Python获取北向资金持股数据

量化小白

发布于 2023-04-03 20:36:07

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发布于 2023-04-03 20:36:07

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本篇介绍如何用Python批量获取北向资金的持股数据，全文包括4个部分：

一、A股资金流数据

二、北向数据来源

三、爬虫代码逻辑

四、北向数据怎么用

全文阅读大约需要10分钟，觉得不错可以点个好看支持一下

A股资金流数据

资金流向是观测股票市场的一个重要指标，目前A股市场可以获取到的资金流数据主要包括：

1. 公募基金持仓：季度披露，季报只披露前10大重仓股，半年报、年报披露全部持仓，可通过Python获取，获取方式见上篇推文《Python爬取全市场基金持仓，扒一扒基金经理们的调仓选股思路》，优点：跟着靠谱的基金经理抄作业，稳稳地，缺点：季度，略滞后；

2. 机构持仓：QFII、社保、券商、信托等持仓，优缺点基本同上；

3. 按照成交单金额划分的资金流动数据：WIND/东方财富都有披露，如下图。优点：当天个股流入流出的全部资金流，频率高且完整，缺点：大小单话分固定金额划分，不是按比例划分，可能存在一定问题，这部分数据爬取后面可以安排上；

4. 事件型资金变动：包括大股东增减持、管理层持股变动、大宗交易、上龙虎榜的异常交易等等，这种没有固定频率，除了龙虎榜这个，其他的按照监管规定，一般会事前披露，偶尔也有铤而走险的，比如之前推文提到的某个龙头。龙虎榜则是事后披露。

5. 北向资金：北向严格来说也可以归为第二类，分开主要是北向有日度公布的数据，高频且完整，指示意义很强。

今天来写一下如何获取北向持股数据。获取源码和数据样例请在后台回复“北向持股”。

北向数据来源

北向最最最原始的数据要从港交所里去找，感兴趣可以去官网搜一搜，我们这里不这么麻烦，直接从东方财富的网站上爬取。

网站：http://data.eastmoney.com/hsgtcg/list.html/

网站整理非常详尽，我们这里主要关注北向每天持有的个股数据，数据格式大概这样，包括当天北向总的持股和占比情况，以及相对之前的增减持比例，披露包括当天、过去3天、5天、10天、1个月、1个季度、1年的。这里我们都会爬下来

网站也披露了其他口径的数据，比如指数的、行业的、地域的，也可以用本文类似的方式爬取，这里不赘述。

先来看下网站提供的数据结构，还是上面这张图

整体分三层：

1. 资金流维度上，包括北向、沪股通、深股通三个，北向=沪股通+深股通，爬下来北向可以自己拆分沪股通和深股通，所以只爬北向这部分；

2. 频率上：包括当天、过去3天、5天、10天、一个月、1个季度、1年，这个就所有频率全部都爬下来了。这里遗憾的是只提供当天的数据，想要历史数据就没办法了，想要积累数据需要把这个代码设置成定时的每天跑一次。

3. 数据上：我们只保留和北向相关的一些维度，包括北向持股数、持股市值、增持股数、增持市值等等。像今日收盘价这种在哪都拿得到，就没有保留，当然代码中可以获取到，想要保留的可以自行调整代码。

爬虫代码

爬的过程不复杂，这部分介绍逻辑和代码，对实现过程感兴趣的童鞋可以参考着自己写一写，对代码不感兴趣的可以直接看下一部分。我们最终提供的代码也是直接可以运行的。

可以先用开发者工具观察下数据，我这边用的chrome，其他的也类似。打开开发者工具，调到network。然后点击第二页。

如果没有操作失误的话，你能看到多了这样一条请求

点击打开并选择preview，可以看到，返回的正是页面上的数据，

点击小三角打开折叠，可以看到一个个数据，是字典格式的，这就非常好办了。

接下来看看怎么获取这些数据，点击header，看看请求头的相关信息

重点已标出，get方法，网址的各项参数，网址中有一个参数HdDate 是20210820,也就是上周五。

再往下看，

、

request header的相关参数，cookie这里后来试了一下，不加也可以爬的到，referer这个参数比较重要，如果不加，可能会爬不到,referer表示的是来源，也就是你是从哪个网站转到这个页面来的。再往下

这就是网址里的那些参数了，大部分参数不用改，照抄即可，需要改的参数包括:p：页码，我们刚刚是跳转到第二页，所以这里显示2，另外还有filter里的日期，这个每次需要调整为当天才能爬。

