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历史的十一月板块涨幅

来源：https://uqer.io/community/share/563c8065f9f06c713ddfeb6d

大盘又开始疯长了，还记嘚去年十一月吗 ？

#获得行业信息
def GetEquIndustry(universe,field):    
    num = 100
    cnt_num = len(universe)/num
    if cnt_num > 0:
        df = pd.DataFrame({})
        for i in range(cnt_num) :
            sub_df = DataAPI.EquIndustryGet(secID=universe[i*num:(i+1)*num],field=field)
            df = pd.concat([df,sub_df])
        if (i+1)*num != len(universe):
            sub_df = DataAPI.EquIndustryGet(secID=universe[(i+1)*num:],field=field)
            df = pd.concat([df,sub_df])
    else:
        df = DataAPI.EquIndustryGet(secID=universe,field=field)
    return df

from CAL.PyCAL import *
import pandas as pd
cal = Calendar('China.SSE')
universe = DataAPI.EquGet(equTypeCD='A')['secID'].tolist()    #获得全A股的secID
id2nm = lambda x:x[0:6]
tk_list_A = map(id2nm,universe)    #获得全A股的ticker

Ind_info = GetEquIndustry(universe = universe ,field=['ticker','secShortName','industryName2'])    #获得个股的申万行业分类
Ind_info_gp = Ind_info.groupby('industryName2')#按照行业分组

Ind_tks_dic = {}    #获得每个行业包含的股票
for ind_nm,sub_info in Ind_info_gp:
    Ind_tks_dic[ind_nm] = sub_info.drop_duplicates('ticker')['ticker'].tolist()    

from pandas import DataFrame,Series
from CAL.PyCAL import *
cal = Calendar('China.SSE')
field = ['ticker','secShortName','tradeDate','preClosePrice','closePrice','turnoverValue']
#时间轴(开始时间)
time = ['20141031', '20131031', '20121031', '20111031', '20101031']
#保存各个时间段的数据
Data_time = {}
#保存各个时间段的股票名字
tk_nm_dic ={}

# 时间稍慢
for s in time : 
    Data_time[s] = DataFrame()
    for x in universe :        
        try : 
            data_temp = DataAPI.MktEqudAdjGet( secID = x , field =field , beginDate = s , endDate = cal.advanceDate(s,'1M', BizDayConvention.Following).strftime('%Y%m%d'))   
            data_temp['marketValue']  = DataAPI.MktEqudGet(secID = x ,field ='marketValue' , beginDate = s , endDate = cal.advanceDate(s,'1M', BizDayConvention.Following).strftime('%Y%m%d')) 
            Data_time[s] = pd.concat([Data_time[s],data_temp])  
        except : 
            continue
    tk_nm_dic[s] = dict(zip(Data_time[s]['ticker'],Data_time[s]['secShortName']))                                    # 获得个股ticker与名称的对应字典

for s in Data_time.values() :         
    s['tradeDate'] = pd.to_datetime(s['tradeDate'])                                         # 将tradeDate这一列的格式由string改为datetime
    s['increase'] = s['closePrice']/s['preClosePrice']                                      # 获得个股每天的收益    

# 股票数据统计
Stock_Data = {}
for s in Data_time.keys() :    
    Stock_dict = {'ticker':[],'income':[],'turnoverValue':[] ,'marketValue' :[]} 
    # 获得每个时间段的Data计算个股的收益和平均市值
    for tk,sub_info in Data_time[s].groupby('ticker') :
        income = sub_info['increase'].prod()-1                     # 获得在这段时间内该股的涨幅    
        mkt_value = sub_info['marketValue'].sum()/len(sub_info)     
        turnoverValue_avg = sub_info['turnoverValue'].sum()/len(sub_info)   
        Stock_dict['ticker'].append(tk)
        Stock_dict['income'].append(income)
        Stock_dict['marketValue'].append(mkt_value)
        Stock_dict['turnoverValue'].append(turnoverValue_avg)
    # 返回时间为Key的个股数据
    Stock_Data[s] = pd.DataFrame(Stock_dict)

