数据模型预测股票

❶ 用大数据炒股，靠谱吗

因为最近在考察几个量化交易平台，或许正好能够回答你的这个问题。
在国外现在量化交易已经非常非常的普及，但是据说在国内只有不到5%，似乎是国内散户太多的原因。
而量化交易就是能够通过模型预测未来一段时间的走势，从而不断去调整，购买较大胜率的股票、期货或者大宗商品。
某种程度上来说，这些大数据预测相对于国内的赌徒心理还是有更高的成功率的。

当然，也不能太迷信数据，数据是死的，而人性莫测。在国内，即使你个股再好，还是看出现跑不赢大盘的局面，而且有时候还得考虑人的情绪、政策等等。不过，如果能够坚持，大数据还是相对靠谱的。观点仅供参考，投资需谨慎。

❷ 股票估值有哪些经典的模型，要具体过程 谢谢

买错股票和买错价位的股票都让人很伤心，就算再好的公司股票价格都有被高估时候。买到低估的价格不仅能拿到分红外，能够获取到股票的差价，但是买进了高估的则只能非常无奈当“股东”。巴菲特买股票也经常去估算一家公司股票的价值，避免买贵了。说了挺多，公司股票的价值是怎样过估算的呢？接着我就罗列几个重点来和大家讨论一下。正式开始前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、估值是什么
估值意思就是估算一家公司股票价值大概是多少，正如商人在进货的时候须要计算货物本金，才可以算出到底该卖多少钱，卖多久才能回本。这跟买股票一样，用市面上的价格去买这支股票，得多长时间才能真的做到回本赚钱等等。不过股市里的股票是非常繁杂的，堪比大型超市的东西，根本不知道哪个是便宜的，哪个是好的。但想估算以目前的价格它们是否值得购买、可不可以带来收益也是有途径的。
二、怎么给公司做估值
需要参照很多数据才能判断估值，在这里为大家说明三个较为重要的指标：
1、市盈率
公式：市盈率 = 每股价格 / 每股收益 ，在具体分析的时候请参考一下公司所在行业的平均市盈率。
2、PEG
公式：PEG =PE/(净利润增长率*100)，当PEG在1以下或更低时，也就意味着当前股价正常或被低估，倘若大于1则被高估。
3、市净率
公式：市净率 = 每股市价 / 每股净资产，这种估值方式适合大型或者比较稳定的公司。通常来说市净率越低，投资价值也就会越高。但是，万一市净率跌破1时，说明该公司股价已经跌破净资产，投资者应该对这个十分当心。
我们举个实际的例子来说：福耀玻璃
大家都知道，目前福耀玻璃是汽车玻璃行业巨大的龙头公司，各大汽车品牌都会使用它家所生产的玻璃。目前来说，会对它的收益造成最大影响还得是汽车行业，总的来说还算稳定。那么，就以刚刚说的三个标准去来判断这家公司究竟如何！
①市盈率：目前它的股价为47.6元，预测2021年全年每股收益为1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=约30.24。在20~30为正常，显而易见，目前股票价格不低，可是最好的评判方式是还要看其公司的规模和覆盖率。


②PEG：从盘口信息可以看到福耀玻璃的PE为34.75，再根据公司研报获取到净利润收益率83.5%，可以得到PEG=34.5/（83.5%*100）=约0.41


③市净率：首先打开炒股软件按F10获取每股净资产，结合股价可以得到市净率= 47.6 / 8.9865 =约5.29

三、估值高低的评判要基于多方面
不太明智的选择，是只套公式计算！炒股等同于说炒公司的未来收益，就算公司当今被高估，但不代表以后不会有爆发式的增长，这也是基金经理们比较喜欢白马股的原因。其次，上市公司所处的行业成长空间和市值成长空间也起着重要的作用。如果按上方的方法进行评价，许多大银行都会被严重看低，不过，为啥股价都没办法上涨？最主要是因为它们的成长和市值空间已经接近饱和。更多行业优质分析报告，可以点击下方链接获取：最新行业研报免费分享，除掉行业还有以下几个方面，想进一步了解的可以瞧一瞧：1、最起码要分析市场的占有率和竞争率；2、了解未来长期规划，公司发展前途怎么样。这是我的一些心得体会，希望对大家有益，谢谢！如果实在没有时间研究得这么深入，可以直接点击这个链接，输入你看中的股票获取诊股报告！【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-09-25，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

