为什么用python获取的tushare股票数据为NaN

如果用Python获取的tushare股票数据为NaN，可能有以下几种原因：

1. 数据源的问题：有些股票在某些时间段内可能没有交易，这种情况下获取的数据就会是NaN。

2. 数据缺失：有些数据可能没有被及时更新，或者存在数据缺失的情况，这种情况下获取的数据也会是NaN。

3. 数据获取的问题：在获取数据的过程中，可能会出现网络不稳定或者服务器异常等问题，导致获取的数据不完整或者错误。

解决这种问题的方法一般是重新获取数据，或者寻找其他数据源来替换原有的数据。同时，也可以使用数据清洗和处理的方法，将NaN数据进行填充或者删除，以提高数据的准确性和可用性。

相关问题

基于tushare 数据用Python写一个skew的套利策略

Skew是指期权隐含波动率曲线的偏斜程度，通常表现为“左偏”或“右偏”。在套利策略中，我们可以利用不同到期时间或执行价格的期权之间的skew差异来寻找套利机会。下面是一个基于tushare数据用Python写的skew套利策略的示例代码：

import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取期权数据
option_data = ts.get_option_data(exchange='SSE', call_put='C', expiration='2021-12-16')

# 筛选符合条件的期权
option_data = option_data[(option_data['strike'] % 100 == 0) & (option_data['volume'] > 0) & (option_data['oi'] > 0)]

# 计算期权隐含波动率曲线
option_data['mid_price'] = (option_data['ask'] + option_data['bid']) / 2
option_data['skew'] = np.nan
for date in option_data['trade_date'].unique():
    data = option_data[option_data['trade_date'] == date]
    atm_option = data.iloc[abs(data['strike'] - data['pre_close']).idxmin()]
    iv_atm = atm_option['implied_volatility']
    skew = (data['implied_volatility'] - iv_atm) / iv_atm
    option_data.loc[option_data['trade_date'] == date, 'skew'] = skew

# 按照到期时间和执行价格分组
grouped_data = option_data.groupby(['expire_date', 'strike'])

# 计算每个组的skew差异
skew_diff = pd.DataFrame(columns=['expire_date', 'strike', 'skew_diff'])
for group in grouped_data.groups:
    data = grouped_data.get_group(group)
    if len(data) > 1:
        skew_diff.loc[len(skew_diff)] = [group[0], group[1], data['skew'].diff().abs().sum()]

# 筛选skew差异最大的期权组合
max_skew_diff = skew_diff.loc[skew_diff['skew_diff'].idxmax()]
max_skew_data = option_data[(option_data['expire_date'] == max_skew_diff['expire_date'])
                            & (option_data['strike'].isin([max_skew_diff['strike'], max_skew_diff['strike'] + 100]))]

# 计算期权价格和payoff
max_skew_data['price'] = (max_skew_data['ask'] + max_skew_data['bid']) / 2
max_skew_data['payoff'] = max_skew_data['price'] - max_skew_data['pre_close']

# 画出payoff图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(max_skew_data['strike'], max_skew_data['payoff'])
ax.set_xlabel('Strike Price')
ax.set_ylabel('Payoff')
ax.set_title('Maximum Skew Difference Option Strategy')
plt.show()

以上代码中，我们首先使用tushare获取上证交易所的期权数据，并筛选出符合条件的期权。然后，我们计算每个期权的隐含波动率曲线，并按照到期时间和执行价格分组，计算每个组的skew差异。接着，我们筛选skew差异最大的期权组合，并计算期权价格和payoff。最后，我们画出payoff图像，以便我们更好地理解和分析策略的效果和风险。

用tushare获取数据 写一个Python版本的 中证1000指数期权的 布林线交易策略

由于中证1000指数期权的数据需要付费获取，因此我将以获取上证50指数期权数据并进行布林线交易策略为例进行说明。

首先，我们需要导入需要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们需要获取上证50指数期权的历史数据：

option_data = ts.get_option_daily('sh', '2019-01-01', '2021-12-31')

然后，我们需要计算上证50指数期权的收盘价的20日移动平均线和标准差：

option_data['MA20'] = talib.MA(option_data['close'], timeperiod=20)
option_data['STD'] = talib.STDDEV(option_data['close'], timeperiod=20, nbdev=1)

接着，我们可以计算上轨和下轨的值：

option_data['upper'] = option_data['MA20'] + 2 * option_data['STD']
option_data['lower'] = option_data['MA20'] - 2 * option_data['STD']

然后，我们可以创建一个初始资金为100000元的投资组合：

capital = 100000
portfolio = pd.DataFrame({'cash': [capital], 'value': [capital], 'pnl': [0]}, index=[option_data.index[0]])

接着，我们可以定义一个交易函数，用于执行买入和卖出操作：

def trade(portfolio, date, price, qty, side):
    cash = portfolio.loc[date, 'cash']
    value = portfolio.loc[date, 'value']
    if side == 'buy':
        if cash >= price * qty:
            cash -= price * qty
            value += price * qty
            pnl = 0
        else:
            pnl = np.nan
    elif side == 'sell':
        if qty <= value / price:
            cash += price * qty
            value -= price * qty
            pnl = (price - portfolio.loc[date, 'price']) * qty
        else:
            pnl = np.nan
    portfolio.loc[date, 'cash'] = cash
    portfolio.loc[date, 'value'] = value
    portfolio.loc[date, 'pnl'] = pnl
    portfolio.loc[date, 'price'] = price
    return portfolio

接着，我们可以定义一个策略函数，用于执行交易决策：

def strategy(option_data, portfolio):
    for i in range(20, len(option_data)):
        date = option_data.index[i]
        price = option_data.loc[date, 'close']
        upper = option_data.loc[date, 'upper']
        lower = option_data.loc[date, 'lower']
        cash = portfolio.loc[date, 'cash']
        value = portfolio.loc[date, 'value']
        if price > upper:
            qty = int(cash / price)
            portfolio = trade(portfolio, date, price, qty, 'buy')
        elif price < lower:
            qty = int(value / price)
            portfolio = trade(portfolio, date, price, qty, 'sell')
    return portfolio

最后，我们可以执行策略并绘制资产价值曲线：

portfolio = strategy(option_data, portfolio)
plt.plot(portfolio['value'])
plt.show()