# 获取任一股票最近5个交易日最高价的平均价 from jqdatasdk import * import jqdatasdk as jq ### 登陆 jq.auth('帐号','密码') w = jq.get_price("000001.XSHE",frequency='daily',count=5,fields=['high'],end_date='2021-02-08').mean() print(w) # 生成一个list，list中为上证指数成分股中流通市值最大的5个股票的股票代码 stocks = get_index_stocks('000001.XSHG') q = query( valuation.code,valuation.circulating_market_cap ).filter( ##### 这里不能使用 in 操作, 要使用in_()函数 valuation.code.in_(stocks) ).order_by( valuation.market_cap.desc() ).limit(5) df = get_fundamentals(q,date='2021-02-07') print(df)

# 获取任一股票最近5个交易日最高价的平均价 def get_avg_high_lastest(security, days=5): prices = attribute_history(security, count=days, fields=['high']) return prices.mean() # 生成一个list，list中为上证指数成分股中流通市值最大的5个股票的股票代码 def get_circulating_market_cap_top(index_stocks,top=5): stocks = get_index_stocks(index_stocks) q = query(valuation.code, valuation.circulating_market_cap ).filter(valuation.code.in_(stocks) ).order_by(valuation.circulating_market_cap.desc() ).limit(5) w = get_fundamentals(q) return w #test print(get_avg_high_lastest('000001.XSHE', 5)) print(get_circulating_market_cap_top('000001.XSHG',top=5))

``` #获取任一股票最近5个交易日最高价的平均价。 w = attribute_history(security='000001.XSHE',count=5,fields=['high']).mean() print(w) #生成一个list，list中为上证指数成分股中流通市值最大的5个股票的股票代码。 stocks = get_index_stocks('000001.XSHG') df = get_fundamentals(query(valuation.code,valuation.circulating_market_cap ).filter(valuation.code.in_(stocks) ).order_by(valuation.circulating_market_cap.desc() ).limit(5)) print(list(df['code'])) ```

正文-相关教程-第一个“聚宽新手指南-获取数据教程”链接有问题，点击无效，麻烦修改下

1. 获取任一股票最近5个交易日最高价的平均价 ```python high_list = attribute_history(security='000001.XSHE',count=5, fields=['high']).mean() print(mean(high_list)) ``` 2. 上证指数成分股中流通市值最大的5个股票的股票代码 ```python # 获取20180301时，上证50指数（000016.XSHG）成分股 #上证指数 t_list = get_index_stocks("000001.XSHG") df1=get_fundamentals(query( valuation.code, ).filter( valuation.code.in_(t_list) ).order_by( valuation.circulating_market_cap.desc() ).limit( 5 )) # print(list(df1)) list(df1['code']) ```

打卡

打卡

认真看

获取任一股票最近5个交易日最高价的平均价 w = attribute_history(security='000001.XSHE',count = 5,fields = ['high']) mean_w = w['high'].mean() print(mean_w)

上证指数成分股中流通市值最大的5个股票的股票代码 stocks = get_index_stocks('000001.XSHG') q = query(valuation).filter(valuation.code.in_(stocks)).order_by(valuation.circulating_market_cap.desc()).limit(5) df = get_fundamentals(q,date=None)['code'] print (df)

w=attribute_history(security='000004.XSHE',count=5,fields=['high']) print(w) mean_w=w['high'].mean() print(mean_w)

``` from jqdata import * # 获取上证指数的成分股 stocks = get_index_stocks('000001.XSHG') # 获取股票代码, 流通市值 q = query(valuation.code, valuation.circulating_market_cap # 按照上证指数成分股, 流通市值进行筛选 ).filter(valuation.code.in_(stocks), valuation.circulating_market_cap # 按照市值从大到小排序 ).order_by(valuation.circulating_market_cap.desc() # 限制五行数据 ).limit(5) # 获取相关数据, 输出dataframe列表 code = get_fundamentals(q) print(code) # 将code字段输出为一个list stock = list(code['code']) print(stock) ```

get_fundemental 函数里的 date好像没有用啊，函数里是2015年，右边回测栏是2019年，结果显示的是2019年的。这是为何？

怎么看代码的中文名称

@慢跑的蜗牛 for stk in list_w: print(get_security_info(stk).display_name,stk) 也可以

打卡

zan

 应该加入个排序日期的,sort好一点,然后获取最新的5个日期,不过我不会 sort,暂时就不加入了

@游星 如果是纯数组的话，可以用[-5:]来获取最后5天的数据，如果是pandas的dataFrame格式的，可以使用tail函数