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本贴纪律：
1. 这里是我自己的量化交易之旅的跟踪记录，以期留下教训，优化系统。
2. 发问之前，请先阅读本贴。欢迎各位提出宝贵建议。
3. 请不要发送“关注/mark/看看”之类的回复，此类文字没有营养，对包括我在内的所有读者来说，都只是浪费宝贵的关注力。屡犯者拉黑。
****************以下文字写于2026-2-23***************************************************
从今天开始，每日尝试发布DDM模型估值，并依据计算调整持仓。
DDM 模型（股利贴现模型）Dividend Discount Model，中文叫股利贴现模型，是股票内在价值估值最经典的方法之一。
一家公司的股票值多少钱 = 未来所有能分给你的股利，按合理利率折现到今天的总和。
DDM 适合高股息、稳定分红、弱周期的成熟企业（如银行、公用事业），但对大多数A股股票 = 假设太多、误差太大、实用性有限。
DDM 模型的缺点非常明显，尤其在 A 股实战里限制很大，如果用DDM模型对黄金进行估值，那黄金将一文不值。用DDM做出来的估值，往往比较低估。很多投资者用DDM模型计算安全边界。
DDM 模型的核心缺点
1.极度依赖分红。
- 不分红、分红不稳定、只送股不派现的公司，DDM 基本算不了。
- A 股大量成长股、科技股几乎不分红，DDM 完全不适用。
2.对增长率 g 极度敏感，误差会被放大
- g 差 0.5%，估值能差 20%～50%，完全靠主观假设。
3.只能估成熟稳定企业，不能估成长/周期股
- 周期股利润忽高忽低，股利跟着乱跳，DDM 算出来完全失真。
- 高速成长期不分红的公司，DDM 会严重低估。
4.假设“永远分红、永远增长”，现实不存在
- 企业有生命周期，不可能永续增长。
- 三阶段 DDM 虽改进，但依然是强假设模型。
5.不考虑回购、不考虑资产价值、不考虑控股权价值
- 只看股利，不看：
- 股票回购
- 账面资产、清算价值
- 并购价值、协同价值
6.A股分红政策不稳定，回测效果差
- 很多公司想分就分、不想分就不分，历史股利不代表未来。
- 用 DDM 做回测容易踩坑。
****************以下文字写于2025-10-9***************************************************
轮动策略未达预期，实验失败，未来不再发布银行估值排行榜
我认真反思了过去十几年投资银行股的经历，虽然收益尚可，年化10%+，但远没有达到我当初预想的年化20%+的目标。
总结原因，我认为我的估值模型存在巨大缺陷：
1.把赚到银行净资产当作自己的收益。
银行的净资产的确涨了，但是市净率持续走低，净资产的增加不能反映到股价上。我原以为随着ROE的降低，银行会增加分红率，但似乎只有招商银行在慢慢这么干。导致大部分银行的分红增加和净资产的增加不成比例。ROE已经这么低了，几大国有银行还在低价定向增发，ROE未来只会更低。所以这几家大银行不太可能大幅增加分红率。
2.静态看待业绩，不对未来进行预测。
我的模型是计算过去8个季度的ROE取平均值计算年ROE。当股价反应未来银行业绩而下滑的时候，历史的业绩却会把该银行推到排行榜的顶端，容易轮到坑里去。
未来怎么修正模型，我还没有思考成熟，“分红现金流折现模型”可能是一个方向，欢迎大家群策群力。
****************以下文字写于2020-1-1***************************************************
我粗略地看了几份其他人的年终总结，总体感觉就是大家都很牛，很厉害。很多人投资回报率50%以上，个别大侠在100%，还有标题党250%，看完整个人都不好了。
言归正传吧，先说重点。实验盘单位净值1.59210，2018年末净值1.344，收益率18.46%，不含打新收益。中证银行指数2018年底5564.16，2019年底6824.51，上涨22.65%，考虑到分红因素，当年实验盘实际跑输指数7%左右。实盘方面，包含新股收益，总的收益率为26.25%，绝对收益7位数。仓位组合包括农行银行52%，南京银行34%，江苏银行12%，宁波银行1%。
我在去年的年终总结中提到发现了轮动系统的巨大缺点，就是系统没有将银行的“规模”和“非经常损益”作为因子纳入系统考虑。而市场的反应似乎对于银行的“投资收益”的比较迟钝，反而对于“息差收入”非常敏感。这里插一句，很多银黑们看空银行的理由之一就是，相对于国外银行，国内银行的“手续费收入”“投资收益”占比太低。但从市场表现来看，市场更加看重银行的存贷业务。从实际盈利表现来看，也是存贷业务占比较高的银行，业绩比较平稳。
正是考虑到系统的这一缺陷，今年的轮动不再根据单一“阈值”作为唯一指标。而是采用深入研究的基础上的多”阈值“轮动。这个多”阈值“除了包含传统的性价比排名之外，还综合考虑了”资产质量“，”投资收益“和”市场情绪“。目前运转下来还不错。成功在农业银行和南京银行之间进行了切换。
