4.13 委比 • 实时计算委比

来源：https://uqer.io/community/share/55bf0426f9f06c91fc18c62f

最近几个交易日，大盘又是一片惨淡，然而我们发现郭嘉队并没有猛拉指数，转而是对部分股票托底。比如中海油服：

风格的转变，意味着郭嘉队转攻为守，让我们看看都有哪些股票值得郭嘉队托底

# 常量准备
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
from pandas import DataFrame, Series
today = dt.today().strftime('%Y%m%d')   # 获得今天的日期

# DataAPI取所有A股
stocks = DataAPI.EquGet(equTypeCD='A',listStatusCD='L',field='secID,nonrestfloatA',pandas="1")
universe = stocks['secID'].tolist()    # 转变为list格式，以便和DataAPI中的格式符合

# 取所有A股的最新行情
bidask_fields = ['bidBook_volume%s' %i for i in xrange(1, 6)] + ['askBook_volume%s' %i for i in xrange(1, 6)]
fields = ['shortNM','lastPrice','bidBook','askBook','suspension']

def get_data():
    data = DataFrame()
    for i in range(0,len(universe),300):   # 原则上可以性取完的，但是试验中作者发现会报错，估计是运算量太大，所以这里分批次取，每次300个
        t = DataAPI.MktTickRTSnapshotGet(securityID=universe[i:min(i+300,len(universe))],field=fields,pandas="1")
        tmp = DataFrame()
        tmp['secID'] = t['ticker']+'.'+t['exchangeCD']
        tmp[['shortNM','suspension'] + bidask_fields] =t[['shortNM', 'suspension']+bidask_fields]
        data = pd.concat([data,tmp],axis=0)   # 数据拼接

    # 去掉当日停牌的股票 
    data['nonrestfloatA'] = stocks['nonrestfloatA']
    data = data[data['suspension']==0]

    data = data[(data['bidBook_volume1']>0).values & (data['askBook_volume1']>0).values]


    # 去掉没有涨停板的股票
    data['bidBook_volume'] = sum([data['bidBook_volume%s' %i] for i in xrange(1,6)])
    data['askBook_volume'] = sum([data['askBook_volume%s' %i] for i in xrange(1,6)])

    # 计算委比
    data['rate'] = data['bidBook_volume']/(data['askBook_volume']+data['bidBook_volume'])*100   #百分之几
    data = data.sort(columns='rate',ascending=False).reset_index()
    data.drop('index',axis=1,inplace=True)

    # 重命名
    data = data[['secID', 'shortNM', 'bidBook_volume', 'askBook_volume', 'rate']]
    data.columns = ['代码','简称','买量','卖量','委比']
    return data

get_data().head(50)

