繁簡切換您正在訪問的是FX168財經網,本網站所提供的內容及信息均遵守中華人民共和國香港特別行政區當地法律法規。

FX168财经网>人物频道>帖子

求证估值表里的pe_ratio

作者/大师做交易 2019-08-24 22:54 0 来源: FX168财经网人物频道

检验pe_ratio的值¶

缘由¶

  • 经常看到策略里需要用到pe,pb等基本面指标来进行选股, 可是如何才能得到一个合理的正确的pe呢?

    别忘了, 这里涉及到一堆的资料需要收集: 包括4个连续的季报的eps, 还有最后一个季报的发布日期, 还有一个我们查询估值表里的pe时的交易日期/查询日期以及原始的收盘价等数据. 因为公司发布的季报的日期通常都会迟后于要查询的日期一个月甚至5个月以上, 所以必须谨慎对待.

    好在聚宽的数据库里直接提供了该数据的查询. 但是我想依据它的算法求证一下数据的可信度.

计算公式¶

  1. 估值表里的pe_ratio列, 应该就是通常说的pe_ttm. 十二个月的滚动市盈率.
  2. 依据聚宽API文档里的计算公式, 应该是这样的:

    市盈率(PE,TTM)=(股票在指定交易日期的收盘价 * 截止当日公司总股本)/归属于母公司股东的净利润TTM。

    变换一下:

    PE_TTM = 指定交易日的收盘价(非复权的原始价格) / (该指定交易日之前的连续的4个单季度的eps之和)

今天就专注于谈谈pe_ttm版本的pe¶

ttm的字面含义: trailing twelve month, 十二个月滚动市盈率. 我们实际上是用以前的滚动的4个季度的财务指标以及查询日当前价来计算该市盈率估值的. 另外还有: 动态市盈率和静态市盈率, 市盈率I和市盈率II等多种版本.

代码如下:¶

'''求出查询日之前的连续的4个季度, 返回季度列表
'''
def get_statDate(date = '2019-08-24'):

    # 年
    year = int(date[:4])
    # 月日
    month_and_day = date[5:10]

    # 季度列表
    if month_and_day < '05-01':
        statDate_list = [str(year-2) + "q4", str(year-1) + "q1", str(year-1) + "q2", str(year-1) + "q3"]
    elif month_and_day >= '05-01' and month_and_day < '09-01':
        statDate_list = [str(year-1) + "q2", str(year-1) + "q3", str(year-1) + "q4", str(year) + "q1"]
    elif month_and_day >= '09-01' and month_and_day < '11-01':
        statDate_list = [str(year-1) + "q3", str(year-1) + "q4", str(year) + "q1", str(year) + "q2"]
    elif month_and_day >= '11-01':
        statDate_list = [str(year-1) + "q4", str(year) + "q1", str(year) + "q2", str(year) + "q3"]

    print ('\ndate={}, statDate={}'.format(date, statDate_list))
    return statDate_list
''' 依据公式自己求出eps_ttm, 然后与聚宽的查询结果对比, 然后打印结果
'''
codes = ['000069.XSHE']
date = '2019-08-24'
def validate_pe(codes=codes, date=date, ):
    '''
    '''
    statDate = get_statDate(date)

    q = query(
            valuation.code,
            income.basic_eps,
            indicator.eps,
            indicator.pubDate,     
        ).filter(
            valuation.code.in_(codes)
        ).order_by(
            valuation.code.asc()
        )
    for sdate in statDate:
        jbm_df  = get_fundamentals(q,statDate=sdate,) # 基本面df
        print(jbm_df)
    eps_list = [get_fundamentals(q,statDate=sdate,).eps.values[0]     for sdate in statDate]
    now_p2 = get_price(codes[0], end_date=date, fq=None)['close'][-1]
    now_p3 = get_price(codes[0], end_date=date, fq='post')['close'][-1]
    now_p = get_price(codes[0], end_date=date, fq='pre')['close'][-1]
    print('前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: {}, {}, {}'.format(now_p, now_p2, now_p3))
    
    pe_ttm = now_p2 / sum(eps_list)

    
    jbm_df = get_fundamentals(
             query(
                 valuation.code, 
                 valuation.pe_ratio, 
             ).filter(
                 valuation.code.in_(codes)
             ),
             date=date)
    res =  [round(pe_ttm,3), round(jbm_df.pe_ratio.values[0], 3)]
    res.append(res[0] - res[1])
    res = '代码={}, 日期={}, TTM_PE(12个月滚动市盈率)={}, 直接读取的pe_ratio={}, 相差= {}'.format(
        codes[0], date, *res)
    return res

