配资网站排名 python股票量化如何选股？

利用量化软件的Python股票量化分析配资网站排名，AkShare获取股票基数据，进行基本面数据分析，比如说一些财务数据，如pe市盈率、ps市销率、pb市净率、总市值等数理统计，以及图表展示。这些都是基于莫伦卡选股模型进行编码，对A股300支股票进行模型运行，然后配资网站排名将自己的选股策略执行，将股票数据列在名单里面。具体可以这样实现，例如执行程序：

##1- 获取数据-A股股票市场总貌 import akshare as ak stock_sse_summary_df = ak.stock_sse_summary() print(stock_sse_summary_df) ##运行的目标 type item number 0 总貌上市公司/家 1809 1 总貌总股本/亿股（份） 42721.72 2 总貌总市值/亿元 473985.92 3 总貌平均市盈率/倍 17.44 0 总貌上市股票/只 1852 1 总貌流通股本/亿股（份） 37871.28 2 总貌流通市值/亿元 395888.65 0 主板上市公司/家 1589 1 主板总股本/亿股 42066.29 2 主板总市值/亿元 437496.82 3 主板平均市盈率/倍 16.47 0 主板上市股票/只 1632 1 主板流通股本/亿股 37691.25 2 主板流通市值/亿元 384769.06 0 科创板上市公司/家 220 1 科创板总股本/亿股（份） 655.43 2 科创板总市值/亿元 36489.10 3 科创板平均市盈率/倍 98.18 0 科创板上市股票/只 220 1 科创板流通股本/亿股（份） 180.03 2 科创板流通市值/亿元 11119.59

然后，获取股票基本面数据行情，我们可以使用python股票量化的stock_a_indicator_df函数查询： df =stock_a_indicator_df ax1 = plt.subplot(411) plt.plot(df.trade_date,df.pe)#市盈率 plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False) ax2 = plt.subplot(412) plt.plot(df.trade_date,df.ps)#市销率 plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False) ax3 = plt.subplot(413) plt.plot(df.trade_date,df.pb)#市净率 plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False) ax4 = plt.subplot(414) plt.plot(df.trade_date,df.total_mv)#市总值

最后的将数据输出在文件里面，打开软件就可以看了。

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