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【量化投资 – Python、Pandas系列】如何通过逐笔数据计算主力资金流数据

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【量化投资 – Python、Pandas系列】如何通过逐笔数据计算主力资金流数据

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让大家知道如何使用Python、pandas进行金融数据处理。帖子主要面向来自金融领域的入门学习者,大神请轻拍。希望能对大家有帮助。

之前的系列文章:
【量化 投资- Python & pandas技巧系列】如何快速上手使用Python进行金融数据分析
【量化投资 – Python & pandas技巧系列】windows下如何安装Python、pandas
【量化投资 – python & pandas技巧系列】使用python计算移动平均线
【量化投资 – Python & pandas技巧系列】计算创业板平均市盈率
【量化投资 – Python & pandas技巧系列】极简方法将日线数据转为周线、月线或其他周期
【量化投资 – Python & pandas技巧系列】历史数据告诉你:KDJ指标选股有效吗?

注:之前文章中用到的数据可在此下载http://yucezhe.com/product/home,这里可以下载到所有股票、从上市日起的交易数据、财务数据、分钟数据、逐笔数据等。

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【量化投资 – Python、Pandas系列】如何通过逐笔数据计算主力资金流数据

大家经常会在同花顺大智慧等行情软件,或各类财经媒体上看到主力资金流入流出这个术语。听上去也感觉很牛逼的样子,主力资金流入的股票或者行业是不是就会涨呢?

本期帖子就教大家如何计算一只股票每天的资金流入流出数据。
计算资金流数据需要股票的逐笔数据。逐笔数据记录股票每一笔的成交成交数据,是每一笔成交,只要成交就会记录。大家在免费行情软件中看到的成交明细数据,是3-5秒记录一笔的数据,并不是逐笔数据。下图是逐笔数据的截图:

【量化投资 - Python、Pandas系列】如何通过逐笔数据计算主力资金流数据

图中每一行记录一笔交易,以红框标记出的那行为例,记录在10:32:00秒,以16.81的价格成交了2200股,并且2200股是主动卖盘,记为S(主动买盘记为B)。

这里讲一下主动买盘和主动卖盘的区别。炒过股票的人都知道,每一笔成交的双方,必定有一方下的是限价单(即会挂到五档盘口上的单子),另外一方下的是市价单(即主动去和五档盘口上的单子匹配成交的单子),如果一笔成交中的市价单是买入股票,那么这笔交易就是主动买盘,如果一笔成交中的市价单是卖出股票,那么这笔交易就是主动卖盘。

这应该讲的相当清楚了吧…

有了逐笔数据,那资金流入怎么计算呢?说来很简单,就是这只股票当天所有买盘交易的总成交额。反之,所有卖盘交易的总成交额就是资金流出。

当一笔成交的成交量很大的时候,比如大于500手,成交这样一笔需要比较多的资金,往往认为这笔成交是由机构或者大户完成的,也就是所谓的主力。那么这只股票当天所有成交量大于500手的买盘的总成交额,即为主力资金流入,当天所有成交量大于500手的卖盘的总成交额,即为主力资金流出。(这里的500是随便设定的,也可以设定一个更加合理的数值)

有了这些概念,就可以根据逐笔数据计算资金流数据了。进入这个地址:http://yucezhe.com/product?name=zhubi-data-push,点击最左边的按钮“数据样本(免费)”,即可下载到2015-05-19这一天所有股票的逐笔数据,注意数据比较大,下载起来可能会比较慢。

下面就是计算的源代码截图,里面有详细的注释,有问题可以留言。附件中附上了程序的源码,回复即可免费下载:
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下面是最终输出数据的截图:
【量化投资 - Python、Pandas系列】如何通过逐笔数据计算主力资金流数据

思考题:

若有历史每天的逐笔数据,好好的研究下,应该是可以发现不少有价值的东西的。除了计算资金流数据之外,还有什么研究的思路吗?大家可以一起讨论。


之后会讲的内容:

现在想到的之后几期会讲的内容:

因为觉得很多人关于Pandas的基础知识还不是很牢固,会先讲一期“【量化小讲堂 – Python、Pandas系列】Pandas常用函数、方法详解”。

然后就会开始比较实战性的东西,会以实际在中国市场有效的策略为案例。



附件中是本期Python的原程序,免费,回复可见:

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