５步寻找高送转潜力股
09-12-25 09:35:40
在弱市环境下，也有众多个股近期表现抗跌甚至逆势上涨。分析人士表示，在经济复苏预期、企业盈利情况普遍回升的情况下，具备超预期扩张能力的企业和高送转概念的绩优小盘股正受到机构的青睐。
分析人士认为，在年报行情即将展开，高送转方案还未出炉之时，提前布局正是时候。不过分析人士同时提醒，高送转只不过是概念而已，对业绩本身并没有什么影响，切忌防止过热炒作，以防无高送转兑现的利空出现。此外，对于近期涨幅较大的高送转概念股，介入的时机也需要谨慎。
高送转潜力股近期受热捧
尽管近期大盘出现连续杀跌，但在两市的个股中，凯恩股份、现代投资等个股却相对抗跌。除此之外，自１１月份以来，具有高送转概念的其他个股表现也远远好过大市，赛马实业、大华股份、华新水泥均有不俗表现。
有分析人士表示，因为此类个股前三季业绩较好，预计全年业绩相对乐观，而盘子又小，公司本身具备扩张的动力，因此后市高送转的概率极高。正是由于有这样的预期，此类个股才受到市场资金的追捧。
其实，在每年的Ａ股行情中，年报期间的“高送转”概念个股一直都是市场追捧的焦点。去年的年报高送转牛股中，中兵光电、万通地产、深圳惠程、山东黄金等无一不涨势凌厉。在去年１１月至今年１月，中兵光电一直温和上涨，１月１５日公司推出１０转增１０股的分配预案，当天该股收盘２０．２９元。
高送转个股兼具“三高”特征
分析人士认为，年报行情中潜伏的“三高”个股或有短线投资机会。所谓“三高”就是每股未分配利润高、每股资本公积金高和业绩成长性高。
国泰君安建议，可以按照以下五个步骤进行筛选总股本低于５亿股、每股未分配利润前三季度大于１元、每股资本公积金前三季度大于２元、预测２００９年每股收益在０．５元以上且每股现金流量为正。
Ｗｉｎｄ数据显示，截至三季报数据，沪深两市所有上市公司中，未分配利润最高的是大盘股中国船舶和贵州茅台，其中，中国船舶每股未分配利润超过１１元，而贵州茅台紧随其后，每股未分配利润达到１０．８９元。中国船舶的每股资本公积金达到７．６３５３元，每股收益达到２．９７１元。贵州茅台每股资本公积金达到１．４５６８元，每股收益达到４．０１元。每股未分配利润在５元以上的共有十只个股，除上述两只个股外，还有潍柴动力、吉林敖东、新安股份、海螺水泥、东方园林、新和成和兰花科创。如按照国泰君安的筛选方法，这十只个股中，前三季度每股资本公积金大于２元，前三季度每股收益０．５元以上的有中国船舶、潍柴动力、新安股份和海螺水泥。
股本规模较小送转往往更多
不过分析师提醒说，高的未分配利润未必就是好的投资标的。股本规模相对较小的公司更吸引人。在众多公司中，由于中小公司股本小，股本扩张能力强，如果业绩增长又十分明确，这样的品种高送转预期更为强烈。所以，分析人士将高送转的公司集中在中小板和创业板上。
以上述国泰君安的筛选条件作为依据，截至今年前三季度数据，记者统计得出，两市符合上述条件的个股有４５只。
其中，几项指标都比较高的个股有神州泰岳、信立泰、赛马实业、东北制药、上实医药、现代投资、扬农化工、世联地产、龙净环保、罗莱家纺、禾盛新材、大华股份、新安股份、上海嘉豪等。
寻高送转潜力股的五步骤
１．总股本低于５亿股
２．每股未分配利润前三季度大于１元
３．每股资本公积金前三季度大于２元
４．预测２００９年每股收益在０．５元以上５．每股现金流为正
2017年各板块龙头股一览表（全） (1).指标股：中国石油、工商银行、建设银行、中国石化、中国银行、中国神华、招商银行、中国铝业、中国远洋、宝钢股份、中国国航、大秦铁路、中国联通、长江电力 (2).金融、证券、保险：招商银行、浦发银行、民生银行、深发展A、工商银行、中国银行、中信证券、宏源证券、陕国投A、建设银行、华夏银行、中国平安、中国人寿 (3).地产：万科A、金地集团、招商地产、保利地产、泛海建设、华侨城A、金融街、中华企业 (4).航空：中国国航、南方航空、上海航空 (5).钢铁：宝钢股份、武钢股份、鞍钢股份 (6).煤炭：中国神华、兰花科创、开滦股份、兖州煤业、潞安环能、恒源煤电、国阳新能、西山煤电、大同煤业 (7).重工机械：江南重工、中国船舶、三一重工、安徽合力、中联重科、晋西车轴、柳工、振华港机、广船国际、山推股份、太原重工 (8).电力能源：长江电力、华能国际、国电电力、漳泽电力、大唐发电、国投电力 (9).汽车：长安汽车、中国重汽、一汽夏利、一汽轿车、上海汽车、江铃汽车 (10).