目录效果:代码：使用:数据效果:1. 绿色线段为CML线，即最优投资组合，也叫切线组合2. 红色星星是GMVP点，即最小方差组合3. 玫瑰色是鼠标单击该点，获取当前点的风险与收益代码：import sysimport pandas as pdfrom PyQt5 import QtGui,QtWidgetsfrom PyQt5.QtCore import Qtfrom typing import

本文通过对同花顺中现成代码进行解析，用以了解同花顺相关策略设计的思想

学习使用同花顺，学习相关知识。

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本文介绍了利润表中季度数据的计算方法，并提供了Python代码实现。季度数据Q1-Q4分别表示1-3月、1-6月、1-9月和1-12月的累计营收。为进行合理分析，需要将数据转换为滚动四个季度数据：首先计算单个季度数据（如【Q2】=Q2-Q1），然后将当前季度与前三个季度相加。文中以贵州茅台1998-2025年的营收数据为例，展示了如何通过pandas实现这一计算过程，包括数据排序、差分计算和滚动求

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我们一般看K线图时通过视觉判断波段具有很强的主观性，所以通过代码找到的波段并不能满足所有人的需求。大家有自己特定波段述求的，可以自行修改代码。寻找波段分两大步骤，本篇文章是第一步骤——寻找所有的转折点，即所有的峰值和谷值，也可以理解为所有的高点和低点。

继前面文章提到筛出低位股票后，想逐一查看这些股票今年的K线走势，发现股票软件要查看指定时间范围的K线不是很方便，所以萌生了开发这个工具的想法。另外，考虑到后续可能还会有很多数据在股票软件上不方便查看，就觉得开发个可用的工具十分必要。

1. 书籍和文中所提到的数据会在文末提供百度云下载，所有数据都不会有加密，可以放心下载使用2. 文中计算的结果与书中不同是由于数据使用的时间段不同1. 一元回归模型上证综指与深证综指反映的都是中国股票市场的整体表现，在前面的章节中，我们知道两种指数的日收益率存在着相关性关系。在本章，我们对两种指数的日收益率进行一元线性回归分析，进一步确定两者的相关关系。import pandas as pdimp

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