利用python进行简单条件选股策略

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查看1 | 回复0 | 2020-2-15 21:24:39 | |阅读模式
目的是如何用python演示条件选股。根据标的公司所处的行业进行分类,从本行业中选出高成长性、净资产收益率高、估值低的沪深300成份股中的公司股票。高成长性依据净资产收益率大于5%来取值;估值低依据PE*PB乘积大于60来取值;“”"获取沪深300的股票代码hs300=ts.get_hs300s()['code'].tolist()获取沪深300股票的基本面数据stock_basics=ts.get_stock_basics()stock_basics.reset_index(inplace=True)#print(type(stock_basics))stock_basics_hs300=stock_basics.loc[stock_basics['code'].isin(hs300),['code','name','industry','pe','pb','esp','rev','profit']]获取沪深300股票的盈利能力数据stock_profit=ts.get_profit_data(2019,3)stock_profit.reset_index(inplace=True)stock_profit_hs300=stock_profit.loc[stock_profit['code'].isin(hs300),['code','roe','gross_profit_rate','net_profit_ratio']]获取沪深300股票的成长性数据stock_growth=ts.get_growth_data(2019,3)stock_growth.reset_index(inplace=True)stock_growth_hs300=stock_growth.loc[stock_growth['code'].isin(hs300),['code','nprg']]把获取的基本面数据、盈利能力数据、成长性数据合并together=lambdax,y:pd.merge(x,y,how='left',on='code')hs300_data=reduce(together,[stock_basics_hs300,stock_profit_hs300,stock_growth_hs300])hs300_data.drop_duplicates(inplace=True)设置筛选分类条件hs300_data['估值系数']=hs300_data['pe']*hs300_data['pb']授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。
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