有色金属：中国铝业、山东黄金、中金黄金、驰宏锌锗、宝钛股份、宏达股份、厦门钨业、吉恩镍业、中金岭南、云南铜业、江西铜业 (11).石油化工：中国石油、中国石化、中海油服、海油工程、金发科技、上海石化 (12).农林牧渔：北大荒、通威股份、中牧股份、新希望、中粮屯河、丰乐种业、新赛股份、敦煌种业、新农开发、冠农股份、登海种业 (13).环保：龙净环保、菲达环保 (14).航天军工：中国卫星、火箭股份、西飞国际、航天信息、航天通信、哈飞股份、成发科技、洪都航空 (15).港口运输：中国远洋、中海海盛、中远航运、上港集团、中集集团 (16).新能源：天威保变、丰原生化 (17).中小板：苏宁电器、思源电器、丽江旅游、华星化工、科华生物、大族激光、中捷股份、华帝股份、苏泊尔、七匹狼、航天电器、华邦制药 (18).电力设备：东方电机、东方锅炉、特变电工、平高电气、国电南自、华光股份、湘电股份 (19).科技类：歌华有线、东方明珠、综艺股份、中信国安、方正科技、清华同方 (20).高速类：赣粤高速、山东高速、福建高速、中原高速、粤高速、宁沪高速、皖通高速 (21).机场类：深圳机场、上海机场、白云机场 (22).建筑用品：中国玻纤、长江精工、海螺型材 (23).水务：首创股份、南海发展、原水股份 (24).仓储物流运输：中化国际、铁龙物流、外运发展、中储股份 (25).水泥：海螺水泥、华新水泥、冀东水泥 (26).电子类：晶源电子、生益科技、法拉电子、华微电子、彩虹股份、广电电子、深天马Ａ、东信和平 (27).软件：用友软件、东软股份、恒生电子、中国软件、金证股份、宝信软件 (28).超市：大商股份、华联综超、友谊股份、上海家化、武汉中百、北京城乡、大连友谊、新华传媒
第28卷第3期2005年6月 测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。 空间数据挖掘工具浅谈 汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴 毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以 用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。 关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎 中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0 引 言 随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库 技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。 具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系 数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、 多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。 在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。
股票基本面价值投资分析要点和常用财务指标计算公式 最近再次拜读股神巴菲特和林园先生的投资理念,感触颇深,现将其精华内容扼要整理,与朋友们分享,对照一下我们自己心目中的价值投资概念,看看有什么不同。 一、选股的角度和财务指标 1、市盈率能够显示成长性,目标股的市盈率的倍数至少应等于未来三年复合增长的百分比数,而市盈率的倍数应低于20 倍。 2、算清未来三年的帐,未来三年上市公司复合增长率最低应大于18%,越大越好。 3、毛利率应至少大于20%,而且最近三年应呈现稳定趋升的态势,不能下降。 4、公司年利润总数绝对值越大越好,说明公司实力强。 5、公司的现金流越多越好,资金充沛的上市公司才不会发生财务危机,红利红股才可以分得更多。 6、应侧重选择历年分红比集资多的股票,这样投资人才能获得实惠嘛。价值投资的精髓就是把自己从股民的角度换到股东的角度,这样我们才会真正思考什么样的公司值得我们投资。 7、对于每股净资产,不必太关心。有些不能创造盈利的净资产,是会增加负担和贬值的。 8、净资产收益率至少应大于10%。 9、应收账款应注意回避,应收账款太多说明公司产品市场销路不看好或者竞争压力大。 10、预收款越多越好,说明公司产品畅销,主导市场能力强