# 行业数据统计
Output_dicy = {}
Output_dicy['industry'] = []
Output_dicy['Num'] = []
Output_dicy['Nov14'] = []

for ind,tks in Ind_tks_dic.items() :
    for table in Stock_Data.keys() : 
        if not table in Output_dicy.keys() : 
            Output_dicy[table] = []
        sub_Industry = Stock_Data[table][Stock_Data[table]['ticker'].isin(tks)]      
         # 成交量前三
        bigstk = sub_Industry.sort(columns='turnoverValue',ascending=False)['ticker'][0:3].tolist()
        # 行业指数收益
        if not sub_Industry['marketValue'].sum() == 0 : 
            rtn_Industry = (sub_Industry['income']*sub_Industry['marketValue']).sum()/sub_Industry['marketValue'].sum()         
            Output_dicy[table].append(rtn_Industry)
            if table == '20141031' :   
                Output_dicy['Nov14'].append(map(lambda x:tk_nm_dic['20141031'][x],bigstk))

    if not sub_Industry['marketValue'].sum() == 0 :          
        #最新行业成分数量     
        Output_dicy['Num'].append(len(sub_Industry))
        Output_dicy['industry'].append(ind)       

Output_table = pd.DataFrame(Output_dicy)

去年十一月疯长的大盘

# 统计并显示
Out_put = Output_table.loc[:,['industry','Num','20101031','20111031','20121031','20131031','20141031','Nov14']]
Out_put.columns = [u'行业名称',u'该行业成分股数目(15年)',u'2010年十一月',u'2011年十一月',u'2012年十一月',u'2013年十一月',u'2014年十一月',u'2014年板块成交量前三']
Out_put[u'平均涨幅'] = (Out_put[u'2010年十一月']+Out_put[u'2011年十一月']+Out_put[u'2012年十一月']+Out_put[u'2013年十一月']+Out_put[u'2014年十一月']) / 5
print u'一共有%d个申万二级行业'%len(Out_put),u' ： '
Out_put.sort(u'2014年十一月' , ascending = False).head(20)

一共有208个申万二级行业  ：
行业名称 该行业成分股数目(15年) 2010年十一月 2011年十一月 2012年十一月 2013年十一月 2014年十一月 2014年板块成交量前三 平均涨幅
97 资本市场服务 18 -0.141082 -0.152839 -0.133307 0.098754 0.511463 [中信证券, 海通证券, 兴业证券] 0.036598
22 证券 20 -0.142078 -0.150951 -0.129955 0.094950 0.493749 [中信证券, 海通证券, 兴业证券] 0.033143
107 综合金融 21 -0.139421 -0.148480 -0.132800 0.095897 0.477825 [中信证券, 海通证券, 兴业证券] 0.030604
2 航空运输 6 -0.179507 -0.123943 -0.094819 0.015406 0.406586 [海南航空, 东方航空, 中信海直] 0.004744
149 航空运输业 10 -0.173271 -0.107966 -0.082920 0.015486 0.343224 [海南航空, 东方航空, 中信海直] -0.001089
38 保险业 3 -0.095615 -0.017941 -0.035695 0.154288 0.323310 [中国平安, 中国太保, 中国人寿] 0.065669
153 保险 4 -0.095476 -0.018500 -0.035806 0.154006 0.323234 [中国平安, 中国太保, 中国人寿] 0.065492
92 房屋建筑业 1 0.000000 0.000000 -0.127193 0.202055 0.316129 [高新发展] 0.078198
112 高速公路 23 -0.108908 -0.088902 -0.073154 0.052344 0.272050 [广发证券, 厦门港务, 五洲交通] 0.010686
193 石油加工、炼焦和核燃料加工业 18 0.007286 -0.034520 -0.127721 0.005377 0.258827 [陕西黑猫, 上海石化, *ST华锦] 0.021850
122 建筑安装业 1 -0.113664 -0.006221 -0.139037 0.020833 0.213740 [中关村] -0.004870
139 基础建设 22 -0.037736 -0.088644 0.009290 0.011860 0.212001 [中国中铁, 中国铁建, 中国交建] 0.021354
202 农、林、牧、渔服务业 1 -0.013893 0.032037 -0.106501 0.055081 0.210865 [丰乐种业] 0.035518
113 房屋建设 4 -0.046656 -0.087118 0.006878 0.009602 0.202862 [中国建筑, 上海建工, 宁波建工] 0.017114
176 园区开发 18 -0.042658 -0.077632 -0.073093 -0.033278 0.200555 [陆家嘴, 外高桥, 金融街] -0.005221
39 租赁业 1 -0.149817 0.011525 -0.106517 0.043152 0.200312 [渤海租赁] -0.000269
82 土木工程建筑业 45 -0.028200 -0.077634 -0.003929 0.004428 0.181418 [中国建筑, 中国中铁, 中国铁建] 0.015217
194 货币金融服务 16 -0.060532 -0.046490 0.017593 0.012884 0.181281 [浦发银行, 兴业银行, 民生银行] 0.020947
101 银行 16 -0.060532 -0.046490 0.017593 0.012884 0.181281 [浦发银行, 兴业银行, 民生银行] 0.020947
67 燃气生产和供应业 9 -0.097077 0.016135 -0.038805 0.005440 0.178853 [大众公用, 重庆燃气, 申能股份] 0.012909

