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akshare股票涨跌停获取统计分析

news 2025/7/18 10:09:01

参看：
https://akshare.akfamily.xyz/data/stock/stock.html#id375

数据源来自东方财富网：https://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=ztgc
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参数说明
涨停统计： n/m代表m天中有n次涨停板

安装：

pip install akshare  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

涨停股票

import akshare as ak
import pandas as pd# 获取涨停板信息
def get_limit_up_stocks(trade_date):df = ak.stock_zt_pool_em(date=trade_date)return df# 示例：获取2023年10月10日的涨停板信息
trade_date = '20241030'
limit_up_stocks = get_limit_up_stocks(trade_date)# 打印涨停板信息
print(limit_up_stocks)

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参数说明

统计连板数倒排序

limit_up_stocks_sorted = limit_up_stocks.sort_values(by='连板数', ascending=False)
print("连板数倒排序：")
limit_up_stocks_sorted[['代码', '名称', '连板数', '所属行业']]

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列出每个行业里的具体股票名称及其连板数

def get_industry_details(group):return group[['名称', '连板数']].to_dict(orient='records')industry_details = limit_up_stocks.groupby('所属行业').apply(get_industry_details).reset_index()
industry_details.columns = ['所属行业', '股票详情']# 统计每个行业里的连板数总和
industry_stats = limit_up_stocks.groupby('所属行业')['连板数'].sum().reset_index()
industry_stats_sorted = industry_stats.sort_values(by='连板数', ascending=False)# 合并行业统计和具体股票详情
industry_stats_with_details = pd.merge(industry_stats_sorted, industry_details, on='所属行业')print("每个行业里的连板数统计及具体股票名称及其连板数：")
industry_stats_with_details

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跌停股票

import akshare as ak
import pandas as pd# 获取跌停板信息
def get_limit_down_stocks(trade_date):df = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date=trade_date)return df# 示例：获取2023年10月10日的涨停板和跌停板信息
trade_date = '20241030'limit_down_stocks = get_limit_down_stocks(trade_date)# 打印涨停板和跌停板信息print("跌停板信息：")
limit_down_stocks

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统计连板数倒排序

limit_down_stocks_sorted = limit_down_stocks.sort_values(by='连续跌停', ascending=False)
print("跌停板连板数倒排序：")
limit_down_stocks_sorted[['代码', '名称', '连续跌停', '所属行业']]

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列出每个行业里的具体股票名称及其连板数

# 统计每个行业里的连板数，并列出每个行业里的具体股票名称及其连板数
def get_industry_details(group):return group[['名称', '连续跌停']].to_dict(orient='records')# 跌停板
industry_details_down = limit_down_stocks.groupby('所属行业').apply(get_industry_details).reset_index()
industry_details_down.columns = ['所属行业', '股票详情']# 统计每个行业里的连板数总和industry_stats_down = limit_down_stocks.groupby('所属行业')['连续跌停'].sum().reset_index()
industry_stats_sorted_down = industry_stats_down.sort_values(by='连续跌停', ascending=False)# 合并行业统计和具体股票详情industry_stats_with_details_down = pd.merge(industry_stats_sorted_down, industry_details_down, on='所属行业')print("跌停板每个行业里的连板数统计及具体股票名称及其连板数：")
industry_stats_with_details_down

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