股票投资分析报告范文第1篇

1引言

华尔街有这样一句家喻户晓的谚语:不要依靠金融分析师的盈利预测和投资评级买卖股票,但是也不要抛弃他们.盈利预测和投资评级数据中隐藏着重要的信息,如何分析挖掘并合理利用它们,其重要性当然是不言而喻.这些信息无疑是经济学家、统计学家希望挖掘的矿源,设法从中得到闪着金光的信息和有价值的投资策略.股票市场是信息高度密集型的,股价的涨落对于信息的变动十分敏感.而股票分析师作为向投资者提供上市公司信息的群体,在股票市场中扮演着重要的角色.在美国,金融市场日趋成熟,分析师群体对股票市场有相当大的影响力.随着中国证券市场的发展和成熟,越来越多的投资者(特别是机构投资者)开始关注和积极利用分析师的投资报告.但是,许多投资者在获得盈利预测和投资评级数据后,往往因为不能正确使用这些数据,反而对投资造成不良的影响.一支股票往往有众多分析师跟踪,给出的投资建议也不尽相同,投资者应该听取哪位分析师的建议呢?而且投资评级的给出是相对于一定的时间段的,不同投资风格的投资者持股时间是不相同的.即使是在欧美最发达的金融市场,买入评级的股票也未必比卖出评级的股票市场表现更好.评估这些投资报告与市场实际走向吻合的程度是本文研究的目标.通过分析报告的预测能力和分析师群体对于股票市场的影响力,投资者才能够基于这些报告来制定和优化投资策略.我们搜集整理了400多份分析师的研究报告,建立了关于盈利预测和投资评级变化的数据库.在利用统计方法对数据进行的预处理和可视化的基础上,对于分析师群体的预测能力及其准确性和对中国股票市场的影响程度进行了研究.结果表明,分析师调低盈利数据和评级报告的预测能力低于调高的报告;分析师群体的一致评级投资报告,在统计意义下显著高于大市收益率.分析师的预测能力是与行业相关的,故进一步通过数据挖掘方法,讨论了筛选行业明星分析师的问题.

2数据准备数据准备

是进一步建立数学和统计模型的前提,是数据分析与数据挖掘中最花费时间的步骤,同时也是整个研究工作的关键.本研究的数据准备工作主要包括以下步骤:步骤一:样本选择选择了上证50指数和深圳100指数中共计26家上市公司,每一家上市公司建立一个独立的报告库,收录相关的证券分析师报告.上证50指数和深证100指数,是分别从上海和深圳证券交易所的上市公司中挑选出规模大、流动性好的50和100只股票组成的样本股,综合反映了上海及深圳证券市场的整体状况,具有相当的权威性和市场覆盖性.步骤二:标准化对每份报告设置以下五个要素来描述:报告来源、报告日期、股票名称、盈利预测、投资评级.步骤三:报告有效性判别信息的变动才会导致股价的变动.因此我们对报告库中的每份报告按照时间顺序将要素整理成序列,比较目标报告与其上一份报告,并记录盈利预测和投资评级的变化.定义所有盈利预测或投资评级有变化的报告为有效报告,记录其变化项目和变化方向.如下三类报告被定义为是无效的,1.无变化报告:研究机构一般要定期给出报告,有相当一部分报告的盈利预测和投资评级与上一份相比并无变化;该报告本身被视为无效,相应记录作为后续报告的参照.2.首次关注报告:分析师对某只股票首次给出的评级报告;该报告的记录仅作为后续报告的参照.3.不连续报告:由于样本库的丢失等原因造成某份报告的上一份报告缺失,从而无法界定其变化.步骤四:指标化如何刻画一份报告的有效性是数据分析的关键.这里我们采用事件研究法中的超额收益来检验股价对分析师报告披露的反应.事件研究方法由Fama,Fisher,Jensen和Roll提出,并被广泛地运用于检验事件发生前后的价格变化,或价格对信息披露的反应程度.超额收益是其中一个很重要的指标,用来度量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度.在本文中超额收益这个指标一方面可以剔除市场或者行业突发事件的影响,使变量集中反映该个股的影响因素,另一方面可以用持有策略考察累计收益.定义:超额收益=实际收益率-市场平均收益率.（公式略）

3数据可视化

数据可视化使我们对研究对象的整体有宏观的理解和把握.原点表示收到评级报告日期,横轴代表收到报告后的交易日天数,纵轴代表超额收益.每一根柱(由颜色深浅区分)分别代表从收到报告至该交易日收市时,所有样本超额收益的均值和标准差,它们组成两个时间序列,如图1所示.可以看出分析师报告超额收益的样本均值为正,并且随时间而增加,即中长期来看,分析师报告整体可以为投资者带来正的超额收益.我们观察到在数据库的312份有效报告中,盈利数据上调的207家,下调的94家,投资评级上调的52家,下调的32家.我们将样本中所有调低盈利数据和评级的报告组成一个集合,来考察分析师调低报告的超额收益,（图略）从总体来看,分析师倾向于上调盈利数据和投资评级.分析师报告样本中调低盈利数据和投资评级的这部分子样本,均值没有明显大于零,即调低评级的报告预测能力不如调高评级的报告.但投资者依然可以听取分析师的建议回避这类股票,从而降低丧失投资其它股票获得超额收益的机会成本.

