 3091 002036 联创电子 4.017 ... 3.372 6.846286e+05 6.836994e+05 3092 002035 华帝股份 2.584 ... 4.246 1.050013e+06 9.321280e+05 3093 002034 旺能环境 -2.426 ... 1.980 7.035784e+05 3.682709e+05 3094 002033 丽江旅游 -0.460 ... 1.458 3.566195e+05 3.566126e+05 3095 002032 苏 泊 尔 -1.014 ... 10.084 5.370935e+06 3.563812e+06 3096 002031 巨轮智能 2.439 ... 1.817 5.542477e+05 4.764352e+05 3097 002030 达安基因 1.920 ... 5.718 1.015904e+06 9.730952e+05 3098 002029 七 匹 狼 0.000 ... 0.965 5.403041e+05 5.401984e+05 3099 002028 思源电气 -1.244 ... 2.004 9.054093e+05 6.910151e+05 3100 002027 分众传媒 -0.870 ... 7.421 1.003967e+07 1.003967e+07 3101 002026 山东威达 2.366 ... 1.106 2.726439e+05 2.398177e+05 3102 002025 航天电器 1.408 ... 4.633 1.204632e+06 1.204348e+06 3103 002024 苏宁易购 0.158 ... 1.443 1.179582e+07 7.487019e+06 3104 002023 海特高新 2.981 ... 2.623 9.149603e+05 7.970701e+05 3105 002022 科华生物 0.995 ... 2.634 5.749902e+05 5.516217e+05 3106 002021 中捷资源 2.174 ... 2.356 2.262911e+05 2.261776e+05 3107 002020 京新药业 -0.299 ... 1.963 7.241471e+05 5.879053e+05 3108 002019 亿帆医药 4.915 ... 2.266 1.494235e+06 1.006796e+06 3109 002018 *ST华信 -0.800 ... 1.163 2.824506e+05 2.824506e+05 3110 002017 东信和平 10.006 ... 6.133 7.608123e+05 7.587921e+05 3111 002016 世荣兆业 0.276 ... 3.563 8.802960e+05 7.472880e+05 3112 002015 霞客环保 0.380 ... 3.985 2.115716e+05 2.115716e+05 3113 002014 永新股份 -0.545 ... 2.000 3.676402e+05 3.549148e+05 3114 002013 中航机电 0.522 ... 3.205 2.778648e+06 2.419778e+06 3115 002012 凯恩股份 3.505 ... 1.911 2.347480e+05 2.344216e+05 3116 002011 盾安环境 1.073 ... 1.172 5.182249e+05 4.752187e+05 3117 002010 传化智联 -2.061 ... 2.244 2.632314e+06 2.571583e+06 3118 002009 天奇股份 0.647 ... 1.923 4.035283e+05 3.224370e+05 3119 002008 大族激光 -1.905 ... 5.367 4.396317e+06 4.092784e+06
(3) indexETF()
indexETF用于获取指数ETF及其相关数据
返回值:
DataFrame or List: [{'fund_id':, 'fund_nm':, ...}, ...]
