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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
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Twenty - 助力中国半导体技术突围
中国内地个人投资者通过“港股通”投资港股（包括H股、红筹股、香港本地股和外资股在内的全部港股），不论注册地在哪，统一收取20%的红利税。红筹股先扣10%的企业所得税，然后再扣20%的红利税，即：1-90%*80%=28%
“H股”是指这家公司在中国内地注册，主营业务也在内地，是中国内地公司在香港上市；
“红筹股”是指公司在境外注册，但大部分业务在中国内地的香港上市公司。
中国内地个人投资者用港股券商账户投资港股H股和红筹股只收10%的红利税，投资香港本地和外资股则不收红利税。
可见通过港股券商账户投资港股比港股通投资港股红利税要低得多，这就体现出了有港股券商账户的好处。
不过港股券商一般会收取代收红利费用，各券商有所不同，多数是30港币的手续费，和股份登记费（和股份数量相关）
参考资料：https://xueqiu.com/2742791177/299120409
“H股”是指这家公司在中国内地注册，主营业务也在内地，是中国内地公司在香港上市；
“红筹股”是指公司在境外注册，但大部分业务在中国内地的香港上市公司。
中国内地个人投资者用港股券商账户投资港股H股和红筹股只收10%的红利税，投资香港本地和外资股则不收红利税。
可见通过港股券商账户投资港股比港股通投资港股红利税要低得多，这就体现出了有港股券商账户的好处。
不过港股券商一般会收取代收红利费用，各券商有所不同，多数是30港币的手续费，和股份登记费（和股份数量相关）
参考资料：https://xueqiu.com/2742791177/299120409
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Twenty - 助力中国半导体技术突围
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华夏银行三季报业绩点评：
表面业绩依然增长，全年的表面业绩预计也是增长的。实际前两个季度业绩下滑的趋势在第三季度继续。拨备偏低，注意风险，控制仓位。
1.先看表面。三季度归属于上市公司股东的净利润同比增加了7.62%，但前三季度的净利润总额是负增长。总利润增加而“基本每股收益”持平是因为永续债利息支出减少。（注：永续债利息支付被视为利润分配而非利息费用）。不包含“公允价值变动收益”和“永续债利息”的“扣除非经常性损益后的基本每股收益”三季度增加了7.89%。不出意外的话，2025全年的“扣除非经常性损益后的基本每股收益”应该也是增长的。
2. 再看实际。2025年实际拨备覆盖率：149.33%，2024年同期拨备覆盖率：165.89%，如果将2025年三季度的拨备覆盖率保持在2024年同期的水平，则“2025年1-9月累计的扣除非经常性损益后的基本每股收益”只有0.718元，相对于去年同期的0.82元下降了12.44%。
3.拨备只有149%，平滑业绩的能力已经逼近极限。
表面业绩依然增长，全年的表面业绩预计也是增长的。实际前两个季度业绩下滑的趋势在第三季度继续。拨备偏低，注意风险，控制仓位。
1.先看表面。三季度归属于上市公司股东的净利润同比增加了7.62%，但前三季度的净利润总额是负增长。总利润增加而“基本每股收益”持平是因为永续债利息支出减少。（注：永续债利息支付被视为利润分配而非利息费用）。不包含“公允价值变动收益”和“永续债利息”的“扣除非经常性损益后的基本每股收益”三季度增加了7.89%。不出意外的话，2025全年的“扣除非经常性损益后的基本每股收益”应该也是增长的。
2. 再看实际。2025年实际拨备覆盖率：149.33%，2024年同期拨备覆盖率：165.89%，如果将2025年三季度的拨备覆盖率保持在2024年同期的水平，则“2025年1-9月累计的扣除非经常性损益后的基本每股收益”只有0.718元，相对于去年同期的0.82元下降了12.44%。
3.拨备只有149%，平滑业绩的能力已经逼近极限。
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@Twenty
