股票投资价值的量化模型

⑴ 股票投资价值的模型有几种

你是说上市公司的估值吧，别把两个概念搞混了。
估值有相对法和绝对法
相对法：市盈率 PEG 市净率等
绝对法：折现现金流 EV/EBITDA 期权法等等

⑵ 计算股票价值的模型有哪些

计算股票价值的模型有：
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）
3、FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型
4、FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）。

股票模型：
股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。
在这里引用数学模型的定义，也可以说，股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。

⑶ 股票估值有哪些经典的模型，要具体过程 谢谢

股票估值分类
绝对估值
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应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。
相对估值
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它多只股票（对比系）进行对比，如果低于对比系的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。
联合估值
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。

首先建立估值体系，根据估值体系确定目标价，

然后决定相应操作。

一般而言，估值的基本方法可以分为以下三种：
• 现金流量折现法（DCF）；
• 相对价值法；
• 期权估值法。
在介绍基本的估值方法之前，首先必须明确一个概念：什么是企业价值？
从投资者的角度来看，根据资本市场信息或企业内部信息，对企业未来的现金流量，用反映企业未来现金流量风险的折现率进行折现所做的综合判断，就称为企业的价值。企业价值不是用一个复杂的数学模型算出来的，算出来的只能是一种判断，随着在资本市场上，大家都提供一种判断，综合起来就大致确定出企业证券的价值，它是个波动的概念。因此，企业价值的构成要素有两个：企业未来的现金流量以及反映企业未来现金流量风险的折现率。
决定市场价值的要素，第一，要看投资者，即追求投资回报最大化的机构和个人；第二，必须要有一个现代企业，也就是说，在市场经济社会中，企业必须是投资者实现投资回报的社会组织和载体；第三，就是看企业未来现金流量的折现值；第四，是基于企业内部的各种信息和资本市场信息而做出的综合判断。
基于不同的模型，现金流量有不同的定义。但无论用何种模型对企业进行估值，一方面要看生产经营：研发、采购、制造、营销等等。另一方面要看资本经营，怎样把债务和权益结合起来，提高企业的获利能力？这就要用生产经营得到的利润，除以整个投资资本，得到投资资本回报率（ROIC），然后减去加权平均资本成本（WACC）。因此，在估值时，既要考虑到生产经营成本，又要考虑到资本经营成本。综合起来，对于企业的价值，最后就形成一个判断。
在进行价值评估时，国内企业存在一个误区。国内企业常常用很多陈旧的会计方法来进行资产评估，其实这并不妥当。因为，对企业价值的评估，要用未来现金流量的折现来判断。假如现在向投资者介绍一个投资机会：某企业有一套全新的生产线设备，生产20英寸黑白晶体管电视，准备发行1万股普通股股票，请各位投资者来投资，钱一到，立即到人才交流中心招人，一个星期以后投产，这些资产值不值钱？投资者愿不愿投资？投资者肯定不愿投资。但资产评估却根据设备、厂房、折旧等一系列指标，然后根据财务规定，得出值多少钱来（见图表1-1）。
现在换一种情况，某企业想做中国最大的互联网家电交易商，全国有2500万网民，只要上网点击，一周内就能把货送到，该企业有20个计算机软件专家，现在准备发行普通股股票融资，恐怕有人愿意投资有人不愿意投资，关键要看企业价值，即企业今后的发展能否带来利润。因此，对资产评估，有时可以参考，而有时概念就不是很清楚。

图表1-1 价值评估不同于资产评估

价值评估 资产评估
• 用折现现金流量方法
• 使用来自资产负债表
和损益表的信息 •对资产的现价进行估算
• 较长期的时间范畴
• 预测今后发展
• 使用加权平均资本成本

