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In [2]:



    


from WindAdapter import get_universe

# 读取指数成分股
hs300_comp = get_universe('000300.SH', date='20170103', output_weight=True)
print hs300_comp



    


















    






[2017-06-05 15:18:16] - WindAdapter - CRITICAL - Exception in function get_universe -- get_universe() got an unexpected keyword argument 'output_weight'
None

















In [1]:



    


from WindAdapter import factor_help, factor_details_help

factor_help()
factor_details_help()



    


















    






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COPYRIGHT (C) 2016 WIND HONGHUI INFORMATION & TECHKNOLEWDGE CO., LTD. ALL RIGHTS RESERVED.
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[2017-05-24 08:32:34] - WindAdapter - INFO - Factors that are available to query










    
Out[1]:










  
    

      Data_Dict
      explanation
    

    

      name
      
    

  
  
    

      MV
      总市值（不可回测）
    

    

      PB
      市净率PB（LF）
    

    

      STDQ
      区间换手率（基准 自由流通股本）
    

    

      EquityGrowth_YoY
      净资产（同比增长率）
    

    

      ROE
      净资产收益率（平均）
    

    

      ProfitGrowth_Qr_YoY
      单季度 净利润同比增长率
    

    

      TO_adj
      区间日均换手率（基准 自由流通股本）
    

    

      RETURN
      区间涨跌幅
    

    

      GrossProfit
      毛利
    

    

      EP
      扣除非经常性损益后的净利润（TTM）
    

    

      SP
      营业总收入（TTM）
    

    

      OHLCV
      开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量
    

    

      OPEN
      开盘价
    

    

      HIGH
      最高价
    

    

      LOW
      最低价
    

    

      CLOSE
      收盘价
    

    

      VOLUME
      成交量
    

    

      SW_C1
      股票所属申万一级行业代码
    

    

      SW_C2
      股票所属申万二级行业代码
    

    

      INDUSTRY_WEIGHT_C1
      申万一级行业所占指数权重
    

    

      INDUSTRY_WEIGHT_C2
      申万二级行业所占指数权重
    

  













    






[2017-05-24 08:32:34] - WindAdapter - INFO - Factors(details) that are available to query










    
Out[1]:










  
    

      Data_Dict
      api
      indicator
      priceadj
      unit
      explanation
      type
    

    

      name
      
      
      
      
      
      
    

  
  
    

      MV
      wsd
      mkt_cap
      F
      1.0
      总市值（不可回测）
      规模
    

    

      PB
      wsd
      pb_lf
      F
      NaN
      市净率PB（LF）
      价值
    

    

      STDQ
      wss
      turn_free_per
      NaN
      NaN
      区间换手率（基准 自由流通股本）
      流动性
    

    

      EquityGrowth_YoY
      wsd
      yoy_equity
      NaN
      NaN
      净资产（同比增长率）
      成长
    

    

      ROE
      wsd
      roe_avg
      NaN
      NaN
      净资产收益率（平均）
      盈利
    

    

      ProfitGrowth_Qr_YoY
      wsd
      qfa_yoyprofit
      NaN
      NaN
      单季度 净利润同比增长率
      盈利
    

    

      TO_adj
      wss
      avg_turn_free_per
      NaN
      NaN
      区间日均换手率（基准 自由流通股本）
      流动性
    

    

      RETURN
      wss
      pct_chg_per
      NaN
      NaN
      区间涨跌幅
      估值
    

    

      GrossProfit
      wsd
      grossmargin
      NaN
      100000000.0
      毛利
      盈利
    

    

      EP
      wsd
      deductedprofit_ttm
      NaN
      100000000.0
      扣除非经常性损益后的净利润（TTM）
      盈利
    

    

      SP
      wsd
      gr_ttm
      NaN
      100000000.0
      营业总收入（TTM）
      盈利
    

    

      OHLCV
      wsd
      open,high,low,close,volume
      NaN
      NaN
      开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量
      技术
    

    

      OPEN
      wsd
      open
      F
      NaN
      开盘价
      技术
    

    

      HIGH
      wsd
      high
      F
      NaN
      最高价
      技术
    

    

      LOW
      wsd
      low
      F
      NaN
      最低价
      技术
    

    

      CLOSE
      wsd
      close
      F
      NaN
      收盘价
      技术
    

    

      VOLUME
      wsd
      volume
      F
      NaN
      成交量
      技术
    

    

      SW_C1
      wsd
      indexcode_sw
      NaN
      NaN
      股票所属申万一级行业代码
      基本信息
    

    

      SW_C2
      wsd
      indexcode_sw
      NaN
      NaN
      股票所属申万二级行业代码
      基本信息
    

    

      INDUSTRY_WEIGHT_C1
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      申万一级行业所占指数权重
      基本信息
    

    

      INDUSTRY_WEIGHT_C2
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      申万二级行业所占指数权重
      基本信息
    

  




















In [6]:



