最近寫的一個投資策略的python程式碼希望知道如何改善

python python3 python 3 python入門

Alien 2020-06-09 21:25:02 ‧ 7810 瀏覽

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上一篇發問耍笨把問題解決之後
算是完成了一個成品吧
因為是python新手所以寫得有點醜
希望知道如何改善
感覺自己寫的跟別人長的差好多
長的超不像程式碼的

這個算是一個很簡單的策略
應該也稱不太上策略吧
就是購買前50大權值股
權重是市值等比例放大
但是輸入你想投資的金額用即時資料幫你算出要購買的股票和股數
如果會證券API的python
一個鍵就可以購買一個這個策略的投資組合

而且10月盤中零股就可以交易了
算是有點用吧
獲利不保證啦
因為只是主要拿來練習python
太複雜的寫不出來
挑一個簡單邏輯又跟財務有相關的來寫的

雖然我覺得沒有幾個人會相信我真的拿去買股票，但這策略跟購買台灣50其實也不會差距太多，要買其實也是可以，但請注意我算出來的是購買股數，不是購買張數，1張=1000股，如果你買到張數錢不夠多會違約交割喔!!!

# 這邊輸入想要投資的金額，預設100萬

Money=1000000

import pandas as pd

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')  

print(df[0])

zz =pd.DataFrame(df[0])

#刪除資料的%，讓它變數值，找了很久才知道怎麼删，但試很久不會删整欄，只好土法煉鋼一個一個删 
#MarketValue/100是為了把%變成小數點之後做運算

MarketValue1 = float(zz.at[0, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value1=MarketValue1/100

MarketValue2 = float(zz.at[1, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value2=MarketValue2/100


MarketValue3 = float(zz.at[2, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value3=MarketValue3/100


MarketValue4 = float(zz.at[3, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value4=MarketValue4/100


MarketValue5 = float(zz.at[4, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value5=MarketValue5/100


MarketValue6 = float(zz.at[5, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value6=MarketValue6/100



MarketValue7 = float(zz.at[6, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value7=MarketValue7/100


MarketValue8 = float(zz.at[7, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value8=MarketValue8/100


MarketValue9 = float(zz.at[8, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value9=MarketValue9/100


MarketValue10 = float(zz.at[9, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value10=MarketValue10/100


MarketValue11 = float(zz.at[10, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value11=MarketValue11/100


MarketValue12 = float(zz.at[11, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value12=MarketValue12/100


MarketValue13 = float(zz.at[12, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value13=MarketValue13/100


MarketValue14 = float(zz.at[13, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value14=MarketValue14/100


MarketValue15 = float(zz.at[14, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value15=MarketValue15/100


MarketValue16 = float(zz.at[15, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value16=MarketValue16/100


MarketValue17 = float(zz.at[16, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value17=MarketValue17/100


MarketValue18 = float(zz.at[17, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value18=MarketValue18/100


MarketValue19 = float(zz.at[18, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value19=MarketValue19/100


MarketValue20 = float(zz.at[19, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value20=MarketValue20/100


MarketValue21 = float(zz.at[20, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value21=MarketValue21/100


MarketValue22 = float(zz.at[21, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value22=MarketValue22/100


MarketValue23 = float(zz.at[22, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value23=MarketValue23/100

MarketValue24 = float(zz.at[23, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value24=MarketValue24/100

MarketValue25 = float(zz.at[24, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value25=MarketValue25/100


MarketValue26 = float(zz.at[25, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value26=MarketValue26/100

MarketValue27 = float(zz.at[26, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value27=MarketValue27/100


MarketValue28 = float(zz.at[27, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value28=MarketValue28/100


MarketValue29 = float(zz.at[28, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value29=MarketValue29/100


MarketValue30 = float(zz.at[29, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value30=MarketValue30/100

MarketValue31 = float(zz.at[30, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value31=MarketValue31/100


MarketValue32 = float(zz.at[31, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value32=MarketValue32/100


MarketValue33 = float(zz.at[32, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value33=MarketValue33/100

MarketValue34 = float(zz.at[33, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value34=MarketValue34/100


MarketValue35 = float(zz.at[34, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value35=MarketValue35/100


MarketValue36 = float(zz.at[35, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value36=MarketValue36/100


MarketValue37 = float(zz.at[36, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value37=MarketValue37/100


MarketValue38 = float(zz.at[37, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value38=MarketValue38/100

MarketValue39 = float(zz.at[38, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value39=MarketValue39/100

MarketValue40 = float(zz.at[39, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value40=MarketValue40/100

MarketValue41 = float(zz.at[40, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value41=MarketValue41/100


MarketValue42 = float(zz.at[41, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value42=MarketValue42/100

MarketValue43 = float(zz.at[42, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value43=MarketValue43/100


MarketValue44 = float(zz.at[43, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value44=MarketValue44/100


MarketValue45 = float(zz.at[44, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value45=MarketValue45/100


MarketValue46 = float(zz.at[45, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value46=MarketValue46/100


MarketValue47 = float(zz.at[46, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value47=MarketValue47/100


MarketValue48 = float(zz.at[47, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value48=MarketValue48/100


MarketValue49 = float(zz.at[48, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value49=MarketValue49/100


MarketValue50 = float(zz.at[49, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value50=MarketValue50/100


#算出前50支股票的市值總合
SumValue=(
Value1
+Value2
+Value3
+Value4
+Value5
+Value6
+Value7
+Value8
+Value9
+Value10
+Value11
+Value12
+Value13
+Value14
+Value15
+Value16
+Value17
+Value18
+Value19
+Value20
+Value21
+Value22
+Value23
+Value24
+Value25
+Value26
+Value27
+Value28
+Value29
+Value30
+Value31
+Value32
+Value33
+Value34
+Value35
+Value36
+Value37
+Value38
+Value39
+Value40
+Value41
+Value42
+Value43
+Value44
+Value45
+Value46
+Value47
+Value48
+Value49
+Value50)

#策略是很單純的等比例放大，所以1/市值總和

AdjustValue=1/SumValue

#等比例放大就會是股票的權重
#市值*等比例放大的比重
A1=Value1*AdjustValue
A2=Value2*AdjustValue
A3=Value3*AdjustValue
A4=Value4*AdjustValue
A5=Value5*AdjustValue
A6=Value6*AdjustValue
A7=Value7*AdjustValue
A8=Value8*AdjustValue
A9=Value9*AdjustValue
A10=Value10*AdjustValue
A11=Value11*AdjustValue
A12=Value12*AdjustValue
A13=Value13*AdjustValue
A14=Value14*AdjustValue
A15=Value15*AdjustValue
A16=Value16*AdjustValue
A17=Value17*AdjustValue
A18=Value18*AdjustValue
A19=Value19*AdjustValue
A20=Value20*AdjustValue
A21=Value21*AdjustValue
A22=Value22*AdjustValue
A23=Value23*AdjustValue
A24=Value24*AdjustValue
A25=Value25*AdjustValue
A26=Value26*AdjustValue
A27=Value27*AdjustValue
A28=Value28*AdjustValue
A29=Value29*AdjustValue
A30=Value30*AdjustValue
A31=Value31*AdjustValue
A32=Value32*AdjustValue
A33=Value33*AdjustValue
A34=Value34*AdjustValue
A35=Value35*AdjustValue
A36=Value36*AdjustValue
A37=Value37*AdjustValue
A38=Value38*AdjustValue
A39=Value39*AdjustValue
A40=Value40*AdjustValue
A41=Value41*AdjustValue
A42=Value42*AdjustValue
A43=Value43*AdjustValue
A44=Value44*AdjustValue
A45=Value45*AdjustValue
A46=Value46*AdjustValue
A47=Value47*AdjustValue
A48=Value48*AdjustValue
A49=Value49*AdjustValue
A50=Value50*AdjustValue

