前言

股票分析中选股是很重要的一个环节，特别是在市场走势普遍向好的环境下，选股比择时更为重要，原因很简单，就是资金的使用效率要最大化。比如同样的资金在同样的持股时间下，你的股票只涨了10%，大盘涨幅30%，而强势股涨幅100%，所以说选股是拉开收益的主要因素。

对于大多数股民来说，一方面根据股价走势这类技术面来选股，另一方面也会加入一些基本面选股的条件，比如换手率、量比、市盈率、市净率、市销率、股息率、总股本、流通股本、自由流通股本、总市值、流通市值等等。

于是在“搭建系统”这个专栏中我会结合常用的选股技巧，一步一步地搭建出一个典型的选股小工具，通过这个过程来分享给大家构建本地选股工具的方法。

往期功能点实现罗列：

1 创建A股市场全部股票的基本面指标表，以指标的条件表达式来过滤股票，支持多指标条件叠加选股。

搭建系统|不用数据库选股也行！利用Pandas特性的GUI版基本面选股工具

2 添加日历功能，获取不同交易日的基本面指标表。添加排序功能，过滤股票后以指标的阈值进行升序、降序排列。

搭建系统|升级基于财务数据的选股工具！添加上日历和排序功能会更好用

3 将选股工具与行情界面相链接，选出的股票可直接通过行情界面查看多周期、前后复权的历史走势。

搭建系统|“财务数据选股工具”如何与“多维度股票行情分析工具”完成无缝切换

4 添加一键剔除ST股功能。添加日历控件，根据日期设置去剔除次新股。

搭建系统|升级基于财务数据的选股工具！从清单中剔除ST股和次新股

5 面向对象方式封装选股数据接口，使用者可以轻松替换自己的选股数据源。

搭建系统|说好了个性化的选股工具！教你定制自己的选股财务数据表？

6 根据所属行业分类，输入行业名称过滤出该行业下全部个股。

搭建系统|证券板块连续暴动！选股工具先按行业分类再选个股有多重要！

本期看点

随着A股市场不断地扩容，无论牛市还是熊市更多的还是结构性机会，也就是行业板块的轮动和切换，此消彼长，这会是一种常态。

因此选股环节要有先大后小，先关注板块再挑选个股的思维。上一期我们实现了所属行业的分类，以及输入行业名称过滤出该行业下全部个股。

本期在我们前期自制的选股小工具基础上，再次升级以下几个功能：

1 可同时输入多个行业，同时过滤出多个行情的全部个股

2 将所选股票对应的行情走势数据存入数据库中

实现过程概述

本次代码price_and_pick_upv4.py的更改是基于price_and_pick_upv3.py（已上传知识星球）这个文件开展的，大家可以利用Pycharm的代码比较功能查看更改的地方（知识星球3-6 如何用Pycharm对文件内容比较）。

首先，在条件表达式选股的参数区中按以下方式填写，文本框中以“|” 为间隔输入行业，比如“银行|证券”，点击【开始选股】即可。

在代码中主要改动点在start_select这个方法，我们会判断“|”符号，分别去过滤出各个行业，然后拼接在一起。

当选出相应的股票后，接下来，我们把股票的行情数据存入数据库中，便于后续进一步的分析。

关于数据库的存储，此处创建了一个对话框，可选择股票行情数据的时间范围，以及查看存储过程的日志信息。

代码中我们增添了一个DataBase_Sqlite类，目前完成了“获取股票代码列表”、“读取表数据”、“删除表”、“关闭数据库”这些功能。其实涉及到DataFrame.sql()的用法以及数据库中删除重复记录的方法，大家可参考知识星球中相应的主题介绍，如下所示：

接下来我们以一个选股的例子来介绍下使用方法。

1 选取7月10日的A股全部股票的选股数据；剔除ST股；按行业排序

2 粗选本人心仪的元器件和软件服务这两个板块，科技兴国离不开最基础的元器件和软件。

3 然后我们条件选取“流通市值”这个选项，以目前的行情我们偏向于选择流通市值中等规模以上的，从中长线的趋势来说会走的更稳健一些。

4 然后我们条件选取“市盈率”这个选项，市盈率是最常用来评估股价水平是否合理的指标之一，指的是股票每股市价与每股盈利的比率。如果一家公司股票的市盈率过高，那么该股票的价格具有泡沫，价值被高估。利用市盈率比较不同股票的投资价值时，这些股票必须属于同一个行业，因为此时公司的每股收益比较接近，相互比较才有效。这就是为什么我们要先选取板块再考虑个股的原因了。

选股后从3000多只股票中选出了200多只股票。我们还能再进一步通过换手率、涨跌幅等指标去选取更小范围的目标股票。

5 选完之后，保存股票，然后可以切换到行情界面查看个股的走势情况。点击“更新股票”按钮会同步选股后的股票池。接着就可以查看股票走势行情了。

以上就是本期分享给大家的一个需求实现方法，希望大家能够掌握并且以此为基础去搭建适合自己的工具，这才是应对瞬息万变的股票市场的有效途径。

往期视频效果 

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