4分析师群体的假设检验

在讨论了分析师报告全体样本以及调低报告样本的预测能力后,进一步我们选取子样本,满足以下条件:第一,对同一只股票进行评级;第二,报告公布日期在相邻三天内;第三,报告的盈利预测和评级变动方向一致.定义这个集合为一致评级报告.直观上说,在同一时段,分析师群体对同一只股票的有一致的评级变化,那么这个集合的超额收益应当要高于全样本.在标准差相当的情况下,一致评级报告样本的均值确实要高于全样本.由于所选样本数量有限,能否得出一致评级报告总体有正的超额收益,也即总体的均值是否大于零?我们下面通过作t检验来解答上面提出的问题.此时需要检验的假设是（公式略）分别取α=0.1和0.05,短期末、中期和长期的t值都落在了拒绝域中.所以,我们在显著性水平α=0.05下拒绝H0,即认为不同分析师在相邻时间对同一只股票推出的盈利数据和评级变动一致的报告,在其报告推出的短期末、中期和长期,有正的超额收益.

5明星分析师的数据挖掘作为分析

师群体的样本,我们关注他们作为一个整体的表现,从而判断他们对整个股市的影响力.对于投资者而言,他们更加关注的是分析师个体的表现,即谁的报告更加准确.为投资者寻找出明星分析师更有实际价值,所以这也是本文的重点.数据库中的数据是绝对的,数字所对应的是超额收益率.而如果考察每个分析师的表现,相对的排名才是关键.为了得到比较客观的排名,我们先将数据库进行概念分层,使得每份报告在报告日后每一天的超额收益在群体中有相对的等级和对应的评分;其次,我们通过对评分数据的聚集和汇总,按时间顺序将每份报告分割为短、中、长期三个区间,且将短期再细分为初、中、末三个小区间,得到期间各自的平均值.这样每份报告的有效性就由5个评分值来描述;最后将所有样本按行业分类,按分析师汇总,按时间分组,并考虑对应股票的走势对分组进行调整,最终得到排名.1)数据预处理:步骤一:数据归约和概念分层生成数值分层是通过将属性域划分为区间,离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数.对于给定的数值属性,概念分层定义了该属性的一个离散化.通过收集并用较高层的概念(如本文中excellent,good,fair,poor,bad)替换较低层的概念(如本文中属性超额收益的数字值),概念分层可以用来归约数据.通过这种数字概化,虽然细节丢失了,但概化后的数据更有意义、更容易解释,并且所需的空间比原数据少.我们的作法是:取报告日到60个交易日为时间区间,所有分析师给出报告相同交易日后的超额收益为一组,作直方图,得到60张.下图为其中之一:所有分析师给出报告40天后超额收益的直方图,从图中我们可以看到近似正态的分布.为了得到每份报告的在报告日后每个交易日超额收益的相对排名,我们对数据进行分层,规则如下:第一,将所有报告的表现分为5大类,excellent,good,fair,poor,bad,并赋以5,4,3,2,1的分值;第二,分类依据:各份报告在直方图中的位置,即取15%,35%,65%,85%四个分位点作为分界点.步骤二:数据变换在数据挖掘中,聚集是指对数据进行汇总和聚集.在这里,我们聚集日超额收益的得分,根据投资经理的建议将60个交易日按时间分段,从而计算得到短期、中期、长期的平均收益得分.2)聚类分析在通过数据分层和聚集后,我们得到了每份报告对应的5个时期的得分值.同时,观察个股的走势图后,我们发现在股价不同波段给出评级报告难度是不同的,如果在上升波段给出上调的评级,显然不能与下降波段中给出上调评级置于同组评估,因为后者属于逆势而为,难度相当大,除非有相当的把握,否则很难预测准确.因此如果直接按时间区间取均值比较,会忽视每份报告在公布当日所面临的难度差别,从而最终可能扭曲分析师的相对排名.因此我们需要以报告在相似的时间区段和股价波段的相对排名来替代简单的平均值.综合考虑时间和股价因素,我们对数据进行聚类分析的具体原则如下:第一,按时间顺序分组,以三个月作为基本分段,每组涵盖3～5个样本,若在三个月内样本数大于5,则考虑继续细分,保证每组样本数比较均衡.第二,根据股价走势的波段对样本分组进行调整,即若分组时间段[a,b]涵盖股价由上升变为下降或者由下降转为上升的突变点c,则以突变点c为新的分组点,视组内样本个数将原时间区间[a,b]划分为[a,c]和[c,b]或者直接将区间[a,c]和[c,b]归入各自相邻的区间.3)结论支持我们通过上述方法得到的分析师排名,与《新财富》杂志通过向基金经理发放调查问卷为分析师打分的形式得到的排名有很大程度上的一致性.

