股票回报率衡量的是股票在一定时间内的总收益率，通常以年化收益率计算。为了更好地理解股票回报率的计算方式，以下介绍四种常见的算法：简单平均法、几何平均法、移动平均法和指数平滑法。
- 简单平均法
简单平均法通过将历史股票价格的年化收益率总和除以股票数量来计算。该方法简单直接，适用于小样本数据，但可能忽略波动性，容易受到市场周期和突发事件的影响。例如，若某公司股价在1年内波动，简单平均法可能无法准确反映真实回报。 -
几何平均法
几何平均法考虑的是股票收益的复合效应，计算公式为 $ \frac{1 + r_1 \times r_2 \times \cdots \times r_n}{n} $，其中 $ r_i $ 为每期的收益率。该方法在计算波动率时更为稳健，避免了简单的平均偏差，适合长期投资分析。例如，若某股票在3年内年化收益率为10%，5%和8%，几何平均为约8.7%。 -
移动平均法
移动平均法通过计算窗口内的平均收益来预测长期趋势。例如，若某股票在10个月内的年化收益率为15%，则窗口内的平均值即为该月的收益。该方法适用于市场波动性较大的行业，但对突发事件的反应较弱。 -
指数平滑法
指数平滑法是基于连续时间的模型，通过不断更新收益的权重，模拟市场波动。例如，若某股票在1年内年化收益率为12%，且后续波动率上升，指数平滑法可更准确地反映趋势变化。该方法常用于量化投资策略，例如通过调整权重来优化投资组合。
在实际应用中，这四种算法需结合具体数据和行业特点选择。例如，科技公司可能更适合使用指数平滑法，而消费类企业则可能更适合几何平均法。此外，技术分析和基本面分析的结合也是优化这些算法的重要手段，以提高决策的科学性和准确性。
本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。