❸ 用数学工具预测股票涨跌靠谱么

说股票是一种“商品”也不为过，所以它价格的多少由内在价值（标的公司价值）所决定，而且波动在价值上下。
股票的价格波动也和普通商品一样，会被市场上它的供求关系所影响。
和猪肉有一样，当需求的猪肉量大幅度增长，供给过少，需求过多，价格就会上升；当卖猪肉的多了，猪肉供大于求，那么猪肉就只能够降价销售。
反映到股票上就是：10元/股的价格，50个人卖出，但市场上有100个买，那另外50个买不到的人就会以11元的价格买入，股价就会因此得到提高，反之就会导致股价下降（由于篇幅问题，这里将交易进行简化了）。
平日里，双方的情绪好坏受多方面影响，进而影响到供求关系的稳定，其中可能产生较大影响的因素有3个，接下来我将给大家进行详细说明。
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一、是什么导致了股票的涨跌？
1、政策
国家政策对行业或产业的引领处于主导地位，比如说新能源，几年前我国开始对新能源进行开发，针对相关的企业、产业都展开了帮扶计划，比如补贴、减税等。
这就使得大量资金流入，挖掘相关行业板块或者上市公司，引发股票的涨跌。
2、基本面
看长期的趋势，市场的走势和基本面相同，基本面向好，市场整体就向好，比如说疫情下我国经济率先恢复，企业盈利也有所改善，股市也会出现回弹的情况。
3、行业景气度
这个比较关键，一般来说，股票的涨势基本与行业走势正向相关，反之，行业越不景气，这类公司的的股票价格变会普遍下降，比如上面说到的新能源。
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二、股票涨了就一定要买吗？
很多新手并不是了解股票很长时间，一看某支股票涨势大好，便毫不犹豫投资几万块，后来竟然一路下跌，被套的非常牢。其实股票的涨跌可以人为地在短期内进行操作，只要有人持有足够多的筹码，一般来说占据市场流通盘的40%，就可以完全控制股价。如果你现在是刚入门的股票新手，优先选择长期持有龙头股进行价值投资，避免短线投资被人割了韭菜。吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！

应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

❹ 如何对一支股票进行估值

买错股票和买错价位的股票一样让人很头疼，就算再好的公司股票价格都有被高估时候。买到低估的价格除了能到手分红外，可以拿到股票的差价，但是买进了高估的则只能非常无奈当“股东”。巴菲特买股票也经常去估算一家公司股票的价值，避免买贵了。说的有点多，那么，到底该怎样估算出公司股票的价值呢？接着我就罗列几个重点来具体说一说。正式开始主题之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！

一、估值是什么

估值意思就是估算一家公司股票价值大概是多少，正如商人在进货的时候须要计算货物本金，他们才能算出卖的价钱为多少，要卖多久才可以回本。其实我们买股票也是一样，用市面上的价格去买这支股票，多久才有办法回本赚钱等等。不过股票是种类繁多的，就像大型超市的东西一样，搞不清楚哪个便宜哪个好。但想估算它们的目前价格值不值得买、有没有收益也是有方法的。

二、怎么给公司做估值

需要参照很多数据才能判断估值，在这里为大家说说三个较为重要的指标：

1、市盈率

公式：市盈率 = 每股价格 / 每股收益 ，在具体分析的时候最好参照一下公司所在行业的平均市盈率。

2、PEG

公式：PEG =PE/(净利润增长率*100)，当PEG低于1或更低时，就表示当前股价正常或被低估，如果大于1则被高估。

3、市净率

公式：市净率 = 每股市价 / 每股净资产，这种估值方式对于大型或者比较稳定的公司来说都是比较适用的。一般市净率越低，投资价值也就会越高。但在市净率跌破1的情况下，就意味着该公司股价已经跌破净资产，投资者应该小心，不要被坑。

举个实际的例子：福耀玻璃

每个人都清楚地知道，福耀玻璃是目前在汽车玻璃行业的一家大型龙头企业，基本上它家生产的玻璃都会为各大汽车品牌所用。目前来说会影响它收益的就是汽车行业了，总的来说还算稳定。那么就从刚刚说的三个标准去估值这家公司究竟怎么样！

