一个牛逼因子,40多行Python代码选出一个翻倍的股票!

使用Python获取股票数据的最佳实践 Python是一种功能强大且广泛使用的编程语言,提供了许多库和工具,可以方便地获取和处理股票数据。本文将介绍如何使用Python获取股票数据的最佳方法,并提供相应的源代码示例。通过上述步骤,您可以使用Python获取和分析股票数据。请记住,在实际应用中,还需要考虑数据的质量、数据源的稳定性以及合适的数据分析方法。函数从Yahoo Finance获取AAPL股票的数据,并指定了起始日期和结束日期。函数查看数据的统计信息,以及使用matplotlib库绘制了股票的收盘价曲线。函数计算股票的收益率,使用。 阅读详情
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这个是我们的Python量化的系列内容,前面我们讲了很多内容,如何准备爬取数据,拿到数据如何清洗,如何回测,如何用策略去开仓平仓,如何可视化等等。上次介绍了一个不错的因子,会员群里很多小伙伴都在用。

今天又挖掘出一个不错的因子,看了一下效果不错,竟然一个月涨了56% ,2月份到现在已经翻倍了,太神奇了。

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我们还是以创业板为例子来挖掘股票(其他板块类似),这次的因子是涨跌幅和财务指标的因子。简单说就是财务数据很好,但是股票价格严重低估的,我们用Python来把这样的股票筛选出来,然后进行因子排名,择机入场。

1.什么是财务数据

财务数据,就是我们在股票软件或者股票网站上经常看到的F10. 主要是反应在一定时期内的财务状况、经营成果和现金流量的各项数值记录。这些数据通常通过财务报表来体现,主要包括资产负债表、利润表和现金流量表等。通过分析这些财务数据,投资者和分析师可以评估公司的财务健康状况、盈利能力、成长潜力和风险水平。

我们打开同花顺软件,随便找一个股票看一下:

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这个里面有很多指标,我们挑几个拿出来讲一下:

1).市盈率(P/E Ratio):市盈率是衡量股票价格与每股收益(EPS)之比的指标,用来评估股票的估值水平。高市盈率可能意味着股票相对于其盈利被高估,而低市盈率可能表示股票被低估。

2).市净率(P/B Ratio):市净率是公司市值与其账面价值之比,用于评估股票价格与公司净资产的关系。一般而言,市净率低于1可能表明股票被低估。

3).净资产收益率(ROE):净资产收益率是衡量公司盈利能力的指标,表示公司净利润与股东权益的比率。高ROE值通常意味着公司管理层在使用股东资本方面效率较高。

4).资产负债率(Debt-to-Asset Ratio):资产负债率显示了公司总负债与总资产的比例,用以评估公司的财务杠杆水平和偿债能力。较低的资产负债率表示较低的财务风险。

5).营业收入增长率:这一指标显示了公司营业收入的增长速度,反映了公司销售和业务扩展的能力。持续的收入增长是公司成长性的重要标志。

6).现金流量:包括经营活动产生的现金流量、投资活动产生的现金流量和融资活动产生的现金流量。稳定的正现金流量表示公司能够自我维持和扩展业务,而负现金流量则可能表明财务压力。

7).分红率(Dividend Yield):分红率是公司分红总额与股票价格的比例,反映了投资者持有股票的现金回报率。对于寻求稳定现金流的投资者来说,分红率是一个重要的考量指标。

这些指标都是非常重要的财务指标,每一个都是一个因子,今天我们选出起的一个“净利润同比增长率”,这个因子来进行分析。

2.如何获取数据

我们还是用ak这个库来获取股票数据(ak这个库的使用,历史文章里面,我们的量化小册里面也详细介绍了),看一下下面的代码:

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我提取了前3次的财务指标里面的 ‘净利润同比增长率’ ,这里面有2个层次可以挖掘,第一就是增长率的大小,第二就是3个季度的增长率的走向,很明显这个股票是很健康的走势,我们就单拿一个30.43% 来挖掘,我们看一下对不对,可以打开股票软件,看一下:

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数据对的,总营收同比 21.05% ,净利润同比30.43%。

3.构造因子,筛选股票

我们通过上面的操作可以获取股票的财务指标 里面的净利润增长率,然后我们跟股票的涨跌幅进行组合,来构造一个因子,如果股票的净利润增长率很高,而股票又是跌了很多的,那么就意味着 股票是低估的,价格是围绕价值波动,那么股票后面会上涨的概率会很大。

基于这个思想,我们进行排序,我们对创业板1366家股票,进行排序:

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我们看到排名在前面的2家是“飞荣达” 和 “罗博特科” ,这2家的净利润增长率非常高,我看一下这股票的最近1个月的收益。

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从2月份的12块左右,涨到现在的15块,还是非常可观的,有近30%的涨幅,我们接着看看第二名罗博特科的收益:

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从2月份的51.96 一路涨到现在的124块左右,已经翻倍了,这个收益已经非常牛逼了!

好了,限于篇幅其他的财务因子我就不挖掘了,大部分的选股策略都是通过各种因子进行排序来构建自己的股票池,如果财务数据再配合我们的k线来判断进出场时间点,是非常有戏的。所以学点Python还是很有用的,对量化有兴趣的同学,可以看我们的小册,非常便宜的一个入门教程。

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