当前A股平均市盈率

再写一篇【不务正业】的

2023-08-23A股平均市盈率

来自乐咕乐股网

当前A股市盈率是否为低点?

不言而喻

当前A股市场的市盈率确实处于相对低位。

根据东方财富Choice最新数据显示数据,截至2024年8月23日,全A市盈率为13.06倍,这表明市场整体仍处于相对低估的状态。此外,市盈率的百分位仅为12.7%,进一步证实了当前市场的估值水平确实处于历史低位。市净率为1.31倍,其市净率百分位位于历史第0.05%,这也反映出市场的冷淡情绪,表明市场整体估值优势明显‌1。

从历史数据来看,A股市场的估值水平与过去相比确实处于较低位置。例如,2021年4月2日,上证平均市盈率为16.08,而当前上证平均市盈率为12.83,显示出当前市盈率水平低于历史水平。此外,当前上证的平均市净率为1.14倍,低于历史上几次大底对应的平均市净率,如2014年5月对应的市盈率为9.76倍,而当前为11.35倍,说明当前市场的估值已经低于历史最低水平‌2。

   综合以上信息,可以得出结论,当前A股市场的市盈率和市净率均处于历史相对低位,这为投资者提供了投资机会。市场整体估值水平的相对较低,预示着未来可能存在的上行空间,投资者可以关注市场动态,寻找具有投资价值的标的‌。

市盈率的三大陷阱

市盈率的三大陷阱‌主要包括:

  1. 市盈率低可能意味着公司未来的经营状况不佳‌。市盈率反映的是过去或当前的盈利情况,而投资者更关心的是未来的收益。如果市盈率低,可能意味着企业已经达到发展的顶峰,未来的发展前景并不乐观。

  2. 市盈率低可能受到非经常性损益的影响‌。非经常性损益,如金融资产盈利或资产转让收益等,虽然短期内能提升企业业绩,但这种收益不具有持续性,不能作为企业被低估的依据。

  3. 市盈率低可能反映出市场的不认可‌。在市场不景气或熊市阶段,股价被低估,市盈率相应较低。反之,如果市场对公司未来前景看好,会更愿意给出高价,这也是很多人愿意投资高市盈率股票的原因之一。

    这些陷阱提醒投资者,市盈率虽然是评估股票价值的一个重要指标,但单一依赖市盈率进行投资决策可能会陷入误区。投资者应综合考虑公司的财务状况、市场地位、管理水平等因素,以及行业的周期性变化,做出更为全面的投资判断‌。

