关于深市市值打新的选择

博主分享了自己在深市市值投资上的经验,虽然最初的选择较为随意,但通过不断的被动高抛低吸操作,意外地获得了可观的收益。主要策略是当市值接近14万时减仓,接近10万时加仓,不设收益预期,只求打新资格。这种操作方式在无意间创造了超出沪市的盈利。

对我来说,深市市值一直是个老大难,找不到很合适的标的。 

 

最终选择的是金融街、荣盛发展和郑州银行外加一点点平安银行。基本上是随意选的,完全谈不上合理。而市场表现确实也非常差。 

 

但是,几年下来,深市市值部分并没少赚,就算不计打新收益,也应该比沪市市值部分赚得还多。 

 

其中原因就是不断的被动高抛低吸。深市市值部分,我从来没有什么收益期望,能不亏损参加打新就已经很好了。 

 

所以长期以来,单账户深市市值接近14W立刻就会开始减,接近10W立刻就会开始加仓,从来不会想着持仓个股股价会如何如何。 

 

几年下来,不断的高抛低吸,深市市值部分收益非常可观。这个完全是意料之外的事情。

### 使用 pytdx 获取票账面市值比数据 `pytdx` 是一个用于从通达信行情服务器获取票数据的 Python 库。然而,需要注意的是,`pytdx` 主要提供的是一些基础行情数据,例如分时数据、K线数据、市场概况等。账面市值比(Book-to-Market Ratio)并不是 `pytdx` 直接支持的数据字段[^1]。 账面市值比可以通过以下公式计算: \[ 账面市值比 = \frac{每净资产}{价} \] 其中: - 每净资产可以从财务报表中获取,通常需要通过其他接口或数据源获取。 - 价可以通过 `pytdx` 获取实时行情数据中的最价格字段来获得。 #### 示例代码:获取价和计算账面市值比 以下是一个示例代码,展示如何使用 `pytdx` 获取价,并结合外部提供的每净资产数据计算账面市值比: ```python from pytdx.hq import TdxHq_API # 初始化 API api = TdxHq_API() try: # 连接到通达信行情服务器 if api.connect('119.147.212.81', 7709): # 获取某只票的实时行情数据(以贵州茅台为例) code = '600519' # 贵州茅台的票代码 data = api.get_security_quotes([(0, code)]) # 0 表示沪市,1 表示深市 if data: # 提取最价格 latest_price = data[0]['price'] # 最价格 print(f"票代码: {code}, 最价格: {latest_price}") # 假设我们已经知道该票的每净资产(来自其他数据源) book_value_per_share = 30.0 # 示例值,实际需从财务数据中获取 # 计算账面市值比 btm_ratio = book_value_per_share / latest_price print(f"账面市值比: {btm_ratio:.4f}") finally: # 断开连接 api.disconnect() ``` #### 注意事项 - 上述代码中的 `book_value_per_share` 需要从其他数据源(如财报披露平台)获取。 - 如果需要批量计算多只票的账面市值比,可以将代码封装为函数并循环调用。 #### 数据来源补充 由于 `pytdx` 不提供财务数据,建议结合其他金融数据接口(如 Tushare、东方财富网 API 等)获取每净资产数据[^2]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值