2005-2020年A股数据挖掘：谁是最大的牛股？【附Python分析源码】

引言

杜鲁门说，“你不能预测未来的唯一问题，就在于你不了解历史”。欧奈尔在《笑傲股市》一书中，通过总结1880-2008年表现最为强劲的100多只股票价格形态图来洞察牛股的选股和把握时机，并结合基本面分析提出了CANSLIM选股法则。美国股市有200多年历史，经历了各种跌宕起伏，如同一位饱经风霜的老人，有无尽的人生经验值得分享。而A股才将近30年，像一个潮气蓬勃的少年，跌跌撞撞，却又对未来满怀期待。那么A股近30年以来，市场整体收益率情况如何？有哪些公司股票经得起时间考验，取得了持续的高收益率，又有哪些公司股票从终点回到起点，甚至跌到怀疑人生？

本文基于A股2005-2020.2期间所有个股的交易数据，使用Python考察市场收益率统计分布，以及累计涨（跌）幅居前的股票及其特征，为大家挖掘中长期牛股提供一定的技术参考和分析路径。“授人以鱼不如授人以渔”，所以下面着重从Python量化的角度为大家展示数据的处理和分析过程，而结果的解读仁者见仁，不做深入展开，文中提及的股票也不构成任何投资建议。

01

获取数据

考虑到2005年股权分置改革以前，A股市场制度较不健全，上市公司数量相对较少，因此考察的是2005-2020.2年期间的样本数据，不含已退市个股。数据使用tushare pro下载并保存到当地sqlite3数据库中。csv格式数据（截至2020.2.24）已分享在百度网盘上，在公众号后台回复“A股数据”或“20200225”可获取下载链接。如需获取本地数据库下载和调用数据的所有完整源码，可通过加入知识星球。关于数据库管理与操作参见推文【手把手教你】Python面向对象编程入门及股票数据管理应用实例。

import pandas as pd
#以下是自己写的脚本文件，包括数据获取和画图
from base import ts_pro,sql_engine
pro=ts_pro()
from update_sql import update_sql,get_trade_date,info_sql
from RPS import get_data,RPS
from plot_stock import stock_plot

#更新数据库
update_sql(table_name='daily_data')
#数据库已更新至20200225日数据

使用本地脚本文件从数据库中调取2004年2020年2月24日所有A股的前复权价格数据。下表展示的是最近5个交易日3307只个股的价格数据。

all_df=get_data(date='20040101')
all_df.index=pd.to_datetime(all_df.index)
all_df.tail()

（点击查看大图）

02

2020年以来涨跌统计分析

由于新冠肺炎疫情的黑天鹅事件，2月3日春节后第一天开盘上证综指暴跌接近8个点，出现千股跌停的惨况，但是这只黑天鹅并未吓退自2019年年底以来的科技股和特斯拉行情。科技股的半导体、元器件和芯片概念个股涨幅惊人，新股斯达半导连续16个一字板，收益率达到318%。特斯拉概念的奥特佳和模塑科技股价均实现了翻番。不少踏空的人感叹，这波行情来得太特么出乎意料了，难道新冠肺炎对经济没有影响吗？其实事实有时候不是很重要的，人们对事实的反应才是最重要的。在股市上，基本面和消息本身不是最重要的，最重要的是人们对它的理解和反应。股价不是对基本面的反映，而是对想象力的反映股市对新东西的炒作有自己的逻辑，这个逻辑是先把股价炒上天，再用时间来还债。这就是很多人看不懂股市而天天喊风险、喊泡沫的原因。

def plot_2020_stock(r=False):
    from pyecharts import Bar
    #注意这里用的pyecharts为0.5.11旧版本
    df_2020=all_df['2020']
    df_2020_ret=df_2020.apply(lambda x:(((x/x.shift(1)-1).fillna(0)+1.0).cumprod()).iloc[-1]-1)
    df=df_2020_ret.sort_values(ascending=r)[:10]
    attr=df.index
    v=df.values.round(2)
    title='涨' if r==False else '跌'
    bar=Bar(f'2020年以来最大{title}幅',
             width=900,height=400,title_pos='center')
    bar.add('',attr,v,is_splitline_show=False,
        is_label_show=True,xaxis_label_textsize=9,
        is_datazoom_show=False)
    return bar
plot_2020_stock()

plot_2020_stock(r=True)

