大数据股票投资价值
1. 大数据时代应该如何投资股票
给一篇关于【如何使用大数据进行A股行业投资】的教程给你参考一下~
好的投资,首先是选好行业
红杉资本曾经有一条著名的投资经验,大意是:好的投资,首先是选好赛道,其次是赛道上的选手。对于每天活跃于资本市场上的投资者而言,赛道所指的正是你正在投资、或者将要投资的那家公司它所在的行业,更直接的说,你投资于什么行业,投资于这个行业的哪家公司,决定了你最终能获得什么样的收益表现。
那么,红杉资本的这条投资经验是否适用于A股市场,并给我们带来可观的投资收益呢?本文试图通过量化分析和交易回测来验证这一投资模式是否真正有效,所采用的数据取自于聚宽数据出品的JQData本地量化金融数据,通过梳理出自2010年以来A股市场上不同行业的发展情况,进一步构建出一个优质行业龙头组合,观察其从2015年股灾至今的收益表现。最终发现,这样一个优质行业的龙头组合,从股灾至今大幅跑赢了上证指数和沪深300指数高达30%的以上的收益率,可以说是超乎预期的。以下是具体分析过程。
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前,我们需要先弄清楚两个问题:
第一,A股市场上都有哪些行业;
第二,各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何?
第一个问题:
很好回答,我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法,输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下:它们分别是:【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题:
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现,我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股,然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润,就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口:通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’),获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表,然后再调用查询财务的数据接口:get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润,最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响,我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。
先选行业,再选公司,即使是从2015年股灾期间开始投资,至2018年5月1号,仍然能够获得相对理想的收益,可以说,红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时,净利润指标显著优于营业收入指标,获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的,如果一个投资者从股灾期间开始投资,那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合,在近3年也只能获得12%左右的累计收益;而如果从2016年5月3日开始投资,那么至2018年5月2日,2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以,在投资过程中选择时机也非常重要~
我们已经获取到想要的行业数据了。接下来,我们需要进一步分析,这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现,在28个申万一级行业中,有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是:【农林牧渔,电子,食品饮料,纺织服装,轻工制造,医药生物,公用事业,交通运输,房地产,休闲服务,建筑装饰,电气设备,国防军工,计算机,传媒,通信,银行,汽车】;其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么,自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢?结果是只有5个行业保持了基业长青,他们分别是医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车。(注:由于申万行业在2014年发生过一次大的调整,建筑装饰,电气设备,银行和汽车实际从2014年才开始统计。)
从上面的分析结果可以看到,真正能够保持持续稳定增长的行业并不多,如果以扣非净利润为标准,那么只有医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业,实际投资中,就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是,一方面,能够从行业大格局层面避免行业下行的风险,绕开一个可能出现负增长的的行业,从而降低投资的风险;另一方面,也大大缩短了我们的投资范围,让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现
选好行业之后,下面进入选公司环节。我们知道,即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司,那么什么是好的公司呢,本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业,从它们中去筛选公司作为投资标的。
1、按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先,我们按照营业收入规模,筛选出以上5个行业【医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示:
结论
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到:
2. 股票价值投资需要参考什么指标
股票价值投资需要参考市盈率、毛利率、资产收益率等指标
(一)对有价值投资股票的定义
有价值投资的股票就是指公司基本面良好,盈利能力稳定,产业发展处于上升周期,投资这样的股票在1-3年或者一个经济周期内能够取得较好的投资收益。我们可以从以下几个指标来研判上市公司的投资价值。
①低价低位。价值投资一定要选择那些低价低位的股票,如果股价已经经过长期、较大涨幅,到了历史高位,即使他盈利能力再强,这时候的风险已经远远大于投资价值。例如贵州茅台在经历了2013年下半年的一波调整后一路上涨,持续上涨了4年,涨幅达1055%,股价最高点到了792.5元,此时介入风险就远远大于收益。
②低市盈率。市盈率是公司盈利能力的直接反应,市盈率越低公司的投资价值就越高。但在使用市盈率时我们最好选择滚动市盈率(TTM),滚动市盈率能够反应公司最新的经营状况。
③高毛利率。这个财务指标经常会被大家忽视,其实毛利率是分析公司盈利能力的一个核心指标,毛利率是公司利润的来源,毛利率高的公司市场竞争力就强。
④资产收益率高。该财务指标反映了公司的成长性,但要注意,净资产收益率也不能太高,因为太高的净资产收益率是不可持续的,通常保持在4%-10%为宜。
(二)选股步骤
第一步:利用系统自动选股。我们在选股器中输入以下条件:1.滚动市盈率小于20;2.现价小于10元;3.毛利率大于25%;4.净资产收益率大于4%;5.上市时间大于3年(去除次新股)6.除去ST类的股票。
第二步:人工筛选。要人工排除两类股票:一类是股价虽然小于10元,但却在高位的股票;一类是每股收益扣除非经常性损益有后是亏损的。
第三步:排除有负面消息的股票。散户收集基本面信息是有难度的,我们可以借助智能投顾系统辅助进行。
(三)注意事项
①我们不是机构投资者,没有专门的投研团队到上市公司实地调研,我们只能依据上市公司已公布的资料分析;
②有投资价值的股票不等于立即就能买入,还要等待技术图形走好,等待底部形态确认;
③有投资价值不等于股价一定会上涨,股价上涨还涉及到技术面走势、市场资金关注、题材概念等问题,如果一直不被市场认可,没有资金愿意进场,盘面走势依然会不温不火。
3. 如何用大数据炒股
方法/步骤
1
下载,安装app。 网络搜索 网络股市通,并根据手机选择版本安装(安卓的安装安卓的,iphone安装ios版本)
2
安装,app这个不多说了。打开app,界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页,自选股、行情和“我"就不多说了,炒股的都知道,我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
3
打开“资讯”,里面是根据网络大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到,但是对于股市新手来说,分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情,我一般是看这里的概念热点,对于追热点非常有用。
4
下面介绍最最有用的“智能选股”,打开,可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项
5
最新热点,这里综合了最近搜索最热的话题新闻,并且列出了相关的股票,非常有价值,可以据此布局;
6
异动个股,这里整理出了盘中资金变化较大,有可能大涨大跌的股票,适合作参考
7
优选公告,这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告,看不懂,看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据,统计出了该股票同类公告引起的涨跌,很准的。
4. 统计学和大数据分析在股市里哪个更有用
数据分析一般就是统计学里边的,统计就是专门分析数据的!
