低吸选股公式

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低吸选股公式是一种用于选取低估值股票的方法,其基本原理是通过分析股票的基本面和技术面指标,找到具有较低估值的股票。

以下是一种常见的低吸选股公式:

.

市盈率(PE)小于行业平均水平:选择市盈率低于同行业平均水平的股票,表示该股票的估值相对较低。

市净率(PB)小于1:选择市净率低于1的股票,表示该股票的市值低于其净资产,可能存在较低估值的机会。

股息率(Dividend Yield)高于行业平均水平:选择股息率高于同行业平均水平的股票,表示该股票的分红回报相对较高。

技术面指标:选择股票的技术面指标表现良好,如股价处于相对低位,出现底部形态等。

.

需要注意的是,低吸选股公式只是一种参考方法,投资者在使用时还需要结合自己的投资目标、风险承受能力等因素进行综合考量。同时,股票市场存在风险,投资者应该谨慎对待,并在投资前进行充分的研究和分析。

import pandas as pd

# 假设已经获取了股票数据,存储在一个DataFrame中,包含了股票代码、市盈率、市净率和股息率等信息

stock_data = pd.DataFrame({

'code': ['000001', '000002', '000003'],

'pe_ratio': [10.5, 8.2, 12.3],

'pb_ratio': [0.9, 1.1, 0.8],

'dividend_yield': [0.03, 0.02, 0.04]

})

# 计算行业平均市盈率、市净率和股息率

industry_pe_avg = stock_data['pe_ratio'].mean()

industry_pb_avg = stock_data['pb_ratio'].mean()

industry_dividend_avg = stock_data['dividend_yield'].mean()

# 低吸选股条件

selected_stocks = stock_data[

(stock_data['pe_ratio'] < industry_pe_avg) &

(stock_data['pb_ratio'] < 1) &

(stock_data['dividend_yield'] > industry_dividend_avg) ]

# 输出选中的股票

print(selected_stocks)

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