#股票名稱
F1=zz.at[0,'名稱']
F2=zz.at[1,'名稱']
F3=zz.at[2,'名稱']
F4=zz.at[3,'名稱']
F5=zz.at[4,'名稱']
F6=zz.at[5,'名稱']
F7=zz.at[6,'名稱']
F8=zz.at[7,'名稱']
F9=zz.at[8,'名稱']
F10=zz.at[9,'名稱']
F11=zz.at[10,'名稱']
F12=zz.at[11,'名稱']
F13=zz.at[12,'名稱']
F14=zz.at[13,'名稱']
F15=zz.at[14,'名稱']
F16=zz.at[15,'名稱']
F17=zz.at[16,'名稱']
F18=zz.at[17,'名稱']
F19=zz.at[18,'名稱']
F20=zz.at[19,'名稱']
F21=zz.at[20,'名稱']
F22=zz.at[21,'名稱']
F23=zz.at[22,'名稱']
F24=zz.at[23,'名稱']
F25=zz.at[24,'名稱']
F26=zz.at[25,'名稱']
F27=zz.at[26,'名稱']
F28=zz.at[27,'名稱']
F29=zz.at[28,'名稱']
F30=zz.at[29,'名稱']
F31=zz.at[30,'名稱']
F32=zz.at[31,'名稱']
F33=zz.at[32,'名稱']
F34=zz.at[33,'名稱']
F35=zz.at[34,'名稱']
F36=zz.at[35,'名稱']
F37=zz.at[36,'名稱']
F38=zz.at[37,'名稱']
F39=zz.at[38,'名稱']
F40=zz.at[39,'名稱']
F41=zz.at[40,'名稱']
F42=zz.at[41,'名稱']
F43=zz.at[42,'名稱']
F44=zz.at[43,'名稱']
F45=zz.at[44,'名稱']
F46=zz.at[45,'名稱']
F47=zz.at[46,'名稱']
F48=zz.at[47,'名稱']
F49=zz.at[48,'名稱']
F50=zz.at[49,'名稱']


#投資金額*權重，就是這支股票要投資的金額
B1=Money*A1
B2=Money*A2
B3=Money*A3
B4=Money*A4
B5=Money*A5
B6=Money*A6
B7=Money*A7
B8=Money*A8
B9=Money*A9
B10=Money*A10
B11=Money*A11
B12=Money*A12
B13=Money*A13
B14=Money*A14
B15=Money*A15
B16=Money*A16
B17=Money*A17
B18=Money*A18
B19=Money*A19
B20=Money*A20
B21=Money*A21
B22=Money*A22
B23=Money*A23
B24=Money*A24
B25=Money*A25
B26=Money*A26
B27=Money*A27
B28=Money*A28
B29=Money*A29
B30=Money*A30
B31=Money*A31
B32=Money*A32
B33=Money*A33
B34=Money*A34
B35=Money*A35
B36=Money*A36
B37=Money*A37
B38=Money*A38
B39=Money*A39
B40=Money*A40
B41=Money*A41
B42=Money*A42
B43=Money*A43
B44=Money*A44
B45=Money*A45
B46=Money*A46
B47=Money*A47
B48=Money*A48
B49=Money*A49
B50=Money*A50

#股票的代號可以當證券API的參數
C1=zz.at[0, '代號']
C2=zz.at[1, '代號']
C3=zz.at[2, '代號']
C4=zz.at[3, '代號']
C5=zz.at[4, '代號']
C6=zz.at[5, '代號']
C7=zz.at[6, '代號']
C8=zz.at[7, '代號']
C9=zz.at[8, '代號']
C10=zz.at[9, '代號']
C11=zz.at[10, '代號']
C12=zz.at[11, '代號']
C13=zz.at[12, '代號']
C14=zz.at[13, '代號']
C15=zz.at[14, '代號']
C16=zz.at[15, '代號']
C17=zz.at[16, '代號']
C18=zz.at[17, '代號']
C19=zz.at[18, '代號']
C20=zz.at[19, '代號']
C21=zz.at[20, '代號']
C22=zz.at[21, '代號']
C23=zz.at[22, '代號']
C24=zz.at[23, '代號']
C25=zz.at[24, '代號']
C26=zz.at[25, '代號']
C27=zz.at[26, '代號']
C28=zz.at[27, '代號']
C29=zz.at[28, '代號']
C30=zz.at[29, '代號']
C31=zz.at[30, '代號']
C32=zz.at[31, '代號']
C33=zz.at[32, '代號']
C34=zz.at[33, '代號']
C35=zz.at[34, '代號']
C36=zz.at[35, '代號']
C37=zz.at[36, '代號']
C38=zz.at[37, '代號']
C39=zz.at[38, '代號']
C40=zz.at[39, '代號']
C41=zz.at[40, '代號']
C42=zz.at[41, '代號']
C43=zz.at[42, '代號']
C44=zz.at[43, '代號']
C45=zz.at[44, '代號']
C46=zz.at[45, '代號']
C47=zz.at[46, '代號']
C48=zz.at[47, '代號']
C49=zz.at[48, '代號']
C50=zz.at[49, '代號']


#這是根據我策略做的次級版的策略，我想要用這筆資料得出的代號當爬蟲的變數去爬當下的股價，在用投資金額除以當下股價，這樣就是股票的股數

import requests
import bs4
url1='https://histock.tw/stock/' + str(C1)
url2='https://histock.tw/stock/' + str(C2)
url3='https://histock.tw/stock/' + str(C3)
url4='https://histock.tw/stock/' + str(C4)
url5='https://histock.tw/stock/' + str(C5)
url6='https://histock.tw/stock/' + str(C6)
url7='https://histock.tw/stock/' + str(C7)
url8='https://histock.tw/stock/' + str(C8)
url9='https://histock.tw/stock/' + str(C9)
url10='https://histock.tw/stock/' + str(C10)
url11='https://histock.tw/stock/' + str(C11)
url12='https://histock.tw/stock/' + str(C12)
url13='https://histock.tw/stock/' + str(C13)
url14='https://histock.tw/stock/' + str(C14)
url15='https://histock.tw/stock/' + str(C15)
url16='https://histock.tw/stock/' + str(C16)
url17='https://histock.tw/stock/' + str(C17)
url18='https://histock.tw/stock/' + str(C18)
url19='https://histock.tw/stock/' + str(C19)
url20='https://histock.tw/stock/' + str(C20)
url21='https://histock.tw/stock/' + str(C21)
url22='https://histock.tw/stock/' + str(C22)
url23='https://histock.tw/stock/' + str(C23)
url24='https://histock.tw/stock/' + str(C24)
url25='https://histock.tw/stock/' + str(C25)
url26='https://histock.tw/stock/' + str(C26)
url27='https://histock.tw/stock/' + str(C27)
url28='https://histock.tw/stock/' + str(C28)
url29='https://histock.tw/stock/' + str(C29)
url30='https://histock.tw/stock/' + str(C30)
url31='https://histock.tw/stock/' + str(C31)
url32='https://histock.tw/stock/' + str(C32)
url33='https://histock.tw/stock/' + str(C33)
url34='https://histock.tw/stock/' + str(C34)
url35='https://histock.tw/stock/' + str(C35)
url36='https://histock.tw/stock/' + str(C36)
url37='https://histock.tw/stock/' + str(C37)
url38='https://histock.tw/stock/' + str(C38)
url39='https://histock.tw/stock/' + str(C39)
url40='https://histock.tw/stock/' + str(C40)
url41='https://histock.tw/stock/' + str(C41)
url42='https://histock.tw/stock/' + str(C42)
url43='https://histock.tw/stock/' + str(C43)
url44='https://histock.tw/stock/' + str(C44)
url45='https://histock.tw/stock/' + str(C45)
url46='https://histock.tw/stock/' + str(C46)
url47='https://histock.tw/stock/' + str(C47)
url48='https://histock.tw/stock/' + str(C48)
url49='https://histock.tw/stock/' + str(C49)
url50='https://histock.tw/stock/' + str(C50)

response1 =requests.get(url1)
response2=requests.get(url2)
response3=requests.get(url3)
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response9=requests.get(url9)
response10=requests.get(url10)
response11=requests.get(url11)
response12=requests.get(url12)
response13=requests.get(url13)
response14=requests.get(url14)
response15=requests.get(url15)
response16=requests.get(url16)
response17=requests.get(url17)
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response50=requests.get(url50)

