經盈利能力調整的估值選股

風險提示與說明：

1、以下內容為作者因個人愛好和投資需要而整理的ETF交易策略數據。

2、以下內容僅供數據分享與策略討論用，不作為任何投資建議，不宜被讀者作為投資決策依據使用；如有讀者堅持使用如下內容作為任何形式的投資決策依據，所造成的盈虧，作者不承擔責任。

3、本文發布時間晚於文中數據的獲取時間，也晚於作者本人依據數據做出投資決定和交易操作的時間。

這是為了做作業順便寫的一段選股代碼，用來根據目前最新的估值和盈利數據，依據根據盈利能力調整的估值，選擇其中估值比較低的股票。

我個人不會（其實是不敢，哈哈）重倉任何個股，因為怕個股公司內部有外界不知道的幺蛾子，單憑几個參數恐怕難以規避這種具體的風險。

這個代碼和運行結果po上來僅供娛樂啦，不要當真（千萬別根據這個買！！！）

代碼使用python3.6和tushare庫編寫，如果發現了代碼中的邏輯紕漏請告訴我哦，謝謝！

## 引入要使用的庫

import tushare as ts

import pandas as pd

import numpy as ny

## 獲得股票基本數據表

basics=ts.get_stock_basics().sort_index()

## 去掉不需要的參數

basics.drop([ reserved, reservedPerShare,undp,

perundp,holders],axis=1,inplace=True)

## 開始使用盈利和估值數據篩選股票

basics.query(profit>0 and rev>0 and esp>0,inplace=True)

##此處如果報錯，應該是python3版本問題，可以去掉inplace參數，改為basics=basics.query()語句實現。以下同。.

print (盈利為正，且收入和盈利都增長的股票有%s只. %basics.shape[0])

basics[PEG]=basics[pe]/basics[profit]

basics.query(PEG<=0.8,inplace=True)

print (其中PEG不高於0.8的股票有%s只.%basics.shape[0])

basics[PEGR]=basics[pe]/basics[rev]

basics.query(PEGR<0.8,inplace=True)

print (其中PEG不高於0.8且PE/收入增長率不高於0.8的股票有%s只.%basics.shape[0])

basics[ROE]=basics[esp]/basics[bvps]

basics.query(pb>0 and ROE>0,inplace=True)

basics[PBCoverage]=ny.log(basics[pb])/ny.log(1+basics[ROE])

basics.query(PBCoverage<=8 and PBCoverage>0 and ROE>=0.05,inplace=True)

print (再考慮PB，估值低的股票有%s只.%basics.shape[0])

## 開始使用現金流數據從另一個角度篩選股票

cashflow=ts.get_cashflow_data(2017,3)

cashflow.query(cf_nm>1.5,inplace=True)

print(現金流良好的股票有%s只. %cashflow.shape[0])

## 獲得兩種角度篩選出來的股票的交集

codes1=set(basics.index.values)

codes2=cashflow.code.values

codes=codes1.intersection(codes2)

print(估值低且經營現金流良好的股票有%s只. %len(codes))

stockPool=basics.loc[codes]

## 生成並顯示股票池

stockPool = stockPool[stockPool.name.str.contains(ST)==False]

print(去掉ST後剩餘股票有%s只. %stockPool.shape[0])

#stockPool.sort_values(by=PBCoverage,ascending=True,inplace=True)

print (顯示股票池（以2017年三季度數據為基礎）：)

print (stockPool)

##保存股票池表格

stockPool.to_csv(stockPool.csv)