股票数据分析模型20种（股票数据分析实例）

本篇文章给大家谈谈股票数据分析模型20种，以及股票数据分析实例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据分析中有哪些常见的数据模型
• 2、2020年度国内股票分析都有哪五种分析法?
• 3、计算股票价值的模型有哪些？
• 4、股票分析有几种分析法
• 5、数据分析方法与模型都有哪些？
• 6、股票的预测模型有哪些

数据分析中有哪些常见的数据模型

要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。

数据分析方法论的作用：

理顺分析思路，确保数据分析结构体系化

把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系

为后续数据分析的开展指引方向

确保分析结果的有效性和正确性

五大数据分析模型

1.PEST分析模型

政治环境：

包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。

关键指标

政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。

经济环境：

宏观和微观两个方面。

宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。

微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。

关键指标

GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

社会环境：

包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。

关键指标

人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

技术环境：

企业所处领域直接相关的技术手段发展变化，国家队科技开发的投资和支持重点，该领域技术发展动态和研究开发费用总额，技术转移和技术商品化速度，专利及其保护情况。

关键指标

新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况。

2.5W2H模型

5W2H分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析

3.逻辑树分析模型

将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

把一个已知问题当作树干，考虑这个问题和哪些问题有关，将相关的问题作为树枝加入到树干，一次类推，就会将问题扩展成一个问题树。

逻辑树能保证解决问题的过程完整性，将工作细化成便于操作的具体任务，确定各部分优先顺序，明确责任到个人。

逻辑树分析法三原则：

要素化：把相同问题总结归纳成要素

框架化：将各个要素组成框架，遵守不重不漏原则

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立

4.4P营销理论模型

产品：

能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。

价格：

购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响价格的主要因素有需求、成本和竞争。

渠道：

产品从生产企业流转到用户手上全过程所经历的各个环节。

促销：

企业通过销售行为的改变来激励用户消费，以短期的行为促进消费的增长，吸引其他品牌用户或导致提钱消费来促进销售增长。

5.用户行为模型

用户行为指用户为获取、使用产品或服务才去的各种行动，首先要认知熟悉，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为产品或服务的忠实用户。

行为轨迹：认知-熟悉-试用-使用-忠诚

最后

五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。

PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。

5W2H分析模型的应用场景较广，可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析。

逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析，通过对已知问题的细化分析，通过分析结论找到问题的最优解决方案。

4P营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析，通过分析结论，辅助决策近期运营计划与方案。

用户行为分析模型应用场景比较单一，完全针对用户的行为进行研究分析。

当然，模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进。

2020年度国内股票分析都有哪五种分析法?

1、K线图切线分析

由股票价格的数据所绘制的图表中画出一条直线，然后根据这些直线的情况推测出证券价格的未来趋势。这些直线就称为切线。切线主要起支撑和压力的作用，支撑线和压力线向后的延伸位置对价格的波动起到一定的制约作用。

2、形态类分析

价格走过的形态是市场行为的重要部分，从价格轨迹的形态中，我们可以推测出证券市场处在怎样的大环境中，由此对操作提供指导。尤其是对市场顶部和底部的判断，形态理论发挥了较大作用。

主要的形态有：M头、W底、头肩顶、头肩底、圆弧底等。

3、切线分析

按照一定的方法和原则，在根据股票价格数据所绘制的图表中画出一些直线，然后根据这些直线的情况来推测股票价格未来的趋势，这些直线就叫切线。

切线的关键在于它的画法，画得好坏直接影响预测结果。而在画法标准上，不同的人有不同的理解。例如，在画一条趋势线时，有些技术分析师只从K线的实体顶点来画，有些技术分析师则会把影线包含进去，因此描绘的结果会大不相同。

常见的切线包括：趋势线、轨道线、黄金分割线、甘氏线、角度线等。

4、波浪图指标分析

波浪理论是把股价的上下变动和不同时期的持续上涨、下跌看成是波浪的上下起伏，认为股票的价格运动遵循波浪起伏的规律，数清楚了各个浪就能准确地预见跌势和涨势的发展阶段。

5、指标分析

从市场行为的各个方面出发，通过建立一个数学模型，给出数字上的计算公式，得到一个体现股票市场某个方面内在实质的数字，这个数字叫作技术指标值。

常见的指标有相对强弱指标（RSD）、随机指标（KI）、趋向指标（DMI）、平滑异同移动平均线（MACD）、能量潮（OBV）等。

扩展资料：

股票技术分析的前提条件：

1、第一个条件是市场行为包容消化一切。

技术分析者认为，能够影响某种证券价格的任何因素（不管是宏观的或是微观的）都反映在其证券的价格之中。

研究影响证券价格的因素对普通投资者来说是不可能实现的，即使是经济学家对市场的分析也是不确定的。因此，研究证券的价格就是间接的研究影响证券价格的经济基础。技术分析者通过研究价格图表和大量的辅助技术指标，让市场自己揭示它最可能的走势。

2、第二个条件是价格以趋势方式演变。

技术分析者通过经验的总结，认为证券的价格运动是以趋势方式演变的。研究价格图表的全部意义，就是要在一个趋势发生发展的早期，及时准确地把它揭示出来，从而达到顺应趋势交易的目的。

