上证历史收复3000点用时统计，这次无需几天？

所作：Goon滚雪球

本周五深交所又又又。。。大跌3000点了，这3000点会战从2007年深交所第一次到3000点此后现在玩过50多次了，这次会用时多久呢？

我们来结合历史信息归纳下。

俗话说的好，要透过信息归纳，先得有信息，那么如何获取深交所净资产得历史信息呢？

1. 信息获取

这里我们又要请求出表弟akshare了：

akshare中同一时间有获取净资产历史的函数ak.index_zh_a_hist。只要输入开始中止一月末就可以了。

import akshare as ak# 加载深交所净资产历史信息data = ak.index_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20070225", end_date="22231019")

可以获取到上面的信息。

这里为什么开始一月末要选到20070225呢？因为这一天是深交所第一次个股到3000点以上，上面才有了3000点会战这个确实。

2. 剥离历次3000点会战区间

思路归纳，每个3000点会战本来是由2个一月末组成的区间，第一个一月末是大跌3000点，第二个一月末是搬回3000点。所有我们只只能看到所有这样的一月末并两两配对就可以了。

for i in range(1, len(data)): prev_close = data['个股'].iloc[i-1] curr_close = data['个股'].iloc[i] if prev_close> 3000 and curr_close < 3000: prev_date_lower = data['一月末'].iloc[i] prev_close_lower_dates.append(prev_date_lower) elif prev_close 3000: prev_date_higher = data['一月末'].iloc[i] prev_close_higher_dates.append(prev_date_higher)

计数两个一月末之间的天数。

for prev_date_lower, prev_date_higher in zip(prev_close_lower_dates, prev_close_higher_dates): days_between = (prev_date_higher - prev_date_lower).days days_between_list.append(days_between)

拼装一下，把结果输出到excel中，我们就给与了下表。

3. 信息归纳。

有了上面的信息此后归纳就很非常简单了，直接用标识符

df.describe()

可以给与上面的信息。

这51次会战中，最短的只用了1天，一半以上的会战也只打了5天就中止战斗了，不过最大值有几个“显眼包”，最多是1323天，注意到在2011年到2014年，此外是2008年到2009年的384天，然后2018年到19年注意到过258天。画个图更直观。

另外看到其他信息源是52次，我查了下明确信息，误差注意到在2022年10月末26，这天个股是2999.5，确实是其他信息源加减为了3000点，导致起初20221024到20221102这个会战区间被分成两段，增加了一次“莫须有”的会战。

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