一、现金流量折现法（DCF）
▲ 基本原理
任何资产的价值等于其预期未来产生的全部现金流量的现值之和，用公式表示为：
V=∑tCFt/(1 rt)n
其中：V = 资产的价值；
n = 资产的寿命；
CFt= 资产在时期t产生的现金流量
rt = 反映预期未来现金流量风险的折现率
▲ 现金流量折现法的适用性和局限性
现金流量折现法是基于预期未来现金流量和折现率的估价方法。在一定的条件下，如果被估价资产当前的现金流量为正，并且可以比较准确地预测未来现金流量的发生时间，同时，根据现金流量的风险特性又能够确定出适当的折现率，那么就适合采用现金流量折现方法。但现实情况往往并非如此，实际情况与模型假设条件相差越大，现金流量折现法的运用就会变得越困难。
在下列情况下，使用现金流量折现法进行估值将会遇到比较大的困难，需要进行相应的调整。
• 陷入财务困境状态的公司
公司处于财务困境状态下，当前的收益和现金流量通常为负，并且无法预期公司未来何时会出现好转。对于此类公司，由于破产的可能性很大，所以预测未来现金流量就十分困难。对于预期将要破产的企业，使用该方法的效果并不理想。即使对于那些预期会绝处逢生的企业而言，应用现金流量折现法时也必须要预测未来现金流量何时为正，数额多少，因为仅计算负现金流量的现值将会导致公司整体价值或股权的价值为负。
• 周期性公司
周期性公司的收益和现金流量往往随宏观经济环境的变化而变化。经济繁荣时，公司收益上升，经济萧条时则下降。很多周期性公司在宏观经济极度萧条时，会与处于困境中的公司一样，具有负的收益和现金流量。如果对这些公司运用现金流量折现法进行估值，通常要对预期未来现金流量进行平滑处理。对于此类公司，在估值前对宏观经济环境进行预测是必不可少的，但这种预测必然会导致分析人员的主观偏见，并且成为影响估值结果的一个因素。
• 拥有未被利用资产的公司
现金流量折现法反映了公司当前所有产生现金流量的经营性资产的价值。如果公司有尚未利用的经营性资产（当前不产生任何现金流量），这些资产的价值就不会体现在公司总价值中。同样，当前未被充分利用的资产也会产生类似问题。通常可以从公司外部得到此类资产的价值，然后将其加到现金流量折现法计算出的价值之中。
• 有专利或产品选择权的公司
公司常常拥有尚未利用的专利或产品选择权，它们在当前并不产生任何现金流量，预计在近期内也不能产生现金流量，但它们是有价值的。对于这类公司，现金流量折现法会低估它们的真实价值。这个问题可以通过同样的方法加以克服。首先在公开市场上、或者运用期权定价模型对这些资产进行估价，然后将其加入到现金流量折现法计算出的价值之中。
• 正在进行重组的公司
正在进行重组的公司通常会出售它们的一些已有的资产，购买新的资产，并且改变它们的资本结构和股利政策。一些公司进行重组时还会改变其所有权结构和管理层的激励方案。每种变化都将使公司未来现金流量的预测变得更为困难，并且会影响未来现金流量的风险特征，并进而影响折现率。历史数据会对这类公司的估值产生误导作用。但是，即使是对于投资和融资政策发生重大变化的公司，如果预测的未来现金流量已经反映了这些变化的影响，并且折现率已经根据公司新的业务和财务风险进行了适当的调整，那么仍然可以使用现金流量折现法。
• 涉及并购事项的公司
使用现金流量折现法来对目标公司进行估值时，至少需要考虑与购并有关的两个棘手问题。第一个问题是购并是否会产生协同效应？协同效应的价值是否可以评估？在假设购并会产生协同效应，并且协同效应会影响公司现金流量的情况下，可以单独估计协同效应的价值。第二个问题是公司管理层的变动对公司现金流量及其风险的影响，这一点在敌意收购中尤为明显和重要。这些变化的影响可以而且应当体现在预期未来现金流量及所选用的折现率中。
• 非上市公司
现金流量折现法要求根据被估值资产的历史价格来估算风险参数，因此，运用现金流量折现法对非上市公司进行估值时，最大的问题是公司风险的度量。由于非上市公司的股票不在公开市场上进行交易，所以这一要求无法满足。解决方法这一是考察可比上市公司的风险，另一个备选方法是根据非上市公司的基本财务指标来估计其风险参数。
企业的价值等于以适当的折现率对该企业预期未来现金流量进行折现所得到的现值，这里所产生的问题是：如何界定现金流量？什么是适当的折现率？虽然解决这些问题的许多备选框架都能得出同样准确的结果，但本文只推荐其中的两种，分别称为“自由现金流量（FCF）折现模型”和“经济增加值（EVA）模型（又称经济利润模型）”，并建议对非金融公司估值时采用这两种模型。其他一些现金流量折现模型各有特点，使用起来受到限制，本文不再详细提及。
1、自由现金流量折现模型
运用自由现金流量折现模型对企业权益估值，是将企业的经营价值（可向所有投资者提供的实体价值）减去债务价值以及其它优于普通股的投资者要求（如优先股）。经营价值和债务价值等于各自预期未来现金流量的现值，而选择的折现率一定要反映各自预期未来现金流量的风险。
经营价值
经营价值等于预期未来自由现金流量的现值。自由现金流量（FCF）等于企业的税后净经营利润加上非现金支出，再减去营运资本需求的变化、资本支出以及其它资产方面的投资。它未纳入任何与筹资有关的现金流量（如利息费用和股息等）。对于这一估值模型来说，自由现金流量是正确的现金流量，因为它可以反映企业经营业务所产生的能够向公司所有资本（包括债务资本和权益资本）供应者提供的现金流量。
为了与定义相一致，用于自由现金流量折现的折现率应反映所有资本供应者按照各自对企业总资本的相对贡献而加权的机会成本，这称为加权平均资本成本（WACC）。某类投资者的机会成本等于投资者从同等风险的其它投资中得到的期望回报率。
企业估值的一个新问题是企业寿命的无限期性，解决的方法是将企业寿命分为两个时期，即明确的预测期及其后阶段。在这种情况下，企业价值可作如下表示：
企业价值（FV）= 明确的预测期期间的现金流量现值 明确的预测期之后的现金流量现值
明确的预测期之后的价值系指持续经营价值（CV），可以用简单的公式估算持续经营价值，而无须详细预测在无限期内的现金流量。
债务价值
企业的债务价值等于对债权人的现金流量按能反映其风险的折现率折现的现值。折现率应等于具有可比条件的类似风险的债务的现行市场水平。在大多数情况下，只有在估值当日尚未偿还的企业债务须估算价值。对于未来借款可假定其净现值为零，因为由这些借款得来的现金流入与未来偿付现金流量的现值完全相等，是以债务的机会成本折现的。
权益价值
企业的权益价值等于其经营价值减去债务价值以及其它优于普通股的投资者要求（如优先股），并对任何非经营性资产或负债进行调整。
2、经济增加值（EVA）模型（又称经济利润模型）
经济增加值模型说明，企业的价值等于投资资本额加上预期未来每年经济增加值的现值。即：
企业价值（FV）= 投资资本 预期未来每年产生的经济增加值的现值
经济增加值（EVA）又称经济利润（EP），它不同于传统的会计利润。传统的会计利润扣除了债务利息，但是完全没有考虑权益资本的成本。经济增加值（EVA）不仅扣除了债务利息，而且也扣除了权益资本的成本，因而是一种真正的利润度量指标。从公式的角度讲，经济增加值（EVA）等于税后净经营利润（NOPAT）减去债务资本和权益资本的成本。
经济增加值模型优于自由现金流量折现模型，因为，经济增加值可以衡量公司在任何单一时期内所创造的价值，而自由现金流量折现模型却做不到。经济增加值（EVA）定义如下：
经济增加值（EVA）= 税后净经营利润 - 资本费用
= 税后净经营利润 -（投资资本×加权平均资本成本）
投资资本=营运资本需求 固定资产净值 其它经营性资产净额