、对公司的选择方向 1、尽量选择垄断企业,避免竞争力差企业。 2、婴儿般的股本,巨人般的品牌。尽量选择百年老号。最典型的有贵州茅台、五粮液等等。 3、应选择行业中的龙头企业。 4、尽量寻找傻瓜也能经营好的公司。 三、以股东的角度选择上市公司,然后在其价格低于价值的时候进行投资,直到价格高于价值时再卖出。而不是以一个股民的角度进行投机。巴菲特先生有句名言“如果你没有信心能够持有一个公司股票可以达到10年以上,那么不应该进行投资”。 四、复利的力量 巴菲特先生的年平均投资收益率是23%左右,用40年时间翻了2800多倍,也就是说,当初投入他公司的1万美元,现在变成了2800多万美元,据说林园先生的年平均投资收益率是他的4到5倍,信吗?我宁愿信!我简单算了一下,假如我们现在40岁, 还有20 年就到了退休年龄,那个时候就需要养老金了,那么假如我们现在开始就以一万元的绝对闲钱开始起步的话,以年收益率20%计算,20年后这一万元可以变为38 万多元,如果以年收益率30%计算的话,20年后就会变成190万元。这就是复利的力量,要做到其实并不难,根据我国股市的时间规律,绝大多数情况下,每年春节前往往是上半年的低点,5.6 月会成为上半年高点,我们只需在春节前后买入一只值得价值投资的股票,数月内3 0%的收益可以说是轻轻松松就可以完成。作为主要以投机为主的技术派 股民,也可以考虑拿出一部分资金作为价值投资的基金,因为投机终有到达瓶颈的那一天,当资金规模达到运行短线操作有困难的时候,将不得不考虑采用价值投资的方法的!附录: 常用股票基本面价值财务分析指标计算公式 每股收益（EPS=＞利润/普通股总股数
高送转股中的“除权日效应”研究(一) 【摘要】在中国资本市场不断发展的过程中，“高送转”一直是资本市场上经久不衰的话题。本文采用事件研究法对深圳主板上市的公司进行了研究，以高送转股的除权日前后30个交易日为窗口，研究发现提前买入高送转的股票确实可以获得超额收益。同时对数据分成了四个阶段，研究了这种“除权日效应”是否一直存在，而且经历了怎样的变化。研究发现，除权日效应经历了四个阶段，每个阶段都呈现了不同的特征。 【关键词】高送转股；除权日；事件研究 一、引言 中国的资本市场从无到有，走过了将近二十年的时间，每年上市公司的年报公布的密集期，许多高送转的股票浮出水面。高送转股指上市公司每股送股（或者转股）达到0.5股以上的股票。对高送转股的炒作，常有的说法是“利好之后就是利空”，甚至有的股票在除权日之后，股价出现了大幅的下跌。从会计理论角度来说，股票股利并不会改变投资者所占公司的股份比例。从这个角度提出疑问，本文希望通过对除权日前后的股价变动来揭示市场上对高送转股的炒作行为，是否真的能够获得超额收益率；这种现象是否从资本市场成立之初就存在；如果可以获得超额收益率，那么操作策略是什么？ 国外关于股票股利与股票价格之间的关系主要是从BallandBrown（1968）开始，他们认为股票累计平均超额收益率与公司的盈余符号（正或者负）呈现正相关关系，同时也证明了超额收益率的存在。Beaver（1968）得出的结果是：在公告期后两周内，存在着超额收益。Fama 等（1969）运用了事件研究法得出的结论认为：股票股利会提高股票的收益率，从而在市场中能够获得超额收益。国内绝大部分的研究者也都认同这个观点。吴世农等（1997）认为投资者可以通过公布的盈余信息在交易中获得超常收益。俞乔和程滢（2001）得出的结论认为，股票股利是最受市场欢迎的，也同样证明了股票股利导致的股价波动确实可以带来超额收益。陆正华（2010）研究证明了在创业板中的高送转公司也可以获得超额收益。 由此可见，股票股利导致股价波动是可以带来超额收益率的，但是对于具体的股票股利中高送转的文献相对较少，而以除权日为研究事件的则更加少；同时从中国证券市场成立之初到现在，是否一直存在着超额收益的问题没有进行探讨。本文从这两点出发，希望能够对高送转的现象有一个更深的理解，从而可以指导于实际的投资活动当中。 二、研究方法和过程 本文将沿用事件研究法来研究股价变动与股票股利的关系。采用高送转股票的除权作为研究事件，以除权日前后三十天作为事件的研究窗口来分析除权对于股价变动的影响。 （一）研究方法 事件研究法需要对股票的正常收益率进行估计，那么目前对于正常收益率的估计方法有均值调整法和市场模型法。相比较而言，市场模型法是从CAPM模型中推导而来的，更加体现了市场收益率和个股收益率之间的关系，我们认为正是由于这点，就更能精确的估计出市场相对于市场的超额收益率。所以本文决定采用市场模型法来估计股票的正常收益率，从而得出超额收益率。 首先以高送转的上市公司的除权日（t=0）的前后三十天为样本时间，估计出各个上市公司的正常收益率，即：。 在实际的操作中，可以用同期实际的个股的收益率和证券市场的收益率来得出和的估计值，从而可以估计出个股的正常收益率的估计值； 是根据CAPM模型： 推导得来的。表示个股的正常收益率；是个股相对于市场的风险系数；表示市场的收益率；表示无风险利率。那么也可以直接用CAPM模型来计算得到个股的正常收益率，于是就可以得到个股的超额收益率。
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
亲爱的,你才是自己人生里的潜力股的人生 哲理 无法预知未来，但可以活在当下 昨天一个持有三级咨询师证的亲问我，考到二级咨询师证会有练手的机会吗？ 我不确定对方问这个问题的想法，但我更想给对方另一个问题：如果不确定是否有练手的机会，你会去学习准备且永不放弃吗？ 这两个问题最大的区别在于：前一个问题是以外界的可能性来决定自己的行动，后一个问题是用自己的行动去捕捉机会。 最近一年，我在新结识的一些朋友和个案身上看到了很多不可思议的变化，不管他们以前怎样，在他们真正实现自己的想要的成功之前，他们的思维首先已经成功转化为后一个角度去思考问题。 大多数人都喜欢告诉自己：如果我成功了，如果我有钱了，如果我知道确定的答案，我的生活该是另一番样子。如果我们生活的丰盛必须在实现这些期待后再开始，那没有实现梦想的日子该有多憋屈。 实际上，我们生活的呈现，不在于拥有多少资源，而取
决于我们对待生活的态度。 当我们内心匮乏时，看什么都不够好；当我们活在不踏实里时，任何风吹草动都会误以为草木皆兵。 说到底，当我们努力用外在的充实或一个未来的想象填满自己时，经常会忽略了这辈子最应该关注的只有自己。自己变得敞亮了，生活才会上一个更高的台阶，看到更美好的风景。 不要忽略持续做一件事的力量 叙事治疗师周志建说：如果现实给我一面墙，我就选择穿墙而过。 我7年前开始做心理咨询时，练手的机会几乎没有，边工作边抽时间每天钻研两个个案。后来我有一段时间觉得自己阅读量不够，开始每天看一本书，是那种有些不太好懂的专业书。 再一个个累积个案，通过这些个案的信任推荐，个案量才逐渐上升起来。后来最多每天排6个个案，再到后来的每天写一篇文章。这些走过的路，一点点在我的身后延续，也让自己随着这些轨迹走到以前看不到的地方。 我之所以能在什么都看不到的时候，没有选择放弃，是因为有前辈告诉我：不要担心没有人选择你，当你的能力能接住个案时，一切属于你的机会都会接踵而至。所以，这七年来，在最艰难的时候，我也没有特别考虑未来，只是沉下
2014年A股上市公司年报高送转专题 【原创研究】(2014-11-22 13:08:44) 2014年80%的股票涨幅与业绩增幅保持基本一致。20%的特例已经区分出来。此外，三高特征的高送转潜力股近期都是主力埋伏。涨幅小于业绩增幅的都在补涨！从长期来说，价格围绕价值波动。从短期来说，供需关系决定价格！内在价值包括2方面，第一是净资产+每股资本公积金+每股未分配利润+每股收益。第二方面就是未来现金流折现，也就是预期收益。我们常常发现股价拐点以后的业绩报告也出现了拐点！之前的振芯科技、同力水泥、大康牧业、红旗连锁、万科A、东方财富、建研集团共同吸取的经验思考。为什么有的股票可以涨300%，有的股票只能涨30%？根本原因在于业绩的增长幅度决定股票的涨幅。我们把涨幅大于业绩的分析为价格弹性，但是价格弹性也是有一定区间。我们的主要目标在于寻找潜力股，价值低估的股票。也就是业绩增幅远远大于股票价格涨幅的股票，如同我们三季报分析的捡漏一样。对于股票另一个内在价值的分析，就是我们寻找高送转的另一方面。我们要警惕价格透支收益的股票，不是所有股票都可以涨300%，因此对于未来的业绩增长要做全方位的分析。 很多人不相信基本面业绩分析，可是如果你真的用心去学习了就不会说门外汉的话。《聪明的投资者》是巴菲特的老师写的，里面最经典的第一句话就是20%方法+心态80%=成功，20%的方法需要知识的积累。