财务大赛数据分析师指南

大数据中心检索数据题

1、仔细认真，不急，但也要有时间观念，越快完成越好

2、理清楚逻辑，不行的直接就暴力丢excell里面去

3、注意效率，后面的题会更加浪费时间

4、及时与队友沟通，可以让队友帮忙

5、建议多进行自主训练，加快解题速度，提高解题准确率

编程检索数据题

ts_code的说明

600 开头的代码一般 是要以 .SH 结尾
上交所sh和深交所sz

总之在Python中一定要加上后缀 sz 或者 sh

monthly接口相关（月线接口）

一些参数

trade_date #交易日期
start_date #开始日期
end_date #结束日期
fields #最终需要的参数
open   #开盘价
high   #最高价
low    #最低价
close  #收盘价
pct_chg	# 未复权涨跌幅

import tushare as ts

pro = ts.pro_api('token')

ds = pro.monthly(ts_code='600271.SH', start_date='20131201', end_date='20181231', fields='trade_date,close')

# 筛选数据
ds = ds[ds.trade_date.map(lambda x:x.find('12',4,6)>=0)]

print(ds)

pro_bar 接口相关（通用行情接口）

一些参数

asset #资产类别：E股票 I沪深指数 C数字货币 FT期货 FD基金 O期权 CB可转债（v1.2.39），默认E
freq #数据频度 ：支持分钟(min)/日(D)/周(W)/月(M)K线，其中1min表示1分钟（类推1/5/15/30/60分钟） ，默认D。
adj #复权类型(只针对股票)：None未复权 qfq前复权 hfq后复权 , 默认None，目前只支持日线复权。

import tushare as ts
ts.set_token('token')
ds = ts.pro_bar(ts_code='399101.SZ', asset='I', freq='M', start_date='20130101', end_date='20181231')
# 其中 asset 为这个证券的类型，比如 E股票 I沪深指数，freq为数据频率（M代表月）

#筛选数据
ds = ds[ds.trade_date.map(lambda x:x.find('12',4,6)>=0)]
ds = ds[['trade_date','close']]

print(ds)

import tushare as ts
import matplotlib as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

# 抓取数据
ds = ts.pro_bar(ts_code='002193.SZ', start_date='20180601', end_date='20180630', adj='None')
ds.to_csv('D:/bigdata/如意集团2018年6月公司股价变动日收盘价.csv')
# 清洗数据
df = ds[['trade_date', 'high']]
df.to_csv('D:/bigdata/如意集团2018年6月公司股价变动日最高价（已清洗）.csv')
print(df)

# 为了防止出现中文乱码，在这里进行一下设置
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimSun']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#生成折线图
x_cel = ds['trade_date'] #取值给曲线x
y_col1 = ds['open'] #取值给y
y_col2 = ds['close']
y_col3 = ds['high']
plt.figure(figsize=(9, 7)) #定义画布尺寸
plt.plot_date(x_cel, y_col1, '-', label='open price') #画线以及定义线的类型和命名
plt.plot_date(x_cel, y_col2, '-', label='closing price')
plt.plot_date(x_cel, y_col3, '-', label='peak price')
plt.xlabel('日期') #给x和y轴命名
plt.ylabel('指数') 
plt.legend()  #给图像加上图例
plt.xticks(rotation=45) #将x轴的图例坐标值，倾斜 45度放置
plt.style.use('ggplot')  #设置背景样式
plt.grid(True) #显示网格线
plt.title('如意集团2018年6月开盘价收盘价最高价折线图', fontsize=10)
plt.savefig('D:/bigdata/如意集团开盘价收盘价最高折线图.png')

balancesheet接口（资产负债表）

total_hldr_eqy_exc_min_int	#	股东权益合计(不含少数股东权益)
total_hldr_eqy_inc_min_int	#	股东权益合计(含少数股东权益)
total_liab	#	负债合计

题目

import tushare as ts
pro = ts.pro_api('token')

df=pro.balancesheet(ts_code='300410.SZ',start_date='20210101', end_date='20210631',fields='ts_code,end_date,total_hldr_eqy_inc_min_int,total_liab')

df = df[df.end_date.map(lambda x:x.find('12',4,6)>=0)]
df.to_csv('300410.csv')
print(df)
产权比率=负债/权益=1570748408.55/629392801.51=2.5

根据资料的信息收集题

仔细阅读所给材料（一般是背景资料或者背景资料中的PDF）

PDF中也可进行文字搜索

寻找队友帮助

作者：~逍遥子~
本文连接： https://www.cnblogs.com/femme/p/15470833.html
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