作者：老余捞鱼
原创不易，转载请标明出处及原作者。
写在前面的话：今天我要和大家分享一篇实用指南，带你一步步构建属于自己的投资组合。这篇文章专为投资新手设计，通过三个简单步骤，让你轻松上手。我们会一起探讨如何评估你的风险状况，实现投资的多样化，以及如何监控和调整你的投资组合。文章中还包含了实用的Python工具集和源代码，帮助你更有效地管理投资。无论你是投资小白，还是希望优化现有投资策略，这篇文章都会为你提供宝贵的见解和实践指导。
初次构建投资组合可能会让你感到一头雾水，尤其是当你对金融知识不太熟悉时。别担心，这份指南将带你一步步走过三个关键阶段，打造出符合你个人目标的投资组合。我们将一起学习如何评估风险、实现资产分散以及如何跟踪管理你的资产。此外，本指南还提供了Python工具集和源代码，让你能够轻松自动化处理诸如筛选市值股票、评估增长潜力以及设置投资警报等操作。
步骤 1：评估您的风险状况
打造投资组合的首要步骤是认清自己的风险承受能力。这一步需要考虑年龄、收入、风险偏好以及你的财务目标等因素，以此来界定你能接受的风险水平。通过自我风险评估，你能够决定股票和债券等资产的最佳配比。合理分配这些不同类型的资产，有助于你的投资组合更好地匹配你的投资周期和财务稳健目标。
步骤 2：有效多样化
投资多样化对于增强投资组合的韧性至关重要。通过涉足不同的资产类别和区域市场，你可以有效降低投资波动并减少风险。ETF（交易所交易基金）、债卷和期权等都属于普通人能够涉及到的金融多样化投资工具，能够让你通过单次投资接触到多元化的资产组合。
步骤 3：监控和调整投资组合
建立初始投资组合后，定期审查和调整投资组合至关重要。通过监测，您可以根据市场变化调整投资组合，并保持战略与目标一致。
投资组合分析工具集
1. 随时了解市场趋势
通过监控主要指数（如标准普尔 500 指数和纳斯达克指数）了解最新信息。该功能可检索业绩数据，让您随时了解最新趋势：
def market_trends(indices=["^GSPC", "^IXIC"]): # S&P 500 and Nasdaq
trends = {}
for index in indices:
index_data = yf.Ticker(index)
history = index_data.history(period="1y")['Close']
performance = (history[-1] / history[0]) - 1
trends[index] = performance * 100
return trends
# Example usage:
print(market_trends())2. 为投资机会设定明确的标准
制定评估投资的标准。例如，你可以将市盈率小于 20、销售额增长率大于 10%、分析师推荐积极的股票设定为 “买入 “标准。
def evaluate_investment_opportunity(ticker):
stock = yf.Ticker(ticker)
pe_ratio = stock.info.get("trailingPE", 0)
sales_growth = sales_growth_5_years(ticker)
recommendation = stock.info.get("recommendationMean", 5)
if pe_ratio < 20 and "increased" in sales_growth and recommendation < 3:
return f"{ticker} meets the investment criteria."
else:
return f"{ticker} does not meet the investment criteria."
# Example usage:
print(evaluate_investment_opportunity("AAPL"))3. 按市值筛选股票
您还可以聚焦大公司，有助于避免小盘股经常出现的波动。以下是如何筛选最低市值股票的方法：
import yfinance as yf
def filter_by_market_cap(ticker, min_market_cap=10e9):
stock = yf.Ticker(ticker)
market_cap = stock.info.get("marketCap", 0)
if market_cap >= min_market_cap:
return f"{ticker} has a market cap of {market_cap:.2f}"
else:
return f"{ticker} is too small for the market cap filter"
# Example usage:
print(filter_by_market_cap("AAPL")) # Minimum market cap of $10B4. 检查潜在公司近5年销售增长情况
评估一家公司在五年内的销售额增长是否超过 10%–这是业绩稳定的标志。Python 可以轻松计算这种增长：
def sales_growth_5_years(ticker):
stock = yf.Ticker(ticker)
financials = stock.financials.T
initial_sales = financials['Total Revenue'][-5]
final_sales = financials['Total Revenue'][0]
growth = ((final_sales - initial_sales) / initial_sales) * 100
if growth >= 10:
return f"{ticker} has increased sales by {growth:.2f}% over the last five years."
else:
return f"{ticker} does not meet the 10% sales growth benchmark."
