這不，剛過完年，股市急轉直下，衆多投基者就開始“贏了叫蔡總，輸了叫蔡🐶” 。好多12月，1月纔開始定投的同學，持有基金的回撤可能超過年前的收益了吧。所以，我們很需要在合適的止盈點鎖定目標收益。
羣裏定投基金的朋友給我總結出他們常用的四種止盈策略，並用Python可視化來實現基金定投止盈，我試了一下，效果還挺好。
今天主要給大家演示一下第3種方法，並使用Python可視化來直觀展示和分析當前指數基金的估值高低。
常用的估值指標主要是市盈率和市淨率。本文以市盈率爲例，它指的是指數成分股總市值與總利潤的比率。通俗來講就是按照當年總利潤計算，投資需要多少年纔可以收回成本。我們可以通過對指數的歷史水平進行比較，來衡量指數是被高估還是低估了。
這裏以基金易方達滬深300ETF聯接爲例，該基金對應的就是滬深300指數。我們利用爬蟲或者直接複製網頁等方式來獲取滬深300指數的歷史PE數據。
獲取數據後，我們輕鬆利用matplotlib製圖，即可獲得滬深300指數的歷史市盈率走勢。
plt.figure(dpi=100)
plt.plot(df["pe"],c="r",ls="--")
a = list(range(1,516,256))
plt.xticks(a,[df["ts"][i] for i in a])
plt.axhline(y=float(line_value_30),c="g",ls="--",lw=2)
plt.axhline(y=float(line_value_median),c="y",ls="--",lw=2)
plt.axhline(y=float(line_value_70),c="b",ls="--",lw=2)
plt.show()
（圖中綠色、黃色、藍色三根線分別代表30分位值、中位值和70分位值。
當指數超過70分位值時，可以考慮繼續持有或適當減倉。當指數低於30分位值時，可以考慮繼續買入或保持定投。
不過按照估值策略賣出也是有缺點的：一是持有時間太長，二是不是所有行業都適合用估值法賣出的，那些業績增速逐漸放緩或者負增長的就不合適。）
上文就是我們用Python可視化直觀展示當前指數基金的估值高低了。這裏不過只是使用 Python 簡單給你演示一下數據分析的魅力，後續我們其實還能做深入的數據挖掘以及基金股票量化！而且，實際上數據分析除了獲取數據，存儲數據，還需要會對數據進行預處理，提取，然後分析，統計，報告等操作。
如果你對使用 Python 數據分析感興趣，想要拿到一份薪資不錯的工作，但是目前還有些許茫然，有很多不清楚的地方，比如數據分析的學習路徑是怎麼樣的？如何製作精美的可視化視圖？如何進行股票量化等等？
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