本篇文章给大家谈谈炒股哪个指标最重要，以及指标组合最好的炒股方法的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

文章详情介绍：

• 1,财务指标三剑客，不懂还是别投资
• 2,MACD+KDJ组合交易策略，打造让你轻松实现财富自由的神器！

财务指标三剑客，不懂还是别投资

我们投资者买入股票的目的是什么呢？相信99%以上的投资者答案都是一致的，那就是赚钱。而要达到这个目的，最关键的一点，就是买入的价格是否合理或者偏低。要知道价格是否合理或者偏低，我们至少要弄清楚一点，股票价格的估值当下是处于哪个区域？高估、合理还是低估？

今天我们就来探讨下股票估值这个话题。股票估值分为绝对估值和相对估值两种。因为绝对估值更难正确选择参数，计算繁琐，主观因素较多，操作难度大，很难比较公司，因些此市场上多使用相对估值法来进行股票估值。以下我们重点介绍下股票的相对估值法。

相对估值法俗称可比公司法，它着重于“定性分析”，基本思想就是寻找同类型的可比公司，将它们的估值作为参照系，来确定自己的合理定位。目前，最常用的估值方法是市盈率估值法、市净率估值法及市销率估值法。

敲黑板！不同的行业适用于不同的估值法。以下我会通过对这几种方法的解读为大家一一揭晓谜底。

（一）、市盈率

市盈率估值法是给企业估值时最常用的指标。

1、解释：市盈率，即PE，是指每股股价和每股净利润的比值，是判断估值高低最重要指标。

2、公式：PE=市值÷净利润=股价÷每股收益

3、意义：它代表我们投资这家公司大约需要多少年才能回本，数值当然是越低越好了。

4、例子：10亿买下一家一年赚1个亿的企业，10年才能收回10亿的投入成本。（市盈率就是10/1=10）倍）

5、优点：适用性广，直观反映企业盈利的预期

6、缺点：利润为0或负数时PE无意义，利润易人为操作

7、适用：市盈率估值法，通常适用于稳定盈利、周期性较弱的公司。如消费类的酒、食品、饮料、家电。

（二）、市净率

1、解释：市净率，简称PB，是每股股价和每股净资产的比值。

2、公式：PB=市值÷净资产=股价÷每股净资产

3、意义：它代表我们投资这家公司是贵还是便宜，即溢价还是折价；数值也是越低越好了。

4、例子：PB是0.8，那意思是用0.8元就可以买到账面价值1元的净资产。

5、优点：净资产较少为负，资产比利润更难人为操作。

6、缺点：不适用于轻资产公司，无形资产难以测算（需注意商誉）

7、适用：市净率估值法，通常适用净资产比较大且经营比较稳定的公司，如钢铁、煤炭、建筑、银行、券商等传统企业可以使用。

（三）、市销率

1、解释：市销率，即PS，是指总市值除以主营业务收入或者股价除以每股销售额。

2、公式：PS=市值÷营收=股价÷每股营收

3、意义：市销率越低，说明该公司股票的投资价值越大。

4、优点：营业收入不会为负，适用范围更广

5、缺点：未考虑成本变动影响，不能直观反映

6、适用：通常用来评估一些高成长、还没有盈利、或者盈利很少、研发投入很高的轻资产优质企业。比如生物医药、高端制造、互联网初创公司等这类前期研发投入大、盈利慢的企业，包括曾经的新能源、移动互联网也都属于这样的行业。

对于一家好的公司，估值如果处于高位，我们只需做到加入自选，观察等待，保持在场，等待估值处于低估区后，用左侧持续定投，用时间必会换来空间。

MACD+KDJ组合交易策略，打造让你轻松实现财富自由的神器！

下面是一个简单的MACD和KDJ组合的交易策略的实现，使用easytrader库进行实盘交易：

import easytrader import talib import pandas as pd user = easytrader.use('ht') user.prepare('ht.json') # 持仓信息 positions = user.position # 获取历史数据 df = user.get_history_position('sh000001', 'D', '2022-01-01', '2023-06-06') # 计算MACD和KDJ指标 df['MACD'], df['MACD_SIGNAL'], df['MACD_HIST'] = talib.MACD(df['close']) df['K'], df['D'] = talib.STOCH(df['high'], df['low'], df['close']) # 策略参数 macd_fast = 12 macd_slow = 26 macd_signal = 9 kdj_k_period = 9 kdj_d_period = 3 # 交易信号 df['MACD_CROSS'] = talib.CROSS(df['MACD'], df['MACD_SIGNAL']) df['KDJ_CROSS'] = talib.CROSS(df['K'], df['D']) # 生成交易信号 df['SIGNAL'] = False for i in range(1, len(df)): if df.at[i, 'MACD_CROSS'] > 0 and df.at[i, 'KDJ_CROSS'] > 0 and df.at[i-1, 'MACD'] < 0 and df.at[i-1, 'K'] < 20: df.at[i, 'SIGNAL'] = True elif df.at[i, 'MACD_CROSS'] < 0 and df.at[i, 'KDJ_CROSS'] < 0 and df.at[i-1, 'MACD'] > 0 and df.at[i-1, 'K'] > 80: df.at[i, 'SIGNAL'] = False else: df.at[i, 'SIGNAL'] = df.at[i-1, 'SIGNAL'] # 计算交易数量 df['TRADE_QUANTITY'] = 0 for i in range(1, len(df)): if df.at[i, 'SIGNAL'] == True: latest_close = df.at[i, 'close'] available_cash = user.balance['enable_balance'] trade_quantity = int(available_cash / latest_close) df.at[i, 'TRADE_QUANTITY'] = trade_quantity # 交易执行 for i in range(1, len(df)): if df.at[i, 'TRADE_QUANTITY'] > 0: user.buy('sh000001', df.at[i, 'TRADE_QUANTITY']) elif df.at[i, 'TRADE_QUANTITY'] < 0: trade_quantity = abs(df.at[i, 'TRADE_QUANTITY']) user.sell('sh000001', trade_quantity)

该策略的思路是当MACD指标和KDJ指标都发生金叉时，认为股票价格有上涨趋势；当MACD指标和KDJ指标都发生死叉时，认为股票价格有下跌趋势。在我们的实现中，我们在金叉和死叉发生时进行买卖操作。具体实现过程如下：

首先，我们使用easytrader库连接到海通证券账户，并获取股票持仓信息和历史K线数据。然后，我们使用talib库计算MACD和KDJ指标。接下来，我们定义策略参数，并使用ta-lib的CROSS函数生成MACD和KDJ的交叉信号。然后，我们将这些交叉信号组合成一个交易信号。最后，我们根据交易信号和账户资金余额计算交易数量，并使用easytrader库执行买卖操作。

需要注意的是，我们在这个策略中使用了收盘价作为计算指标的输入值。如果你想使用其他价格作为输入值，你需要修改计算指标的代码。同样的，我们在这个策略中使用了简单的固定参数，你可以根据实际情况进行参数优化。

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