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股价是指股票的交易价格，与股票的价值是相对的概念。股票价格的真实含义是企业资产的价值。而股价的价值就等于每股收益乘以市盈率。而计算股票指数时，往往把股票指数和股价平均数分开计算。下面为大家带来股票计算的公式和原理。

计算股票指数，要考虑三个因素：一是抽样，即在众多股票中抽取少数具有代表性的成份股；二是加权，按单价或总值加权平均，或不加权平均；三是计算程序，计算算术平均数、几何平均数，或兼顾价格与总值。

汇率变动会对股价造成很大的影响。外汇行情与股票价格有密切的联系。一般来说，如果一国的货币是实行加息升值的基本方针，股价便会下跌，一旦其货币降息贬值，股价即随之上涨。

计算股票指数时，往往把股票指数和股价平均数分开计算。按定义，股票指数即股价平均数。但从两者对股市的实际作用而言，股价平均数是反映多种股票价格变动的一般水平，通常以算术平均数表示。人们通过对不同的时期股价平均数的比较，可以认识多种股票价格变动水平。而股票指数是反映不同时期的股价变动情况的相对指标，也就是将第一时期的股价平均数作为另一时期股价平均数的基准的百分数。通过股票指数，人们可以了解计算期的股价比基期的股价上升或下降的百分比率。由于股票指数是一个相对指标，因此就一个较长的时期来说，股票指数比股价平均数能更为精确地衡量股价的变动。

股票价格=预期股息/存款利率

这个公式可运用等效银行存款解释，例如现行一年期存款利率是3.50%，某只股票每年固定的股息为每股0.35元，那么10元的银行存款和1股10元的股票在收益上是等效的，因此1股的价格应该理论价值为10元（=0.35÷3.5%）。

股价20元，对应3%的银行利率，预期股息提高25%至3.75%（0.75元），0.75/3.25%=23.08元。

上次给大家分享了一个判断近期高点的计算模型，很多朋友实践后说帮助非常大，后台都问我有没有公式能算出近期低点的。

今天就再给大家分享一个股票低点的计算模型

• 第一步

找到近期最高点A；回调点B；反弹点C；

• 第二步

带入计算模型B+C-A

• 第三步

得出近期低点D

给大家举个例子

K线中先找到

最高点A-27.27；

回调点B-23.70；

反弹点C-27.86；

带入计算模型就会得到

23.7+27.86-27.27=24.29

当然，还是上次给大家说的，任何事没有百分百，计算模型只是给到大家一个合理的风控区间，实际的操作中还是要以具体情况为准。

核心观点：

1、未来我们所处的宏观背景就是GDP的增速变慢，但是企业的盈利状况会变好。未来的情景就是总量增长慢，但是结构在优化。

2、微观上看，最近三年ROE水平又重新开始上升，其中上升的主要动能来自于利润率的扩张，说明企业的盈利能力、盈利水平在提高。

3、上市公司的利润增长能够恢复到10%~15%两位数的正增长。

4、股票市场有自己的牛熊周期规律，这一轮市场的下跌的时空（时间、空间）已经非常显著，跟历史上所有熊市相比，都已经很充分了，它跌多了，相对来讲就安全了。

5、过去三年像2020年、2021年、2022年这三年，公募基金三年的平均收益率只有6%不到一点，5.9%，又比历史均值15%低很多。

按照均值回归应该2023年要完善，才能把均值往上拉。所以从这个角度来讲，我们对2023年也要乐观一些。

6、2023年全年A股的增量资金有望达到1万亿，大概跟2019年类似。

7、股票市场基本面和资金面都会好转，股市下行周期结束，开始进入上行周期。

8、更看好以TMT为代表的行业，新能源存在结构性的机会，2023年消费行业整体是一个反转，最看好医疗器械。

1月10日，海通证券首席经济学家、首席策略分析师荀玉根，在富国基金2023年度投资策略会上，对2023年中国经济和股市进行分析和展望。

荀玉根谈及当前的基本面环境，认为从长期来讲，我们处在一个结构调整转型中，短期的基本面应该处在企稳回升中。并称：“中国的股市我们判断熊市已经结束，2023年步入到牛市的初期阶段。行业上我们相对更加看好成长性更高的TMT代表的一些方向。”

