财达证券千股千评在哪里看？快速查询入口分享！

今天跟大家聊聊我搞的“财达证券千股千评”这个事儿，纯属个人爱记录一下。

起因：

之前炒股也是瞎玩儿，听消息，看感觉，亏多赚少。后来觉得不行，得有点自己的分析，不能当韭菜。正好最近有点时间，就想着能不能自己做个小工具，至少能快速解一下股票的基本情况，所以就有“千股千评”的想法。

准备工作：

• 数据源： 这块儿费点劲。一开始想自己爬数据，后来发现太麻烦，各种反爬虫。还是决定找一些财经网站，看看有没有免费的API接口可以用。找一圈，总算找到几个能用的，虽然数据质量参差不齐，但总比没有强。
• 技术选型： 因为我之前学过一点Python，所以就决定用Python来搞。简单易学，库也多，方便。
• 工具： 主要就是Python的一些常用库，比如requests（用来获取网页数据），BeautifulSoup（用来解析网页），pandas（用来数据处理），以及一些数据可视化库，比如matplotlib和seaborn。

开始动手：

1. 数据获取： 先写个爬虫，从不同的网站爬取股票数据，包括股票代码、名称、最新价格、涨跌幅、成交量、市盈率等等。这部分代码写起来比较简单，主要就是处理各种网页结构差异，以及应对一些简单的反爬虫措施。
2. 数据清洗： 爬回来的数据质量很差，各种缺失值、错误值、重复值。这部分工作量最大，也最枯燥。我用pandas对数据进行清洗，包括：
   • 去除重复数据

   

   • 填充缺失值
   • 修正错误数据
   • 转换数据类型

   比如，有的网站的涨跌幅是百分比字符串，需要转换成浮点数。有的网站的市盈率是“--”，需要填充成空值。

3. 数据分析： 清洗完数据后，就可以进行一些简单的分析。比如，可以计算股票的平均涨跌幅、波动率、市盈率等等。还可以根据这些指标对股票进行排序和筛选。



4. 千股千评： 这一步是核心。我的想法是，根据一些关键指标，给每个股票打个分，然后根据分数给出一些简单的评价。
   • 指标选择： 我选择以下几个指标：
     • 基本面： 市盈率、市净率、营收增长率、净利润增长率
     • 技术面： 涨跌幅、成交量、波动率、均线

     

     • 资金面： 主力资金流入流出、龙虎榜数据
   • 权重分配： 我给每个指标分配不同的权重，基本面占比较大，技术面和资金面占比较小。这个权重分配是比较主观的，可以根据自己的偏好进行调整。
   • 打分： 根据指标值和权重，计算每个股票的综合得分。
   • 评价： 根据得分，给股票贴上一些标签，比如“强势股”、“稳健型”、“风险较高”等等。

   

5. 可视化： 为更直观地展示结果，我用matplotlib和seaborn对数据进行可视化。比如，可以画出股票的价格走势图、成交量分布图、市盈率分布图等等。

最终效果：

我把所有的代码整合在一起，做成一个简单的脚本。只需要输入股票代码，就可以得到该股票的“千股千评”结果，包括基本信息、关键指标、综合评分、以及一些简单的评价。

比如，输入“600906”，可能会得到类似这样的结果：

财达证券（600906）：

• 综合评分： 65分
• 评价： 稳健型，基本面良近期走势平稳，可适当关注。



• 风险提示： 市盈率略高，需注意风险。

这个“千股千评”工具，虽然很简陋，但至少能帮助我快速解股票的基本情况，避免盲目投资。这个工具还很不完善，有很多需要改进的地方，比如：

• 数据源的质量需要提高。



• 指标的选择需要更科学。
• 权重分配需要更合理。
• 评价的准确性需要提高。

这回实践让我学到很多东西，也让我对股票投资有更深入的解。我会继续完善这个工具，希望它能成为我投资路上的好帮手。

补充：

对，还要感谢一些开源项目，比如pandas、matplotlib、seaborn等等，它们大大简化我的开发工作。也感谢一些财经网站，提供免费的数据接口，让我能够获取到股票数据。