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定性模型与定量模型的讨论

来源:雪球 作者:漠飞 2022-05-25 09:22:50
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(原标题:定性模型与定量模型的讨论)

雪球真是一个神奇的地方,昨天发文之后(文见漠飞对比亚迪的持续评估2022Q2-001),发现一个很有意思的回帖,帖主是@牛意思Lewis 先生,ta的回帖如下:

++++++++++++++以下是@牛意思Lewis 先生的回帖+++++++++++++++++++++++

真看得懂行业,懂得企业估值,最大的帮助可能是暴跌时,能握得住股票不放。
对比亚迪这类稀有的以指数级增长的企业,可能长久握住比算点位更重要。

比亚迪涨到333.33就跌下来,不是神秘数字,更大的可能是, “333.33*29.11亿股本=9703亿”,第一次冲击市值万亿失败。

本贴的最大价值在于:对新能源车替代燃油车,比亚迪确立领先地位,和电池上超过$宁德时代(SZ300750)$ 的判断,在2021年9月能看到比亚迪会占中国乘用车市场份额的10+%,月销过10万辆,还是很有洞察。

后半部分“高点跌一半,一个低点涨一倍”这类总结出来的神奇规律,可能和比亚迪和行业的基本面的分析没太大关系。

大多数股票在上升或下降途中的整数位 或 黄金分割点,都会有个痕迹。比如
1). 黄金分割位,可以算底。- 最高333.33 *0.618 = 206元(实际209.43,相差1.6%)

2). 简单乘以 2,可以算顶或算底, 206*2=412, 或 333*2=666。

“跌50%会停顿一下”,“涨一倍了涨不太动”,这其实都是经验值,不一定是科学方法,或下次有用。 更神奇的是黄金分割点,在对数座标下,会非常清晰,行情软件里都可以调一下看看。

举个两个事后诸葛亮的例子: 
- 上证 6124 下来,50%的位置,3067点附近,会在后来的10多年里,上上下下上百次。神奇吧。
- 本次上证最高3731,除以0.618,是6037, 和上证历史最高 的6124 只差1.4%

回过头看,这都可以总结出规律,不过不一定科学其实不一定有什么道理。

对于比亚迪,我更相信变化是基于估值,而不是划线或股价翻倍:

1). 上轮高点333.33,是第一次冲击万亿市值失败。 
      (333.33 * 29.11142855亿股本=9703亿)

2). 这一轮的低点 209.43, 是估值低到6000亿。
     (209.43*29.11亿= 6096亿) 大伙觉得又便宜啦,就进场买。
     为什么不是5000亿,我也不知道。可能是比亚迪销量太好。

目前的比亚迪,大概率会再冲击一次万亿市值,343.50 会是个分界线。(10000/29.11)
如果突破估值10000亿这个心理障碍,会摸到到412元,也就是12000亿估值。

至于666,其实也没有什么神奇,其实就是比亚迪市值逼近20000亿。
一股 666.66 的精确市值是19,407亿,比2万亿还略低593亿。

等到BYD 1年卖出1000万辆车,甚至提早在年销超过500万辆,2万亿这个估值,在下一次牛市来临之时,吹弹可破。

只要王船夫给力,用不了几年一定 666。

++++++++++以上是@牛意思Lewis  先生的回帖+++++++++++++++++++++++++++

其实我原来也很排斥划线的,不过存在即合理,既然企业基本面已经捣鼓了一遍又一遍,大家基本都取得共识了,那么脱离所有信息的羁绊纯粹观察“时间序列_股票点位”的增长模型也是蛮有意思的,至于@牛意思Lewis 先生文中说的黄金分割方法,当然很有意义,不过我觉得模型调参才是真正价值所在。

举例说明:原文《漠飞对比亚迪的持续评估2022Q2-001》分为两部分,前半部分依然是对既有企业分析、经营基本面和市场动态信息的过滤筛选并加以分析总结,最后分析者运用经验和知识进行归纳总结,并通过一般逻辑合理推断出一个发展方向的结论。这是相当于人工智能算法里边的演绎推理模型(如下图)。这个模型的问题在于,假设所有市场经营主体,生产者,消费者的行为都是理性的,同时证券市场交易主体,包括所有机构和小散的交易决策都是基于对等的信息,而这些条件显而易见地在真实世界中是不可能的。因此这个模型必然是无法对问题进行定量的分析,只能全凭分析者凭借自身的经验加以定性的解释。


而文章的后半部分反其道而行之,把整个市场视作一个黑箱,这个黑箱内是所有比亚迪投资者的集合,包括所有的机构和散户,无论各个交易主体获得的信息是否对称,也不管各个交易主体的决策水平高低,模型中输入的变量是前期高低点的股指坐标(时间序列-股价点位),模型中输出的变量是未来高低点的股指坐标(时间序列-股价点位)。这很显然就是一个人工智能算法里边的神经网络模型(如下图):由所有比亚迪股票的市场交易者做出的所有决策的集合共同决定了比亚迪股价的走势,因此我们只需要观察输入的变量能得到什么输出的变量即可,无需也无法去为结果寻求符合逻辑的解释。这个模型很显然是定量的,与上半部分形成互补,确实挺有意思的。

当然,模型和算法肯定都是不完美的,真要是能包治百病的话我也不会在这里瞎扯淡了,只希望通过上述两种方法,能够给大家带来一点点比金子更宝贵的信心,这就足够了……

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