概念指数行情

一、数据简介

本表记录 A 股市场概念板块指数的日线行情，每个概念指数、每个交易日一行，包括昨收盘价、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、涨跌、涨跌幅和换手率。可以用来分析特定概念板块的走势、评估市场情绪和开发基于板块的投资策略。概念指数的成分股见 cn_stock_index_concept_component。

• 数据起始时间：2010-01-04
• 数据结束时间：2026-11-04
• 数据更新频率：每个交易日

二、主键说明

三、字段口径

四、已知限制

• 概念指数的数量随时间增加：2010 年每个交易日 3 至 8 个，2026-10-23 为 394 个。各概念指数的起始日期不同，历史上共出现过 440 个代码，其中 46 个在 2026-10-23 已没有数据，例如 300000.BI（稀缺资源）最后一天是 2024-09-10。
• 个别概念指数改过简称，同一个 instrument 在不同日期的 name 不同，目前有 17 个代码出现过两个简称。
• pre_close、volume、amount、change、change_ratio 这五个字段在同样的 430 行同时为空，分布在 2010 年至 2025 年，每年 2 至 73 行，2026 年没有。
• turn 在 2010 年至 2013 年绝大部分为空（每年 89% 至 96% 的行），2021 年至 2025 年每年仍有空值（2021 年 520 行、2022 年 562 行、2023 年 767 行、2024 年 717 行、2025 年 64 行），2026 年没有空值。
• 个别行的涨跌幅和换手率异常大，使用前先检查：change_ratio 在 2014 年最大 1.48，2015 年最大 7.39（2015-12-17 的 300410.BI 上证180成份股）；turn 在 2020 年最大 9.52，2022 年最大 42.63（2022-12-20 的 300354.BI 数据确权）。

五、数据应用场景

1. 概念板块分析

通过概念板块指数的涨跌幅、成交量和换手率，了解某个概念板块的市场表现。不同概念板块受市场情绪、政策变化、行业动态的影响不同。

• 板块轮动分析：根据不同时期各概念板块的表现，研究板块之间的轮动规律，发现有潜力的投资标的。
• 行业周期性分析：用概念板块指数的历史数据研究某个板块在不同经济周期中的表现。

2. 技术分析

概念板块的日线行情可以做传统的技术分析，如绘制 K 线图、计算均线、RSI、MACD 等指标，判断市场趋势。

• 趋势判断：通过开盘价、收盘价、最高价和最低价绘制 K 线图和趋势线，识别趋势反转或延续的信号。
• 波动性分析：通过涨跌幅和换手率判断市场的波动性和活跃度，发现可能的调整或反弹信号。

3. 策略开发

基于概念板块指数的行情设计板块轮动策略、市场情绪策略等。例如某个板块的换手率和成交量大幅波动，可能说明有资金关注该板块。

4. 风险控制

概念板块的涨跌幅过大或成交量剧增，可能预示该板块的市场情绪波动较大，可据此及时规避风险。

六、示例数据

取 2026-10-28 至 2026-11-04 的数据，按日期、概念指数代码排序，展示前 5 行和后 5 行。

• 用例1：计算指数的日均交易价格

import daidf = dai.query("""    SELECT        date, name, (high + low + close) / 3 AS avg_daily_price    FROM cn_stock_index_concept_bar1d""",    filters={"date": ["2023-10-01", "2023-12-31"]}).df()

• 用例2：分析特定概念指数的月度成交量

import daidf = dai.query("""    SELECT        name,        EXTRACT(MONTH FROM date) AS month,        SUM(volume) AS monthly_volume    FROM cn_stock_index_concept_bar1d    WHERE name = '微盘指数'    GROUP BY name, month    ORDER BY month""",    filters={"date": ["2023-07-01", "2023-12-31"]}).df()