如何通过多维度指标筛除垃圾股？——以《东方集团》为例

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在股市投资中，识别和规避垃圾股是每个投资者都需要掌握的重要技能。垃圾股通常具有财务风险高、经营状况差、股价波动异常等特点。本文将基于Python和Akshare，介绍如何通过多维度指标来筛除垃圾股，帮助大家在投资中尽可能规避风险。

前置准备：安装必要的Python库

在开始之前，我们需要安装一些Python库来获取和分析股票数据。以下是需要安装的库及其用途：

akshare
用于获取股票的财务数据、新闻公告、历史行情等信息。
安装方法：在命令行中输入以下命令并回车：

pip install akshare

pandas
用于数据处理和分析。
安装方法：

pip install pandas

tqdm
用于显示进度条，让程序运行过程更直观。
安装方法：

pip install tqdm

logging
用于记录程序运行的日志信息，方便调试和查看结果。
这是一个Python内置库，不需要额外安装。

安装完成后，我们就可以开始使用这些工具来筛选垃圾股了。

一、财务数据筛查

财务数据是判断一家公司健康状况的核心指标。我们可以通过以下几个关键财务指标来识别高风险股票：

净利润现金含量
净利润现金含量是经营活动产生的现金流量净额与净利润的比值。如果该比值过低（如小于0.5），可能意味着公司净利润的“含金量”不足，存在财务风险。

资产负债率
资产负债率是负债总额与资产总额的比值。如果资产负债率超过70%，说明公司负债过高，存在较大的偿债压力。

连续亏损
如果一家公司连续三年净利润为负，说明其经营状况不佳，存在较高的退市风险。

示例代码：

财务数据筛查

二、新闻公告监控

公司发布的新闻公告中，如果出现“立案”、“警示”、“处罚”、“问询”等关键词，往往意味着公司存在较大的法律或经营风险。及时关注这些公告，可以帮助我们提前规避风险。

示例代码：

新闻公告监控

三、股价波动监控

股价异常波动通常是市场对公司负面消息的反应。如果某只股票在短期内出现大幅波动（如振幅超过15%或换手率超过20%），可能意味着市场对该股票存在较大的分歧，投资者应谨慎对待。

示例代码：

股价波动监控

四、综合评分系统

为了更全面地评估股票的风险，我们可以建立一个综合评分系统，结合市盈率、市净率、净利润现金含量等指标，对股票进行评分。如果某只股票的综合风险评分超过一定阈值（如30分），则建议投资者立即核查该股票。

示例代码：

综合评分系统

五、总结

通过以上多维度指标的筛查，我们可以有效地识别和规避垃圾股。在实际操作中，投资者可以结合自己的投资策略，灵活运用这些指标，定期对持仓股票进行风险排查，确保投资组合的健康和安全。

风险股票列表示例：

希望这篇文章能帮助大家在投资中更好地识别和规避垃圾股，祝大家投资顺利！

贴吧发代码太累了，最后只能截图啦！源码来评论区拿吧