①市盈率：目前它的股价为47.6元，预测2021年全年每股收益为1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=约30.24。在20~30为正常，显而易见，目前股票价格不低，可是最好的评判方式是还要看其公司的规模和覆盖率。



三、估值高低的评判要基于多方面

一味套公式计算显然是不太正确的选择！炒股其实就是炒公司的未来收益，即便公司眼下被高估，但现在并不代表以后不会有爆发式的增长，这也是基金经理们被白马股吸引的缘故。然后，上市公司所处的行业成长空间和市值成长空间也不容忽视。许多银行如果按上面的方法测算，绝对会被错估和小看，不过，为啥股价都没办法上涨？最重要原因是它们的成长和市值空间几乎快饱和了。更多行业优质分析报告，可以点击下方链接获取：最新行业研报免费分享，除了行业还有以下几点供大家参考：1、最起码要分析市场的占有率和竞争率；2、掌握未来的战略计划，公司发展前途怎么样。以上就是我近段时间的找到的一些窍门，希望对大家有帮助，谢谢！如果实在没有时间研究得这么深入，可以直接点击这个链接，输入你看中的股票获取诊股报告！【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-08-24，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

❺ 如何用eviews进行GARCH模型测股票波动性，要具体步骤

Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。
一般的GARCH模型可以表示为：
Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴
h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵
其中ht为条件方差，at为独立同分布的随机变量，ht与at互相独立，at为标准正态分布。⑴式称为条件均值方程；⑵式称为条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征，也可假设 服从其他分布，如Bollerslev （1987）假设收益率服从广义t-分布，Nelson（1991）提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外，许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时，股价下跌，收益率的条件方差扩大，导致股价和收益率的波动性更大；反之，股价上升时，波动性减小。股价下跌导致公司的股票价值下降，如果假设公司债务不变，则公司的财务杠杆上升，持有股票的风险提高。因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于GARCH模型中，正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的，因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。

❻ 一支简单的股票价格预测的数学模型!!!!

对于股票价格只能是在理论上，换句话说是在你自己的期望预期。
而对于股票价格预测一般是从他的基本面上来考虑。
你可以试试下面的方法：
杜邦财务分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一种财务比率分解的方法，能有效反映影响企业获利能力的各指标间的相互联系，对企业的财务状况和经营成果做出合理的分析。
关键词：杜邦分析法；获利能力；财务状况
获利能力是企业的一项重要的财务指标，对所有者、债权人、投资者及政府来说，分析评价企业的获利能力对其决策都是至关重要的，获利能力分析也是财务管理人员所进行的企业财务分析的重要组成部分。
传统的评价企业获利能力的比率主要有：资产报酬率，边际利润率（或净利润率），所有者权益报酬率等；对股份制企业还有每股利润，市盈率，股利发放率，股利报酬率等。这些单个指标分别用来衡量影响和决定企业获利能力的不同因素，包括销售业绩，资产管理水平，成本控制水平等。
这些指标从某一特定的角度对企业的财务状况以及经营成果进行分析，它们都不足以全面地评价企业的总体财务状况以及经营成果。为了弥补这一不足，就必须有一种方法，它能够进行相互关联的分析，将有关的指标和报表结合起来，采用适当的标准进行综合性的分析评价，既全面体现企业整体财务状况，又指出指标与指标之间和指标与报表之间的内在联系，杜邦分析法就是其中的一种。
杜邦财务分析体系（TheDuPontSystem）是一种比较实用的财务比率分析体系。这种分析方法首先由美国杜邦公司的经理创造出来，故称之为杜邦财务分析体系。这种财务分析方法从评价企业绩效最具综合性和代表性的指标-权益净利率出发，层层分解至企业最基本生产要素的使用，成本与费用的构成和企业风险，从而满足通过财务分析进行绩效评价的需要，在经营目标发生异动时经营者能及时查明原因并加以修正，同时为投资者、债权人及政府评价企业提供依据。
一、杜邦分析法和杜邦分析图
杜邦模型最显着的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法，可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出，为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。
杜邦分析法有助于企业管理层更加清晰地看到权益资本收益率的决定因素，以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系，给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。
杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系，建立财务比率分析的综合模型，来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列，从而直观地反映出企业的财务状况和经营成果的总体面貌。
杜邦财务分析体系如图所示：