2019年虽然跑输了中证银行指数，但是2020年依然会保持当下的操作策略，继续持有以农业银行为代表的低估银行。过去两年农业银行股价涨了大概6%，同期中证银行涨了4.6%，加上年分红率3.5%，实际涨幅在11.6%。希望2020年农业银行能够后来居上，或者当其他银行跌出机会时，择机切换。
****************以下文字写于2018-12-28***************************************************
2018年度得失小结
这个年度小结写得实在勉强。做股票要忘掉成本，向前看，所以我并不会天天计算盈亏。加上最近一直亏损，我更是眼不见心不烦，和股市保持距离。如果不是突然意识到今天是2018年股市的最后一个交易日，就不会有今天这个小结了。咬咬牙，还是坚持一下吧，虽然这个总结令人不快，还是写下来把，总结经验，希望2019年能将功补过。
实验盘2018年全年收益-6.35%。中证银行指数全年收益-14.69%，上证指数全年收益-24.59%。阿尔法收益8.34%。实盘收益-10.83%，仓位115.8%。之所以有这个差异，主要是因为我将20%仓位的农业银行换入南京银行。相对于换入价格，此次的轮换收益为-10%。
2018年最大的“失”是系统的缺点巨大。
我的系统没有将银行的“规模”和“非经常损益”作为因子考虑其中。如果完全按照系统的排序进行轮动，估计会损失巨大。系统在发掘出农行的投资价值的同时，也将民生银行和南京银行也列为投资首选。2018年1月12日，我按系统排序将农业银行全部换入民生银行。事实证明是个失败的轮动。
2018年9月初，系统再次给出信号，将华夏银行和南京银行排入首位。华夏银行的问题F大已给出分析。遂放弃。 我在陆续换入南京的同时，对南京银行开始进行深入研究。发现南京银行的收益主要来自于投资所得，难以持续。遂中止了南京银行换入操作，但决定继续持有已经换入的20%的仓位。事实证明，这个决定是错误的。相对于农业银行，南京银行多下跌了10%。
两次换股操作均告失败。如果年初一直持有农业银行，加上新股收益，今年应该是正收益。
2018年最大的“得”就是发现了这个“失”。
回测非常重要，但是也有它的局限性。它对未来具有重要的参考价值，但是不能100%覆盖未来的情况。如果一定要量化，我想90%靠系统，10%靠人脑分析。
2019年操作策略
1.在没有对系统进行优化之前，只在有限的几个大银行间进行轮动，并对换入对象进行深入研究。研究重点是收益的真实性和可持续性。
2.谨慎加仓。今年的加仓线就定在3.5元吧。每跌0.1元，再加一次。
*****************以下文字写于2017-12-29***************************************************
2017年终总结
哇！2017年一下子结束了。感慨时间飞逝似乎有些无病呻吟，但年轻的岁月的确在一年年减少。2017年总的来说是一个丰收年。
实盘方面，最后一个交易日以全年次高点收官。全年收益36.7%，其中新股收益贡献了27.7%的利润，其他都是得益银行股的上涨。先后持有过兴业银行/平安银行/华夏银行/农业银行。其中深圳门票（平安银行）贡献了11.6%的利润。新渣债券的成功回售也贡献了不到1%的利润。如果不能回售，全额计提的话要损失4%。债券这东西，利润低，风险大。真的是赚着卖白菜的钱，操着卖白粉的心，以后不会再碰了。去除所有上述收益，量化交易仓位（八成）的真实收益贡献率只有可怜的60%。
在量化交易方面，今年系统表现并不好，主要原因是没有考虑到光大发行可转债，误入光大银行，导致至少4%的收益损失。接近年底时候痛定思痛，重新计算并调整了量化交易的主要参数。根据新的排名换入农业银行，使得年底临近收官重新获得了4%以上的阿尔法收益。
2016年12月30日单位净值1.26822, 2017年12月29日单位净值1.43503，年度收益率只有13.15%。同期中证银行指数涨幅为14.37%。跑输中证银行指数1.2个百分点。实盘的表现要好一些，实际轮动收益率是21.9%。主要是因为我的换股是逐步进行的，和公布的系统持仓并不总是完全同步。
今年是个丰收年，但是丰收的原因是啥？系统的确有效？还是只是运气好？从去年一年的盈利数据来看，我想三分之一（阿尔法部分）是系统的确有效，三分之二是运气好，赶上银行股的估值回归。
明年的收益目标仍然是20%-30%。F大之前制定过一个小目标，就是“3.5年8倍”，目前已经超额完成，实在是厉害。F大是我学习的榜样。我也东施效颦一下，斗胆提出个6年计划，到2023年底收益率10倍。
*****************以下文字写于2017-12-14***************************************************
本系统运行开始于2015-12-21，初始资金10万。随着系统的成熟，盈利也在稳定增加，信心开始膨胀，逐步加仓至今，目前已是满仓加融资。为了保持系统的一致性，方便比较和统计收益，仍然使用10万元作为对比仓位，且不计入任何系统之外的收益，比如打新。手续费方面，印花税1%，买卖手续费合计按万7，共0.17%。
2016-12-30 单位净值 1.26822， 当年盈利21.99%
2015-12-30 单位净值 1.03963。时间太短当年盈利不做统计。
