使用Python和简化的库存基本分析

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利用Python和简化方法进行高效的基本面股票分析，在瞬息万变的股票市场中占据优势。本文将深入探讨如何运用Python及自定义模块（例如yfinance3）构建自动化工具，实现股票基本面分析。我们将逐步拆解代码，并阐明每个部分如何有效地收集和处理股票数据。

项目核心功能:

• 从CSV文件加载和处理多个股票代码。
• 使用自定义yfinance3模块获取每个股票的基本面数据。
• 将股票数据保存和加载为JSON文件，方便重复使用。
• 执行关键财务指标计算。
• 以清晰、结构化的方式呈现数据分析结果。

项目结构:

.
├── data/
│   ├── datasets/
│   └── sources/
│       └── index/
│           └── stocklist.csv
└── main.py

代码详解:

1. 目录和文件初始化:

st.write("### Processed Data", df)
output_file = os.path.join(folder_path, 'processed_data.csv')
df.to_csv(output_file, index=False)
st.success(f"Processed data saved to {output_file}")

处理后的数据以清晰的方式显示，并保存为CSV文件，方便日后参考。

示例输出:

潜在的改进方向：

• 股票筛选: 基于ROE、PEG比率等关键指标进行筛选。
• 数据可视化: 绘制关键指标的历史趋势图。
• 回测策略: 使用基本面数据作为回测股票策略的输入。
• 实时更新: 自动化每日更新财务数据。

结论:

本项目提供了一种强大且简便的方法，利用Python和简化技术进行股票基本面分析。它能自动化数据收集、处理和展示，帮助投资者做出更明智的投资决策。

欢迎提出改进建议或添加新功能！

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~