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root31=bs4.BeautifulSoup(response31.text, "html.parser")
root32=bs4.BeautifulSoup(response32.text, "html.parser")
root33=bs4.BeautifulSoup(response33.text, "html.parser")
root34=bs4.BeautifulSoup(response34.text, "html.parser")
root35=bs4.BeautifulSoup(response35.text, "html.parser")
root36=bs4.BeautifulSoup(response36.text, "html.parser")
root37=bs4.BeautifulSoup(response37.text, "html.parser")
root38=bs4.BeautifulSoup(response38.text, "html.parser")
root39=bs4.BeautifulSoup(response39.text, "html.parser")
root40=bs4.BeautifulSoup(response40.text, "html.parser")
root41=bs4.BeautifulSoup(response41.text, "html.parser")
root42=bs4.BeautifulSoup(response42.text, "html.parser")
root43=bs4.BeautifulSoup(response43.text, "html.parser")
root44=bs4.BeautifulSoup(response44.text, "html.parser")
root45=bs4.BeautifulSoup(response45.text, "html.parser")
root46=bs4.BeautifulSoup(response46.text, "html.parser")
root47=bs4.BeautifulSoup(response47.text, "html.parser")
root48=bs4.BeautifulSoup(response48.text, "html.parser")
root49=bs4.BeautifulSoup(response49.text, "html.parser")
root50=bs4.BeautifulSoup(response50.text, "html.parser")

E1=root1.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E2=root2.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E3=root3.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E4=root4.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E5=root5.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E6=root6.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E7=root7.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E8=root8.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E9=root9.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E10=root10.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E11=root11.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E12=root12.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E13=root13.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E14=root14.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E15=root15.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E16=root16.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E17=root17.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E18=root18.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E19=root19.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E20=root20.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E21=root21.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E22=root22.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E23=root23.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E24=root24.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E25=root25.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E26=root26.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E27=root27.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E28=root28.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E29=root29.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E30=root30.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E31=root31.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E32=root32.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E33=root33.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E34=root34.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E35=root35.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E36=root36.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E37=root37.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E38=root38.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E39=root39.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E40=root40.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E41=root41.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E42=root42.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E43=root43.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E44=root44.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E45=root45.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E46=root46.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E47=root47.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E48=root48.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E49=root49.find("span", id="Price1_lbTPrice")
E50=root50.find("span", id="Price1_lbTPrice")

#股票的股數可以當證券API的參數，因為股數必須為整數，所以四捨五入

D1=round (B1/float(E1.string),0)
D1=round (B1/float(E1.string),0)
D2=round (B2/float(E2.string),0)
D3=round (B3/float(E3.string),0)
D4=round (B4/float(E4.string),0)
D5=round (B5/float(E5.string),0)
D6=round (B6/float(E6.string),0)
D7=round (B7/float(E7.string),0)
D8=round (B8/float(E8.string),0)
D9=round (B9/float(E9.string),0)
D10=round (B10/float(E10.string),0)
D11=round (B11/float(E11.string),0)
D12=round (B12/float(E12.string),0)
D13=round (B13/float(E13.string),0)
D14=round (B14/float(E14.string),0)
D15=round (B15/float(E15.string),0)
D16=round (B16/float(E16.string),0)
D17=round (B17/float(E17.string),0)
D18=round (B18/float(E18.string),0)
D19=round (B19/float(E19.string),0)
D20=round (B20/float(E20.string),0)
D21=round (B21/float(E21.string),0)
D22=round (B22/float(E22.string),0)
D23=round (B23/float(E23.string),0)
D24=round (B24/float(E24.string),0)
D25=round (B25/float(E25.string),0)
D26=round (B26/float(E26.string),0)
D27=round (B27/float(E27.string),0)
D28=round (B28/float(E28.string),0)
D29=round (B29/float(E29.string),0)
D30=round (B30/float(E30.string),0)
D31=round (B31/float(E31.string),0)
D32=round (B32/float(E32.string),0)
D33=round (B33/float(E33.string),0)
D34=round (B34/float(E34.string),0)
D35=round (B35/float(E35.string),0)
D36=round (B36/float(E36.string),0)
D37=round (B37/float(E37.string),0)
D38=round (B38/float(E38.string),0)
D39=round (B39/float(E39.string),0)
D40=round (B40/float(E40.string),0)
D41=round (B41/float(E41.string),0)
D42=round (B42/float(E42.string),0)
D43=round (B43/float(E43.string),0)
D44=round (B44/float(E44.string),0)
D45=round (B45/float(E45.string),0)
D46=round (B46/float(E46.string),0)
D47=round (B47/float(E47.string),0)
D48=round (B48/float(E48.string),0)
D49=round (B49/float(E49.string),0)
D50=round (B50/float(E50.string),0)

#最後投資四捨五入，是為了呈現比較乾淨，計算時越接近真實值越好就沒四捨五入
print('1','股票代號',C1,F1,'股價',E1.string,'購買股數',D1,'投資金額',round(B1,0))
print('2','股票代號',C2,F2,'股價',E2.string,'購買股數',D2,'投資金額',round(B2,0))
print('3','股票代號',C3,F3,'股價',E3.string,'購買股數',D3,'投資金額',round(B3,0))
print('4','股票代號',C4,F4,'股價',E4.string,'購買股數',D4,'投資金額',round(B4,0))
print('5','股票代號',C5,F5,'股價',E5.string,'購買股數',D5,'投資金額',round(B5,0))
print('6','股票代號',C6,F6,'股價',E6.string,'購買股數',D6,'投資金額',round(B6,0))
print('7','股票代號',C7,F7,'股價',E7.string,'購買股數',D7,'投資金額',round(B7,0))
print('8','股票代號',C8,F8,'股價',E8.string,'購買股數',D8,'投資金額',round(B8,0))
print('9','股票代號',C9,F9,'股價',E9.string,'購買股數',D9,'投資金額',round(B9,0))
print('10','股票代號',C10,F10,'股價',E10.string,'購買股數',D10,'投資金額',round(B10,0))
print('11','股票代號',C11,F11,'股價',E11.string,'購買股數',D11,'投資金額',round(B11,0))
print('12','股票代號',C12,F12,'股價',E12.string,'購買股數',D12,'投資金額',round(B12,0))
print('13','股票代號',C13,F13,'股價',E13.string,'購買股數',D13,'投資金額',round(B13,0))
print('14','股票代號',C14,F14,'股價',E14.string,'購買股數',D14,'投資金額',round(B14,0))
print('15','股票代號',C15,F15,'股價',E15.string,'購買股數',D15,'投資金額',round(B15,0))
print('16','股票代號',C16,F16,'股價',E16.string,'購買股數',D16,'投資金額',round(B16,0))
print('17','股票代號',C17,F17,'股價',E17.string,'購買股數',D17,'投資金額',round(B17,0))
print('18','股票代號',C18,F18,'股價',E18.string,'購買股數',D18,'投資金額',round(B18,0))
print('19','股票代號',C19,F19,'股價',E19.string,'購買股數',D19,'投資金額',round(B19,0))
print('20','股票代號',C20,F20,'股價',E20.string,'購買股數',D20,'投資金額',round(B20,0))
print('21','股票代號',C21,F21,'股價',E21.string,'購買股數',D21,'投資金額',round(B21,0))
print('22','股票代號',C22,F22,'股價',E22.string,'購買股數',D22,'投資金額',round(B22,0))
print('23','股票代號',C23,F23,'股價',E23.string,'購買股數',D23,'投資金額',round(B23,0))
print('24','股票代號',C24,F24,'股價',E24.string,'購買股數',D24,'投資金額',round(B24,0))
print('25','股票代號',C25,F25,'股價',E25.string,'購買股數',D25,'投資金額',round(B25,0))
print('26','股票代號',C26,F26,'股價',E26.string,'購買股數',D26,'投資金額',round(B26,0))
print('27','股票代號',C27,F27,'股價',E27.string,'購買股數',D27,'投資金額',round(B27,0))
print('28','股票代號',C28,F28,'股價',E28.string,'購買股數',D28,'投資金額',round(B28,0))
print('29','股票代號',C29,F29,'股價',E29.string,'購買股數',D29,'投資金額',round(B29,0))
print('30','股票代號',C30,F30,'股價',E30.string,'購買股數',D30,'投資金額',round(B30,0))
print('31','股票代號',C31,F31,'股價',E31.string,'購買股數',D31,'投資金額',round(B31,0))
print('32','股票代號',C32,F32,'股價',E32.string,'購買股數',D32,'投資金額',round(B32,0))
print('33','股票代號',C33,F33,'股價',E33.string,'購買股數',D33,'投資金額',round(B33,0))
print('34','股票代號',C34,F34,'股價',E34.string,'購買股數',D34,'投資金額',round(B34,0))
print('35','股票代號',C35,F35,'股價',E35.string,'購買股數',D35,'投資金額',round(B35,0))
print('36','股票代號',C36,F36,'股價',E36.string,'購買股數',D36,'投資金額',round(B36,0))
print('37','股票代號',C37,F37,'股價',E37.string,'購買股數',D37,'投資金額',round(B37,0))
print('38','股票代號',C38,F38,'股價',E38.string,'購買股數',D38,'投資金額',round(B38,0))
print('39','股票代號',C39,F39,'股價',E39.string,'購買股數',D39,'投資金額',round(B39,0))
print('40','股票代號',C40,F40,'股價',E40.string,'購買股數',D40,'投資金額',round(B40,0))
print('41','股票代號',C41,F41,'股價',E41.string,'購買股數',D41,'投資金額',round(B41,0))
print('42','股票代號',C42,F42,'股價',E42.string,'購買股數',D42,'投資金額',round(B42,0))
print('43','股票代號',C43,F43,'股價',E43.string,'購買股數',D43,'投資金額',round(B43,0))
print('44','股票代號',C44,F44,'股價',E44.string,'購買股數',D44,'投資金額',round(B44,0))
print('45','股票代號',C45,F45,'股價',E45.string,'購買股數',D45,'投資金額',round(B45,0))
print('46','股票代號',C46,F46,'股價',E46.string,'購買股數',D46,'投資金額',round(B46,0))
print('47','股票代號',C47,F47,'股價',E47.string,'購買股數',D47,'投資金額',round(B47,0))
print('48','股票代號',C48,F48,'股價',E48.string,'購買股數',D48,'投資金額',round(B48,0))
print('49','股票代號',C49,F49,'股價',E49.string,'購買股數',D49,'投資金額',round(B49,0))
print('50','股票代號',C50,F50,'股價',E50.string,'購買股數',D50,'投資金額',round(B50,0))