以下是投资作业本（微信ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：

未来宏观经济背景：GDP增速变慢，但企业盈利状况会变好

首先探讨一下我们现在所处的宏观经济背景。

未来我们所处的宏观背景就是GDP的增速变慢，但是企业的盈利状况会变好，因为产业在升级。我们从中低端制造业迈向中高端制造业，像美国当年每隔十年GDP下一个台阶，但是它的企业盈利增速是不低的，这就是结构的优化。

现在中国体量很大了，我们现在考虑的问题是，要提高质量，就是去锻炼身体。所以未来的情景就是总量增长慢，但是结构在优化。

结构的优化其实已经在缓慢发生了，就比如过去三年，在疫情爆发的背景下，中国的出口份额占比在不断上升，与此相对应的是日本、德国这些高端制造业国家的出口份额在下降。什么意思呢？

就是我们在替代他们，就是这些国家以前是高端制造，中国是低端制造。现在通过疫情这几年时间，给了我们一个契机，我们趁机可以开始替代他们，实现产业升级。这是从宏观角度来看中国高质量发展的一些现象。

从微观上来看，中国上市公司的ROE水平从2010年到2019年，在前后十年时间，中国上市公司ROE（净资产收益率）水平，就是企业的赚钱能力在慢慢减弱。

但最近三年，ROE水平又重新开始上升。这是由于制造业从中低端走向中高端，开始产业结构升级，从以前的利润率比较低的企业开始把高的企业转变，所以ROE上升。

我们对ROE做一个拆解，这里面上升的主要动能来自于利润率的扩张，说明企业的盈利能力、盈利水平在提高，所以高质量发展也是动态变化的。这是一个远景。

经济增速已见底，有三个驱动

就眼前而言，经济增长处在什么阶段呢？我们的结论是，中国的经济增长处在一个底部。

2019年以来，中国GDP增速均值在5%左右。2022年全年数据还没出来，前三个季度是3%。

一方面经济增长是一种周期性的波动，另外据此驱动2023年经济增长恢复的力量有三个。

第一个就是政策比较积极，财政赤字率会从2022年的2.8%，到2023年我们估计会提高到3%甚至3.2%。积极财政和产业政策的结合发力，会使得固定资产投资增速有所回升。

另一方面，疫情的政策在不断调整、优化，2023年疫情对于消费的影响大概率会逐渐过去。消费数据会有所恢复，我们估计2023年恢复到5%到8%，应该是一个很正常的状态。

第三个力量就是房地产。房地产产业链在中国GDP中的占比是挺高的。

相关的产业，就是地产加上建筑，占比超过30%。这个产业在2022年对经济有很大拖累。以房地产销售面积为例，2022年它是负的二十几的下降。我们估计2023年，随着政策慢慢调整，这个数据至少不降，能稳住，甚至略有增长，所以这个产业链的数据也会恢复。

熊市下跌的时间、空间很充分了

第二个，我们看看股市本身的阶段。

股票市场有自己的牛熊周期规律，这一轮市场的下跌，如果以沪深300为例，从2021年的高点到2022年低点，前后下跌的时间跨度高达21个月，空间高达40%。

从这个维度来讲，市场下跌的时空已经非常显著，跟历史上所有熊市相比，都已经很充分了。市场不可能永远跌而不涨，也不可能永远涨而不跌的，它总是涨跌交替。所以从这个维度来讲，它跌多了，相对来讲就安全了。

长期向上的趋势还在，两个逻辑

从长期的维度来讲，我们在2019年初提出过一个观点，2019年的A股类似于1982年的美股，有希望迎来十几年整体趋势向上的格局。同时我们在2019年年初提出第二个观点，我们认为这种长期向上的格局，它中间的过程可能是涨三年跌一次，再涨三年再跌一次，整体震荡上行。

当然这个三年是一个大概的数据，不是精准的概念，就是想表达中间节奏的逻辑，实际上过去几年就是按照这个逻辑来推演的。

2019年、2020年、2021年这三年我都比较乐观。但是在2021年年底，我们对2022年就比较谨慎，我们认为2022年市场要有下跌风险，可能会亏钱，实际上2022年最终亏钱了。2022年跌完之后，我们现在反思之前提的大逻辑，长期趋势向上这个逻辑在吗？还在。

一个角度是，由于中国的产业结构在转型升级当中，上市公司的ROE水平在上升，这是支撑股票市场长期向上的逻辑。我们看各个市场，股票市场的投资收益率跟这个市场里上市公司的ROE水平是相关的。