二、相对价值法
▲ 基本原理
在相对价值法中，公司的价值通过参考“可比”公司的价值与某一变量，如收益、现金流量或销售收入等的比率而得到。相对价值法基于经济理论和常识都认同的一个基本原则，即类似的资产应该有类似的交易价格。按照这一原则，评估一项资产价值的一个直截了当的方法就是找到一个由消息灵通的买者和卖者刚刚进行完交易的、相同的或者至少是相近的可比资产。这一原则也意味着被评估资产的价值等于可比资产的交易价格。
然而，由于结构、规模、风险等方面的差异，实践中找到一项直接可比的资产相当困难。处理的方法是进行相应的调整，这涉及到两个数值，一个是价值指标，另一个是与价值有关的可观测变量。运用相对价值法评估公司价值，需要得到可比公司的价值指标数据和可观测变量数据以及目标公司的可观测变量数据。
用数学语言表示相对价值法有助于进一步理解和熟悉这种方法。以V表示价值指标数据，以X表示可观测变量数据。相对价值法所依赖的关键假设前提是目标公司的V/X比率与可比公司的V/X比率相同，如下式所示：
V（目标公司）/X（目标公司）= V（可比公司）/X（可比公司）
变形可得：
V（目标公司）= X（目标公司）× [ V（可比公司）/X（可比公司）]
只要V/X比率在各个公司之间保持常数，上式对于所有的可观测变量X都成立。为此，在应用相对价值法时，一个关键的步骤是挑选可观测变量X，要使得这样一个变量与价值指标有着确定的关系。
▲ 相对价值法的适用性和局限性
相对价值法的优点在于简单且易于使用。使用该方法可以迅速获得被估值公司的价值，尤其是当金融市场上有大量“可比”资产进行交易、并且市场在平均水平上对这些资产的定价是正确的时候。但相对价值法也容易被误用和操纵。因为，现实中绝对没有在风险和成长性方面完全相同的两个公司或两种资产，“可比”公司或资产的定义是一个主观概念。因此，在选择“可比”公司或资产时容易出现偏见。尽管这种潜在的偏见也存在于现金流量折现法之中，但在现金流量折现法中，必须说明决定最终价值的前提假设，而在相对价值法中，这种前提假设往往不必提及。
相对价值法的另一个问题是它会将市场对“可比”公司或资产定价的错误（高估或低估）引入估值之中。而现金流量折现法是基于特定公司自身的增长率和预期未来现金流量，它不会被市场的错误所影响。
尽管在实际操作中还使用其它一些比率，但本文主要介绍以下四种比率：
• 市盈率（P/E）；
• 公司价值/自由现金流量（EV/FCF）；
• 公司价值/销售收入（EV/S）；
• 公司价值/息税折旧摊销前收益（EV/EBITDA）。

