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指数温度的算法

指数温度的算法

作者: 银子Lillian | 来源:发表于2019-04-20 15:48 被阅读0次

    指数温度的算法

    1.指数温度的原理说明

    判断一个指数便宜与否的标准是估值,由于一些指数的盈利稳定或高速增长适用市盈率判断,一些指数的盈利呈周期性变化适用市净率判断,指数温度就是把市盈率和市净率这两个指标结合,用来判断一个估值的高低。

    指数温度通过分别计算市盈率和市净率的温度,再算两者的平均值。

    指数温度=(PE温度+PB温度)/2

    需要说明的是,指数温度的高低与价格高低没有必然的联系,指数温度的高低反映的是在历史中低于指数当前估值出现的概率。温度越低说明在历史上低于当前估值的概率越小,指数的价值越被低估,上涨的概率越大;温度越高说明在历史上低于当前估值的概率越大,指数的价值越被高估,下跌的概率越大。

    例如:当指数温度是20度时,说明历史中,估值低于当前估值的概率只有20%,现在的指数比较低估,适合买入;而当指标温度是80度时,说明在历史中,估值低于当前估值的概率高达80%,现在的指数就高估了,应卖出。

    指数温度越高,股市越火爆,风险越大,上涨的空间越小;

    指数温度越低,股市越冷清,风险越小,上涨的空间更大。

    2. 指数温度的计算

    根据指数温度的公式,需要先分别计算出PE和PB的温度(对应低于当前PE和PB的概率),然后再算平均值。

    计算这个概率需要大量的历史数据,这里以中证500为例,来实际操作数据的收集与指数温度的计算。

    第一步:打开“理杏仁”网站,注册登录。

    第二步:点击最上面的“指数”栏目,在下面的“全部”“宽基”中找到中证500。

    第三步:进入指数页面,分别导出市盈率PE和市净率PB的CSV数据。

    点击“PE-TTM”,选择10年的数据,点击按周导出CSV。

    [if !vml]

    [endif]

    点击“PB、加权平均数“”,选择10年的数据,点击按周导出CSV。

    [if !vml]

    [endif]

    [if !vml]

    [endif]

    [if !supportLineBreakNewLine]

    [endif]

    第四步:使用excll打开CSV文件,以PE为例(PB同理),除了日期和PE那两列的数据,其他全部删除。

    [if !vml]

    [endif]

    [if !supportLineBreakNewLine]

    [endif]

    第五步:将PE和PB数据整理到同一个excell表里,在"PE-TTM"栏右边增加一列“PE温度”,在“PB”栏右边增加"PB温度“和“指数温度”两列,如图所示。

    [if !vml]

    [endif]

    第六步:日期以升序排列,这步很重要

    选择第一行,点击“数据”里的“筛选”工具,单元格里会出现一个带小三角形的方框。

    [if !vml]

    [endif]

    点击时间单元格里的图标,再点击“升序”,日期就从小到大排序了。

    [if !vml]

    [endif]

    第七步:开始计算,PE温度和PB温度公式如下

    =NORMDIST(B3,AVERAGE(B$2:B3),STDEV(B$2:B3),1)*100

    1、篮框第一行的温度不算,从第二行开始按上面的公式计算,注意$是固定住第一行的意思。

    [if !vml]

    [endif]

    同样的步骤计算指数的市净率PB温度。

    [if !vml]

    [endif]

    3、指数温度把市盈率和市净率相加求平均数,公式=(C3+E3)/2

    [if !vml]

    [endif]

    [if !supportLineBreakNewLine]

    [endif]

    这里固定首行数据,就是要固定开始的时间,开始时间越早,总时间越长,数据库越大,温度的参考性才越高,样本数据越大,统计才越接近真实。

    [if !vml]

    [endif]

    [if !supportLineBreakNewLine]

    [endif]

    在最新指数温度一列,就是用近十年的数字可以计算出中证500的指数温度了(只有11.99,历史上低于现在股市的概率只有11.99%,真是投资好时机呢)

    PS:指数温度的计算公式是一个正态分布法计算函数,学名叫“返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数”。

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