$中远海控(SH601919)$ $中远海控(01919)$
发现一个规律，可以用其他集装箱运输公司的运营数据估算海控的业绩，可以做一个线性回归，目前看准确率挺高的。分享给大家，只需要安装一个Anaconda版本的python就可以了。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
x = [[64582781,46029614], [90236615,62282455], [99912808,73271250], [145031598,95452440], [155995907,102681250]]
# 输入长荣和阳明的季度收入作为变量
y = [53050000,64843000,74422000,92214000,102215000]
# 输入海控的季度收入作为样本结果
x, y = np.array(x), np.array(y)
model = LinearRegression().fit(x, y)
r_sq = model.score(x, y)
print('coefficient of determination:', r_sq)
print('intercept:', model.intercept_)
print('slope:', model.coef_)
#样本内预测的准确性
y_pred = model.predict(x)
print('predicted response:', y_pred, sep='\n')
x_2022Q1 = np.array([170816971,106704172]).reshape((-1, 2))
#输入长荣和阳明的一季度收入，这里格外注意，reshape中，-1不用改，表示数组转置，但是2需要根据数组的元素个数修改，比如你输入了五个公司作为参考数据，这里就要把2改成5
y_2022Q1 = model.predict(x_2022Q1)
#预测海控的2022年一季度收入
print (y_2022Q1)
目前根据长荣和阳明的数据，可以推算海控一季度的收入大概在1043亿左右，你可以根据自己的喜好，把其他家比如东方海外，万海等都放进去，结果大致在1000-1080亿水平。
好处是，长荣等在台湾交易所上市的公司，会把每个月的销售额都在下个月十号左右放上来，我们可以根据这个在五六月份就估算海控的二季度收入了。