计算机在股票定价方法方面的应用以中国石化渊600028冤为例

计算机在股票定价方法方面的应用以中国石化渊600028冤为例

李胜

李胜LISheng

（铁岭师范高等专科学校，铁岭112000）

（TielingNormalUniversity，Tieling112000，China）

摘要：股票买卖的定价问题，是关系到股票投资者投资效益的最直接、最关键、最根本性的问题。本文的目的就是提供一种能指导股票投资者如何在最好的时机买卖股票的好方法。本文的研究课题是运用计算机的快速计算功能为股票二级市场上的任何股票作出合理买卖定价的方法问题，从中国石化股票2012、2013年的大量历史资料入手，采用数据挖掘技术运用计算机中的电子表格进行大量股票价格数据的运算，找出股票价格的变化规律性，制定出股票买卖定价模型，并通过后期实际验证，得出这种定价方法的合理性和可行性的结论。

Abstract院Stockpricinghasthemostdirectrelationshipwiththestockinvestorsinvestmentbenefit.Thepurposeofthisarticleistoguidestockinvestorstobuyandsellstocksatthebesttime.Theresearchtopicofthispaperistousethefastcomputingfunctionofcomputertomakereasonablepricingmethodofanystockinthesecondarymarket.BasedonthehugehistoricaldataofSinopecin2012and2013,andusingdataminingtechnology,Excelisusedforthecalculationoflargenumberofthestockpricedata,aimingtofindoutthestockpricechanginglaw,makethestockbuyingandsellingpricingmodel,andbylatepracticalverification,therationalityandfeasibilityofthispricingmethodisverified.

关键词：数据挖掘；投资效益；电子表格；股票定价方法

Keywords院datamining；investmentbenefit；excel；stockpricingmethod

中图分类号院F830.9文献标识码院A文章编号院1006-4311（2014）29-0195-02

0引言

随着中国经济的飞速发展，股票已经成为大企业筹资的重要渠道和方式，也是投资者投资的基本选择方式，越来越多的投资者更加关注股票买卖定价方法。有了合理的买卖定价，才能发掘出股票的市场投资价值，取得预期的收益。如何在理想价位买卖股票是一个非常重要的研究课题，也是大部分股民关注的问题。如果未能在好的时机买卖股票，将会给股票投资带来诸多遗憾。所以应该研究出一个好的买卖定价方法。

1股票买卖定价方法研究

1.1研究股票定价的方法和目的研究并掌握股票定价的基本方法，实质就是为了探寻股票涨跌的变化规律，从而根据变化规律研究出股票买卖定价的最好方法。本文所采用的研究方法属于技术分析法。计算机应用技术的普及为广大股民进行这种研究提供了可能，通过运用电子表格的高效计算功能可以达到研究的目的。股票价格的变动一般是有规律的，即价格保持原来运动方向的惯性和波动性，且“历史可以重演”。对股票大量历史资料作为分析研究的对象，利用计算机的高速运算能力，应用数学和逻辑的方法，就可以探索出一些股票的变化规律，找到股票价格可能运行到的高低点。因此研究股票买卖定价的方法，能够让股民们清楚的作出买卖决定，知道什么时机买，什么时机卖，让股民们能够盈利更多。

1.2股票样本的选择研究一只股票变动规律，应占有大量的数据资料，因此应选择一只已经上市多年的股票作为研究对象。本文选用的是中国石化（600028）这个股票，中国石化先后于2000年10月和2001年8月在境外和境内发行H股和A股，并上市。以该股票作为研究对象，具有很现实的代表性意义。本文研究资料是该股票2012年的A股资料。

1.3对股票数据的研究方法与过程首先，选取中国石化2012年全年243天的股票数据进行研究，根据股票每日最高价与上日收盘价用计算机计算出每日最高价比上日收盘价上涨的百分比；根据股票每日最低价与上日收盘价计算出每日最低价比上日收盘价下降的百分比。公式如下：

每日最高价比上日收盘价上涨的百分比=（每日最高价-上日收盘价）/上日收盘价每日最低价比上日收盘价下降的百分比=（每日最低价-上日收盘价）/上日收盘价其次，计算出2012年全年每日最高价比上日收盘价上涨的百分比的平均值和每日最低价比上日收盘价下降的百分比的平均值。

每日最高价比上日收盘价上涨百分比的平均值=每日上涨百分比之和/比值的个数每日最低价比上日收盘价下降百分比的平均值=每日下降百分比之和/比值的个数计算结果是分别为0.93%和0.92%。第三，计算2012年全年每日最高价比上日收盘价上涨的百分比和每日最低价比上日收盘价下降的百分比的标准差。