#如果把API程式碼補上就可以一鍵下單一個投資組合，不用一個一個慢慢按慢慢輸入

echochio iT邦高手 1 級 ‧ 2020-06-10 08:55:03 檢舉

看你寫的暈了 ... :)

電腦的好處是做重複的工作 ... 所以做迴圈練習吧
用 list , dict ... 用迴圈處理 ....
再接下來用資料庫...
印出用 datafrom
檔案用 excel
這樣看起來會爽很多

還是你要練習 function
把每個功能變成 function
再變成 class .....

說真的你有想辦法處理及想出一個題目還真不錯 ...

還是建議去學基礎的 python ....
單單 list 就有一大堆運用

Billour Ou 歐育溙 iT邦新手 2 級 ‧ 2020-06-10 14:49:13 檢舉

你好，這本書，很簡單，適合你
書名 : Python 3.x 程式語言特訓教材
作者 : 財團法人中華民國電腦技能基金會總策劃

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6 個回答

listennn08

iT邦高手 5 級 ‧ 2020-06-10 11:47:42

最佳解答

來寫一個 numpy + pandas

import pandas as pd
import numpy as np
from requests_html import HTMLSession

ss = HTMLSession()

Money=1000000

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')
df = pd.DataFrame(df[0])
# column title 等於 0, 1, 2, 3 才用
df.columns = np.array(df[:1])[0]
df = df.drop([0])
# ^^^^^
MarketValue = np.array(df[:50]['市值佔大盤比重'].str.rstrip('%').astype('float'))/100
SumValue = np.sum(MarketValue)
AdjustValue=1/SumValue
A = MarketValue * AdjustValue
F = np.array(df[:50]['名稱'])
B = A * Money
C = np.array(df[:50]['代號'].astype('str'))
stockUrl = 'https://histock.tw/stock/'
E, D = [], []
# 輸出沒有要用 dataframe 可以不用
name = ["{}-{}".format(C[i], item) for i, item in enumerate(F)] 
columns = ["股票代號", "股價", "購買股數", "投資金額"]
# ^^^^
for i in range(0, 50):
  res = float(ss.get(stockUrl+C[i]).html.find("span#Price1_lbTPrice")[0].text)
  E.append(res)
  D.append(round(B[i] / E[i],0))
  # print("{}.\t股票代號: {}-{},\t股價: {},\t購買股數: {},\t投資金額: {}".format(i+1, C[i], F[i], E[i], D[i], round(B[i], 0) ))
  
# 輸出沒有要用 dataframe 可以不用
res_df = pd.DataFrame(np.array(np.transpose([name, E, D, np.round(B, 0)])), columns=columns)
res_df.index +=1
print(res_df)

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Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-10 18:08:52 檢舉

感謝您的回答
這對於我未來基礎學習時
用來對照非常有幫助
可以讓我得知這部分能用在哪裡
那部分能用在哪裡
從程式碼可以感覺得出來
您對pandas和numpy非常熟練

這邊想請教一下
一筆數量龐大的表格資料
如果要做大量篩選
還有大量多重判定
是要用基礎語法延伸
還是numpy + pandas

之後會努力把基礎語法補熟
但我想知道我之後延伸的目標
想聽取一下建議
畢竟最主要學習目的就是能做到資料處裡整合

這邊有的疑問
剛開始我執行4樓程式碼
跟你的程式碼
都出現keyerror
看一下你的#字號
就成功執行出來你的程式碼了
問題應該是2樓有指出來
環境執行的問題
你有做對應調整
感覺得出來您的程式能力跟細心
我想問的是理論上大家的環境
通常有大概的淺規則在
或者程式碼改怎麼呈現
都有大概淺規則在
那在做表格類程式時
colunm title應該是要0123
還是我這種'排行', '代號','名稱','市值佔大盤比重'
如果要調整環境的話又要如何挑整
再次感謝您的回答

這邊算給點回饋
我知道整合出來其實結合html
可以做出一些開放下載成.csv .xlsx .html
畢竟是一個完整的表格
但通常獲取方式各式各樣的人
算是一個財務的表格呈現時
表格類型通常股票代碼跟名稱分開比較好
結合在在一起時通常是單筆資料
或者文字呈現時
所以資料結合起來沒問題
還是有用的
可能在之後網頁呈現可以當參數運用
但表格呈現
獲取表格一方的可能是一般人
當他只要股票代碼時
會很麻煩

listennn08 iT邦高手 5 級 ‧ 2020-06-10 23:19:30 檢舉

clash110502

從程式碼可以感覺得出來
您對 pandas 和 numpy 非常熟練

我都是跟 froce 大偷學的
numpy 基礎陣列運算還略懂
pandas 太廣泛了還有很多要學的
所以也沒有非常熟練啦

如果要做大量篩選
還有大量多重判定

Dataframe 功能很多的把你想做的功能能去 google 應該都找得到

colunm title應該是要0123
還是我這種'排行', '代號','名稱','市值佔大盤比重'

# 我這個程式碼是因為印出來發現抓不到 column key 然後 index 0 是 key 才這樣寫 因為在 online complier 裡面並沒有出現 0, 1, 2, 3
# colunm title 等於 0, 1, 2, 3 才用
df.columns = np.array(df[:1])[0]
# 所以把 index 0 當成 column key ^^^
df = df.drop([0])
# 然後刪掉 index 0 ^^^
# ^^^^^

所以如何調整要看印出來長怎樣再去做調整

所以我前面有把直接印出來文字註解掉
不要 Dataframe 輸出可以直接印出來

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-11 01:52:43 檢舉

這是我用你的程式碼稍微調整
把name那部份取消掉

import pandas as pd
import numpy as np
from requests_html import HTMLSession

ss = HTMLSession()

Money=1000000

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')
df = pd.DataFrame(df[0])
# colunm title 等於 0, 1, 2, 3 才用
#df.columns = np.array(df[:1])[0]
#df = df.drop([0])
# ^^^^^
MarketValue = np.array(df[:50]['市值佔大盤比重'].str.rstrip('%').astype('float'))/100
SumValue = np.sum(MarketValue)
AdjustValue=1/SumValue
A = MarketValue * AdjustValue
F = np.array(df[:50]['名稱'])
B = A * Money
C = np.array(df[:50]['代號'].astype('str'))
stockUrl = 'https://histock.tw/stock/'
E, D = [], []
# 輸出沒有要用 dataframe 可以不用
#name = ["{}-{}".format(C[i], item) for i, item in enumerate(F)] 
columns = ["股票代號","股票名稱", "股價", "購買股數", "投資金額"]
# ^^^^
for i in range(0, 50):
  res = float(ss.get(stockUrl+C[i]).html.find("span#Price1_lbTPrice")[0].text)
  E.append(res)
  D.append(round(B[i] / E[i],0))
  # print("{}.\t股票代號: {}-{},\t股價: {},\t購買股數: {},\t投資金額: {}".format(i+1, C[i], F[i], E[i], D[i], round(B[i], 0) ))
  
