股票入门基础知识21:什么是股息收益率(DY)

本文介绍了股息收益率的概念及其计算方法,即用每股股息除以每股股价再乘以100%,并探讨了高、低股息收益率所暗示的市场信号及对不同类型投资者的意义。

股息收益率可以告诉您通过投资购买某公司股票,每个单位(£1、$1、€1)能够赚多少股息

如何计算股息收益率

用公司最近的全年每股股息除以当前股价,然后再乘以 100% 进行计算。用百分率表达:

股息收益率 = (每股股息/每股股价) x 100

例如,某公司在最近一年的交易中每股支付 £1 的股息,当期股价为 £10,那么其股息收益率为 10%。

因此,在同等条件下,公司的股息收益率越高,其股票就越有吸引力

股息收益率可能难以解释

当然在同等条件下,由于股息收益率可能难以解释,近年来,其成为了一种有争议的价值衡量指标。

高股息收益率可能暗示当前股价被低估,因此是投资的好机会。也可能暗示公司经营状况没有前阶段好,未来股息可能会走低。

低股息收益率可能暗示当前股价被高估,应该避免吃进或抛售。也可能暗示未来股息可能会走高。

您的股息收益率的重视程度取决于您交易股票的原因。如您是长线投资者,寻求稳定的收入,而不是股价的大幅度增长,其可能是您在做投资决策时的主要衡量指标

如您是短线操盘手,例如 CFD 操盘手,持有头寸的时间仅数分钟,而不是数年,或旨在通过卖空股票来获利,那么其对您而言就没有那么重要

总结

在本课程中,已了解到…

  • …股息收益率可以告诉您通过投资购买某公司股票,每个单位 (£1、$1、€1) 能够赚多少股息。
  • ...因此,在同等条件下,公司的股息收益率越高,其股票就越有吸引力。
  • ...高股息收益率可能暗示当前股价被低估,因此是投资的好机会。
  • ...低股息收益率可能暗示当前股价被高估,应该避免吃进或抛售;
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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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