⑷ 请问什么是股票价值分析中的股利贴现模型

就是将来各期你可以得到的股利，化为现在的钱数。
例如你将来可以得到110元股利，年利率是10%
则现值是100元
这样计算就可以比较不同时间的真实价值了。

⑸ 如何开发量化投资模型

4.如何进行量化投资
一个量化投资的交易系统主要包括三个部分，阿尔法模型、风险模型和交易成本模型。
阿尔法模型旨在预测宽客所考虑金融产品的未来趋势；
风险模型旨在帮助宽客投资不太能带来收益但会造成损失的敞口规模；
交易成本模型用于帮助确定从目前的投资组合到新的投资组合的交易成本。
目前对于量化交易的研究重点大都集中在对阿尔法模型的研究上。
阿尔法模型
阿尔法模型是量化交易系统的第一个重要组成部分，主要是为了寻找盈利机会。
阿尔法是希腊字母α的音译，常用于量化表述投资者的盈利能力或投资者得到的与市场波动无关的回报。
阿尔法模型分为：
趋势形、回复型、技术情绪型、价值型/收益型、成长型和品质型
趋势型和均值回复型交易策略都依赖价格数据；纯技术情绪型的策略比较少见通常都只作为一个辅助因子；而价值型/收益型、成长型和品质型策略都基于基本面数据
趋势跟随策略
趋势跟随策略是基于以下基本的假定：在一定时间内市场通常朝着同一方向变化，据此对市场趋势做出判断就可以作为制定交易策略的依据。常见于期货市场，最常用移动平均线交叉来定义趋势。
均值回复策略
均值回复策略的基本理论认为，价格围绕其价值中枢而上下波动，判断出这个中枢以及波动的方向便足以捕捉到交易机会。统计套利是用的最多的均值回复策略，认为价格出现背离类似股票的价值终究会缩小到合理的区间范围。
技术情绪型策略
这一类策略没有明确的经济理论支撑，主要通过追踪投资者情绪相关指标来判断预期回报，如交易价格、交易量以及波动性指标等。比如观察期权市场的认沽认购量和隐含波动率做现货的择时，再者就是高频交易通过限价指令簿的形态来判断近期市场情绪。
价值型/收益型策略
价值型策略主要用于股票交易。这类策略认为市场倾向于高估高风险资产的风险，而低估低风险资产的风险。因此，在适当的时间买入高风险资产和卖出低风险资产，就可以获得收益。常用的指标有PE（市盈率）、PB（市净率）等，常应用于股票多空。
成长型策略
成长型策略试图通过对所考虑资产以往的增长水平进而对未来的走势进行预测。他认为价格上涨通常都是存在趋势的，价格上涨最快的产品通常比同类产品更具有优势，他要求投资者能尽早判断公司的股价处于增长期，从而捕捉到公司的股价未来更大的上涨幅度。宏观上常见于外汇市场，例如持有经济迅速增长的国家的外汇，这些国家的利率比经济增长缓慢或处于复苏期的经济体要高；股票市场通常用EPS等指标度量。
品质型策略
这类策略的支持者认为，在其他条件相同的条件下最好买入或持有高品质的产品而做空或减少持有低品质的资产。这类策略比较看重资金的安全，受宏观市场影响比较大，常用的指标有杠杆比率、收入波动比、管理团队水平和欺诈风险。
不管是什么类型的策略最终受益都体现在交易中关于买卖时机的把握和持有头寸选择的技巧。
https://uqer.io/community/list 这个社区里面有很多关于量化的策略，也有很多牛人，可以和他们多讨论讨论的。

