金融数据分析| PEG

 

 PEG策略

 彼得.林奇：任何一家公司股票如果定价合理的话，市盈率就会与收益增长率相等。

  市盈率

市盈率（PE）= 股价（P） / 每股收益（EPS）

 市盈率 = 市值 / 净收益

 例如：有一家包子铺，每年净利润为50万元，收购价格（市值）为100万元； 有一家家具店，每年净利润为100万元，收购价格（市值）为1000万元......

 

 每股收益（EPS）、 股价（P）、 市盈率（PE） = P/EPS

 收益增长率（G） = （EPSi - EPSi-1） / EPSi-1

 PEG = PE / （G * 100）

 PEG越低，代表股价被低估的可能性越大，股价会涨的可能性越大。

 PEG是一个综合指标，既考察价值，又兼顾成长性。PEG估值法适合应用于成长型公司。

 参考财务数据指标：

  https://www.joinquant.com/help/api/help?name=Stock#%E5%90%88%E5%B9%B6%E5%88%A9%E6%B6%A6%E8%A1%A8

import jqdata
import pandas as pd
def initialize(context):
    set_option('use_real_price', True)
    set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001,open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
    g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')
    g.N = 20
    g.q = query(valuation.code, valuation.pe_ratio, indicator.inc_net_profit_year_on_year).filter(valuation.code.in_(g.security))

    run_monthly(handle, 1)
    
def handle(context):
    df = get_fundamentals(g.q)
    #print(df)  
    
    df = df[(df['pe_ratio'] > 0) & (df['inc_net_profit_year_on_year'] > 0)]
    df['peg'] = df['pe_ratio'] / df['inc_net_profit_year_on_year'] / 100 
    df = df.sort_values(by = 'peg') #df.sort(columns = 'peg')
    #print(df)
    tohold = df['code'][:g.N].values
    
    for stock in context.portfolio.positions:
        if stock not in tohold:
            order_target(stock, 0)
    tobuy = [stock for stock in tohold if stock not in context.portfolio.positions]
    
    if len(tobuy) > 0:
        cash = context.portfolio.available_cash
        cash_per_stock = cash / len(tobuy)
        for stock in tobuy:
            order_value(stock, cash_per_stock)