股票行业成分 (cn_stock_industry_component)

数据描述: 该表提供了每个交易日上市公司按照不同行业分类标准(申万2014、申万2021,中信)所属的行业成分详细信息,包括日期、证券代码、行业标准、简称、行业代码以及一至三级的行业代码和名称。

文档
数据简介

### 数据简介 在股票投资领域,行业分类数据是一个重要的资源。cn_stock_industry_component 数据表提供了每只股票每个交易日属于申万和中信两个三级行业的代码和名称。这些数据可以帮助投资者和研究员了解公司的行业定位,以及行业内部的竞争格局。通过分析行业数据,投资者可以了解公司的行业趋势、竞争力以及市场份额等信息,从而帮助投资者做出更准确的投资决策。此外,该数据表还可以用于进行行业轮动策略的研究和实施,由于不同的行业在不同的市场环境下可能会表现出不同的投资回报,因此,通过分析行业数据,投资者可以选择在适当的时候切换投资的行业,以期获得更高的投资回报。此外,该数据表还可以用于进行行业相关的量化投资策略的研究和开发,例如基于行业因子的交易策略等。 ### 数据说明 * 数据起始时间:2011-07-29 * 数据更新频率:日 * 数据发布时间:每日更新 ### 收费标准 免费 ### 关键字 【例子】 | 关键字 | 释意 | | --- | --- | | date | 指交易日 | | instrument | 股票代码 | | industry| 行业标准代码 | ### 数据供应商 BigQuant ### 使用场景 * 行业分析:投资者可以利用行业分类数据,对不同行业进行分析,了解行业的发展趋势、竞争状况等,从而帮助投资者选择具有投资价值的行业和公司。 * 行业轮动:在投资策略中,投资者可以根据行业分类数据,实施行业轮动策略。即在不同的时间段,选择投资行业的领军企业,以期获得超额收益。 * 量化投资策略:投资者可以利用行业分类数据,研究和实施基于行业因子的量化投资策略。例如,投资者可以根据行业的历史收益率,动态调整投资组合行业配置,以期获得更高的投资回报。

用例
* 用例1:查询某一日期某个行业的所有股票 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, industry_name, industry, instrument FROM cn_stock_industry_component WHERE industry_name = '医疗服务'""", filters={"date": ["2023-12-26"]} ).df() ``` * 用例2:查询某只股票属于哪个特定行业 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, industry_name, industry, instrument FROM cn_stock_industry_component WHERE instrument = '000001.SZ'""", filters={"date": ["2024-01-05"]} ).df() ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
instrument string 证券代码
industry_name string 行业简称
industry_instrument string 行业代码
industry_level1_code string 一级行业代码
industry_level1_name string 一级行业名称
date timestamp[ns] -
industry_level2_name string 二级行业名称
industry_level3_code string 三级行业代码
industry_level3_name string 三级行业名称
__PARTITION__ int64 -
industry string 行业标准
industry_level2_code string 二级行业代码

表名cn_stock_industry_component

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