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指数PE(分享)V1.02

汇市风云榜发表于:9 月 21 日 15:39回复(1)
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import bisect

#指定日期的指数PE(等权重)
def get_index_pe_date(index_code,date):
    stocks = get_index_stocks(index_code, date)
    q = query(valuation).filter(valuation.code.in_(stocks))
    df = get_fundamentals(q, date)
    if len(df)>0:
        pe = len(df)/sum([1/p if p>0 else 0 for p in df.pe_ratio])
        return pe
    else:
        return float('NaN')

#指定日期的指数PB(等权重)
def get_index_pb_date(index_code,date):
    stocks = get_index_stocks(index_code, date)
    q = query(valuation).filter(valuation.code.in_(stocks))
    df = get_fundamentals(q, date)
    if len(df)>0:
        pb = len(df)/sum([1/p if p>0 else 0 for p in df.pb_ratio])
        return pb
    else:
        return float('NaN')
    
#指数历史PEPB
def get_index_pe_pb(index_code):
    start='2005-1-1'
    #start='2015-1-1'
    end = pd.datetime.today();
    dates=[]
    pes=[]
    pbs=[]
    for d in pd.date_range(start,end,freq='M'): #频率为月
        dates.append(d)
        pes.append(get_index_pe_date(index_code,d))
        pbs.append(get_index_pb_date(index_code,d))
    d = {'PE' : pd.Series(pes, index=dates),
            'PB' : pd.Series(pbs, index=dates)}
    PB_PE = pd.DataFrame(d)
    return PB_PE


all_index = get_all_securities(['index'])
index_choose =['000016.XSHG',                        
                         '000300.XSHG',
                         '000902.XSHG',
                         '000905.XSHG',
                         '399106.XSHE',               
                         '399316.XSHE',
               
                        '000036.XSHG',
                        '000037.XSHG',
                        '000038.XSHG',
                        '000039.XSHG',
                        '000158.XSHG'
                        ]
df_pe_pb = pd.DataFrame()
frames=pd.DataFrame()
today= pd.datetime.today()
for code in index_choose:
    index_name = all_index.ix[code].display_name  
    print u'正在处理: ',index_name   
    df_pe_pb=get_index_pe_pb(code)    

    
    
    
    
    results=[]
    pe = get_index_pe_date(code,today)
    q_pes = [df_pe_pb['PE'].quantile(i/10.0)  for i in range(11)]    
    idx = bisect.bisect(q_pes,pe)
    quantile = idx-(q_pes[idx]-pe)/(q_pes[idx]-q_pes[idx-1])   
    #index_name = all_index.ix[code].display_name
    results.append([index_name,'%.2f'% pe,'%.2f'% (quantile*10)]+['%.2f'%q  for q in q_pes]+[df_pe_pb['PE'].count()])
    
    pb = get_index_pb_date(code,today)
    q_pbs = [df_pe_pb['PB'].quantile(i/10.0)  for i in range(11)] 
    idx = bisect.bisect(q_pbs,pb)
    quantile = idx-(q_pbs[idx]-pb)/(q_pbs[idx]-q_pbs[idx-1])   
    #index_name = all_index.ix[code].display_name
    results.append([index_name,'%.2f'% pb,'%.2f'% (quantile*10)]+['%.2f'%q  for q in q_pbs]+[df_pe_pb['PB'].count()])
    
    
    df_pe_pb['10% PE']=q_pes[1]
    df_pe_pb['50% PE']=q_pes[5]
    df_pe_pb['90% PE']=q_pes[9]
    df_pe_pb['10% PB']=q_pbs[1]
    df_pe_pb['50% PB']=q_pbs[5]
    df_pe_pb['90% PB']=q_pbs[9]

