r如何计算股票量化投资模型

『壹』 股票价值计算公式详细计算方法

内在价值V=股利/（R-G）其中股利是当前股息；R为资本成本=8%，当然还有些书籍显示，R为合理的贴现率；G是股利增长率。
本年价值为： 2.5/(10%-5%) 下一年为 2.5*（1+10%）/(10%-5%)=55。
大部分的收益都以股利形式支付给股东，股东无从股价上获得很大收益的情况下使用。根据本人理解应该属于高配息率的大笨象公司，而不是成长型公司。因为成长型公司要求公司不断成长，所以多数不配发股息或者极度少的股息，而是把钱再投入公司进行再投资，而不是以股息发送。
您可登录会计学堂官网，免费领取10G会计学习资料；关注会计学堂，学习更多会计知识。

『贰』 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。

『叁』 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。

『肆』 R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率

知道一系列收盘价向量X,length=1000,求对数收益率的R语言代码
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly

acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')

Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")

运行结错误办

> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
错误于file(file, "rt") : 打链结
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory

+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
错误: 意外符号 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
错误: 意外符号 in "log return"

『伍』 股票价格满足的公式P=R/r中R指的是什么

大写的R是B选项，即金融证券，股票的收益率。
小写的r是A选项，及银行的现行利率。

『陆』 为什么要用R语言做量化投资

大部分的模块都有，而且可以调用R语言里面很多包，要知道这些包可是全世界的统计学家帮你写好的。只要知道使用原理就可以了。当然乱用的后果自负。

『柒』 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

用文化财经软件，编写程序化交易系统，具体参考官网教程

『捌』 线性回归计算中的r怎么计算

1、r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]

上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。

2、简单线性回归用于计算两个连续型变量(如X，Y)之间的线性关系，

具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。

Y=α+βX+εY=α+βX+ε

其中εε称为残差,服从从N(0,σ2)N(0,σ2)的正态分布，自由度为(n-1) - (2-1) = n-2 为了找到这条直线的位置，我们使用最小二乘法(least squares approach)。

最小二乘法确保所有点处的残差的平方和最小时计算α和βα和β，即下面示意图中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

(8)r如何计算股票量化投资模型扩展阅读：

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：

1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

2、趋势线

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

『玖』 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。

『拾』 固定增长股票价值公式中的 d0(1+g)/Rs-g 怎么换算出来的 主要是Rs-g不明白！

是依据股票投资的收益率不断提高的思路，Rs=D1/Po+g股票收益率=股利收益率+资本利得Po=d0(1+g)/Rs-g。

股票是虚拟资本的一种形式，它本身没有价值。从本质上讲，股票仅是一个拥有某一种所有权的凭证。

股票之所以能够有价，是因为股票的持有人，即股东，不但可以参加股东大会，对股份公司的经营决策施加影响，还享有参与分红与派息的权利，获得相应的经济利益。同理，凭借某一单位数量的股票，其持有人所能获得的经济收益越大，股票的价格相应的也就越高。

(10)r如何计算股票量化投资模型扩展阅读

固定成长股票的价值

如果企业股利不断稳定增长，并假设每年股利增长均为g，目前的股利为D0，则第t年的股利为：

Dt=D0(1 +g)

固定成长股票的价值的计算公式为：

当g固定时，上述公式可简化为：

如要计算股票投资的预期报酬率，则只要求出上述公式中Rs即可：

Rs= (D1 /P0) +g

例如，某企业股票目前的股利为4元，预计年增长率为3%，投资者期望的最低报酬率为8%，则该股票的内在价值为：

=82.4（元）

若按82.4元买进，则下年度预计的投资报酬率为：

Rs= (D1 /P0) +g

=4×（1+3%）÷82.4+3%

=8%