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  • 什么是周期性行业周期性行业,就是指受经济周期影响较大的行业,经济低迷,行业亦表现为低迷;经济繁荣,行业也会表现得高涨。一般情况下,周期还可以分为工业类周期和消费类周期。工业类周期行业:有色、煤炭、化工...

    来源:雪球App,作者: 云中无影,(https://xueqiu.com/6897503993/166664109)

    1.什么是周期性行业

    周期性行业,就是指受经济周期影响较大的行业,经济低迷,行业亦表现为低迷;经济繁荣,行业也会表现得高涨。

    一般情况下,周期还可以分为工业类周期和消费类周期。

    工业类周期行业:有色、煤炭、化工、钢铁、石油、工程机械、水泥等

    消费类周期行业:大金融(银行、保险、券商)、房地产、航空、航运、汽车等。

    可以发现周期性行业大部分都是重资产行业,每年都需要计提大量的设备折旧费用,处于景气周期内,对利润的侵蚀不太明显,但在周期低估时却格外显著。

    近些年,随着供给侧结构性改革的展开,落后产能逐渐出清,优势产能越来越集中到头部企业,部分周期行业也迎来了一波持续的景气上升。

    2.如何看待周期行业估值

    企业估值就是对企业未来能够产生的自由现金流的折现值。

    这里我们主要讨论相对估值法中的市盈率和市净率法。

    (1)市盈率计算方法:市盈率=每股市价/每股收益;每股收益=净利润/总股本;

    适用类型:最适用连续盈利的企业;

    优点:计算简单;考虑了价格和收益,反映了投入与产出的关系;涵盖风险补偿率、股利支付率,综合性强;

    缺点:收益为负时,市盈率失去了意义。

    (2)市净率 计算方法:市净率=每股市价/每股净资产;

    适用类型:用于需要大量资产、净资产为正的企业;

    优点:市净率极少为负,适用大多数企业;净资产账面价值较为稳定,不易被人为操控;若各企业会计准则一致,可以用于对比;

    缺点:受会计政策的影响,可能失去可比性;固定资产很少的服务型企业和高科技企业,净资产与企业价值关系不大,市净率失去意义;

    周期行业的估值比较有意思,市盈率处于最低估的时候,反而很可能是行业景气度最高的时候,因为这时候净利润收益基本处于高位。看起来是低PE和低PB,非常便宜,仔细推敲起来反而可能是最贵的。

    3.如何识别周期行业底部?

    以最经典的猪周期为例:

    (1)猪周期概念

    猪周期,本质是利润驱动的生猪供给周期。猪价呈现典型的周期性变化,一轮周期大概持续4年左右。过往经验显示,猪价受需求变化的影响相对有限,主要由生猪供给决定,而后者主要由养殖利润驱动。当生猪养殖利润下降、进入持续亏损时,部分产能退出、生猪供给减少,进而带动猪价修复;随后养殖利润上升,又引发产能扩张、生猪供给增加,猪价再度下跌,养殖利润下降,如此循环。

    生猪养殖进入 持续深度亏损后,新一轮猪价上涨周期开启

    (2)再选取牧原股份、天邦股份为例,主要考虑营收中生猪养殖业务占比相对最大。

    结合(1)中近20年的生猪均价走势,我们可以看到最近10年中,2014年和2018年处于猪周期的低谷,包括头部企业盈利都大幅降低,甚至逼近亏损。2011年和2016年周期达到顶峰。

    (3)结论

    周期行业周期底部的特征就是行业龙头盈利能力大幅下降,甚至开始亏损或者连年亏损。

    这个时候,龙头企业利用自身强大的行业地位和现金流依然能够存活下来,并逆势扩张。小企业由于现金流弱,开始大量出清。供需情况开始逐渐逆转,行业景气度随着产品的短缺和价格的上涨开始显著上升,新一轮轰轰烈烈的周期行情正式到来,然后周而复始。

    周期行业的顶峰特征往往伴随着产能的巨大释放和价格的持续下滑。

    声明:本文仅作为学习交流使用。

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  • 预测时一般设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势性和周期性变动。 3. 特征识别 认识时间序列所具有的变动特征,以便在系统预测时选择采用不同的方法。 1随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布。 用因...

