股市大盘行情(天天基金每日净值)
股市大盘行情(天天基金每日净值)
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在股市中任何一次成功都离不开背后坐在电脑面前长达十几个小时的复盘，而当你点开这篇文章时，我希望大家能够结合每一个要点，来反思自己的持仓情况。然后完成一次自我复盘！文章内容不是告诉你们代码，也不是告诉你们技术，这里面讲的是市场情绪与经验。所以希望大家能认真地看完，分享不易！
今天大盘走势先抑后扬，这点咱们在周六晚上的视频复盘中就说过，本周市场继续维持平移震荡结构，下方支撑位置在3370左右，今天上午指数低开后快速杀跌，我相信有不少没有关注我的朋友们，可能都有一些恐慌，担心大盘这个位置形成顶部背离结构。
但最终指数在3367点位置开始了企稳反弹，其实这种结构是我们这段时间经常讲的日内洗盘，一旦指数企稳后，资金完成换位，指数就会维持上行，所以上证在达到我们周六晚上所顶的支撑位置后开始缓慢爬升。
其实，今天市场全天的走势都是非常好，大家可以看看分时图上的带量情况，明显买入带量是比卖出带量强，这点也正说明了，今天市场的强势！上午完成换筹后，下午形成上行拉升，最终指数站上了3400点，完成了上周五场内资金没有完成的目标，这也表明了，现在场内资金也不敢随意乱动，卖多了担心外资抄底，买少了担心外资把大盘带上天，这也正是各大基金经理们非常纠结的地方。
所以接下来，市场大概率还是会在 3425点下方维持运行，不过今天站上了3400点，那么表明了上周没有收复的高点，本周第一个交易日收复了，接下来大概率会在3400点上方维持震荡结构了。
上午对市场的观点
那么明天市场该怎么走？
1，首先明天市场会继续维持震荡上行，从今天市场的结构上来看，明天市场应该是要冲击3425点位置了。
2，今天其实是一个抢先手的结构，因为今天如果没有抢到先手，明天大盘如果冲击上去，就会有很多跟风，当跟风起来，如果大盘在3425点位置出现回落呢？这个时候没抢到先手的朋友，就难受了，而抢到先手的朋友可以顺势减仓。
3，晚上我会对市场所有的题材方向进行复盘，想要留意接下来市场那些板块会有机遇的朋友们到时候可以留下关注，晚上注意我的复盘思路，在周天讲的方向里面，猪肉以及猴痘概念今天迎来了爆发。
当你看到这里说明你已经知道了我的思路与观点，虽然我每天都在写，但分享不易，我希望看完的朋友们点个赞算是对作者我的勉励吧，谢谢！每天保持三更，定期分享行业动态，市场情绪！有问题评论区留言，随机解答！
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登高而招，臂非加长也，而见者远
———荀子《劝学》
在《如何利用Python天天基金获取基金单位净值、累计净值、增长率（上）》
如何利用Python天天基金获取基金单位净值、累计净值、增长率（上）中描述了手工从天天基金获取基金数据的全部过程。
手工获取数据过于繁琐，而且数据格式可能存在不统一的情况，不利于后续的数据分析。
故本文记录如何利用Python从天天基金批量获取相关的数据
# 导入需要的模块# 若无相关module, 可以在jupyter note中可以 ! pip install <模块名>import requestsimport reimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom bs4 import BeautifulSoup
# 定义获取天天基金html的函数# 该函数也是参考别的大神写的# 该函数用于访问指定url，即按照基金代码、开始和截止日期访问到相应的页面def get_html(code, start_date, end_date, page=1, per=20): ''' 需要输入的参数为code:即基金代码，starte_date: 开始日期''' '''end_date：结束日期''' url = 'http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={0}&page={1}&sdate={2}&edate={3}&per={4}'.format( code, page, start_date, end_date, per) rsp = requests.get(url) html = rsp.text return html
# 定义获取基金数值的函数# 通过上文的get_html函数访问到相应的页面后，需要通过beautifulsoup对html页面进行解析# 解析后的数据写入dataframe, 并进行返回def get_fund(code, start_date, end_date, page=1, per=20): # 获取html html = get_html(code, start_date, end_date, page, per) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取总页数 pattern = re.compile('pages:(.