前端数据，后端逻辑。开发测试量化

import pandas as pd

# 模拟加载数据，实际应用中，您需要从数据库或CSV文件中加载
data = {
‘ticker‘: [‘AAPL‘, ‘GOOG‘, ‘MSFT‘, ‘AMZN‘],
‘industry_growth‘: [1.2, 1.3, 1.1, 1.4],
‘company_performance‘: [1.5, 1.7, 1.6, 1.8],
‘valuation_gap‘: [0.8, 0.9, 0.85, 0.95],
‘trend_strength‘: [1.2, 1.1, 1.25, 1.3],
‘market_attention‘: [0.75, 0.8, 0.7, 0.9],
‘sell_volume‘: [1000, 800, 1200, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据理论计算相关指标
# 这里的计算方法需要根据您的理论具体定义
df[‘certainty_of_rise‘] = df[‘industry_growth‘] * df[‘company_performance‘]
df[‘profit_loss_ratio‘] = df[‘valuation_gap‘] * df[‘trend_strength‘]
# 筛选符合条件的股票
# 比如选出市场关注度高且涨的确定性大于某个阈值的股票
selected_stocks = df[(df[‘market_attention‘] ＞ 0.7) & (df[‘certainty_of_rise‘] ＞ 1.3)]
# 进一步分析，如趋势分析等（需要更多的数据和复杂的逻辑）
# ...
# 输出筛选结果
print(selected_stocks)