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新恒汇10月8日市盈率（TTM）169.93倍，历史分位81.9%（历史高...

截至2026年10月8日收盘，新恒汇市盈率（TTM）报169.93倍。同花顺iFind数据显示，该数值位于81.9%历史分位，处于历史高位区间，当日值较行业估值高42.11倍。此前最近一次接近81.9%历史分位是在2026年9月21日。2025年6月20日至2026年10月8日，新恒汇市盈率（TTM）的30%和70%分位值分别为112.65倍和152.14倍。新恒汇市盈率（TTM）走势及分位线从出现频次看，统计区间内新恒汇市盈率（... 阅读全文

2026-10-9 09:35 100次浏览

名家汇9月30日市盈率（TTM）-338.42倍，历史分位2.3%（历史低...

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5253

截至2026年9月30日收盘，名家汇市盈率（TTM）报-338.42倍。同花顺iFind数据显示，该数值位于2.3%历史分位，处于历史低位区间，当日值较行业估值低325.93倍。此前最近一次接近2.3%历史分位是在2026年9月29日。统计区间覆盖2016年10月10日至2026年9月30日。其间名家汇市盈率（TTM）的30%分位值为-11.76倍，70%分位值为17.47倍。名家汇市盈率（TTM）走势与历史分位从出现频次看，统计... 阅读全文

2026-10-8 11:15 124次浏览

新恒汇9月29日市盈率（TTM）179.89倍，历史分位91.7%（历史高...

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5253

截至2026年9月29日收盘，新恒汇市盈率（TTM）报179.89倍。同花顺iFind数据显示，该数值位于91.7%历史分位，处于历史高位区间，当日值较行业估值高38.65倍。此前最近一次接近91.7%历史分位是在2026年5月26日。2025年6月20日至2026年9月29日，新恒汇市盈率（TTM）的30%和70%分位值分别为112.15倍和151.97倍。新恒汇市盈率（TTM）走势及分位线从出现频次看，统计区间内新恒汇市盈率（... 阅读全文

2026-9-30 09:32 136次浏览

名家汇9月29日市盈率（TTM）-332.75倍，历史分位2.5%（历史低...

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5253

截至2026年9月29日收盘，名家汇市盈率（TTM）报-332.75倍。同花顺iFind数据显示，该数值位于2.5%历史分位，处于历史低位区间，当日值较行业估值低320.65倍。此前最近一次接近2.5%历史分位是在2026年9月28日。统计区间覆盖2016年9月30日至2026年9月29日。其间名家汇市盈率（TTM）的30%分位值为-11.72倍，70%分位值为17.47倍。名家汇市盈率（TTM）走势与历史分位从出现频次看，统计区... 阅读全文

2026-9-30 08:42 135次浏览

新恒汇9月28日市盈率（TTM）174.79倍，历史分位87.8%（历史高...

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5253

截至2026年9月28日收盘，新恒汇市盈率（TTM）报174.79倍。同花顺iFind数据显示，该数值位于87.8%历史分位，处于历史高位区间，当日值较行业估值高36.15倍。此前最近一次接近87.8%历史分位是在2026年9月22日。2025年6月20日至2026年9月28日，新恒汇市盈率（TTM）的30%和70%分位值分别为111.84倍和151.89倍。新恒汇市盈率（TTM）走势及分位线从出现频次看，统计区间内新恒汇市盈率（... 阅读全文

2026-9-29 09:24 148次浏览

南方两倍做多黄金再涨超2%全年全球央行购金量或维持高位为金价提供底部支撑

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5253

南方两倍做多黄金(07299)再涨超2%，月内累计涨幅接近14%。截至发稿，涨2.49%，报23.88港元，成交额1944.85万港元。消息面上，在全球金价剧烈波动的背景下，中国央行持续增持黄金储备。8月7日，中国人民银行数据显示，截至2026年7月末，中国黄金储备升至7608万盎司，较6月末增加64万盎司，连续第21个月实现增持。7月单月增持规模高于6月的48万盎司，购金节奏进一步加快。值得注意的是，不仅中国央行，全球央行都在积... 阅读全文

2026-8-10 14:17 279次浏览

量化多因子模型中异常值清洗的“三倍标准差法（3-Sigma）”代码落地

量化张经理 _股票德阳已帮助16万+人好评1301

在构建A股量化多因子选股模型或运行复杂的策略回测时，散户投资者最常遇到的底层痛点之一是：某些计算出来的因子得分在绝大多数股票上表现很正常（如普遍在10%左右），但由于市场上某一只股票当天遭遇了突发停牌、极端对倒或者进行了罕见的重大资产重组，导致这只个股对应的因子数值出现了一个大到令人匪夷所思的惊天数字（例如暴增至10000%）。如果不对这些极端的数据异常值（Outliers）进行提前清洗，直接将原始矩阵扔进Python代码中进行标... 阅读全文

2026-6-9 10:45 687次浏览

量化多因子模型中异常值清洗的“三倍标准差法（3-Sigma）”代码落地

量化张经理 _股票德阳已帮助16万+人好评1301

2026-6-9 10:27 300次浏览

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