股票投资分析报告范文第2篇

股票市场反映着上市公司的价值，密集着上市公司各方面的信息。有关公司财务状况、业务进展、重大投资等信息的披露，都会给股票市场产生影响。作为公司重要活动之一的投资是将货币转化为资本，以期在未来得到收益。投资收益的好坏直接关系到公司的盈利和发展，进而影响其价值。股市对重大投资项目做出反应是投资者对信息进行加工分析后，做出决策的结果。这一过程可用图1表示：

在我国股票市场十几年的发展进程中，众多学者对股票市场进行了广泛研究和有益探索，取得了较多成果。但研究信息因素，特别是具体到某一类信息对股价影响的文章较少，且相关研究多为定性的理论探讨。事实上，关于重大投资的信息公布后，人们对该信息所做出的决策往往也相近，因此上市公司重大投资行为产生的股票行情走势会出现相近的情况。这使得应用统计分析方法， 统计以往的行情， 分析其规律， 并对短期效应做出预测成为可能。

二、研究方法介绍

本文采用事件研究方法研究股价对重大投资项目的反应。股票价格会因为各方面原因发生波动，在研究投资公告对股价影响之前，先要区分股价与该信息无关的自身波动和由重大投资公告影响产生的波动。通过分析某一特定时间段内，某一事件（重大投资公告）发生前后股价的变动，检验是否存在超常收益率，研究结果可用来了解市场证券价格与特定事件是否有关联性，主要实施方法是利用统计方法检验异常报酬率状况，即检验超常收益率是否为零，并以此判断事件是否对公司证券造成影响。这种实证方法被称为“事件研究法”。在事件研究法中，以超常收益AR（abnormal return）来度量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。

（一）选取研究窗口假设事件发生在T时刻，则T时刻称为事件日。尽管事件发生在T时刻，但是由于事件在公告之前有可能已经被市场觉察，或存在信息泄露，因此假设事件不但在T时刻之后对研究对象产生影响，而且在T时刻之前的一段时间内对研究对象的影响就已经存在。为了考察事件对研究对象的影响，将事件对研究对象存在影响的时期称为观察期。设观察期为［T-m，T+n］；而在T-m时刻以前，事件对研究对象不存在影响，将事件对研究对象不存在影响的时期［0，T-m］称为估计期，抽取［0，T+n］的样本数据，假设共有T+n+1个样本数据，其中样本期间［0，T-m］的T-m+1个数据主要用来估计模型中各项参数，事件窗［T-m，T+n］的m+n个样本数据主要来计算超常收益。

研究窗口的选取如图2所示：

（二）计算累积平均超常收益率收集个股、市场指数在研究窗口时间段内的收盘价，计算各自的日收益率Rt、Rm，t；

其中：Rt=（Pt－Pt-1）/Pt（1）

Rm，t=（Pm，t－Pm，t-1）/Pm，t（2）

以估计期的数据为样本，以市场指数（上证综合指数）收益率为解释变量，以个股收益率为被解释变量，进行回归。

Ri，t=αi+?茁iRm，t+ξi，t （3）

其中：Ri，t，Rm，t为个股i的日收益率和市场指数的日收益率；?茁i是股票i的收益率对市场指数收益率的回归系数。

假定αi和?茁i在观察期内保持不变，则预期正常收益率

（三）T检验CARt1，t2与0的差异性如果检验结果显著，则说明该事件对股价有影响，否则，该事件的影响没有通过证券市场反映出来。

三、模型建立与参数估计

（一）样本选取 本研究选择的30家重大投资公告的上市公司数据资料来源于《中国证券报》数据库中的上市公司数据检索系统股票价格走势历史数据来自和讯股道黄金版；重大投资公告信息来自中国证券报数据库服务系统个股查询网站（220.194.35.3:8080/zq/ggcx/ggcx.htm，）。同时，按以下标准取舍：样本公司股票在上海证券交易所上市交易；该重大投资公告前后各30个交易日（共60个交易日）无影响股票价格的其他重大事项公告；如果一家上市公司在同一交易日内发生多起重大投资项目事项，则算作一项重大投资项目事项；如果一家上市公司在同一年发生几次应予以披露的重大项目，且间隔时间较长，则选择一起相对重要（投资金额大）的投资事件作为样本；ST股和*ST股的上市公司不作为样本。

（二）计算重大投资项目对股票价格的影响以披露日的［-24，-5］（即估计期）每天的市场日收益率Rm，t为自变量，个股日收益率Rt为因变量，使用市场模型模型Ri，t=αi+?茁iRm，t+ξi，t 估算出的各个样本公司αi和?茁检验样本的累计平均超常收益率是否显著异于零。如果CAR>0，并且检验结果显著，表明重大投资公告使股票价格升高；如果CAR

（三）计算重大投资项目对成交量的影响 成交量是另一个反应上市公司市场状况的变量。为了研究上市公司重大投资公告对股票成交量的影响，本文以成交量的变动率的变动来反映其短期异常波动。仍以研究股票价格变动的样本数据作为研究对象，计算交易日前后10日样本公司的成交量变动率。用Q表示成交量，t表示时间，则：

成交量的变动率=（Qt－Qt-1）/Qt-1 （t=-10，-9.-8，...0，1，...9，10）

四、实证结果与分析

计算出30家有重大投资公告的上市公司从公告日的前4个交易日至披露日后的15个交易日的每日平均超常收益率AAR、累积平均超常收益率CAR，结果如表1和图3所示；计算出成交量变动率，做其趋势图，结果如图4所示。

分析表1和图3，可以看出，在公告日前后有20%（4/20）的交易日的超常收益率为负，而有80%的交易日的超常收益率为正；在公告日前后有5%的交易日的累积超常收益率为负，而有95%的交易日的累积超常收益率为正。在公告日后，仅第6天的超常收益为负，而累积超常收益均为正。说明由于公司重大投资项目这一信息的披露，使公司获得超常收益，股东财富增加，股价上升。