就是长期而言，我们都是赚上市公司的钱，只有公司挣钱能力、盈利回报更强了，那股票市场才有赚钱效应，这是支撑市场长期向上的一个慢变量。

第二个慢变量就是资产配置的力量。中国居民的财富结构以房产为主，权益比例太低。由于中国现在14.2、14.3亿人口，平均已经到40岁。人在40岁附近，该买的房已经买的差不多了，中国人均住房面积，城镇里面已经有三十九点几平，跟美国、欧洲差不多。这个钱怎么办呢？主要做配置。

所以权益市场是一个配置的选择，这也是支撑市场中长期向上的逻辑，所以财富管理这个行业应该还是一个朝阳行业。因为美国公募基金的规模占GDP比重150%，中国才20%出头。按照GDP的规模推算，未来十年中国GDP达到200万亿应该没什么悬念。

如果资产管理规模占GDP比重能够达到美国的一半，不说150%，就达到75%，也就是十年后中国的公募总规模应该能够达到150万亿，现在中国公募总规模才26万亿元，未来还有好几倍的增长。所以这个产业应该是一个大趋势，这是一个长期的远景。

3-4年一次涨跌切换，股市收益率在今年均值回归

回到眼前，中短期怎么办呢？

股市的周期性波动难以避免，即便美股，在大家印象中，美股长期向上，比如1980年以来，美股一直趋势向上。但如果用放大镜来看一下美股，我们可以发现标普500下跌15%以上作为一次明显的下跌，这种下跌平均3~4年会出现一次。

而A股的历史规律就更明显了，大概平均3~4年涨跌会有一次轮回。就是为什么美股、A股3~4年都会有一次涨跌切换，这背后的逻辑还是因为宏观经济周期。

如果从一个周期维度来看，经济周期大概3~4年是一个轮回，在这阶段股市不可能每一个周期的时刻都对它有利，肯定有一些阶段对它不利，所以股市3~4年会有一次波折。从周期角度来讲是这样的一个规律。

从收益率来讲也是。我在2021年12月初写2022年报告的时候，我们提出2022年市场有下跌风险，要做好亏钱准备。当时我们有一个逻辑，讲的就是收益率的回归。

以公募基金的指数为例，这个指数就是股票型基金指数，从2004年以来发布到现在前后已经19年时间了。这指数发布以来的年化收益率，这么多年平均下来大概涨幅15%。

当然，因为2005年到2007年涨太多了。如果从2012年底算，过去十年的年化收益率大概百分之十二点几。就是无论是十二还是十五，意思就是它大概是一个长期收益率，就是任何投资、任何行业的回报率总归有一个大概的水平，这个行业不可能是暴利。

正常的行业不可能有这么高的暴利，它应该是一个平均值。A股如果过去历史上平均值可能10~15，长期而言最可能获得这个收益，因为中国毕竟还有很高的增长。

但是2019年~2021年这三年公募基金回报率是37%，这就是一个暴利了。37%什么概念？如果是这样的一个收益率，大概1.96年（不到两年），我们就可以翻倍了。如果两年翻一倍，那我们还做什么工作，把所有的房子车子卖掉全买成基金，两年翻一倍，很快就成为亿万富翁了，因为它利滚利。

所以这个收益率是不可能持续的。我们在2021年就提出来，当时我们认为这个收益率明显超越均值，就是这个偏离太高了，它应该会回归，就是前面涨多了就要跌下来。

实际的情况是2022年公募基金又跌了很多，跌到现在这个值又低于均值了。过去三年像2020年、2021年、2022年这三年，公募基金三年的平均收益率只有6%不到一点，5.9%，又比历史均值15%低很多。

按照均值回归应该2023年要完善，才能把均值往上拉。所以从这个角度来讲，我们对2023年也要乐观一些。

具体从前面的宏观分析到股市的推演来讲，就是投资时钟理论，经济周期不同阶段，大类资产表现不同。

去年前四个月，其实从2021年12月到2022年4月底，在这五个月时间里，股市跌的比较多，因为宏观经济处在一个滞涨走向衰退的阶段，这个时候股市的环境是最差的。

去年4月底到10月底这六个月，股市属于“W”型震荡筑底。因为这六个月市场所处的宏观背景是经济慢慢开始探底，展望未来，经济开始复苏。

所以未来一年，股市应该进入一个上升通道，就是整体背景更好。

基本面领先指标已经回升

从基本面来讲，我们可以看一些领先指标。

股市从底部开始上涨的基本面背景是，五个领先指标里面要出现三个企稳回升，因为股票市场反映未来。现在五个指标里面已经有四个回升了，所以从基本面的指标来讲，已经可以验证它就是一个反转。

