股票价格真的能预测吗？

一、股票价格真的能预测吗？

谢邀。提供一个我的视角。其中不可避免有很多英文的素材，我尽量不使用公式，用图表阐明观点。相关文献太多，我只选择一个切入点。

首先说，预测股价，跟预测股票的收益率是等价的，因为今天的价格是已知的。理解了这一点以后我想说，目前学术界的主流观点是：

收益率是可以预测的。这跟有效市场假说不矛盾。同时大家都知道这种预测对于投资来说没有多大卵用。

怎么预测收益率？是不是应该先定义什么叫预测？事实上，任何跟收益率相关系数不为零的变量都可以预测收益率。有效市场假说成立等价于股价已经完全反映了所有已知信息，那么任何会影响价格的信息都可以预测股票的收益率。

来我给你上点证据。

上表中使用股息率（Dividend/Price ratio）来对股价收益率进行预测。其中第一行，使用当年的股息率预测接下来一年的收益率，第二行使用当年的股息率预测接下来五年的累计收益率。注意这么两点

1. （绿框）随着预测周期的增加而显著上升，股息率对于预测长期收益率有用。
   
2. 预期收益率的波动率（红框）同样随着预测周期的增加而增加。

先说第一点，用一张图来阐明这个观点更直观。看下图，其中蓝线为CRSP股票市值加权指数的股息率，而红线为同一指数的接下来7年的累计收益。看出来两条曲线的相关度有多高了吗？

你可能会说：“我看上去相关系数不是很高啊。”学术界里面具有这种预测功能的变量，我还可以找出一堆，再看下面这张图。其中绿线仍然是股息率，它虽然跟实际收益率（红线）的相关系数高但是未免太过平滑，不算一个好的变量。现在在股息率的基础上再加上宏观上的消费/财富比率（consumpiton wealth ratio）得到蓝线。看出来蓝线跟红线的相关系数更高了吧？不仅如此，蓝线还常常比红线先变化，这算是一个好的预测变量了吧？

到目前为止，我只做了一些任何接受过基础统计训练的人都可以做的事情，我还没有上任何高级的模型，但这已经足够为收益预测的可能性进行佐证了。

好了，在你感叹收益率/股价可以预测的同时，让我们回到第二点，预期收益率的波动率也随着预测周期的增大而增大。 换言之，你如果预测错误需要付出的代价也上升了。如果你预测明天的股价收益率，在我大A股你最多吃一个跌停板，但是如果你预测下周的收益率，你预测错了，你可以吃好几个跌停板，就这么简单。

如果你觉得我举得这个例子太极端，那么我邀请你跟我思考下面这样一个问题。

从1926年1月开始，如果你把1美元一直利滚利投资到美国的国债券里，那么到了2009年12月你将会把1美元变成20美元。同期内，如果你把你的股票一直投资到 S&P 500指数里的话，那么到期你将会获得3126美元。一个合理的预测是，长期内股票的累计收益率将远远高于国债或是存款，那么为什么大家不都把钱都投资到股票里去呢？

如果这能够引发你的思考的话，那么再看下面这张时间序列图。其中绿线为CRSP股票指数的年收益率，蓝线是美国国债券的收益率。股票的长期收益率虽然远高于国债，但是波动也同时远远高于国债，而且你可能一连好几年都是负收益，这些损失需要很多年才能挽回。

这让我足以抛出我的两个核心观点

1. 收益率/股价预测本身并不构成一个完整的投资/交易决策
2. 不能把收益率当作衡量投资/交易质量的唯一标准

1. 收益率/股价预测本身并不构成一个完整的投资/交易决策

光有对收益的预测本身是不够的，至少还需要对风险的评估和相应的风控手段。这点我曾经在我的专栏中咕哝过两句知乎专栏 。就拿股票和国债的例子来讲吧，虽然你知道长期来看股票的收益率是高于债券的，但是你不知道你入场的时机是对是错，你也不知道这个长期到底是多少年。2008年那波站在山岗上的人现在还没解套呢。同样，你也可以说：“我大A股虽然2016年熊了一年，但是相比2013年底还是涨了50个百分点的。” 再好的预测也一定有失灵的时候，如果你不能承受错误的代价，那么你就不能执行这个策略。

2. 不能把收益率当作衡量投资/交易质量的唯一标准

获得一万块钱的喜悦可能抵消不了丢掉一万块钱的痛苦吧？人类对风险是有厌恶的，对预期是有折现的，对现金/流动性是有需求的。套在高点上的人，为什么很多不愿意站岗，宁愿割肉？衡量投资/交易的质量，需要同时考虑你能不能承受相对应的风险，不要只考虑如果你做对了能赚多少钱，也许你过了十年你证明了你当初的一场豪赌是正确的，但是这十年间你可能一直套牢没钱花，这最后的正确相比你十年的等待到底值得不值得？我想每个人的答案是不一样的吧？那么请不要把收益率当作唯一的衡量标准，这就足以避免很多豪赌行为。

我想Andrew Ang的书开头第一句话可以概括我的观点。

The two most important words in investing are bad times .

投资中最重要的是想想身后身，而不是只看眼前路。如果你能够体会，那么关于股价到底能否预测这个问题，答案其实并不重要。

相关文献

1. Ang, Andrew. Asset management: A systematic approach to factor investing. Oxford University Press, 2014.
   
2. Cochrane, J.H., 2011. Presidential address: Discount rates. The Journal of Finance, 66(4), pp.1047-1108.
3. Fama, E.F. and French, K.R., 1988. Dividend yields and expected stock returns. Journal of financial economics, 22(1), pp.3-25.
   
