Python使用AKShare实现股市数据分析：轻松获取A股全板块数据一站式解决方案

📊 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akshare
pip 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 ak
import 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

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
接口限制
注意访问频率限制
建议增加适当的延时

import time
time.sleep(1)  # 每次请求间隔1秒

数据存储

# 保存数据到CSV
def 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()