def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票，st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思

上面的代码是一个函数`get_HS300`，它接受两个参数`start`和`end`，表示起始日期和结束日期。

该函数使用了一个名为`pro`的对象，可能是一个与股票数据相关的API或库。首先，它调用`pro.index_weight`函数来获取沪深300指数在指定日期范围内的成分股信息，并将结果保存在`df1`中。然后，它从`df1`中提取出股票代码，并保存在一个列表中。

接下来，它调用`pro.stock_basic`函数来获取所有上市状态为L（正常上市）的股票基本信息，并保存在`df2`中。然后，它对`df2`进行一些筛选，删除了最近一年上市的股票和以"*ST"开头的股票。最后，它从`df2`中提取出股票代码，并保存在一个列表中。

接着，它遍历`df1`中的股票代码，如果该代码也存在于`df2`中，则将其添加到一个名为`codes`的列表中。

最后，函数返回了筛选后得到的股票代码列表`codes`。

总体而言，这段代码的目的是获取指定日期范围内沪深300指数的成分股代码，并进行一些筛选条件，返回符合条件的股票代码列表。

相关问题

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)用聚宽运行上述代码

上述代码使用了tushare包，需要在聚宽中先安装tushare包并且获取tushare的token。同时，聚宽提供的get_price函数可以获取股票历史价格数据，可以用来替代tushare包中的get_hist_data函数。下面是修改后的代码：

import jqdatasdk as jq
import datetime

def has_five_consecutive_rises(data):
    close = data['close']
    if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]):
        return False
    for i in range(1, 5):
        if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]:
            return False
    return True

jq.auth('账号', '密码')
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')
data = jq.get_price('000300.XSHG', start_date=three_months_ago, end_date=today)

for code in data.index:
    stock_data = jq.get_price(code, start_date=three_months_ago, end_date=today)
    if has_five_consecutive_rises(stock_data):
        print(code)

需要注意的是，聚宽为收费平台，使用聚宽平台需要注册账号并且购买相应的服务。

ypeError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 20 17 close_price = pd.DataFrame() 18 total_mv = pd.DataFrame() ---> 20 for code in hs300['code']: 21 df = ts.pro_bar(ts_code=code, asset='E', start_date=start_date, end_date=end_date) 22 close_price[code] = df['close'] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这个错误通常是由于没有正确地初始化对象所导致的。在您的代码中，可能是因为 ts.pro_bar() 函数返回了 None，而不是一个 DataFrame 对象，导致在接下来的代码中试图对一个 None 类型的对象进行操作而引发 TypeError。

您可以在调用 ts.pro_bar() 函数之前，先打印出相关的参数，确保它们都是正确的。您还可以在代码中添加一些错误处理机制，例如使用 try-except 语句来捕获异常，并在出现异常时打印出错误信息以帮助您找到问题所在。

另外，还要确保您的 pandas 库已正确安装和导入，因为 DataFrame 对象是 pandas 库的一部分。