关于反应股票涨跌的本质因素的一点思考

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在这一问题上，思考了多年，本人从一下两个方面入手： 基本面分析：估值模型，股票收益率模型，盘口分析：神经网络时序回归预测上证指数变化趋势，变化空间，预测的下一时点的股指最低点位，最高点位，在实际中，运用价值较大。

一，估值模型 的思考

1更改了自由现金流定义＝ EBIT×（1-所得税率）＋折旧－资本支出－非现金性流动资本变化

2主营收入及成本：各公司收入及成本的预测方法不尽相同，需要自己做，一般情景预测，

主营业务收入（历史数据，显性预测），主营业务成本预测

3经营活动，营运资金，资本性投资，债务和利息

4损益表及利润分配，净利润，净利润增长率，股利，期初未分配利润，提取法定盈余公积，期末未分配利润，EPS，EPS增长率

5资产负债表，长期负债合计，负债总额，股东权益合计，负债和股东权益，资产负债率

6经营活动产生的现金流量，投资活动的现金流量，融资活动产生的现金流量，公司自由现金流，股权资本自由现金流

7长短期借款及现金

8非经常性损益

9输出结果：总股本，A股股价，主营收入，主营收入增长率，净利润，净利润增长率，ROE，EPS，P/E，P/B，业绩表现，价值比率，每股指标，流动性

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关键词：本质因素 股票涨跌 主营业务收入 主营业务成本 非经常性损益 上证指数 所得税率 收益率 基本面 损益表

二，股票收益率模型 的思考
1用途：基本面分析，股票粗选
2两个财务指标流动比率和速动比率

流动比率是流动资产对流动负债的比率，用来衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力

速动比率，是指速动资产对流动负债的比率。它是衡量企业流动资产中可以立即变现用于偿还流动负债的能力

速动比率=速动资产/流动负债=（流动资产-存货-预付账款-待摊费用）/流动负债

速动资产  可以迅速转换成为现金或已属于现金形式的资产，计算方法为流动资产减去变现能力较差且不稳定的存货、预付账款、一年内到期的非流动资产和其他流动资产等之后的余额

流动比率或速动比率小于一，说明流动资产或速动资产要比流动负债要小，企业的偿债能力可能会有问题

3自行设定了一个指标，姑且称之为FOL比率，算式如下：

FOL比率=速动比率+经营现金流量净额/流动负债

　　这样一个算法比较合理的反映了存货所能转换成的现金数额以及考虑到这一因素的偿债能力

4为了全面测度企业的财务状况，还需要考察以下三个指标：
资产负债率，
即总负债与总资产的比率；

财务杠杆比率，
即总债项与股东权益的比率（请注意总债项与总负债是不同的，总负债是指在总资产减去净资产的部分；而总债项是指企业欠银行或者发行在外的债 券的总额。总负债包括了总债项，除此之外还有应付账款、预收账款等项目。而应付账款、预收账款之类的项目容易通过企业的经营活动，不断的“借新还旧”滚动 延续。银行贷款或者债券的“借新还旧”就没那么容易。）

货币资金与长期债项比率,
当企业短期经营财务风险无虞之时，考察这一指标有助于分析企业现有的资金在多大程度上能够分担长期银行债务和债券的偿还。

5预期一年后财务杠杆比率
预期一年后财务杠杆比率=(当期总债项+新债项)/股东权益
当期总债项+新债项　=当期总债项-短期债项+流动负债-速动资产-经营现金流量净额

注：减去短期债项是因为如果企业能够经营到下个年度，则当期的短期债项势必要被偿还完毕；速动资产和经营现金流量净额所不能偿还的流动负债的部分，将通过向银行或公众举债的方式化作下一期的债项）
　=当期总债项-短期债项+流动负债-速动比率*流动负债-经营现金流量净额
　　（注：由速动比率=速动资产/流动负债，可以推得：速动资产=速动比率*流动负债）
　　=当期总债项-短期债项+流动负债-流动负债*(速动比率+经营现金流量净额/流动负债)
　　(注：FOL比率=速动比率+经营现金流量净额/流动负债)
　　=当期总债项-短期债项+流动负债-流动负债*FOL比率
　　=当期总债项-短期债项+流动负债*(1-FOL比率)
因此，
　　预期一年后财务杠杆比率=[当期总债项-短期债项+流动负债*(1-FOL比率)]/股东权益
预期一年后财务杠杆比率的公式，可能存在计算出负值的情况。如果计算结果为负值，则说明企业有能力清偿所有债项。负值越大则清偿债项的能力越 大。当然有偿还负债的能力是一方面，是否去偿还负债是另一个问题。也许经营阶层会认为负担更多的债务有助于盈利的更快增长