*****************以下文字写于2015-12-21***************************************************
看了Flitter大神的文章，很受启发，仿照其原理，自己也做了个估值模型，回测效果和Flitter大神的模型基本吻合。不同的是我的排序依据是“净资产收益率/市净率”。在大仓位应用之前，先开个试验盘，用实际操作测试效果。
今日估值排序
证券代码 证券名称 最新价格
601166 兴业银行 16.86
601939 建设银行 5.92
601398 工商银行 4.69
601288 农业银行 3.31
600016 民生银行 9.97
600036 招商银行 18.23
600000 浦发银行 19.14
000001 平安银行 12.51
600015 华夏银行 11.98
601009 南京银行 18.43
601169 北京银行 10.48
601818 光大银行 4.40
601328 交通银行 6.69
601988 中国银行 4.12
601998 中信银行 7.60
002142 宁波银行 16.18
1. 这里是我自己的量化交易之旅的跟踪记录，以期留下教训，优化系统。
2. 发问之前，请先阅读本贴。欢迎各位提出宝贵建议。
3. 请不要发送“关注/mark/看看”之类的回复，此类文字没有营养，对包括我在内的所有读者来说，都只是浪费宝贵的关注力。屡犯者拉黑。
****************以下文字写于2026-2-23***************************************************
从今天开始，每日尝试发布DDM模型估值，并依据计算调整持仓。
DDM 模型（股利贴现模型）Dividend Discount Model，中文叫股利贴现模型，是股票内在价值估值最经典的方法之一。
一家公司的股票值多少钱 = 未来所有能分给你的股利，按合理利率折现到今天的总和。
DDM 适合高股息、稳定分红、弱周期的成熟企业（如银行、公用事业），但对大多数A股股票 = 假设太多、误差太大、实用性有限。
DDM 模型的缺点非常明显，尤其在 A 股实战里限制很大，如果用DDM模型对黄金进行估值，那黄金将一文不值。用DDM做出来的估值，往往比较低估。很多投资者用DDM模型计算安全边界。
DDM 模型的核心缺点
1.极度依赖分红。
- 不分红、分红不稳定、只送股不派现的公司，DDM 基本算不了。
- A 股大量成长股、科技股几乎不分红，DDM 完全不适用。
2.对增长率 g 极度敏感，误差会被放大
- g 差 0.5%，估值能差 20%～50%，完全靠主观假设。
3.只能估成熟稳定企业，不能估成长/周期股
- 周期股利润忽高忽低，股利跟着乱跳，DDM 算出来完全失真。
- 高速成长期不分红的公司，DDM 会严重低估。
4.假设“永远分红、永远增长”，现实不存在
- 企业有生命周期，不可能永续增长。
- 三阶段 DDM 虽改进，但依然是强假设模型。
5.不考虑回购、不考虑资产价值、不考虑控股权价值
- 只看股利，不看：
- 股票回购
- 账面资产、清算价值
- 并购价值、协同价值
6.A股分红政策不稳定，回测效果差
- 很多公司想分就分、不想分就不分，历史股利不代表未来。
- 用 DDM 做回测容易踩坑。
****************以下文字写于2025-10-9***************************************************
轮动策略未达预期，实验失败，未来不再发布银行估值排行榜
我认真反思了过去十几年投资银行股的经历，虽然收益尚可，年化10%+，但远没有达到我当初预想的年化20%+的目标。
总结原因，我认为我的估值模型存在巨大缺陷：
1.把赚到银行净资产当作自己的收益。
银行的净资产的确涨了，但是市净率持续走低，净资产的增加不能反映到股价上。我原以为随着ROE的降低，银行会增加分红率，但似乎只有招商银行在慢慢这么干。导致大部分银行的分红增加和净资产的增加不成比例。ROE已经这么低了，几大国有银行还在低价定向增发，ROE未来只会更低。所以这几家大银行不太可能大幅增加分红率。
2.静态看待业绩，不对未来进行预测。
我的模型是计算过去8个季度的ROE取平均值计算年ROE。当股价反应未来银行业绩而下滑的时候，历史的业绩却会把该银行推到排行榜的顶端，容易轮到坑里去。
未来怎么修正模型，我还没有思考成熟，“分红现金流折现模型”可能是一个方向，欢迎大家群策群力。
****************以下文字写于2020-1-1***************************************************
我粗略地看了几份其他人的年终总结，总体感觉就是大家都很牛，很厉害。很多人投资回报率50%以上，个别大侠在100%，还有标题党250%，看完整个人都不好了。
言归正传吧，先说重点。实验盘单位净值1.59210，2018年末净值1.344，收益率18.46%，不含打新收益。中证银行指数2018年底5564.16，2019年底6824.51，上涨22.65%，考虑到分红因素，当年实验盘实际跑输指数7%左右。实盘方面，包含新股收益，总的收益率为26.25%，绝对收益7位数。仓位组合包括农行银行52%，南京银行34%，江苏银行12%，宁波银行1%。