据我所知，DDM模型（股利贴现模型）是一个绝对估值模型，和股价应该没有关系。近5年净利润复合增速只有百分之2点几，分红复合增速却有百分之20，这是因为最近几年它的股利支付率越来越高。从长远来看，这是不可持续的，所以在预估未来的分红增长率的时候，我更多地采用净利润增长率来作为未来分红增长率。即使过去5年潍柴动力地分红年化增长率高达20%，我只敢将它未来的分红年化增长率定为3%，且依然战战兢兢。9%...感谢回复，用3%分红增长率作为依据推导明白了，但是9%的期望增长还是很奇怪，你说通过折价来磨平差值，那9%是3%的3倍，最终你推到出的股价也要折成三分之一，但显然这样又不合理。
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@是在
近5年净利润复合增速只有百分之2点几，分红复合增速却有百分之20，这是因为最近几年它的股利支付率越来越高。从长远来看，这是不可持续的，所以在预估未来的分红增长率的时候，我更多地采用净利润增长率来作为未来分红增长率。即使过去5年潍柴动力地分红年化增长率高达20%，我只敢将它未来的分红年化增长率定为3%，且依然战战兢兢。
9%是投资者希望能够达到的收益率，即使企业的增长只有2%，这之间的差值需要靠企业折价才能实现。
有个疑问请教一下，这个近5年净利润复合增速只有百分之2点几，分红复合增速却有百分之20几，感觉不适用于这种模型，因为这个模型的一般是要收益增长率大于股价的增长率，而且你指定收益率要达9%，前几年复合收益率才2%，怎么突然就能到9%呢据我所知，DDM模型（股利贴现模型）是一个绝对估值模型，和股价应该没有关系。
近5年净利润复合增速只有百分之2点几，分红复合增速却有百分之20，这是因为最近几年它的股利支付率越来越高。从长远来看，这是不可持续的，所以在预估未来的分红增长率的时候，我更多地采用净利润增长率来作为未来分红增长率。即使过去5年潍柴动力地分红年化增长率高达20%，我只敢将它未来的分红年化增长率定为3%，且依然战战兢兢。
9%是投资者希望能够达到的收益率，即使企业的增长只有2%，这之间的差值需要靠企业折价才能实现。
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@Twenty
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...有个疑问请教一下，这个近5年净利润复合增速只有百分之2点几，分红复合增速却有百分之20几，感觉不适用于这种模型，因为这个模型的一般是要收益增长率大于股价的增长率，而且你指定收益率要达9%，前几年复合收益率才2%，怎么突然就能到9%呢
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使用分红现金流折现模型对淮北矿业进行估值：10.93元。不推荐。
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，
淮北矿业2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为4.56%，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2%，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，淮北矿业2024 年年报分红为每10股 0.75（税前），计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
当前股价13.5元，对应折现率约7.7%，静态股息率5.42%。
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，
淮北矿业2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为4.56%，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2%，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，淮北矿业2024 年年报分红为每10股 0.75（税前），计为D0.