还有DateTtpe=’1'，这里1表示的当天，我们跳转到季度维度上

再看这个参数，就变成了'jd‘。

同样的方式，我们把所有的频率都点一遍，就知道了每个频率对应的参数值。

接下来是代码，header用fake_useragent生成一个，加入刚才必须的那些参数。

headers = {
    'Accept': '*/*',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Host':'dcfm.eastmoney.com' ,
    'Referer': 'http://data.eastmoney.com/',
    "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}

get函数必须的参数，根据上面的说明

params = {'callback':'jQuery112301421292556627114_1629211416180',
              'st':'ShareSZ_Chg_One',
             'sr':'-1',
              'ps':50,
              'p':1,
              'type':'HSGT20_GGTJ_SUM',
              'token':'894050c76af8597a853f5b408b759f5d',
              'js':'{"data":(x),"pages":(tp),"font":(font)}',
              'filter':"(DateType='{}')(HdDate='{}')".format(freq,dt) }

这里的dt是日期，比如今天来讲就是上周五，填'2021-08-20',freq是频率，当天填1，季度填’jd'。

用request.get获取数据看看

url = 'http://dcfm.eastmoney.com/em_mutisvcexpandinterface/api/js/'
    response_comment = requests.get(url,params = params,headers = headers )
    res_temp = response_comment.text

返回值如下

返回出来是一个很长的文本，可以明显看出，后面是一个字典，里面是我们需要的数据，用json.load转成字典后变成这样

res = json.loads(res_temp)

有3个key，第一个是data，里面是我们需要的数，第二个key是总的页码数，可以根据这个来写虚幻，第三个是字体，没啥用了。

接下来就很easy了，根据总的页数写一个循环，把所有的数据拼接到一起。

d = []
    
    for i in tqdm(range(pagenum)):
        params['p'] = i + 1
        
        response_comment = requests.get(url,params = params,headers = headers )
        
        res_temp = response_comment.text
        res_temp = '{' + re.split('\(\{',res_temp)[1][:-1] 
        res = json.loads(res_temp) 
        a = pd.DataFrame(res['data'])
        
        d.append(a)
    
    d = pd.concat(d,axis = 0).reset_index(drop = True)

爬下来之后可以根据网站上的名称对字段的名称进行调整，我这边只保留了这几个

最后一步是对所有的频率进行循环，包括当天、3天、5天、1个月、1个季度、1年的。全部拼接到一起，最后得到的数据长成这样

最后一列freq表示频率，所有的数据加起来有八千多条。这部分数据和代码一并提供。

以上是数据获取的全过程。如果想要每天自动的去爬数据，可以用任务调度计划设置一个自动运行，收盘后跑一遍即可

北向数据怎么用

以上我们获取到的北向的个股数据，那么如何来用这个数据呢，我们这里提供两个简单的维度，其他更多观测的角度可以找一找相关的研究报告看看。

我们爬到的数据整体是两部分，一个是存量信息，目前持有的总数，另一个是增量信息，相比于之前，增加或减少了多少。很明显增量信息要更重要一些。对于最近一段时间北向增持很多或者减持很多的股票，我们都需要重点关注。

并且，对于不同维度下的增减持都要考虑到，比如如果发现某只个股短期（1、3、5天）、中期（1月、1季度）、长期（1年）频率来看，都是增持的，那肯定是非常好的信号。如果短中长期信号出现背离，需要思考一下原因。

这里我们统计每个频率下增持、减持最多的10只股票

alld = alld.sort_values(by = ['freq','增持占流通股比例'],ascending = False)
zctop10 = alld.groupby('freq').head(10)[['code','stockname','ind','freq','增持占流通股比例']]
jctop10 = alld.groupby('freq').tail(10)[['code','stockname','ind','freq','增持占流通股比例']]

各个频率下增持最多的股票如下

各个频率下减持最多的股票如下

可以看出最近一段时间减持比较多的股票里医药、食品饮料比较多，而增持的基本上是电子、周期板块等等。

另外我们也可以看一看各个行业北向资金的增减持情况，这里我们就直接用爬下来的行业吧，这个行业更像是概念板块。我们统计每个行业市值加权的平均增持比例。这里我们以北向资金持有的股票池为基准，也可以以全市场行业内所有个股为基准。

alld['w'] = alld.流通市值.groupby([alld.freq,alld.ind]).apply(lambda x:x/x.sum())

indpct = alld.groupby([alld.freq,alld.ind]).apply(lambda x:(x['增持占流通股比例']*x['w']).sum())
indpct = indpct.unstack()

结果如下，按照月度排序