用Python分析公开数据选出高送转预期股票-数据分析-Crossin的编程教室

本文被正当理由从公营广播中转载:挖兔毛皮(瓦迪托)-吉米·米克

上周五,永和智能把持颁布颁发了高转变预备,翻开和沉默直到沉默,开枪了2016长年累月度公布的概要的枪,大约具有高送转预期的个股也先后下跌,再次开启了高委托推销。

因为过来的发现,每长年累月底大都会有一波高送转预期行情。今日,米哥就带每个人实施一下到何种地步应用tushare实施高送转预期选股。

本文首要引见选股的办法。,依据C可以修正选股期限和决定首要的。。
1. 选股信条
概括地说,具有高送转预期的个股,它们的市值都很低、高每股做预备生趣、每股进项很大,流动资本少的特征。自然,仍然及其他首要的。,像,以后股价、营业支出变化、因此过来的股息、潜入实习等。

we的所有格形式如今只思索每股公积金、每股进项、流动资本四首要的与推销总评价,公积金大于平等的5元,每股进项很大于平等的5毛,流通时间首都的3亿元以下,总市值在100亿里边作为高送转预期目的(这些决定首要的每个人可依据本人的发现恣意调停)。

2. 知识预备

率先,出口兔。:

检查根底知识和推销知识

  1. # 基面知识
  2. basic = ()
  3. # 推销和推销评价知识
  4. hq = ()

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3. 知识排和排

排和排序收集的知识。,仅保存必须实地的。(及其他实地的和意义),请参阅公文

  1. 以后股价,是否设置了使镇静,则为上一个人市设置以后价钱。
  2. 指挥部[通信量] = (lambda x:x.settlement if x.trade==0 else x.trade, axis=1)
  3. 独立流通时间股,总首都的,每股公积金,每股进项
  4. basedata = 根本[未加工], '翻阅', ”reservedPerShare”, ”esp”]]
  5. 选择的股本信号,名字,以后价钱,总市值,流通时间市值
  6. hqdata = 指挥部[信号], ”name”, '市', ”mktcap”, ”nmc”]]
  7. 设置关键列的推销知识信号
  8. hqdata = (‘信号’)
  9. 兼并两个知识表
  10. data = (hqdata, left_index=True, right_index=True)

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4. 选股期限

依据是你这么说的嘛!决定首要的和选股期限,we的所有格形式的比较级处置了知识。

  1. 将流通时间总市值和推销评价替换为billi
  2. data[”mktcap”] = data[”mktcap”] / 10000
  3. 知识['nmc'] = 知识['nmc'] / 10000

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设置决定首要的和过滤值(每回调停)

  1. 每股公积金<=5
  2. res = data.reservedPerShare <= 5
  3. 流动资本>=3 bilio
  4. out = data.outstanding >= 30000
  5. #每股进项<=5毛
  6. eps = data.esp <= 0.5
  7. 总市值>100 billio
  8. mktcap = data.mktcap >= 100

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工会和工会的归结为:

  1. allcrit = res & out & eps & mktcap
  2. selected = data[allcrit]

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具有高送转预期的股本的归结为摆脱:


很实地的的意义是互惠的尊敬的。:的股本名字、开盘价钱、每股公积金、流通时间首都的、每股进项(本应每股进项,在颁发一篇文字领先、流通时间总市值和推销评价。

本文是选股战略的一个人举例。,不制定少许使充满咨询。使充满是有风险的,进入推销要节俭的。)

在公营广播中(CrossIncode),您可以检查使结合成为整体的示例信号。

对知识剖析和数字化感兴趣的冤家,留意公共号码 挖兔毛皮(瓦迪托),视野更多相关性文字。

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