03

2005-2020年历年收益率统计分析

接下来分析A股2005年以来历年的个股收益率情况。首先对2006年-2020年历年收益率进行描述性统计分析。

#从数据库从调用数据
def describe_ret():
    engine=sql_engine()
    dec_df=pd.DataFrame()
    for y in range(2006,2021):
        d1=str(y)+'0000'
        d2=str(y+1)+'0000'
        sql=f"select * from daily_data where trade_date>{d1} and trade_date<{d2}"
        sql_df=pd.read_sql(sql,engine)
        data=sql_df.sort_values(['ts_code','trade_date'])
        data['adjclose']=data.groupby('ts_code').apply(lambda x:x.close*x.adj_factor/x.adj_factor.iloc[-1]).values
        df=data.set_index(['trade_date','ts_code'])['adjclose']
        #数据重排，列名为代码
        df_close=df.unstack()
        df_ret=df_close.apply(lambda x:(((x/x.shift(1)-1).fillna(0)+1.0).cumprod()).iloc[-1]-1)
        dec_df[str(y)]=df_ret.describe().round(3)
    return dec_df 

describe_ret()

（点击查看大图）

2006年市场只有1353只个股，到了2020年增加到3783只。从收益率的均值来看，只有2008、2011和2018三年为负，其余均为正，看来这十五年里个股平均是涨多跌少啊。先别急，可能大多是被平均了呢，何况炒股一直是少数人赚钱的游戏。从标准差和各分位数不难看，个股之间每年的分化都特别大，尤其在2007和2015年典型的牛市期间，标准差超过100%。除了收益率均值为负的那三年，其余年份的标准差均超过20%，涨幅最大的高达几倍至十几二十倍，最差的亏损70%多。2019年，万集科技搭上了ETC这波快车，业绩大幅增长，2019年股价翻了四倍多。另外，值得一提的是，2015年的新股次新股明星暴风集团一年实现21倍的收益率，后来却因为业绩困局一路被腰斩，从116.46（前复权）跌至今天的3.25，惨不忍睹。看来出来混总是要还的，正所谓佛魔相伴，如果没有基本面支撑，透支行情背后就是还债行情。

历年涨幅最大个股

def find_annual_stock(df):
    #将时间索引转化为年
    new_df=df.to_period('Y')
    #根据年进行聚类求每一年的累计收益率
    dd=new_df.groupby(new_df.index).apply(lambda x: (((x/x.shift(1)-1).fillna(0)+1.0).cumprod()).iloc[-1])
    #获取每一年收益率最大的个股及其收益率
    final_df=pd.DataFrame()
    final_df['股票名称']=dd.T.idxmax()
    final_df['累计收益率']=dd.T.max()-1
    #股票代码
    code_list=pro.stock_basic(list_status='L').ts_code.values
    name_list=pro.stock_basic(list_status='L').name.values
    stock_dict=dict(zip(name_list,code_list))
    #将代码隐射为股票名称
    final_df['code']=[stock_dict[name] for name in list(final_df['股票名称'])]
    return final_df

#画图，更直观化
def plot_annual_stock(df):
    from pyecharts import Bar
    #2020年已经分析过了
    attr=df.股票名称[1:-1]
    attr=[str(i)+'\n'+str(j) for (i,j) in  zip(attr.values,attr.index)]
    v=df.累计收益率[1:-1].round(2)
    bar=Bar('历年涨幅最大个股\n2005年-2020年',
             width=900,height=400,title_pos='center')
    bar.add('',attr,v,is_splitline_show=False,
        is_label_show=True,xaxis_label_textsize=9,
        is_datazoom_show=False)
    return bar

final_df=find_annual_stock(all_df)
plot_annual_stock(final_df)

stock_plot('暴风集团',250*5).kline_plot(ktype=0) 

stock_plot('万集科技').kline_plot(ktype=0)

04

2005-2020年区间累计涨幅

前面是以某一年为分析期间，如果把时间拉长，有哪些公司股票能够长期持续领跑呢？又有哪些公司是跌到妈都不认得的？

（1）以2005年为起点，考察往后1至15年各股的累计收益率情况。2005-XX年（XX=2005, 2006,...,2020）期间累计行情排名前五以及倒数前五的由下图所示。一眼望去，涨幅居前的是我们常说的大白马股，其中生物医药和白酒板块的个股十分抢眼，尤其是恒瑞医药，股价十五年实现了141倍增长，难怪高瓴资本的张磊特别偏好生物医药股。跌幅居前的个股就不说了，中国石油一出场即是颠覆，此后便坐上了滑翔机。

def ret_2005_xx():
    ret_df=pd.DataFrame()
    for y in range(2005,2021):
        year=str(y)
        data=all_df[:year]
        total_ret=data.apply(lambda x: (((x/x.shift(1)-1).fillna(0)+1.0).cumprod()).iloc[-1]-1)
        tret=total_ret.sort_values(ascending=False).round(2)
        ret_df[year]=list(zip(tret.index,tret.values))
    return ret_df

ret_2005_xx()

（点击查看大图）

（ 点击查看大图 ）

stock_plot('恒瑞医药',n=15*250).kline_plot(ktype=0)


