复制链接
克隆策略
In [15]:
df = DataSource('bar1d_CN_STOCK_A').read(['603200.SHA','300811.SZA'],'2022-02-05','2022-02-17',fields=['amount'])
df
Out[15]:
date amount instrument
0 2022-02-07 163061710.0 300811.SZA
1 2022-02-07 28943729.0 603200.SHA
2 2022-02-08 58631324.0 300811.SZA
3 2022-02-08 23424152.0 603200.SHA
4 2022-02-09 93738791.0 300811.SZA
5 2022-02-09 22238813.0 603200.SHA
6 2022-02-10 152379483.0 300811.SZA
7 2022-02-10 54036373.0 603200.SHA
8 2022-02-11 150708729.0 300811.SZA
9 2022-02-11 31028277.0 603200.SHA
10 2022-02-14 98967209.0 300811.SZA
11 2022-02-14 22328321.0 603200.SHA
12 2022-02-15 103157341.0 300811.SZA
13 2022-02-15 22535361.0 603200.SHA
14 2022-02-16 50458397.0 300811.SZA
15 2022-02-16 59357265.0 603200.SHA
16 2022-02-17 167853316.0 300811.SZA
17 2022-02-17 59773494.0 603200.SHA
In [16]:
df['cumsum_amo']=df['amount'].cumsum()/10000
df
Out[16]:
date amount instrument cumsum_amo
0 2022-02-07 163061710.0 300811.SZA 16306.1710
1 2022-02-07 28943729.0 603200.SHA 19200.5439
2 2022-02-08 58631324.0 300811.SZA 25063.6763
3 2022-02-08 23424152.0 603200.SHA 27406.0915
4 2022-02-09 93738791.0 300811.SZA 36779.9706
5 2022-02-09 22238813.0 603200.SHA 39003.8519
6 2022-02-10 152379483.0 300811.SZA 54241.8002
7 2022-02-10 54036373.0 603200.SHA 59645.4375
8 2022-02-11 150708729.0 300811.SZA 74716.3104
9 2022-02-11 31028277.0 603200.SHA 77819.1381
10 2022-02-14 98967209.0 300811.SZA 87715.8590
11 2022-02-14 22328321.0 603200.SHA 89948.6911
12 2022-02-15 103157341.0 300811.SZA 100264.4252
13 2022-02-15 22535361.0 603200.SHA 102517.9613
14 2022-02-16 50458397.0 300811.SZA 107563.8010
15 2022-02-16 59357265.0 603200.SHA 113499.5275
16 2022-02-17 167853316.0 300811.SZA 130284.8591
17 2022-02-17 59773494.0 603200.SHA 136262.2085
In [ ]: