我们知道，一个股市里面有非常多的股票，我们如何能够量化整个股市整体的行情呢，答案是通过一些综合性的指数。本文所选用的沪深300就是这类指数中的一个。我们先来看一下百度百科对于沪深300的解释。

由于股票价格起伏无常， 投资者必然面临市场价格风险。对于具体某一种股票的价格变化，投资者容易了解，而对于多种股票的价格变化，要逐一了解，既不容易，也不胜其烦。为了适应这种情况和需要，一些金融服务机构就利用自己的业务知识和熟悉市场的优势，编制出股票价格指数，公开发布，作为市场价格变动的指标。投资者据此就可以检验自己投资的效果，并用以预测股票市场的动向。同时，新闻界、公司老板乃至政界领导人等也以此为参考指标，来观察、预测社会政治、经济发展形势。

emmm，说的有点复杂，简单说就是选择了市场上比较有代表性的300只股票，按照权重计算的一个加权和，而且指数会根据市场的变化调整所选用的股票，因此可以认为沪深300就是股市的晴雨表。更有甚者，假如我们买了一只基金，这个基金还跑不过沪深300指数，那么有几种可能：

• 第一种就是这只基金选取的股票是低于市场的平均收益的，可能是基金经理的技术不够好；
• 第二种可能是这只基金所选择的赛道目前都处于被低估的状态

总而言之，我们在选股的时候可以根据类似沪深300这样的指数进行参考。

在网上查数据的时候，很容易查到沪深300最近一段时间的表现，但是如果想看看超长时间的表现则会比较困难。但是其实，很多网站都有历史数据，只不过没有直接进行整合然后展示出来，我们需要自己用爬虫爬取数据，然后绘图。

这里使用搜狐证券的接口，我直接将接口和参数放出来。

https://q.stock.sohu.com/hisHq?code=zs_399300&start=20190102&end=20200101&stat=1&order=D&period=w&callback=historySearchHandler&rt=jsonp

这是一个get类型的接口，下面介绍各个参数的含义

• code：股票代码，zs_399300是沪深300的代码
• start：开始时间，20190102表示2019年1月2日
• end：结束时间，20200101表示2020年1月1日
• stat：不明
• order：排序顺序，D表示倒叙排序
• period：表示周期，d表示天，w表示周，m表示月
• callback：不明
• rt：不明

以上信息中比较需要我们填写的就是code，start和end，由于我们统计的是超长周期的走势，因此period可以选择w，获取周信息即可看，下面是拼接url的代码

# 组装url
def packurl(stockcode, starttime, endtime):
    url = "https://q.stock.sohu.com/hisHq?"
    url += "code="
    url += stockcode
    url += "&start="
    url += starttime
    url += "&end="
    url += endtime
    url += "&stat=1"
    url += "&order=D"
    url += "&period=w"
    url += "&callback=historySearchHandler"
    url += "&rt=jsonp"
    print(url)
    return url

我们需要传入股票代码，开始时间和结束时间。

知道了接口后，其实就是非常简单了，我们将数据爬下来，然后使用matplotlib绘制出来就行。

下面就是所有的代码，我们从2005年的数据统计到2023年的数据，大概是18年左右。

import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import json

xAxis = []
yAxis = []

