股票评级

待我称王封你为后i 2022-03-08 02:14 310阅读 0赞

**股票评级方法**  
1、获利能力：  
税后盈利率=税后盈利额/股本×100% (指标权数分：40)  
2、股价波动性：  
![在这里插入图片描述][20190313231943694.png]  
(指标权数分：20)  
XHi被评股票第i月份最高价  
XLi被评股票第i月份最低价  
3、股票市场性  
股票交易周转率=全年成交量/发行股数×100% (指标权数分：15)  
4、营运能力：  
股东权益周转率=营业额/股本×100% (指标权数分：15)  
5、短期偿债能力：  
流动比率=流动资产/流动负债×100% (指标权数分：5)  
6、财务结构：  
股东权益比率=股东权益/固定资产×100%  
参考：[https://baike.baidu.com/item/股票评级/4511739?fr=aladdin][https_baike.baidu.com_item_4511739_fr_aladdin]  
一、获取数据  
选取沪深300在2018年第3季度的数据进行分析  
1、获取沪深300的股票代码  
![在这里插入图片描述][20190313232323490.png]  
2、获取衡量获利能力的指标数据  
由于Tushar上没有提供税后盈利率的数据，所以采用净利率进行衡量  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
获取沪深300的数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
3、股价波动性  
以600000股票为例，获取其2018年第3季度的月K线数据

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
并利用公式计算出股价波动幅度  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
同理，获取沪深300的股价波动幅度数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
转置  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
3、股票市场性  
以流动股本/总股本来表征股票市场性  
从基本表中获取流动股本和总股本数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
对数据进行处理  
![在这里插入图片描述][20190313233429218.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
4、营运能力  
以流动资产周转率表征营运能力  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
获取沪深300的数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
5、短期偿债能力  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
6、财务结构  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
二、根据指标权重计算每支股票得分  
1、将多个数据集合并为一个  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
2、将非数字的值替换为零  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
3、计算得分  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
三、对股票进行分级  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
根据得分将股票分为五级，大于100为强力买入，大于75小于100为买入，大于50小于75为观望，大于25小于50为适度减持，小于25为卖出  
1、推荐强力买入的有5支股票  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
2、推荐买入的有30支股票  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
3、推荐观望的有120支股票  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
4、推荐适度减持的有138支股票  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
5、推荐卖出的有7支股票

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]  
四、准确性分析

获取2018年10月沪深300的月k线数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]

将股票涨跌数据集与股票分级数据合并，得到结果如下：

强力买入的准确率为0  
![在这里插入图片描述][20190315002843158.png]  
买入的准确率为24.6%  
![在这里插入图片描述][20190315002857562.png]  
观望的准确率为50%  
![在这里插入图片描述][2019031500290927.png]  
适度减持的准确率为68%  
![在这里插入图片描述][20190315002921352.png]  
卖出的准确率为83.4%  
![在这里插入图片描述][20190315002934775.png]  
平均准确率为45.2%  
在直接根据股票得分进行分级时，由于没有考虑股票得分与涨跌情况之间存在的关系，所以最后的准确率非常低。  
尝试考虑将二者结合起来进行聚类分析  
1、 获取沪深300的涨跌数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
转置  
![在这里插入图片描述][20190315101508238.png]  
2、 将得分数据集与涨跌数据集合并  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]  
3、 对数据进行聚类分析

对数据进行归一化处理  
![在这里插入图片描述][20190315101601945.png]  
去除重复行  
![在这里插入图片描述][20190315101612740.png]  
聚类  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
4、 查看聚类结果  
![在这里插入图片描述][20190315101638898.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]  
5、 对结果进行分析  
第一类：2支股票，上涨率为0  
![在这里插入图片描述][20190315101727445.png]  
第二类：128支股票，上涨率为6.25%  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]  
第三类：89支股票，上涨率为29%  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]  
第4类：63支股票，上涨率为17%  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4OTY3MTM2_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]  
第5类：3支股票

![在这里插入图片描述][20190315101849191.png]  
五、结论  
直接根据股票得分进行分类时，由于没有考虑股票得分与涨跌情况之间存在的关系，所以最后的准确率非常低。通过将股票得分与涨跌情况聚类分析，得到的结果准确率也很低，可能是因为计算股票得分时，选取的指标不太合适，也可能是因为对股票进行分类时，选取的指标不太合适，如果再改进的话，可以从这两方面入手。

[20190313231943694.png]: /images/20220308/d942be6db75742f6a66ade47f18e2da8.png
[https_baike.baidu.com_item_4511739_fr_aladdin]: https://baike.baidu.com/item/%E8%82%A1%E7%A5%A8%E8%AF%84%E7%BA%A7/4511739?fr=aladdin
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