再看每日AAR和CAR的变化趋势，AAR围绕0上下波动，在公告日前的平均超常收益率最高达到14.89%，而公告日后的平均超常收益率没有超过9.28%，这说明公告日后平均超常收益与公告前相比有所下降。

公告日前3天，CAR持续上升，其值在公告前三个交易日分别为3.6%，18.54%1，19.24%.从公告日到公告日后的3天内，CAR的值分别为18.86%，28.14%，31.71%。CAR在公告日为17.40%，说明在投资公告前，投资者平均可从公司重大投资项目披露中获得17.40%的累积超常收益。CAR一路往上，在投资公告前三天和公告后四天内上升的幅度较快，公告日四天后呈匀速缓慢上升状态，上升的幅度减小，说明公告前的第三天，关于公司重大投资项目的信息已经有所泄露。

从图4成交量变动率图，可以看出，成交量在投资公告的前4日至公布后的第10日，波动幅度较大，最低点和最高点均在这一时期。在投资公告的前4天，股票的成交量已有显著的波动，综合起来看，成交量是增加的（分别为59720股、60811股、80603股、135503股）。说明股市已经对这一消息提前有了反映，可能是消息在一定程度上已被股市察觉。在投资公告日后，成交量经过两天较大幅度的下降后又快速回升，此后，成交量一直保持在20000股以上。从以上分析可以总结出，公司的重大投资公告会使股票成交量以更大的幅度波动，同时，会使成交量增加。

以上分析表明，在重大投资事件公告日前后，股价和相对成交量均出现异常。其中，股价和相对成交量在公告前三至四天就出现异常，而在公告很短几天后又出现不同程度下降。因此，不能排除存在信息泄露的可能。

以公告前累积超额收益与累积超额收益总额之比来度量有多大程度的价格变动发生在投资公告前。

公告前累积超额收益CAR-4，-1/累积超额收益总额CAR-4，15＝0.192378/0.582521=33.03%。这说明近三分之一价格上升发生在披露日之前。据此，本文认为关于重大投资这一重大事项的信息在公布前已泄露。

四、结论与建议

（一）研究结论综合上述分析，本文得出如下结论：第一，大投资公告的对股票市场具有显著影响，总体上表现为引起股票价格和成交量异常波动。且公告对股票只在其公布的短期产生较大影响，从整体看来，并不能给公司带来超常收益。第二，提前对投资公告做出反应。这种现象是因为信息的提前泄露和传播使投资公告公布以前投资对股票的刺激就已经反应在股票价格中。重大投资行为被部分市场觉察后，短期出现的利好会刺激股价上扬，所以当投资公告时，信息的定价过程已基本完成，股票的真实价格已包含信息应带来的收益，市场的预期和想象空间降低，所以在短暂的冲高后，股价失去了进一步的推动力，开始出现下滑趋势。最终，在其自身价值周围波动，并无显著的超常收益。

（二）信息披露质量提升建议 提前获得信息的投资者在公告前就买入股票，而更多的投资者是在公告后买入股票，随着投资者逐渐增多，股价上涨，于是操纵者可在高价位抛售股票，获得大额股票差价收益。信息泄露加剧了股票交易过程中的信息不对称，破坏了市场的公平性，因此应提高信息披露的质量，以维系投资者信心，规范我国证券市场。具体建议如下：第一，建设强有力的政府监管机构。强有力监管机构有利干提高上市公司信息披露有效性。首先，注重责任落实。具体表现在:落实监管者的责任及上市公司信息披露违法违规行为中有关个人的责任。其次，加大处罚力度。对于实际违法违规者，只有加大处罚力度，提高其违规成本，才能提高信息披露监管和处罚的效果。如提高处罚的公开性、严格追究违法违规者的法律责任、完善违法者的退出机制等。第二，建立完善的公司内部治理。加强内部治理，以更恰当的方式组织好董事会、监事会以及相关的审计委员会，争取有责任心的大股东对公司的关注，保证企业的报告系统和审计系统向股东大会、董事会、监事会以及外界提供和披露及时的和准确的信息。一方面，要完善董事会制衡和决策机制，规范独立董事的选聘机制；另一方面，加强和改进监事会的工作，逐步完善监事会的组织机构。第三，加强对投资者的教育，提高投资者素质。加强投资者教育有利于提高投资者投资分析能力，帮助投资者培育正确的投资理念，减少少数人操纵股价成功的可能性。监管部门、交易所和各券商应该利用一切媒体，互联网、电视、报纸，进一步加强投资者教育，开展有效的投资者教育活动。

参考文献：

［1］Eugene F Fama，Lawrence Fisher，Michael Jensen ，and Richard Roil. The Ad-justment of Stock Prices to New Information［J］ .International Economic Review， 1969， （2） :1～21