    3.3时间序列分析 3.3.1时间序列概述 1. 基本概念 1一般概念:系统中某一变量的观测值按时间顺序时间间隔相同排列成一个数值序列,展示研究对象在一定时期内的变动过程,从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。

    它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。

    2研究实质:通过处理预测目标本身的时间序列数据,获得事物随时间过程的演变特性与规律,进而预测事物的未来发展。

    它不研究事物之间相互依存的因果关系。

    3假设基础:惯性原则。

    即在一定条件下,被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。

    暗示着历史数据存在着某些信息,利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。

    近大远小原理时间越近的数据影响力越大和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。

    4研究意义:许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。

    时间序列的预测和评估技术相对完善,其预测情景相对明确。

    尤其关注预测目标可用数据的数量和质量,即时间序列的长度和预测的频率。

    2. 变动特点 1趋势性:某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向,但变动幅度可能不等。

    2周期性:某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。

    3随机性:个别为随机变动,整体呈统计规律。

    4综合性:实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。

    预测时一般设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势性和周期性变动。

    3. 特征识别 认识时间序列所具有的变动特征,以便在系统预测时选择采用不同的方法。

    1随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布。

    用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性,大多数服从正态分布。

    2平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动,即方差和数学期望稳定为常数。

    样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数,与时间起点无关。

    其具有对称性,能反映平稳序列的周期性变化。

    特征识别利用自相关函数ACF:ρk=γk/γ0 其中γk是yt的k阶自协方差,且ρ0=1、-1 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋近于0,前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度,后者是在控制其它先前序列的影响后,测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。

    实际上,预测模型大都难以满足这些条件,现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的,但通过数据处理可以变换为平稳的。

    4. 预测类型 1点预测:确定唯一的最好预测数值,其给出了时间序列未来发展趋势的一个简单、直接的结果。

    但常产生一个非零的预测误差,其不确定程度为点预测值的置信区间。

    2区间预测:未来预测值的一个区间,即期望序列的实际值以某一概率落入该区间范围内。

    区间的长度传递了预测不确定性的程度,区间的中点为点预测值。

    3密度预测:序列未来预测值的一个完整的概率分布。

    根据密度预测,可建立任意置信水平的区间预测,但需要额外的假设和涉及复杂的计算方法。

    5. 基本步骤 1分析数据序列的变化特征。

    2选择模型形式和参数检验。

    3利用模型进行趋势预测。

    4评估预测结果并修正模型。

    3.3.2随机时间序列 系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式,也不能用时间的确定函数描述,但可以用概率统计方法寻求比较合适的随机模型近似反映其变化规律。

    自变量不直接含有时间变量,但隐含时间因素 1. 自回归AR(p)模型 R:模型的名称 P:模型的参数自己影响自己,但可能存在误差,误差即没有考虑到的因素 1模型形式εt越小越好,但不能为0:ε为0表示只受以前Y的历史的影响不受其他因素影响 yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt 式中假设:yt的变化主要与时间序列的历史数据有关,与其它因素无关; εt不同时刻互不相关,εt与yt历史序列不相关。

    式中符号:p模型的阶次,滞后的时间周期,通过实验和参数确定; yt当前预测值,与自身过去观测值yt-1、…、yt-p是同一序列不同时刻的随机变量,相互间有线性关系,也反映时间滞后关系; yt-1、yt-2、……、yt-p同一平稳序列过去p个时期的观测值; φ1、φ2、……、φp自回归系数,通过计算得出的权数,表达yt依赖于过去的程度,且这种依赖关系恒定不变; εt随机干扰误差项,是0均值、常方差σ2、独立的白噪声序列,通过估计指定的模型获得。

    2识别条件 当k>p时,有φk=0或φk服从渐近正态分布N(0,1/n)且|φk|>2/n1/2的个数≤4.5%,即平稳时间序列的偏相关系数φk为p步截尾,自相关系数rk逐步衰减而不截尾,则序列是AR(p)模型。

    实际中,一般AR过程的ACF函数呈单边递减或阻尼振荡,所以用PACF函数判别从p阶开始的所有偏自相关系数均为0。

    (3)平稳条件 一阶:|φ1|(4)模型意义 仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量相互独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难。

    2. 移动平均MA(q)模型 1模型形式 yt=εt-θ1εt-1-θ2εt-2-……-θpεt-p (2)模型含义 用过去各个时期...