五年间十一月平均涨幅

Out_put.sort(u'平均涨幅' , ascending = False).head(20)
行业名称 该行业成分股数目(15年) 2010年十一月 2011年十一月 2012年十一月 2013年十一月 2014年十一月 2014年板块成交量前三 平均涨幅
92 房屋建筑业 1 0.000000 0.000000 -0.127193 0.202055 0.316129 [高新发展] 0.078198
38 保险业 3 -0.095615 -0.017941 -0.035695 0.154288 0.323310 [中国平安, 中国太保, 中国人寿] 0.065669
153 保险 4 -0.095476 -0.018500 -0.035806 0.154006 0.323234 [中国平安, 中国太保, 中国人寿] 0.065492
35 林业 5 0.010244 0.117180 0.028619 0.012805 0.085120 [平潭发展, 永安林业, 吉林森工] 0.050794
200 运输设备 7 0.116078 -0.056020 0.095749 0.071869 0.008633 [晋西车轴, 北方创业, 康尼机电] 0.047262
97 资本市场服务 18 -0.141082 -0.152839 -0.133307 0.098754 0.511463 [中信证券, 海通证券, 兴业证券] 0.036598
202 农、林、牧、渔服务业 1 -0.013893 0.032037 -0.106501 0.055081 0.210865 [丰乐种业] 0.035518
22 证券 20 -0.142078 -0.150951 -0.129955 0.094950 0.493749 [中信证券, 海通证券, 兴业证券] 0.033143
107 综合金融 21 -0.139421 -0.148480 -0.132800 0.095897 0.477825 [中信证券, 海通证券, 兴业证券] 0.030604
123 铁路运输业 3 -0.074811 -0.032704 0.033269 0.058432 0.158774 [大秦铁路, 广深铁路, 铁龙物流] 0.028592
111 餐饮业 4 0.116088 0.030976 -0.115720 0.094488 0.002694 [*ST云网, 西安饮食, 全聚德] 0.025705
188 互联网和相关服务 12 0.063492 0.059126 -0.123481 0.001113 0.127137 [东方财富, 鹏博士, 海虹控股] 0.025477
182 电气自动化设备 30 0.181047 0.021313 -0.121661 0.000477 0.045836 [国电南瑞, 许继电气, 川仪股份] 0.025402
20 专业技术服务业 9 0.173828 -0.040446 -0.119783 0.046313 0.057355 [中材节能, 设计股份, 三联虹普] 0.023453
193 石油加工、炼焦和核燃料加工业 18 0.007286 -0.034520 -0.127721 0.005377 0.258827 [陕西黑猫, 上海石化, *ST华锦] 0.021850
4 铁路运输 3 -0.074811 -0.032704 0.028185 0.057472 0.130967 [大秦铁路, 广深铁路, 铁龙物流] 0.021822
139 基础建设 22 -0.037736 -0.088644 0.009290 0.011860 0.212001 [中国中铁, 中国铁建, 中国交建] 0.021354
194 货币金融服务 16 -0.060532 -0.046490 0.017593 0.012884 0.181281 [浦发银行, 兴业银行, 民生银行] 0.020947
101 银行 16 -0.060532 -0.046490 0.017593 0.012884 0.181281 [浦发银行, 兴业银行, 民生银行] 0.020947
44 食品制造业 22 0.150009 0.017352 -0.080203 -0.045608 0.059697 [伊利股份, 光明乳业, 花园生物] 0.020249
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