提示一个方法

1.提示一个方法的成语

最近证券市场开始调整，虽然今年涨幅不错吧，但仍有很多投资者不赚反亏；当然，绝大多数投资者对“亏损”已有免疫力，因为在投资过程中总是有很多事情让人很头痛，比如：想寻找业绩爆发的行业却一头雾水；选中行业后，无法筛选出优质的企业；

2.提示一个方法的英文

不懂财务数据中的风险点，遭遇黑天鹅；对企业及产品信息收集不到位，预测利润及营收偏差较大；买入后长时间不启动，卖出后没多久飙涨；高位买入被套牢，长期持股亏到崩溃

3.提示一个方法的句子

在证券投资市场的一身神装面前，满级玩家也会被虐到没脾气那么对于融合了企业分析、财务分析、前景预测、合理估值及心理博弈等高难度元素的证券投资，是否有好的工具可以帮助到投资者？答案是 —PythonPython拥有。

4.另一种方式的提醒

强大的数据分析功能，还可以爬取数据、资料、信息等，同时也是适合量化投资者的一种有效工具，下面带大家一起看看Python如何解决证券投资过程中遇到的问题。

1. 寻找业绩爆发的行业和企业目前A股有104个行业，几千家上市公司，而每个政策息息相关；而银行、保险、港口营收及利润非常稳定，很难大幅增长；但医药、消费品每年可以实现稳定增长等，因此每个行业每年的情况都是不同的，需要区别对待，同时每个企业也都会受到行业的影响，出现不同的变化情况。

那么如何用Python来寻找业绩可能潜在爆发的行业和企业呢？用Python编写一段小程序，从全景网、上海证券交易所、深圳证券交易所、东方财富网之类的投资网站或各行业的网站爬取各种 涨价、需求超预期、销量增长、库存减少、原材料降价、补贴增加、供不应求、量价齐升等行业和企业研报，根据这些研报筛选净利润即将大爆发的行业及企业，如图：

还可以从全景网爬取董秘回复，比如说爬取供不应求的回复，既然产品供不应求，那么业绩大涨也就板上钉钉了2. 寻找爆发行业中的优质企业选中行业后，就需要选细分业务和企业，因为每个行业中都有不同的细分业务，比如光伏，有光伏设备制造商，上游有晶体硅原材料，中游有多晶硅电池、光伏组件、逆变器，下游有光伏系统，还有太阳能发电企业；。

而每个细分业务中又有很多同质产品的竞争企业，各个企业又有产业链不同的业务，甚至有跨行业的业务，经纬交错甚是复杂因此我们需要对行业内的全部企业进行对比分析，寻找出优质企业，同时还需要对其各类业务进行分析用Python设定一些指标，比如说企业营业收入、净利润、归母净利润、市盈率、市净率、毛利率、存货周转率、财务费用、销售费用、管理费用之类的指标，

然后根据指标提取本季报和去年同期对应相应的数据，计算变化比例，最后做一个排序，可以选一些整体看起来各方面都比较优秀的企业，如下图是在光伏行业中筛选的营业收入有增长；毛利率大于20%；净利率大于10%的企业。

同时选中企业后，还可以发掘企业的未来潜力，像制造业可以用Python从财报中提取是否有新增产能、产品价格的变化数据、原材料变动数据、产业销售结构变化的数据、产能利用率数据；像影视行业可以提取电影连续剧上市前的舆论情况，估计舆论情况及排片量预测票房；像工程企业可以提取今年签订的订单等等，对企业进行进一步的深度分析。

3. 预防黑天鹅事件2019年康美药业和康得新的案例很多人记忆犹新：康美药业三年虚增收入206亿元，虚增利润20.72亿元，2018年账上362亿货币资金是假的，同时虚增固定资产、在建工程、投资性房地产36.05亿元；

康得新通过虚构销售业务方式虚增营业收入、虚增营业成本、研发费用和销售费用，其2015年至2018年四年累计虚增利润总额119.21亿元，同时康得集团通过北京银行西单支行银行账户占用了上市公司122亿货币资金。