    df_pe_pb.plot(secondary_y=['PB','10% PB','50% PB','90% PB'],figsize=(14,8),title=index_name,style=['k-.', 'k', 'g', 'y', 'r', 'g-.', 'y-.', 'r-.']) 
    columns=[u'名称',u'当前估值',u'分位点%',u'最小估值']+['%d%%'% (i*10) for i in range(1,10)]+[u'最大估值' , u"数据个数"]
    df= pd.DataFrame(data=results,index=['PE','PB'],columns=columns)
    frames = pd.concat([frames, df])
frames  
正在处理:  上证50
正在处理:  沪深300
正在处理:  中证流通
正在处理:  中证500
正在处理:  深证综指
正在处理:  巨潮小盘
正在处理:  上证消费
正在处理:  上证医药
正在处理:  上证金融
正在处理:  上证信息
正在处理:  上证环保
名称 当前估值 分位点% 最小估值 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 最大估值 数据个数
PE 上证50 11.31 17.99 9.79 10.59 11.49 12.49 13.96 15.03 16.06 17.82 24.86 32.65 47.33 135
PB 上证50 1.42 8.44 1.30 1.44 1.58 1.70 1.80 1.93 2.10 2.30 2.72 3.75 6.57 135
PE 沪深300 20.22 46.28 12.11 15.89 16.70 17.46 18.75 21.08 22.85 24.50 32.00 41.05 54.96 132
PB 沪深300 2.11 44.44 1.33 1.53 1.72 1.86 2.01 2.24 2.60 2.81 3.17 3.92 6.80 132
PE 中证流通 52.89 76.55 9.39 22.45 27.83 30.66 32.13 35.68 40.37 46.46 56.28 64.36 77.09 130
PB 中证流通 3.56 68.25 1.45 1.84 2.12 2.26 2.44 2.95 3.31 3.62 3.97 4.40 5.76 130
PE 中证500 39.62 60.07 17.36 25.09 27.00 28.32 31.08 35.52 39.57 46.41 54.19 62.26 72.21 111
PB 中证500 2.85 50.84 1.32 1.97 2.08 2.21 2.53 2.82 3.13 3.39 3.59 4.00 5.03 111
PE 深证综指 63.97 86.91 17.47 28.18 31.32 34.16 37.67 40.71 47.04 51.87 58.75 66.31 92.41 135
PB 深证综指 4.18 75.35 1.43 1.76 2.22 2.40 2.56 3.00 3.50 3.96 4.36 4.94 6.38 135
PE 巨潮小盘 46.30 64.78 18.64 30.25 31.69 32.92 35.15 40.70 43.75 49.09 56.74 71.09 86.67 134
PB 巨潮小盘 3.18 66.19 1.34 1.64 2.03 2.23 2.38 2.62 2.94 3.33 3.66 4.05 5.32 134
PE 上证消费 32.51 35.39 23.77 27.39 29.33 31.25 33.59 35.49 39.08 51.59 57.61 72.23 78.03 87
PB 上证消费 3.30 39.09 2.45 2.73 2.95 3.10 3.32 3.47 3.75 4.21 4.64 5.02 5.79 87
PE 上证医药 39.01 86.39 22.45 27.57 30.13 31.90 32.63 33.58 34.33 35.02 36.75 40.28 59.94 87
PB 上证医药 3.88 58.83 2.92 3.19 3.41 3.49 3.61 3.77 3.90 4.42 4.79 5.36 6.22 87
PE 上证金融 9.04 30.12 7.30 7.71 8.47 9.02 10.03 10.72 11.84 14.00 15.01 22.91 32.23 87
PB 上证金融 1.39 28.23 1.08 1.18 1.27 1.41 1.51 1.61 1.75 2.02 2.33 2.93 4.05 87
PE 上证信息 59.31 65.30 26.65 33.77 36.47 43.28 48.88 54.02 57.50 60.90 68.35 80.31 101.23 87
PB 上证信息 5.42 90.37 1.89 2.29 2.68 3.12 3.27 3.71 4.02 4.40 4.75 5.30 8.54 87
PE 上证环保 32.29 25.02 27.03 30.31 31.44 33.13 33.51 34.35 35.37 36.82 40.19 44.68 54.85 43
PB 上证环保 3.11 70.97 1.90 2.17 2.35 2.41 2.46 2.62 2.91 3.08 3.37 3.84 4.97 43
 

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