什么是乖离率？
乖离率是反映股价（收盘价）与其MA（移动平均线）之间差异的指标，通过计算股价与MA之间的差值占股价的比例来判断股价的偏离程度。在股票投资中，乖离率常用于判断股价的超卖和超买状态，是投资者的重要参考工具。
乖离率选股公式的实现方法
乖离率的计算公式为：（收盘价-收盘价的n日简单移动平均）/收盘价的n日简单移动平均。选股公式中，我们可以按照以下步骤实现：
步骤一：获取数据
首先需要获取股票的收盘价数据，可以从一些数据服务平台（如聚宽、天勤等）获取，也可以通过Python的pandas库实现。例如，我们通过聚宽API获取当下时间上证综指的收盘价数据：（备注：以下代码需要在聚宽环境中运行）
```
import jqdatasdk
from datetime import datetime
jqdatasdk.auth(\"账号\", \"密码\")
today = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
q = jqdatasdk.query(jqdatasdk.price).filter(jqdatasdk.price.code == '000001.XSHG', jqdatasdk.price.date == today)
df = jqdatasdk.get_price(\"000001.XSHG\", start_date=today, end_date=today, frequency='daily', fields=['close'])
print(\"今日上证指数收盘价为：\", df['close'][0])
```
步骤二：计算移动平均线
乖离率的计算需要先计算移动平均线，这里我们使用pandas库的rolling函数实现。以下代码将计算20天的移动平均线：
``` def get_ma(df: pd.DataFrame, n: int): return df.rolling(window=n).mean() df_ma20 = get_ma(df, 20) print(\"今日20日移动平均线为：\", df_ma20['close'][0]) ```步骤三：计算乖离率
接下来，我们可以使用上面的公式计算乖离率了。以下代码将计算20日乖离率：
``` def get_boll(df: pd.DataFrame, n: int): ma = df.rolling(window=n).mean() std = df.rolling(window=n).std() boll_up = ma + std * 2 boll_down = ma - std * 2 return boll_up, boll_down df_boll_up, df_boll_down = get_boll(df, 20) df_boll_rate = (df['close'] - df_ma20['close']) / df_ma20['close'] print(\"今日20日乖离率为：\", df_boll_rate[0]) ```总结
以上就是乖离率选股公式的实现方法。当股票的乖离率达到一定的范围时，可以考虑进行买入或卖出操作。然而，单独的乖离率指标并不能说明股票是否具有投资价值，还需要结合公司财务状况、行业分析等因素进行分析和判断。
