利用量化软件的Python股票量化分析，AkShare获取股票基数据，进行基本面数据分析，比如说一些财务数据，如pe市盈率、ps市销率、pb市净率、总市值等数理统计，以及图表展示。这些都是基于莫伦卡选股模型进行编码，对A股300支股票进行模型运行，然后将自己的选股策略执行，将股票数据列在名单里面。具体可以这样实现，例如执行程序：
##1- 获取数据-A股 股票市场总貌
import akshare as ak
stock_sse_summary_df = ak.stock_sse_summary()
print(stock_sse_summary_df)
?
##运行的目标
?type ? ? ? ?item ? ? number
0 ? 总貌 ? ? ?上市公司/家 ? ? ? 1809
1 ? 总貌 ? 总股本/亿股（份） ? 42721.72
2 ? 总貌 ? ? ?总市值/亿元 ?473985.92
3 ? 总貌 ? ? 平均市盈率/倍 ? ? ?17.44
0 ? 总貌 ? ? ?上市股票/只 ? ? ? 1852
1 ? 总貌 ?流通股本/亿股（份） ? 37871.28
2 ? 总貌 ? ? 流通市值/亿元 ?395888.65
0 ? 主板 ? ? ?上市公司/家 ? ? ? 1589
1 ? 主板 ? ? ?总股本/亿股 ? 42066.29
2 ? 主板 ? ? ?总市值/亿元 ?437496.82
3 ? 主板 ? ? 平均市盈率/倍 ? ? ?16.47
0 ? 主板 ? ? ?上市股票/只 ? ? ? 1632
1 ? 主板 ? ? 流通股本/亿股 ? 37691.25
2 ? 主板 ? ? 流通市值/亿元 ?384769.06
0 ?科创板 ? ? ?上市公司/家 ? ? ? ?220
1 ?科创板 ? 总股本/亿股（份） ? ? 655.43
2 ?科创板 ? ? ?总市值/亿元 ? 36489.10
3 ?科创板 ? ? 平均市盈率/倍 ? ? ?98.18
0 ?科创板 ? ? ?上市股票/只 ? ? ? ?220
1 ?科创板 ?流通股本/亿股（份） ? ? 180.03
2 ?科创板 ? ? 流通市值/亿元 ? 11119.59
然后，获取股票基本面数据行情，我们可以使用python股票量化的stock_a_indicator_df函数查询：
df =stock_a_indicator_df
ax1 = plt.subplot(411)
plt.plot(df.trade_date,df.pe)#市盈率
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)
?
ax2 = plt.subplot(412)
plt.plot(df.trade_date,df.ps)#市销率
plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False)
?
ax3 = plt.subplot(413)
plt.plot(df.trade_date,df.pb)#市净率?
plt.setp(ax3.get_xticklabels(), visible=False)
?
ax4 = plt.subplot(414)
plt.plot(df.trade_date,df.total_mv)#市总值
最后的将数据输出在文件里面，打开软件就可以看了。
?