㈠ 計算股票價值的模型有哪些
計算股票價值的模型有：
1、DDM模型（Dividend discount model /股利折現模型)
回2、DCF /Discount Cash Flow /折現現金流模型）
3、FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股權自由答現金流模型)模型
4、FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由現金流模型）。
股票模型：
股票模型就是對於現實中的個股，為了達到盈利目的，作出一些必要的簡化和假設，運用適當的數學分析，得到一個數學結構。
在這里引用數學模型的定義，也可以說，股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。
㈡ 建立股票模型需要什麼
建立股票模型需要：數據、演算法和技術工具。
詳細解釋如下：
數據是建立股票模型的基礎。為了構建一個有效的股票模型，需要大量的歷史股票數據，包括股票價格、交易量、公司業績、行業指數、宏觀經濟數據等。這些數據為模型提供了訓練和驗證所需的信息，幫助分析股票價格的走勢和影響因素。
演算法是股票模型的核心。這些演算法基於統計和機器學習理論，用來分析和預測股票市場的動態。例如，技術分析師常使用的相對強弱指數、移動平均線等，都是基於一定的演算法來預測股票價格的變動趨勢。此外，更復雜的機器學習演算法，如深度學習，也被應用於捕捉更復雜的非線性模式和預測未來的股票價格。
技術工具則是建立股票模型的輔助手段。為了處理和分析大量的數據，以及實現各種演算法，需要藉助專業的軟體和工具。這些工具包括但不限於Python、R等編程語言和相關的數據分析庫，以及專門用於金融數據分析的軟體平台。這些工具能幫助投資者更有效地進行數據分析、模型構建和策略回測。
綜上所述，建立股票模型是一個復雜的過程，需要充分的數據支持、科學的演算法以及高效的技術工具。通過這些要素的結合，可以構建出更加准確和有效的股票模型，為投資者提供有價值的參考。