二、对杜邦图的分析
1.图中各财务指标之间的关系：
可以看出杜邦分析法实际上从两个角度来分析财务，一是进行了内部管理因素分析，二是进行了资本结构和风险分析。
权益净利率＝资产净利率×权益乘数
权益乘数＝1÷（1－资产负债率）
资产净利率＝销售净利率×总资产周转率
销售净利率＝净利润÷销售收入
总资产周转率＝销售收入÷总资产
资产负债率＝负债总额÷总资产
2.杜邦分析图提供了下列主要的财务指标关系的信息：
（1）权益净利率是一个综合性最强的财务比率，是杜邦分析系统的核心。它反映所有者投入资本的获利能力，同时反映企业筹资、投资、资产运营等活动的效率，它的高低取决于总资产利润率和权益总资产率的水平。决定权益净利率高低的因素有三个方面--权益乘数、销售净利率和总资产周转率。权益乘数、销售净利率和总资产周转率三个比率分别反映了企业的负债比率、盈利能力比率和资产管理比率。
（2）权益乘数主要受资产负债率影响。负债比率越大，权益乘数越高，说明企业有较高的负债程度，给企业带来较多地杠杆利益，同时也给企业带来了较多地风险。资产净利率是一个综合性的指标，同时受到销售净利率和资产周转率的影响。
（3）资产净利率也是一个重要的财务比率，综合性也较强。它是销售净利率和总资产周转率的乘积，因此，要进一步从销售成果和资产营运两方面来分析。
销售净利率反映了企业利润总额与销售收入的关系，从这个意义上看提高销售净利率是提高企业盈利能力的关键所在。要想提高销售净利率：一是要扩大销售收入；二是降低成本费用。而降低各项成本费用开支是企业财务管理的一项重要内容。通过各项成本费用开支的列示，有利于企业进行成本费用的结构分析，加强成本控制，以便为寻求降低成本费用的途径提供依据。
企业资产的营运能力，既关系到企业的获利能力，又关系到企业的偿债能力。一般而言，流动资产直接体现企业的偿债能力和变现能力；非流动资产体现企业的经营规模和发展潜力。两者之间应有一个合理的结构比率，如果企业持有的现金超过业务需要，就可能影响企业的获利能力；如果企业占用过多的存货和应收账款，则既要影响获利能力，又要影响偿债能力。为此，就要进一步分析各项资产的占用数额和周转速度。对流动资产应重点分析存货是否有积压现象、货币资金是否闲置、应收账款中分析客户的付款能力和有无坏账的可能；对非流动资产应重点分析企业固定资产是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作实例分析
杜邦财务分析法可以解释指标变动的原因和变动趋势，以及为采取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽车（600166）为例，说明杜邦分析法的运用。
福田汽车的基本财务数据如下表：

（一）对权益净利率的分析
权益净利率指标是衡量企业利用资产获取利润能力的指标。权益净利率充分考虑了筹资方式对企业获利能力的影响，因此它所反映的获利能力是企业经营能力、财务决策和筹资方式等多种因素综合作用的结果。
该公司的权益净利率在2001年至2002年间出现了一定程度的好转，分别从2001年的0.097增加至2002年的0.112.企业的投资者在很大程度上依据这个指标来判断是否投资或是否转让股份，考察经营者业绩和决定股利分配政策。这些指标对公司的管理者也至关重要。
公司经理们为改善财务决策而进行财务分析，他们可以将权益净利率分解为权益乘数和资产净利率，以找到问题产生的原因。
表三：权益净利率分析表