具体而言，我们对于宏观经济数据的预测，GDP同比5%对应的上市公司的利润增长，大概能够恢复到10%~15%，就是有两位数的正增长。既然基本面有一个正增长，那就是市场向上的根基。

除此之外，股票市场所面临的资金环境的变好。我们看到2022年，股票市场资金面，就是微观的资金面其实不太好，就是股市缺钱。

一方面由于外资以前流入很多，2022年突然变少了，原因是美国加息节奏非常快。2022年美联储加息了425BP。在此之前（2021年年底），大家预测美联储2022年加息75~100BP，结果最终加了425，是预期值的四倍多，所以导致外资流入变少。

但是我们认为大概率在2023年上半年美联储就会结束加息周期，就是可能2023年上半年还有两次加息，加完之后就结束了。

就全年而言，外资配A股应该会回归到正常水平。正常水平就是，2017年到2021年这五年时间，如果外资以一种配置型的资金流入，少的时候2000亿，多的时候有4000亿。所以2023年如果回到这个区间，那么外资的增量会变多，这是一个。

还有一个是内资，其实内资才是真正的大头。2022年股市表现不好，公募基金的净值回撤比较明显，其中最大回撤，因为后面四季度又上来一点，中间最大回撤有30%附近。

今年全年A股增量资金有望达到1万亿，类似2019年

但是比较有意思的现象是什么呢？

即使公募基金跌了这么多，公募基金的份额没有下降。公募基金规模下降了，规模下降是因为净值跌了，但是份额没有降，这是一个很值得重视的现象。

以前公募基金一跌，大家就纷纷赎回。但是2022年这种现象开始发生变化，慢慢的变成一种配置型的行为。大家慢慢发现，股票市场的波动很难把握，股票和基金在2022年虽然跌了，但是你把基金赎回来，钱干嘛去了呢？房价预期变了，P2P信托也没了。

所以股票市场里面的钱，无论是通过基金方式，还是通过个人买股方式，有些钱在里面可能就不会轻易出去。这就是配置型资金，符合前面提到的大逻辑，就是居民市场配置在往全球市场慢慢转移。

一旦股市回暖，就是市场的情绪变好、赚钱效应起来，增量会更明显。我们估算2023年全年A股的增量资金有望达到1万亿，大概跟2019年类似。

所以从2022年的减量，到,2023年变成增量，股市的宏观背景、资金面环境背景在变好，这也是我们看好2023年市场的一个资金链的角度，这是第二点。

对于股票市场，我们从基本面分析，再结合资金环境，我们的结论是股市下行周期结束，开始进入上行周期，上行周期肯定会持续一段时间。按照历史规律可能至少持续一两年甚至更长的时间，2023年可能还是属于上行周期的前半段。

利润增速强弱决定市场风格，2023成长风格更优

第三个，我们讨论下这个市场哪一些行业、领域的机会更多。我的结论是更看好成长型的行业。

从大的风格上来讲，2022年市场风格是价值类风格相对占优。但是2023年全年，我们判断成长类风格的指数更强，比如创业板指、科创50指数，这些代表成长的指数，我们认为它们会更强。

怎么分析市场的风格是偏价值还是偏成长呢？拉长时间来讲，最终还是看基本面。

我们看创业板指（大致代表成长风格）和中证100（大致代表价值风格），这两个指数的相对强弱跟两个指数背后的利润增速ROE水平高度相关。

同时我们分析了2023年各个指数的利润增速，跟2022年对比，通过预测发现，像科创50指数、创业板指数，在2023年的利润增长速度会更快。而且相比2022年它的边际变化也会更明显。

像上证50，中证100，利润增长速度在2023年也会比2022年好，但它好的程度温和一点。所以我们的结论是2023年成长带领价值上涨，大家都会涨，因为整体市场向上，但是当中利润增速更快的是成长类行业，它要更强一点，这是从大的风格角度来讲。

最看好TMT行业

具体行业有几个大类。我们给的大类行业，也是根据利润增长的状况来排序的。

像TMT行业在2022年整体的利润增长是负（-8），但到2023年我们估计利润增长速度会恢复到25%，这个边际变化是最显著的。所以TMT行业也是2023年我们最看好的一个大类行业。

