基于Python的指数基金量化投资-全市场的市盈率和市净率计算
前面介绍了指数的市盈率和市净率的计算过程以及怎么通过市盈率和市净率获得估值信息，从而进行相应的投资投资。
这次就来和大家聊聊全市场的市盈率和市净率计算，有了指数的估值数据，为什么还要看全市场的估值信息呢？先看看下面这张图。
所以全市场估值会起到一个参考的作用，可以结合全市场估值和指数的估值来进行绝对估值和相对估值，也就是通过指数本身的估值来判断指数的便宜程度，同时通过全市场估值来判断指数的相对位置。
所以全市场的估值计算就变得非常重要，下面就来看看怎么计算全市场的市盈率和市净率。
我们发现全市场有4千多家上市公司，数据空间相对来说是足够大的，所以这里就采用取中位数的方式来代替全市场的估值数据，这样计算的话速度快，同时结果具有代表性。下面先简单介绍下怎么进行中位数计算。
stock_name_code = pd.read_csv('./importfile/code2name.csv')
array_pe_history_tmp = np.zeros([stock_name_code.shape[0], 1])
for i in range(stock_name_code.shape[0]):
stock_name = stock_name_code.loc[i]['code']
stock_file_name = stock_name + '.csv'
array_pe_history_tmp[cnt] = stock_info['peTTM'].values[-1]
sorted_tmp_pe = np.array(sorted(array_pe_history_tmp[0:cnt - 1]))
global_pe = sorted_tmp_pe[round(len(sorted_tmp_pe)/2)]
print("全市场 pe = " + str(global_pe))
同样采用和市盈率一样的计算方式可以获得全市场市净率，只是把个股的市盈率数据换成市净率即可。
stock_name_code = pd.read_csv('./importfile/code2name.csv')
array_pb_history_tmp = np.zeros([stock_name_code.shape[0], 1])
for i in range(stock_name_code.shape[0]):
stock_name = stock_name_code.loc[i]['code']
stock_file_name = stock_name + '.csv'
array_pb_history_tmp[cnt] = stock_info['pbMRQ'].values[-1]
sorted_tmp_pb = np.array(sorted(array_pb_history_tmp[0:cnt - 1]))
global_pb = sorted_tmp_pb[round(len(sorted_tmp_pb)/2)]
print("全市场 pb = " + str(global_pb))
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