	代码	简称	买量	卖量	委比
0	601336.XSHG	新华保险	14310780	24700	99.827700
1	600485.XSHG	信威集团	2086200	4100	99.803856
2	600188.XSHG	兖州煤业	38015538	98746	99.740921
3	601808.XSHG	中海油服	16845821	44700	99.735355
4	600362.XSHG	江西铜业	20343390	56935	99.720911
5	600958.XSHG	东方证券	4069182	12972	99.682227
6	600340.XSHG	华夏幸福	12797790	54800	99.573627
7	000951.XSHE	中国重汽	1964684	9600	99.513748
8	002304.XSHE	洋河股份	2943430	15200	99.486249
9	600276.XSHG	恒瑞医药	2230015	12500	99.442590
10	000538.XSHE	云南白药	1798287	10200	99.435993
11	002143.XSHE	印纪传媒	2813406	16335	99.422739
12	000800.XSHE	一汽轿车	9174799	56199	99.391193
13	601958.XSHG	金钼股份	20460168	127809	99.379206
14	000513.XSHE	丽珠集团	881306	5600	99.368591
15	603288.XSHG	海天味业	6049140	39340	99.353862
16	300202.XSHE	聚龙股份	1145291	7600	99.340788
17	601800.XSHG	中国交建	29915478	208100	99.309179
18	600403.XSHG	大有能源	8768385	61500	99.303502
19	601225.XSHG	陕西煤业	57038023	406943	99.291595
20	601098.XSHG	中南传媒	7902047	58400	99.266373
21	601226.XSHG	华电重工	4604601	35200	99.241347
22	600600.XSHG	青岛啤酒	1887900	15673	99.176654
23	601688.XSHG	华泰证券	11673583	97299	99.173392
24	000895.XSHE	双汇发展	17718527	154080	99.137899
25	601555.XSHG	东吴证券	14508868	127897	99.126194
26	300003.XSHE	乐普医疗	2355404	20971	99.117521
27	600429.XSHG	三元股份	6761469	61600	99.097180
28	000333.XSHE	美的集团	9583724	89633	99.073403
29	600004.XSHG	白云机场	3333050	32000	99.049048
30	600637.XSHG	东方明珠	2020400	19420	99.047955
31	600741.XSHG	华域汽车	15412841	150590	99.032411
32	600166.XSHG	福田汽车	14485200	146445	98.999121
33	002594.XSHE	比亚迪	2961400	29967	98.998217
34	000750.XSHE	国海证券	13826732	146800	98.949442
35	600664.XSHG	哈药股份	7654217	81506	98.946369
36	601186.XSHG	中国铁建	24479602	265911	98.925417
37	600519.XSHG	贵州茅台	894254	9741	98.922450
38	601901.XSHG	方正证券	11906346	132861	98.896431
39	002081.XSHE	金 螳 螂	6156885	69107	98.890024
40	600660.XSHG	福耀玻璃	3706300	44600	98.810952
41	000869.XSHE	张 裕Ａ	3073749	37483	98.795236
42	002431.XSHE	棕榈园林	1556637	19100	98.787869
43	002221.XSHE	东华能源	2483500	30600	98.782865
44	000685.XSHE	中山公用	8005948	100200	98.763901
45	002122.XSHE	天马股份	5874886	74210	98.752584
46	000600.XSHE	建投能源	8612256	109140	98.748595
47	002663.XSHE	普邦园林	7862104	101141	98.729902
48	600823.XSHG	世茂股份	7544949	97251	98.727448
49	002252.XSHE	上海莱士	1819900	23600	98.719826

可以看到里面不乏贵州茅台，美的集团，张裕A等十几倍市盈率的现金牛企业。这也就反映了个股正处在严重两极分化的过程，郭嘉队和主力更亲睐于优质蓝筹。

由于这里计算委比时，只是针对买卖五档行情，所以有一定的失真，而且在行情软件上按照委比排序，效果更直观。那为什么还要搞得这么复杂呢？

因为不想错过发生过的委比结果，因为还想对当天整个的委比情况做分析。

下面的代码通过一个while循环，每隔10秒打印一次委比前30的股票名称：

import time
import datetime

full_data = DataFrame()

while 1:
    now = datetime.datetime.now()
    if now.hour>=15:
        break

    data = DataFrame()
    time_str =  '%2s%2s%2s' %(now.hour, now.minute, now.second)

    try:
        data = get_data()[:30]
        data['time'] = time_str
    except Exception,e:
        print e

    if data.empty:
        continue

    full_data = full_data.append(data)
    print now, ', '.join([ e for e in data['简称'].values])

    time.sleep(10)

