使用python和tushare，选取前三年内的任意一天，如果当日上涨家数小于1700家且跌幅超过5%则买入，打印买入列表

好的，我了解了你的问题。在回答你的问题之前，需要先安装tushare库，你可以使用以下命令进行安装：

pip install tushare

接下来，你可以使用以下代码来实现你的需求：

import tushare as ts

# 设置tushare pro的token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取前三年的数据
df = pro.daily(trade_date='20200819', start_date='20170101', end_date='20191231')

# 筛选符合条件的股票
buy_list = df[(df['pct_chg'] < -5) & (df['pct_chg'] != -100)].groupby('trade_date').count()
buy_list = buy_list[buy_list['ts_code'] < 1700].index.tolist()

# 打印买入列表
print('买入列表：', buy_list)

需要注意的是，上述代码中的日期是设置为2020年8月19日，你可以将其修改为任意一个你需要的日期。此外，tushare的数据是需要token的，你需要去tushare官网获取自己的token并替换代码中的`your_token`。

相关问题

使用python和tushare，选取前三年内的任意一天，如果当日上涨家数小于1700家，买入当日前3个月内最高点比最低点超过100%的，起始资金1000万，每次最多买5只，从今天开始回测三年，打印出结果和收益曲线

好的，我可以帮您回答这个问题，但是在此之前，我需要先确认您是否已经安装了tushare库和其他必要的库。如果您还没有安装，请先安装。另外，由于我无法获取实时数据，所以我们只能使用历史数据进行回测。

以下是解决方案：

import tushare as ts
import datetime as dt


# 获取三年前的日期
start_date = (dt.date.today() - dt.timedelta(days=3*365)).strftime('%Y-%m-%d')
# 获取当日涨跌幅数据
data = ts.get_today_all()
up_num = len(data[data.changepercent > 0])

# 如果当日上涨家数小于1700家，则进行操作
if up_num < 1700:
    # 获取前3个月内最高点比最低点超过100%的股票数据
    end_date = dt.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
    start_date_3m = (dt.date.today() - dt.timedelta(days=3*30)).strftime('%Y-%m-%d')
    data = ts.pro_bar(ts_code='', adj='qfq', start_date=start_date_3m, end_date=end_date)
    data = data[data['trade_date'] >= start_date]
    data['high_low_ratio'] = (data['high'] - data['low']) / data['low']
    data = data[data['high_low_ratio'] > 1]

    # 对数据按最高点比最低点从大到小排序
    data = data.sort_values(by='high_low_ratio', ascending=False)
    data = data.head(5)  # 最多买5只

    # 计算每只股票的买入数量
    total_money = 10000000
    buy_num = [int(total_money / 5 / p) for p in data['close']]
    buy_num = [min(n, 100000 // p) for n, p in zip(buy_num, data['close'])]  # 最多买100000元

    # 计算收益率曲线
    buy_price = data['close'] * buy_num
    buy_price_total = buy_price.sum()
    sell_price_total = ((data['close'] + data['pct_chg'] / 100) * buy_num).sum()
    profit = sell_price_total - buy_price_total
    result = '买入股票的代码为：{}\n'.format(data['ts_code'].tolist())
    result += '买入每只股票的数量为：{}\n'.format(buy_num)
    result += '买入每只股票的价格为：{}\n'.format(data['close'].tolist())
    result += '总买入金额为：{}元\n'.format(buy_price_total)
    result += '总卖出金额为：{}元\n'.format(sell_price_total)
    result += '总收益为：{}元\n'.format(profit)

    print(result)

请注意，由于我无法获取实时数据，以上代码仅供参考。在实际应用中，您需要根据实际情况进行修改。

使用python和tushare，遍历前三年，打印出上涨家数小于1700的日期

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，需要安装tushare库，可以在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install tushare

接下来，你可以使用以下代码来实现你的需求：

import tushare as ts

# 获取前三年的日期列表
date_list = ts.trade_cal().loc[ts.trade_cal().calendarDate.apply(lambda x: int(x[:4])) >= (ts.datetime.datetime.now().year - 3)].calendarDate.tolist()

# 遍历日期列表
for date in date_list:
    # 获取当日涨跌幅数据
    data = ts.get_today_all(date=date)
    # 统计上涨家数
    rising_count = len(data[data.changepercent > 0])
    # 判断上涨家数是否小于1700
    if rising_count < 1700:
        print(date)

解释一下代码：

- `ts.trade_cal()`：获取交易日历数据，包含日期和是否为交易日等信息。
- `calendarDate.apply(lambda x: int(x[:4])) >= (ts.datetime.datetime.now().year - 3)`：使用 `apply()` 方法对日期进行处理，只保留年份，并判断是否在前三年内。
- `tolist()`：将日期转为列表形式。
- `ts.get_today_all(date=date)`：获取指定日期的所有股票的涨跌幅数据。
- `data[data.changepercent > 0]`：选取涨跌幅大于0的数据。
- `len()`：统计数据数量。
- `if rising_count < 1700:`：判断上涨家数是否小于1700。

希望能够帮助到你！