python用tushare下载A股指数

根据tushare官网的资料，可以使用tushare库来下载A股指数数据。以下是一个使用tushare库下载A股指数数据的示例代码：

import tushare as ts

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

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 下载上证指数数据
sh_data = pro.index_daily(ts_code='sh')

# 下载深圳成指数据
sz_data = pro.index_daily(ts_code='sz')

# 下载沪深300指数数据
hs300_data = pro.index_daily(ts_code='hs300')

# 下载上证50数据
sz50_data = pro.index_daily(ts_code='sz50')

# 下载中小板数据
zxb_data = pro.index_daily(ts_code='zxb')

# 下载创业板数据
cyb_data = pro.index_daily(ts_code='cyb')

请注意，你需要在代码中替换`your_token`为你自己的tushare token。此外，你还需要安装tushare库，可以使用以下命令进行安装：

pip install tushare

相关问题

python获取a股指数数据

你可以使用Python下的tushare库获取A股指数数据。首先需要安装tushare库，可以在终端中使用以下命令进行安装：

pip install tushare

安装完成后，可以使用以下代码来获取上证指数的历史数据：

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取上证指数历史行情数据
df = pro.index_daily(ts_code='000001.SH', start_date='20100101', end_date='20211231')
print(df)

其中，`set_token`函数需要传入你在tushare官网上申请的token。`pro_api`函数用于初始化pro接口，`index_daily`函数用于获取指定时间段内的上证指数历史行情数据。你可以根据需要修改指数代码和时间范围来获取其他指数的数据。

使用TUSHARE数据，用Python写一个应用行为金融学的羊群效应算法的选股模型，以整个A股市场为选股范围，行业中性，并用backtrader回溯，画出图形

非常好的问题！根据您的要求，我可以给您提供一个Python代码来实现这个选股模型。首先，您需要安装Tushare和Backtrader库。然后，您可以使用以下代码来实现羊群效应算法的选股模型：

import tushare as ts
import backtrader as bt

class SheepSelection(bt.Algo):
    def __init__(self, n=10, m=5):
        self.n = n  # 羊群大小
        self.m = m  # 效应阈值
        self.order = None
        self.buyprice = 0
        self.buycomm = 0

    def __call__(self, target):
        if self.order:
            return False

        # 获取所有股票的涨跌幅数据
        df = ts.get_today_all()
        df = df[['code', 'changepercent']]
        df = df[df['changepercent'] > 0]
        df = df[df['changepercent'] <= 9.9]

        # 计算每只股票的效应值
        df['effect'] = 0
        for i in range(len(df)):
            code = df.iloc[i]['code']
            effect = 0
            for j in range(len(df)):
                if i == j:
                    continue
                changepercent = df.iloc[j]['changepercent']
                effect += changepercent
            effect /= (len(df) - 1)
            df.loc[df['code'] == code, 'effect'] = effect

        # 对效应值进行排序并选取羊群
        df = df.sort_values(by='effect', ascending=False)
        df = df.head(self.n)

        # 计算羊群效应值
        effect = df['changepercent'].mean()

        # 如果效应值超过阈值，则进行买入操作
        if effect > self.m:
            close = target.close
            size = int(target.broker.cash / close)
            self.order = target.buy(size=size)
            self.buyprice = close
            self.buycomm = target.broker.getcommissioninfo(self.order).getcommission(size=size, price=close)

        return False

    def notify_order(self, order):
        if order == self.order:
            if order.status == order.Completed:
                self.order = None
                self.buyprice = 0
                self.buycomm = 0
            elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
                self.order = None

    def notify_trade(self, trade):
        if trade.isclosed:
            self.buyprice = 0
            self.buycomm = 0

这个算法会根据当天所有股票的涨跌幅数据，计算每只股票的效应值，并选取效应值最高的前n只股票作为羊群。如果羊群的平均效应值超过阈值m，则进行买入操作。您可以使用以下代码来回测这个选股模型：

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()

    data = bt.feeds.PandasData(dataname=ts.get_k_data('000001', start='2010-01-01'))
    cerebro.adddata(data)

    cerebro.addstrategy(bt.Strategy, algos=[SheepSelection(n=10, m=1)])
    cerebro.addsizer(bt.sizers.PercentSizer, percents=10)
    cerebro.broker.setcash(100000)
    cerebro.broker.setcommission(0.002)

    cerebro.run()
    cerebro.plot()

这个代码会使用Tushare获取上证指数的K线数据，并使用backtrader进行回测。您可以根据自己的需要调整参数，例如羊群大小n和效应阈值m。同时，您也可以使用其他的数据源和回测工具，以满足您的需求。希望这个代码能够对您有所帮助！