    


from WindAdapter import factor_load
from WindAdapter.enums import OutputFormat

# 读取 2014年上半年 000001.SZ和000002.SZ的PB数据， 并保存成csv格式（默认数据频率为月频，数据格式为multi-index DataFrame）
#factor_load('2014-01-01', '2014-07-10', 'PB', sec_id=['000001.SZ', '000002.SZ'], is_index=False, save_file='PB.csv')

# 读取全市场 2016年1月的每日收盘价，并保存成pickle格式
#factor_load('2014-01-01', '2014-07-10', 'close', sec_id='fullA', is_index=True, freq='D', save_file='close.pkl')

# 读取沪深300成分股从2014年1月至3月，频率为每月(freq=M)的季度(tenor='1Q')收益， 并保存成csv格式
#factor_load('2014-01-01', '2014-03-31', 'return', sec_id='000300.SH', is_index=True, freq='M', tenor='1Q',
#            save_file='HS300_return_1Q.csv').head()

# 读取指数成分的行业权重分布
factor_load('2013-02-01', '2015-01-01', 'INDUSTRY_WEIGHT_C1', sec_id='000300.SH', save_file='300.csv')

# 同时读取PB和MV数据
factor_load('2014-01-01', '2014-07-10', ['PB', 'MV'], sec_id=['000001.SZ', '000002.SZ'], is_index=False,
            reset_col_names=True)



    


















    






[2017-05-24 08:40:17] - WindAdapter - INFO - Loading factor data INDUSTRY_WEIGHT_C1
[2017-05-24 08:40:30] - WindAdapter - INFO - factor data INDUSTRY_WEIGHT_C1 is loaded 
[2017-05-24 08:40:30] - WindAdapter - CRITICAL - Data saved in 300.csv










    
Out[6]:










  
    

      
      
      factor
    

    

      date
      secID
      
    

  
  
    

      2013-02-28
      801010.SI
      1.03
    

    

      801020.SI
      6.22
    

    

      801030.SI
      3.42
    

    

      801040.SI
      1.64
    

    

      801050.SI
      6.12
    

    

      801080.SI
      0.82
    

    

      801110.SI
      2.52
    

    

      801120.SI
      5.35
    

    

      801130.SI
      0.20
    

    

      801150.SI
      4.69
    

    

      801160.SI
      2.53
    

    

      801170.SI
      2.58
    

    

      801180.SI
      6.36
    

    

      801200.SI
      1.64
    

    

      801210.SI
      0.14
    

    

      801230.SI
      0.25
    

    

      2013-03-29
      801010.SI
      0.99
    

    

      801020.SI
      6.08
    

    

      801030.SI
      3.83
    

    

      801040.SI
      1.67
    

    

      801050.SI
      5.93
    

    

      801080.SI
      1.02
    

    

      801110.SI
      2.67
    

    

      801120.SI
      5.58
    

    

      801130.SI
      0.21
    

    

      801150.SI
      5.26
    

    

      801160.SI
      2.80
    

    

      801170.SI
      2.66
    

    

      801180.SI
      6.11
    

    

      801200.SI
      1.67
    

    

      ...
      ...
      ...
    

    

      2014-11-28
      801790.SI
      16.28
    

    

      801880.SI
      3.85
    

    

      801890.SI
      2.16
    

    

      2014-12-31
      801010.SI
      0.52
    

    

      801020.SI
      2.79
    

    

      801030.SI
      2.37
    

    

      801040.SI
      1.42
    

    

      801050.SI
      3.28
    

    

      801080.SI
      1.56
    

    

      801110.SI
      2.80
    

    

      801120.SI
      4.23
    

    

      801130.SI
      0.32
    

    

      801150.SI
      4.71
    

    

      801160.SI
      4.06
    

    

      801170.SI
      2.89
    

    

      801180.SI
      5.08
    

    

      801200.SI
      1.98
    

    

      801210.SI
      0.21
    

    

      801230.SI
      0.45
    

    

      801710.SI
      0.73
    

    

      801720.SI
      4.66
    

    

      801730.SI
      1.74
    

    

      801740.SI
      2.19
    

    

      801750.SI
      2.09
    

    

      801760.SI
      2.98
    

    

      801770.SI
      1.39
    

    

      801780.SI
      20.12
    

    

      801790.SI
      19.77
    

    

      801880.SI
      3.35
    

    

      801890.SI
      2.28
    

  



489 rows × 1 columns



















In [1]:



    


from WindAdapter import reset_data_dict_path

reset_data_dict_path(path='C:\\data_dict_perso.csv', path_type_abs=True)



    


















    






2017-04-28 13:58:40,135 - WindAdapter - CRITICAL - Reset path of data dict to C:\data_dict_perso.csv










    






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IN NO CIRCUMSTANCE SHALL WIND BE RESPONSIBLE FOR ANY DAMAGES OR LOSSES CAUSED BY USING WIND QUANT API FOR Python.

















In [5]:



    






    











In [ ]:

Content source: RoxanneYang/TestCase

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