福田汽车权益净利率=权益乘数×资产净利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通过分解可以明显地看出，该公司权益净利率的变动在于资本结构（权益乘数）变动和资产利用效果（资产净利率）变动两方面共同作用的结果。而该公司的资产净利率太低，显示出很差的资产利用效果。
（二）分解分析过程：
权益净利率＝资产净利率×权益乘数
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
经过分解表明，权益净利率的改变是由于资本结构的改变（权益乘数下降），同时资产利用和成本控制出现变动（资产净利率也有改变）。那么，我们继续对资产净利率进行分解：
资产净利率＝销售净利率×总资产周转率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通过分解可以看出2002年的总资产周转率有所提高，说明资产的利用得到了比较好的控制，显示出比前一年较好的效果，表明该公司利用其总资产产生销售收入的效率在增加。总资产周转率提高的同时销售净利率的减少阻碍了资产净利率的增加，我们接着对销售净利率进行分解：
销售净利率＝净利润÷销售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
该公司2002年大幅度提高了销售收入，但是净利润的提高幅度却很小，分析其原因是成本费用增多，从表一可知：全部成本从2001年403967.43万元增加到2002年736747.24万元，与销售收入的增加幅度大致相当。下面是对全部成本进行的分解：
全部成本＝制造成本＋销售费用＋管理费用＋财务费用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通过分解可以看出杜邦分析法有效的解释了指标变动的原因和趋势，为采取应对措施指明了方向。
在本例中，导致权益利润率小的主原因是全部成本过大。也正是因为全部成本的大幅度提高导致了净利润提高幅度不大，而销售收入大幅度增加，就引起了销售净利率的减少，显示出该公司销售盈利能力的降低。资产净利率的提高当归功于总资产周转率的提高，销售净利率的减少却起到了阻碍的作用。
由表4可知，福田汽车下降的权益乘数，说明他们的资本结构在2001至2002年发生了变动2002年的权益乘数较2001年有所减小。权益乘数越小，企业负债程度越低，偿还债务能力越强，财务风险程度越低。这个指标同时也反映了财务杠杆对利润水平的影响。财务杠杆具有正反两方面的作用。在收益较好的年度，它可以使股东获得的潜在报酬增加，但股东要承担因负债增加而引起的风险；在收益不好的年度，则可能使股东潜在的报酬下降。该公司的权益乘数一直处于2～5之间，也即负债率在50％～80％之间，属于激进战略型企业。管理者应该准确把握公司所处的环境，准确预测利润，合理控制负债带来的风险。
因此，对于福田汽车，当前最为重要的就是要努力减少各项成本，在控制成本上下力气。同时要保持自己高的总资产周转率。这样，可以使销售利润率得到提高，进而使资产净利率有大的提高。
四、结论
综上所述，杜邦分析法以权益净利率为主线，将企业在某一时期的销售成果以及资产营运状况全面联系在一起，层层分解，逐步深入，构成一个完整的分析体系。它能较好的帮助管理者发现企业财务和经营管理中存在的问题，能够为改善企业经营管理提供十分有价值的信息，因而得到普遍的认同并在实际工作中得到广泛的应用。
但是杜邦分析法毕竟是财务分析方法的一种，作为一种综合分析方法，并不排斥其他财务分析方法。相反与其他分析方法结合，不仅可以弥补自身的缺陷和不足，而且也弥补了其他方法的缺点，使得分析结果更完整、更科学。比如以杜邦分析为基础，结合专项分析，进行一些后续分析对有关问题作更深更细致分析了解；也可结合比较分析法和趋势分析法，将不同时期的杜邦分析结果进行对比趋势化，从而形成动态分析，找出财务变化的规律，为预测、决策提供依据；或者与一些企业财务风险分析方法结合，进行必要的风险分析，也为管理者提供依据，所以这种结合，实质也是杜邦分析自身发展的需要。分析者在应用时，应注意这一点。

❼ 股票估值模型dcf估值，ddm估值，apv估值 怎么使用

1.股票估值方法分为股票相对估值和股票绝对估值两种：相对估值是使用市盈率、市净率、市售率、市现率等价格指标与其他多只股票(对比系)进行对比，如果低于对比系相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将很有希望上涨，使得指标回归对比系的平均值。相对估值包括PE、PB、PEG、EV/EBITDA等估值法。通常的做法是对比，一个是和该公司历史数据进行对比；二是和国内同行业企业的数据进行对比，确定它的位置；三是和国际上的(特别是香港和美国)同行业重点企业数据进行对比。绝对估值是通过对上市公司历史及当前的基本面的分析和对未来反映公司经营状况的财务数据的预测获得上市公司股票的内在价值。绝对估值的方法：一是现金流贴现定价模型；二是B-S期权定价模型(主要应用于期权定价、权证定价等)。现金流贴现定价模型目前使用最多的是DDM和DCF，而DCF估值模型中，最广泛应用的就是FCFE股权自由现金流模型。绝对估值的作用：股票的价格总是围绕着股票的内在价值上下波动，发现价格被低估的股票，在股票的价格远远低于内在价值的时候买入股票，而在股票的价格回归到内在价值甚至高于内在价值的时候卖出以获利。2.除绝对估值和相对估值两种股票估值方法外，还有一种联合估值方法，所谓联合估值是结合绝对估值和相对估值，寻找同时股价和相对指标都被低估的股票，这种股票的价格最有希望上涨。