我在去年的年终总结中提到发现了轮动系统的巨大缺点，就是系统没有将银行的“规模”和“非经常损益”作为因子纳入系统考虑。而市场的反应似乎对于银行的“投资收益”的比较迟钝，反而对于“息差收入”非常敏感。这里插一句，很多银黑们看空银行的理由之一就是，相对于国外银行，国内银行的“手续费收入”“投资收益”占比太低。但从市场表现来看，市场更加看重银行的存贷业务。从实际盈利表现来看，也是存贷业务占比较高的银行，业绩比较平稳。
正是考虑到系统的这一缺陷，今年的轮动不再根据单一“阈值”作为唯一指标。而是采用深入研究的基础上的多”阈值“轮动。这个多”阈值“除了包含传统的性价比排名之外，还综合考虑了”资产质量“，”投资收益“和”市场情绪“。目前运转下来还不错。成功在农业银行和南京银行之间进行了切换。
2019年虽然跑输了中证银行指数，但是2020年依然会保持当下的操作策略，继续持有以农业银行为代表的低估银行。过去两年农业银行股价涨了大概6%，同期中证银行涨了4.6%，加上年分红率3.5%，实际涨幅在11.6%。希望2020年农业银行能够后来居上，或者当其他银行跌出机会时，择机切换。
****************以下文字写于2018-12-28***************************************************
2018年度得失小结
这个年度小结写得实在勉强。做股票要忘掉成本，向前看，所以我并不会天天计算盈亏。加上最近一直亏损，我更是眼不见心不烦，和股市保持距离。如果不是突然意识到今天是2018年股市的最后一个交易日，就不会有今天这个小结了。咬咬牙，还是坚持一下吧，虽然这个总结令人不快，还是写下来把，总结经验，希望2019年能将功补过。
实验盘2018年全年收益-6.35%。中证银行指数全年收益-14.69%，上证指数全年收益-24.59%。阿尔法收益8.34%。实盘收益-10.83%，仓位115.8%。之所以有这个差异，主要是因为我将20%仓位的农业银行换入南京银行。相对于换入价格，此次的轮换收益为-10%。
2018年最大的“失”是系统的缺点巨大。
我的系统没有将银行的“规模”和“非经常损益”作为因子考虑其中。如果完全按照系统的排序进行轮动，估计会损失巨大。系统在发掘出农行的投资价值的同时，也将民生银行和南京银行也列为投资首选。2018年1月12日，我按系统排序将农业银行全部换入民生银行。事实证明是个失败的轮动。
2018年9月初，系统再次给出信号，将华夏银行和南京银行排入首位。华夏银行的问题F大已给出分析。遂放弃。 我在陆续换入南京的同时，对南京银行开始进行深入研究。发现南京银行的收益主要来自于投资所得，难以持续。遂中止了南京银行换入操作，但决定继续持有已经换入的20%的仓位。事实证明，这个决定是错误的。相对于农业银行，南京银行多下跌了10%。
两次换股操作均告失败。如果年初一直持有农业银行，加上新股收益，今年应该是正收益。
2018年最大的“得”就是发现了这个“失”。
回测非常重要，但是也有它的局限性。它对未来具有重要的参考价值，但是不能100%覆盖未来的情况。如果一定要量化，我想90%靠系统，10%靠人脑分析。
2019年操作策略
1.在没有对系统进行优化之前，只在有限的几个大银行间进行轮动，并对换入对象进行深入研究。研究重点是收益的真实性和可持续性。
2.谨慎加仓。今年的加仓线就定在3.5元吧。每跌0.1元，再加一次。
*****************以下文字写于2017-12-29***************************************************
2017年终总结
哇！2017年一下子结束了。感慨时间飞逝似乎有些无病呻吟，但年轻的岁月的确在一年年减少。2017年总的来说是一个丰收年。
实盘方面，最后一个交易日以全年次高点收官。全年收益36.7%，其中新股收益贡献了27.7%的利润，其他都是得益银行股的上涨。先后持有过兴业银行/平安银行/华夏银行/农业银行。其中深圳门票（平安银行）贡献了11.6%的利润。新渣债券的成功回售也贡献了不到1%的利润。如果不能回售，全额计提的话要损失4%。债券这东西，利润低，风险大。真的是赚着卖白菜的钱，操着卖白粉的心，以后不会再碰了。去除所有上述收益，量化交易仓位（八成）的真实收益贡献率只有可怜的60%。
在量化交易方面，今年系统表现并不好，主要原因是没有考虑到光大发行可转债，误入光大银行，导致至少4%的收益损失。接近年底时候痛定思痛，重新计算并调整了量化交易的主要参数。根据新的排名换入农业银行，使得年底临近收官重新获得了4%以上的阿尔法收益。
2016年12月30日单位净值1.26822, 2017年12月29日单位净值1.43503，年度收益率只有13.15%。同期中证银行指数涨幅为14.37%。跑输中证银行指数1.2个百分点。实盘的表现要好一些，实际轮动收益率是21.9%。主要是因为我的换股是逐步进行的，和公布的系统持仓并不总是完全同步。
今年是个丰收年，但是丰收的原因是啥？系统的确有效？还是只是运气好？从去年一年的盈利数据来看，我想三分之一（阿尔法部分）是系统的确有效，三分之二是运气好，赶上银行股的估值回归。
