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怎么做网站安全性测试提高百度快速排名

news 2025/8/21 4:40:05

怎么做网站安全性测试,提高百度快速排名,四川省城乡建设部网站首页,网站的根目录的路径参看：https://stock.hexun.com/2024-10-31/215251914.html 涨幅计算公式：（当前价格 - 上一个交易日收盘价） 上一个交易日收盘价 100% 。跌幅计算公式：（上一个交易日收盘价 - 当前价格） 上一个…

参看：https://stock.hexun.com/2024-10-31/215251914.html
涨幅计算公式：（当前价格 - 上一个交易日收盘价）÷ 上一个交易日收盘价 × 100% 。
跌幅计算公式：（上一个交易日收盘价 - 当前价格）÷ 上一个交易日收盘价 × 100% 。

1、A股

涨幅

比如 5% 到 8%之间

import akshare as ak
import pandas as pd# 获取当天所有 A 股数据
stock_data = ak.stock_zh_a_spot_em()# 计算涨幅
stock_data['涨幅'] = (stock_data['最新价'] - stock_data['昨收']) / stock_data['昨收'] * 100# 筛选涨幅在 5% 到 8% 之间的数据
filtered_data = stock_data[(stock_data['涨幅'] >= 5) & (stock_data['涨幅'] <= 8)]# 显示结果
filtered_data[['代码', '名称', '涨幅']]

在这里插入图片描述

跌幅范围

比如 5% 到 8%之间

import akshare as ak
import pandas as pd# 获取当天所有 A 股数据
stock_data = ak.stock_zh_a_spot_em()# 计算跌幅
stock_data['跌幅'] = (stock_data['昨收'] - stock_data['最新价']) / stock_data['昨收'] * 100# 筛选跌幅在 5% 到 8% 之间的数据
filtered_data = stock_data[(stock_data['跌幅'] >= 5) & (stock_data['跌幅'] <= 8)]# 显示结果
filtered_data[['代码', '名称', '跌幅']]

在这里插入图片描述

2、港股

import akshare as akstock_hk_spot_em_df = ak.stock_hk_spot_em()# 计算跌幅
stock_hk_spot_em_df['跌幅'] = (stock_hk_spot_em_df['昨收'] - stock_hk_spot_em_df['最新价']) / stock_hk_spot_em_df['昨收'] * 100# 筛选跌幅在 5% 到 8% 之间的数据
filtered_data = stock_hk_spot_em_df[(stock_hk_spot_em_df['跌幅'] >= 5) & (stock_hk_spot_em_df['跌幅'] <= 8)]# 显示结果
filtered_data[['代码', '名称', '跌幅']]# 计算涨幅
stock_hk_spot_em_df['涨幅'] = (stock_hk_spot_em_df['最新价'] - stock_hk_spot_em_df['昨收']) / stock_hk_spot_em_df['昨收'] * 100# 筛选涨幅在 5% 到 8% 之间的数据
filtered_data = stock_hk_spot_em_df[(stock_hk_spot_em_df['涨幅'] >= 5) & (stock_hk_spot_em_df['涨幅'] <= 8)]# 显示结果
filtered_data[['代码', '名称', '涨幅']]

在这里插入图片描述

3、美股

import akshare as akstock_us_spot_em_df = ak.stock_us_spot_em()
# 计算涨幅
stock_us_spot_em_df['涨幅'] = (stock_us_spot_em_df['最新价'] - stock_us_spot_em_df['昨收价']) / stock_us_spot_em_df['昨收价'] * 100# 筛选涨幅在 5% 到 8% 之间的数据
filtered_data = stock_us_spot_em_df[(stock_us_spot_em_df['涨幅'] >= 5) & (stock_us_spot_em_df['涨幅'] <= 8)]# 显示结果
filtered_data[['代码', '名称', '涨幅']]# 计算跌幅
stock_us_spot_em_df['跌幅'] = (stock_us_spot_em_df['昨收价'] - stock_us_spot_em_df['最新价']) / stock_us_spot_em_df['昨收价'] * 100# 筛选跌幅在 5% 到 8% 之间的数据
filtered_data = stock_us_spot_em_df[(stock_us_spot_em_df['跌幅'] >= 5) & (stock_us_spot_em_df['跌幅'] <= 8)]# 显示结果
print(filtered_data[['代码', '名称', '跌幅']])

在这里插入图片描述