标准差是一组数据相对平均值偏离程度的一种度量，一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间的差异大；一个较小的标准差，代表这些数值较贴近平均值。标准差可用来度量股票价格高低变化的幅度，进而用来反映股票买卖的盈利大小和风险大小。标准差数值越大，代表股票价格远离平均数值，投资回报率较大，其风险也较高。相反，标准差数值越小，代表价格较为稳定，进而反映出买卖的盈利较少，风险也较小。分析该只股票的标准差就是想研究一下该只股票上涨与下跌的风险和回报情况。经过计算，2012年上涨百分比的标准差为1.09%；下降百分比的标准差为0.79%。

第四，制定股票买卖定价公式。

将中国石化2012年全年的股票价格资料计算出来的2012年平均降低的百分比（0.92%）、平均上涨的百分比（0.93%）以及上涨与下跌的标准差（1.09%和0.79%）来计算出股票的每日买卖定价公式，得出每日买卖定价公式为：买价=上日收盘价*（1-平均降低的百分比-2*标准差）=上日收盘价*（1-0.92%-2*0.79%）=上日收盘价*0.975卖价=上日收盘价*（1+平均上涨的百分比+2*标准差）=上日收盘价*（1+0.93%+2*1.09%）=上日收盘价*1.031即得出该中国石化股票日线的买卖定价模型：

买价=上日收盘价*0.975；卖价=上日收盘价*1.0312检验效果实证现在，在制定完2013年每日买卖定价模型后，让我们来检验2013年该股票的买卖，看看研究出的方法是否能盈利，盈利率是多少？效果怎么样？

假设从2013年年初开始，每天都按所研究出来的定价模型来决定股票的买卖价格。假设现在有10万元的资金可以用来投资这只股票，每次买卖的数量都是5000股。

选择在当日计算出的买价大于等于当日股票最低价时买；在当日计算的卖价小于当日股票最高价时卖。为了保证买卖的连续性，卖价可三种情况兼顾：淤按公式进行卖；于按比买价高出5%卖；盂钱花光了，手里全是股票的情况下卖出一部分，但是最好是比最低买价高的价格卖出。

按照这种思路、方法将2013年的股票进行了模拟买卖投资，最后到2013年年底的时候盈利了35900元，计算出毛利率（即手续费和印花税忽略不计）为35.9%。这说明，根据一只股票的价格变动规律，科学地制定买卖定价模型，分批买卖股票是可以做到盈利的，基本不会有风险损失。上述计算过程和结果限于本文篇幅在此不表，有兴趣的读者可自行验证。

3注意事项

经过这种思路方法的研究，得出的结论是会盈利。当使用这种方法时还应该注意下面几个问题和情况：3.1应该选择一只价格变动比较平稳的股票。因为股票定价模型是根据以往历史价格数据研究出的股票价格变化的一般规律制定出来的。如果股票价格变动不平稳，股票价格规律就难以完全反映出来，定价模型也就不能适应一些比较剧烈的价格变化，实际做起买卖来收益和亏损也就难以做到准确控制。

3.2应该多研究一些这支股票的历史数据，以便获得更多、更准确的数据，能够准确、透彻地计算出该只股票的涨跌情况，从而能够更好的运用此种方法进行炒股。

3.3研究的数据一定要真实准确。有些股票的历史价格资料在不同时期由于股票的发行量不一致，致使每股净资产也就不一致，价格又受每股净资产所制约因而也就不一致。所以，在研究股票价格变动规律时必须把股票不同历史时期的价格调整为相同净资产下的价格，即复权价格才可以。

3.4在计算何时卖股票时，不能全靠公式，还要适当地作出一些调整，以便更好的维持买卖的连续性。例如，当股票在较长时期价格连续上涨或连续下降时，还需要借助于趋势判断适当地改变买卖的定价标准或控制住以一定的仓位，以保证始终操作一只股票的连续性。

3.5要将手中的资金与手中的股票合理搭配，不能资金多股票少，要将手中的资金合理利用，也不能没有资金，股票堆积在手中。上涨趋势中股票持有量应多些，下降趋势中，股票的持有量应少些。

4结论

本研究运用计算机的快速计算功能，通过对中国石化（600028）这只股票的大量历史数据研究，发现了股票价格的变动规律，从而得出合理的买卖定价模型，在实际运作中实现了低买高卖，收到的较大的赢利效果。这种方法简单易懂，有科学依据，历史资料研究起来不是很复杂，可以推广到任何正常股票的买卖定价研究。如果是刚进行股票投资的新手，对股票买卖的定价方法不是很了解，更应该先接触一些像这种简单的炒股方法，有利于新手股民对股票市场的快速了解，并且广泛正确的利用这种技术分析方法进行投资，将会有效的避免风险并获取相对较高的收益。

参考文献：

[1]王妍，薛殿有.证劵投资实务[M].大连：东北财经大学出版社，2010.

[2]王达菲.股票技术分析大全[M].北京：中国华侨出版社，2013.

[3]黄颖嵩，任立红，丁永生，王卫东.基于神经网络的股票估值综合模型[J].东华大学学报（自然科学版），2007（04）.