［2］尹向飞、陈柳钦：《应用事件研究方法分析季报对股票价格的影响》，《重庆工商大学学报》（西部论坛） 2008年第1期。

［3］袁立华：《上市公司项目投资重大失误对策研究》，《商业时代》2005年第17期。

股票投资分析报告范文第3篇

a股智趣投资

自2002年创立以来，美股智趣投资已经实现了超越标普500指数85个百分点的不俗业绩。

在引入a股市场时，我们根据a股市场的实际情况，对一些参数进行了调整，回溯检验证明这种投资法非常适合国内市场。

我们对2005年5月初至2023年8月底进行了回溯检验，在这7年中，a股智趣投资的年化收益率达到27%，而沪深300指数仅为12.5%。在具有长期可跟踪的投资记录中，股神巴菲特的年化收益率为24.7%、金融奇才索罗斯为28.6%、华尔街第一操盘手彼得·林奇为29%。但需要指出的是，a股智趣投资的方法一般散户都可以操作，而巴菲特、索罗斯、林奇的手法不具有可操作性。

a股智趣投资在整个期间（一直持有至期末）的涨幅达到464%，期间最高涨幅为651%（从2005年9月初持有至2023年4月底）；作为比较，沪深300指数在该期间的涨幅为136%，期间最高涨幅为549%（从2005年11月初持有至2007年10月底）。在整个研究期间，a股智趣投资跑赢沪深300指数328个百分点。

2005-2023年，a股智趣投资的年度收益率分别为38.2%、160.5%、-17.1%、21.1%、32.7%、31.8%、-11.1%和18.3%。

此外，我们对智趣投资法与沪深300指数在任意时间段的投资净值进行了比较。结果表明，在253个时间节点中，智趣投资法股票组合的资产净值只有16个节点小于沪深300指数股票组合；也就是说，在任何时间点买入并在另外一个时间节点卖出，智趣投资法跑赢沪深300指数的概率为93.7%。

在全部公募基金中，排名第一的是华夏大盘精选，有“公募一哥”之称的王亚伟从2005年5月开始执掌该基金，直至其于2023年5月离开华夏基金。该基金在2005年5月初至2023年8月底的期间收益率达到1065%，即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金，在2023年8月底基金净值将达到11.65元；排名第二的是基金泰和，该期间的收益率为384%；而智趣投资在该期间的涨幅为464%。

如果希望了解a股智趣投资的更多详细信息，请关注本刊的电子产品《a股智趣投资》，下载地址capitalweek。

3月20日-3月26日的五个交易日中，根据wind统计，在其所覆盖的券商研究报告中，对沪深300指数的300家成份股公司，业绩调升13家，调降19家。

过去一个月，沪深300指数成份股业绩调升50家，调降72家。

截至3月26日收盘，沪深300指数成份股按总市值除以预测总利润计算的2023年pe平均值为10.76，按照总市值从大到小分为5个区间，同样按照上述方法计算的市盈率平均值分别为8.99、22.59、25.07、26.29、40.42。

相比一周前（3月19日），沪深300指数成份股预测总利润减少0.01%，由16876亿元变为16873亿元；市盈率平均值减少1.62%，由10.59变为10.76。

相比一个月前（2月26日），沪深300指数成份股预测总利润下降0.28%，由16921亿元变为16873亿元；市盈率平均值增加0.27%，由10.73变为10.76。

截至3月26日，过去一周（2023年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一周（2023年报告期）评级上升和下降前10名分别如左侧表格所示。

截至3月26日，过去一个月（2023年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一个月（2023年报告期）评级上升和下降前10名分别如右侧表格所示。 wind评级的1分至5分，分别对应“买入”、“增持”、“持有”、“中性”、“卖出”。

创一年新高（新低）股票概况

3.21-3.27期间，共计200只股票创一年新高，创新高个股数量位列前三位的行业（申万一级行业分类）分别是医药生物（30只）、化工（24只）、机械设备（20只）。上述股票的加权平均市盈率（2023年年报）为19.71，加权平均市净率（2023年年报）为2.93，期间最高股价的平均值为21.99元。

3.21-3.27期间，共计4只股票创一年新低，创新低个股数量位列前三位的行业（申万一级行业分类）分别是食品饮料（2只）、有色金属（1只）、机械设备（1只）。上述股票的加权平均市盈率（2023年年报）为16.78，加权平均市净率（2023年年报）为5.94，期间最低股价的平均值为25.33元。

本期创新高股票的总市值为29438亿元，创新低股票的总市值为1098亿元，两者之比为26.82∶1。

胜券投资分析

第27期回顾

胜券投资工具，脱胎于美国投资大师威廉·欧奈尔的cansilm交易系统。运用这一系统，威廉·欧奈尔在40多年的股票投资生涯中，取得了可以和巴菲特、彼得·林奇等投资大师相媲美的成绩。而我们的胜券投资工具，根据中国股市的具体特点，将cansilm交易系统进行了优化和调整，使其更符合中国股市的特点，并能满足中国投资者的需要。

牛股通常具有相似的特征，也就是我们这里说的“牛股基因”。胜券投资分析揭秘的牛股基因通常体现在以下四个方面。

首先，牛股表现出良好的成长性。胜券投资分析通过个股的净利润评分、价格相对强弱评分，以及两者相结合的综合评分为广大投资者提供了一种快餐化的基本面选股方式，经过历史回顾检验，牛股往往是综合评分超过80分的股票。只有这些股票有着表现优异的基本面，而优异的基本面往往是支撑其股价不断上涨的动力。

其次，发展前景良好的行业是孕育牛股的温床。关注胜券的投资者可以发现，胜券投资分析近期重点分析的股票往往集中于医药生物、信息服务等胜券行业排名靠前且整体强势的行业。牛股往往是这些行业中表现不俗的股票。