**市盈率(PE,Price-to-Earnings Ratio)** 是衡量票估值水平的一个核心指标,它反映了投资者愿意为每单位公司盈利支付多少价格。它是判断一只票是否“贵”或“便宜”的重要参考工具。 --- ### 一、什么是市盈率? #### ✅ 市盈率的定义: > **市盈率 = 当前价格 / 每收益(EPS)** 也可以表示为: > **市盈率 = 总市值 / 净利润** 其中: - **价(P)**:当前市场交易价格 - **每收益(E)**:公司净利润 ÷ 总本 #### 📌 举例说明: 假设某公司净利润为10亿元,总本10亿,则: - EPS = 10亿 / 10亿 = 1元/ - 当前价是20元,则: - PE = 20元 / 1元 = **20倍** 这意味着:投资者愿意为这家公司每赚1元钱,支付20元的价格。 --- ### 二、市盈率的类型 | 类型 | 英文 | 含义 | |------|------|------| | 静态市盈率 | PE(TTM) | 使用过去12个月的实际盈利计算 | | 动态市盈率 | Forward PE | 基于未来12个月预测盈利估算 | | 滚动市盈率 | Trailing PE | 过去四个季度财报数据加总 | 在实际分析中,**PE(TTM)** 最常用,因为它基于真实财报数据,相对可靠。 --- ### 三、市盈率在选中的作用 #### ✅ 1. 判断估值高低(是否被高估或低估) - **低PE**(如 < 15):可能意味着票“便宜”,但也可能是公司前景不佳。 - **高PE**(如 > 30):可能反映市场对公司未来增长预期很高(如科技),但也可能存在泡沫。 📌 注意:不能孤立看PE值,要结合行业和成长性来看。 ```python # 示例:使用tushare获取票PE并对比行业均值(需安装 tushare) import tushare as ts # 设置token(需要注册 https://tushare.pro) ts.set_token('your_token_here') pro = pro_api() # 获取贵州茅台的基本信息 data = pro.daily_basic(ts_code='600519.SH', start_date='20240101', fields='trade_date,close,total_mv,pe_ttm') print(data.tail()) ``` > 输出示例: > > | trade_date | close | total_mv | pe_ttm | > |------------|-------|----------|--------| > | 20240325 | 1800 | 2.2e11 | 32.5 | 你可以将这只票的PE与白酒行业的平均PE(比如30左右)进行比较,判断其估值是否合理。 --- #### ✅ 2. 对比同行业公司 不同行业的PE差异很大: | 行业 | 平均PE范围(A) | 原因 | |------|------------------|------| | 银行 | 5 - 10倍 | 成长慢、周期性强 | | 消费 | 20 - 35倍 | 稳定增长、品牌护城河 | | 科技/新能源 | 40+ 倍 | 高成长预期 | | 亏损企业 | PE为负或无穷大 | 盈利为负,无法计算 | 👉 所以:**不能拿银行和芯片直接比PE!** --- #### ✅ 3. 结合增长率看——PEG指标更科学 单纯PE可能误导,因此引入 **PEG(PE / 净利润增长率)**: ```python def calculate_peg(pe, earnings_growth_rate): """ 计算PEG比率 :param pe: 市盈率 :param earnings_growth_rate: 净利润年增长率(百分比,如15%输入15) :return: PEG值 """ if earnings_growth_rate == 0: return float('inf') return pe / earnings_growth_rate # 示例 pe = 30 growth_rate = 15 # 未来三年预计净利润年增15% peg = calculate_peg(pe, growth_rate) print(f"PEG = {peg:.2f}") ``` 输出: ``` PEG = 2.00 ``` - **PEG < 1**:被认为估值偏低(性价比高) - **PEG ≈ 1**:估值合理 - **PEG > 1**:可能高估 👉 因此,一个高PE但高增长的公司(如PE=40,增长=40%,则PEG=1)也可能是好投资。 --- #### ✅ 4. 判断市场情绪与周期位置 - 全市场平均PE(如沪深300 PE)可用于判断大盘是否处于历史高位或低位。 ```python # 示例:绘制沪深300历史PE分位图(概念代码) import matplotlib.pyplot as plt # 假设数据:hs300_pe_history 是过去10年的PE序列 hs300_pe_history = [10, 11, 15, 18, 12, 9, 13, 16, 20, 22] # 简化示例 plt.plot(hs300_pe_history) plt.axhline(y=12, color='r', linestyle='--', label='历史中位数') plt.title("HS300 历史PE走势") plt.xlabel("时间") plt.ylabel("PE(TTM)") plt.legend() plt.show() ``` 当PE低于历史中位数时,可能是较好的买入时机。 --- ### 四、使用PE选的注意事项 | 误区 | 正确认知 | |------|---------| | “PE越低越好” | 低PE可能是价值陷阱(公司即将衰退) | | “高PE一定贵” | 高增长公司可以支撑高PE(如特斯拉早期) | | 忽视盈利质量 | 要看净利润是否来自主业、是否可持续 | | 单一看PE | 应结合PB、ROE、现金流等综合判断 | --- ### 五、总结 > **市盈率(PE)是一个简单而有力的估值工具,但它只是选的第一步。** > > 它帮助我们回答:“这个公司现在贵不贵?” > 但真正决定投资价值的是:“这家公司未来能不能持续赚钱?” 所以,聪明的投资者会: - 用PE筛选出估值合理的标的; - 再深入研究公司的**商业模式、财务健康、管理层、行业地位**; - 最后做出理性决策。 ---
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