金融市场中，机构投资对市场具有举足轻重的作用。因此，密切关注机构投资的动向，在一定程度上能够起到事半功倍的作用。
下面对今年初以来，机构调研的情况进行分析。
（1）首先获取机构调研数据。机构调研数据可从万得数据库获取，当然没有购买的话，可以从东方财富爬虫。笔者利用爬虫方法获取2021年以来所有的机构调研数据。（由于爬虫代码比较长，此处省略……），数据结果为csv表格形式，部分截图如下：
机构调研数据爬虫结果
（2）导入库并读取数据，同时考虑到后续需要了解各板块的分布，因此基于申万板块进行分类，具体如下：
import pandas as pd
import pri_strat.cst_fun as cf
pd.set_option(display.max_rows,100)
data=pd.read_csv(re:/datasets/finStats/east/survey.csv,delimiter=,,
usecols=[代码,名称,接待机构数量,接待日期])
data.columns=[stockcode,stockname,amount,svdate]
data[stockcode]=data.stockcode.astype(str).str.zfill(6)
data[svdate]=pd.to_datetime(data.svdate)
industry=cf.Custom().read_plate(source=sw)
data=data.merge(industry,on=[stockcode,stockname])
print(data.head())
具体结果如下：
stockcode stockname amount svdate platename
0 688008 澜起科技 112 2021-02-25 电子
1 688008 澜起科技 16 2021-02-08 电子
2 688008 澜起科技 2 2021-02-03 电子
3 688008 澜起科技 28 2021-01-14 电子
4 688008 澜起科技 22 2021-01-22 电子
（3）考虑到同一股票不同时间点都有机构进行调研，因此根据股票进行分组，具体如下：
survey=data.groupby([platename,stockcode,stockname],
as_index=False).agg({amount:sum})
survey.sort_values(amount,ascending=False,inplace=True)
print(———-top 50 survey companies——–)
print(survey.head(50))
输出前50只调研机构最多的股票如下所示：
———-top 50 survey companies——–
platename stockcode stockname amount
152 医药生物 300896 爱美客 457
377 电子 688036 传音控股 372
422 纺织服装 300888 稳健医疗 321
129 医药生物 300003 乐普医疗 273
81 化工 300037 新宙邦 242
298 机械设备 688200 华峰测控 228
338 电子 002600 领益智造 216
145 医药生物 300633 开立医疗 214
116 医药生物 000963 华东医药 209
253 机械设备 002353 杰瑞股份 203
373 电子 688008 澜起科技 202
106 化工 688005 容百科技 196
465 轻工制造 002867 周大生 192
24 传媒 603444 吉比特 188
364 电子 600110 诺德股份 185
11 休闲服务 300144 宋城演艺 179
270 机械设备 300415 伊之密 176
506 食品饮料 002956 西麦食品 176
176 国防军工 000547 航天发展 170
56 化工 000703 恒逸石化 169
59 化工 000902 新洋丰 161
196 建筑材料 002372 伟星新材 152
332 电子 002236 大华股份 147
357 电子 300566 激智科技 141
204 建筑材料 300737 科顺股份 140
427 计算机 002212 天融信 140
114 医药生物 000516 国际医学 133
161 医药生物 688202 美迪西 123
169 商业贸易 002024 苏宁易购 123
312 汽车 002906 华阳集团 122
443 计算机 300451 创业慧康 118
466 轻工制造 300616 尚品宅配 114
423 综合 002967 广电计量 111
159 医药生物 688139 海尔生物 109
