紧接以往的三篇文章：
之前的文章解决了3个问题，如何筛选标的，如何估值，如何推送估值。昨天我又升级了下算法，今天的这篇文章想来谈谈算法改进了哪些地方。
首先更新了估值的核心算法代码：
估值的核心来源于一个公式，股价（P）=市盈率（PE）*每股净利润（EPS），由于EPS我们可以根据财报获得，如果要估算一个标的的合理价格，那么只需对其PE估值即可。本次更新添加了滚动EPS的估值，把高估和低估的参考价切换成了以滚动EPS为准，而不是以前的静态EPS，这样更能合理地追踪企业业绩的变化。
其次更新了估值表的可视化方法：
之前的估值表各项数据杂糅在一起，不利于一眼看出高估低估，我趁着这次升级，作了以下更新，字体颜色为蓝色并加粗加下划线的表示该标的当前价达到了TTM估值下的减仓价；字体颜色为红色并加粗加下划线的表示该标的当前价达到了TTM估值下的加仓价。
上图即是使用最新估值方法和可视化方法自动生成的表格。
最后界定自动化估值方法的局限性：
在算法运行的3个月的时间里，随着我本人对价投思想的不断研究，发现这种估值方法有其内在的局限性：这种方法更适合PE和业绩均稳定发展的蓝筹股，对于高PE高净利润增速的成长股使用时应多加小心。具体的我的心得就是过去PE均值大于30的标的就要仔细研究PE与业绩增速是否匹配（可以查阅最近财报）。为什么我会这么说呢？原因本质在于白马股一但被杀逻辑，业绩增速会下降，合理PE也会下降，但是由于算法中5年PE均值的滞后性，导致合理PE的高估，再由于P=PE * EPS，进而导致买卖点出现问题。这个在表格里的汇顶科技提现的尤为明显。