未来的业绩决定股票价格可以涨多高。内含价值决定股票最低可以跌到哪里。股票的价格就是围绕这2个价值进行的上下区间波动。所以有的股票可以跌30%，有的股票可以跌80%。有的股票可以涨300%，有的股票2014年只能涨30%。我发现很多股票涨80%就不能涨了原因就是这里，因为达到了业绩极限的透支。我发现很多股票发布年报预报就不涨了，因为业绩低于预期所以股价遇到天花板。也许你曾经捉到牛股，拿不住的2点原因就是我们不知道顶在哪里，我们不知道洗盘的技术特征。技术分析是我们攀登珠峰的拐杖，价值投资是我们攀登珠峰的体能。 本文章根据中小板002开头前三百只股票作为样本进行分析，从002001到002300。本次研究报告的目的不是把自己当股神去根据基本面测算股价，而是对于已经发生的基本面和股价做出分析，告诉投资者远离天花板，寻找地板之下的机会。今天的内容是围绕高送转的研究，高送转要明白四个字“送转配派”。送股的直接要求是——未分配利润。不仅要看绝对值，还要看相对值。转股的直接要求是——资本公积金。我们经常看到的10送10，或者10转10,10送5转5。配股的直接理解就是——跟股民要钱。市场行情好可以认购。市场行情不好就会被股民用脚投票。派息，就是给你钱。对于投资者来说，高送转是有诱惑力的，同时也需要筛选出优质的股票。如果今年高送转了，每股收益降低了。那么明年公司净利润增长率不达标。那么股价就难以填权。所以我们看见2013年创业板很多股票送股之前很疯狂，因为预期和含权。业绩做的好看。但是2014年很多创业板的股票除权之后难以填权。包括我们看见包钢股份和盛屯矿业的贴权运行。但是湖北能源和金运激光等填权了。如果你希望送股，就看未分配利润。如果你希望转股，就看资本公积金。如果你希望配股，就看公司差钱，每股现金流不足。我没有写出来。如果你希望派息，就看每股收益和未分配利润。如果你希望填权，就看公司净利润增长率和最近3-5年的周期性变化。同时需要看同行业其他公司和上下游。来确定公司下一年度的高成长性。因为时间和精力有限，本文我只选取了中小板前300只样本股作为分析，并不是帮你发财，而是给你参考思路。
大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
日部份具有成长性的个股 以参考价值高 Prepared on 21 November 2021
◆中汇医药(000809):强势特征较明显积极关注 公司的子公司成都中汇制药有限公司拟与荷兰SU生物医药公司合资设立成都中荷汇成生物医药有限公司，其中成都中汇占总股本的50%。合营公司经营范围拟包括天然药物、传统中成药、草药、食物添加剂的研究等。此举有利于引进国际医药制药的先进技术，拓宽销售渠道，提高在国际市场上的竞争能力。双方约定在目前成都中汇内建立一条符合欧盟植物药和食品补充剂GMP生产线，作为开发符合欧盟植物药标准的平台；开发研制产品主要是植物药及天然药物，主要面向欧美市场。 二级市场上，该股近期上升通道保持完好，随着量能的持续放出，有望继续走强，投资者可积极关注。 ◆海螺水泥(600585)区域振兴规划中国水泥巨子受益 国务院即将讨论安徽区域振兴规划，皖江城市带承接产业转移示范区即将上升为国家战略。皖江城市带，包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、巢湖、滁州、宣城９市和六安两个县区，其中大部分为沿（长）江和皖南城市。2008年皖江地区人口3058万人，生产总值5819亿元，占安徽省的45%和66%，其被称为安徽工业化的核心区域。受益个股海螺水泥（600585）等。 公司为中国最大的水泥生产商和供应商。截至2008年底，本集团熟料产能达8586万吨，水泥产能达9460万吨。拥有69家控股子公司，2家合营公司，3家参股公司。截止2008年，集团的在建项目大都集中于西部区域，预计可于2009年底和2010年初陆续投产，2009年预计集团将新增熟料产能2160万吨，新增水泥产能2530万吨。2009年1-6月集团在中部区域销售金额同比增长％。2008年公司着力实施西部发展战略，在四川、重庆、贵州、甘肃等地新项目已于2008年下半年开工。由于新项目于2008年下