明年的收益目标仍然是20%-30%。F大之前制定过一个小目标，就是“3.5年8倍”，目前已经超额完成，实在是厉害。F大是我学习的榜样。我也东施效颦一下，斗胆提出个6年计划，到2023年底收益率10倍。
*****************以下文字写于2017-12-14***************************************************
本系统运行开始于2015-12-21，初始资金10万。随着系统的成熟，盈利也在稳定增加，信心开始膨胀，逐步加仓至今，目前已是满仓加融资。为了保持系统的一致性，方便比较和统计收益，仍然使用10万元作为对比仓位，且不计入任何系统之外的收益，比如打新。手续费方面，印花税1%，买卖手续费合计按万7，共0.17%。
2016-12-30 单位净值 1.26822， 当年盈利21.99%
2015-12-30 单位净值 1.03963。时间太短当年盈利不做统计。
*****************以下文字写于2015-12-21***************************************************
看了Flitter大神的文章，很受启发，仿照其原理，自己也做了个估值模型，回测效果和Flitter大神的模型基本吻合。不同的是我的排序依据是“净资产收益率/市净率”。在大仓位应用之前，先开个试验盘，用实际操作测试效果。
今日估值排序
证券代码 证券名称 最新价格
601166 兴业银行 16.86
601939 建设银行 5.92
601398 工商银行 4.69
601288 农业银行 3.31
600016 民生银行 9.97
600036 招商银行 18.23
600000 浦发银行 19.14
000001 平安银行 12.51
600015 华夏银行 11.98
601009 南京银行 18.43
601169 北京银行 10.48
601818 光大银行 4.40
601328 交通银行 6.69
601988 中国银行 4.12
601998 中信银行 7.60
002142 宁波银行 16.18
1
Twenty - 助力中国半导体技术突围
赞同来自: 行不改姓的老鬼
@dickluo999
是的。
我以前是银行股大饼。国有大银行涨的太多了，股息率从7%下降到现在的3-4%，吸引力已经大不如前。银行股的分红率太低，而且受限于国家政策，也很难提升股利支付率。在ROE已经低于折现率的情况下，还继续定向增发。
比如flitter大神极致推崇的华夏银行，华夏银行的确低估，pb只有0.28，但没有用。当前政策下，没有哪个私有资本可以收购华夏银行，然后进行清算。和我们小散有关系的只有股息。华夏银行的股利支付率只有23%。
是的。
我以前是银行股大饼。国有大银行涨的太多了，股息率从7%下降到现在的3-4%，吸引力已经大不如前。银行股的分红率太低，而且受限于国家政策，也很难提升股利支付率。在ROE已经低于折现率的情况下，还继续定向增发。
比如flitter大神极致推崇的华夏银行，华夏银行的确低估，pb只有0.28，但没有用。当前政策下，没有哪个私有资本可以收购华夏银行，然后进行清算。和我们小散有关系的只有股息。华夏银行的股利支付率只有23%。
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Twenty - 助力中国半导体技术突围
赞同来自: flybirdlee 、背着人飞翔
调低了宁德时代、三一重工、中国重汽、紫金矿业的增长率。
另外，我的研究重心在排名前列的股票，排名靠后的股票可能增速更不准。
另外，我的研究重心在排名前列的股票，排名靠后的股票可能增速更不准。
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@Twenty
我放到了百度网盘上，自取吧。另外，这个不是DCF模型，是DDM模型。谢谢！
通过网盘分享的文件：DDM模型.xlsx
链接: https://pan.baidu.com/s/1TXbPxKAqr1LtTLZiupq7CA?pwd=qwyt 提取码: qwyt
--来自百度网盘超级会员v9的分享
1
Twenty - 助力中国半导体技术突围
赞同来自: LUYUJIANG
使用三段式分红现金流折现模型对格力电器进行估值：45元。 （可能偏高）
本模型分成三段T1、T2和永续，T1为3年，T2为7年。
分红增长率g1、g2、g3的确定.
格力电器2019年至2024年每股分红的复合增长率（CAGR）约为 20.11%，考虑到格力最近一直没有开拓第二增长曲线，空调领域又面临着小米的激烈竞争，未来增长的不确定性较大。
我们参考第三方机构对格力的盈利预测。
未来3年（T1）的分红增长率为g1, g1 = （预测2027年报净利润/2024年报净利润-1）/3 = （349.62/321.85-1）/3=2.88%。
在永续期间（T3），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g3。g3=2%.
中间7年（T2）的增长率g2，取g1和g3的平均值。 g2 = (g1+g3)/2 = 2.44%.