当然除此之外，新能源也有结构性机会，消费我们也看好，只是从排序来看，我们认为TMT会更突出一点。之所以更看好TMT，也是跟产业政策和产业的基本面背景有关。

全国现在很多城市推出智慧城市规划，比如数字政通、智能交通，这些都是科技的应用场景，这些是从政策角度来讲，对于科技行业有益的方面。

另外科技行业，也就是TMT行业，它本身的产业周期开始扩张。

现在你会发现随着人工智能、量子计算、芯片成本的下降、算法的优化、成本的下降，这些科技类产品已经开始走入我们的日常生活当中。

所以，整个TMT基本面的改善，不是单纯由于政策支持，而是由于产业周期的厚积薄发。对应到比如计算机、电子、通信，我们预计这一类行的利润增长速度在2023年都能在20以上到30附近。而这些行业的估值水平，跟过去十年相比，已经处在一个相对的低位。

新能源存在结构性机会，风电、储能的装机增速会较快

此外，新能源从大的产业角度来讲，过去三年很火，2023年整个产业周期肯定没结束。我们的双碳目标还在，能源安全的要求也没变，但确实从增速来讲，因为前面增速很高了，后面增速肯定会放慢，这是基数效应导致的。

这里有一些结构性的增速还是会很高。比如电动车的销量增速会变慢，但电动车的智能化程度在上升，就是所谓的智能座舱、智能驾驶在变得更快。实际上这一块也是跟TMT相关的，因为自动驾驶、无人驾驶，最后也用了TMT，所以这块我们认为它的增长会快一点。

还有在新能源里面，光伏，就是太阳能发电的装机增长速度变慢，但是风电和储能的装机增长还会比较快，所以这一类也是有结构性的高增长存在。

2023消费整体反转，最看好医疗器械

第三块，我们看好消费。2023消费的增长开始恢复，按照疫情之前就是全国社会消费零售品总额正常情况下每年增长8%~10%，有些消费行业可能十几、二十这样的增长，会更快。

2023年，我们认为（消费）整体数据会恢复，而目前消费类行业的估值水平，各个消费子板块基本上估值都回到低位。

公募基金为代表的机构对于消费的配置比例也不高，在低位，说明消费类行业在疫情的影响之下，风险释放的相对比较充分。

所以2023年我们认为消费行业整体是一个反转，趋势开始变好。

当然，消费数据的回归、恢复有个过程。

在消费内部，我们相对更加看好偏刚需的必须消费品。这里面包括医药，我们把医药作为广义的消费， 这里面最看好的就是医疗器械，因为如果你加大投入，医疗器械这一块的需求会增长。

对于医疗器械，我们可以把它理解成类TMT特点，它属于硬科技、先进的设备，所以这一块的增长速度会更快。

此外，在其他的消费品里面，比如食品、国产服饰，就是跟中等收入或者中低收入人群相关的消费，我们更看好一些。

总结

从宏观自上而下来看，2023年中国的宏观经济周期有望进入温和复苏阶段，GDP的增长应该能回到5%甚至更高，上市公司的利润增长能够恢复到10%~15%两位数的正增长。

A股由于估值已经很低，跌的时间也很长了，利润的回升会带来一些增量资金。所以股票市场基本面和资金面都会好转，股市结束下行周期，进入上行周期。

结构上我们还是顺着基本面，就是利润增长更快的，我们更看好以TMT为代表这类行业。此外新能源有结构性的机会，消费里面我们更加看好基本消费品。

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本文作者：王丽，褚倩 来源：投资作业本

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历史波动率（Historical volatility，简称HV）是对于某一证券或市场指数在一定时间内收益的离散程度的统计量。通常情况下，该统计量是通过计算给定时间段内金融标的收益偏离平均值的程度来确定的。使用标准差是最常见的计算历史波动率的方法。历史波动率数值越高，该证券风险就越高。但也意味着有可能获得更高的收益。

股票的历史波动率可以用标准差来衡量，通常使用对数收益率计算。公式如下：

其中，表示第 i 个时期的对数收益率，表示表示所有时期对数收益率的均值，N表示样本的数量。

Python代码实现如下：

import pandas as pd import numpy as np # 读取股票数据 df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 计算对数收益率 df['log_return'] = np.log(df['price']/df['price'].shift(1)) # 计算历史波动率 volatility = df['log_return'].std() * np.sqrt(242) print('历史波动率为：', volatility)

其中，stock_data.csv 文件包含了股票的价格数据，log_return 列是对数（每日）收益率，242 是按照国内一年 242 个交易日计算，这个值可以根据实际情况进行调整。最后输出的 volatility 就是股票的年化历史波动率。

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