# 輸出沒有要用 dataframe 可以不用
res_df = pd.DataFrame(np.array(np.transpose([C,F, E, D, np.round(B, 0)])), columns=columns)
res_df.index +=1
print(res_df)

以下為印出結果

    股票代號   股票名稱     股價 購買股數    投資金額
1   2330    台積電  322.5  899  290038
2   2317     鴻海   79.9  722   57659
3   6505    台塑化   96.3  536   51647
4   2412    中華電    113  357   40353
5   1301     台塑   89.4  346   30938
6   1326     台化   77.1  388   29917
7   2882    國泰金  42.35  703   29792
8   1303     南亞   67.4  427   28782
9   2881    富邦金   44.6  545   24293
10  3008    大立光   4400    5   23030
11  1216     統一   73.7  272   20038
12  2891    中信金   21.1  921   19427
13  2002     中鋼   21.2  865   18331
14  3045    台灣大  108.5  168   18213
15  2454    聯發科    500   36   17997
16  2886    兆豐金   32.1  533   17104
17  2912    統一超  298.5   55   16427
18  2308    台達電  160.5  102   16304
19  3711  日月光投控     68  192   13083
20  2892    第一金   23.5  518   12173
21  4904     遠傳   68.5  170   11634
22  5880    合庫金  21.25  514   10928
23  2884    玉山金  28.35  385   10922
24  2880    華南金   20.4  488    9952
25  2474     可成  224.5   42    9502
26  2382     廣達   69.8  133    9273
27  2408    南亞科     64  143    9135
28  2885    元大金   18.5  481    8904
29  1101     台泥     44  193    8496
30  2801     彰銀  20.25  416    8415
31  2357     華碩    225   35    7909
32  2395     研華    294   26    7683
33  2327     國巨  394.5   19    7448
34  1402    遠東新   28.7  258    7400
35  2883    開發金   9.47  771    7299
36  2303     聯電   16.6  420    6978
37  2887    台新金   13.7  502    6881
38  4938     和碩     67  100    6687
39  2105     正新     36  183    6587
40  9910     豐泰    190   34    6492
41  2207    和泰車    684    9    6176
42  2888    新光金   9.01  684    6160
43  5871  中租-KY  129.5   46    5996
44  2409     友達   9.58  623    5970
45  2890    永豐金  12.35  468    5781
46  2823     中壽   22.8  249    5675
47  1102     亞泥   44.8  120    5361
48  1476     儒鴻  349.5   15    5079
49  3481     群創   8.04  626    5031
50  9904     寶成  30.25  155    4700

這是我用你的程式碼稍微調整
把name那部份取消掉
```
import pandas as pd
import numpy as np
from requests_html import HTMLSession

ss = HTMLSession()

Money=1000000

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')
df = pd.DataFrame(df[0])
# colunm title 等於 0, 1, 2, 3 才用
#df.columns = np.array(df[:1])[0]
#df = df.drop([0])
# ^^^^^
MarketValue = np.array(df[:50]['市值佔大盤比重'].str.rstrip('%').astype('float'))/100
SumValue = np.sum(MarketValue)
AdjustValue=1/SumValue
A = MarketValue * AdjustValue
F = np.array(df[:50]['名稱'])
B = A * Money
C = np.array(df[:50]['代號'].astype('str'))
stockUrl = 'https://histock.tw/stock/'
E, D = [], []
# 輸出沒有要用 dataframe 可以不用
#name = ["{}-{}".format(C[i], item) for i, item in enumerate(F)] 
columns = ["股票代號","股票名稱", "股價", "購買股數", "投資金額"]
# ^^^^
for i in range(0, 50):
  res = float(ss.get(stockUrl+C[i]).html.find("span#Price1_lbTPrice")[0].text)
  E.append(res)
  D.append(round(B[i] / E[i],0))
  # print("{}.\t股票代號: {}-{},\t股價: {},\t購買股數: {},\t投資金額: {}".format(i+1, C[i], F[i], E[i], D[i], round(B[i], 0) ))
  
# 輸出沒有要用 dataframe 可以不用
res_df = pd.DataFrame(np.array(np.transpose([C,F, E, D, np.round(B, 0)])), columns=columns)
res_df.index +=1
print(res_df)
```
以下為印出結果
```
    股票代號   股票名稱     股價 購買股數    投資金額
1   2330    台積電  322.5  899  290038
2   2317     鴻海   79.9  722   57659
3   6505    台塑化   96.3  536   51647
4   2412    中華電    113  357   40353
5   1301     台塑   89.4  346   30938
6   1326     台化   77.1  388   29917
7   2882    國泰金  42.35  703   29792
8   1303     南亞   67.4  427   28782
9   2881    富邦金   44.6  545   24293
10  3008    大立光   4400    5   23030
11  1216     統一   73.7  272   20038
12  2891    中信金   21.1  921   19427
13  2002     中鋼   21.2  865   18331
14  3045    台灣大  108.5  168   18213
15  2454    聯發科    500   36   17997
16  2886    兆豐金   32.1  533   17104
17  2912    統一超  298.5   55   16427
18  2308    台達電  160.5  102   16304
19  3711  日月光投控     68  192   13083
20  2892    第一金   23.5  518   12173
21  4904     遠傳   68.5  170   11634
22  5880    合庫金  21.25  514   10928
23  2884    玉山金  28.35  385   10922
24  2880    華南金   20.4  488    9952
25  2474     可成  224.5   42    9502
26  2382     廣達   69.8  133    9273
27  2408    南亞科     64  143    9135
28  2885    元大金   18.5  481    8904
29  1101     台泥     44  193    8496
30  2801     彰銀  20.25  416    8415
31  2357     華碩    225   35    7909
32  2395     研華    294   26    7683
33  2327     國巨  394.5   19    7448
34  1402    遠東新   28.7  258    7400
35  2883    開發金   9.47  771    7299
36  2303     聯電   16.6  420    6978
37  2887    台新金   13.7  502    6881
38  4938     和碩     67  100    6687
39  2105     正新     36  183    6587
40  9910     豐泰    190   34    6492
41  2207    和泰車    684    9    6176
42  2888    新光金   9.01  684    6160
43  5871  中租-KY  129.5   46    5996
44  2409     友達   9.58  623    5970
45  2890    永豐金  12.35  468    5781
46  2823     中壽   22.8  249    5675
47  1102     亞泥   44.8  120    5361
48  1476     儒鴻  349.5   15    5079
49  3481     群創   8.04  626    5031
50  9904     寶成  30.25  155    4700
```

修改

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一級屠豬士

iT邦大師 1 級 ‧ 2020-06-09 21:41:12

你知道迴圈嗎? 既然用了Pandas,你應該要用迴圈來跑啊.
這種程式碼風格,不是不行,但你會很累.

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ckp6250 iT邦好手 1 級 ‧ 2020-06-09 21:49:38 檢舉

想到一則笑話。

劉元卿〈奈何姓萬〉

　　汝有田舍翁，家貲殷盛，而累世不識之无。一歲，聘楚士訓其子。楚士始訓之搦管臨朱，書一畫，訓曰「一」字；書二畫，訓曰「二」字；書三畫，訓曰「三」字。其子輒欣欣然，擲筆歸，告其父曰：『兒得矣！兒得矣！可無煩先生，重費館穀也。請謝去。』

　　其父喜，從之，具幣謝遣楚士。踰時，其父擬徵召姻友萬氏者飲，令子晨起治狀，久之不成。父趣之。其子恚曰：「天下姓字夥矣，奈何姓萬？自晨起至今，才完成五百畫也。」

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-09 22:03:44 檢舉

沒辦法~半路出家也沒系統性學習
你嘴我嘴的我都不知到回啥了
我虛心受教
但是我還是要說一下

學習了還是要有成品出來
讓自己看到未來
讓自己更有動力繼續學習
如果一直學習也沒做出啥
對我這種半路出家的人
會有無力感想放棄無法繼續學習

但其實我也不是一個一個打50次
不知道有沒有人看出來
其實我是EXCEL往下拉把參數跑出來
再用&把程式拼起來啦

沒有劃一萬筆一那麼慘啦
嗚嗚嗚

froce iT邦大師 1 級 ‧ 2020-06-09 22:16:50 檢舉

用pandas應該用sql的思維來跑啦，迴圈用在pandas是迫不得已才用的。

一級屠豬士 iT邦大師 1 級 ‧ 2020-06-09 23:24:56 檢舉

讓他先從基本Python學吧. 這裡也有一個以前問Pandas的.
https://ithelp.ithome.com.tw/questions/10196084

我也是幫他用迴圈的方式,協助他卡關的部分.

