0. 承前

如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：
0. 金融资产组合模型进化全图鉴

1. 简述：市销率（PS）

• 描述市销率（PS）含义：市销率（Price to Sales Ratio，简称PS）是评估一家公司股票价格相对于其每股市收的比率。它通过将公司的市值除以其年度销售额计算得出，也可以用每股股价除以每股销售额来表示。

• 应用：与市盈率类似，市销率也是一种金融市场的估值指标，尤其适用于那些暂时没有盈利或处于快速增长阶段的公司。市销率可以帮助投资者了解公司当前的市场价值是否合理，尤其是在比较同行业内不同规模的公司时。

• 大白话：如果你花费了X元购买了一家公司的股份，而这家公司每年的销售额为Y元，那么市销率就是你所投资金额与公司年销售额的比例X/Y。这可以被看作是在考量你为了那部分销售额愿意支付多少倍数的资金。

2. 比喻：市销率（PS）

用养母鸡解释股票市销率（PS）

2.1 第一步：理解"销售额"

想象小明养了一只母鸡：

小明的母鸡一年卖蛋情况：
- 一年下蛋：365个
- 每个鸡蛋能卖：1元
- 不管成本多少
总销售收入：365元/年

这就像公司的年度销售额：

- 母鸡下的蛋就像公司的产品
- 卖出去的钱就是销售收入
- 不考虑成本和利润

2.2 第二步：理解"市场价格"

现在小明想卖掉这只母鸡：

不同人愿意出的价格：
小红：730元（觉得母鸡一般）
小华：1095元（觉得母鸡不错）
小强：1460元（这是只名贵品种鸡）

这就像股票的市场价格：

- 不同人对母鸡的估值不同
- 价格取决于对母鸡未来的预期

2.3 第三步：理解"市销率"

市销率 = 母鸡价格 ÷ 年度销售额

如果小强买了这只鸡：
市销率 = 1460元 ÷ 365元 = 4倍
意味着：这个价格是年销售额的4倍

用更简单的话说：

市销率就是"买鸡的钱"是"一年卖蛋收入"的几倍

3. 生活中的例子

3.1 低市销率（PS < 2）

小红出价：730元
市销率 = 730 ÷ 365 = 2倍
就像：只用两年的卖蛋收入就能买下母鸡！

3.2 中等市销率（PS ≈ 3）

小华出价：1095元
市销率 = 1095 ÷ 365 = 3倍
就像：需要三年的卖蛋收入才能买下母鸡

3.3 高市销率（PS > 4）

小强出价：1460元
市销率 = 1460 ÷ 365 = 4倍
就像：要用四年的卖蛋收入才能买下母鸡！

4. 市销率（PS）估值

4.1 低市销率不一定是便宜

• 可能母鸡已经很老了
• 可能母鸡生病了
• 可能鸡蛋卖不出好价钱

4.2 高市销率不一定是贵

• 可能是优质品种的母鸡
• 可能母鸡还会生小鸡
• 可能鸡蛋能卖出好价钱

5. 总结

就像买母鸡：

• 不能只看要几年的卖蛋收入才能买下母鸡
• 要看母鸡是不是健康
• 要看鸡蛋能卖多少钱
• 要看未来市场行情

6. 实现代码

def get_ps_data(ts_code=None, trade_date=None, start_date=None, end_date=None, ps_type='ps'):
    """
    获取股票的市销率(PS)数据
    
    参数:
    ts_code (str): 股票代码，如'600230.SH'
    trade_date (str): 交易日期，如'20180726'
    start_date (str): 开始日期，如'20180701'
    end_date (str): 结束日期，如'20180731'
    ps_type (str): PS类型，'ps'为普通市销率，'ps_ttm'为滚动市销率
    
    返回:
    pandas.DataFrame: 包含股票代码、交易日期和PS值的数据框
    """
    try:
        # 初始化pro接口
        pro = ts.pro_api()
        
        # 确保ps_type是有效的选项
        if ps_type not in ['ps', 'ps_ttm']:
            raise ValueError("ps_type必须是'ps'或'ps_ttm'")
        
        # 设置要获取的字段
        fields = f'ts_code,trade_date,{ps_type}'
        
        # 根据不同的参数组合调用接口
        if ts_code and trade_date:
            df = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, trade_date=trade_date, fields=fields)
        elif ts_code and start_date and end_date:
            df = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date, fields=fields)
        elif trade_date:
            df = pro.daily_basic(trade_date=trade_date, fields=fields)
        else:
            raise ValueError("请提供有效的参数组合")
            
        return df
        
    except Exception as e:
        print(f"获取PS数据时发生错误: {str(e)}")
        return None