原始数据
参数敏感度分析
当前股价13.5元，对应折现率约7.7%，静态股息率5.42%。
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@行不改姓的老鬼
有几个数据的确需要特别注意：
1.剔除其他权益工具的归属于母公司股东权益 = 15,940,320,209.45（母公司所有者权益合计） - 5,000,000,000.00（其他权益工具/永续债） = 10,940,320,209.45元
2. 总应收款项 = 502.00（应收款项） + 9.05（应收票据） + 45.82（其他应收款） + 1.92（应收款项融资） + 313.00（合同资产） + 411.17（长期应收款） = 1,283.96亿元
3.总应付款项= 48.73（应付票据） + 583.62（应付账款） + 79.59（其他应付款） + 3.10（应付职工薪酬） + 9.42（应交税费） = 724.46亿元
4.总应付款项-总应收款项 = -559.50亿。
房地产和建设相关的，都不用研究了。——未来增长的不确定性大，还不知道埋了多少烂账。谢谢提醒。我刚才看了一下安徽建工2025年半年报，它的资产基本上都以债权的形式存在，总体还算健康，可以做做波段，不适合重仓持有。
有几个数据的确需要特别注意：
1.剔除其他权益工具的归属于母公司股东权益 = 15,940,320,209.45（母公司所有者权益合计） - 5,000,000,000.00（其他权益工具/永续债） = 10,940,320,209.45元
2. 总应收款项 = 502.00（应收款项） + 9.05（应收票据） + 45.82（其他应收款） + 1.92（应收款项融资） + 313.00（合同资产） + 411.17（长期应收款） = 1,283.96亿元
3.总应付款项= 48.73（应付票据） + 583.62（应付账款） + 79.59（其他应付款） + 3.10（应付职工薪酬） + 9.42（应交税费） = 724.46亿元
4.总应付款项-总应收款项 = -559.50亿。
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使用分红现金流折现模型对华润电力（港股）的股票进行估值：17.66港币。
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，
华润电力2019–2024年每股盈利复合增长率（CAGR）为16.74%，2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为12.68%，考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率预测为年化6%，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，华润电力2025中报分红减少，预计全年分红0.9港币，计为D0.
原始数据
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，
华润电力2019–2024年每股盈利复合增长率（CAGR）为16.74%，2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为12.68%，考虑到未来增长的不确定性，未来10年（T1）的分红增长率预测为年化6%，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，华润电力2025中报分红减少，预计全年分红0.9港币，计为D0.
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赞同来自: th604
使用分红现金流折现模型对江铃汽车的股票进行估值。12.88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，
江铃汽车2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为59.35%，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5%，基本等于利润的年化增长率，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，江铃汽车2024 年报分红为每股0.7191元，计为D0.
当前江铃汽车B股的价格为10.99港元，对应的折现率是10.9%。
江铃汽车在2020年和2018年都曾经大幅分红，假设它每4年一次大额分红，幅度+150%。则，当前估值可以升高至14.6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，
江铃汽车2019–2024年每股分红复合增长率（CAGR）为59.35%，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5%，基本等于利润的年化增长率，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，江铃汽车2024 年报分红为每股0.7191元，计为D0.
当前江铃汽车B股的价格为10.99港元，对应的折现率是10.9%。
江铃汽车在2020年和2018年都曾经大幅分红，假设它每4年一次大额分红，幅度+150%。则，当前估值可以升高至14.6元。
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@dickluo999