❽ 影响股市的重要经济数据有哪些

我之前也是用软件采集了股市数据，然后直接进行的数据分析，我是跟前嗅合作的，我觉得很强大，推荐给你，给你参考一下他们公司给我的分析报告都包含那几方面。
1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。
他们公司从这些方面给我分析了全网的股市数据，非常详细，你也可以联系看看。希望对你有帮助。

❾ 股票价值评估的模型有哪些分别适用于哪些情况,在实际操作中需要注意什么问题

股票价值评估分以下几种模型：

1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型)
2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）
（1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型
（2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）
DDM模型
V代表普通股的内在价值， Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率
对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为
：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。
最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义； DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。
1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型)
DDM模型
2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业；
3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业；
DDM模型在大陆基本不适用；
大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。
DCF 模型
2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。
自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。
当全部股权自由现金流用于股息支付时， FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四：
稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）；
未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）；
税收因素（累进制的个人所得税较高时）；
信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡）
DCF模型的优缺点
优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。
缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。

❿ 基于微信大数据的股票预测研究

基于微信大数据的股票预测研究
大数据是近些年来的热门话题，无论国际上还是国内，影响很大。经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。而全球经济目前生成了史无前例的大量数据，如果把每天产生的大量数据比作神话时期的大洪水是完全正确的，这个数据洪流是我们前所未见的，他是全新的、强大的、当然，也是让人恐慌但又极端刺激的。
而我所分享的话题，正是在互联网环境下，如何利用大数据技术，进行股票预测的研究。–今天，我想分享我认为有意义的四点。
1.大数据下的商业预测
根据大数据，我们可以有效地进行故障、人流、流量、用电量、股票市场、疾病预防、交通、食物配送、产业供需等方面的预测。而本文我们所关心的内容是股票市场的预测。
大数据的核心是预测，预测依赖于对数据的分析。那么分析的方法是否是基于随机采样的结果而设计的，这样的分析方法是否会有误差？
从传统认识上，由于资源和科技的局限，如人和计算资源受限、从计算机处理能力来讲无法处理全部数据来获取人们所关注的结果。因此随机采样应运而生，通过所选取的个体来代表全体，如使用随机抽取的方式来使得推论结果更科学。但既然提到了大数据，它是资源发展到一定程度、以及技术发展到一定阶段产生的一个新的认识。如同电力的出现，使人类进入了一个快速发展阶段，大数据也一样，它的含义是全体样本，从整体样本来做推论。在本文大数据的含义是所有股票在整个社交网络上的流动信息，从数据源上讲，本文没有采用所有社交网络上的数据，只分析了微信这个最具代表性的社交媒体作为信息源。
互动数据能反映用户情绪，搜索数据能反映用户的关注点和意图，在股市预测时这两种数据哪种更具有参考价值？
我认为都有价值，互动数据反映了用户对某一特定股票的喜好和厌恶，可以简单描述为对该股票的操作是继续持有还是卖出；而搜索数据则代表用户在收集该股票信息的过程，它是关注度的概念，某只股票搜索度高则意味着消息的影响力大。互动代表着方向，搜索代表着振幅。
我们知道这两种数据得出的结论会有差异，您是如何平衡这两种数据反映的情况来进行预测的？
正如上一个问题里提到的，如果是股票推荐，买进卖出等原则问题，则应该考虑互动数据，但如果已经买到手了，搜索数据可以提供一个幅度的概念，类似债券评级A级、AA级、AAA级等，供投资者参考，因为不同投资者对风险的承受度是不同的。
将股票和市场的消息整理成140字的短消息发布，是否意味着主要发布渠道是微博？现在微信公众号很火，有没有考虑通过这个渠道也发布消息？
事实上，信息传播的方式很多，微信作为新媒体当然影响力不容小觑，但目前技术投入最小的还是邮件、短信等方式，未来会考虑使用公众号来推送股票和市场消息。
如果在未来通过微信公众号推送消息，那么推送的消息会不会作为数据来源被再次采集？这会有多大的影响？
会被采集，但互联网上的每日关于个股的信息数量会达到很大，该推送会增加推荐股票1点权重，每只股票的权重成百上千，因此影响极小。
数据来源是微信公众号，除了准确性的考虑之外，是否还考虑过这样收集数据会较少触犯个人隐私？
从法律角度来看，搜索微信或其他个人聊天记录，是侵犯个人隐私权的，因此如果腾讯开放了这样的接口，每个公民都可以对这样的行为进行投诉、抗议、甚至进行法律起诉直至其改正过错、赔偿损失的。
这样是否意味着即使存在违法的行为，其结果也是由腾讯来承担，而我们作为数据的使用方不需要承担任何法律责任？
在整个社会，我们作为系统技术提供方，应恪守大数据的伦理道德，遵守国家法律，如侵犯个人隐私，系统不会采集，谷歌有一句座右铭“谷歌不作恶”，本文提到的系统也一样。
2.基于大数据进行股票推荐实验
股票的及时度反应了微信文章所发布的时效性，及时度越高，数据价值就越大。
股票的热度反应了当前某只股票被关注的频度，关注频度越大，上涨的可能性越高。