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全文见《股票收益率模型探讨》
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三 神经网络算法模型 预测股票价格 的思考
       
1用途：盘口分析，预测 下一时点的股票价格 ，或最低价格，最高价格，只需要调整输出项

2 做了两个模型：
《SVM神经网络回归预测分析,股票价格预测》
全文见：
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欢迎到博客页面讨论：
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《SVM神经网络信息粒化时序回归预测股票价格变化趋势变化空间》
全文见：
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欢迎到博客页面讨论：
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3模型选取了上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.作为输入数据，以大量的历史数据，通过前五组数据做为输入变量，第六组数据作为输出结果，训练神经网路
神经网络算法，在预测社会科学范畴 的股票价格时，关键问题在于输入数据的特征量如何提取 ，以反映事物的本质特征，什么是反应股票涨跌的本质因素？以及如何对参与者偏好的人心进行定量分析，或者，可以采用其他影响参与者预期的宏观或者微观经济指标作为前导数据，模拟人心，进行人心的定量分析，或许 能设计出更准确预测股票价格的数学模型来，这需要广大做数量分析的读者集思广益，提出更好的思路

没人做这方面的预测？还是会者不说?
10关键问题在于：最能体现股票涨跌的本质因素有哪些？作为输入数据的特征量如何选择
请讨论

由于时间有限，我用BP 神经网络做了个简单预测 ，采样时间 从2007年12月~2012年2月24日，采样样本数量有限， 607个， 神经节点80个，训练样本，510个，预测样本97个

预测2月27~3月4日，一周的上证指数未来值范围

[2350,2530]

取整到十位。

若未来一周内出现对价格变化有实质性影响的重大事件，则需要对此预测值进行修正

待时间充裕再用SVM 进行预测

4社会科学范畴的人心，如何把握群体行为的逻辑？从众心理，集体意识，羊群效应，股市参与者的偏好，恐惧，贪婪，如何影响价格，价格又如何影响参与者的决策，如何对这一过程进行模糊定量分析

5尝试选取了 ：开盘，收盘，最高，最低，成交量，成交额，均笔（考虑的是时间因素上的强度），VOL 增量，换手率，等 ，作为体现股票涨跌的本质因素的特征量，用于神经网络算法模型的输入变量

6用成分分析函数，看到对神经网络回归预测值贡献最大的是成交量，成交额，权重最大， 印证了量在价先，资金为王  
7核函数的选择

8参数的优化，这个使用矩阵，穷举法，历遍选择了均方误差最小的一组参数作为最优参数

9历史数据训练神经网络时，数据量，数据类型的不同，存在着 过拟合，欠拟合的问题，导致了泛化性能不好，或者拟合效果不好 的问题

10关键问题在于：最能体现股票涨跌的本质因素有哪些？作为输入数据的特征量如何选择

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用BP 神经网络做简单预测 ，采样 从2007年12月~2012年3月3日，样本有限608个，训练样本508个，预测样本100个，预测3月5~3月9日，一周的上证指数未来值范围

[2400,2530]

取整到十位,若未来一周内出现对价格变化有实质性影响的重大事件，则需要对此预测值进行修正,待时间充裕再用SVM 进行精度预测

在预测股票价格这一部分，基于价格的连续性，趋势性理论，以之前的涨跌因素，预测未来一个时间跨度内的价格发展趋势，如果预测的时间为下一天的价格高低点，则因为时间较短，短期波动较大，噪声较大，如果预测的时间为下一周的价格高低点，则因为时间跨度较大，未来一周可能出现对价格变化有实质性影响的市场事件，政策事件，等突发不确定因素，则提前所做的预测将无法包含这些新增因素，造成预测误差，最终，综合以上两类时间跨度的利弊，本模型选择以周为预测时间段

以上理论，类似于经典物理学中，物体在被抛出之后，只要知道其水平方向的初始速度，垂直方向上的初始速度，抛出的初始角度，则其运动轨迹在无外力改变的情况下可测，这也是弹道导弹拦截的理论基础
除非在这一过程中发动机二次点火，施加外力，实施变轨
需要重新根据这一新增因素，重新计算轨迹

同理，在股价预测模型当中，当已经做出了预测之后，出现了新增因素，则需要对之前的预测结论做出修正

用BP 神经网络做简单预测 ，采样从2000年1月7日~2012年3月9日，样本有限609个，训练样本509个，预测样本100个，预测3月12~3月16日，一周的上证指数未来值范围

[2410,2520]

取整到十位,若未来一周内出现对价格变化有实质性影响的重大事件，则需要对此预测值进行修正,待时间充裕再用SVM 进行精度预测