第三，牛股往往在跌跌不止的行情中具有抗跌性。胜券一度强力解读的牛股恩华药业（002262.sz）和上海家化（600315.sh）等在2023年大盘的颓势中股价逆市上扬并不断创出52周新高；在年底大盘回暖后再创佳绩。当然，这些股票也不是直线上涨的，在股价攀升的过程中不免有回调，此时正是对投资者心理的考验。胜券投资分析认为，对于基本面和政策面以及大盘都没有发生重大变化的个股发生回调时，投资者可以根据卖出止损策略操作并等待下一个投资时机的到来。

第四，在回暖的行情中不断的创出52周新高并伴随明显的放量往往是牛股启动的标志。这里的放量至少是当天的成交量相比于50日平均移动成交量上涨40%-50%。

神奇公式的核心是“低价买入优质股票”，所选用的两个指标是投资回报率（rotc）和收益率（ebit/ev），其中投资回报率筛选出来的是“好公司”，收益率筛选出来的是“好价格”。

“好公司”主要是对上市公司的相关财务指标进行衡量，即以基本面为导向的分析，所选出的都是一些“质优”的公司，这个指标相对容易确定。

“好价格”的目标是“低价”股，但什么样的股价水平才算“低”呢？又该如何发现市场上被低估的股票呢？对此，以价值为导向的投资理论认为，低价是相对于企业的内在价值而言，但内在价值的确定又非常繁杂，神奇公式采用的是一种最便捷的方式，即观察股票的价格走势，通过股票的价格涨跌及市值变化筛选出符合条件的“质优低价”股。

神奇公式的目标并不是单纯的寻找“好公司”或者“好价格”，而是寻找能够将上述两个因素进行最佳组合的公司，也就是“综合得分”占优的股票。

股票投资分析报告范文第4篇

在约翰·聂夫执掌的31年间，温莎基金的总投资回报率为55.46倍，累计平均年复合回报率达13.7%，这个纪录在基金史上尚无人能与其媲美。

在退休前，聂夫还一直兼任威灵顿管理公司的副总裁和经营合伙人。聂夫的成功之道，并不在于使用了高深的投资技巧及数学模型，而是广为人知的低市盈率投资法。

对于A股市场的投资者，聂夫的投资之道完全可以复制，因为低市盈率投资法很容易做到量化选股，而且回溯检验的结果相当不错。

我们运用修正过的聂夫选股方法对2005年5月初至2023年12月底的A股市场进行了回溯检验，结果表明聂夫之道在A股市场可以取得44.12%的年化复合收益率，而同期沪深300指数的年化复合收益率只有13.86%，聂夫之道投资法的年化超额收益达到30.26个百分点。

在24个分季度检验区间中，“聂夫之道”跑赢沪深300指数的次数达到16个，占比为66.67%，单季最高超额收益达到56.77个百分点；在8个超额收益为负的检验区间中，单季最高超额负收益只有10.69个百分点。

此外，我们还将“聂夫之道”与公募基金进行了对比。在全部公募基金中，排名第一的是华夏大盘精选，有“公募一哥”之称的王亚伟从2005年5月开始执掌该基金，直至其于2023年5月离开华夏基金。该基金在2005年5月初至2023年12月底的期间收益率达到1149.07%，即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金，在2023年12月底基金净值将达到12.49元。

作为比较，“聂夫之道” 在2005年5月初至2023年12月底的期间收益率达到1549.70%，即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金，在2023年12月底基金净值将达到16.49元。

也就是说，如果“聂夫之道”是一只基金，那么其收益率战胜了以王亚伟所领衔“华夏大盘精选”为代表的全部公募基金；此外，与包括开放式和封闭式在内的全部公募基金相比，“聂夫之道”还有一个非常明显的优点，即投资者可以根据自己的决定在任何期间买入和卖出。

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9月4日-9月10日的五个交易日中，根据Wind统计，在其所覆盖的券商研究报告中，对沪深300指数的300家成份股公司，业绩调升24家，调降29家。

过去一个月，沪深300指数成份股业绩调升104家，调降161家。

截至9月10日收盘，沪深300指数成份股按总市值除以预测总利润计算的2023年PE平均值为8.93，按照总市值从大到小分为5个区间，同样按照上述方法计算的市盈率平均值分别为7.42、17.87、16.28、19.55、18.53。

相比一周前（9月3日），沪深300指数成份股预测总利润减少0.05%，由20231亿元变为20231亿元；市盈率平均值增加5%，由8.51变为8.93。

相比一个月前（8月10日），沪深300指数成份股预测总利润减少0.99%，由20335亿元变为20231亿元；市盈率平均值增加8.23%，由8.25变为8.93。

截至9月10日，过去一周（2023年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一周（2023年报告期）评级上升和下降前10名分别如左侧表格所示。

截至9月10日，过去一个月（2023年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一个月（2023年报告期）评级上升和下降前10名分别如右侧表格所示。Wind评级的1分至5分，分别对应“买入”、“增持”、“持有”、“中性”、“卖出”。

创一年新高（新低）股票概况

9.5-9.11日期间，共计284只股票创一年新高，创新高个股数量位列前三位的行业（申万一级行业分类）分别是机械设备（38只）、信息服务（35只）、交通运输（22只）、房地产（21只）和电子（21只）。上述股票的加权平均市盈率（2023年年报）为38.55，加权平均市净率（2023年年报）为2.98，期间最高股价的平均值为16.99元。