⑹ 股票市场中什么 是量化投资!

微量网：量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。我打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。
但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

⑺ 国内股票的量化投资策略有哪些，特别是基本面量化

柠檬给你问题解决的畅快感觉！主要的量化对冲策略有：1、市场中性策略 主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险，寻找市场中的相近资产的定价偏差，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。2、事件驱动套利策略 利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，从错误定价中谋利。3、相对价值策略 主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。感觉畅快？别忘了点击采纳哦！

⑻ 量化模型是什么意思

量化模型，是把数理统计学应用于科学数据，以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。

一个完整的量化模型包括哪些？

近几年，量化投资在国内兴起，但在很多人眼里，量化投资仿佛是一个非常神秘的新事物。而实际上，量化投资的无非就是宽客通过计算机语言，将交易策略布置到一个量化系统中，然后进行回测和实战的过程。量化投资的本质还是投资者的智慧，只是实现过程中运用到计算机这一工具。

宽客们到底是如何系统的构建一个完整的量化模型的？可以肯定的是，宽客跟普通投资者一样，也在观察市场，产生一些普通投资者也会想到的想法，当宽客产生一些想法时，他们会通过计算机去验证他们的想法是否靠谱或者是能否带来收益。而作为普通投资者，实现想法往往是困难的，如同普通投资者在投资或炒股过程中，发现在15分钟K线图，上升趋势中股价跌破MA169后便会进入调整。普通投资者只是感觉，而宽客可以通过编写程序然后在市场的历史数据回测，验证这个想法是否靠谱。

一个简单的想法编写成简单的程序，这明显不能称作为量化模型，但这却是任何一个量化模型的来源，即人的想法。完整的量化模型应当包括：策略模型、风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型、执行模型，如下图：

投资组合构建模型：投资组合构建模型在于构建一个能创造最大盈利的投资组合。主要分为：基于规则的投资组合构建模型和基于优化的投资组合构建模型。基于规则的投资组合构建模型主要分三类：相等头寸加权，相等风险加权，信号驱动型加权。其中前两类分别保证了投资组合的每个个股头寸相等和所承担的风险相等。第三类根据信号强度来加权，投资组合中个股与策略模型设定的条件越接近则赋予的权重越大，这是合理决定头寸规模的最佳途径。

执行模型：执行模型是实施量化模型的最后一个环节，如果没有执行模型，那么整个量化模型并没有存在的意义。执行模型中订单执行算法是最关键的，其主要目的是，以尽可能低的价格，尽可能完整地完成想要交易的订单。具体的执行算法包括：采用何种订单类型，采用进取订单还是被动订单，采用大订单还是小订单。对于资金量比较小的宽客，执行模型往往是比较简单的，一旦出现信号，其所需成交量的并不需要太大。而对于资金量较大的宽客来说，执行模型是比较复杂的，需要根据实际情况来选择合适的下单方式。

以上就是量化模型的整个系统框架，其中任何一个部分都发挥至关重要的作用，因此一个完整的能盈利的量化模型是非常有价值的。

⑼ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

⑽ 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）。