數據模型預測股票

❶ 用大數據炒股，靠譜嗎

因為最近在考察幾個量化交易平台，或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及，但是據說在國內只有不到5%，似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢，從而不斷去調整，購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說，這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。

當然，也不能太迷信數據，數據是死的，而人性莫測。在國內，即使你個股再好，還是看出現跑不贏大盤的局面，而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過，如果能夠堅持，大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考，投資需謹慎。

❷ 股票估值有哪些經典的模型，要具體過程 謝謝

買錯股票和買錯價位的股票都讓人很傷心，就算再好的公司股票價格都有被高估時候。買到低估的價格不僅能拿到分紅外，能夠獲取到股票的差價，但是買進了高估的則只能非常無奈當「股東」。巴菲特買股票也經常去估算一家公司股票的價值，避免買貴了。說了挺多，公司股票的價值是怎樣過估算的呢？接著我就羅列幾個重點來和大家討論一下。正式開始前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、估值是什麼
估值意思就是估算一家公司股票價值大概是多少，正如商人在進貨的時候須要計算貨物本金，才可以算出到底該賣多少錢，賣多久才能回本。這跟買股票一樣，用市面上的價格去買這支股票，得多長時間才能真的做到回本賺錢等等。不過股市裡的股票是非常繁雜的，堪比大型超市的東西，根本不知道哪個是便宜的，哪個是好的。但想估算以目前的價格它們是否值得購買、可不可以帶來收益也是有途徑的。
二、怎麼給公司做估值
需要參照很多數據才能判斷估值，在這里為大家說明三個較為重要的指標：
1、市盈率
公式：市盈率 = 每股價格 / 每股收益 ，在具體分析的時候請參考一下公司所在行業的平均市盈率。
2、PEG
公式：PEG =PE/(凈利潤增長率*100)，當PEG在1以下或更低時，也就意味著當前股價正常或被低估，倘若大於1則被高估。
3、市凈率
公式：市凈率 = 每股市價 / 每股凈資產，這種估值方式適合大型或者比較穩定的公司。通常來說市凈率越低，投資價值也就會越高。但是，萬一市凈率跌破1時，說明該公司股價已經跌破凈資產，投資者應該對這個十分當心。
我們舉個實際的例子來說：福耀玻璃
大家都知道，目前福耀玻璃是汽車玻璃行業巨大的龍頭公司，各大汽車品牌都會使用它家所生產的玻璃。目前來說，會對它的收益造成最大影響還得是汽車行業，總的來說還算穩定。那麼，就以剛剛說的三個標准去來判斷這家公司究竟如何！
①市盈率：目前它的股價為47.6元，預測2021年全年每股收益為1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=約30.24。在20~30為正常，顯而易見，目前股票價格不低，可是最好的評判方式是還要看其公司的規模和覆蓋率。


②PEG：從盤口信息可以看到福耀玻璃的PE為34.75，再根據公司研報獲取到凈利潤收益率83.5%，可以得到PEG=34.5/（83.5%*100）=約0.41


③市凈率：首先打開炒股軟體按F10獲取每股凈資產，結合股價可以得到市凈率= 47.6 / 8.9865 =約5.29

三、估值高低的評判要基於多方面
不太明智的選擇，是只套公式計算！炒股等同於說炒公司的未來收益，就算公司當今被高估，但不代表以後不會有爆發式的增長，這也是基金經理們比較喜歡白馬股的原因。其次，上市公司所處的行業成長空間和市值成長空間也起著重要的作用。如果按上方的方法進行評價，許多大銀行都會被嚴重看低，不過，為啥股價都沒辦法上漲？最主要是因為它們的成長和市值空間已經接近飽和。更多行業優質分析報告，可以點擊下方鏈接獲取：最新行業研報免費分享，除掉行業還有以下幾個方面，想進一步了解的可以瞧一瞧：1、最起碼要分析市場的佔有率和競爭率；2、了解未來長期規劃，公司發展前途怎麼樣。這是我的一些心得體會，希望對大家有益，謝謝！如果實在沒有時間研究得這么深入，可以直接點擊這個鏈接，輸入你看中的股票獲取診股報告！【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-09-25，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❸ 用數學工具預測股票漲跌靠譜么