股票的财务指标一览 财务指标：每股收益（摊薄） 公式税后利润-优先股利) / 总股本，总股本取本会计年度最新的 应用： 该指标反映股票的获利水平。指标值越高，每一股份获得的利润越多，股东的投资效益就越好，反之则越差。 财务指标：每股权益（摊薄） 公式股东权益+配股资金)/总股本，其中配股资金、总股本取本会计年度最新的 应用： 每股权益也叫每股净资产，是按普通股股数计算的普通股股东权益的帐面价值，是普通股股东了解其投资增值，并以此来评价企业转增股本能力的最直接指标。 财务指标：每股获利率（摊薄） 公式:每股红利（摊薄）/A股当日收盘价 应用： 是衡量股东当期红利收益率的指标。投资者可利用股价和获利率的关系，以及市场调节机制预测股价的涨跌。当预期红利不变时，股票的获利率与股票市场反方向运动。当股票的获利率偏低时，说明股票市场价偏高；反之，若获利率偏高，说明股价偏低，投资者会竞相购买，又会导致股价上涨。 财务指标：市盈率（摊薄） 公式:每股市价(当日收盘价)/ 每股税后利润 应用： 是衡量股份制企业盈利能力的重要指标，反映投资者对每元净利所愿支付的价格。这一比率越高，意味着公司的未来成长潜力越大。一般来说，市盈率越高，说明公众对该股票的评价越高；但在市场过热、投机气氛浓郁时，常有被扭曲的情况，投资者应特别小心。 财务指标：本利比（摊薄） 公式:每股市价(当日收盘价)/ 现金红利（摊薄） 应用： 是获利率的倒数，表明目前每股股票的市场价格是每股红利的几倍，以此来分析相对于红利而言，股票价格是否被高估以及股票有无投资价格。 财务指标：A股净资产倍率（摊薄） 公式:A股当日收盘价/每股权益（摊薄） 应用： 表明股价以每股净值的若干倍在流通转让，评价股票相对于净值而言是否被高估。净资产倍率越小，说明股票的投资价值越高，股价的支撑越有保证；反之则投资价值越低。
股票价格的修正——除权与除息 ——及华谊兄弟10转10派3案例分析目录： 一、产生背景 二、股权登记日 三、除权除息 四、除权除息日 五、除权除息目的 六、除权除息基准价的形成 七、除权除息报价的计算 八、华谊兄弟10转10派3案例分析 九、《深交所：理性看待高送转现象规避题 材股风险》全文
一、产生背景 1、除息：上市公司以现金形式派发股息 2、除权： A、上市公司以送股的方式派发股利（又称红股）； B、上市公司以累积的资本公积金或盈余公积金转为资本时派送新股（又称转赠 股）； C、上市公司为增加资本给原始股东优先认股权。（又称有偿配股）。 注：A、B两种形式又称无偿送股。 二、股权登记日 上市公司在送股、派息或配股或召开股东大会的时候，确定出一个界定哪些主体可以参加分红、参与配股或具有投票权利的日期，定出的这一日就是股权登记日。 即在这一天持有或买进该公司的股票的投资者可以享有此次分红、派息、配股，这部分股东名册由证券登记公司统计在案，届时将所应送的红股、现金红利或者配股权划到这部分股东的帐上。 三、除权除息 除权指因上市公司股本增加，每股股票所代表的企业实际价值(每股净资产)有所减少，需要在发生该事实之后从股票市场价格中剔除这部分因素，而形成的剔除行为。 上市公司以股票股利分配给股东，也就是公司的盈余转为增资时，或者进行配股时，就要对股价进行除权。上市公司将盈余以现金分配给股东，股价就要除
息。 四、除权除息日 除权指的是股票的发行公司依一定比例分配股票给股东，作为股票股利，此时增加公司的总股数。 除息 五、除权、除息的目的 为什么要在股权登记日的次交易日就除权除息呢？ 因为股权登记日的收盘价是包含了这部份权利价值的上市公司公司也将通过证券交易系统按照这天登记在册的股东名册为准在以后若干天后(即付息日或配送股日）派发股利或登记配送股权。这日之后的新购入股票者，将不享有领取红利（或配送股）的权利。也就是说，投资者如果在次日（即除权或除息日）买入一股该股票，他就只愿花不含红利红股的价格来买这无权股票（假设不考虑其他利好利空因素）。 所以，因为股权登记的内在含义，市场自发的在登记日后的第一个交易日把股票价格调整到无权（息）的价格了，而不是在真正派发红利股息那天才调整。六、除权或除息基准价的形成 除权报价的产生是由上市公司送配股行为引起,由证券交易所在该种股票的除权交易日开盘公布的参考价格,用以提示交易市场该股票因发行股本增加,其内在价值已被摊薄. 对于A种股票发生尚未上市流通的国家和法人持股部分向已上市流通股持有人有偿转让的所谓"转配问题",因其只引起流通股与非流通股的此消彼长,并不涉及该股票股份总量的变化,经多方征询意见,从即日起在除权报价的计算中,对"转配"将不予考虑.
