零代码量化投资：用ChatGPT下载沪深300成分股历史数据

很多量化策略都会以沪深300成分股作为股票池。因此，沪深300成分股历史数据会经常用到。在ChatGPT输入如下提示语，就可以下载沪深300成分股历史数据：

沪深300成分股：query_hs300_stocks()

方法说明：通过API接口获取沪深300成分股信息，更新频率：每周一更新。返回类型：pandas的DataFrame类型。

使用示例：

import baostock as bs

import pandas as pd

# 登陆系统

lg = bs.login()

# 显示登陆返回信息

print('login respond error_code:'+lg.error_code)

print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)

# 获取沪深300成分股

rs = bs.query_hs300_stocks()

print('query_hs300 error_code:'+rs.error_code)

print('query_hs300 error_msg:'+rs.error_msg)

# 打印结果集

hs300_stocks = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():

# 获取一条记录，将记录合并在一起

hs300_stocks.append(rs.get_row_data())

result = pd.DataFrame(hs300_stocks, columns=rs.fields)

# 结果集输出到csv文件

result.to_csv("D:/hs300_stocks.csv", encoding="gbk", index=False)

print(result)

# 登出系统

bs.logout()

参数含义：

date：查询日期，格式XXXX-XX-XX，为空时默认最新日期。

以上是沪深300成分股查询的接口。

写一段Python程序，查询并下载沪深300成分股的历史数据：

从2005 年到2023年，每年的6月20日、12月31日都查询一次。

查询结果保存到F盘的“沪深300成分股.csv ”

注意：每一步都要输出信息

程序运行后，下载了沪深300成分股从2006年到2023年的全部数据。

中证指数官网有沪深300指数的详细介绍，可以看到指数的编制方法。一般在每年 5 月和 11 月的下旬审核沪深 300 指数样本，样本调整实施时间分别为每年 6 月和 12 月的第二个星期五的下一交易日。