很多投资者因购买了他们的股票承受了巨大的损失，核心原因就是因为没有提前发现财报中的“黑天鹅”“黑天鹅”其实有很多表象，比如经营现金流差，常年净流出很多；存现及贷款双高；业绩严重依赖关联交易；毛利率超过同行业很多；海外收入占比较高；利润不投资也不分红等特点；。

我们可以使用Python设定相关指标，提取企业的经营数据，通过深度分析经营数据预防遇到“黑天鹅”，一段小代码，可以快速从观察企业的财报中排除风险，方便快捷，而且还可以提取同一企业不同年份的数据纵向对比，也可以提取不同企业同一年份的数据横向对比，通过分析数据来判断风险。

4.收集企业信息，预测营收及利润此外影响企业营收及利润的因素是很多的，每个行业也不尽相同Python可以用来爬取行业信息、行业资料、企业信息、企业数据、产品原材料信息、产品价格走势、大额订单、行业政策、产品销量等信息，。

比如：爬取产品售价的上涨信息来预测企业利润的增多；爬取中标大额订单来预测利润的增加；爬取电影的舆论情况及排片量来预测票房；爬取行业政策来判断行业景气程度；爬取企业子公司的情况、物业资产发现隐蔽资产；爬取新增产能及产能利用率的情况来预测未来营收及利润的变化。

Python左手信息爬取，右手统计分析，是投资者预测企业前景得力助手5.利用历史数据预测启动时机最后投资者在操作过程中也会遇到的超级难题：经过财报分析后，虽然知道市值目前是低估的，未来有很大的上涨空间，但不知何时才能启动，那么现在买入就需要很长时间的等待，而且可能还会短期被套。

事实上，股票启动前都是有特点的，比如：底部横盘很久的股票突然放量上涨，且突破5.10.20.60日均线；KDJ指标J值线从底部突破K值线和D值线形成金叉；MACD柱状图，绿柱缩小升向红柱，DIF线从底部穿过DEA线形成金叉等。

我们可以用Python提取目前已启动股票的特点和数据，以这些特点和数据为基础来观察想入手的其他股票；当意向股票与已启动股票有相似的特点时，Python就可以提醒您，方便做到依据条件进来买卖操作不仅解决了买入后长时间不启动，卖出后没多久飙涨的问题，还能顺利通过技术指标找到底部刚刚启动的优质股。

6. 预防被套，减少亏损哪类股票涨的最快，答案是“热点”很多新手热衷于追逐热点，但热点也是不同的，有底部刚启动的，有高高在上的，有小热点涨幅低持续性差，有大热点涨幅多持续久；还有的股票，经过上涨回调后还有第二波，因此需要买在相对较低的位置入手，这样才比较安全，获利也会相对较多，但很多人容易高位买，结果就是高位遇阻，大幅下挫，导致长期被套，最后无奈割肉。

针对以上，Python可以设置技术指标，比如说量能、均线、MA、RSI、MACD等；根据这些指标找出一定时间内和意向股票类似的股票价格走势图，比如说30日前类似的股票走势图，我们可以通过类似股票30天内的走势图，预测即将买入股票30天后的走势图，从而有效避免被套，防止大幅亏损。

以上所有这些“高端操作”，Python仅需要几行代码即可实现！同时还可以利用庞大历史数据海选出能带来超额收益的多种“大概率”情况，以此来制定交易策略，利用交易策略来盈利；预测每日震荡幅度，方便方便股民做T，降低交易成本；

监控热点概念，选择同类业务或同类概念的企业，便于迅速进行买入；监控资金走向，便于追随大资金潜伏低位个股，同时可跟随大资金早日止盈等总之，Python已成为证券投资必不可缺的投资工具，能帮助股民快速反应、实时提供宝贵投资意见，让你比其他股民更先行一步。

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