python爬蟲爬取股票的北上資金持倉數(shù)據(jù)

更新時間：2022年05月06日 09:55:27 作者：??斜月????

這篇文章主要介紹了python爬蟲爬取股票的北上資金持倉數(shù)據(jù)，文章基于python的相關資料展開爬取數(shù)據(jù)的詳細內容，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下

前言

前面已經(jīng)講述了如何獲取股票的k線數(shù)據(jù)，今天我們來分析一下股票的資金流入情況，股票的上漲和下跌都是由資金推動的，這其中的北上資金就是一個風向標，今天就抓取一下北上資金對股票的逐天持倉變動和資金變動。

數(shù)據(jù)分析

照例先貼一下數(shù)據(jù)的訪問地址：

# 以海爾智家為例貼一下數(shù)據(jù)的頁面連接地址，再次吐槽一下拼音前綴
https://data.eastmoney.com/hsgtcg/StockHdStatistics/600690.html

下圖就是北上資金逐天的訪問數(shù)據(jù)頁面，我們要抓取的是持股數(shù)量、持股市值、持股百分比和市值變化信息。

通過瀏覽器后臺的接口可以看到這樣一個接口數(shù)據(jù)：

這個接口的參數(shù)為：

# 請求地址數(shù)據(jù)，這里的參數(shù)和請求的不太一樣，因為其它的參數(shù)我試過了，可以忽略掉，以下是必要參數(shù)
https://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?
# 排序字段和排序的類型, -1 為倒序排列
sortColumns=TRADE_DATE
&sortTypes=-1
# 后兩個參數(shù)比較簡單，就是分頁參數(shù)而已
&pageSize=50
&pageNumber=1
# 報告類型，固定為北上資金數(shù)據(jù)
&reportName=RPT_MUTUAL_HOLDSTOCKNORTH_STA
# 返回的數(shù)據(jù)列，默認返回所有
&columns=ALL
# 獲取數(shù)據(jù)參數(shù)為股票代碼和交易日期
&filter=(SECURITY_CODE="600690")(TRADE_DATE>='2021-10-29')

數(shù)據(jù)抓取

我們已經(jīng)解析了獲取資金的參數(shù)，以下就是使用 python 來獲取數(shù)據(jù)，并進行展示。我們依舊使用 requets 來獲取數(shù)據(jù)。

我們需要先組裝請求的參數(shù)，這里的 fliter 只傳入了代碼，日期選擇了固定，這個個人感覺是查詢的 ES ，不然不會這么傳入?yún)?shù)，建議做個參數(shù)轉換吧，這樣直傳不太好。

數(shù)據(jù)查詢返回的結果是json 格式，進行了解析后我們采用 prettyTable 打印結果。

由于獲取的數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過格式化，顯示的位數(shù)比較長，所以對持股數(shù)和市值之類的數(shù)據(jù)進行了格式化展示，

代碼如下：

# 如果是億級的就格式化為億，萬的話格式化為萬
def cal_num(num):
    if abs(num / 100000000) > 0:
        return str(round(num / 100000000, 3)) + "億"
    else:
        return str(round(num / 10000, 3)) + "萬"

最終我們得到的結果如下：

建立模型

我們已經(jīng)獲取到了股票的北上資金的情況，我們建立一個簡單的模型篩選一下:

1 選取最近一個月內北上資金連續(xù)加倉的股票，加倉幅度超過流通股份的1%。

在這個模型中，我們可以根據(jù)最近一個月每天的持倉百分比建立線性規(guī)劃模型，y = kx + b 來計算斜率和截距，但是這個覺得有點兒復雜了，我們可以簡化一下，就偷個懶計算當天的持倉量與一個月前的持倉比例差值即可，

具體代碼如下：

# rate_list 為持股比例的集合，將 ratio 添加進集合中，這里為什么是22呢，
# 一般情況下一個月有22個交易日，所以減去22就是一個月前的持倉比例
def cal_model(rate_list):
    if len(rate_list) >= 22:
        cur_node = rate_list[0]
        pre_node = rate_list[22]
        return cur_node - pre_node
    return -100