数据的完整性：我们采用循环的方式对所有深沪两地发行约2236只股票（创业版除外）在微信搜索网站上的搜索结果进行保存。
数据的一致性：文件格式由负责保存数据文件的程序决定，单一的流程保障了文件的一致性。
数据的准确性：由于所分析的订阅号文章的是由微信公共平台的公众号所提供，在一定程度上杜绝了虚假消息对于预测系统的破坏。
数据的及时性：考虑到磁盘读写以及采集程序所处的网络带宽，以及搜索引擎对于采集程序的屏蔽，程序中采集两条信息之间间隔了5秒，因此理论上11180秒（3.1个小时）可收集完当日推荐所需要的数据。对于每个交易日，在9点-9点30分之间采集所有数据，需要7台以上的设备可达到最佳效果。本次试验受限于试验设备，在一台设备上，交易日每天早六时开始进行数据采集，也满足及时性要求。
数据分析：查看三个高优先级的股票，该股票当日的开盘价与收盘价，再与当日（2015-4-8）上证综指进行比较，可得在收益上该算法是优于上证综指为样本的整体股票的股价差收益的。
实验结论：按照上述方式，系统每天推荐出当日股票，在开盘时进行买进，在第二个交易日进行卖出。经过一个月21个交易日（2015-3-1至2015-3-31），系统的收益为20%/月。通过微信搜索公众号来预测市场走势和投资情绪呈现出正相关性，因此可以作为股票甄选的因子。
3.股票预测的大数据发展趋势
网络数据分成三种：
一是浏览数据，主要用于电商领域的消费者行为分析，浏览数据反映了用户每一步的访问脚步，进一步刻画出用户的访问路径，分析不同页面的跳转概率等。
二是搜索数据，主要指搜索引擎记录的关键词被搜索频次的时间序列数据，能反映数亿用户的兴趣、关注点、意图。
三是互动数据，主要是微博、微信、社交网站的数据，反映用户的倾向性和情绪因素。
2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特?席勒的观点被无数采访对象引述。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
对于搜索数据：互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域，其原理是：股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应；与此同时，投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象，我们要做到是：找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标，综合众多投资者的先行搜索指标，对未来的股票交易做出预判。
如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。并且在处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等，这类信息通常是电脑和模型难以消化的。采用了语义分析法，可以将互动数据里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议，通过分析互动数据的数据文本，作为股市投资的信号。
4.正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。
大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面，我们面临着一个僵局，比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去，现在则意味着能够预测未来。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本职，而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用他们才能得益。
我相信，利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算，可以对所有股票进行大数据遴选，从而给出投资建议。我认为，我们的肉身刚刚步入大数据时代，但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中，率先用理性击碎固有思维的人，也将率先获得大数据带来的益处。