探索沪深300指数（HS300）——基于Python（下）

【承接上文】

写在前面：本文只做分析，提供观点，不构成投资建议

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       沪深300指数是A股市场中比较具有代表性的指数之一，于2005年4月8日正式推出。2005年之前沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成分指数，但市场缺乏反映沪深市场整体走势的跨市场指数，沪深300指数应运而生。

       沪深300指数是反映沪深两个市场整体走势的“晴雨表”，指数样本覆盖了两市大部分流通股。沪深300成分股均为市场中代表性好、流动性高、交易活跃的主流投资股票，多为蓝筹股或白马股，能够反映市场主流投资的收益情况。

思路：

·       沪深300近15年走势图（2005-20年）

·       沪深300历次重大事件中的表现情况

·       收益是否遵从正态分布

·       每年收益率展示

·      月历效应

·      日历效应

上节我们分析了沪深300的月历效应，本节将继续分析日历效应，查看A股在每个工作日上涨的概率。

01 首先根据工作日进行分组

02 开始绘图

输出结果为：

03 查看各工作日收益为正的比例（在分组时运用到层次化索引的命令，这一点非常重要）

注：中间使用#表示改行命令和上一行命令效果相同，详情请查看.eval()命令

04 开始绘图

05 输出结果

写在最后：本期话题【沪深300指数探索】共三期，到此告一段落了，由于我的目的只是想分享数据分析的一些知识，因此对A股的探讨非常的浅薄，如有疏漏，还望读者可以指出。

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