正确应用机器学习算法的确可以用来预测股票收益，但成功的机器学习应用程序需要相当多的专业知识才能解决过拟合、信噪比这些问题，所以说机器学习短时间内不会取代人类专家，至少在投资方面。

机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。

[1]机器学习（Machine Learning），是由亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1959年用机器解决跳棋游戏的背景下提出的, 其是指一种计算机程序，它可以学习产生一种行为，而这种行为不是由程序的作者明确编程实现的。相反，它能够显示出作者可能完全没有意识到的行为。

这种行为的学习基于以下三个因素：

1. 程序消耗的数据；

2. 量化当前行为和理想行为之间的误差或某种形式的距离的度量；

3. 使用量化误差指导程序在后续事件中产生更好行为的反馈机制。

可以看出，第二个和第三个因素使这个概念变得抽象，并强调其深层的数学根源。因此，机器学习在模拟人的行为感知和决策的同时，能够基于算法进行分析和推理，实现对股市的预测。

[2]20世纪80年代以来，人们一直在使用ML以发现市场上的规律。尽管ML在预测市场结果方面取得了巨大成功，但最近的深度学习并没有对金融市场的预测有多大帮助。虽然深度学习和其他ML技术终于使Alexa，Google Assistant和Google Photos成为可能，但在股票市场上没有取得多大进展。

金融市场本质上是不可预测的事实。这里有很多原因让人难以预测。强调一些使它变得困难的主要原因：

数据分布

小样本

难以计算的数据

十分复杂

部分可见马尔科夫决策过程

推荐系统的相似性

机器学习算法是通过分析已有数据得出的模型，进行形成机器的判断，这在人脸识别、金融反欺诈、设备故障预测等场景都是适用的。但对于股票预测来说，显然不是很适用。原因如下:

机器学习学的都是已知的数据和信息，这些东西统统都已经反应在了当前的价格里。真正影响股价的是“预期”，是“未知的信息”，这些不可能存在于机器根据历史数据学习出的模型中，自然也无法预测未来股价的走势。因此，机器学习等人工智能技术并不能帮助预测股票价格，因为没有人能预知还未发生的消息，当然作弊行为除外。

但这也并不是说，机器学习、人工智能技术对股票预测毫无价值，而是通过分析历史数据与曾经发生过的事件，机器能够分析总结规律，进而当新消息发布的时候，机器能够对即将造成的影响做出比人类更块、更全面、更客观的判断，这才是机器学习在股票预测方面真正的价值。

[1] 《Machine learning in the Chinese stock market》 苏黎世大学的Markus Leippold，Qian Wang以及来自浙江大学的Wenyu Zhou

[2] 《Why is machine learning in finance so hard? | Hardik Patel》 Hardik Patel

股息率的算法非常简单，记住一个公式就行：股息率=上年每股分红/当前股价。

它是一个动态的数据，因为股价每天在变，所以股息率也每天在变。

注意这里的“上年”，是指最近一个已经公布年报的年份。

比如说，现在是2021年5月21日，所有上市公司都已经公布2020年年报（有规定是截至4月30日），所以，“最近一个已经公布年报的年份”就是2020年。

但是，如果现在是2021年2月1日，则所有上市公司基本都未公布2020年年报，此时，“最近一个已经公布年报的年份”就是2019年。

理解这一点非常关键。也就是说，“上年”不一定是当前的年份-1，也可能是当前的年份-2。

那么，为什么要强调“已经公布年报”呢？因为有的上市公司一年分红一次，有的上市公司一年分红2次或3次，只有在年报公布以后，才能知道这一年一共分了多少红。

典型案例：计算龙蟒佰利的股息率

图片

这是同花顺电脑版F10的“分红融资”页面。当前股价是32.85元，那么股息率是多少呢？请大家拿出计算器，自己先算一遍，再对照我的答案，看看差别在哪里。

我猜至少有一半的同学会这样算：股息率=0.9/32.85=2.74%！这是错误的。照理说不该犯这个错误，但是实际当中许许多多的朋友的确会这样算，这也是我要写这篇文章的原因。他们的错误在于：只看最近一次分红是多少，根本不管这次分红是属于哪一年的。

