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使用Python利用PEG指标选取同行中最具性价比的股票

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昨天讨论完股利贴现模型 - 年化复合增长率(CAGR)中的增长率后，发现只需要在原来的python源代码上再添加几行代码就可以实现PEG选股策略。

啥是PEG

在估值指标中，PEG意为市盈率相对盈利增长率指标，最先由Jim Slater提出来，公式为PEG=PE/净利润增长率。PE即为某期公司市盈率水平，分母为对未来的净利润增长率预期，根据考察年限的区别，可以选用1年、2年较短的年复合增长率，也可以选用5年、10年这样的较长年复合增长率，一般而言PEG指标<1意味着企业进入投资价值区域（负值意味着亏损，该类不考虑），PEG越小企业投资价值越大，反之不具备太大投资价值。

简单来说，PEG就是股票市场衡量单一股票性价比的工具。

因为股票的高估和低估值并不是单靠看PE就能判断。 假设某一股票的PE已经达到100倍，那么只看这一数值，我们第一反应肯定觉得是这只股票是被高估了，不值得投。但是如果我告诉你这股票的年复合增长率可以高达100%，那么这就不一样了，因为这股票的下一年营收会翻倍，预计净利润也会翻倍，那么PE就变为50倍。 这就解释了为什么有些龙头股票的股票会越涨越便宜。

所以PE的高与低还需要结合年复合增长率（g）来衡量。

案例

这里以隆基股份（601012）作为标的股票。

根据同花顺给出的行业标的，这里选取了 爱旭股份, 晶澳科技, 协鑫集成, 中环股份, 东方日升, 中来股份, 亿晶光电, 天合光能, 向日葵, 隆基股份, 通威股份, 正泰电器, 航天机电, 拓日新能。

下面主要是在jupyterlab 实现的， 数据来源（免费）：tushare.pro。

实现代码

设置tushare的token和引入相关的库

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import tushare as ts
import pandas as pd

#设置完整显示数据
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format)

#注册tushare后获得token
pro = ts.pro_api('xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')

def cagr(start_value, end_value, num_periods):
    return (end_value / start_value) ** (1 / (num_periods - 1)) - 1

设置年化复合增长率(CAGR)的时间跨度，这里我选取5年期，因此时间段为2015年-2020年.

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#时间段，这里选取5年期
start_date = '20150101'

#股票池
stock_list = ['爱旭股份', '晶澳科技', '协鑫集成', '中环股份', '东方日升', '中来股份', '亿晶光电', '天合光能', '向日葵', '隆基股份', '通威股份', '正泰电器', '航天机电', '拓日新能']

计算各股票的年复合增长率

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result_list = []

#主要用于将上述的股票中文名称转换为tushare能识别的`ts_code`
stock_basic = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name')
stock_selections = stock_basic[stock_basic['name'].isin(stock_list)]

for ticker, name in zip(stock_selections['ts_code'], stock_selections['name']):
    result_dict = {}
    #获取股票历年的营收
    total_revenue = pro.income(ts_code=ticker, fields='ts_code,end_date,total_revenue')
    total_revenue.drop_duplicates(subset=['ts_code','end_date'],keep='first',inplace=True)
    total_revenue.set_index('end_date', inplace=True)
    total_revenue_yrs = total_revenue.filter(like='1231', axis=0)
    total_revenue_yrs = total_revenue_yrs[total_revenue_yrs.index >= start_date]

    #计算CAGR
    start_value = float(total_revenue_yrs.iloc[-1]['total_revenue'])
    end_value = float(total_revenue_yrs.iloc[0]['total_revenue'])
    num_periods = len(total_revenue_yrs['total_revenue'])
    cagr_y = cagr(start_value, end_value, num_periods)

    result_dict['代码'] = ticker
    result_dict['股票名称'] = name
    result_dict['年复合增长率'] = cagr_y * 100
    result_dict['周期'] = num_periods - 1
    result_list.append(result_dict)

df = pd.DataFrame(result_list)
df.sort_values(by='年复合增长率', ascending=False)

计算PEG

这里先说明一下，我这里的年复合增长率（g）是基于营收增速，而不是净利润增速（上面引用段落中所提及）。

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pe = pro.daily_basic(trade_date='20210609', fields='ts_code,pe,pe_ttm, total_mv')
peg_data = df.merge(pe, on=['ts_code'])
peg_data['peg'] = peg_data['pe'].div(peg_data['年复合增长率'])
peg_data['peg_ttm'] = peg_data['pe_ttm'].div(peg_data['年复合增长率'])
peg_data.sort_values(by='peg', ascending=False)

效果

github

代码文件已上传到github， 可以直接看效果。地址：chinobing/cnvar.cn-source-code

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