股票時間測算模型

① 股票估價中的H模型是如何推導的

1. 推導：若股息增長率保持恆定為gn，股票的內在價值可通過公式D0(1+gn)/(y-gn)計算。然而，在最初2H期間，股息的平均增長率實際上為(ga+gn)/2，這超出了恆定增長率的假設。股息增長率的超額部分為(ga-gn)/2，此部分持續時間越長，對股票價格的影響越大，且與影響程度成正比。因此，股票的內在價值應為D0/(y-gn)乘以[(1+gn)+H*(ga-gn)]。
2. 股票估價是通過使用特定技術指標和數學模型來預測股票未來一段時間的相對價格，即預期股價。
3. 估價方法：第一種是基於市盈率估值，如鋼鐵業通常在發達國家的股市中享有8-13倍的市盈率。因此，一個一般鋼鐵企業的估值可通過業績乘以行業平均市盈率得出。第二種是根據市凈率估值，如一個資源類企業的每股凈資產為4元，那麼可參考該行業的一般市凈率來估算企業價值，這種方法適用於製造業這類主要依賴生產資料生產的企業，但對於IT業等則不適用。
4. 估價模型：基本模型公式為股票價值=預期股利/（必要收益率-增長率），其中R是必要收益率，Dt是第t期的預計股利，n是預計的持有期數。
5. 零增長股票估價模型適用於股息增長率恆定為零的情況，公式為股票價值=D/Rs，例如某公司股票若預計每年每股股利為1.8元，市場利率為10%，則內在價值為18元。若購買價格為16元，則投資該股票是可行的。
6. 不變增長模型假設股利以固定比率增長，公式為股票價值=D0[(1+g)/(rs-g)]，其中g是股利增長率，rs是必要收益率。該模型是零增長模型的特例，當增長率g為零時，即為零增長模型。盡管不變增長模型在實際應用中有局限性，但它是多元增長模型的基礎。
7. 多元增長模型是最常用的貼現現金流模型，用於確定股票內在價值。該模型假設在一段時間內股利變動無特定模式，之後股利將按不變增長模型變動。股利流分為兩部分：無規則變化時期的所有預期股利的現值和從時間點T開始的不變增長率變動時期的所有預期股利的現值。股票在時間點T的價值VT可通過不變增長模型的方程計算得出。

② 股票預測模型演算法

股票預測模型演算法主要包括隨機漫步模型、股利折現模型以及基於機器學習的預測演算法。

一、隨機漫步模型

• 核心思想：認為股票價格的變化是隨機的，不受任何外在因素的控制，適用於短期股價走勢的預測。

二、股利折現模型

• 核心公式：P = D / (r - g)，其中P為股票的理論價格，D為每年的股利，r為投資者的要求收益率，g為股利的增長率。
• 假設條件：假設股票的未來股利是穩定增長的，因此需要對股利進行折現來計算股票的理論價格。

三、基於機器學習的預測演算法

1. 數據收集和清洗：

   • 收集足夠的歷史數據和市場指標，如股票價格、成交量、市盈率、市凈率、財務數據等。
   • 對數據進行清洗和預處理，確保數據的准確性和一致性。

2. 選擇合適的機器學習演算法：

   • 線性模型：簡單有效，用於建立股價和某些指標之間的線性關系。
   • 支持向量機、決策樹、隨機森林等：能夠處理更復雜的非線性關系，提高預測准確性。

3. 模型訓練：

   • 使用歷史數據訓練機器學習模型，以學習股價波動的規律。
   • 對模型進行調參和優化，以提高預測性能。

4. 模型測試和調整：

   • 使用新的歷史數據測試模型的預測准確性。
   • 根據測試結果對模型進行調整和改進，以提高預測效果。

四、其他股票估值演算法

• PE估值法：市盈率估值，適用於非中期性的穩定盈利企業，計算公式為PE = price / EPS。
• PEG估值法：考慮了市盈率與未來三年凈利潤復合增長率的關系，PEG = 市盈率 / 未來三年凈利潤復合增長率。
• 資產估值法：市凈率估值，PB = 每股市價 / 每股凈資產，用於計算每股價值。

綜上所述，股票預測模型演算法多種多樣，每種演算法都有其適用場景和限制條件。在實際應用中，需要根據具體問題和數據特點選擇合適的演算法進行預測。