大数据分析特点?
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2024-04-23
可选择一些与水务、水处理和水资源管理相关的公司股票。这些公司可能是水务公司、供水设施运营商、水处理设备制造商或水资源管理公司。
选择这些股票的理由是,随着人口增长和经济发展,对水资源管理和水处理业务的需求也在增加。同时,水污染和供水不足等问题也需要得到解决,这为水利领域的公司提供了发展机会。
投资水利方面的股票需要关注公司的盈利能力、技术实力及行业前景,同时也要考虑到相关政策和环境因素对公司的影响。此外,行业的竞争格局和市场需求也需要考虑在内。
指数顶部×0.618即为底部。
股票底部×1.618即为顶部。
这是利用黄金分割0.618来的,只是个参考而已。
股票还是看趋势,看MACD、KDJ、DDX等一些综合技术线。
一、学习炒股经典图书:
国内股市经典入门图书:《股市操练大全》
股市西方形态学经典: 《股市趋势技术分析》
股市东方K线经典图书:《日本蜡烛图技术》
1、 了解股市知识:看《炒股必读》《股市理论》。
2、掌握炒股理论:如:《道氏理论》《波浪理论》《电脑炒股入门》《精典技术图例》《分析家筹码实战技法》《陈浩先生筹码分布讲义》。
3、看看分析逻辑:如:《投资智慧》《投资顾问》《证券分析逻辑》。
4、看看股市小说,培养心态:《大赢家》《股民日记》《风云人生》。
5、阅读大师书籍:如:黄家坚的《股市倍增术》;唐能通的《短线是银》之一、之二、之
三、之四;陈浩、杨新宇先生的《股市博奕论》《无招胜有招》。
二、研究
1、 最少熟悉一种分析软件。
2、 用运用技术指标分析历史,进行实战演习判断。
三、模拟炒股练习
先用模拟炒股练习实盘操作,个人认为牛股宝模拟炒股软件免费版的很多功能就已经足够你分析个股和大盘的了,软件不是再收费与否,而是在你看懂没有。授人以鱼不如授人以渔。
qstock由“Python金融量化”公众号开发,试图打造成个人量化投研分析开源库,目前包括数据获取(data)、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测(backtest)四个模块。其中数据模块(data)数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据,数据爬虫部分参考了现有金融数据包tushare、akshare和efinance。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pyecharts包,为用户提供基于web的交互图形简单操作接口;选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股,包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等,回测模块为大家提供向量化(基于pandas)和基于事件驱动的基本框架和模型。
qstock目前在pypi官网上发布,开源版本为1.1.0,读者直接“pip install qstock ”安装即可使用。GitHub地址:
https://github.com/tkfy920/qstock。
目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用,会员可在知识星球置顶帖子上上获取qstock-1.1.1.tar.gz (强化版)安装包,进行离线安装。
下面为大家介绍qstock数据模块(data)中基本面数据的调用方法。
#导入qstock模块
import qstock as qs
01股票前十大股东信息
stock_holder_top10(code, n=2)
获取沪深市场指定股票前十大股东信息
code : 股票代码
n :最新 n个季度前10大流通股东公开信息
df=qs.stock_holder_top10('中国平安', n=2)
df
02 沪深个股股东数量
stock_holder_num(date=None)获取沪深A股市场公开的股东数目变化情况
date : 默认最新的报告期,指定某季度如'2022-03-31','2022-06-30','2022-09-30','2022-12-31'
df=qs.stock_holder_num('20220930')
df
03 大股东增减持变动明细
无需输入参数,获取大股东增减持变动明细
#大股东
df=qs.stock_holder_change()
df.head()
04 机构持股
institute_hold(quarter = "20221")
获取新浪财经机构持股一览表
quarter: 如'20221表示2022年一季度,其中的 1 表示一季报; "20193", 其中的 3 表示三季报
#2022年2季度
df=qs.institute_hold('20222')
df
02 主营业务
主营业务收入数据
main_business(code= "000001")
获取公司主营业务构成
code: 股票代码或股票简称
df=qs.main_business('丰元股份')
df.head()
03财务报表
财务报表数据
financial_statement(flag='业绩报表',date=None):
flag:报表类型,默认输出业绩报表;'业绩报表'或'yjbb':返回年报季报财务指标;'业绩快报'或'yjkb':返回市场最新业绩快报;'业绩预告'或'yjyg':返回市场最新业绩预告;'资产负债表'或'zcfz':返回最新资产负债指标;'利润表'或'lrb':返回最新利润表指标;'现金流量表'或'xjll':返回最新现金流量表指标.
