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股票市场中需要低买高卖的投资策略,必须以合理的价格购买投资,这意味着以公允价值购买。但是如何计算股票的公允价值或内在价值呢?
有几种方法可以考虑,具体来说:
一种方法是公允价值是未来自由现金流的现值。
另一种方式是,公允价值是您可以支付并产生所需回报率的价格。
第三种方式是,公允价值是在当前倍数下包含财务未来增长的价格。当然,他们都假设您的分析和模型是正确的。随着央行利率政策正常化和投资回归基本面,这些方法越来越多地重新成为主流。
在本文中,将根据来自公司季度损益表和资产负债表的财务指标数据创建三种不同的模型。使用收益、自由现金流、收入、相应的增长和出色的股票作为模型的输入。这实际上进入了第三个假设,其中公允价值是在给定当前倍数的情况下包含未来增长的价格。
对于高质量的基本面数据,使用EOD的 API,对于价格数据,使用 yfinance。
下载给定公司的基本面数据(资产负债表、损益表、现金流量表)。
计算财务指标模型的输入。
将输入插入每个模型并估计公司的公平价格。
可视化股票的价格序列并将市场价格与公允价格进行比较。在开始之前,需要以下内容:
Python:安装 3.9.7 版本。
Jupyter Notebook:为操作系统安装 Anaconda的个人版本,已经安装了 Jupyter。
EOD API 密钥:按照此处的说明进行操作。一旦设置好了,就可以继续执行了。
加载整个项目所需的包并启动需要的变量。
包是一组结构化函数,可以导入到 Python 解释器中,然后可以从中调用和使用。
- import matplotlib.pyplot as plt
- import requests
- import pandas as pd
- from datetime import *
- import numpy as np
- import json
- import urllib.request
- import yfinance as yf
- import warnings
- warnings.filterwarnings('ignore')
-
- EOD_API_KEY = 'your-api-key'
-
- SYMBOL = 'FVRR.US'
为这个演示选择了 Fiverr 股票 (FVRR),因为喜欢这家公司,而且评估其当前的公平价格和潜在的未来增长有点困难,所以这仍然是一个有趣的练习。但是,最终会将整个代码组合成一个函数,该函数可以对指定给任何股票进行此评估!
现在,在导入了所有需要的包之后,下面从使用的函数开始。
- def get_data(symbol):
- url = f'https://eodhistoricaldata.com/api/fundamentals/{symbol}?api_token={EOD_API_KEY}'
- response = urllib.request.urlopen(url)
- data = json.loa
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