9.5-9.11日期间，只有山西汾酒1只股票创一年新低，所在行业（申万一级行业分类）为食品饮料。市盈率（2023年年报）为13.32，市净率（2023年年报）为5.10，最低股价为20.42元。

本期创新高股票的总市值为26580亿元，创新低股票的总市值为185亿元，两者之比为144：1。

胜券投资分析

第47期回顾

牛股通常具有相似的特征，也就是我们这里说的“牛股基因”。胜券投资分析揭秘的牛股基因通常体现在以下四个方面：

首先，牛股表现出良好的成长性。胜券投资分析通过个股的净利润评分、价格相对强弱评分以及两者相结合的综合评分为广大投资者提供了一种快餐化的基本面选股方式，经过历史回顾检验，牛股往往是综合评分超过80分的股票。只有这些股票有着表现优异的基本面，而优异的基本面往往是支撑其股价不断上涨的动力。

其次，发展前景良好的行业是孕育牛股的温床。关注胜券的投资者可以发现，胜券投资分析近期重点分析的股票往往集中于医药生物、信息服务等胜券行业排名靠前且整体强势的行业。牛股往往是这些行业中表现不俗的股票。

第三，牛股往往在跌跌不止的行情中具有抗跌性。胜券一度强力解读的牛股恩华药业（002262.SZ）和上海家化（600315.SH）等在去年大盘的颓势中股价逆市上扬并不断创出52周新高；在年底大盘回暖后再创佳绩。

第四，在回暖的行情中不断的创出52周新高并伴随明显的放量往往是牛股启动的标志。这里的放量至少是当天的成交量相比于50日平均移动成交量上涨40%-50%以上。

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神奇公式是由美国投资大师、戈坦资本的创始人兼首席投资官乔尔·格林布拉特所独创，通过这一公式，他在20年的投资生涯中获得了年均40%的复合收益率。

神奇公式的核心是“低价买入优质股票”，所选用的两个指标是投资回报率（ROTC）和收益率（EBIT/EV），其中投资回报率筛选出来的是“好公司”，收益率筛选出来的是“好价格”。

“好公司”主要是对上市公司的相关财务指标进行衡量，即以基本面为导向的分析，所选出的都是一些“质优”的公司，这个指标相对容易确定。

“好价格”的目标是“低价”股，但什么样的股价水平才算“低”呢，又该如何发现市场上被低估的股票呢？对此，以价值为导向的投资理论认为，低价是相对于企业的内在价值而言，但内在价值的确定又非常繁杂，神奇公式采用的是一种最便捷的方式，即观察股票的价格走势，通过股票的价格涨跌及市值变化筛选出符合条件的“质优低价”股。

神奇公式的目标并不是单纯的寻找“好公司”或者“好价格”，而是寻找能够将上述两个因素进行最佳组合的公司，也就是“综合得分”占优的股票。

基于价值投资的理念，神奇公式采用定量与定性相结合的分析方法，理性去筛选和评估某一上市公司的长期投资价值，并建立了详尽、准确的数据库。

股票投资分析报告范文第5篇

在聂夫执掌的31年间，温莎基金的总投资回报率为55.46倍，累计平均年复合回报率达13.7%，这个纪录在基金史上尚无人能与其媲美。

聂夫还一直兼任威灵顿管理公司的副总裁和经营合伙人。聂夫的成功之道并不在于使用了高深的投资技巧及数学模型，而是广为人知的低市盈率投资法。

对于A股市场的投资者，聂夫的投资之道完全可以复制，因为低市盈率投资法很容易做到量化选股，而且回溯检验的结果相当不错。

我们运用修正过的聂夫选股方法对2005年5月初至2023年12月底的A股市场进行了回溯检验，结果表明聂夫之道在A股市场可以取得44.12%的年化复合收益率，而同期沪深300指数的年化复合收益率只有13.86%，聂夫之道投资法的年化超额收益达到30.26个百分点。

在24个分季度检验区间中，“聂夫之道”跑赢沪深300指数的次数达到16个，占比为66.67%，单季最高超额收益达到56.77个百分点；在8个超额收益为负的检验区间中，单季最高超额负收益只有10.69个百分点。

此外，我们还将“聂夫之道”与公募基金进行了对比，在全部公募基金中，排名第一的是华夏大盘精选，有“公募一哥”之称的王亚伟从2005年5月开始执掌该基金，直至其于2023年5月离开华夏基金。该基金在2005年5月初至2023年12月底的期间收益率达到1149.07%，即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金，在2023年12月底基金净值将达到12.49元。

作为比较，“聂夫之道” 在2005年5月初至2023年12月底的期间收益率达到1549%，即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金，在2023年12月底基金净值将达到16.49元。

如果“聂夫之道”是一只基金，那么其收益率战胜了以王亚伟所领衔“华夏大盘精选”为代表的全部公募基金；此外，与包括开放式和封闭式在内的全部公募基金相比，“聂夫之道”还有一个非常明显的优点，即投资者可以根据自己的决定在任何期间买入和卖出。