2015-08-03 14:01:36.452456 广发证券, 张  裕Ａ, 江铃汽车, 比亚迪, 兖州煤业, 云南白药, 海天味业, 信威集团, 东华能源, 中集集团, 美邦服饰, 万华化学, 华电国际, 申万宏源, 陕国投Ａ, 环旭电子, 华域汽车, 一汽轿车, 哈药股份, 陕西煤业, 聚龙股份, 日出东方, 誉衡药业, 格力电器, 深圳燃气, 徐工机械, 新 和 成, 建投能源, 康恩贝, 驰宏锌锗
2015-08-03 14:01:48.711193 广发证券, 兖州煤业, 张  裕Ａ, 江铃汽车, 云南白药, 中集集团, 海天味业, 格力电器, 中国西电, 比亚迪, 贵人鸟, 美邦服饰, 东华能源, 万华化学, 哈药股份, 华电国际, 申万宏源, 贵州茅台, 陕国投Ａ, 华域汽车, 陕西煤业, 日出东方, 誉衡药业, 聚龙股份, 新 和 成, 深圳燃气, 建投能源, 驰宏锌锗, 一汽轿车, 国海证券
2015-08-03 14:02:01.886604 广发证券, 兖州煤业, 张  裕Ａ, 中集集团, 东吴证券, 江铃汽车, 华电国际, 海天味业, 云南白药, 中国西电, 万华化学, 申万宏源, 国海证券, 比亚迪, 东华能源, 互动娱乐, 哈药股份, 日出东方, 华域汽车, 环旭电子, 双汇发展, 誉衡药业, 格力电器, 陕国投Ａ, 深圳燃气, 东方能源, 新 和 成, 一汽轿车, 驰宏锌锗, 聚龙股份
2015-08-03 14:02:12.446392 中集集团, 广发证券, 云南白药, 兖州煤业, 张  裕Ａ, 东吴证券, 江铃汽车, 丽珠集团, 信威集团, 金 融 街, 海天味业, 华电国际, 双汇发展, 互动娱乐, 哈药股份, 万华化学, 上海医药, 华域汽车, 新华保险, 日出东方, 国海证券, 贵人鸟, 冠农股份, 申万宏源, 驰宏锌锗, 誉衡药业, 深圳燃气, 上海莱士, 徐工机械, 一汽轿车
2015-08-03 14:02:25.053561 张  裕Ａ, 云南白药, 中集集团, 东吴证券, 兖州煤业, 广发证券, 丽珠集团, 首航节能, 双汇发展, 金 融 街, 海天味业, 万华化学, 华电国际, 东方能源, 互动娱乐, 哈药股份, 日出东方, 中煤能源, 上海医药, 环旭电子, 华域汽车, 国海证券, 誉衡药业, 申万宏源, 贝因美, 深圳燃气, 聚龙股份, 浙大网新, 一汽轿车, 上海莱士
2015-08-03 14:02:36.258301 中集集团, 张  裕Ａ, 云南白药, 兖州煤业, 广发证券, 万华化学, 丽珠集团, 海天味业, 中文传媒, 互动娱乐, 中国西电, 一汽轿车, 东华能源, 哈药股份, 东吴证券, 华电国际, 格力电器, 金 融 街, 日出东方, 华域汽车, 国海证券, 誉衡药业, 申万宏源, 深圳燃气, 科力远, 陕国投Ａ, 二三四五, 上海莱士, 粤电力Ａ, 驰宏锌锗
2015-08-03 14:02:46.940336 中集集团, 张  裕Ａ, 云南白药, 兖州煤业, 中文传媒, 广发证券, 万华化学, 丽珠集团, 贵州茅台, 尚荣医疗, 日出东方, 一汽轿车, 东吴证券, 东方能源, 康恩贝, 哈药股份, 金 融 街, 海天味业, 中国神华, 华域汽车, 中国西电, 互动娱乐, 誉衡药业, 上海医药, 闰土股份, 申万宏源, 深圳燃气, 科力远, 聚龙股份, 二三四五
---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)
<mercury-input-27-f8d02897ce95> in <module>()
     24     print now, ', '.join([ e for e in data['简称'].values])
     25 
---> 26     time.sleep(10)
     27 

KeyboardInterrupt: 

本贴的实现参考于社区高人 @明轩 @jiang.wei 的涨停板帖子。

---

我们一直在努力

apachecn/AiLearning

---