拿4个不同的日期为示例, 检验一下:¶

print(validate_pe(codes, '2018-01-24'))
print(validate_pe(codes, '2017-01-24'))
print(validate_pe(codes, '2015-08-22'))
print(validate_pe(codes, '2015-01-24'))
date=2018-01-24, statDate=['2016q4', '2017q1', '2017q2', '2017q3']
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.484  0.484  2017-04-08
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.0923  0.0923  2017-04-26
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.119  0.119  2017-08-26
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.3652  0.3652  2017-10-28
前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: 9.52, 10.41, 413.67
代码=000069.XSHE, 日期=2018-01-24, TTM_PE(12个月滚动市盈率)=9.816, 直接读取的pe_ratio=9.816, 相差= 0.0

date=2017-01-24, statDate=['2015q4', '2016q1', '2016q2', '2016q3']
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.2944  0.2619  2016-04-23
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.0732  0.0732  2016-04-29
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.1193  0.1193  2016-08-20
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.163  0.163  2016-10-29
前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: 6.27, 6.93, 272.52
代码=000069.XSHE, 日期=2017-01-24, TTM_PE(12个月滚动市盈率)=11.224, 直接读取的pe_ratio=11.224, 相差= 0.0

date=2015-08-22, statDate=['2014q2', '2014q3', '2014q4', '2015q1']
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.1711  0.1715  2014-08-26
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.124  0.124  2014-10-22
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.2696  0.2697  2015-03-21
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.071  0.071  2015-04-21
前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: 7.87, 8.8, 342.29
代码=000069.XSHE, 日期=2015-08-22, TTM_PE(12个月滚动市盈率)=13.832, 直接读取的pe_ratio=14.966, 相差= -1.1339999999999986

date=2015-01-24, statDate=['2013q4', '2014q1', '2014q2', '2014q3']
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.2072  0.2069  2014-03-13
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.092  0.0916  2014-04-19
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.1711  0.1715  2014-08-26
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.124  0.124  2014-10-22
前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: 6.99, 7.88, 303.91
代码=000069.XSHE, 日期=2015-01-24, TTM_PE(12个月滚动市盈率)=13.266, 直接读取的pe_ratio=13.27, 相差= -0.0039999999999995595
8.8/(.124+.2697+.071+.1235)
14.96089765385923

结论:¶

4个时间点, 有三个对的上, 有一个对不上而且还差别不小. 让人不敢认同呀. 有错误的地方, 敬请斧正. 欢迎探讨.

 
date=2015-08-20, statDate=['2014q2', '2014q3', '2014q4', '2015q1']
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.1711  0.1715  2014-08-26
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.124  0.124  2014-10-22
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.2696  0.2697  2015-03-21
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.071  0.071  2015-04-21
前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: 8.36, 9.34, 363.3
代码=000069.XSHE, 日期=2015-08-20, TTM_PE(12个月滚动市盈率)=14.681, 直接读取的pe_ratio=15.884, 相差= -1.20300000012


date=2015-09-22, statDate=['2014q3', '2014q4', '2015q1', '2015q2']
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.124  0.124  2014-10-22
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.2696  0.2697  2015-03-21
          code  basic_eps    eps     pubDate
0  000069.XSHE      0.071  0.071  2015-04-21
          code  basic_eps     eps     pubDate
0  000069.XSHE     0.1235  0.1235  2015-08-20
前复权价格, 原始成交价, 后复权价格分别是: 6.76, 7.55, 293.67
代码=000069.XSHE, 日期=2015-09-22, TTM_PE(12个月滚动市盈率)=12.836, 直接读取的pe_ratio=12.84, 相差= -0.0039999999995
7.55/(.124+.2697+.071+.1235)
12.835770146208771
a.
分享到:
举报财经168客户端下载

全部回复

0/140

投稿 您想发表你的观点和看法?

更多人气分析师

  • 金算盘

    人气2696文章7761粉丝124

    高级分析师,混过名校,厮杀于股市和期货、证券市场多年,专注...

  • 李冉晴

    人气2296文章3821粉丝34

    李冉晴,专业现贷实盘分析师。

  • 张迎妤

    人气1896文章3305粉丝34

    个人专注于行情技术分析,消息面解读剖析,给予您第一时间方向...

  • 指导老师

    人气1856文章4423粉丝52

    暂无个人简介信息

  • 梁孟梵

    人气2152文章3177粉丝39

    qq:2294906466 了解群指导添加微信mfmacd

  • 刘钥钥1

    人气2016文章3119粉丝34

    专业从事现货黄金、现货白银模似实盘操作分析指导

  • 张亦巧

    人气2144文章4145粉丝45

    暂无个人简介信息

  • 金帝财神

    人气4720文章8329粉丝118

    本文由资深分析师金帝财神微信:934295330,指导黄金,白银,...

  • 金泰铬J

    人气2320文章3925粉丝51

    投资问答解咨询金泰铬V/信tgtg67即可获取每日的实时资讯、行情...