食品消费潜力股布局策略 当前为何关注食品饮料配置机会？ 1、食品具备刚需属性，对冲疫情影响。 2020年前两个月的工业企业利润大幅负增，整体来看利润总额下滑38%，分行业来看绝大多数行业利润下降，只有部分民生部门保持增长，其中农副产品增长2.2%；另一组数据是1-2 月份的社会零售总额下滑近20%，而粮油食品增长10%，饮料类增长3%；两组数据均表明食品的需求是底层需求，受经济或疫情影响比较小。 2、食品饮料内需为主，受全球疫情扩散影响有限。 3 月以来，海外疫情持续发酵，目前全球确诊病例已超76万例（数据来源：丁香医生），导致欧美经济也将大幅下行，反过来会影响我国外需，外需占比较大的电子、服装等行业预计受到一定冲击，而食品饮料行业则以内需为主，受外围影响有限，具备自主定价权。随着国内疫情得到控制以及居民生活逐渐恢复，内需将成为拉动行业需求恢复的主要动力。 3、“三驾马车”中消费最具后劲，是全年稳增长重要手段。 周五政治局会议再次强调，要“确保实现决胜全面建成小康社会”，据机构测算全年增速需达到5.6%，这意味着要继续加大经济拉动力量。从拉动经济的三驾马车来看： 1）出口：国际疫情依旧在扩散，出口面临严重考验； 2）投资：投资虽然是逆周期调节主要手段，但投资建设意味着
要将人员集中，就当下的疫情来看，人员的集中还需要过程； 3）消费：当下拉动经济最有效的就是消费，消费对经济增长贡献率已接近60%，短期居民消费意愿回升，消费回补空间大，长期来看，消费也是最有后劲。 4、促消费政策持续加码，餐饮复工全面推进。 近期重庆市政府要求3月底重庆市餐饮全面复工，杭州市发放16 亿元的消费券，叠加前段时间南京市以及宁波市发放消费券的信息，促消费正在进行。 本周商务部表示，大型连锁超市、品牌便利店、百货商场、餐饮业复工率分别达99%、95%、96%、80%。根据机构调研来看，湖南长沙的餐饮业开业率达到80%以上，无锡、常州等地方餐饮业开业率超60%。随着餐饮的陆续开业外加政策的支持，消费有望迎来一波回补。 5、本质上来看，食品饮料商业模式优异，今年仍有不少公司有望实现双位数以上增长。 短期投资可关注政策支持或者阶段性产品，中长期还是要看商业模式和持续创造现金流的能力。食品饮料商业模式好，总体是国内自主定价，受外围的影响小，负债低，可持续创造现金流能力佳，长期逻辑清晰，这些优点是食品饮料行业成为长跑冠军的关键。当前年报与一季报催化在即，部分公司一季度有望迎来开门红，全年来看仍旧有不少公司有望实现双位数以上增长。 结论以及布局方向
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
做精一只股之二《寻找低估值潜力股》低估值潜力排除法： 1.中小盘股票持续上涨一年多，市盈率已超50倍以上，估值水平明显高高在上，即使在2011年能惯性上涨，但风险仍然不小，这一类可以排除低估值的潜力。 2.去年热门炒作概念股早已降温，虽然部份中长期看好的行业个股，但仍少不了目前的价值回归，大部份还需要时间来实现价值重估，这一类也可排除当前的低估值潜力。 3.在“调结构”的政策大背景前提下,一些传统产业难免受到抑制,特别是明显不符合经济结构转型要求的高污染、高能耗行业相关上市公司,必会受到很大的影响,这一类必须排除低估值的潜力性。 低估值潜力竞选法： 1.