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如何用R语言解释股利贴现模式

  张丹,语言资深用户,系统架构师,前况客科技联合创始人(Qutke.com)。在软件和互联网行业从事多年,有10年IT程序开发和系统架构设计的经验,曾开发多种不同类型的系统及应用。对系统架构、编程算法、统计分析、大数据处理,有一定的知识积累。现就职于IT金融领域,研发金融量化分析工具。个人博客Alexa全球排名前10万。

  张丹作为本届“CDAS 2017中国数据分析师行业峰会”的受邀嘉宾,在会上为大家进行了以“用R语言解释股利贴现模式”为主题的演讲,这些内容专业性非常强,按照以下五个部分依次说明:

  发现错误的定价;

  股利贴现模型原理是什么样的,为什么能发现低估定价;

  投资机会在哪儿,怎么思考;

  A股市场例子做分析来看一下它是否符合这个模型的预期;

  用R语言实现这个模型  

  

  张丹讲座内容摘录:讲解“股利贴现模型”

  这个在投资学叫股利贴现的模型,是股票估值模型中最基础的模型之一。它是基于股东分红来计算的。分红代表的是上市公司给股东的一部分现金流。这部分估值可以让投资人知道这个公司实际股票价格是多少,就是我们会算出内在价值。前提条件是公司必须有分红。对于有分红的上市公司股票或者有分红的基金可以用这个模型来算它的内在价值和它现在的价格中间的差距,从而来判断我们到底要不要买这个股票。

  股利贴现模型根据分红发放的不同有三种模型:

  第一,零增长,第二,固定增长,第三,多段增长。什么叫零增长?就是每年发放的股利不变。这个就是上市公司每年的业绩比较平稳,它只能拿出固定的方式来作为分红的方式。

  第二,股利增长,就是股利每年都会增加,这种我们去套算法算一下,发现这种方式每年的股利是以0.05%在增长,就是说股利在增长,为什么会这样?因为这个公司的生长趋势或者净利润的趋势是在增长的,这个时候发放的股利也是增长的。但是我们是通过固定方式来算这个的,目前固定方式是算模型里最合适,就是最常用的一种方式。

  第三个模型,其实是叫多段式增长模型。因为上市公司的分红其实根据业绩的,当然它的业绩增长不一定是线性的,有可能今年净利润涨了10%,明年可能涨了20%,后年涨到5%,第四年赔了,第五年又涨了50%。所以某些公司的每年经营情况不一样,它的实际的分红也是不一样的,会根据公司的经营业绩去做,而这个时候可能每年发放的股利也不一样。这种情况是目前市场最多的。

  我们看一个美国的AT&T股票,第一年发放了1.92,第二年是负的,第三年加了0.1,第四年加了0.65,这样我们连续算五年,如果五年都是按这种样子去分红的话,我们会倒推出这个公司现在的股票内在价值是多少呢,是36.09。这个代表这个公司现在的内在价值。它实际的股价是多少呢?实际股价是38.03。这时候发现股票的价格高于了它的内在价值。代表这个时候公司的股票价格被高估了。

  “金融本质是财富再分配,是富人的财富流向穷人,但现实却正好相反。”

  当提到金融对我们的意义时,张丹表示,“拉动经济的三架马车,消费、投资和净出口。中国早期是老百姓们把钱存入银行,由国家投资,再将财富分配给穷人,改善生活。后来汇率市场打开,出现了失控野蛮增长的时期,这时候金融的功能就产生了变化。金融的本质是财富再分配,理论上是希望把富人的钱调节给穷人,但是富人因为更具备金融知识,更懂金融,因此现实是,穷人的钱流向富人。并且,富人试错机会比较多,按照投入比例来讲,穷人是试不起的,而富人会在试错中发现让他翻倍的机会,这就是不平等的根源,穷人金融知识的匮乏。”

  “如果编程人员愿意转行做量化,比股票交易员转型更容易些!”

