使用tushare写一个接口函数,计算所有股票最近3个月不低于开盘价3%的股票数量
时间: 2024-02-06 20:12:29 浏览: 52
好的,这是一个编写接口函数计算股票数据的问题。以下是示例代码:
```python
import tushare as ts
import datetime
def calc_stock_count():
# 获取当前日期
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
# 获取三个月前的日期
three_month_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')
# 获取所有股票的数据
data = ts.get_today_all()
# 计算不低于开盘价3%的股票数量
count = 0
for index, row in data.iterrows():
if row['open'] * 1.03 <= row['trade'] and row['trade'] != 0 and row['open'] != 0 and row['high'] != 0 and row['low'] != 0:
count += 1
return count
```
以上是一个计算所有股票最近3个月不低于开盘价3%的股票数量的接口函数,我们可以在其他程序中调用该函数来获取结果。
注:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据自己的需求进行修改。
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使用tushare获取股票列表数据,使用多线程别用(threads.append(t))计算所有股票最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量,写一个接口函数
以下是一个使用tushare获取股票列表数据并使用多线程计算所有股票最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量的接口函数示例:
```python
import tushare as ts
import threading
def count_high_open(stock_list):
count = 0 # 记录满足条件的股票数量
for stock_code in stock_list:
df = ts.get_hist_data(stock_code, start='3 months ago') # 获取最近3个月的股票数据
if df is not None and len(df) > 0:
high_open = df[df['open'] * 1.03 <= df['high']] # 计算开盘价不低于3%的日期
count += len(high_open) # 累加满足条件的日期数量
return count
def get_stock_list():
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist() # 获取股票列表
return stock_list
def calculate_stock_count():
stock_list = get_stock_list()
thread_list = []
thread_num = 10 # 线程数量
batch_size = len(stock_list) // thread_num # 每个线程处理的股票数量
for i in range(thread_num):
start = i * batch_size
end = start + batch_size if i < thread_num - 1 else len(stock_list)
sub_stock_list = stock_list[start:end]
t = threading.Thread(target=count_high_open, args=(sub_stock_list,))
thread_list.append(t)
t.start()
for t in thread_list:
t.join()
count = sum(t.result for t in thread_list) # 计算所有线程处理结果的和
return count
if __name__ == '__main__':
count = calculate_stock_count()
print('最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量为:', count)
```
该函数通过调用tushare接口获取股票列表数据,并将股票列表分成多个子列表,每个子列表交给一个线程处理。每个线程都会处理子列表中的股票,计算最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量,并返回结果。最后,将所有线程的结果相加,得到最终结果。
使用tushare获取股票列表数据,使用多线程计算所有股票最近3个月中,每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量,时间复杂度最低,在类中实现
好的,我可以为您编写一个类,该类可以使用tushare获取股票列表数据,并使用多线程计算所有股票最近3个月中,每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量。
首先,您需要安装tushare包,您可以使用以下命令进行安装:
```
pip install tushare
```
然后,您可以使用以下代码来实现上述功能:
```python
import tushare as ts
from threading import Thread, Lock
class StockCalculator:
def __init__(self):
self.stock_list = []
self.count = 0
self.lock = Lock()
def get_stock_list(self):
self.stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()
def calculate(self, code):
df = ts.get_hist_data(code)
if df is not None and len(df) >= 60:
df = df[:60]
if (df['low'] >= df['open']*0.97).all():
with self.lock:
self.count += 1
print(code)
def run(self):
threads = []
self.get_stock_list()
for code in self.stock_list:
t = Thread(target=self.calculate, args=(code,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
print('Total:', self.count)
```
在上述代码中,我们定义了一个名为StockCalculator的类,该类包含以下方法:
- `__init__`:初始化函数,用于初始化一些变量和锁。
- `get_stock_list`:用于获取股票列表数据。
- `calculate`:用于计算每个股票的最近3个月中,每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量。
- `run`:用于启动多线程计算。
在`run`方法中,我们首先获取股票列表数据,然后使用多线程计算每个股票的最近3个月中,每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量。最后,我们输出计算结果。
请注意,由于tushare接口的限制,我们需要使用多线程来加快计算速度。在代码中,我们使用了锁来保证计算结果的正确性。
您可以使用以下代码来测试上述类的功能:
```python
if __name__ == '__main__':
calculator = StockCalculator()
calculator.run()
```
希望这可以回答您的问题。
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