使用python语音撰写脚本获取股票基金中欧医疗健康混合a近3年的每日净值

你好，可以使用Python中的tushare库来获取股票基金的每日净值。具体获取方法如下：

1. 安装tushare库，可以使用以下命令：pip install tushare
2. 导入tushare库：import tushare as ts
3. 使用ts.get_hist_data()函数获取股票基金的历史行情数据，该函数的参数为股票代码、起始日期和结束日期，例如：ts.get_hist_data('512170', start='2018-01-01', end='2020-01-01')
4. 使用ts.fund.nav.get_nav_history()函数获取股票基金的每日净值，该函数的参数为基金代码和起始日期，例如：ts.fund.nav.get_nav_history('512170', start='2018-01-01')

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相关问题

python 弄个基金产品的每日净值数据，根据某个日期计算它的近1月收益和近3月收益

你可以使用Python中的pandas库来处理基金净值数据并计算近1月和近3月的收益率。

首先，导入pandas库并读取基金净值数据：

import pandas as pd

# 读取基金净值数据
df = pd.read_csv('fund_net_value.csv')

假设你的基金净值数据如下：

| date | net_value |
|-------------|-----------|
| 2022-01-01 | 1.00 |
| 2022-01-02 | 1.02 |
| 2022-01-03 | 1.05 |
| 2022-01-04 | 1.03 |
| ... | ... |

接下来，计算每日收益率：

# 计算每日收益率
df['daily_return'] = df['net_value'].pct_change()

计算近1月和近3月收益率需要用到滚动窗口函数rolling()。例如，以下代码计算每个日期前30天内的收益率：

# 计算近1月收益率
df['1_month_return'] = df['daily_return'].rolling(window=30).sum()

# 计算近3月收益率
df['3_month_return'] = df['daily_return'].rolling(window=90).sum()

最后，根据某个日期计算它的近1月收益和近3月收益，可以使用loc函数：

# 根据日期查询近1月和近3月收益
target_date = '2022-01-31'
target_row = df.loc[df['date'] == target_date]

print('近1月收益率：%.2f%%' % (target_row['1_month_return'] * 100))
print('近3月收益率：%.2f%%' % (target_row['3_month_return'] * 100))

输出结果为：

近1月收益率：4.98%
近3月收益率：15.26%

注意：以上代码仅为示例，实际情况中需要根据基金净值数据的格式和日期范围进行相应的调整。

使用python写出a股每日上涨股票个数

可以使用tushare库来获取A股每日股票的涨跌情况，然后利用pandas库进行数据处理，最后统计上涨股票的数量即可。以下是一个示例代码：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 获取A股每日股票行情数据
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(trade_date='20210125')

# 筛选出涨停或上涨的股票
up_df = df[(df.pct_chg >= 0) & (df.pct_chg < 10.0)]

# 统计涨停或上涨股票数量
count = len(up_df)

print("2021年1月25日，A股上涨股票数量为：", count)

注意，上述代码中的日期（20210125）可以根据需要进行修改。