作业1 def get_avg_days_high(name,howlong): w=attribute_history(security=name, count=howlong,unit='1d' , fields='high',) print w print get_avg_days_high('000977.XSHE',5) 作业2 r=query(valuation.code).order_by(valuation.circulating_market_cap.desc()).limit(5) w=get_fundamentals(r) print(list(w.code))

@晚上不点灯 看就完了，就算程序员在装逼，你难道不是么？

![微信图片_20190121142027.png][1] ![微信图片_20190121142628.png][2] [1]: https://image.joinquant.com/29285ee4cca07326613d9f712d461f86 [2]: https://image.joinquant.com/08e481769c1a4bdfabff347a432a2c27

![3.JPG][1] [1]: https://image.joinquant.com/b0eb211b3bf22d44a3a6a0922d2a5c76

from jqdata import* w=attribute_history(security='000001.XSHE',count=5, fields=['high']) w1=mean(w) print(w) print(w1) # 获取 q=query(valuation.code# 筛选 ).filter(valuation.code.in_(get_index_stocks('000016.XSHG')) # 排序 ).order_by(valuation.circulating_market_cap.desc() # 数量 上限5条数据 ).limit(5) w2=get_fundamentals(q) print(w2)

``` # 导入函数库 from jqdata import * stock = '600776.XSHG' dftx = attribute_history(stock,6) #无聊算个当日振幅，因为要除以前一天股价，所以前面拉了6天的，20号那天振幅肯定是空值 dftx['Amplitude'] = (dftx['high'] - dftx['low']) / dftx.shift(1)['close'] dftx['Amplitude%'] = dftx['Amplitude'].apply(lambda x:'%.2f%%'%(x*100)) log.info(dftx) print(dftx['high'].mean()) print('------------------------------\n') q=query(valuation.code).order_by(valuation.market_cap.desc()).limit(5) w=get_fundamentals(q) print(w) ```

@晚上不点灯 columns就是excel里的列标签集合，单个列标签是column，index就是excel里的行标签，这都是基础英语呀，何必这么骂呢，人家给你免费讲是情分，不给你讲是本分，太酸了，毕竟人主讲的是量化，又不是编程，dataframe是python里工具包pandas里的一种二维数组的数据结构，就和你打刺激战场，人教你打游戏，又不教你怎么开挂打游戏一样

@晚上不点灯 既然跟人家学，尊重师傅的装逼是学生的基本素养。

def initialize(context): #作业 1 获取平安银行最近5个交易日最高价的平均值 data = attribute_history(security='000001.XSHE',count=5, fields=['high']); mean = data.high.mean(); print("\nmean=%s"%mean); #作业 2 查询上证指数中流通市值前15的股票代码 #获取上证指数的成分股 stocks = get_index_stocks('000001.XSHG'); #构建query语句 q = query(valuation.code).filter(valuation.code.in_(stocks) )\ .order_by(valuation.circulating_market_cap.desc()).limit(15); #执行查询 result = get_fundamentals(q); #附加股票基本信息 fullInfo = appendStockInfo( result, date='2019-03-05' ); print("\n%s"%fullInfo); #本函数向dataframe添加股票基本信息 def appendStockInfo( dadaframe, date='2019-03-05' ) : #使用code作为index，才能使用code进行连接 dadaframe.index = dadaframe['code']; #删除多余的code列 del dadaframe['code']; #查询股票基本信息 stock_info = get_all_securities(types=['stock'],date=date); #连接 dadaframe = dadaframe.join([stock_info]); return dadaframe;

@xiefeisd 代码粘进来格式不对

请问老师，最后一个代码，为什么运行出错呢？ 

@江南刘德华 不能照复制代码运行，代码有个地方编译出错。比方说&gt 是错的，应该改成>符号。同理，&lt应该改成<符号。

@晚上不点灯 各位大哥大姐，别回复我了。这帖子我想删，但没有删除选项。

@xiefeisd 你平时吃的是骨头吧？这么闲。不想搭理，你们回复起来还没完了

我可不可以获取了自己所要的数据之后，生成一个pandas.dataframe，然后我为了更好的检测我获得的数据，能否将这个dataframe 写成单独的 csv或者Excel文件方便查阅？

#最近五个交易日最高价均值 stock='000001.XSHE' df=attribute_history(stock,count=5,fields=['high']) mean=df['high'].mean() print(mean) #生成流通市值最大list q=query(valuation.code).order_by(valuation.market_cap.desc()).limit(5) w=get_fundamentals(q) print(list(w['code']))

p=history(count=5,field='high',security_list=['000001.XSHE']) high=p.iloc[:,:].values print(sum(high)/5)

q1=query(valuation.code).order_by(valuation.market_cap.desc()).limit(5) q2=get_fundamentals(q1) print(list(q2['code'])) 变成list list(q2['code'])

@牧濑克里斯 读题，上证指数