了解更多详细信息，详询010-85722323或010-85722324。

04月12日-04月18日的五个交易日中，根据Wind统计，在其所覆盖的券商研究报告中，对沪深300指数的300家成份股公司，业绩调升35家，调降46家。

过去一个月，沪深300指数成份股业绩调升82家，调降137家。

截至04月18日收盘，沪深300指数成份股按总市值除以预测总利润计算的2023年PE平均值为11.85，按照总市值从大到小分为5个区间，同样按照上述方法计算的市盈率平均值分别为9.56、18.62、21.93、22.18、34.71。

相比一周前（04月11日），沪深300指数成份股预测总利润增加0.02%，由24992亿元变为24997亿元；市盈率平均值减少0.1%，由11.97变为11.85。

相比一个月前（03月18日），沪深300指数成份股预测总利润增加0.65%，由24834亿元变为24997亿元；市盈率平均值增加1.14%，由11.71变为11.85。

截至04月18日，过去一周（2023年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一周（2023年报告期）评级上升和下降前10名分别如左侧表格所示。

截至04月18日，过去一个月（2023年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一个月（2023年报告期）评级上升和下降前10名分别如右侧表格所示。 Wind评级的1分至5分，分别对应“买入”、“增持”、“持有”、“中性”、“卖出”。

创一年新高（新低）股票概况

4.12-4.18日期间，共计162只股票创一年新高。

创新高个股数量居前的行业（申万一级行业分类）分别是：

房地产（20只）、交通运输（20只）、公用事业（19只）和机械设备（15只）。

创新高股票在时间上的分布是：

4月12日45只；4月13日30只；4月14日32只；4月17日12只；4月18日43只。

上述股票2023年4月18日总市值之和为47042.74亿元。

2023年年报净利润之和1457.39亿元，以此计算的静态加权平均市盈率为32.28。

2023年年报股东权益之和为15311.49亿元（其中少数股东权益为1901.45亿元），以此计算的加权平均市净率为3.51。

上述股票最高股价的平均值为22.69元。

4.12-4.18日期间，共计287只股票创一年新低。

创新低个股数量居前的行业（申银万国一级行业分类）分别是：

计算机（32只）、髅剑28只）、化工（27只）、电子（27只）和医药生物（27只）。

创新低股票在时间上的分布是：

4月12日4只；4月13日3只；4月14日1只；4月17日53只；4月18日226只。

上述股票2023年4月18日总市值之和为29542.82亿元。

2023年年报净利润之和为1219.34亿元，以此计算的静态加权平均市盈率为24.23。

2023年年报股东权益之和为10949.70亿元（其中少数股东权益为741.59亿元），以此计算的加权平均市净率为2.89。

上述股票最低股价的平均值为16.91元。

创新高个股总市值与创新低个股总市值的比为1.59：1。

胜券投资分析第210期回顾

胜券投资工具，根据中国股市的具体特点，将CANSILM交易系统进行了优化和调整，使其更符合中国股市的特点，并能满足中国投资者的需要。

牛股通常具有相似的特征，也就是我们这里说的“牛股基因”。胜券投资分析揭秘的牛股基因通常体现在以下四个方面：

首先，牛股表现出良好的成长性。胜券投资分析通过个股的净利润评分、价格相对强弱评分以及两者相结合的综合评分，为广大投资者提供了一种快餐化的基本面选股方式，经过历史回顾检验，牛股往往是综合评分超过80分的股票。

其次，发展前景良好的行业是孕育牛股的温床。

第三，牛股往往在跌跌不止的行情中具有抗跌性。胜券一度强力解读的牛股恩华药业（002262.SZ）和上海家化（600315.SH）等在2023年大盘的颓势中股价逆市上扬并不断创出52周新高；在年底大盘回暖后再创佳绩。

第四，在回暖的行情中不断创出52周新高，并伴随明显的放量往往是牛股启动的标志。

欲了解胜券投资分析选出的A股上市公司及更多详尽信息，请关注新浪微博“胜券投资分析”，通过微博下载本刊电子产品《胜券投资分析》，或登录胜券投资分析网站http：///查询更多信息。

A股神奇公式

神奇公式是由美国投资大师、戈坦资本的创始人兼首席投资官乔尔?格林布拉特所独创，通过这一公式，他在20年的投资生涯中获得了年均40%的复合收益率。

神奇公式的核心是“低价买入优质股票”，所选用的两个指标是投资回报率（ROTC）和收益率（EBIT/EV），其中投资回报率筛选出来的是“好公司”，收益率筛选出来的是“好价格”。

“好公司”主要是对上市公司的相关财务指标进行衡量，即以基本面为导向的分析，所选出的都是一些“质优”的公司，这个指标相对容易确定。

“好价格”的目标是“低价”股，以价值为导向的投资理论认为，低价是相对于企业的内在价值而言，但内在价值的确定又非常繁杂，神奇公式采用的是一种最便捷的方式，即观察股票的价格走势，通过股票的价格涨跌及市值变化筛选出符合条件的“质优低价”股。

需要指出的是，神奇公式的目标并不是单纯地寻找“好公司”或者“好价格”，而是寻找能够将上述两个因素进行最佳组合的公司，也就是“综合得分”占优的股票。

基于价值投资的理念，神奇公式采用定量与定性相结合的分析方法，理性去筛选和评估某一上市公司的长期投资价值，并建立了尽、准确的数据库。