要避免这个错误，你只需要问自己：计算股息率的意义何在？意义在于：看看上市公司一年赚了多少钱，又分了多少钱。看它是不是量入为出，是慷慨大方，还是吝啬小气，是疯狂吃老本，还是有利有节？——这样一想，你就不会随便拿一个分红数据就开始算，而是要与它背后整个一年的数据相对照。

上述的答案所采用的分红数据0.9元（10派9.00元），是2021年一季报的分红。而现在是2021年5月21日，2021全年的经营情况怎样、总收入总利润怎样、分红是否量入为出，根本无从知晓，怎么对照？

那么正确答案是什么呢？按照公式：股息率=上年每股分红/当前股价，先找到“上年”，即最近一个已经公布“年报”的年份：2020年。这里的关键是：第一眼就要去找“年报”这个字眼，再把当年的年报、三季报、中报、一季报分红数据加起来（有些公司一季报、三季报没有分红，软件会忽略不显示）。

对于龙蟒佰利来说，2020年四个季度的分红依次为：10派9元、0、10派1.10元、0，加起来，全年分红为10派10.10元，即每股分红1.01元。这才是我们要找的“上年每股分红”数据。有了这个数据，再看看2020年它的每股收益是1.13元，就知道这个公司分红非常大方——赚了1.13元，分了1.01元，分红率达到89%。

而前面那个错误的答案，随便抓一个分红数据出来，有这样的对照意义吗？

言归正传，龙蟒佰利的股息率=上年每股分红/当前股价=2020年四个季度的每股分红相加/当前股价=1.01/32.85=3.07%。

如果读者的答案是3.07%，那么恭喜你，你已经成为会算股息率的50%投资者中的一员——不要认为我夸张，依我平时接触投资者的经验，真的有很多很多人不会算，而且有的朋友是在我反复讲解之后仍然不会算。说起来，这属于什么数学难题呢？

一定要理解到：计算股息率，是要看公司一年赚了多少、分了多少。有了这个对比意识，自然就避开了一些错误的想法和算法。

下一次我们讲有送转股的股息率算法。

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有送转股的时候，股息率算法要稍微复杂一点。但只要掌握了前一篇的基本算法，也很容易学会。

我们先引入一个生活中的例子。比如某国有某个家庭正在享受救济金。政府按人头给这家人每人每年发1万元。在2020年，这家有小夫妻二人以及丈夫的父母，一共4人，领到4万元。这个政策每年初审核一次。

如果用分红来类比，国家对这家人的“分红”水平是每人每年1万元。

时间来到2021年5月21日，这家的小Baby诞生了，家里一共有了5口人。由于年初核定的还是4万元，摊到5个人头上，每人每年就只有0.8万元了。可以看到，由于到手的钱总额不变，在小Baby出生之前和出生之后，人均福利发生了变化。

等到2022年，国家复核的时候，发现这家多了一个人，就会按5个人的标准发放。假设2022年的政策还是每人1万元，那么这家人全年将领到5万元。

以此类推。

有送转股的股息率计算之所以复杂一点，就在于送转股时增加了股份，相当于家里增加了一个小Baby，在这个时间节点前后，分摊下来的每股分红是不一样的。因为股息率=每股分红/当前股价，所以股息率会随之发生变化。

来看一个实例：万盛股份

如上图所示，万盛股份2020年报分红方案是10转4股派4元，2020年中报没分红，所以，2020全年的分红就是10派4元（假如你手里持有10股，你便只能分到4元，不会因为预案中有转增股份，就多分给你几元。正如国家知道你老婆肚子里有孩子了，但还没生下来，就不能多发给你1万元）。

所以，在10转4股没有实施之前（即孩子没有出生之前），股息率的算法跟基本算法一样。比如2021年4月26日，当日股价是26.97元，股息率=上年每股分红/当前股价=0.4/26.97=1.48%。

次日，即2021年4月27日，该股实施分红转股，同时股价下调（除权除息）。这就相当于孩子出生了，每10股转4股，总共是14股，而分红总额还是4元，则上年每股分红变成了4元/14股=0.2857元。查得当日股价为19.09元，所以股息率=0.2857/19.09=1.497%。

简而言之，有送转股的情形，在除权除息日之后，要加上所送转的股份来计算每股分红。

虽然每股分红下降了（就像孩子出生之后，每个头上的福利暂时减少了），但由于股票有除权机制，股价也跟着下降了，在公式“股息率=上年每股分红/当前股价”中，分子分母同时下降，所以股息率变动并不明显。

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