至於用比較先進的方法或是迴圈跑,對初學者來說,也許先從好學的方式
來下手,再學先進一點的方法.
直接用先進的方法,能接受的話那是最好的了.
不過迴圈學一下,在很多地方都能派上用場.

至於是不是用函數式的方式,或是SQL的觀念,我還蠻希望有多一點的人
能跟我討論函數式跟SQL的.

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不明

嗨，您好，看了你的問題後，
我覺得你可以先學一下python基礎語法再來實作金融程式，
應該會好很多，
以你的例子來說，會需要list(列表，或陣列)及for迴圈來化簡你的程式碼，
因為程式碼中有許多邏輯相同的重複部分。

小馬分享自己的兩篇文章給您:
【Python 超入門】(4) 變數型態-list: 能納百物的百寶袋
 【Python 超入門】(7) for/while邏輯- 人生苦短，重複的事情就交給程式做吧

譬如說你的程式碼裡面寫到:

MarketValue1 = float(zz.at[0, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value1=MarketValue1/100

MarketValue2 = float(zz.at[1, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value2=MarketValue2/100

MarketValue3 = float(zz.at[2, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value3=MarketValue3/100

MarketValue4 = float(zz.at[3, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
Value4=MarketValue4/100
(...重複50個)

其實用可以簡化成:

MarketValue = [0] * 50 #宣告大小為50的陣列
Value = [0] * 50 #宣告大小為50的陣列
for i in range(50): #重複做50次，i的值從0~49在跑
    MarketValue[i] =  float(zz.at[i, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
    Value[i] = MarketValue[i]/100

你先嘗試學會list(列表，或陣列)及for迴圈這兩個概念:

list是用來存大量資料的結構
for是用來做重複事情的邏輯

學會之後，再嘗試改善自己的程式碼，
應該會好很多，
寫的更像「程式」
加油~

另外，若此解答有幫助，
還煩請不吝給予最佳解答，謝謝您。

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Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-09 22:22:33 檢舉

非常感謝你的回答
受益良多
但想請教一下股票代號C1~C50
購買股數D1~D50
是未來證券API的參數

還有股票代號是我爬及時股價的參數
list(列表，或陣列)
這部分要怎麼處裡

不明檢舉

嗨，您好，
其實改的邏輯都類似，
以學習的角度來說，
建議能嘗試改改看，
真的改不出來再問比較好。

譬如說你的程式碼裡面寫

C1=zz.at[0, '代號']
C2=zz.at[1, '代號']
C3=zz.at[2, '代號']
C4=zz.at[3, '代號']
C5=zz.at[4, '代號']
C6=zz.at[5, '代號']
C7=zz.at[6, '代號']
C8=zz.at[7, '代號']
...
(...重複50個)

可以簡化成

C = [0] * 50 #宣告大小為50的陣列
for i in range(50): #重複做50次，i的值從0~49在跑
    C[i] = zz.at[i, '代號']

不明檢舉

另外我問一下哦，你有確定你的程式真的能夠執行嗎?
小馬嘗試用自己的寫python的環境執行你的程式，
(我是用anaconda的spyder來寫python, panda模組自動安裝好了)
發現程式好像過不了耶~

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-10 00:14:58 檢舉

https://imgur.com/dwuXaQ5

那你貼我的在Jupyter Notebook試試看吧
我的確定可以執行
但因為爬50次網站
可能要2-3分鐘

<至於但想請教一下股票代號C1~C50
購買股數D1~D50
是未來證券API的參數

還有股票代號是我爬及時股價的參數
list(列表，或陣列)
這部分要怎麼處裡>

之前說的這個我以為你回答的是froce(3樓)的含意
就是整個表格在處裡
想說應該不一樣吧
就想詢問說
C1~C50 D1~D50
這邊的話怎麼辦
但是我了解到
迴圈
原來是重複50次動作
而不是整排動作
恩這樣講好像也不太對
反正我以為不太一樣東西
應該當初取名字的時候
還想說取相關一點
後來就直接變成ABCDE
所以直覺上以為不一樣
還有因為股票代碼
變成爬蟲網址參數
跟表格那邊直覺覺得不一樣的東西
A1=Value1*AdjustValue
所以我沒問這邊
我覺得是一樣的東西

總之並沒有把工作整個給別人做的意思
其實也沒有要做啥了
畢竟我程式碼也出來了
也跑得動
只是醜了點

主要是想了解我學習方向跟改進方向

我已經了解到pandas跟迴圈
運用在表格的差異

至於最佳解答
之後一定會挑一個給

最後再次感謝您的諄諄教誨

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-10 01:09:06 檢舉

還有程式碼的關係
我是所有執行完再印
也就是一次印50筆資料
如果迴圈的話
應該會一筆一筆跳出來

不明檢舉

哦哦~ panda 似乎是可以整個表格處理，
不過我對基礎python比較熟，
覺得其實用for迴圈去改就好很多了~

不明檢舉

啊~ 我發現為什麼我沒辦法執行你的程式了，
我跑出來的結果col的索引是「0，1，2，3」，
你的col的索引是「'排行', '代號','名稱','市值佔大盤比重'」，
我再想想看為何會跑出這樣的差異~

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froce

iT邦大師 1 級 ‧ 2020-06-09 22:29:29

ㄜ...你應該先學list、什麼是list slice、pandas文件多看看。
pandas的思考模式你應該把他當資料庫/excel去思考，變動、查詢什麼的多用他裡面內建的，會比用迴圈快很多。
像你前面的資料整理，實際上只需要一行。

import pandas as pd

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')  
zz =pd.DataFrame(df[0])
print(zz['市值佔大盤比重'])

# 只需要這行，自己參詳吧。
zz['市值佔大盤比重'] =  zz['市值佔大盤比重'].str.rstrip('%').astype('float') / 100.0

print(zz['市值佔大盤比重'][:50])

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Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-09 22:31:17 檢舉

好的我會試者努力了解

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-09 22:42:07 檢舉

pandas跟NumPy的差別主要在哪?
看到挺多一起用的
至於資料庫SQL部分
完全沒接觸過
之前有夢想用爬蟲建立自己的財務資料庫
但聽說資料庫很困難
所以先努力在python上
如果有處裡表格類的文章
希望推薦一下
會想學python
最主要還是EXCEL能做的事有限
資料比數大的無法處裡
複雜的也無法處裡
資料分析困難
資料獲取也困難
重複動作希望能減少

感謝指教

froce iT邦大師 1 級 ‧ 2020-06-09 22:52:42 檢舉

numpy是注重在矩陣運算的部分，pandas比較像資料庫/excel。
一般爬蟲用pandas比較多，後面的分析可能會用到一些轉置。
pandas裡面也是以numpy作為基礎。

你看我剛剛那行code，就是把pandas某欄拿出來做運算然後再寫回那欄，和excel寫完一個公式然後應用在整欄是不是很像？

當然，python的基本你也是得先補一下，樓上的教學寫得非常好，很用心，慢慢看吧。

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-09 23:00:22 檢舉

好的感謝

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海綿寶寶

iT邦大神 1 級 ‧ 2020-06-09 23:22:43

我改寫了一個版本
只有使用迴圈
並沒有用到 python 數據分析的專有功能

我沒有 Python3 的環境
所以 code 沒有測過

import pandas as pd
import requests
import bs4

Money=1000000

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')  

print(df[0])

zz =pd.DataFrame(df[0])

SumValue = 0.0
for x in range(0, 50):
	MarketValue = float(zz.at[x, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
	SumValue = SumValue + MarketValue/100.0
	
