乌龟量化估值怎么看_【可视化】Python计算指数的历史PE估值

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近期比较大火的ETF应该就是半导体、5G、计算机、科技这几类了，下图近一周涨幅最大的十个热门ETF。具体计算方法可以见我的第一篇公众号(也可拉到最后有链接)

特别是半导体ETF，最近三个月涨了80%，可惜码农没有买，不然就发财了。但是是否已经涨到头了呢，我们可以从估值的角度去分析一下。本文将介绍一下如何用Python计算指数的估值数据。

当然，也有比较简单的方法，这里推荐几种方法。

No.1

雪球APP

在雪球APP的行情里，有一个指数估值可以查看目前的几个主流指数的估值情况

No.2

乌龟量化

码农最近找到一个网站，叫做乌龟量化。里面数据挺丰富的，不过有个缺点就是普通用户只能看近1年的指数估值。

Python大法好

不过对于码农而言，能自己Coding出来的，绝不去看现成的。所以今天分享一下如何手动计算指数的历史估值。

今天还是展示在米筐上利用RQDATA如何计算指数的PE。先说下具体的算法。

个股的市盈率计算。公式只有一个，就是PE(个股)=个股市值/个股收益，如果分子，分母同除以股数，则 PE(个股)=股价/每股收益=P/EPS，也就是PE名称的由来吧。转换一下公式，EPS=股价/PE(个股)

指数的市盈率计算。把指数当成股票对待，公式也一样，只不过股票换成了指数。PE(指数)=指数市值/指数收益。这个公式对于各类指数都是通用的，不管是等权重还是非等权重。

等权重指数的市盈率计算。这里的等权重指的是等市值权重，也就是构成指数的各个股票的市值权重相等。

(1)假设构成指数的成分股有n只，指数总市值为n，则指数中每只股票的市值为1
(2)在该指数中，以其中一只股票为例，该股票的股数为=个股市值/股价=1/股价；该股票的收益为=股数*EPS(每股收益)，代入则，该股票的收益=(1/股价)*EPS。
(3)代入第一步转换的EPS公式，则该股票的收益=(1/股价)*股价/PE(个股)=1/PE(个股)
(4)指数的PE=指数市值/指数收益=n/∑[1/pe(个股)]

好了废话不多说，上代码。

import pandas

有了上面三个函数，我们就可以来自己算一下目前的指数PE是多少了，而且在看下历史上处于什么位置了。

'H30184.XSHG')

从PE上看，半导体指数的PE已经达到近2年的新高了，码农觉得风险还是有大的了。再看下证券指数，目前是70%分位数，也是比较高估了。

'399975.XSHE')

中证的5G、通讯指数好像米筐现在还看不了，那看一个类似的指数，国证通讯指数，目前的PE也是最高位置了。

'399389.XSHE')

好了，今天的分享就到这里了。关于指数的研究方法，未来码农还会有新帖继续分享哦~

前面的ETF统计方法详见下面的链接：

全市场ETF统计日报【Python】

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