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揭秘选股神器：五大核心指标源码助你精准投资

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在股票市场中，投资者们总是追求一种能够帮助他们精准选股的工具。今天，我们就来揭秘一种被誉为“选股神器”的工具——基于五大核心指标的源码。这些指标将帮助你更好地理解市场动态，从而做出更明智的投资决策。

一、市盈率（PE）

市盈率是衡量股票价格相对于每股收益的比率，它是投资者常用的估值指标之一。市盈率低意味着股票价格相对较低，可能具有投资价值。

源码示例：

def calculate_pe(current_price, earnings_per_share):
    return current_price / earnings_per_share

二、市净率（PB）

市净率是股票价格与每股净资产的比率。市净率低通常意味着股票价格被低估。

源码示例：

def calculate_pb(current_price, book_value_per_share):
    return current_price / book_value_per_share

三、相对强弱指数（RSI）

相对强弱指数用于衡量股票价格的动量，其值介于0到100之间。通常，RSI值超过70表示股票过热，可能存在回调风险；RSI值低于30表示股票可能被低估。

源码示例：

def calculate_rsi(prices, period=14):
    delta = [j - i for i, j in zip(prices[:-1], prices[1:])]
    gain = [x for x in delta if x > 0]
    loss = [-x for x in delta if x < 0]
    avg_gain = sum(gain) / len(gain)
    avg_loss = sum(loss) / len(loss)
    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

四、移动平均线（MA）

移动平均线是衡量股票价格趋势的一种指标。常见的移动平均线有5日、10日、20日等。

源码示例：

def calculate_ma(prices, period):
    return sum(prices[-period:]) / period

五、布林带（Bollinger Bands）

布林带由一个中间的移动平均线和两个标准差组成的上下轨组成。当价格接近布林带上下轨时，可能存在反转信号。

源码示例：

import numpy as np

def calculate_bollinger_bands(prices, period, num_std):
    ma = np.mean(prices[-period:])
    std = np.std(prices[-period:])
    upper_band = ma + num_std * std
    lower_band = ma - num_std * std
    return upper_band, lower_band

总结

通过以上五大核心指标，投资者可以更好地了解股票的估值、动量、趋势和波动性。在实际应用中，投资者可以根据自己的投资策略和风险偏好，灵活运用这些指标。当然，任何投资工具都不能保证100%的成功率，投资者在做出投资决策时还需谨慎。

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