python股票量化如何选股？

利用量化软件的Python股票量化分析，AkShare获取股票基数据，进行基本面数据分析，比如说一些财务数据，如pe市盈率、ps市销率、pb市净率、总市值等数理统计，以及图表展示。这些都是基于莫伦卡选股模型进行编码，对A股300支股票进行模型运行，然后将自己的选股策略执行，将股票数据列在名单里面。具体可以这样实现，例如执行程序：

##1- 获取数据-A股股票市场总貌
import akshare as ak
stock_sse_summary_df = ak.stock_sse_summary()
print(stock_sse_summary_df)

##运行的目标
type item number
0 总貌上市公司/家 1809
1 总貌总股本/亿股（份） 42721.72
2 总貌总市值/亿元 473985.92
3 总貌平均市盈率/倍 17.44
0 总貌上市股票/只 1852
1 总貌流通股本/亿股（份） 37871.28
2 总貌流通市值/亿元 395888.65
0 主板上市公司/家 1589
1 主板总股本/亿股 42066.29
2 主板总市值/亿元 437496.82
3 主板平均市盈率/倍 16.47
0 主板上市股票/只 1632
1 主板流通股本/亿股 37691.25
2 主板流通市值/亿元 384769.06
0 科创板上市公司/家 220
1 科创板总股本/亿股（份） 655.43
2 科创板总市值/亿元 36489.10
3 科创板平均市盈率/倍 98.18
0 科创板上市股票/只 220
1 科创板流通股本/亿股（份） 180.03
2 科创板流通市值/亿元 11119.59

然后，获取股票基本面数据行情，我们可以使用python股票量化的stock_a_indicator_df函数查询：
df =stock_a_indicator_df
ax1 = plt.subplot(411)
plt.plot(df.trade_date,df.pe)#市盈率
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)

ax2 = plt.subplot(412)
plt.plot(df.trade_date,df.ps)#市销率
plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False)

ax3 = plt.subplot(413)
plt.plot(df.trade_date,df.pb)#市净率
plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False)

ax4 = plt.subplot(414)
plt.plot(df.trade_date,df.total_mv)#市总值

最后的将数据输出在文件里面，打开软件就可以看了。

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