全年交易日历 (all_trading_days)

数据描述: 该表记录了中国A股市场从1990年开始,到今年的全年交易日历数据(根据节假日计算,可能更新)。

文档
数据简介

### 数据简介 全年交易日历数据表是一个极其重要的数据资源,它提供了全球各大股票交易市场的所有交易日数据。这个表格包含了日期(date)和交易市场(market_code)两个字段,可以帮助投资者和研究员了解哪些日期是公开市场的交易日,哪些日期是非交易日(如周末或节假日)。这对于执行交易策略,进行风险管理,以及合理安排投资时间等方面都具有重要的参考价值。例如,交易员可以根据交易日历来制定他们的交易策略,避免在非交易日执行交易;量化研究员可以根据交易日历来进行市场研究和策略开发,以确保他们的研究结果和交易策略与实际市场环境相符。 ### 数据说明 * 数据起始时间:2005-01-01 * 数据更新频率:日频 * 数据发布时间:每年更新 ### 收费标准 免费 ### 主键 | 关键字 | 释意 | | --- | --- | | date | 日期 | ### 数据供应者 BigQuant ### 使用场景 * 交易策略设计:设计交易策略时,了解何时是交易日非常关键。交易员可以根据交易日历来制定他们的交易策略,避免在非交易日执行交易。 * 市场研究:对市场进行深度研究时,了解交易日历是必不可少的。研究员可以根据交易日历来进行市场研究,比如分析市场在某些特定日期或者月份的表现。 * 风险管理:风险管理团队可以利用交易日历来评估市场风险,例如,他们可以分析非交易日对市场波动的影响。 ### 常见问题 #### Q:交易日历在量化策略中的重要性是什么? A:交易日历在量化策略中的重要性主要体现在两个方面:一是可以帮助策略避免在非交易日进行交易,二是可以帮助策略在分析市场表现时,更准确地对比不同时间段的市场表现。 #### Q:交易日历的数据来源是什么? A:交易日历的数据通常来源于各大交易所公开的交易日历,其中包括了周末、节假日以及交易所特别规定的非交易日。 #### Q:交易市场的代码表示什么意思? A:交易市场的代码是交易市场的唯一标识符,比如"SH"代表上海股票交易所,"SZ"代表深圳股票交易所。

用例
* 用例1: 查询特定年份的交易日历 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date FROM all_trading_days""", filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]} ).df() ``` * 用例2: 交易日数量统计,统计2021年的交易日总数 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT COUNT(date) as trading_days FROM all_trading_days""", filters={"date": ["2021-01-01", "2021-12-31"]} ).df() ``` * 用例3: 识别交易日和非交易日 ``` import dai import pandas as pd df_trading_days = dai.query(""" SELECT date FROM all_trading_days""", filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]} ).df() non_trading_days = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31').difference(df_trading_days['date']) print(non_trading_days) ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
market_code string 市场代码
date timestamp[ns] -

表名all_trading_days

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