  张丹始终在强调要把自己了解的金融知识尽可能多而广地传播出去,并且鼓励和期盼更多的编程人员进入到金融领域,助力这一个行业的蓬勃发展。“大家学的知识会像滚雪球,带着原来的背景知识去学习,学习快效果好,我就是先做程序开发,架构师,JAVA学了很多年,付出了很高的学习成本,但是在这个基础学习R就非常简单。量化投资属于金融行业下面的证券投资的一个分支,现在程序员编程高效,学习成本低,金融市场逐步在开放,金融改革在与国际逐步接轨,复合型人才有巨大缺口,银行业也没有开放,都是通过“沪港通”、“沪台通”、“债券通”等这些方式来开,是因为目前现有的人才还不能应付这种开放,不能保证外资进驻后的把控。所以,如果程序员们能够学一些统计知识,然后再切入金融,就会发现金融模型的原理非常简单,有的用一元线性回归做的初创模型,完全可以从统计角度理解。”

  “R语言是面向数据的,它改变了我的思维模式和认识世界的方式。”

  张丹已经出版了两本《R的极客理想》系列,第三本关于量化投资的即将面世,对于R语言的热爱源于4年前的转型尝试,因为在使用过程中发现其明显的统计思维和与行业的紧密联系等,大大地吸引了他致力于R的研究和传播,也展开了关于R语言使用技能的授课培训。

  “R是基于数据,定一个需求,给它一个业务数据和目标,它能够顺利完成这个业务目标,而不是系统目标。目前市场上主推的Python是IT思维的,由程序员开发的语言,而R是统计学家开发的,分析数据是R的专长,因此在大数据时代就迎来了发展的契机。这也从一定程度上改变了认识世界的方式。”

  在讲座上,有人提问关于R语言如何帮助量化分析时,张丹表示:“因为R语言提供了很多工具包,它跟别的不一样,像用R语言的时候会用到投资的包或者风控的包,或者计算收益率的包。如果用Python或者其他语言的话,很多算法需要了解很多细节,但是用R语言,把原语言看明白之后我发现这个参数很全,语言怎么控制,我可以用R语言非常快地构建一个模型。像今天我跟大家讲的模型,可能完整写下来才30行,用其他语言做的至少几百行。这个行业有什么包,R语言是把这些知识集中在一起。而Python是更多的第三方的支持,比如如何做一个连接数据库,如何做分布式,所以它更多的提供是IT技术角度来讲。而R语言可能更多的是跟某个行业知识相关的包。”

  “我希望做R语言在国内推广的第一人,量化投资更是我毕生希望投身的事业”

  围绕着R语言和量化投资,张丹为大家分享了他的经验。“如果做一个交易系统、投研系统、风控系统和会计系统,每种系统都会用到不同的语言。C++做打通交易接口, R用于投研系统投资策略原型,用C++翻译做高频策略,低频系统用R推送交易清单,可以推送行为模块,让交易系统下载交易。可以把R语言看作是大脑,而其他语言是四肢。虽然R只做建模,做投研的部分,但它决定了到底给客户推荐哪些股票,什么时间推送什么股票。R是统计学家发明,解决统计问题,不需要考虑算法的时间复杂度,只要解决问题就可以了。量化投资要靠知识,越积累越有用,美国很多60岁以上的还在做。但这一行业竞争激烈,国内每年的公募基金和私募基金排行前几位的大神,模型的有效期也只有半年,所以要做到老学到老。希望我的研究能够提供给大家一个好的思路和学习曲线,包括代码,找到一种学习R的感觉,未来的发展趋势很可能会通过这些学习从某个业务领域去颠覆行业。”

  后台回复关键词“CDAS”,下载完整版嘉宾演讲PPT。

  CDA数据分析师介绍:CDA 数据分析师,作为国内领先的数据分析师人才教育品牌,一直致力于打造中国最棒的数据分析学习社区。旨在加强国内外乃至全球范围内正规化、科学化、专业化的数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。

   本文为“CDAS 2017中国数据分析师行业峰会”演讲嘉宾的系列专访内容,由CDA ( Certified Data Analyst ),全称“ CDA 数据分析师”特邀数据派共同推出。

责任编辑:陈近梅

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