說股票是一種「商品」也不為過，所以它價格的多少由內在價值（標的公司價值）所決定，而且波動在價值上下。
股票的價格波動也和普通商品一樣，會被市場上它的供求關系所影響。
和豬肉有一樣，當需求的豬肉量大幅度增長，供給過少，需求過多，價格就會上升；當賣豬肉的多了，豬肉供大於求，那麼豬肉就只能夠降價銷售。
反映到股票上就是：10元/股的價格，50個人賣出，但市場上有100個買，那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入，股價就會因此得到提高，反之就會導致股價下降（由於篇幅問題，這里將交易進行簡化了）。
平日里，雙方的情緒好壞受多方面影響，進而影響到供求關系的穩定，其中可能產生較大影響的因素有3個，接下來我將給大家進行詳細說明。
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一、是什麼導致了股票的漲跌？
1、政策
國家政策對行業或產業的引領處於主導地位，比如說新能源，幾年前我國開始對新能源進行開發，針對相關的企業、產業都展開了幫扶計劃，比如補貼、減稅等。
這就使得大量資金流入，挖掘相關行業板塊或者上市公司，引發股票的漲跌。
2、基本面
看長期的趨勢，市場的走勢和基本面相同，基本面向好，市場整體就向好，比如說疫情下我國經濟率先恢復，企業盈利也有所改善，股市也會出現回彈的情況。
3、行業景氣度
這個比較關鍵，一般來說，股票的漲勢基本與行業走勢正向相關，反之，行業越不景氣，這類公司的的股票價格變會普遍下降，比如上面說到的新能源。
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二、股票漲了就一定要買嗎？
很多新手並不是了解股票很長時間，一看某支股票漲勢大好，便毫不猶豫投資幾萬塊，後來竟然一路下跌，被套的非常牢。其實股票的漲跌可以人為地在短期內進行操作，只要有人持有足夠多的籌碼，一般來說占據市場流通盤的40%，就可以完全控制股價。如果你現在是剛入門的股票新手，優先選擇長期持有龍頭股進行價值投資，避免短線投資被人割了韭菜。吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❹ 如何對一支股票進行估值

買錯股票和買錯價位的股票一樣讓人很頭疼，就算再好的公司股票價格都有被高估時候。買到低估的價格除了能到手分紅外，可以拿到股票的差價，但是買進了高估的則只能非常無奈當「股東」。巴菲特買股票也經常去估算一家公司股票的價值，避免買貴了。說的有點多，那麼，到底該怎樣估算出公司股票的價值呢？接著我就羅列幾個重點來具體說一說。正式開始主題之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！

一、估值是什麼

估值意思就是估算一家公司股票價值大概是多少，正如商人在進貨的時候須要計算貨物本金，他們才能算出賣的價錢為多少，要賣多久才可以回本。其實我們買股票也是一樣，用市面上的價格去買這支股票，多久才有辦法回本賺錢等等。不過股票是種類繁多的，就像大型超市的東西一樣，搞不清楚哪個便宜哪個好。但想估算它們的目前價格值不值得買、有沒有收益也是有方法的。

二、怎麼給公司做估值

需要參照很多數據才能判斷估值，在這里為大家說說三個較為重要的指標：

1、市盈率

公式：市盈率 = 每股價格 / 每股收益 ，在具體分析的時候最好參照一下公司所在行業的平均市盈率。

2、PEG

公式：PEG =PE/(凈利潤增長率*100)，當PEG低於1或更低時，就表示當前股價正常或被低估，如果大於1則被高估。

3、市凈率

公式：市凈率 = 每股市價 / 每股凈資產，這種估值方式對於大型或者比較穩定的公司來說都是比較適用的。一般市凈率越低，投資價值也就會越高。但在市凈率跌破1的情況下，就意味著該公司股價已經跌破凈資產，投資者應該小心，不要被坑。

舉個實際的例子：福耀玻璃

每個人都清楚地知道，福耀玻璃是目前在汽車玻璃行業的一家大型龍頭企業，基本上它家生產的玻璃都會為各大汽車品牌所用。目前來說會影響它收益的就是汽車行業了，總的來說還算穩定。那麼就從剛剛說的三個標准去估值這家公司究竟怎麼樣！

①市盈率：目前它的股價為47.6元，預測2021年全年每股收益為1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=約30.24。在20~30為正常，顯而易見，目前股票價格不低，可是最好的評判方式是還要看其公司的規模和覆蓋率。