AdjustValue = 1.0/SumValue

arrStock = []
for x in range(0, 50):
	oneStock = {}
	
	MarketValue = float(zz.at[x, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
	oneStock['市值佔大盤比重'] = MarketValue/100
	oneStock['A'] = oneStock['市值佔大盤比重'] * AdjustValue
	oneStock['F'] = zz.at[x,'NAME']	
	oneStock['B'] = Money * oneStock['A']
	oneStock['C'] = zz.at[x, 'CODE']
	url='https://histock.tw/stock/' + str(oneStock['C'])
	response =requests.get(url)
	root=bs4.BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
	oneStock['E']=root.find("span", id="Price1_lbTPrice")
	oneStock['D']=round(oneStock['B']/oneStock['E'],0)
	
	arrStock.append(oneStock)
    print(oneStock)   #用迴圈一筆一筆印出來用這列

print(arrStock)   #一次全部印出來用這列

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Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-10 00:30:13 檢舉

print arrStock改print (arrStock)
之後的debug我就不會改了

海綿寶寶 iT邦大神 1 級 ‧ 2020-06-10 09:26:08 檢舉

我測/改了一下程式
更新於上方

Alien iT邦新手 4 級 ‧ 2020-06-11 01:44:35 檢舉

你的程式碼我無法執行
我嘗試debug
改了程式碼

import pandas as pd
import requests
import bs4

Money=1000000

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')  

print(df[0])

zz =pd.DataFrame(df[0])

SumValue = 0.0
for x in range(0, 50):
	MarketValue = float(zz.at[x, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
	SumValue = SumValue + MarketValue/100.0
	
AdjustValue = 1.0/SumValue

arrStock = []
for x in range(0, 50):
	oneStock = {}
	
	MarketValue = float(zz.at[x, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
	oneStock['市值佔大盤比重'] = MarketValue/100
	oneStock['A'] = oneStock['市值佔大盤比重'] * AdjustValue*Money
	oneStock['F'] = zz.at[x,'名稱']	
	oneStock['B'] = Money * oneStock['A']
	oneStock['C'] = zz.at[x, '代號']
	url='https://histock.tw/stock/' + str(oneStock['C'])
	response =requests.get(url)
	root=bs4.BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
	oneStock['E']=root.find("span", id="Price1_lbTPrice")
	oneStock['D']=round(oneStock['B']/float(oneStock['E'].string),0)
	
	arrStock.append(oneStock)
    #print(oneStock)   #用迴圈一筆一筆印出來用這列

print(arrStock)   #一次全部印出來用這列

以下為印出來結果

     排行    代號     名稱   市值佔大盤比重
0      1  2330    台積電  21.1929%
1      2  2317     鴻海   4.2131%
2      3  6505    台塑化   3.7738%
3      4  2412    中華電   2.9486%
4      5  1301     台塑   2.2606%
..   ...   ...    ...       ...
448  449  2107     厚生   0.0204%
449  450  4763  材料-KY   0.0204%
450  451  2910     統領   0.0203%
451  452  2472    立隆電   0.0203%
452  453  2939  凱羿-KY   0.0202%

[453 rows x 4 columns]
[{'市值佔大盤比重': 0.211929, 'A': 290037.9639082845, 'F': '台積電', 'B': 290037963908.2845, 'C': 2330, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">322.5</span></span>, 'D': 899342524.0}, {'市值佔大盤比重': 0.042131, 'A': 57658.88319871247, 'F': '鴻海', 'B': 57658883198.71247, 'C': 2317, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">79.9</span></span>, 'D': 721638088.0}, {'市值佔大盤比重': 0.037738, 'A': 51646.79058538869, 'F': '台塑化', 'B': 51646790585.388695, 'C': 6505, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">96.3</span></span>, 'D': 536311429.0}, {'市值佔大盤比重': 0.029486, 'A': 40353.417436026575, 'F': '中華電', 'B': 40353417436.02657, 'C': 2412, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span>113.0</span></span>, 'D': 357109889.0}, {'市值佔大盤比重': 0.022606, 'A': 30937.71127174988, 'F': '台塑', 'B': 30937711271.749878, 'C': 1301, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">89.4</span></span>, 'D': 346059410.0}, {'市值佔大盤比重': 0.02186, 'A': 29916.764062658247, 'F': '台化', 'B': 29916764062.658245, 'C': 1326, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">77.1</span></span>, 'D': 388025474.0}, {'市值佔大盤比重': 0.021768999999999997, 'A': 29792.224925892373, 'F': '國泰金', 'B': 29792224925.892372, 'C': 2882, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">42.35</span></span>, 'D': 703476385.0}, {'市值佔大盤比重': 0.021031, 'A': 28782.226212340604, 'F': '南亞', 'B': 28782226212.340603, 'C': 1303, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">67.4</span></span>, 'D': 427035997.0}, {'市值佔大盤比重': 0.017751, 'A': 24293.34304099938, 'F': '富邦金', 'B': 24293343040.999382, 'C': 2881, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">44.60</span></span>, 'D': 544693790.0}, {'市值佔大盤比重': 0.016828, 'A': 23030.160368088425, 'F': '大立光', 'B': 23030160368.088425, 'C': 3008, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">4400</span></span>, 'D': 5234127.0}, {'市值佔大盤比重': 0.014641999999999999, 'A': 20038.4839618226, 'F': '統一', 'B': 20038483961.8226, 'C': 1216, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">73.7</span></span>, 'D': 271892591.0}, {'市值佔大盤比重': 0.014195, 'A': 19426.73677353311, 'F': '中信金', 'B': 19426736773.53311, 'C': 2891, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">21.10</span></span>, 'D': 920698425.0}, {'市值佔大盤比重': 0.013394, 'A': 18330.518657604964, 'F': '中鋼', 'B': 18330518657.604965, 'C': 2002, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">21.20</span></span>, 'D': 864647106.0}, {'市值佔大盤比重': 0.013308, 'A': 18212.822330551506, 'F': '台灣大', 'B': 18212822330.551506, 'C': 3045, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">108.5</span></span>, 'D': 167860114.0}, {'市值佔大盤比重': 0.01315, 'A': 17996.58954363934, 'F': '聯發科', 'B': 17996589543.63934, 'C': 2454, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">500.0</span></span>, 'D': 35993179.0}, {'市值佔大盤比重': 0.012498, 'A': 17104.287157141025, 'F': '兆豐金', 'B': 17104287157.141026, 'C': 2886, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">32.10</span></span>, 'D': 532843837.0}, {'市值佔大盤比重': 0.012003, 'A': 16426.848995612392, 'F': '統一超', 'B': 16426848995.612392, 'C': 2912, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">298.5</span></span>, 'D': 55031320.0}, {'市值佔大盤比重': 0.011913, 'A': 16303.678420789007, 'F': '台達電', 'B': 16303678420.789007, 'C': 2308, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">160.5</span></span>, 'D': 101580551.0}, {'市值佔大盤比重': 0.009559999999999999, 'A': 13083.452170128674, 'F': '日月光投控', 'B': 13083452170.128674, 'C': 3711, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">68.0</span></span>, 'D': 192403708.0}, {'市值佔大盤比重': 0.008895, 'A': 12173.358478378093, 'F': '第一金', 'B': 12173358478.378094, 'C': 2892, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">23.50</span></span>, 'D': 518015254.0}, {'市值佔大盤比重': 0.008501, 'A': 11634.145073040152, 'F': '遠傳', 'B': 11634145073.040152, 'C': 4904, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">68.5</span></span>, 'D': 169841534.0}, {'市值佔大盤比重': 0.007984999999999999, 'A': 10927.967110719399, 'F': '合庫金', 'B': 10927967110.719398, 'C': 5880, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span>21.25</span></span>, 'D': 514257276.0}, {'市值佔大盤比重': 0.007981, 'A': 10922.492862949473, 'F': '玉山金', 'B': 10922492862.949474, 'C': 2884, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">28.35</span></span>, 'D': 385273117.0}, {'市值佔大盤比重': 0.007272, 'A': 9952.182445729677, 'F': '華南金', 'B': 9952182445.729677, 'C': 2880, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">20.40</span></span>, 'D': 487852081.0}, {'市值佔大盤比重': 0.006943, 'A': 9501.925566653075, 'F': '可成', 'B': 9501925566.653076, 'C': 2474, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">224.5</span></span>, 'D': 42324835.0}, {'市值佔大盤比重': 0.006776, 'A': 9273.375722258568, 'F': '廣達', 'B': 9273375722.258568, 'C': 2382, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">69.8</span></span>, 'D': 132856386.0}, {'市值佔大盤比重': 0.0066749999999999995, 'A': 9135.150966067877, 'F': '南亞科', 'B': 9135150966.067877, 'C': 2408, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">64.0</span></span>, 'D': 142736734.0}, {'市值佔大盤比重': 0.006506, 'A': 8903.863997788405, 'F': '元大金', 'B': 8903863997.788404, 'C': 2885, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">18.50</span></span>, 'D': 481289946.0}, {'市值佔大盤比重': 0.006208, 'A': 8496.032538928746, 'F': '台泥', 'B': 8496032538.928746, 'C': 1101, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">44.00</span></span>, 'D': 193091649.0}, {'市值佔大盤比重': 0.006149, 'A': 8415.287384322304, 'F': '彰銀', 'B': 8415287384.322304, 'C': 2801, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">20.25</span></span>, 'D': 415569747.0}, {'市值佔大盤比重': 0.005778999999999999, 'A': 7908.919465603934, 'F': '華碩', 'B': 7908919465.603934, 'C': 2357, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">225.0</span></span>, 'D': 35150753.0}, {'市值佔大盤比重': 0.005614, 'A': 7683.106745094391, 'F': '研華', 'B': 7683106745.094391, 'C': 2395, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">294.0</span></span>, 'D': 26133016.0}, {'市值佔大盤比重': 0.005442, 'A': 7447.714090987473, 'F': '國巨', 'B': 7447714090.9874735, 'C': 2327, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">394.5</span></span>, 'D': 18878870.0}, {'市值佔大盤比重': 0.0054069999999999995, 'A': 7399.8144230006, 'F': '遠東新', 'B': 7399814423.0006, 'C': 1402, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">28.70</span></span>, 'D': 257833255.0}, {'市值佔大盤比重': 0.005333, 'A': 7298.540839256927, 'F': '開發金', 'B': 7298540839.2569275, 'C': 2883, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">9.47</span></span>, 'D': 770701250.0}, {'市值佔大盤比重': 0.005099, 'A': 6978.29734471612, 'F': '聯電', 'B': 6978297344.716121, 'C': 2303, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">16.60</span></span>, 'D': 420379358.0}, {'市值佔大盤比重': 0.005028, 'A': 6881.129446799893, 'F': '台新金', 'B': 6881129446.799893, 'C': 2887, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">13.70</span></span>, 'D': 502272222.0}, {'市值佔大盤比重': 0.004886, 'A': 6686.793650967438, 'F': '和碩', 'B': 6686793650.967439, 'C': 4938, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">67.0</span></span>, 'D': 99802890.0}, {'市值佔大盤比重': 0.0048130000000000004, 'A': 6586.888629166247, 'F': '正新', 'B': 6586888629.166246, 'C': 2105, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">36.00</span></span>, 'D': 182969129.0}, {'市值佔大盤比重': 0.004744, 'A': 6492.457855134983, 'F': '豐泰', 'B': 6492457855.134983, 'C': 9910, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">190.0</span></span>, 'D': 34170831.0}, {'市值佔大盤比重': 0.004513, 'A': 6176.320046421622, 'F': '和泰車', 'B': 6176320046.421621, 'C': 2207, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">684</span></span>, 'D': 9029708.0}, {'市值佔大盤比重': 0.004501, 'A': 6159.897303111837, 'F': '新光金', 'B': 6159897303.111836, 'C': 2888, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">9.01</span></span>, 'D': 683673397.0}, {'市值佔大盤比重': 0.0043809999999999995, 'A': 5995.669870013988, 'F': '中租-KY', 'B': 5995669870.013988, 'C': 5871, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">129.5</span></span>, 'D': 46298609.0}, {'市值佔大盤比重': 0.0043619999999999996, 'A': 5969.667193106828, 'F': '友達', 'B': 5969667193.106828, 'C': 2409, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">9.58</span></span>, 'D': 623138538.0}, {'市值佔大盤比重': 0.004224, 'A': 5780.805645044302, 'F': '永豐金', 'B': 5780805645.044302, 'C': 2890, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">12.35</span></span>, 'D': 468081429.0}, {'市值佔大盤比重': 0.0041470000000000005, 'A': 5675.426375473182, 'F': '中壽', 'B': 5675426375.473182, 'C': 2823, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">22.80</span></span>, 'D': 248922209.0}, {'市值佔大盤比重': 0.003917, 'A': 5360.657128702303, 'F': '亞泥', 'B': 5360657128.702304, 'C': 1102, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-gr">44.80</span></span>, 'D': 119657525.0}, {'市值佔大盤比重': 0.003711, 'A': 5078.733368550995, 'F': '儒鴻', 'B': 5078733368.550995, 'C': 1476, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">349.5</span></span>, 'D': 14531426.0}, {'市值佔大盤比重': 0.003676, 'A': 5030.833700564122, 'F': '群創', 'B': 5030833700.564122, 'C': 3481, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span class="clr-rd">8.04</span></span>, 'D': 625725585.0}, {'市值佔大盤比重': 0.003434, 'A': 4699.641710483459, 'F': '寶成', 'B': 4699641710.483459, 'C': 9904, 'E': <span id="Price1_lbTPrice"><span>30.25</span></span>, 'D': 155360057.0}]

