以下是一个简单的Python代码示例，结合小市值二八轮动模型和PEG价值选股模型：
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 获取股票数据（假设已经有了股票数据，这里以DataFrame形式表示）
stock_data = pd.DataFrame({
'股票代码': ['000001.SZ', '000002.SZ', '000003.SZ', '000004.SZ'],
'市值': [100, 200, 50, 150],
'PE': [10, 15, 8, 12],
'EPS_growth_rate': [0.1, 0.2, 0.15, 0.18]
})
# 根据市值排序，选择小市值前20%的股票
sorted_by_market_cap = stock_data.sort_values('市值')
selected_stocks = sorted_by_market_cap.head(int(len(stock_data) * 0.2))
# 根据PEG价值模型筛选股票
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['PE'] / selected_stocks['EPS_growth_rate'] < 1]
# 输出选中的股票列表
print(selected_stocks['股票代码'])
以上代码将根据给定的股票数据，首先按照市值进行排序，并选择小市值前20%的股票。然后使用PEG价值模型进行筛选，剔除PE/EPS增长率大于1的股票。最后输出选中的股票列表。
请注意，这只是一个简化的示例代码，并不能代表完整的选股模型。在实际应用中，可能需要考虑更多的因素，并使用更复杂的算法和数据处理方法。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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