区域性发展以及新政规划扶持范围内的相关个股值得挖掘，例如西部大开发现在仍处在初期阶段，政策向导及相关规划与扶持细节已经明确，后续加大开发力度还有续加强和廷长。 2.产业升级或产业转型，目前有一部份正在产业升级过程中，在经过转型后必会日趋成长，成为将来新一代牛股也是理所当然。例如现在10块钱以内的个股，一旦企业有关产业转型、产业升级、并购重组、资产注入的更为新贵。 3.已经形成中长期趋势成长的民生、消费、新兴产业、十二五规划，在这些类型中，一旦大势企稳，必然会有领涨龙头出现，甚至以几连涨停打开中长期的启动浪。 4.稀缺资源必为珍贵，在每一轮上涨行情中都不会示弱，如有色、稀土、钾肥、矿产。例如：国家正在酝酿稀有金属战略收储，锗价格超过稀土，锗储量占全世界40%，供应量占70%，最近两个月，锗的价格就已经上涨了40%。相关受益有云南锗业、中金岭南、驰宏锌锗。
5.蓝筹股作为行业龙头地位并有必要启到带头作用，其次与宏观调控具有关联性。蓝筹股目前处于超低估值的阶段，中期向下空间不大。在中小盘股接近历史高位的高估下，在后市将在望迎来转换行情，特别是绩优二线蓝筹股更适合中长期稳健投资者。但是蓝筹股修复启动过程中会有些艰难、需要一些时间来完成。因此，2011年极有可能形成如笔者前面所提到的，牛熊交换（冷热交换）行情，投资者更要提早转换投资思维。 例如：600026中海发展、600150中国船舶、601872招商轮船、600685广船国际、600508上海能源、600188兖州煤业，等等。价格不高，市盈率不高，结合目前的低位，基本符合三低一高条件（高成长），在后市的估值提升空间较大。 概念解释： “蓝筹”一词源于西方赌场。在西方赌场中，有二种颜色的筹码，其中蓝色筹码最为值钱，红色筹码次之，白色筹码最差，投资者把这些行话套用到股票上。 “低估值蓝筹股”是指低于市场整体市盈率或行业市盈率的股票，而且这类股票是具有稳定的盈余记录，能定期分派较优厚的股息，被公认为业绩优良的公司。也就是说某些企业前景比较好，符合一定的经济周期价值又比较低估，在一段长期时间没有被机构炒作过的品种。当然，有一个众所周知的大道理“是金子总有发光的时候”。 蓝筹股大可分为:“一线蓝筹股”、“二线蓝筹股”、“绩优蓝筹股”、“大盘蓝筹股”。其中一、二线并没有明确的界定，因有些人认为的一线蓝筹股，而在另一些人眼中却属于二线；甚至包括在各行业中也有一、二线之分。一般来说，市场公认的一线蓝筹是指业绩稳定，流股盘和总股本较大，也就是权重股，这类股价位不高，但群众基础好。二线蓝筹，是指总股本和流通股本比一线蓝筹要小，股价一般较高，机构比较偏爱，但由于价格较高，散户一般不敢追高。如果一旦有机会必须不要错过，如08年底很多几块钱低估值潜力二线蓝筹股，现都已翻番。笔者认为，真正价值低估，潜力较大，就必须要要在低价买进，这才能带来财富的投资。 下列个股是以1/18收盘价10元以内由高到低排序，2010三季报每股收益大于0.3元，市盈率相比当前整体市场低下。因时间和精力关系，笔者就没有对行业一一排除法和技术图形精选法来整理，只作为参考引用。在此给出方法，具体选股方面还需慧眼识真金，作为个人投资者笔者建议选出两三只去做精它必有收获，这也是笔者撰写《做精一只股》书中的主题，3月份后有望出版。注：股育网正在关闭改版中，请学员静待通知。——李志尚