市场主流机构对格力电器未来三年的净利润预测
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，我们以2024年的分红总额为起始点，计为D0。D0=167.55亿。
业绩跟踪
2025年三季度“归属于上市公司股东的净利润”同比下降9.92%，“营业收入”下降15%。未来分红能力存疑。
2025年三季报分红每股1元，同比增加0%。也低于模型中的设定值g1=2.88%。
本模型分成三段T1、T2和永续，T1为3年，T2为7年。
分红增长率g1、g2、g3的确定.
格力电器2019年至2024年每股分红的复合增长率（CAGR）约为 20.11%，考虑到格力最近一直没有开拓第二增长曲线，空调领域又面临着小米的激烈竞争，未来增长的不确定性较大。
我们参考第三方机构对格力的盈利预测。
未来3年（T1）的分红增长率为g1, g1 = （预测2027年报净利润/2024年报净利润-1）/3 = （349.62/321.85-1）/3=2.88%。
在永续期间（T3），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g3。g3=2%.
中间7年（T2）的增长率g2，取g1和g3的平均值。 g2 = (g1+g3)/2 = 2.44%.
市场主流机构对格力电器未来三年的净利润预测
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，我们以2024年的分红总额为起始点，计为D0。D0=167.55亿。
业绩跟踪
2025年三季度“归属于上市公司股东的净利润”同比下降9.92%，“营业收入”下降15%。未来分红能力存疑。
2025年三季报分红每股1元，同比增加0%。也低于模型中的设定值g1=2.88%。
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@搭积木的影子
通过网盘分享的文件：DDM模型.xlsx
链接: https://pan.baidu.com/s/1TXbPxKAqr1LtTLZiupq7CA?pwd=qwyt 提取码: qwyt
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你好，请问下dcf模型表能否分享下？谢谢我放到了百度网盘上，自取吧。另外，这个不是DCF模型，是DDM模型。
通过网盘分享的文件：DDM模型.xlsx
链接: https://pan.baidu.com/s/1TXbPxKAqr1LtTLZiupq7CA?pwd=qwyt 提取码: qwyt
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使用分红现金流折现模型对招商银行进行估值。30.47元
模型分成三阶段T1、T2、永续，T1 为3年，T2为7年。
分红增长率g1、g2、g3的确定。
招商银行2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为10.76%，仅作参考。
未来3年（T1）的分红增长率为g1, g1 = （预测2027年报净利润/2024年报净利润-1）/3 = 1611.47/1483.91/3=2.88%。
在永续期间（T3），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g3。g3=2%
中间7年（T2）的增长率g2，取g1和g3的平均值。 g2 = (g1+g3)/2 = 2.44%.
市场主流机构对招商银行未来三年净利润预测:
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，招商银行2024年年报分红504亿元，计为D0.
当前市盈率6.66倍，股利支付率约34%，持续分红的能力强。拨备高达400%以上，平滑业绩的能力强。可以在未来业绩下滑的时候，缓慢的释放利润。
2026年2月10日业绩跟踪：
招行 2025 年中期分红比例为 35.02%，市场预期全年分红比例维持 35% 左右。2025 年业绩快报显示归母净利润 1501.81 亿元，普通股总股本 252.20 亿股。按 35% 分红率计算，全年分红总额约 525.63 亿元，每股分红约 2.08 元（525.63÷252.20）。相较去年的每股分红2元，增加4%。高于模型中的2.88%。如果将g1修改为4%，则估值调高至32.25元。
模型分成三阶段T1、T2、永续，T1 为3年，T2为7年。
分红增长率g1、g2、g3的确定。
招商银行2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为10.76%，仅作参考。
未来3年（T1）的分红增长率为g1, g1 = （预测2027年报净利润/2024年报净利润-1）/3 = 1611.47/1483.91/3=2.88%。
在永续期间（T3），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g3。g3=2%
中间7年（T2）的增长率g2，取g1和g3的平均值。 g2 = (g1+g3)/2 = 2.44%.
市场主流机构对招商银行未来三年净利润预测:
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，招商银行2024年年报分红504亿元，计为D0.
