数据宝平台11大指标剖析牛股100强,牛股如何诞生?选对这几个成功一半

_本文原题为:牛股如何诞生?选对这几个行业成功一半 , 11大指标剖析牛股100强 , 三大误区股民都在犯
受新冠疫情的冲击 , 2020年以来的股市承受了巨大的压力 , 指数跌宕起伏 , 股价变幻莫测 。 这种冲击呈现出“暴力、迅速、全面”的特征 , 对宏观经济的打击是多方面的:一是整体经济活动收缩 , 消费、投资、生产大面积承压;二是不同行业受到的影响各不相同 , 有些行业的经济活动基本处于停滞状态 , 有些则基本不受影响 , 还有一些新行业则借机爆发成为产业新秀 。 这些影响 , 在上市公司2019年报、2020年一季报中都有所反映 。 从单只股票与其财报指标之间的关联中很难看出什么关系 , 但如果将具有某些特征的股票与其财务指标挂钩 , 就能看出一些关系、特征或趋势 。
为了检视这些变化对股价的具体影响 , 本文以2020年4月底为界 , 摘取今年以来A股市场表现最好的100只股票与其2019年报、2020年一季报中主要的11类指标 , 分析它们之间错综复杂的关系 , 探讨牛股之成为牛股的内在原因 。
根据有效市场理论 , 股价不仅反映过去既已存在的信息对其价格的影响 , 也包含未来可能影响价格的一系列因素 。 也就是说 , 影响股价的因素是无穷的 , 不可计数 。 本文只是从过去的信息中摘取一部分客观的、具有操作价值的因素 。 本着这个思路 , 我们从2019年报与2020年一季报中选取11类指标 , 将这些指标与股价表现挂钩 , 看看股价表现与各因素之间存在怎样的联系 。
这11类指标包括:流通市值、收益水平、分红派现、机构调研、机构持股、融资交易情况、商誉规模以及管理层持股等 。 之所以选择2019年报与2020年一季报中的这些指标 , 一是考虑某些影响因素的连续性 , 二是为了更准确地反映疫情冲击这样的突发事件对投资行为及股价估值的影响 。 而从两个不同时段的财报中挑选不同的因素 , 也是考虑了这些因素本身所具有的特点 , 比如有些因素的影响延续时间较长 , 有些因素的影响延续时间比较短 。 长短结合的做法能够建构一个比较周全的影响环 , 从而更全面地覆盖影响股价涨跌所面临的环节 。
根据估值理论、A股市场的投资风气与行为习惯 , 本文倾向于用某些指标的相对位置数来对入选标的进行归类排队或辨别其差异 , 从而揭示股价变化对同一因素的反应程度 , 进而得出其规律性或趋势性 。
通过数据计算、图表比对与模型分析 , 我们得出如下结论:
1、选对行业成功一半:医药生物行业独占牛头
牛股100强入选门槛为涨幅57% , 其中最高者达到255% , 分布于23个申万一级行业 , 占27个行业总数的85.18% 。 就此而言 , 似乎行业对成就牛股作用不大 。 但仔细考察就可以知道 , 行业的独特性还是不可小觑 。 牛股100强中 , 医药生物占22只 , 占比22%;化工10只 , 占比10%;电子8只 , 占比8% 。 接下来机械设备、电气设备各6只 , 农林牧渔、食品饮料、计算机各5只 。 这几个行业总占比达68% 。 其他15个行业只有32只 , 要选到牛股犹如大海捞针 。
医药生物行业牛股最多 , 最关键的原因还是与今年的新冠疫情有关 , 颇有时势造英雄的味道 。 22只医药生物股中 , 80%股票的一季报每股收益排名较其年报排名大幅提升 。 也就是说 , 它们不仅没有受到疫情的冲击 , 相反“因祸得福” 。 这是本次牛股排行榜的特点之一 。
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2、在高换手中上涨:大多数牛股伴随着高换手率
从换手率来看 , 把所有A股按换手率高低排序 , 换手率前100中 , 牛股100强占了18席 , 占比18%;换手率前500中 , 牛股100强占49席 , 占比49%;换手率前1000中 , 牛股100强占71席 , 占比71% 。 而牛股100强中 , 只有2只股票的换手率排名在3000名之后 。 这表明牛股成为市场追逐的主要标的 。 与此形成强烈对照的是换手率排名最低的100只股票中 , 只有4只股票的价格是上涨的 , 其他96%的股票录得负涨幅 。


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