pe估值 python_Python编程学习笔记（7）

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学到目前这个程度，我们已经可以画出个股的PE和PB曲线图了。但是我们知道，对于个股来说，PE或者PB的参考价值很有限，不同类型企业，其PE的市场认可程度是不同。我们几乎不可能通过仅仅判断个股的PE和PB来做出一个像样的量化交易策略。

不过对于指数而言，特别是宽基指数（沪深300之类的），其历史PE和PB值的参考价值就非常大了。我在《小散逆袭手把手教你做量化定投》这本书中已经做了示范，指数的PB可以说是一把不错的衡量该指数估值高低的尺子。

那么我们下面就在聚宽中，用python来做出一个指数的PE走势图吧。

小目标三：

计算出上证50指数过去10年每天的PE数值，并画出走势图。

拿到问题后，首先需要思考解决问题的思路。有一点可以明确，聚宽中并没有提供指数的PE数据获取函数，我们只能自己计算。那么先从简单的情况入手，怎么计算出一天的上证50指数PE数值呢？

我们先得知道，指数的PE数值是怎么计算的。严格来说，应该参照中证网的计算规则进行计算，但是分类靠档的计算很复杂，所以目前比较通用的近似计算公式就是PE = 成份股市值之和÷成份股净利润之和。比如我要计算9月10日上证50的PE，就得知道当天上证50指数的成份股有哪些，然后计算出这些成份股的总市值之和，再算出成份股的净利润之和，二者一除就是当天的指数PE了。

获取某个指数成份股，聚宽已经提供了函数，如下

这个函数的使用很简单，大家自己练习一下就清楚了。

成份股有了，下面就需要得到每个成份股的总市值和净利润了。这里有个问题需要说明一下。市盈率有两种，一种叫静态市盈率，一种叫滚动市盈率。静态市盈率=当前股价÷上一财年的每股收益。滚动市盈率=当前股价÷过去四个季度每股收益。显然，滚动收益率更能有效的反应股票当前的PE水平。所以，一般情况下，我们都默认市盈率为滚动市盈率（PE（TTM））。

在聚宽的财务函数中没有直接能获取过去四个季度净利润的函数，但是可以获取个股的PE（TTM）和总市值，那么通过这两个数据可以计算出过去四个季度的净利润。

这样，计算指数某天的PE数值具体实现如下

为了后面计算方便，我把这个功能定义为一个函数，指数代码和日期都是参数。（这里我要感谢一位群友（ID：I20181129），他给了我一段代码，我稍加修改就成了上面这个代码。他的这个代码比我之前自己弄的效率高出很多很多，大大缩减了计算时间。）我试验了一下上证50指数9月10日的PE数值，计算出的结果和雪球网公布的是一样的。

好了，今天就写到这里。

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