326 电子 002036 联创电子 105
18 传媒 002624 完美世界 104
385 电子 688508 芯朋微 101
21 传媒 300364 中文在线 101
166 医药生物 688389 普门科技 100
289 机械设备 603966 法兰泰克 99
291 机械设备 688003 天准科技 97
370 电子 605111 新洁能 97
122 医药生物 002332 仙琚制药 96
348 电子 300136 信维通信 94
259 机械设备 002833 弘亚数控 91
333 电子 002384 东山精密 91
468 轻工制造 603733 仙鹤股份 90
335 电子 002415 海康威视 90
485 钢铁 002756 永兴材料 89
358 电子 300613 富瀚微 89
从上可以看出，上市不久的爱美客股票受机构关注度最高，达到457次。最近比较火热的化工行业股机构关注度较高的为新宙邦，达到242次，排名第50位的富瀚微也达到89次。
（4）考虑到目前机构抱团股估值相对较高，对白酒和消费等龙头行业和一些龙头股的看法，机构存在分歧，因此有必要了解机构调研的行业动向。具体为：
svind=survey.groupby(platename).size().reset_index(name=count)
svind.sort_values(count,ascending=False,inplace=True)
print(———-survey by sw-plate———–)
print(svind)
结果如下：
———-survey by sw-plate———–
platename count
16 电子 67
14 机械设备 58
5 化工 58
6 医药生物 55
20 计算机 32
17 电气设备 27
3 公用事业 24
13 有色金属 22
15 汽车 18
27 食品饮料 15
10 建筑材料 13
11 建筑装饰 12
21 轻工制造 12
2 传媒 12
22 通信 10
0 交通运输 10
9 家用电器 9
25 银行 9
7 商业贸易 8
18 纺织服装 8
8 国防军工 7
4 农林牧渔 6
12 房地产 6
24 钢铁 6
1 休闲服务 3
23 采掘 2
19 综合 2
26 非银金融 1
可以看出，目前机构比较钟情电子、机械设备和化工等板块，分别达到67、58和58家，其中医药生物板块（55家）仍然受到机构的高度关注。
机构调研并不意味着一定上涨。因为每个机构的想法不一样，有些是抱着一夜情干了就跑的思想去的，如目前的有一些股票的价位已经比较高，再进去可能不是非常合适，但适合短期投资。有些机构抱着结婚的心态去的，即关注那些价位比较低，进行长期投资。请投资者需要认真识别。
后续进一步研究，机构调研到底对股价产生什么样的影响：短期影响还是长期影响，影响力度到底怎样。这其实是一个非常有意思的课题。
如对量化投资感兴趣，可关注本人。对量化投资其他方面感兴趣的，可参考以下相关内容。
python量化投资
代码篇：
1.Fquant量化投资：python量化投资——化工板块股票业绩筛选统计
2.Fquant量化投资：创业板大跌近5%，市场何去何从？python以史为鉴（附代码）
3.Fquant量化投资：量化投资数据源——python爬虫网易K线数据（附代码）
视频篇：
1.Fquant量化投资——1.1python简介
2.Fquant量化投资——1.2python案例与基本操作
3.Fquant量化投资——1.3python数据结构1
4.Fquant量化投资——1.3python数据结构2
5.Fquant量化投资——1.4python数据读取
6.Fquant量化投资——1.4python金融数据读取2
7.Fquant量化投资——1.5python股票数据筛选1
8.Fquant量化投资——1.5python股票数据筛选2
R语言量化投资：
视频篇：
1.量化投资基础方法与策略——1.1摘要
2.量化投资基础方法与策略——1.2投资与量化投资（1）
3.量化投资基础方法与策略——1.2投资与量化投资（2）
4.量化投资基础方法与策略——1.2量化投资工具
5.量化投资基础方法与策略——R语言
6.量化投资基础方法与策略——2.1语法简介1
7.量化投资基础方法与策略——2.1语法简介2
8.量化投资基础方法与策略——2.2R语言操作初探
9.量化投资基础方法与策略——2.2R语言操作初探2
10.量化投资基础方法与策略——2.5.1字符串相关数据处理
11.量化投资基础方法与策略——2.5.1字符串相关数据处理1
12.量化投资基础方法与策略——2.5.2百度热点与时间序列处理
13.量化投资基础方法与策略——2.5.3股票数据处理与回归分析
14.量化投资基础方法与策略——2.5.4自编函数2
