Python量化炒股的数据信息获取—获取沪深股市每日成交概况信息

沪深股市每日成交概况信息，都存放在STK_EXCHANGE_TRADE_INFO表中，该表保存在finance包中。要查看表中的数据信息，需要使用query()函数。

单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令，进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮，创建Python3文件，接着输入如下代码：

from jqdata import finance
q=query(finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO).filter(finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO.date>='2024-04-26')
df = finance.run_query(q)
df

在这里显示的是2024年04月26日之后的沪深股市每日成交概况信息。

单击工具栏运行按钮，快捷键（shift+enter），运行结果如下图：

STK_EXCHANGE_TRADE_INFO表的常用字段意义如下。

exchang_name：市场名称。市场名称有7种，分别是上海市场、上海A股、上海B股、深圳市场、深市主板、中小企业板和创业板。

date：交易日期

total_market_cap：市价总值，单位：亿

circulating_market_cap：流通市值，单位：亿

volume：成交量，单位：万

money：成交金额，单位：亿

deal_number：成交笔数，单位：万笔

pe_average：平均市盈率。上海市场市盈率计算方法：市盈率=∑（收盘价✖️发行数量）/∑（每股收益✖️发行数量），统计时剔除亏损及暂停上市的上市公司。深圳市场市盈率计算方法：市盈率 = ∑市价总值 / ∑（总股本✖️上年每股利润），剔除上年利润为负的公司。

turnover_ratio：换手率