*),') result = re.search(pattern, html).group(1) total_page = int(result) # 获取表头信息 heads = [] for head in soup.findAll("th"): heads.append(head.contents[0]) # 数据存取列表 records = [] # 获取每一页的数据 current_page = 1 while current_page <= total_page: html = get_html(code, start_date, end_date, current_page, per) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取数据 for row in soup.findAll("tbody")[0].findAll("tr"): row_records = [] for record in row.findAll('td'): val = record.contents # 处理空值 if val == []: row_records.append(np.nan) else: row_records.append(val[0]) # 记录数据 records.append(row_records) # 下一页 current_page = current_page + 1 # 将数据转换为Dataframe对象 np_records = np.array(records) fund_df = pd.DataFrame() for col, col_name in enumerate(heads): fund_df[col_name] = np_records[:, col] # 按照日期排序 fund_df['净值日期'] = pd.to_datetime(fund_df['净值日期'], format='%Y/%m/%d') fund_df = fund_df.sort_values(by='净值日期', axis=0, ascending=True).reset_index(drop=True) fund_df = fund_df.set_index('净值日期') # 数据类型处理 fund_df['单位净值'] = fund_df['单位净值'].astype(float) fund_df['累计净值'] = fund_df['累计净值'].astype(float) fund_df['日增长率'] = fund_df['日增长率'].str.strip('%').astype(float) return fund_df
小结：在上文中，我们主要定义了2个函数，分别为get_html 和 get_fund。其中（1）get_html用于访问指定的url，获取页面；（2）get_fund用于解析页面，获取相应的数据，并将整合进dataframe中进行返回.
在定义了函数后，我们接下来进行实操。
为了方便同时获取多只基金的数据，需要将基金代码以字典的形式批量输入。比如我希望获取广发纳指100，银河收益混合，易方达稳健收益B，易方达安心回报债券A等4只基金的数据。
#需要获取的基金代码my_dict={'广发纳指100':'270042', '银河收益混合':'151002', '易方达稳健收益B':'110008', '易方达安心回报债券A':'110027'}
在my_dict输入基金的名称和代码。注意，字典元素索引名，如‘广发纳指100’并不是重要的关键字，可以根据喜好任意输入。但请务必保证值，即基金代码‘270042’正确，否则将无法访问到指定的基金数据。
# 此代码用于将上文提及的基金名称、代码等，由字典类型转换成 dataframe类型my_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index',columns=['code'])my_df=my_df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})
正式获取基金相关数据的代码。假设希望获取2014-02-01到2020-12-27的数据，需要在for 循环中的get_fund()函数中，分别令start_date='2014-02-01',end_date='2020-12-27'
# 先创立一个local化的变量，用于在for循环中自动创建dataframefund_df_=locals()for i in range(len(my_df)): # 根据输入的基金名称和数量，自动创建相应个数的dataframe fund_df_[i]=pd.DataFrame() # 获取基金数据 fund_df_[i]=get_fund(my_df['code'][i],start_date='2014-02-01',end_date='2020-12-27') # 将基金数据作为xlsx文件写入本地 fund_df_[i].to_excel(my_df['name'][i]+'.xlsx')
由于我们获取的基金数据，分别存储在几个变量中，且拥有7个表头。
如果我们只对每只基金的累计净值感兴趣，那么我们需要获取每个变量的“累计净值”数据。