第二个问题，分红增长率的确定。这个只能根据未来业绩增长，和过去对股东的回报惯性来推测。有的公司很挣钱，都就是不愿意分红。有的公司业绩逐渐下滑，但是分红率逐年提高，比如招商银行。有的公司业绩上蹿下跳，很难预测，比如中远海控。 我只能估算，并且密切关注公司的分红趋势，随时调整。
你说的我明白，可能我没问清楚。我的意思是过往你银行的年化收益率在11%左右，为啥未来的年化预期在9%，而不是8%或10%，11%。第一个问题，年化回报率的确定。这个是你的预期最低值，就是依靠分红也可以完成的投资回报（假设未来分红预测正确）。这个是拍脑袋的，后面也根据当前股价反算了预期回报率。
另一个看的出你用了过往的分红增长率作为参考，但预期未来十年预期分红增长率的时候，是随便估了个值？还是说有个系数计算的？
第二个问题，分红增长率的确定。这个只能根据未来业绩增长，和过去对股东的回报惯性来推测。有的公司很挣钱，都就是不愿意分红。有的公司业绩逐渐下滑，但是分红率逐年提高，比如招商银行。有的公司业绩上蹿下跳，很难预测，比如中远海控。 我只能估算，并且密切关注公司的分红趋势，随时调整。
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@Twenty
另一个看的出你用了过往的分红增长率作为参考，但预期未来十年预期分红增长率的时候，是随便估了个值？还是说有个系数计算的？
一、折现率就是你期望的年化资本回报率。但一般要大于“无风险利率+风险溢价”。你说的我明白，可能我没问清楚。我的意思是过往你银行的年化收益率在11%左右，为啥未来的年化预期在9%，而不是8%或10%，11%。
二、在确定未来10年的分红增长率的时候，使用过去5-10年的分红增长率作为参考。
另一个看的出你用了过往的分红增长率作为参考，但预期未来十年预期分红增长率的时候，是随便估了个值？还是说有个系数计算的？
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赞同来自: th604
@dickluo999
二、在确定未来10年的分红增长率的时候，使用过去5-10年的分红增长率作为参考。
为啥后面的折现率基准按9%？一、折现率就是你期望的年化资本回报率。但一般要大于“无风险利率+风险溢价”。
过去10年的分红增长率和未来10年（t1)分红增长率是什么关系？
二、在确定未来10年的分红增长率的时候，使用过去5-10年的分红增长率作为参考。
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@Twenty
过去10年的分红增长率和未来10年（t1)分红增长率是什么关系？
未来不再发布银行估值排行榜为啥后面的折现率基准按9%？
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...
过去10年的分红增长率和未来10年（t1)分红增长率是什么关系？
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赞同来自: th604
使用分红现金流折现模型对中远海控进行估值：14.57元（折现率9%）或者5.55元（折现率20%）
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，
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2%，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1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%（或者20%）的收益率，也就是折现率为9%（或者20%）。
初始分红的确定，中远海控2024 年度方案为每10股 15.5 元（税前）。我们假设2025年每十股分红10元，计为D0.
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，
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2%，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1.87%，考虑到经营风险，我们要求9%（或者20%）的收益率，也就是折现率为9%（或者20%）。
初始分红的确定，中远海控2024 年度方案为每10股 15.5 元（税前）。我们假设2025年每十股分红10元，计为D0.
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@chenjuying
华夏银行，推沟里就完事了。 涨的最慢，跌的最凶。 怎么会有人去买华夏银行呢。 便宜没好货， 好货不便宜， 类似以前 最差的民生银行你应该不会投资银行股，涨跌的快慢不是我们投资的考虑因素。华夏银行是我的第三大重仓股票。
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@chenjuying
我的北京银行成本3.49元，目前浮盈61%。主要仓位是2020年和2022年买入的，和科技股没法比。
还说一句 这个极差的北京银行，投资者10年持有回报率，每年仅 2% ， 也是醉了。 这算是买到了一个假货银行。不知道别人。
我的北京银行成本3.49元，目前浮盈61%。主要仓位是2020年和2022年买入的，和科技股没法比。
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@chenjuying
华夏银行，推沟里就完事了。 涨的最慢，跌的最凶。 怎么会有人去买华夏银行呢。 便宜没好货， 好货不便宜， 类似以前 最差的民生银行还说一句 这个极差的北京银行，投资者10年持有回报率，每年仅 2% ， 也是醉了。 这算是买到了一个假货银行。