YLIMMIN = 500
YLIMMAX = 6000

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
MAJOR_LOCATOR = 20

font1 = {
    'size' : 30,
}
FONTSIZE = 30
# 颜色字典
cnames = {
'aliceblue':            '#F0F8FF',
'antiquewhite':         '#FAEBD7',
'aqua':                 '#00FFFF',
'aquamarine':           '#7FFFD4',
'azure':                '#F0FFFF',
'beige':                '#F5F5DC',
'bisque':               '#FFE4C4',
'black':                '#000000',
'blanchedalmond':       '#FFEBCD',
'blue':                 '#0000FF',
'blueviolet':           '#8A2BE2',
'brown':                '#A52A2A',
'burlywood':            '#DEB887',
'cadetblue':            '#5F9EA0',
'chartreuse':           '#7FFF00',
'chocolate':            '#D2691E',
'coral':                '#FF7F50',
'cornflowerblue':       '#6495ED',
'cornsilk':             '#FFF8DC',
'crimson':              '#DC143C',
'cyan':                 '#00FFFF',
'darkblue':             '#00008B',
'darkcyan':             '#008B8B',
'darkgoldenrod':        '#B8860B',
'darkgray':             '#A9A9A9',
'darkgreen':            '#006400',
'darkkhaki':            '#BDB76B',
'darkmagenta':          '#8B008B',
'darkolivegreen':       '#556B2F',
'darkorange':           '#FF8C00',
'darkorchid':           '#9932CC',
'darkred':              '#8B0000',
'darksalmon':           '#E9967A',
'darkseagreen':         '#8FBC8F',
'darkslateblue':        '#483D8B',
'darkslategray':        '#2F4F4F',
'darkturquoise':        '#00CED1',
'darkviolet':           '#9400D3',
'deeppink':             '#FF1493',
'deepskyblue':          '#00BFFF',
'dimgray':              '#696969',
'dodgerblue':           '#1E90FF',
'firebrick':            '#B22222',
'floralwhite':          '#FFFAF0',
'forestgreen':          '#228B22',
'fuchsia':              '#FF00FF',
'gainsboro':            '#DCDCDC',
'ghostwhite':           '#F8F8FF',
'gold':                 '#FFD700',
'goldenrod':            '#DAA520',
'gray':                 '#808080',
'green':                '#008000',
'greenyellow':          '#ADFF2F',
'honeydew':             '#F0FFF0',
'hotpink':              '#FF69B4',
'indianred':            '#CD5C5C',
'indigo':               '#4B0082',
'ivory':                '#FFFFF0',
'khaki':                '#F0E68C',
'lavender':             '#E6E6FA',
'lavenderblush':        '#FFF0F5',
'lawngreen':            '#7CFC00',
'lemonchiffon':         '#FFFACD',
'lightblue':            '#ADD8E6',
'lightcoral':           '#F08080',
'lightcyan':            '#E0FFFF',
'lightgoldenrodyellow': '#FAFAD2',
'lightgreen':           '#90EE90',
'lightgray':            '#D3D3D3',
'lightpink':            '#FFB6C1',
'lightsalmon':          '#FFA07A',
'lightseagreen':        '#20B2AA',
'lightskyblue':         '#87CEFA',
'lightslategray':       '#778899',
'lightsteelblue':       '#B0C4DE',
'lightyellow':          '#FFFFE0',
'lime':                 '#00FF00',
'limegreen':            '#32CD32',
'linen':                '#FAF0E6',
'magenta':              '#FF00FF',
'maroon':               '#800000',
'mediumaquamarine':     '#66CDAA',
'mediumblue':           '#0000CD',
'mediumorchid':         '#BA55D3',
'mediumpurple':         '#9370DB',
'mediumseagreen':       '#3CB371',
'mediumslateblue':      '#7B68EE',
'mediumspringgreen':    '#00FA9A',
'mediumturquoise':      '#48D1CC',
'mediumvioletred':      '#C71585',
'midnightblue':         '#191970',
'mintcream':            '#F5FFFA',
'mistyrose':            '#FFE4E1',
'moccasin':             '#FFE4B5',
'navajowhite':          '#FFDEAD',
'navy':                 '#000080',
'oldlace':              '#FDF5E6',
'olive':                '#808000',
'olivedrab':            '#6B8E23',
'orange':               '#FFA500',
'orangered':            '#FF4500',
'orchid':               '#DA70D6',
'palegoldenrod':        '#EEE8AA',
'palegreen':            '#98FB98',
'paleturquoise':        '#AFEEEE',
'palevioletred':        '#DB7093',
'papayawhip':           '#FFEFD5',
'peachpuff':            '#FFDAB9',
'peru':                 '#CD853F',
'pink':                 '#FFC0CB',
'plum':                 '#DDA0DD',
'powderblue':           '#B0E0E6',
'purple':               '#800080',
'red':                  '#FF0000',
'rosybrown':            '#BC8F8F',
'royalblue':            '#4169E1',
'saddlebrown':          '#8B4513',
'salmon':               '#FA8072',
'sandybrown':           '#FAA460',
'seagreen':             '#2E8B57',
'seashell':             '#FFF5EE',
'sienna':               '#A0522D',
'silver':               '#C0C0C0',
'skyblue':              '#87CEEB',
'slateblue':            '#6A5ACD',
'slategray':            '#708090',
'snow':                 '#FFFAFA',
'springgreen':          '#00FF7F',
'steelblue':            '#4682B4',
'tan':                  '#D2B48C',
'teal':                 '#008080',
'thistle':              '#D8BFD8',
'tomato':               '#FF6347',
'turquoise':            '#40E0D0',
'violet':               '#EE82EE',
'wheat':                '#F5DEB3',
'white':                '#FFFFFF',
'whitesmoke':           '#F5F5F5',
'yellow':               '#FFFF00',
'yellowgreen':          '#9ACD32'}