当前市盈率6.66倍，股利支付率约34%，持续分红的能力强。拨备高达400%以上，平滑业绩的能力强。可以在未来业绩下滑的时候，缓慢的释放利润。
2026年2月10日业绩跟踪：
招行 2025 年中期分红比例为 35.02%，市场预期全年分红比例维持 35% 左右。2025 年业绩快报显示归母净利润 1501.81 亿元，普通股总股本 252.20 亿股。按 35% 分红率计算，全年分红总额约 525.63 亿元，每股分红约 2.08 元（525.63÷252.20）。相较去年的每股分红2元，增加4%。高于模型中的2.88%。如果将g1修改为4%，则估值调高至32.25元。
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麻烦老师！空闲时帮用DDM模型测下天坛生物！血液制品龙头，我国血液制品白蛋白等我们60%-70%每年都要进口！按理说国产替代龙头，今年昆明血液厂批量生产，业绩应该会慢慢好起来！但它已经连跌14个月了！都快跌到3年低点了！买了些天坛生物！设置了条件单越跌越买！条件单是倒金字塔加仓！
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@Twenty
海康威视DDM估值：合理股价区间16.85-26.33元海康威视处于「AIoT转型成长后期→成熟稳定期」过渡阶段，短期靠AI创新业务（智能物联、机器人）带动盈利增长，长期随行业渗透率见顶进入稳态增长，单一稳定增长DDM偏差极大，分阶段DDM（3阶段：高速增长期+增速放缓期+永续稳定期） 更贴合实际，也是机构隐性推导高成长企业分红估值的核心框架。一、估值前核心数据准备（来源：Wind+2024年报...嗯，据我所知，海康威视的净资产收益率在下降，另外它的应收账款里面很大一部分是政府单位，而政府的欠款他不是一些从来都不是一次性给的，而是分批给的，，现在政府单位没有钱了，里面就有很大很不少的坏账准备，坏账，那么你这个盈利空间就要更加压缩，所以不建议购买，你这只是从书本上去看这个估值空间，它有现实的一些因素。
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使用分红现金流折现模型对紫金矿业进行估值：18.2元，静等熊市建仓
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
紫金矿业2019–2024年每股盈利复合增长率（CAGR）为46.39%，2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为30.6%。豆包预测“结合紫金矿业的业务结构、产能规划、行业趋势及机构预测，未来 10 年其净利润增长率预计呈现前高后低、周期性与成长性并存的特征，整体年均复合增长率（CAGR）可能在 10%-15% 区间”，我们取中间值12.5%，计为g1=12.5%。过去50年，金价的年化增长率约7.2%，铜价的年化增长率为4.7%。我们以5%作为永续增长率，计为g2=5%。
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，紫金矿业2024 年报分红为每股0.38元，计为D0.
参数敏感度分析
业绩跟踪
2025年中报公告分红2.2元，预计全年公告分红每股在0.4-0.8元之间。
股利支付率的变化：不太好。
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
紫金矿业2019–2024年每股盈利复合增长率（CAGR）为46.39%，2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为30.6%。豆包预测“结合紫金矿业的业务结构、产能规划、行业趋势及机构预测，未来 10 年其净利润增长率预计呈现前高后低、周期性与成长性并存的特征，整体年均复合增长率（CAGR）可能在 10%-15% 区间”，我们取中间值12.5%，计为g1=12.5%。过去50年，金价的年化增长率约7.2%，铜价的年化增长率为4.7%。我们以5%作为永续增长率，计为g2=5%。
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，紫金矿业2024 年报分红为每股0.38元，计为D0.
参数敏感度分析
业绩跟踪
2025年中报公告分红2.2元，预计全年公告分红每股在0.4-0.8元之间。
股利支付率的变化：不太好。
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使用分红现金流折现模型对美的集团进行估值：92.7元，开始建仓 （算来算去，这是唯一一个可以入手的股票。）
本模型分成两段T1和T2，T1为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
美的集团2019–2024年每股分红的复合年增长率（CAGR）约为 16.95%。豆包预测“美的集团未来 10 年净利润增长率预计将呈现先高后低的趋势，整体年均增长率可能在 5%-15% 左右”，考虑到未来增长的不确定性，我们假设未来10年（T1）的分红增长率为年化10%，计为g1。在永续阶段T2，我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g2.
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为3%，考虑到美的集团的经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，我们以2024年每股分红3.5元为起始点，计为D0.
参数敏感度分析
业绩跟踪
1.2025年中报分红每股0.5元。
2.营收利润双增长，但第三季度增速放缓。
前三季度，美的集团营业总收入达 3647.16 亿元，同比增长 13.85%；归母净利润为 378.83 亿元，同比增长 19.51%。第三季度，公司实现营业总收入 1123.85 亿元，同比增长 9.94%；归母净利润为 118.7 亿元，同比增长 8.95%。
3.当前股价76元，对应市盈率13倍，盈利增速13%，PEG=1，合理估值。
股利支付率：
最新的股利支付率是69%，继续提高股利支付率的空间已经不大了。分红的增速上限基本上就是净利润的增速。
本模型分成两段T1和T2，T1为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
美的集团2019–2024年每股分红的复合年增长率（CAGR）约为 16.95%。豆包预测“美的集团未来 10 年净利润增长率预计将呈现先高后低的趋势，整体年均增长率可能在 5%-15% 左右”，考虑到未来增长的不确定性，我们假设未来10年（T1）的分红增长率为年化10%，计为g1。在永续阶段T2，我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g2.
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为3%，考虑到美的集团的经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，我们以2024年每股分红3.5元为起始点，计为D0.