fund_id: 基金代码
fund_nm: 基金名称
index_id: 跟踪指数代码
creation_unit: 最小申赎单位(万份)
amount: 份额(万份)
unit_total: 规模(亿元)
unit_incr: 规模变化(亿元)
price: 现价
volume: 成交额(万元)
increase_rt: 涨幅(%)
estimate_value: 估值
discount_rt: 溢价率(%)
fund_nav: 净值
nav_dt: 净值日期
index_nm: 指数名称
index_increase_rt: 指数涨幅(%)
pe: 市盈率
示例:
import gugu as gg
obj = gg.MarketData() # 创建市场类对象
data = obj.indexETF() # 获取指数ETF及其相关数据
obj.output() # 输出数据
输出:
fund_id fund_nm index_id creation_unit amount unit_total unit_incr price volume increase_rt estimate_value discount_rt fund_nav nav_dt index_nm index_increase_rt pe pb 0 159901 深100ETF 399330 20.0 115497.0 51.41 0.55 4.451 16526.17 0.68 4.4535 -0.06 4.4190 2019-03-04 深证100 0.78 20.378 2.899 1 159902 中 小 板 399005 50.0 76993.0 22.96 -0.21 2.982 11313.47 0.78 2.9810 0.03 2.9600 2019-03-04 中小板指 0.71 24.534 3.422 2 159903 深成ETF 399001 300.0 44215.0 4.55 0.00 1.029 290.67 1.68 1.0321 -0.30 1.0238 2019-03-04 深证成指 0.81 21.127 2.593 3 159905 深红利 399324 50.0 56044.0 9.71 -0.03 1.733 1185.88 1.35 1.7281 0.28 1.7132 2019-03-04 深证红利 0.87 15.943 2.490 4 159906 深成长 399346 100.0 14664.0 1.24 0.00 0.847 77.33 0.71 0.8536 -0.77 0.8460 2019-03-04 深证成长 0.90 22.932 3.588 5 159907 中小300 399008 150.0 18560.0 2.30 0.00 1.237 72.69 1.14 1.2371 -0.01 1.2269 2019-03-04 中小300 0.83 25.739 2.992 6 159908 博时创业 399006 150.0 4623.0 0.65 0.02 1.410 135.68 1.29 1.4091 0.06 1.3920 2019-03-04 创业板指 1.23 36.482 4.553 7 159909 深TMT 399610 25.0 3127.0 1.43 0.02 4.564 363.79 0.37 4.5622 0.04 4.4904 2019-03-04 TMT50 1.60 36.469 3.846 8 159910 深F120 399702 100.0 51791.0 9.20 0.00 1.776 495.14 0.91 1.7767 -0.04 1.7598 2019-03-04 深证F120 0.96 16.759 2.227 9 159911 民营ETF 399337 50.0 1277.0 0.48 0.00 3.751 9.77 1.68 3.7266 0.66 3.6926 2019-03-04 深证民营 0.92 26.726 3.648 10 159912 深300ETF 399007 160.0 7675.0 0.95 0.00 1.232 55.39 0.24 1.2432 -0.90 1.2335 2019-03-04 深证300 0.79 20.478 2.699 11 159913 深价值 399348 100.0 4333.0 0.76 0.00 1.759 20.85 0.11 1.7874 -1.59 1.7690 2019-03-04 深证价值 1.04 13.343 1.971 12 159915 创业板 399006 200.0 1264145.0 198.60 -4.08 1.571 108061.70 0.96 1.5693 0.11 1.5502 2019-03-04 创业板指 1.23 36.482 4.553 13 159916 深F60 399701 50.0 10707.0 4.12 0.00 3.852 58.74 0.31 3.8909 -1.00 3.8520 2019-03-04 深证F60 1.01 16.254 2.264 14 159918 中创400 399624 100.0 9756.0 1.40 0.00 1.435 21.43 -0.28 1.4348 0.01 1.4196 2019-03-04 中创400 1.07 30.212 2.731 15 159919 300ETF 399300 90.0 578182.0 218.49 -0.92 3.779 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证券公司 -0.86 33.975 1.803 117 512980 传媒ETF 399971 100.0 108112.0 9.19 -0.03 0.850 685.69 0.71 0.8527 -0.32 0.8411 2019-03-04 中证传媒 1.38 25.004 2.996 118 513600 恒指ETF NaN 100.0 2783.0 0.72 0.00 2.599 28.59 -0.31 2.6151 -0.62 2.6181 2019-03-04 恒生指数 -0.03 NaN NaN 119 513660 恒生通 NaN 100.0 31900.0 8.25 -0.28 2.585 31.34 -0.50 2.5945 -0.37 2.5975 2019-03-04 恒生指数 -0.03 NaN NaN