三、估值高低的評判要基於多方面

一味套公式計算顯然是不太正確的選擇！炒股其實就是炒公司的未來收益，即便公司眼下被高估，但現在並不代表以後不會有爆發式的增長，這也是基金經理們被白馬股吸引的緣故。然後，上市公司所處的行業成長空間和市值成長空間也不容忽視。許多銀行如果按上面的方法測算，絕對會被錯估和小看，不過，為啥股價都沒辦法上漲？最重要原因是它們的成長和市值空間幾乎快飽和了。更多行業優質分析報告，可以點擊下方鏈接獲取：最新行業研報免費分享，除了行業還有以下幾點供大家參考：1、最起碼要分析市場的佔有率和競爭率；2、掌握未來的戰略計劃，公司發展前途怎麼樣。以上就是我近段時間的找到的一些竅門，希望對大家有幫助，謝謝！如果實在沒有時間研究得這么深入，可以直接點擊這個鏈接，輸入你看中的股票獲取診股報告！【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-08-24，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❺ 如何用eviews進行GARCH模型測股票波動性，要具體步驟

Eviews是Econometrics Views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外Eviews也是美國QMS公司研製的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系，並用得到的關系去預測數據的未來值。Eviews的應用范圍包括：科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析等。
GARCH模型是一個專門針對金融數據所量體訂做的回歸模型，除去和普通回歸模型相同的之處，GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用於波動性的分析和預測，這樣的分析對投資者的決策能起到非常重要的指導性作用，其意義很多時候超過了對數值本身的分析和預測。
一般的GARCH模型可以表示為：
Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴
h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵
其中ht為條件方差，at為獨立同分布的隨機變數，ht與at互相獨立，at為標准正態分布。⑴式稱為條件均值方程；⑵式稱為條件方差方程，說明時間序列條件方差的變化特徵。為了適應收益率序列經驗分布的尖峰厚尾特徵，也可假設 服從其他分布，如Bollerslev （1987）假設收益率服從廣義t-分布，Nelson（1991）提出的EGARCH模型採用了GED分布等。另外，許多實證研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當市場受到負沖擊時，股價下跌，收益率的條件方差擴大，導致股價和收益率的波動性更大；反之，股價上升時，波動性減小。股價下跌導致公司的股票價值下降，如果假設公司債務不變，則公司的財務杠桿上升，持有股票的風險提高。因此負沖擊對條件方差的這種影響又被稱作杠桿效應。由於GARCH模型中，正的和負的沖擊對條件方差的影響是對稱的，因此GARCH模型不能刻畫收益率條件方差波動的非對稱性。

❻ 一支簡單的股票價格預測的數學模型!!!!

對於股票價格只能是在理論上，換句話說是在你自己的期望預期。
而對於股票價格預測一般是從他的基本面上來考慮。
你可以試試下面的方法：
杜邦財務分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一種財務比率分解的方法，能有效反映影響企業獲利能力的各指標間的相互聯系，對企業的財務狀況和經營成果做出合理的分析。
關鍵詞：杜邦分析法；獲利能力；財務狀況
獲利能力是企業的一項重要的財務指標，對所有者、債權人、投資者及政府來說，分析評價企業的獲利能力對其決策都是至關重要的，獲利能力分析也是財務管理人員所進行的企業財務分析的重要組成部分。
傳統的評價企業獲利能力的比率主要有：資產報酬率，邊際利潤率（或凈利潤率），所有者權益報酬率等；對股份制企業還有每股利潤，市盈率，股利發放率，股利報酬率等。這些單個指標分別用來衡量影響和決定企業獲利能力的不同因素，包括銷售業績，資產管理水平，成本控制水平等。
這些指標從某一特定的角度對企業的財務狀況以及經營成果進行分析，它們都不足以全面地評價企業的總體財務狀況以及經營成果。為了彌補這一不足，就必須有一種方法，它能夠進行相互關聯的分析，將有關的指標和報表結合起來，採用適當的標准進行綜合性的分析評價，既全面體現企業整體財務狀況，又指出指標與指標之間和指標與報表之間的內在聯系，杜邦分析法就是其中的一種。
杜邦財務分析體系（TheDuPontSystem）是一種比較實用的財務比率分析體系。這種分析方法首先由美國杜邦公司的經理創造出來，故稱之為杜邦財務分析體系。這種財務分析方法從評價企業績效最具綜合性和代表性的指標-權益凈利率出發，層層分解至企業最基本生產要素的使用，成本與費用的構成和企業風險，從而滿足通過財務分析進行績效評價的需要，在經營目標發生異動時經營者能及時查明原因並加以修正，同時為投資者、債權人及政府評價企業提供依據。
一、杜邦分析法和杜邦分析圖
杜邦模型最顯著的特點是將若干個用以評價企業經營效率和財務狀況的比率按其內在聯系有機地結合起來，形成一個完整的指標體系，並最終通過權益收益率來綜合反映。採用這一方法，可使財務比率分析的層次更清晰、條理更突出，為報表分析者全面仔細地了解企業的經營和盈利狀況提供方便。
杜邦分析法有助於企業管理層更加清晰地看到權益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤率與總資產周轉率、債務比率之間的相互關聯關系，給管理層提供了一張明晰的考察公司資產管理效率和是否最大化股東投資回報的路線圖。
杜邦分析法利用各個主要財務比率之間的內在聯系，建立財務比率分析的綜合模型，來綜合地分析和評價企業財務狀況和經營業績的方法。採用杜邦分析圖將有關分析指標按內在聯系加以排列，從而直觀地反映出企業的財務狀況和經營成果的總體面貌。
杜邦財務分析體系如圖所示：