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  • Python函数的周期性执行实现方法本文实例讲述了Python函数的周期性执行实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:需要用到python的sched模块:#coding=utf-8import time,sched,os#初始化sched模块的scheduler类#第...

    Python函数的周期性执行实现方法

    本文实例讲述了Python函数的周期性执行实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    需要用到python的sched模块:

    #coding=utf-8

    import time,sched,os

    #初始化sched模块的scheduler类

    #第一个参数是一个可以返回时间戳的函数,第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。

    s = sched.scheduler(time.time,time.sleep)

    #被周期性调度触发的函数

    def event_func():

    print "Current Time:",time.time()

    #enter四个参数分别为:间隔事件、优先级(用于同时间到达的两个事件同时执行时定序)、被调用触发的函数,给他的参数(注意:一定要以tuple给如,如果只有一个参数就(xx,))

    def perform(inc):

    s.enter(inc,0,perform,(inc,))

    event_func()

    def mymain(inc=60):

    s.enter(0,0,perform,(inc,))

    s.run()

    # if __name__ == "__main__":

    # mymain()

    更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python函数使用技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

    时间: 2016-08-11

    有两种类型的回调函数: 复制代码 代码如下: blocking callbacks (also known as synchronous callbacks or just callbacks)deferred callbacks (also known as asynchronous callbacks) 那么,在python中如何实现回调函数呢,看代码: 复制代码 代码如下: def my_callback(input):    print "function my_callback was

    一.使用内置方法和修饰器方法获取类名.函数名 python中获取函数名的情况分为内部.外部,从外部的情况好获取,使用指向函数的对象,然后用__name__属性 复制代码 代码如下: def a():passa.__name__ 除此之外还可以: 复制代码 代码如下: getattr(a,'__name__') 尽管有些脱裤子放屁,总之,从外部获取的方法是非常灵活的. 有些同学需要从函数内部获取函数本身的名字,就需要用些技巧了.1.使用sys模块的方法: 复制代码 代码如下: def a():pr

    函数:split() Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下: split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list) os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 一.函数说明 1.split()函数 语法:str.split(str="",num=string.count(str))[n] 参数说明: str:   表示为分隔符,默认为空格,但是不能为空('').若字符串中没有分

    python可以返回多个值,确实挺方便函数里的return只能返回一个值,但是返回类型是没是限制的因此,我们可以"返回一个 tuple类型,来间接达到返回多个值".例子是我在robot framework source code 时的例子: 复制代码 代码如下: def __init__(self, cells):        self.cells, self.comments = self._parse(cells) def _parse(self, row):        da

    自python2.6开始,新增了一种格式化字符串的函数str.format(),可谓威力十足.那么,他跟之前的%型格式化字符串相比,有什么优越的存在呢?让我们来揭开它羞答答的面纱. 语法 它通过{}和:来代替%. "映射"示例 通过位置 In [1]: '{0},{1}'.format('kzc',18) Out[1]: 'kzc,18' In [2]: '{},{}'.format('kzc',18) Out[2]: 'kzc,18' In [3]: '{1},{0},{1}'.fo

    1: os.listdir(path) //path为目录 功能相当于在path目录下执行dir命令,返回为list类型 print os.listdir('..') 2: os.path.walk(path,visit,arg) path :是将要遍历的目录 visit :是一个函数指针,函数圆形为: callback(arg,dir,fileList) 其中arg为为传给walk的arg , dir是path下的一个目录,fileList为dir下的文件和目录组成的list, arg:传给v

    1.获取当前时间的两种方法: 复制代码 代码如下: import datetime,timenow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print nownow = datetime.datetime.now()print now 2.获取上个月最后一天的日期(本月的第一天减去1天) 复制代码 代码如下: last = datetime.date(datetime.date.today().year,datetime.date.today().mon

    函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段.函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创见函数,这被叫做用户自定义函数.一.定义一个函数你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 1.函数代码块以def关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号().2.任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间.圆括号之间可以用于定义参数.3.函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串-用于存放函数说明.4.

