从tushare获取股票数据，计算每日股票最大振幅是否超过+-1%，得到次数

好的，我可以帮你回答这个问题。首先，需要安装 tushare 库并且获取股票数据。假设你已经安装并且获取了股票数据，可以使用以下代码计算每日股票最大振幅是否超过+-1%：

import pandas as pd

# 假设你已经获取了股票数据并存储在 df 变量中
# 这里假设你的数据中包含了股票的开盘价(open)、最高价(high)、最低价(low)、收盘价(close)
df['max_amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['open']  # 计算每日振幅
df['is_exceed'] = df['max_amplitude'].apply(lambda x: x >= 0.01 or x <= -0.01)  # 是否超过1%的阈值
count_exceed = df['is_exceed'].sum()  # 统计超过阈值的次数

这段代码会为每日股票数据计算最大振幅，然后判断是否超过阈值，并将结果存储在 `is_exceed` 列中。最后，将超过阈值的次数统计出来并存储在 `count_exceed` 变量中。

注意：这段代码只是一个示例，具体实现会根据你的数据格式和需求有所不同。

相关问题

用Python3.6.8设计一款在完整的iquant量化交易代码 选股池:非科创，非创业，非ST前2天涨跌幅小于-2%;跳空高开；振幅小于2%;缩量；今日收盘价大于前两日最高价 调仓日期:每15天一次 止损:大于等于-10% 仓位数量:5支股 资金比例:每支10%

首先，我们来设计一个简单的Python程序，使用`yfinance`库获取股票数据，并结合条件筛选出符合条件的股票。由于iquant已停止维护，这里我们将使用`tushare`库代替，这是一个常用的中国股市数据API。

# 导入所需库
import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 设置tushare pro API Key（需要先注册并获取）
pro = ts.pro_api('your_tushare_token')

def get_stock_data(stock_code):
    # 获取最近的数据
    data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='2022-01')
    return data[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]

def filter_stocks(date_threshold=15, min_increase=-2, max_volt=2, low_vol=True, recent_high=True):
    today = datetime.now()
    # 每15天检查一次
    if (today - timedelta(days=date_threshold)).weekday() != 4:  # 周四更新
        return []

    # 筛选条件
    conditions = [
        lambda df: df['pct_chg'] < min_increase,
        lambda df: df['pre_close'] <= df['open'],
        lambda df: df['pct_chg'] >= -10,  # 止损设置
        lambda df: abs(df['high'] - df['low']) / df['pre_close'] < max_volt,  # 振幅限制
        lambda df: df['vol'] == 0 or (low_vol and df['vol'] < df['vol_rolling_mean']),  # 缩量
        lambda df: df['close'] > df['high'].shift(1),  # 收盘价大于前一日最高价
    ]
    
    stock_list = []
    for code in ['000001.SZ', '000002.SZ', '000003.SZ', '000004.SZ', '000005.SZ']:  # 示例代码，替换为实际股票代码列表
        df = get_stock_data(code)
        if all(condition(df) for condition in conditions):
            stock_list.append((code, df))
            
    return stock_list

# 调仓函数
def rebalance(portfolio, date_threshold):
    filtered_stocks = filter_stocks(date_threshold)
    # 更新投资组合，这里只是一个示例，真实应用中应考虑现有持仓和资金分配
    new_portfolio = {stock[0]: {'stock': stock[1], 'weight': 0.1} for stock in filtered_stocks}
    return new_portfolio

# 初始化一个空的投资组合
initial_portfolio = {}

# 定期调仓
while True:
    portfolio = rebalance(initial_portfolio, 15)
    print(f"当前投资组合: {portfolio}")

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利用FFT计算列表数据list的振幅谱并显示分析的python代码

以下是利用FFT计算列表数据list的振幅谱并显示分析的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
t = np.linspace(0, 1, 1000)
list = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.sin(2 * np.pi * 30 * t)

# 计算FFT
fft = np.fft.fft(list)
freq = np.fft.fftfreq(len(list), t[1] - t[0])

# 取振幅谱
amp = np.abs(fft)

# 绘制振幅谱
plt.plot(freq, amp)
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

希望能对您有所帮助。