股票里面经常提到定量分析方法

⑴ 股票的投资分析框架（下）

股票投资分析的关键在于深入理解公司的财务报表，这包括资产负债表、利润表、现金流量表和财务比率的分析。以下是对这些方面进行了详细的定量分析框架：

1. 定量分析公司基本面：

- **资产负债表**：关注货币资金的充足度，应收账款占比低表示公司议价能力强；应收票据与商业信用相关；预付账款揭示供应链情况；存货储备反映市场预期；长期股权投资反映战略定位；固定资产与在建工程反映公司资本结构和经营稳定性；无形资产和商誉反映公司价值来源；应付票据体现公司议价优势；预收账款反映市场需求。

- **利润表**：营业收入、成本与毛利、销售费用与效率、管理费用、财务费用等都反映了公司的经营效率和盈利能力。

- **现金流量表**：经营活动现金流、投资活动现金流与融资活动现金流，评估公司现金流的健康程度。

- **财务比率分析**：偿债能力、盈利能力、营运能力和成长能力，揭示公司的财务健康状况。

2. **价值评估**：通过DCF模型、市盈率、戴维斯双杀、PEG和市净率等指标，评估公司的内在价值。

- DCF模型侧重于未来现金流预测；

- 市盈率和PEG考虑盈利与估值的关系；

- 市净率则直接反映资产价值。

3. **趋势分析**：结合技术分析，如均线交叉策略，辅助投资决策。

通过以上分析，投资者能够构建全面的股票投资分析框架，以数据驱动的方式做出更为理性的投资决策。深入研究这些方面，将有助于投资者识别股票的投资价值和风险。

⑵ 定量分析的方法有哪些

定量分析的方法主要包括统计分析、回归分析、时间序列分析和假设检验。

统计分析是利用数学统计方法对数据进行整理、描述和推断。它包括描述性统计（如平均数、中位数、众数、标准差等）和推断性统计（如假设检验、置信区间估计等），用于揭示数据的分布特征、集中趋势和变异程度，以及判断样本数据是否能代表总体。

回归分析是用来研究两个或多个变量间关系的一种统计方法。通过建立因变量和自变量之间的数学模型，可以预测或解释一个变量如何随着其他变量的变化而变化。常用的回归分析类型有线性回归、多元回归和非线性回归等。

时间序列分析专注于观察特定时间点上的数据，目的是发现数据随时间的趋势、季节性、周期性和随机波动等模式。这种方法常用于经济预测、销售预测、股票市场分析等领域。

假设检验是一种统计决策过程，用于判断样本数据是否支持或反驳关于总体参数的某个假设。例如，t检验、卡方检验、F检验等，都是用来确定样本数据与假设的总体参数是否存在显著差异。假设检验的结果通常以p值表示，根据预设的显著性水平来判断结果的可靠性。

⑶ 定性分析、定量分析和技术分析

在定性分析中，投资者集中研究的上市公司数量通常比较少，他们会研究每家公司来确定其在经营上的优势和弱势、市场机会、竞争能力、管理能力以及其股价相对于其他股票的相对投资价值。

定性分析投资者通常以一家上市公司的历史记录（损益表、资产负债表、现金流量表等）作为出发点来预测未来的利润和现金流的趋势。诸如股票市场自身，定性分析所关注的焦点是在未来。其分析方法是为所涉及的不同公司和行业量身订制的，而投资者则希望能在每只个股中获得巨大的收益。简而言之，定性分析更注重深度而不是广度，更注重投资的艺术而不是更加“科学”的方法。

另一方面，定量分析是为了发现市场中的总体趋势，特别是那些能够对未来超额收益有预测作用的趋势。为了识别这样的趋势，定量分析师将在一段较长的时间区间内对大量的上市公司进行统计检验。分析过程需要标准化并且完全依赖于过去的历史记录：损益表、资产负债表、现金流量表和基于市场的数据[3]。也就是说，不同于大多数定性研究，定量分析的测试检验主要是回测性的。因此，定量分析更注重的是广度而不是深度，更注重的是科学（检验和观察）而不是艺术。定量分析师可能会应用一些投资艺术修正投资模型和回测方法，但模型一经确定，他们的操作过程通常是纯机械化的。总而言之，定量分析主要依赖于计算机的辅助分析，而定性分析则更多地依赖于人类的思维。

基本面分析（定性分析）、定量分析和技术分析三者相辅相成：

（1）基本面分析提供了有关经济、行业和特定公司的发展趋势的重要假设，这些是良好的投资决策的基础。
（2）定量分析能够让投资者对各种基本面的趋势进行全面的分析，而其他方法则很难如此兼顾。
（3）技术分析提供了对各种投资品种的投资者预期的汇总分析，并提供了关于投资时机的线索。