    在python的官方文档中:getattr()的解释如下: getattr(object, name[, default]) Return the value of the named attribute of object. name must be a string. If the string is the name of one of the object's attributes, the result is the value of that attribute. For examp

    str='python String function' 生成字符串变量str='python String function' 字符串长度获取:len(str)例:print '%s length=%d' % (str,len(str)) 字母处理全部大写:str.upper()全部小写:str.lower()大小写互换:str.swapcase()首字母大写,其余小写:str.capitalize()首字母大写:str.title()print '%s lower=%s' % (str,st

    str='python String function' 生成字符串变量str='python String function' 字符串长度获取:len(str) 例:print '%s length=%d' % (str,len(str)) 字母处理 全部大写:str.upper() 全部小写:str.lower() 大小写互换:str.swapcase() 首字母大写,其余小写:str.capitalize() 首字母大写:str.title() print '%s lower=%s' %

    字符串的特点 1.  其他类型的数据用在字符串类型处理函数中,会自动将其转化成字符串后,在处理 <?php echo substr("abcdefghijklmn",2,4),"
    "; //cdef //使用数字会自动转化为字符串 echo substr(123456,2,4); //3456 ?> 2. 可以将字符串视为数组,当做字符集合来看待 <?php $str="abcdefg"; //下面这两种方法都

    高阶函数是在Python中一个非常有用的功能函数,所谓高阶函数就是一个函数可以用来接收另一个函数作为参数,这样的函数叫做高阶函数. python内置常用高阶函数: 一.函数式编程 •函数本身可以赋值给变量,赋值后变量为函数: •允许将函数本身作为参数传入另一个函数: •允许返回一个函数. 1.map()函数 是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list, 并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回 def add(x): ret

    64dc5cb33ab8c0121e2775341067abae.png

    binascii 模块: 它包含一个把二进制数值转换成十六进制的函数,同样也可以反过来转. #binary_value是二进制数值不是字符串,也不是int型的1010 binascii.b2a_hex(binary_value) ##binary_value 一般读二进制文件可以得到 >>'89' python自带的builtin函数: bin(num)   十进制数值 ===>二进制字符串 bin(10) >> '0b1010'

    使用Python内置函数:bin().oct().int().hex()可实现进制转换. 先看Python官方文档中对这几个内置函数的描述: bin(x) Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns

    python 内置函数filter class filter(object): """ filter(function or None, iterable) --> filter object Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item) is true. If function is None, return the items that are true. &

    使用Python内置函数:bin().oct().int().hex()可实现进制转换. 先看Python官方文档中对这几个内置函数的描述: bin(x) Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns

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    364368ce0232bc82894ec548216f077a.png

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    OpenCV周期性除噪滤波器

    周期性除噪滤波器

    目标

    在本教程中,您将学习:
    如何消除傅立叶域中的周期性噪声

    理论

    周期性噪声会在傅立叶域中产生尖峰,通常可以通过视觉分析检测到尖峰。

    如何消除傅立叶域中的周期性噪声?
    通过频域滤波可以显着降低周期性噪声。在此页面上,我们使用具有适当半径的陷波拒绝滤波器来完全包围傅立叶域中的噪声尖峰。陷波滤波器抑制中心频率附近的预定邻域中的频率。陷波滤波器的数量是任意的。切口区域的形状也可以是任意的(例如矩形或圆形)。在此页面上,我们使用三个圆形陷波抑制滤波器。图像的功率谱致密化用于噪声尖峰的视觉检测。

    源代码

    #include <iostream>
    #incl
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