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自己对一些数据感兴趣就爬了一些，后续有数据会更新，慢慢来吧。
：）
可能部分数据会遗漏，代码也没什么好保留的，我贴个git地址吧，水平有限，代码质量别见怪，主要语言是python。
https://github.com/monster5475/QuantaTrade.git
欢迎讨论指导~
——————————————————————————
发现github.com国内访问不方便，搬一下家到码云吧~
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade
——————————————————————————
脱了个敏，最新仓库为 https://gitee.com/monster5475/jsler
：）
可能部分数据会遗漏，代码也没什么好保留的，我贴个git地址吧，水平有限，代码质量别见怪，主要语言是python。
https://github.com/monster5475/QuantaTrade.git
欢迎讨论指导~
——————————————————————————
发现github.com国内访问不方便，搬一下家到码云吧~
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade
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脱了个敏，最新仓库为 https://gitee.com/monster5475/jsler
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数据说明：每天的跌停股数据，如果三天连续跌停，邮件报警。
文件：https://gitee.com/monster5475/jsler/blob/master/drop_limit.py
扒的是这个网页的数据 http://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=dtgc，
接口为 http://push2ex.eastmoney.com/getTopicDTPool?cb=callbackdata9924555
文件：https://gitee.com/monster5475/jsler/blob/master/drop_limit.py
扒的是这个网页的数据 http://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=dtgc，
接口为 http://push2ex.eastmoney.com/getTopicDTPool?cb=callbackdata9924555
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之前写的一个双低策略的回测，今天搞了一下。感觉还行~
策略就是最简单的双低 不考虑其他的，轮动时间到 直接轮出，换入最新前n！
代码在
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_double_low/rdl_main.py
结果为
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/tree/master/retreat_double_low/result
净值计算就是最简单的加权
实验条件为：
转债个数|双低数量
20~50|5
50~100|8
100~200|15
200~|20
结果中天数表示轮动时间 有1天、5天、10天、15天、20天
下图是轮动周期为10天时的结果
看了一下结果，上升时间主要为2013.11~2014.12，2018.08~2019.03，2019.08~至今
数据中显示15年，16年，17年这三年可转债数量较少。
数据来源集思录上一个帖子
https://www.jisilu.cn/question/400306
感谢这个前辈的数据：）
策略就是最简单的双低 不考虑其他的，轮动时间到 直接轮出，换入最新前n！
代码在
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_double_low/rdl_main.py
结果为
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/tree/master/retreat_double_low/result
净值计算就是最简单的加权
实验条件为：
转债个数|双低数量
20~50|5
50~100|8
100~200|15
200~|20
nums_dict = {
'lt_20':0,
'20_50':5,
'50_100':8,
'100_200':10,
'200_now':15
}结果中天数表示轮动时间 有1天、5天、10天、15天、20天
下图是轮动周期为10天时的结果
看了一下结果，上升时间主要为2013.11~2014.12，2018.08~2019.03，2019.08~至今
数据中显示15年，16年，17年这三年可转债数量较少。
数据来源集思录上一个帖子
https://www.jisilu.cn/question/400306
感谢这个前辈的数据：）
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港股打新数据已上传，只放了部分字段，数据来源就不多说了~
日期截止到现在。
csv地址为：
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_purchase/result/new_stock_hk.csv
数据格式主要为：
股票代码|股票名称|所属板块|发行日期|发行价格(港元)|首日涨幅|一手中签率|一手申购资金(港元)|发行月份|inc
代码在此目录上一个文件夹的rp_main_hk.py
日期截止到现在。
csv地址为：
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_purchase/result/new_stock_hk.csv
数据格式主要为：
股票代码|股票名称|所属板块|发行日期|发行价格(港元)|首日涨幅|一手中签率|一手申购资金(港元)|发行月份|inc
代码在此目录上一个文件夹的rp_main_hk.py
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这上传excel还挺麻烦的，我直接用git托管，贴个地址吧。
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_purchase/result/all_new_stock.csv
代码为rp_main.py
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_purchase/rp_main.py
这个csv是爬的东方财富上的数据，主要为新股发行的数据，不区分科创板，创业板
地址为http://data.eastmoney.com/xg/xg/default.html
取了其中部分字段，包括有
公司名称|股票代码|顶格申购金额|发行价格|收盘价|网上中签率|一签获利|上市日期|inc
其中inc是 一签获利*网上中签率 算是数据期望。
下一步准备找个网站搞一下港股打新的数据。
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_purchase/result/all_new_stock.csv
代码为rp_main.py
https://gitee.com/monster5475/QuantaTrade/blob/master/retreat_purchase/rp_main.py
这个csv是爬的东方财富上的数据，主要为新股发行的数据，不区分科创板，创业板
地址为http://data.eastmoney.com/xg/xg/default.html
取了其中部分字段，包括有
公司名称|股票代码|顶格申购金额|发行价格|收盘价|网上中签率|一签获利|上市日期|inc
其中inc是 一签获利*网上中签率 算是数据期望。
下一步准备找个网站搞一下港股打新的数据。
京公网安备 11010802031449号