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"江苏银行2025年2季度ROE为4.38%，去年同期为11.69%，增长-62.54%。
2025年2季度拨备覆盖率331.02%，去年同期为357.2%，增长-7.33%。
2025年2季度不良贷款率0.84%，去年同期为0.89%，增长-5.62%。
2025年2季度不良贷款余额203.18亿，去年同期182.85亿，增长11.12%。"
2025年2季度拨备覆盖率331.02%，去年同期为357.2%，增长-7.33%。
2025年2季度不良贷款率0.84%，去年同期为0.89%，增长-5.62%。
2025年2季度不良贷款余额203.18亿，去年同期182.85亿，增长11.12%。"
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"浦发银行2025年2季度ROE为1.54%，去年同期为1.99%，增长-22.60%。
2025年2季度拨备覆盖率193.97%，去年同期为171.81%，增长12.90%。
2025年2季度不良贷款率1.31%，去年同期为1.41%，增长-7.09%。
2025年2季度不良贷款余额736.72亿，去年同期747.58亿，增长-1.45%。"
2025年2季度拨备覆盖率193.97%，去年同期为171.81%，增长12.90%。
2025年2季度不良贷款率1.31%，去年同期为1.41%，增长-7.09%。
2025年2季度不良贷款余额736.72亿，去年同期747.58亿，增长-1.45%。"
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"南京银行2025年2季度ROE为-1.71%，去年同期为2.34%，增长-172.85%。
2025年2季度拨备覆盖率311.65%，去年同期为345.02%，增长-9.67%。
2025年2季度不良贷款率0.84%，去年同期为0.83%，增长1.20%。
2025年2季度不良贷款余额106.84亿，去年同期91.97亿，增长16.17%。"
2025年2季度拨备覆盖率311.65%，去年同期为345.02%，增长-9.67%。
2025年2季度不良贷款率0.84%，去年同期为0.83%，增长1.20%。
2025年2季度不良贷款余额106.84亿，去年同期91.97亿，增长16.17%。"
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"平安银行2025年2季度ROE为2.46%，去年同期为2.20%，增长11.80%。
2025年2季度拨备覆盖率238.48%，去年同期为264.26%，增长-9.76%。
2025年2季度不良贷款率1.05%，去年同期为1.07%，增长-1.87%。
2025年2季度不良贷款余额358.69亿，去年同期363.96亿，增长-1.45%。"
2025年2季度拨备覆盖率238.48%，去年同期为264.26%，增长-9.76%。
2025年2季度不良贷款率1.05%，去年同期为1.07%，增长-1.87%。
2025年2季度不良贷款余额358.69亿，去年同期363.96亿，增长-1.45%。"
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"民生银行2025年2季度ROE为1.66%，去年同期为1.08%，增长54.04%。
2025年2季度拨备覆盖率145.06%，去年同期为149.26%，增长-2.81%。
2025年2季度不良贷款率1.48%，去年同期为1.47%，增长0.68%。
2025年2季度不良贷款余额660.52亿，去年同期648.99亿，增长1.78%。"
2025年2季度拨备覆盖率145.06%，去年同期为149.26%，增长-2.81%。
2025年2季度不良贷款率1.48%，去年同期为1.47%，增长0.68%。
2025年2季度不良贷款余额660.52亿，去年同期648.99亿，增长1.78%。"
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Twenty - 助力中国半导体技术突围
"光大银行2025年2季度ROE为2.33%，去年同期为1.45%，增长60.91%。
2025年2季度拨备覆盖率172.47%，去年同期为172.45%，增长0.01%。
2025年2季度不良贷款率1.25%，去年同期为1.25%，增长0.00%。
2025年2季度不良贷款余额509.15亿，去年同期487.69亿，增长4.40%。"
2025年2季度拨备覆盖率172.47%，去年同期为172.45%，增长0.01%。
2025年2季度不良贷款率1.25%，去年同期为1.25%，增长0.00%。
2025年2季度不良贷款余额509.15亿，去年同期487.69亿，增长4.40%。"
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Twenty - 助力中国半导体技术突围
"无锡银行2025年2季度ROE为4.33%，去年同期为4.86%，增长-10.95%。
2025年2季度拨备覆盖率424.87%，去年同期为502.36%，增长-15.43%。
2025年2季度不良贷款率0.78%，去年同期为0.79%，增长-1.27%。
2025年2季度不良贷款余额13.13亿，去年同期12.08亿，增长8.67%。"
2025年2季度拨备覆盖率424.87%，去年同期为502.36%，增长-15.43%。
2025年2季度不良贷款率0.78%，去年同期为0.79%，增长-1.27%。
2025年2季度不良贷款余额13.13亿，去年同期12.08亿，增长8.67%。"
京公网安备 11010802031449号