5. 大数据可以在哪些领域实现预测价值
和原来统计抽样数据不同,大数据需要持续数据,来反应相对完整的过程,而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对,一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点,另一方面通过数据积累,能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系,来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续,异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样,通过单个数据的精确来反应当时状态,但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是,基于每一种非常规的变化,在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的,这和佛教哲学中的因果道理是一样的,每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析,就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上,而最容易捕捉这种征兆的领域,一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式,来预测股票的涨跌呢?如果不讨论个股情况,从理论上讲在美国可以,在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的,当股票价格脱离价值时,另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同,股票只有涨才能盈利,这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况,人为改变股票市场规律,没有相对的稳定状态则很难被预测,或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的,因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本,而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的,与价格相关的变量相对固定,所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费,或产品盈利不是唯一的需求(比如:产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等)时,则此商品价格变得不可预测,因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的,慢性病形成的过程中,体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程,就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的,因为是外界因素带来的突变,体征数据变化规律异常是应激反应,属于突变的过程,尤其随机性,则预测成本过高,但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响,可以用固定维度的变量建立基准规律;
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益;
3、有异常状况和不同结果的对应关系。
6. 怎么判断一只股票有没有投资价值
怎么判断一只股票有没有投资价值,一般是市盈率,市净率,当然我们要看一个股票有没有价值,应该看动态市盈率,而不是静态市盈率,比如现在是2010年,我们看这个公司有没有投资价值,应该看2011年,甚至2012年他的预期市盈率是多少,毕竟买股票买的是未来。 具体来看,有以下几个方面: 1、先看动态市盈率 2、这只股票行业的整体市盈率的平均值 3、该行业在发达国家的估值水平 3、行业未来的发展前景 的确,股票买的是未来,现在我们能看到的都已经反应到了股价上,而对于未来就看你的眼光了。 比如:航空股,在世界经济低迷的时候,市盈率很低,但未来呢?随着中国未来成为世界第一大经济体,中国的航空业还有广阔的发展空间,人民币升值是未来的必然趋势,运营成本也会随之降低。 当然,没有哪个概念能表示股票的真正投资价值! 短期,中期,长期的投资价值体现在不同的条件,不同的环境! 一定要找个概念的话,那就是有庄家进去布局的股票就有了投资价值,中国就是一个庄家市,无庄的股票基本不可能有什么大涨幅! 这与公司业绩是好是坏并没太大的关系,市盈率低高也没多大关系,业绩好只是可能引庄进去布局的一个原因,但不是一定的原因,像好多亏损ST股基本拉出几倍的涨幅就是这个原因了! 市盈率高低也是同样道理,你认为低了,他可能会更低!没有固定他低到哪个位置就一定会起来,所以,这不是构成投资价值的条件!
7. 大数据能不能预测股市
大数据对于很多的地方都是非常有用的,但是,是否也有大数据不能做到的?我觉得很多时候,大数据只能说作为一个参考的方向,并不能准确的作出判断,或者给出答案。首先大数据是一个有科学根据的一个参考物,因为有大量的数据,有大量的参考物,所以,这件事情结果跟大数据一致的概率变得会跟大数据所统计的相差不远,这就是我们的大数据拥有的功能。
我们的股市,说实话我以前的工作是金融方面的也接触过股市,对于股市的话,首先影响我们股市的一些因素有哪些?从宏观来说,像国家的一些政策调控,包括我们公司的一些政策变化,股东的一些变动,或者说我们现在在整个股市来说什么样的一个趋势。
我们如果从技术层面,就是可以通过我们的一些k线图,或者我们的一些kdj指标,很多的一些分析股票的一些指标来判断,当然这些指标的话并不是百分之百,都是金钱。而是说这些指标,其实也就是通过一些大量的,我们以前的历史数据,其实都是已经是历史性的,所以总结出来的这样一个图案,便于我们能进行分析。
这样一个指标的话,其实跟我们的大数据就非常的类似,我们说大数据到底能不能预测故事?这个真的不能具体的回答,因为预测这个事情也就是说对于未来的股市的一个判断,这其实是很难的,我们很多的时候看到的都只是表面上的,大数据来说,他可以给出一个方向,或者能够得出的结论跟未来行情的变化正确的概率是非常高的,但是我们不能百分之百肯定,他得出的结论是正确的,所以大数据他可以预测股市一个大致方向,但不不能保证他预测的是正确的,可以作为一个参考。
8. 大数据概念股票龙头股票有哪些
大数据概念一共有100家上市公司,其中22家大数据概念上市公司在上证交易所交易,另外78家大数据概念上市公司在深交所交易。
根据云财经智能题材挖掘技术自动匹配,大数据概念股的龙头股最有可能从以下几个股票中诞生
海量数据、
三联虹普、
东方国信。
9. 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。
10. 大数据时代散户如何做股票投资如题 谢谢了
这是沪市大盘走势图表可以看出大盘的长时间大底已构筑完成并且开始放量基于目前情况建议您逢低建仓做长线投资(持有)的准备以便做足行情 查看原帖>>