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```
import pandas as pd
import requests
import bs4

Money=1000000

df = pd.read_html('https://histock.tw/stock/taiexproportion.aspx')

print(df[0])

zz =pd.DataFrame(df[0])

SumValue = 0.0
for x in range(0, 50):
	MarketValue = float(zz.at[x, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
	SumValue = SumValue + MarketValue/100.0
	
AdjustValue = 1.0/SumValue

arrStock = []
for x in range(0, 50):
	oneStock = {}
	
	MarketValue = float(zz.at[x, '市值佔大盤比重'].strip('%'))
	oneStock['市值佔大盤比重'] = MarketValue/100
	oneStock['A'] = oneStock['市值佔大盤比重'] * AdjustValue*Money
	oneStock['F'] = zz.at[x,'名稱']	
	oneStock['B'] = Money * oneStock['A']
	oneStock['C'] = zz.at[x, '代號']
	url='https://histock.tw/stock/' + str(oneStock['C'])
	response =requests.get(url)
	root=bs4.BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
	oneStock['E']=root.find("span", id="Price1_lbTPrice")
	oneStock['D']=round(oneStock['B']/float(oneStock['E'].string),0)
	
	arrStock.append(oneStock)
    #print(oneStock)   #用迴圈一筆一筆印出來用這列

print(arrStock)   #一次全部印出來用這列
```
以下為印出來結果
```
     排行    代號     名稱   市值佔大盤比重
0      1  2330    台積電  21.1929%
1      2  2317     鴻海   4.2131%
2      3  6505    台塑化   3.7738%
3      4  2412    中華電   2.9486%
4      5  1301     台塑   2.2606%
..   ...   ...    ...       ...
448  449  2107     厚生   0.0204%
449  450  4763  材料-KY   0.0204%
450  451  2910     統領   0.0203%
451  452  2472    立隆電   0.0203%
452  453  2939  凱羿-KY   0.0202%

[453 rows x 4 columns]
[{'市值佔大盤比重': 0.211929, 'A': 290037.9639082845, 'F': '台積電', 'B': 290037963908.2845, 'C': 2330, 'E': 322.5, 'D': 899342524.0}, {'市值佔大盤比重': 0.042131, 'A': 57658.88319871247, 'F': '鴻海', 'B': 57658883198.71247, 'C': 2317, 'E': 79.9, 'D': 721638088.0}, {'市值佔大盤比重': 0.037738, 'A': 51646.79058538869, 'F': '台塑化', 'B': 51646790585.388695, 'C': 6505, 'E': 96.3, 'D': 536311429.0}, {'市值佔大盤比重': 0.029486, 'A': 40353.417436026575, 'F': '中華電', 'B': 40353417436.02657, 'C': 2412, 'E': 113.0, 'D': 357109889.0}, {'市值佔大盤比重': 0.022606, 'A': 30937.71127174988, 'F': '台塑', 'B': 30937711271.749878, 'C': 1301, 'E': 89.4, 'D': 346059410.0}, {'市值佔大盤比重': 0.02186, 'A': 29916.764062658247, 'F': '台化', 'B': 29916764062.658245, 'C': 1326, 'E': 77.1, 'D': 388025474.0}, {'市值佔大盤比重': 0.021768999999999997, 'A': 29792.224925892373, 'F': '國泰金', 'B': 29792224925.892372, 'C': 2882, 'E': 42.35, 'D': 703476385.0}, {'市值佔大盤比重': 0.021031, 'A': 28782.226212340604, 'F': '南亞', 'B': 28782226212.340603, 'C': 1303, 'E': 67.4, 'D': 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