# 先创立一个local化的变量，用于在for循环中自动获取dataframe变量名fund_df_=locals()# 创建1个名为datas的列表，用于存放每次循环获取到的基金的累计净值数据# 每一次循环即可获取某只基金的全部累计净值数据datas=[]for i in range(len(my_df)): jingzhi=fund_df_[i]['累计净值'].to_frame() jingzhi=jingzhi.rename(columns={'累计净值':my_df['name'][i]}) datas.append(jingzhi)
在生成datas变量后，我们利用concat函数，按照列进行拼接即可
df = pd.concat(datas,axis=1)# 显示前5行的数据df.head()
最终获取的数据前5行
后续即可根据自己的需求，获取相应的数据，对基金数据进行分析了。
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编辑｜王瑾熙
市场回顾
本周，大盘走势分化，上证指数围绕3600点拉锯，创业板指数围绕3300点展开争夺，最终都是得而复失。盘面依旧是抱团行情，酿酒、煤炭板块对指数形成支撑。但是券商、保险则对指数形成压制。上证50指数本周下跌1.27%表现最弱。创业板指数小幅上涨0.32%。从4月下旬，我们第一时间捕捉到市场逢高重新转向核心资产，之后是这一特征不断强化，本周核心资产聚焦到贵州茅台、宁德时代等个别板块之上。
4月、5月PMI指数回落，显示经济复苏增速放缓；一季度宏观杠杆率下降以及4月社融数据低于预期意味着流动性收紧；加之公募基金发行放缓，市场重新寻求确定性，券商与酿酒成为市场阶段性的主线。沪指反弹到3600点一带后，市场分歧加大，向上突破的难度加大，对反弹遇阻的个股可以适当减仓；中期逢低关注半年报大幅预增的个股。
各大指数一周涨跌情况
行业回顾
点评：
本周资金和上周相比资金大幅净流出。电子元件板连续25周净流出约3000亿。医药制造板块上周净流出136亿，本周净流出179.78亿，连续2周位居流出榜首。
煤炭采选是本周*资金净流入板块。上周资金大幅净流入的券商、银行本周资金流出明显。本周市场成交量日均超过万亿。但市场呈现放量滞涨的局面，要注意可能发生回调的风险。沪指将在3600点一带反复拉锯，操作上，建议轻指数，重个股。巨丰投资雨顺价值型模拟投资组合通过持续、系统、深入的基本面研究，挖掘企业内在价值，寻找具备长期增长潜力的上市公司，在风险可控的前提下力争获取超越业绩比较基准的收益。关注巨丰投顾*（ID：jfinfo）/巨丰投资资讯*（jf-hxnc）咨询订阅。
资金跟踪
两融资金 北向资金
下周重点关注行业与个股
【宏观政策】
【行业动态】
华为又一重磅峰会举办
由华为主办，聚焦金融行业的全球性ICT盛会—华为智慧金融峰会2021于6月3日—4日在上海举办。据媒体报道，会上华为将与包括多家上市公司在内的众多合作伙伴、客户联合发布合作计划。报告显示：2020年全年中国金融云基础设施市场规模达到32.7亿美元。华为云位居中国金融云基础设施市场份额第一，份额达到21.3%。相关个股：神州信息 银信科技
磷酸一铵价格持续上涨
据百川盈孚，6月3日，国内磷酸一铵价格较上一日上涨3.61%，*报价已达到2670元/吨并再创新高，较上一周上涨4.3%，月涨幅达到10.56%。目前一铵企业挺价氛围较浓，检修企业较多，供需逐渐收紧，加之多数企业待发量超过一月左右，下游积极询价，导致商家惜售挺价态度更加坚决。
相关个股：川恒股份 司尔特
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周一A股三大指数低开，盘初市场短暂下探震荡反弹翻红，创业板指涨超1%；午后A股逐步上扬，创业板指持续领涨。沪深两市合计成交额11304.8亿元，为连续第8个交易日超1万亿元；北向资金实际净买入45.01亿元。
行业板块方面，农牧饲渔、医疗服务、电池、医疗器械、航天航空等涨幅居前，半导体、汽车整车、旅游酒店、航空机场、光学光电子等板块跌幅靠前；题材方面，猪肉、鸡肉、CRO、猴痘防治、钛白粉等概念活跃。
消息面上，近来国家发展改革委展开密集摸底，地方发展改革部门也陆续召开分析座谈会，分析上半年经济运行，部署下一步重点工作。根据这些会议释放的信号，当前经济逐步向好，保持良好复苏态势，但稳增长压力依然较大。下一阶段，助力企业满产稳产、因地制宜出台提振消费政策、有序有效推进重大项目建设等仍是重中之重。
华安证券(600909)*策略报告指出，宏微观流动性整体充裕，微观流动性持续改善支撑A 股。 市场风险偏好有望保持整体稳定，但需关注美国经济衰退担忧可能带来的外部波动传导。因此，建议围绕经济修复主线进行布局，以顺周期行业为主，重点关注两条主线：
继续超配地产及其上下游行业。 上游关注水泥、钢铁、玻璃等建材，尤其是水泥板块补涨机会；下游继续看好购置税减半催化下的汽车景气反转、家电补涨及家居；“景气改善+政策放松” 下的地产开发、服务商。
看好疫后居民消费需求持续集中释放。 受益于疫情防控政策边际精细化调整（隔离时间缩短、行程码摘星）服务类出行链条，建议关注酒店、餐饮、机场、旅游景区、高速等； 景气持续改善、 估值修复空间大的食品饮料。
关于本篇文章的更多报道，我们已在【和讯财经APP】上刊登，应用商店搜索“和讯财经”，下载并参与猜指数活动赢取京东卡和万元现金大奖
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