# Example usage:
print(sales_growth_5_years("AAPL"))5. 评估业务理解和稳定增长
稳定的年收入增长可以表明公司的抗风险能力。下面介绍如何用 Python 计算年增长率：
def steady_growth(ticker):
stock = yf.Ticker(ticker)
historical_revenue = stock.financials.T['Total Revenue']
growth_rates = historical_revenue.pct_change().dropna() * 100
average_growth = growth_rates.mean()
if average_growth > 5: # Example threshold of >5% average annual growth
return f"{ticker} has an average annual growth rate of {average_growth:.2f}%."
else:
return f"{ticker} shows limited growth potential."
# Example usage:
print(steady_growth("AAPL"))6. 验证分析师的预测
您可以使用市场上投资机构和分析师的建议作为投资前的额外检查。Python 可以验证股票的推荐得分（1 = 强势买入，5 = 卖出）。
def verify_analyst_forecast(ticker):
stock = yf.Ticker(ticker)
recommendation = stock.info.get("recommendationMean", None)
if recommendation and recommendation < 3: # Scores under 3 indicate positive forecasts
return f"{ticker} has a positive analyst rating of {recommendation} (1=Strong Buy, 5=Sell)"
else:
return f"{ticker} does not have a favorable analyst rating."
# Example usage:
print(verify_analyst_forecast("AAPL"))7. 利用免费在线工具进行股票分析
yfinance 库提供当前价格、市值、市盈率和分析师建议等基本股票数据：
def quick_info(ticker):
stock = yf.Ticker(ticker)
info = {
"Current Price": stock.history(period="1d")['Close'][-1],
"Market Cap": stock.info.get("marketCap"),
"P/E Ratio": stock.info.get("trailingPE"),
"Analyst Rating": stock.info.get("recommendationMean"),
}
return info
# Example usage:
print(quick_info("AAPL"))8. 用 ETF 补充股票以实现多样化
ETF 提供了快速、简便的多样化投资。让我们分析一下 ETF（如 SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY)）作为股票投资组合补充的年收益率。
def etf_performance(ticker="SPY"):
etf = yf.Ticker(ticker)
history = etf.history(period="1y")['Close']
return_rate = (history[-1] / history[0]) - 1
return f"The annual return for {ticker} is {return_rate * 100:.2f}%."
# Example usage:
print(etf_performance())9. 系统性审查投资组合
在 Python 中计算每只股票的年收益率，实现投资组合审查自动化。
import numpy as np
def portfolio_review(portfolio):
returns = {}
for ticker in portfolio:
stock = yf.Ticker(ticker)
history = stock.history(period="1y")['Close']
return_rate = (history[-1] / history[0]) - 1
returns[ticker] = return_rate * 100 # Return as a percentage
return returns
# Example usage:
portfolio = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL"]
print("Portfolio Performance:", portfolio_review(portfolio))这些Python函数为你提供了一套标准化的流程来筛选和追踪潜在的投资机会。通过自动化部分分析工作，你能够简化决策步骤、减少风险，并基于更明智的判断为你的投资组合做出选择。
观点总结
- 投资教育与自主学习：希望读者能通过自主学习和实践来建立和管理投资组合，我提供了具体的 Python 代码示例，帮助读者更好地理解和应用投资概念。
- 风险管理的重要性：强调了评估个人风险承受能力的重要性，并认为这是建立投资组合的第一步和关键步骤。
- 多样化投资的优势：本文认为多样化投资可以降低投资组合的风险，并推荐使用 ETF 作为多样化工具。
- 定期审查和调整投资组合：投资组合需要定期审查和调整，以适应市场变化和个人财务目标的变化。
- 利用技术手段提高投资效率：通过提供 Python 脚本，本文展示了如何利用编程技术来自动化投资分析过程，从而提高投资决策的效率和准确性。
谢谢您阅读到最后，希望本文能给您带来新的收获。祝您投资顺利！如果对文中的内容有任何疑问，请给我留言，必复。
本文内容仅限技术探讨和学习，不构成任何投资建议。
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