二、對杜邦圖的分析
1.圖中各財務指標之間的關系：
可以看出杜邦分析法實際上從兩個角度來分析財務，一是進行了內部管理因素分析，二是進行了資本結構和風險分析。
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
權益乘數＝1÷（1－資產負債率）
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
總資產周轉率＝銷售收入÷總資產
資產負債率＝負債總額÷總資產
2.杜邦分析圖提供了下列主要的財務指標關系的信息：
（1）權益凈利率是一個綜合性最強的財務比率，是杜邦分析系統的核心。它反映所有者投入資本的獲利能力，同時反映企業籌資、投資、資產運營等活動的效率，它的高低取決於總資產利潤率和權益總資產率的水平。決定權益凈利率高低的因素有三個方面--權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率。權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率三個比率分別反映了企業的負債比率、盈利能力比率和資產管理比率。
（2）權益乘數主要受資產負債率影響。負債比率越大，權益乘數越高，說明企業有較高的負債程度，給企業帶來較多地杠桿利益，同時也給企業帶來了較多地風險。資產凈利率是一個綜合性的指標，同時受到銷售凈利率和資產周轉率的影響。
（3）資產凈利率也是一個重要的財務比率，綜合性也較強。它是銷售凈利率和總資產周轉率的乘積，因此，要進一步從銷售成果和資產營運兩方面來分析。
銷售凈利率反映了企業利潤總額與銷售收入的關系，從這個意義上看提高銷售凈利率是提高企業盈利能力的關鍵所在。要想提高銷售凈利率：一是要擴大銷售收入；二是降低成本費用。而降低各項成本費用開支是企業財務管理的一項重要內容。通過各項成本費用開支的列示，有利於企業進行成本費用的結構分析，加強成本控制，以便為尋求降低成本費用的途徑提供依據。
企業資產的營運能力，既關繫到企業的獲利能力，又關繫到企業的償債能力。一般而言，流動資產直接體現企業的償債能力和變現能力；非流動資產體現企業的經營規模和發展潛力。兩者之間應有一個合理的結構比率，如果企業持有的現金超過業務需要，就可能影響企業的獲利能力；如果企業佔用過多的存貨和應收賬款，則既要影響獲利能力，又要影響償債能力。為此，就要進一步分析各項資產的佔用數額和周轉速度。對流動資產應重點分析存貨是否有積壓現象、貨幣資金是否閑置、應收賬款中分析客戶的付款能力和有無壞賬的可能；對非流動資產應重點分析企業固定資產是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作實例分析
杜邦財務分析法可以解釋指標變動的原因和變動趨勢，以及為採取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽車（600166）為例，說明杜邦分析法的運用。
福田汽車的基本財務數據如下表：

（一）對權益凈利率的分析
權益凈利率指標是衡量企業利用資產獲取利潤能力的指標。權益凈利率充分考慮了籌資方式對企業獲利能力的影響，因此它所反映的獲利能力是企業經營能力、財務決策和籌資方式等多種因素綜合作用的結果。
該公司的權益凈利率在2001年至2002年間出現了一定程度的好轉，分別從2001年的0.097增加至2002年的0.112.企業的投資者在很大程度上依據這個指標來判斷是否投資或是否轉讓股份，考察經營者業績和決定股利分配政策。這些指標對公司的管理者也至關重要。
公司經理們為改善財務決策而進行財務分析，他們可以將權益凈利率分解為權益乘數和資產凈利率，以找到問題產生的原因。
表三：權益凈利率分析表