# 发送get请求
def find(url, A):
    result = A.get(url, timeout=7, allow_redirects=False)
    print(result.text)
    return result.text

# 组装url
def packurl(stockcode, starttime, endtime):
    url = "https://q.stock.sohu.com/hisHq?"
    url += "code="
    url += stockcode
    url += "&start="
    url += starttime
    url += "&end="
    url += endtime
    url += "&stat=1"
    url += "&order=D"
    url += "&period=w"
    url += "&callback=historySearchHandler"
    url += "&rt=jsonp"
    print(url)
    return url


# 将响应结果变成json
def changeResp(str):
    str = str.replace("historySearchHandler(", "")
    str = str.replace(")", "")
    dict = json.loads(str)
    x = []
    y = []
    for i in range(len(dict[0]["hq"])):
        x.append(dict[0]["hq"][i][0])
        y.append(float(dict[0]["hq"][i][2]))
    x.reverse()
    y.reverse()
    for i in range(len(x)):
        xAxis.append(x[i])
        yAxis.append(y[i])


# 绘图
def draw(filename, title):
    # xAxis.reverse()
    # yAxis.reverse()
    print(xAxis)
    print(yAxis)
    plt.figure(figsize=(100, 25))
    plt.title(title, font1)
    plt.plot(xAxis, yAxis, color=cnames["cadetblue"],label=title)
    # 隐藏部分x轴坐标
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(MAJOR_LOCATOR))
    plt.ylim(YLIMMIN, YLIMMAX)
    plt.xticks(rotation=30)
    # 设置刻度的字体大小
    plt.xticks(fontsize=FONTSIZE)
    plt.yticks(fontsize=FONTSIZE)
    plt.grid()
    plt.rcParams.update({'font.size': FONTSIZE})  # 设置图例字体大小
    plt.legend()
    plt.savefig("./" + filename + ".png")
    plt.savefig("./" + filename + ".svg")
    #plt.show()



if __name__ == "__main__" :
    headers = {
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Connection': 'keep-alive',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0',
        'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
    }
    A = requests.Session()
    A.headers = headers

    title_list = ["沪深300"]
    code_list = ["zs_399300", ]
    starttime_list = ["20050101", "20060102", "20070102", "20080102", "20090102", "20100102", "20110102", "20120102", "20130102", "20140102",
                      "20150102", "20160102", "20170102", "20180102", "20190102",
                      "20200102", "20210102", "20230102"]
    endtime_list = ["20060101", "20070101", "20080101", "20090101", "20100101", "20110101", "20120101", "20130101", "20140101", "20150101",
                    "20160101", "20170101", "20180101", "20190101", "20200101",
                    "20210101", "20220101", "20230520"]

    for i in range(len(code_list)):
        codestock = code_list[i]
        title = title_list[i]
        for j in range(len(starttime_list)):
            str = find(packurl(codestock, starttime_list[j], endtime_list[j]), A)
            changeResp(str)
        draw(codestock, title)

以上是python代码，你安装好三方库后直接运行就行了，下面来看一下走势图

这是一张超长图，不知道能不能看的清楚。

看到上面走势图一开始我也是比较惊讶的，从图中可以总结出几个信息：

• 2005年到2006年指数都是比较低的，都不到1000点，一直到2007年左右开始起飞
• 2007年到2008年初指数几乎冲到了历史最高点，达到将近6000点
• 2008年中指数开始腰斩，期间发生了什么，估计也不需要我多说了
• 2008年年末指数达到了最低点，随后开始拉升，估计是政府的救市计划起作用了，中国开始了基建狂魔模式
• 指数到2014年都还是不温不火的状态，随后迎来了一个小高峰，但很快又开始回落
• 到了2020年又是一个小高峰，但是今年2023年又开始回落

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我写这篇文章的时候，沪深300指数大概是3900多点，不到4000点。不知道大家看到这个指数是什么感觉，我的感觉是这个指数波动很大，非常大，总是大起大落，高的时候很高，低的时候又很低；然后，目前的话，肯定是处于一个高位的状态，我们不否认经济相比于过去有了非常大的进步，但是股市终究也是充满了泡沫。

这是我对于宏观数据的第一次数据分析，其实互联网上是可以查询到非常多的宏观经济数据的，借助这些数据可以很好的观察整个经济的形式，以及相互之间的关联，后续的话我也会努力去学习一下宏观经济学，然后结合所学知识加深自己对于世界的认知。

最后提醒一句

入市有风险，投资需谨慎

本文不提供任何投资建议。