date:报表日期,如‘20220630’,‘20220331’,默认当前最新季报(或半年报或年报)
df=qs.financial_statement('业绩报表',date='20220930')
df.head()
df=qs.financial_statement('yjyg')
df.head()
#注意参数设置有个小bug,目前调用会报错,将在新版本中修正!
df=qs.financial_statement('yjkb')
df.head()
df=qs.financial_statement('资产负债表')
#查看前几行
df.head()
df=qs.financial_statement('利润表')
#查看前几行
df.head()
df=qs.financial_statement('现金流量表')
#查看前几行
df.head()
04财务指标
个股基本财务指标
stock_basics(code_list)
code_list:代码或简称,可以输入单只或多只个股的list 如:单只个股:code_list='中国平安'; 多只个股code_list=['晓程科技','中国平安','西部建设'] 返回:代码、名称、净利润、总市值、流通市值、所处行业、市盈率、市净率、ROE、毛利率和净利率指标
code_list=['300139','中国平安','西部建设','贵州茅台','丰元股份','002432']
df=qs.stock_basics(code_list)
df
个股详细财务指标
stock_indicator(code)
code: 股票代码或简称
获取个股历史报告期所有财务分析指标
df=qs.stock_indicator('中国平安')
df.head()
每股收益预测
获取全市场A股最新机构研报数、买卖评级和每股收益预测
df=qs.eps_forecast()
df.head()
后续推文将进一步分享qstock数据模块中关于宏观数据和财经新闻数据等的调用方法。
安凯客车、宇通客车吧,其他企业集中在小型车上
000520 长航凤凰
600026 中海发展
600087 长航油运
600428 中远航运
600692 亚通股份
600751 SST天海
600798 宁波海运
600896 中海海盛
601866 中海集运
601872 招商轮船
601919 中国远洋
900938 ST天海B
电力股票如下:
1、闽东电力,股票代码000993。
2、上海电力,股票代码600021。
3、国投电力,股票代码600886。
4、国电电力,股票代码600795。
5、涪陵电力,股票代码600452。
6、华银电力,股票代码600744。
7、西昌电力,股票代码600505。
8、中国核能,股票代码601985。
9、华能国际,股票代码600011。
10、浙能电力,股票代码600023。
11、闽东电力,股票代码000993。
12、京能电力,股票代码600578。
13、乐山电力,股票代码600644。
14、黔源电力,股票代码002039。
15、川投能源,股票代码600674。
16、桂冠电力,股票代码600236。
17、长江电力,股票代码600900。
18、桂东电力,股票代码600310。
19、明星电力,股票代码600101。
20、长源电力,股票代码000966。
1、600191 华资实业 ;知
2、600108 亚盛集团 ;
3、600506 香梨股份 ;
4、600975 新五丰 ;
5、000061 农 产 品 ;
6、600186 莲花味精 ;
7、600300 维维股份;
8、600257 洞庭水殖 ;
9、600962 国投中鲁 ;
10、000998 隆平高科 ;
11、600543 莫高股份 ;
12、000876 新 希 望 。
利欧股份,科顺股份,龙泉股份,钱江水利,美吉姆
种业,棉花,种植,养猪,等方面,如600359新农股伤,,600108亚盛股伤,600598北大荒,等很多股票,农田水利,牧业都会有很好的发展。