（2）以2020.2.25日为终点，考察往前1至15年各股的累计收益率情况。XX-2020年（XX=2005, 2006,...,2020）期间累计行情排名前五以及倒数前五的由下图所示。结果与（1）相比有些差异，近三年来涨幅居前的主要是科技和新兴主题概念股（如网红经济星期六），当然这些短期暴涨股很可能走的是先透支后还债的行情。不出意外，时间一拉长，涨幅居前的仍然是生物医药股，其中泰康生物是股群中最靓的仔，连续七八年位列涨幅前五。看来长期牛股是经得起时间考验并不断创新高的，欧奈尔在总结美股牛股的时候提出，“当股价涨至接近年度最高点时买入股票，千万不要在股价跌得很低从而看似很便宜的情况下买入。应该买那些价格更高而不是价格更低的股票。”

def cal_cum_ret(year):
    year=str(year)
    data=all_df[year:]
    total_ret=data.apply(lambda x: (((x/x.shift(1)-1).fillna(0)+1.0).cumprod()).iloc[-1]-1)
    first_=(total_ret.sort_values(ascending=False)[:10]).round(2)
    last_=(total_ret.sort_values(ascending=False)[-10:]).round(2)
    return first_,last_
 
def ret_rank():
    up,down=pd.DataFrame(),pd.DataFrame()
    for year in range(2005,2021):
        u,d=cal_cum_ret(year)
        up[str(year)]=list(zip(u.index,u.values))
        down[str(year)]=list(zip(d.index,d.values))
    return up,down

up_ret,down_ret=ret_rank()

up_ret

（点击查看大图）

down_ret

（点击查看大图）

05

2005年至2019收益率评价指标

下面结合绩效评价指标，考察2005至2019期间个股的累计总收益率、年化收益率、最大回撤和夏普比率情况。

def performance(all_df):
    cum_ret=all_df[:'2019'].apply(lambda x: ((x/x.shift(1)-1).fillna(0)+1.0).cumprod())
    total_ret=(cum_ret.iloc[-1]-1).sort_values(ascending=False)
    annual_ret=total_ret.apply(lambda x:pow(1+x,1/15)-1)
    dd=(cum_ret.cummax()-cum_ret)/cum_ret.cummax()
    d=dd.max()
    exReturn=all_df.apply(lambda x: (x/x.shift(1)-1).fillna(0)-0.03/250)
    sharper_atio=np.sqrt(len(exReturn))*exReturn.mean()/exReturn.std()
    perf_df=pd.DataFrame()
    perf_df['总收益率']=round(total_ret,3)
    perf_df['年化收益率%']=round(annual_ret*100,2)
    perf_df['最大回撤%']=round(d*100,2)
    perf_df['夏普比率']=round(sharper_atio,2)
    return perf_df

查看年化收益率排名前十五的个股情况，恒瑞医药2005-2019年累计收益率为139.99%，年化收益39%，最大回撤39.22%，夏普比率为3.97，作为“买入持有策略”当之无愧的王者，当然排在第二的贵州茅台似乎知名度更高。其他上榜的个股年化超过25%，夏普比率大于2.5，但最大回撤均接近或超过60%，金证股份更高达90%。

perf_df=performance(all_df)
perf0=perf_df.sort_values('年化收益率%',ascending=False)
perf0[:15].T

最后，看下所有A股2005-2019年期间收益率和业绩评价指标的描述性统计。A股十五年总收益率均值为200%，年化均值4.65%，最大回撤75.94%，夏普比率0.84，似乎不太理想。但是回到“炒股是少数人赚钱的游戏”上又似乎很合理，因为个股之间的分化非常大，强者恒强！

perf_df.describe().round(2)

结语

本文使用Python对A股2005-2020历史数据进行了统计分析，试图从个股收益率的维度为大家揭示市场的某种微观结构及其演变。本文并未对中长期牛股及其涨跌背景深入展开分析，对此感兴趣的读者可以结合宏观背景、公司基本面进一步总结国内牛股的特征，分析某些行业某些个股之所以能持续走强的深层次原因。尽管过去不能代表未来，但历史总是惊人的相似。多层次多维度去总结和分析股市的历史走势，有助于我们更好的把握当下和未来。实际上任何技术、方法、工具都必须依托在对股市本质认识的基础上。经历、教育背景、资金大小、交易周期等不同，对股市的理解必然不一样，但关键是要形成与自己操作风格相匹配的股市交易系统。比如你做长线投资，必须从长线的角度去理解股市长期波动的主导因素是什么。

当前疫情的阴霾还未退散，经济难言触底反弹，很多人感到迷茫与彷徨，但我坚信我们生活在一个拥有无穷机会的时期，是一个新理念、新产业和新领域层出不穷的时代。但是，你只有系统地学习和不断总结，才能学会如何认清并充分利用这些新机遇。

关于Python金融量化

专注于分享Python在金融量化领域的应用。加入知识星球，可以免费获取量化投资视频资料、量化金融相关PDF资料、公众号文章Python完整源码、量化投资前沿分析框架，与博主直接交流、结识圈内朋友等。