正是因为有趋势的存在，技术分析者通过对图表、指标的研究，发现趋势的即将发展的方向，从而确定买入和卖出股票的时机。

计算股票价值的模型有哪些？

常见的方法有三种：1.Discounted Cash Flow(DCF)折现法2.Dividend Discount Model（DDM）股息折现法3.Earning Growth Model（EGM）盈利成长法。

DCF法

DCF法，即现金流量折现法，通常是企业价值评估的首选方法。DCF法的步骤是:

1)确定未来收益年限T;

2)预测未来T年内现金流;

3)确定期望的回报率(贴现率);

4)用贴现率将现金流贴现后加总。

DDM法

就是以股息率为标准评估股票价值，对希望从投资中获得现金流量收益的投资者特别有用。可使用简化后的计算公式：股票价格=预期来年股息/投资者要求的回报率。

例如：汇控今年预期股息0.32美元（约2.50港元），投资者希望资本回报为年5.5%，其它因素不变情况下，汇控目标价应为45.50元。

盈利成长法

相对估值在操作上相对简单，在默认市场对同类股票估值正确的前提下，用不同的企业数据（账面股本价值，销售额，净利润，EBITDA等）乘以相应的乘数（乘数是由市场上同类股票的估值除以其相应的企业数据得出的）。

最为投资者广泛应用的盈利标准比率是市盈率（PE），其公式：市盈率=股价/每股收益。使用市盈率有以下好处，计算简单，数据采集很容易，每天经济类报纸上均有相关资料，被称为历史市盈率或静态市盈率。但要注意，为更准确反映股票价格未来的趋势，应使用预期市盈率，即在公式中代入预期收益。

由于未来因素具有不确定性，无论用绝对估值和相对估值得出的往往都是一个价格区间

的估值则相对简单。

股票估值分类

1.绝对估值

就是用企业数据结合市场利率能算出来的估值。具体思路就是将企业未来的某种流（经营所产生的流，股息，净利润等）用与其在风险，时间长度上相匹配的回报率贴现得到的价值。

2.相对估值

是使用市盈率、市净率、市售率、市现率等价格指标与其它多只股票(对比系)进行对比，如果低于对比系的相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将很有希望上涨，使得指标回归对比系的平均值。

股票分析有几种分析法

从专业上来讲、，股票有两类分析法，基础分、析法和技术分析法。

基础分析法就是根据、宏观形势，政策，行业行情，公司、实力等等能够影响到股市的各类因素，综合分析，对股票的中长期发展能够准确的预测技术分析法就是根据各种指标图，数据，从数理的角度来分析，适用于股票的短期判断炒股没有必胜的技巧，只能靠2种分析方法相辅相成。

股价技术分析和基本分析都认为股价是由供求关系所决定。基本分析主要是根据对影响供需关系种种因素的分析来预测股价走势，而技术分析则是根据股价本身的变化来预测股价走势。

扩展资料：

股票价格指数和平均数仅仅为人们提供了一种衡量股票价格变动历史的工具，然而，人们更关心的是如何预测股票价格的未来趋势，以及买卖股票的适当时机。

为了判断股票现行股价的价位是否合理并描绘出它长远的发展空间，而技术分析主要是预测短期内股价涨跌的趋势。通过基本分析我们可以了解应购买何种股票，而技术分析则让我们把握具体购买的时机。

在时间上，技术分析法注重短期分析，在预测旧趋势结束和新趋势开始方面优于基本分析法，但在预测较长期趋势方面则不如后者。大多数成功的股票投资者都是把两种分析方法结合起来加以运用。他们用基本分析法估计较长期趋势，而用技术分析法判断短期走势和确定买卖的时机。

数据分析方法与模型都有哪些？

现在的大数据的流行程度不用说大家都知道，大数据离不开数据分析，而数据分析的方法和数据分析模型多种多样，按照数据分析将这些数据分析方法与模型分为对比分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方式，这四种方式的不同点前三类以定性的数据分析方法与模型为主，综合类数据分析方法与模型是注重定性与定量相结合。

一、分类分析数据分析法

在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类；或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

二、对比分析数据分析方法

很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

三、相关分析数据分析法相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系；另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。

而敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化时对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。

回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

时间序列是将一个指标在不相同的时间点上的取值，按照时间的先后顺序排列而成的一列数。时间序列实验研究对象的历史行为的客观记录，因而它包含了研究对象的结构特征以及规律。

四、综合分析数据分析法

层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。

而综合分析与层次分析是不同的，综合分析是指运用各种统计、财务等综合指标来反馈和研究社会经济现象总体的一般特征和数量关系的研究方法。

上述提到的数据分析方法与数据分析模型在企业经营、管理、投资决策最为常用，在企业决策中起着至关重要的作用。一般来说，对比分析、分类分析、相关分析和综合分析这四种方法都是数据分析师比较常用的，希望这篇文章能够帮助大家更好的理解大数据。

股票的预测模型有哪些

如果不看技术分析，你可以看下经典的股票估值模型，分为绝对估值和相对估值。

绝对估值主要有DDM和DCF，相对估值就是用PE、PEG、EV/EBITDA等进行估值。

再就是具体问题具体分析了，比如无套利均衡分析。特殊的模型，像期权定价，时间序列分析，Monte Carlo simulation等,要么直接套用现成的，要么根据已有数据自己构建，专业软件里都有操作，没有完全准确的预测方法。

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