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常见的方法有三种：1.Discounted Cash Flow(DCF)折现法2.Dividend Discount Model（DDM）股息折现法3.Earning Growth Model（EGM）盈利成长法。
DCF法
DCF法，即现金流量折现法，通常是企业价值评估的首选方法。DCF法的步骤是:
1)确定未来收益年限T;
2)预测未来T年内现金流;
3)确定期望的回报率(贴现率);
4)用贴现率将现金流贴现后加总。
DDM法
就是以股息率为标准评估股票价值，对希望从投资中获得现金流量收益的投资者特别有用。可使用简化后的计算公式：股票价格=预期来年股息/投资者要求的回报率。
例如：汇控今年预期股息0.32美元（约2.50港元），投资者希望资本回报为年5.5%，其它因素不变情况下，汇控目标价应为45.50元。
盈利成长法
相对估值在操作上相对简单，在默认市场对同类股票估值正确的前提下，用不同的企业数据（账面股本价值，销售额，净利润，EBITDA等）乘以相应的乘数（乘数是由市场上同类股票的估值除以其相应的企业数据得出的）。
最为投资者广泛应用的盈利标准比率是市盈率（PE），其公式：市盈率=股价/每股收益。使用市盈率有以下好处，计算简单，数据采集很容易，每天经济类报纸上均有相关资料，被称为历史市盈率或静态市盈率。但要注意，为更准确反映股票价格未来的趋势，应使用预期市盈率，即在公式中代入预期收益。
由于未来因素具有不确定性，无论用绝对估值和相对估值得出的往往都是一个价格区间
的估值则相对简单。
股票估值分类
1.绝对估值
就是用企业数据结合市场利率能算出来的估值。具体思路就是将企业未来的某种流（经营所产生的流，股息，净利润等）用与其在风险，时间长度上相匹配的回报率贴现得到的价值。
2.相对估值
是使用市盈率、市净率、市售率、市现率等价格指标与其它多只股票(对比系)进行对比，如果低于对比系的相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将很有希望上涨，使得指标回归对比系的平均值。
预测股票市场中的股价波动是一个复杂的问题。但是利用机器学习算法可以提供一些有用的预测建议，具体步骤如下：
1.数据收集：收集历史数据以了解股票价格和其他影响因素，如经济指标、政治事件等。
2.数据清洗和预处理：对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性，并准备用于机器学习算法的输入。
3.特征选择：分析数据并选择对股票价格预测有影响的特征。
4.算法选择：选择适当的机器学习算法，如随机森林、神经网络、支持向量机等。
5.模型训练：使用历史数据训练机器学习模型，以预测未来股票价格波动。
6.模型测试和调整：使用新的历史数据测试模型预测的准确性，并对模型进行调整和改进。
7.预测股价：使用模型预测未来股票价格波动，并根据模型预测的结果制定投资策略。
需要注意的是，股价预测无法保证百分之百准确，因为它们基于历史数据和当前情况，但未来的情况可能会发生改变。投资者应该将预测结果视为参考，而不是投资决策的唯一依据。
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评论列表（4条）
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