PEG估值法(来自“彼得'林奇的成功投资”)
那个谁谁谁说过：”把最复杂的变成最简单的，才是最高明的。“PEG估值法就很好的体现了这个思想。下面，给出PEG的估值原理。
一言以蔽之：计算每只股票的PEG值，并排序，取PEG值最小的前n支股票，作为待买股票即可！
PE：“市盈率TTM”
G：“净利润增长率”
PEG = PE / (G*100)
从以上公式可以看出，PE蕴含着股价的信息，PEG是一个股价相对于收益增长率的比值。直观来讲，PEG越高，代表该公司的股价有被高估的可能性，不建议买。反之，PEG越低，代表该公司的股价有被低估的可能性，考虑买入(*一般情况下，PEG越低越好)。
策略思路
step1：
设置沪深300为初始股票池，将当日停牌的股票剔除，得到可行股票池。
step2:
聚宽平台的取数据函数get_fundamentals可以直接取PE，G值
step3：
对股票的PEG进行排序，取出PEG最小(且全都小于0.5)的前n只支股票，作为调仓时待买入的股票列表。
step4：
每次调仓时，先卖后买，腾出资金。对不在待买入列表的股票，执行卖出操作。
对在待买入列表的股票，分配资金，执行买入操作。
改良：
#通过回测选择合适的调仓间隔天数（可能会存在过拟合）#限制PEG，过滤掉收益突变的妖股（增长<0 或者 增长>200）#限制filter_PEG， 过滤掉前一年增长率大跌的品种#对需要卖出的股票设立一个缓冲池，当PEG排名跌出排名前15时才卖出此股票#双均线择时止损，当指数下降太快时空仓#pe均值止损，当整体pe偏低时，禁止止损，当pe偏高时，激活双均线止损（可能会存在一些过拟合）
择时止损使用的是双均线策略
n1 = 3n2 = 60# 取得过去多天的平均价格 ma_hs1 = close_data['close'][-n1:].mean() #当天平均价格ma_hs2 = close_data['close'][-n2:].mean() ma_hs1_pd2 = close_data['close'][-n1-1:-1].mean() #昨天平均价格ma_hs2_pd2 = close_data['close'][-n2-1:-1].mean()if ma_hs1 > ma_hs2 and ma_hs1_pd2 <= ma_hs2_pd2: g.hs300_stoploss = False # 昨天n1小于n2均线# 今日n1均线大于n2均线（10日均线上穿60日均线），正常持仓elif ma_hs1 < ma_hs2: g.hs300_stoploss = True # 如果n1日均线小于n2日均线，进行止损