福田汽車權益凈利率=權益乘數×資產凈利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通過分解可以明顯地看出，該公司權益凈利率的變動在於資本結構（權益乘數）變動和資產利用效果（資產凈利率）變動兩方面共同作用的結果。而該公司的資產凈利率太低，顯示出很差的資產利用效果。
（二）分解分析過程：
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
經過分解表明，權益凈利率的改變是由於資本結構的改變（權益乘數下降），同時資產利用和成本控制出現變動（資產凈利率也有改變）。那麼，我們繼續對資產凈利率進行分解：
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通過分解可以看出2002年的總資產周轉率有所提高，說明資產的利用得到了比較好的控制，顯示出比前一年較好的效果，表明該公司利用其總資產產生銷售收入的效率在增加。總資產周轉率提高的同時銷售凈利率的減少阻礙了資產凈利率的增加，我們接著對銷售凈利率進行分解：
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
該公司2002年大幅度提高了銷售收入，但是凈利潤的提高幅度卻很小，分析其原因是成本費用增多，從表一可知：全部成本從2001年403967.43萬元增加到2002年736747.24萬元，與銷售收入的增加幅度大致相當。下面是對全部成本進行的分解：
全部成本＝製造成本＋銷售費用＋管理費用＋財務費用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通過分解可以看出杜邦分析法有效的解釋了指標變動的原因和趨勢，為採取應對措施指明了方向。
在本例中，導致權益利潤率小的主原因是全部成本過大。也正是因為全部成本的大幅度提高導致了凈利潤提高幅度不大，而銷售收入大幅度增加，就引起了銷售凈利率的減少，顯示出該公司銷售盈利能力的降低。資產凈利率的提高當歸功於總資產周轉率的提高，銷售凈利率的減少卻起到了阻礙的作用。
由表4可知，福田汽車下降的權益乘數，說明他們的資本結構在2001至2002年發生了變動2002年的權益乘數較2001年有所減小。權益乘數越小，企業負債程度越低，償還債務能力越強，財務風險程度越低。這個指標同時也反映了財務杠桿對利潤水平的影響。財務杠桿具有正反兩方面的作用。在收益較好的年度，它可以使股東獲得的潛在報酬增加，但股東要承擔因負債增加而引起的風險；在收益不好的年度，則可能使股東潛在的報酬下降。該公司的權益乘數一直處於2～5之間，也即負債率在50％～80％之間，屬於激進戰略型企業。管理者應該准確把握公司所處的環境，准確預測利潤，合理控制負債帶來的風險。
因此，對於福田汽車，當前最為重要的就是要努力減少各項成本，在控製成本上下力氣。同時要保持自己高的總資產周轉率。這樣，可以使銷售利潤率得到提高，進而使資產凈利率有大的提高。
四、結論
綜上所述，杜邦分析法以權益凈利率為主線，將企業在某一時期的銷售成果以及資產營運狀況全面聯系在一起，層層分解，逐步深入，構成一個完整的分析體系。它能較好的幫助管理者發現企業財務和經營管理中存在的問題，能夠為改善企業經營管理提供十分有價值的信息，因而得到普遍的認同並在實際工作中得到廣泛的應用。
但是杜邦分析法畢竟是財務分析方法的一種，作為一種綜合分析方法，並不排斥其他財務分析方法。相反與其他分析方法結合，不僅可以彌補自身的缺陷和不足，而且也彌補了其他方法的缺點，使得分析結果更完整、更科學。比如以杜邦分析為基礎，結合專項分析，進行一些後續分析對有關問題作更深更細致分析了解；也可結合比較分析法和趨勢分析法，將不同時期的杜邦分析結果進行對比趨勢化，從而形成動態分析，找出財務變化的規律，為預測、決策提供依據；或者與一些企業財務風險分析方法結合，進行必要的風險分析，也為管理者提供依據，所以這種結合，實質也是杜邦分析自身發展的需要。分析者在應用時，應注意這一點。