参数敏感度分析
业绩跟踪
1.2025年中报分红每股0.5元。
2.营收利润双增长，但第三季度增速放缓。
前三季度，美的集团营业总收入达 3647.16 亿元，同比增长 13.85%；归母净利润为 378.83 亿元，同比增长 19.51%。第三季度，公司实现营业总收入 1123.85 亿元，同比增长 9.94%；归母净利润为 118.7 亿元，同比增长 8.95%。
3.当前股价76元，对应市盈率13倍，盈利增速13%，PEG=1，合理估值。
股利支付率：
最新的股利支付率是69%，继续提高股利支付率的空间已经不大了。分红的增速上限基本上就是净利润的增速。
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@Twenty
我发现一个有趣的现象，在用DDM对股票进行估值的时候，通过假定的分红增速算出来的股价的市盈率基本就等于增速。比如对于宁德时代的DDM估值，假定分红增速为15%，那么算出来的222元的股价大概就对应于15倍的市盈率。10年前我还对这些有点执迷的，后来的事实一再教育我，散户以这种理念去炒股，大概率是当了韭菜。后来慢慢明白了以追求每年实在、稳定可持续的分红才是散户能够在市场上续命和赚钱的最佳途径。
所以，超过20-30倍市盈率的股票就不用看了。很难想象一家公司能够以30%的增速连续狂飙十年，以20%的速度连涨十年就已经凤毛麟角了。
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使用分红现金流折现模型对宁德时代进行估值：222元
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
宁德时代2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为120.25%，这个显然是不可持续的。我们以“归母净利润的增速”来作为未来10年（T1）的分红增长率。豆包预测“宁德时代未来 10 年净利润平均年化增长率大概在 15%-25% 左右”，我们取值年化15%，计为g1。
在永续期间（T2），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g2.
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，宁德时代2024 年年报分红为每股 5.783（税前），计为D0.
股利支付率
2024年的股利支付率已经是76%了，股利支付率上涨的空间几乎已经没有了。分红增长的上限基本就是净利润的增速了。
参数敏感度分析
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
宁德时代2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为120.25%，这个显然是不可持续的。我们以“归母净利润的增速”来作为未来10年（T1）的分红增长率。豆包预测“宁德时代未来 10 年净利润平均年化增长率大概在 15%-25% 左右”，我们取值年化15%，计为g1。
在永续期间（T2），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g2.
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，宁德时代2024 年年报分红为每股 5.783（税前），计为D0.
股利支付率
2024年的股利支付率已经是76%了，股利支付率上涨的空间几乎已经没有了。分红增长的上限基本就是净利润的增速了。
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使用分红现金流折现模型对潍柴动力进行估值：11.28元
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
潍柴动力2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为20.25%，考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率为年化3%，计为g1。在永续期间（T2），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g2.
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，潍柴动力2024 年年报分红为每股 0.719（税前），计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
业绩跟踪
1、2025年前三季度实现营业收入同比增长 5.3%；归母净利润 同比增长 5.7%。第三季度单季表现尤为突出，营收 同比 + 16.1%，归母净利润 同比 + 29.5%，两项指标均创历史同期新高。
业绩增速高于模型中的设定值g1=3%。
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
潍柴动力2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为20.25%，考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率为年化3%，计为g1。在永续期间（T2），我们假设分红增长等同于GDP的增长，按2%计算，计为g2.
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，潍柴动力2024 年年报分红为每股 0.719（税前），计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
业绩跟踪
1、2025年前三季度实现营业收入同比增长 5.3%；归母净利润 同比增长 5.7%。第三季度单季表现尤为突出，营收 同比 + 16.1%，归母净利润 同比 + 29.5%，两项指标均创历史同期新高。
业绩增速高于模型中的设定值g1=3%。
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赞同来自: th604
使用分红现金流折现模型对药明康德进行估值：28-68元
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
药明康德2019–2024年净利润复合增长率（CAGR）为38.49%，2019–2024年分红总额复合增长率（CAGR）为26%。考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率为年化15%，计为g1。在永续期间（T2），按照2%计算，计为g2。
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，药明康德2024 年报分红为每股0.98169 元，计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
股利支付率：常年保持在30%，对小散股东不友好。
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
药明康德2019–2024年净利润复合增长率（CAGR）为38.49%，2019–2024年分红总额复合增长率（CAGR）为26%。考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率为年化15%，计为g1。在永续期间（T2），按照2%计算，计为g2。
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，药明康德2024 年报分红为每股0.98169 元，计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
股利支付率：常年保持在30%，对小散股东不友好。
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使用分红现金流折现模型对德赛西威进行估值：（31-137元，难以估值，当前股价对应未来十年年化增长率28%）
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
德赛西威2019–2024年每股盈利复合增长率（CAGR）为46.94%，2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为43.1%。考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率为年化28%，计为g1。在永续期间（T2），按照2%计算，计为g2。
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，德赛西威2024 年报分红为每股1.2元，计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
业绩跟踪
当前的股价代表市场对德赛西威的业绩增长预期是年化28%，这个数字很吓人。
模型分成两段T1和T2，T1 为10年，T2为永续。
分红增长率g1和g2的确定，
德赛西威2019–2024年每股盈利复合增长率（CAGR）为46.94%，2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为43.1%。考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率为年化28%，计为g1。在永续期间（T2），按照2%计算，计为g2。
折现率的确定，
当前10年期无风险国债的收益率约为1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%的收益率，也就是折现率为9%。
初始分红的确定，德赛西威2024 年报分红为每股1.2元，计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
业绩跟踪
当前的股价代表市场对德赛西威的业绩增长预期是年化28%，这个数字很吓人。
京公网安备 11010802031449号