規模指數介紹，如何使用Python獲取數據
中證100也好，中證700也罷，其實這些都是中證指數編制反映市場的規模指數。那麽，這些指數具體代表什麽股票的市場表現呢？
首先，我們必須先明白中證100，滬深300（中證300），以及中證800這三個關鍵指標：
中證100，滬深市場市值前100大的股票（比如四大行、兩桶油）；
滬深300，滬深市場市值前300大的股票；
中證800，滬深市場市值前800大的股票；
在此基礎之上會推導出如下指數：
中證200，滬深300剔除中證100，即市值排名101-300的股票；
中證500，中證800剔除滬深
中證700，中證800剔除中證100，即市值排名101-800的股票；
中證1000，提出中證800後的剩余市值排名前1000的股票，即市值801-1800的股票。
上證50，是根據科學客觀的方法，挑選上海證券市場規模大、流動性好的最具代表性的50 只股票組成樣本股，以便綜合反映上海證券市場最具市場影響力的一批龍頭企業的整體狀況。上證50指數自2004 年1 月2 日起正式發布。其目標是建立一個成交活躍、規模較大、主要作為衍生金融工具基礎的投資指數。
上證50樣本選取：
樣本空間：上證180指數樣本股。
樣本數量：50只股票。
選樣標準：規模；流動性。
選樣方法：根據總市值、成交金額對股票進行綜合排名，取排名前50 位的股票組成樣本，但市場表現異常並經專家委員會認定不宜作為樣本的股票除外。
滬深300指數，是由滬深證券交易所於2005年4月8日聯合發布的反映滬深300指數編制目標和運行狀況的金融指標，並能夠作為投資業績的評價標準，為指數化投資和指數衍生產品創新提供基礎條件。
滬深300指數以規模和流動性作為選樣的兩個根本標準，並賦予流動性更大的權重，符合該指數定位於交易指數的特點。在對上市公司進行指標排序後進行選擇，另外規定了詳細的入選條件，比如新股上市（除少數大市值公司外）不會很快進入指數，一般而言，上市時間一個季度後的股票才有可能入選指數樣本股；剔除暫停上市股票、ST股票以及經營狀況異常或財務報告嚴重虧損的股票和股價波動較大、市場表現明顯受到操縱的股票。因此，300指數反映的是流動性強和規模大的代表性股票的股價的綜合變動，可以給投資者提供權威的投資方向，也便於投資者進行跟蹤和進行投資組合，保證了指數的穩定性、代表性和可操作性。
中證500指數，是中證指數有限公司所開發的指數中的一種，其樣本空間內股票是由全部A股中剔除滬深300指數成份股及總市值排名前300名的股票後，總市值排名靠前的500只股票組成，綜合反映中國A股市場中一批中小市值公司的股票價格表現。
選樣方法
按照以下步驟進行中證500指數的樣本股選擇：
步驟1 樣本空間內股票扣除滬深300指數樣本股即最近一年日均總市值排名前300名的股票；
步驟2 將步驟1中剩余股票按照最近一年（新股為上市以來）的日均成交金額由高到低排名，剔除排名後20%的股票；
步驟3 將步驟2中剩余股票按照日均總市值由高到低進行排名，選取排名在前500名的股票作為中證500指數樣本股。
如何使用Python選出這些指數呢？答案是使用Python的baostock 接口，示例代碼如下：
import baostock as bs
import pandas as pd
#### 登陸系統 ####
lg = bs.login()
# 顯示登陸返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)
#### 獲取指數(綜合指數、規模指數、一級行業指數、二級行業指數、策略指數、成長指數、價值指數、主題指數)K線數據 ####
##綜合指數，例如：sh.000001 上證指數，sz.399106 深證綜指 等；
##規模指數，例如：sh.000016 上證50，sh.000300 滬深300，sh.000905 中證500，sz.399001 深證成指等；
##一級行業指數，例如：sh.000037 上證醫藥，sz.399433 國證交運 等；
##二級行業指數，例如：sh.000952 300地產，sz.399951 300銀行 等；
##策略指數，例如：sh.000050 50等權，sh.000982 500等權 等；
##成長指數，例如：sz.399376 小盤成長 等；
##價值指數，例如：sh.000029 180價值 等；
##主題指數，例如：sh.000015 紅利指數，sh.000063 上證周期 等；
# 詳細指標參數，參見“歷史行情指標參數”章節
rs = bs.query_history_k_data("sh.600000",
"date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,pctChg",
start_date='2017-01-01', end_date='2017-06-30',
frequency="d", adjustflag="3")
print('query_history_k_data respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data respond error_msg:'+rs.error_msg)
#### 打印結果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
# 獲取一條記錄，將記錄合並在一起
data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
#### 結果集輸出到csv文件 ####
result.to_csv("D:\\history_Index_k_data.csv", index=False)
print(result)
#### 登出系統 ####
bs.logout()
返回數據如下，可以看出，有開高低收等指標，非常方便。
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