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用Python分析公开数据选出高送转预期股票

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发表于 2018-7-3 19:10:27 |显示全部楼层
本文授权转载自公众号:挖地兔(waditu)-  Jimmy米哥
上周五,永和智控公布了高送转预案,开盘涨停并直至收盘,打响了2016年报高送转的第一枪,一些具备高送转预期的个股也纷纷上涨,再次启动了高送转行情。

根据以往的经验,每年年底都会有一波高送转预期行情。今天,米哥就带大家实践一下如何利用tushare实现高送转预期选股。

本文主要是讲述选股的思路方法,选股条件和参数大家可以根据米哥提供的代码自行修改。
1. 选股原理
一般来说,具备高送转预期的个股,都具有总市值低、每股公积金高、每股收益大,流通股本少的特点。当然,也还有其它的因素,比如当前股价、经营收益变动情况、以及以往分红送股习惯等等。

这里我们暂时只考虑每股公积金、每股收益、流通股本和总市值四个因素,将公积金大于等于5元,每股收益大于等于5毛,流通股本在3亿以下,总市值在100亿以内作为高送转预期目标(这些参数大家可根据自己的经验随意调整)。

2. 数据准备

首先要导入tushare:
  1. import tushare as ts
复制代码
调取股票基本面数据和行情数据
  1. # 基本面数据
  2. basic = ts.get_stock_basics()
  3. # 行情和市值数据
  4. hq = ts.get_today_all()
复制代码
3. 数据清洗整理

对获取到的数据进行清洗和整理,只保留需要的字段。(其它字段及含义,请参考http://tushare.org文档)
  1. #当前股价,如果停牌则设置当前价格为上一个交易日股价
  2. hq['trade'] = hq.apply(lambda x:x.settlement if x.trade==0 else x.trade, axis=1)
  3. #分别选取流通股本,总股本,每股公积金,每股收益
  4. basedata = basic[['outstanding', 'totals', 'reservedPerShare', 'esp']]
  5. #选取股票代码,名称,当前价格,总市值,流通市值
  6. hqdata = hq[['code', 'name', 'trade', 'mktcap', 'nmc']]
  7. #设置行情数据code为index列
  8. hqdata = hqdata.set_index('code')
  9. #合并两个数据表
  10. data = basedata.merge(hqdata, left_index=True, right_index=True)
复制代码

4. 选股条件

根据上文提到的选股参数和条件,我们对数据进一步处理。
  1. 将总市值和流通市值换成亿元单位
  2. data['mktcap'] = data['mktcap'] / 10000
  3. data['nmc'] = data['nmc'] / 10000
复制代码
设置参数和过滤值(此次各自调整)
  1. #每股公积金>=5
  2. res = data.reservedPerShare >= 5
  3. #流通股本<=3亿
  4. out = data.outstanding <= 30000
  5. #每股收益>=5毛
  6. eps = data.esp >= 0.5
  7. #总市值<100亿
  8. mktcap = data.mktcap <= 100
复制代码
取并集结果:
  1. allcrit = res & out & eps & mktcap
  2. selected = data[allcrit]
复制代码
具有高送转预期股票的结果呈现:

以上字段的含义分别为:股票名称、收盘价格、每股公积金、流通股本、每股收益(应该为eps,之前发布笔误)、总市值和流通市值。

(本文仅作为编写选股策略的实例练习,不构成任何投资参考建议。投资有风险,入市需谨慎。)

在公众号(crossincode)中回复『高送转』,可以查看完整示例代码。

对数据分析和量化感兴趣的朋友,可关注公众号 “挖地兔”(waditu),阅读更多相关文章。


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