4. Lettau, M. and Ludvigson, S., 2001. Consumption, aggregate wealth, and expected stock returns. the Journal of Finance, 56(3), pp.815-849.
   
5. Shiller, R.J., 1980. Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in dividends?.

更多内容请浏览我的专栏 -- Terrier Finance

二、股票价格的计算公式？

你好，A股股票成本价为保本价的计算方式成本价＝保本价＝【（总买入金额＋回报买入金额－总卖出金额－回报卖出金额）/（1－估算费率）】/（总买入数量＋回报买入数量－总卖出数量－回报卖出数量），例：如买入600839，成交分别为：3.92成交100股，3.93　成交200股，3.94　成交300股，在这种类型下成本价为（3.92＊100+3.93*200+3.94*300）/(1-0.004)/（100+200+300）＝3.949。

三、股票价格计算公式是什么？

你好，A股股票成本价为保本价的计算方式 成本价＝保本价＝【（总买入金额＋回报买入金额－总卖出金额－回报卖出金额）/（1－估算费率）】/（总买入数量＋回报买入数量－总卖出数量－回报卖出数量），例：如买入600839，成交分别为：3.92成交100股，3.93　成交200股，3.94　成交300股，在这种类型下成本价为（3.92＊100+3.93*200+3.94*300）/(1-0.004)/（100+200+300）＝3.949。

四、预测度计算公式？

1、首先打开excel表格，在其中输入昨日生产数据、昨日计划数据，需要计算昨日计划准确率。

2、在C2单元格中输入计算公式：=(B2-A2)/B2。

3、点击回车并下拉复制公式，即可得到小数数值，选中数据单元格。

4、点击鼠标右键，选择其中的“设置单元格格式”选项。

5、然后在打开的对话框中点击“百分比”并设置小数位数为“2”。

6、点击确定即可得到昨日计划准确率的百分比数值。

五、销售预测量计算公式？

我的答案销售预测量计算公式？一是意见收集法。收集某方面对某问题的看法，加以分析作为预测。

包括高级主管、推销员、代理商与经销商的意见。

二是假设成长率固定的预测法。这种销售预测的公式是：

明年的销售额=今年的销售额×固定增长率。

三是时间数列分析法(趋势模式法)。

影响时间数列预测值的因素基本上可归纳为长期趋势、循环变动、季节变动。

四是产品逐项预测法。

五是相关分析法。设立一个和因素相关的方程式，以预测未来。

六是产品生命周期预测法。产品在开拓期(介绍期)、成长期、成熟期、衰退期的销售量和利润，一般均有规律可循。

六、季节性预测法的计算公式？

收集历年（通常至少有三年）各月或各季的统计资料（观察值）。

2、求出各年同月或同季观察值的平均数（用A表示）。

3、求历年间所有月份或季度的平均值（用B表示）。

4、计算各月或各季度的季节指数，即C=A/B。

5、根据未来年度的全年趋势预测值，求出各月或各季度的平均趋势预测值，然后乘以相应季节指数，就得未来年度内各月和各季度包括季节变动的预测值

七、移正平均预测方法的计算公式？

移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。 　　还分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。 　　一、简单移动平均法 　　简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下： 　　ft=(at-1+at-2+at-3+…+at-n)/n 　　式中，ft--对下一期的预测值； 　　n--移动平均的时期个数； 　　at-1--前期实际值； 　　at-2,at-3和at-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。 　　二、加权移动平均法 　　加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。 　　加权移动平均法的计算公式如下： 　　ft=w1at-1+w2at-2+w3at-3+…+wnat-n 　　式中，w1--第t-1期实际销售额的权重； 　　w2--第t-2期实际销售额的权重； 　　wn--第t-n期实际销售额的权重； 　　n--预测的时期数； 　　w1+ w2+…+ wn=1 　　在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。 　　使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。但移动平均法运用时也存在着如下问题： 　　1、 加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感； 　　2、 移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动； 　　3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录。 　　4、它通过引进愈来愈期的新数据，不断修改平均值，以之作为预测值。 　　移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。 　　移动平均法的特点： 　　1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数n越大，对数列的修匀作用越强。 　　2. 移动平均时距项数n为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数n为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。 　　3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数n应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数n应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。 　　4. 移动平均的项数不宜过大。 　　@统计中的移动法规则： 　　统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种方法，是将动态数列的时距扩大。所不同 的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均是，这一些列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消 除如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势。

八、置信区间和预测区间计算公式？

总体中位数的区间估计1.η的置信区间设有容量为n的样本数据 x1≦x2≦……≦xn ,Lr ：样本中第r个最小观测值,即 Lr = xrUr ：样本中第r个最大观测值,即 Ur = xn-r则中位数η的置信区间为Lr ≤η ≤Ur

九、预测期现金流量现值的计算公式？

资产预计未来现金流量的现值=∑（第t年预计资产未来现金流量/（1+折现率）t）　　如果各年的现金流量相等，则按照年金现值折现。

十、有没有人用过付费版的和讯股票价格预测，准不准？

在大盘明显上涨的情况下，大智慧、和讯、新里程等预测的信息还是有很高的准确性。