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python 调用AKShare股市数据分析：一站式获取A股各类板块数据_python akshare

网友: 技术文档 2025-07-30 14:09:53

📊 AKShare股市数据分析：一站式获取A股各类板块数据

📚 简介

AKShare是一个开源的Python金融数据接口库，本教程将展示如何使用AKShare获取A股市场的各类板块数据，包括行业板块、概念板块、风格板块等。

🔧 环境准备

安装AKShare

# 安装aksharepip install akshare --upgrade# 国内用户建议使用镜像源安装pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple akshare --upgrade

导入必要的库

import akshare as akimport pandas as pd

📈 板块数据获取方法

1. 获取行业板块数据

1.1 申万行业分类
def get_sw_industry_stocks(): \"\"\"获取申万行业分类数据\"\"\" # 获取申万一级行业列表 sw_index = ak.sw_index_spot() print(\"申万一级行业列表：\") print(sw_index[[\'指数代码\', \'指数名称\']]) # 获取特定行业成分股 industry_code = \"801010\" # 农林牧渔 stocks = ak.sw_index_cons(index_code=industry_code) print(f\"\\n行业 {industry_code} 成分股：\") print(stocks[[\'成分股代码\', \'成分股名称\']])# 调用示例get_sw_industry_stocks()
1.2 证监会行业分类
def get_csrc_industry(): \"\"\"获取证监会行业分类数据\"\"\" # 获取证监会行业分类 industry_data = ak.stock_industry_category_cninfo() # 按行业分组统计 industry_summary = industry_data.groupby(\'行业分类名称\')[\'股票代码\'].apply(list) return industry_summary# 调用示例csrc_industries = get_csrc_industry()print(\"证监会行业分类：\")print(csrc_industries)

2. 概念板块数据

2.1 同花顺概念板块
def get_ths_concept(): \"\"\"获取同花顺概念板块数据\"\"\" # 获取概念板块列表 concepts = ak.stock_board_concept_name_ths() print(\"同花顺概念板块列表：\") print(concepts) # 获取特定概念板块成分股 concept_stocks = ak.stock_board_concept_cons_ths(symbol=\"人工智能\") print(\"\\n人工智能概念股：\") print(concept_stocks[[\'代码\', \'名称\']])# 调用示例get_ths_concept()
2.2 东方财富概念板块
def get_em_concept(): \"\"\"获取东方财富概念板块数据\"\"\" # 获取概念板块行情 concept_quotes = ak.stock_board_concept_name_em() print(\"东方财富概念板块行情：\") print(concept_quotes) # 获取特定概念板块成分股 concept_stocks = ak.stock_board_concept_cons_em(symbol=\"车联网\") print(\"\\n车联网概念股：\") print(concept_stocks)# 调用示例get_em_concept()

3. 风格板块数据

def get_style_index(): \"\"\"获取风格指数数据\"\"\" # 获取中证风格指数行情 style_index = ak.index_style_spot_em() print(\"中证风格指数：\") print(style_index)# 调用示例get_style_index()

4. 地域板块数据

def get_region_stocks(): \"\"\"获取地域板块数据\"\"\" # 获取地域板块行情 region_quotes = ak.stock_board_industry_name_em() region_data = region_quotes[region_quotes[\'板块名称\'].str.contains(\'地区\')] print(\"地域板块行情：\") print(region_data) # 获取特定地域成分股 region_stocks = ak.stock_board_industry_cons_em(symbol=\"浙江板块\") print(\"\\n浙江板块成分股：\") print(region_stocks)# 调用示例get_region_stocks()

📊 数据分析示例

1. 板块涨跌幅分析

def analyze_sector_performance(): \"\"\"分析各板块涨跌幅\"\"\" # 获取概念板块行情 concept_quotes = ak.stock_board_concept_name_em() # 按涨跌幅排序 performance = concept_quotes.sort_values(\'涨跌幅\', ascending=False) print(\"今日表现最好的概念板块：\") print(performance.head()) print(\"\\n今日表现最差的概念板块：\") print(performance.tail())# 调用示例analyze_sector_performance()

2. 板块成分股分析

def analyze_sector_stocks(sector_name): \"\"\"分析特定板块的成分股表现\"\"\" # 获取板块成分股 stocks = ak.stock_board_concept_cons_em(symbol=sector_name) # 获取成分股行情 stock_quotes = ak.stock_zh_a_spot_em() # 合并数据 sector_analysis = pd.merge(stocks, stock_quotes, left_on=\'代码\', right_on=\'代码\') # 按涨跌幅排序 return sector_analysis.sort_values(\'涨跌幅\', ascending=False)# 调用示例result = analyze_sector_stocks(\"新能源\")print(\"新能源板块成分股表现：\")print(result[[\'代码\', \'名称\', \'最新价\', \'涨跌幅\']])

⚠️ 注意事项

  1. 数据时效性

    • AKShare的数据大多为实时更新
    • 建议在交易时段获取数据
    • 部分数据可能有延迟

  2. 接口限制

    • 注意访问频率限制
    • 建议增加适当的延时
    import timetime.sleep(1) # 每次请求间隔1秒

  3. 数据存储

    # 保存数据到CSVdef save_sector_data(data, filename): data.to_csv(f\"{filename}.csv\", encoding=\'utf-8-sig\')# 读取CSV数据def load_sector_data(filename): return pd.read_csv(f\"{filename}.csv\", encoding=\'utf-8-sig\')

🔍 实用功能

1. 板块轮动分析

def analyze_sector_rotation(): \"\"\"分析板块轮动情况\"\"\" # 获取所有板块行情 concept_quotes = ak.stock_board_concept_name_em() industry_quotes = ak.stock_board_industry_name_em() # 合并数据 all_sectors = pd.concat([ concept_quotes[[\'板块名称\', \'涨跌幅\', \'换手率\']], industry_quotes[[\'板块名称\', \'涨跌幅\', \'换手率\']] ]) # 按换手率和涨跌幅分析 return all_sectors.sort_values([\'换手率\', \'涨跌幅\'], ascending=[False, False])# 调用示例rotation_analysis = analyze_sector_rotation()print(\"板块轮动分析：\")print(rotation_analysis.head(10))

2. 板块资金流向分析

def analyze_sector_fund_flow(): \"\"\"分析板块资金流向\"\"\" # 获取板块资金流向数据 concept_flow = ak.stock_board_concept_fund_flow_rank_em() industry_flow = ak.stock_board_industry_fund_flow_rank_em() print(\"概念板块资金流向：\") print(concept_flow.head()) print(\"\\n行业板块资金流向：\") print(industry_flow.head())# 调用示例analyze_sector_fund_flow()

📈 投资策略建议

  1. 多维度分析

    • 结合多个板块数据源
    • 考虑板块间的关联性
    • 注意行业周期特点

  2. 风险控制

    • 避免过度集中某一板块
    • 关注板块整体估值水平
    • 注意市场情绪变化

  3. 实时监控

    • 设置板块涨跌幅预警
    • 跟踪板块资金流向
    • 关注板块热点转换

🔗 相关资源

  • AKShare官方文档
  • AKShare Github
  • AKShare问题反馈

🚀 进阶应用

  1. 自动化监控
  2. 数据可视化
  3. 策略回测
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