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如何分析股票数据

2014年10月29日 04:15    网站管理员03

       数据怎么分析、和什么对比,是很大的问题,值得更细致地研究。而有些时候,我们甚至连数据收集都难以保证精确,那么又怎么保证我们的研究质量呢?  数字不能推导出未来,这其中有很多的原因,有些是我们不可控制的,这无可厚非,毕竟谁也没有水晶石。不过其中有些偏差,是由于我们没有仔细分析数据造成的。这其中的一类偏差,就是由我们没有能够进行正确的数据比较造成的。举个简单的例子,就好比有人发现美国的牛奶、汽车比中国的便宜,就攻击中国的物价体系,却忘记比较两者的白菜价格、保姆薪酬一样。在这里,笔者就想指出几个在投资中经常碰到、或者曾经碰到的、极易被忽视的数据比较误区。

 

  一般来说,主要的股票指数均不包含派息,这包括了标普500指数、沪深300指数等。在美国,按照证券交易委员会的规定,共同基金在将他们的业绩和某种指数的回报率进行比较时,必须将指数的派息收益包含在内。而在A股,目前尚没有这一硬性要求。那么,包含和不包含股息收益,到底会对业绩的比较产生多大影响呢?

 

  曾经有个朋友推荐一只股票,说是一家高成长公司,过去4年净利润增长了250%,CAGR达到37%,远远高于行业平均水平,现在PE只有40倍,可以看好。我说光凭这个原因,我不会看好这家公司。她问为什么?我说你看看工行同期的净利润CAGR是多少?一查,是35.6%。那么工行只有不到10倍的PE,因而仅凭增速就去看好一家增速一样、估值却要贵4倍的公司,似乎也不可取。和什么股票比?这还是个问题。

 

  另外,在看主动投资分析的时候,会发现大部分作者喜欢先说一段国外的情况(通常是美国),然后再说国内的。有意思的是,如果看一下金融工程、量化投资的分析,则会发现极少有人借用国外的数据进行比较。为什么呢?笔者的工作正好跨主动策略投资和量化投资两个领域,因此对此提出一个简单的猜想:是不是因为金工、量化想要在成熟市场找到一种足够有效、能够经得住跨市场、跨周期回测的算法,实在是比较困难?而对主动投资来说,成熟市场历史悠久、数据丰富,几乎可以找到任何情况下股市的表现,因此在调素材的时候多用一些,也就顺理成章了?你看,比还是不比?这更是个问题。

 

 

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