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低调中药龙头红日药业发布2021年报，股价被市场低估了吗？
一、用市盈率看：截至4月9日红日药业股价为7.86，每股收益为0.23，可以算出市盈率（PE）为34.1倍，目前中药行业市盈率中值为29.4倍，均值为61.67，处在中值以上，均值以下，所以估值处于行业平均水平，并没有被低估。
二、用市净率看：截止4月9日红日药业每股净资产为2.59元，股价为7.86元，市净率为3.03倍，所以从市净率并不低，很多股票的市净率只有1-2倍，所以从市净率看也没有被低估。
三、从盈利能力来看：2021年度红日药业营业总收入为76.71亿元，净利润为6.87亿，净利润率只有8.75%，毛利率为57.93%，毛利虽高，但毛利已连续几年都在降低，说明在行业内竞争力有所下降。应收账款高达35亿，卖出去的货有将近一半不能立即收到钱，也说明行业话语权在降低，不能给予更高的估值。
总的来说，虽然红日药业净利润达到6.87亿，在行业收入也不少，但是从各个数据来分析，收益能力并不高，而且有降低的趋势，所以并没有被高估。你同意吗？欢迎留言讨论[作揖]
这是一个中规中矩，企业管理形象不错的公司。企业经营的真实性，企业的社会责任都是不错的。特别是他们科技研发投入是充足的。
市场估值本意是要估值什么呢？我看企业管理形象，企业制造和科技创新，企业的社会责任就很好的回答了这个问题。
中国股市和***股市最大的不同之处在于，***金融市场是做价值投资，是把股票作为投资来做的，因此股民非常注重收益和业绩。而中国股民把买卖股票称作炒股，特点就是一个“炒”字。炒，炒作也！所谓的炒作，就是跟风，股民们有自己的逻辑，有的股票业绩很差，但是只要有人跟进，它就照样能涨，甚至还能连续几个一字板。而有的上市公司业绩很好，但是股民就是不感兴趣，就算是被低估值了，股民就是不跟进，不买，它照样跌跌不休，没办法啊。
红日主打产品是中药，元月份因为预测春节期间疫情会反复，所以股民都提前买入该股，获利后持币过节，大量卖出，导致股价下跌，股民的心态就是持币过节，跟风，目前虽然疫情还在，但是因为引进了辉瑞的抗新冠状药物，所以红日药业一直回调，估计就算业绩被低估，但是随着疫情防控加强，清零预期接近，就算一季度业绩公布，业绩回升，估计也不会超过2022年元月7号了，股民心目中它已经涨过这一波了，没人跟进，所以可能还会震荡，甚至可能继续下跌。
低调的中药龙头红日药业发布的年报，股价被市场低沽了吗？可以从以下几个方面来分析是不是被市场低估的股票。
第一，先看一下是什么概念的股票，红日药业属于***治疗，流感，登革热，地方国资改革，四川国资改革，创新药，肝素等相关概念。从概念来看，在疫情形势说的话，还是属于低估值的。
第二看一下红日药业的基本面，它的流通股是26亿8千2百万股，总股本是30.04亿股。说明了还有4亿多没有完全流通，存在着减禁的风险。
它的每股净资产是2、587元，根据市场很多净资产附近的，或者是低于净资产的估值来说，不是低估。
其三看一看技术线，也就是日k线，
图表中的日K线显示主力在三月初九日建仓，进场量是37、04。同时也就是在这一天出现了一个低点5、51元。在3月21号拉升至了一个高点9、22元。然后底部的筹码峰在逐渐的变少，变小，说明获利盘在积极兑现。至今收盘价在7、86元。说明了是高估的，而不是低估的。
以上仅局限于本人的观点及看法。不代表什么！
要想成为一位大数据大牛大概需要花多长时间？
谢谢悟空邀请。
“咦，你今儿想当大牛是极好的，大牛的能力配上无数的光环，是极让人羡慕的了。你的宏伟大愿，虽说不知所谓，倒也不负我心。”
“大牛好是好，臣妾做不到啊.....做不到啊....."。
要想成为一位大数据大牛大概需要花多长时间？这个事情得分两头说起。
1、你定义的大牛是什么概念呢？什么范围呢？在全世界，在全国，在你的圈子里很牛吗？是不是八方遇见什么问题，只要一开金口一出马必能遇鬼收鬼遇神灭神呢？在全世界也能排得上几号，或者在全国也能排上几号人物么？如果是这个大牛的话，估计很难达到了，很多人都是”臣妾做不到啊......“了。山外有山人外有人。实际一点儿定个小目标，在大数据的某一个方面、在你的圈子或单位里做个大牛还是极有可能的。
2、大数据大牛是多项全能，金刚不坏之身么。大数据是个大范围，要通吃的话，消化不了的。只能弱水三千我只取一瓢吧。在大数据领域的某一个方面取得大牛地位是极有可能的了。
大数据的岗位有很多，比如：大数据挖掘、大数据开发，大数据分析、大数据数据库管理、业务数据分析、数据产品经理等等。而一般要全能发展也是比较难的，一般是选择某一个方向进行深入。
在大数据领域里，主要的技术点是数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计这几个方面，下面我们来具体看一看。
大数据是一个大概念，是指用单台计算机软硬件设施难以***集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。
大数据主要就是数据分析，我们可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘、数字和趋势。
数据统计是最基本、最传统的数据分析，自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理，从而得出一些有意义的结论。
联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP)是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值，从而为决策提供支持。
数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
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