❼ 股票估值模型dcf估值，ddm估值，apv估值 怎麼使用

1.股票估值方法分為股票相對估值和股票絕對估值兩種：相對估值是使用市盈率、市凈率、市售率、市現率等價格指標與其他多隻股票(對比系)進行對比，如果低於對比系相應的指標值的平均值，股票價格被低估，股價將很有希望上漲，使得指標回歸對比系的平均值。相對估值包括PE、PB、PEG、EV/EBITDA等估值法。通常的做法是對比，一個是和該公司歷史數據進行對比；二是和國內同行業企業的數據進行對比，確定它的位置；三是和國際上的(特別是香港和美國)同行業重點企業數據進行對比。絕對估值是通過對上市公司歷史及當前的基本面的分析和對未來反映公司經營狀況的財務數據的預測獲得上市公司股票的內在價值。絕對估值的方法：一是現金流貼現定價模型；二是B-S期權定價模型(主要應用於期權定價、權證定價等)。現金流貼現定價模型目前使用最多的是DDM和DCF，而DCF估值模型中，最廣泛應用的就是FCFE股權自由現金流模型。絕對估值的作用：股票的價格總是圍繞著股票的內在價值上下波動，發現價格被低估的股票，在股票的價格遠遠低於內在價值的時候買入股票，而在股票的價格回歸到內在價值甚至高於內在價值的時候賣出以獲利。2.除絕對估值和相對估值兩種股票估值方法外，還有一種聯合估值方法，所謂聯合估值是結合絕對估值和相對估值，尋找同時股價和相對指標都被低估的股票，這種股票的價格最有希望上漲。

❽ 影響股市的重要經濟數據有哪些

我之前也是用軟體採集了股市數據，然後直接進行的數據分析，我是跟前嗅合作的，我覺得很強大，推薦給你，給你參考一下他們公司給我的分析報告都包含那幾方面。
1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
他們公司從這些方面給我分析了全網的股市數據，非常詳細，你也可以聯系看看。希望對你有幫助。

❾ 股票價值評估的模型有哪些分別適用於哪些情況,在實際操作中需要注意什麼問題

股票價值評估分以下幾種模型：

1.DDM模型（Dividend discount model /股利折現模型)
2.DCF /Discount Cash Flow /折現現金流模型）
（1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股權自由現金流模型)模型
（2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由現金流模型）
DDM模型
V代表普通股的內在價值， Dt為普通股第t期支付的股息或紅利，r為貼現率
對股息增長率的不同假定，股息貼現模型可以分為
：零增長模型、不變增長模型（高頓增長模型）、二階段股利增長模型（H模型）、三階段股利增長模型和多元增長模型等形式。
最為基礎的模型；紅利折現是內在價值最嚴格的定義； DCF法大量借鑒了DDM的一些邏輯和計算方法（基於同樣的假設/相同的限制）。
1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折現模型股利折現模型)
DDM模型
2. DDM DDM模型的適用分紅多且穩定的公司，非周期性行業；
3. DDM DDM模型的不適用分紅很少或者不穩定公司，周期性行業；
DDM模型在大陸基本不適用；
大陸股市的行業結構及上市公司資金飢渴決定，分紅比例不高，分紅的比例與數量不具有穩定性，難以對股利增長率做出預測。
DCF 模型
2.DCF /Discount Cash Flow /折現現金流模型） DCF估值法為最嚴謹的對企業和股票估值的方法，原則上該模型適用於任何類型的公司。
自由現金流替代股利，更科學、不易受人為影響。
當全部股權自由現金流用於股息支付時， FCFE模型與DDM模型並無區別；但總體而言，股息不等同於股權自由現金流，時高時低，原因有四：
穩定性要求（不確定未來是否有能力支付高股息）；
未來投資的需要（預計未來資本支出/融資的不便與昂貴）；
稅收因素（累進制的個人所得稅較高時）；
信號特徵（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡）
DCF模型的優缺點
優點：比其他常用的建議評價模型涵蓋更完整的評價模型，框架最嚴謹但相對較復雜的評價模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考慮公司發展的長期性。較為詳細，預測時間較長，而且考慮較多的變數，如獲利成長、資金成本等，能夠提供適當思考的模型。
缺點：需要耗費較長的時間，須對公司的營運情形與產業特性有深入的了解。考量公司的未來獲利、成長與風險的完整評價模型，但是其數據估算具有高度的主觀性與不確定性。復雜的模型，可能因數據估算不易而無法採用，即使勉強進行估算，錯誤的數據套入完美的模型中，也無法得到正確的結果。小變化在輸入上可能導致大變化在公司的價值上。該模型的准確性受輸入值的影響很大（可作敏感性分析補救）。

❿ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。