PYPL
US EQUITY
Financials
Transaction & Payment Processing Services
CIK: 1633917
PayPal (PYPL) 美股量化多因子评级与合理估值模型
PayPal（代码：PYPL）归属于美股 Financials 板块（Transaction & Payment Processing Services 细分行业）。以下基于官方披露时间戳与复权时序数据，提供其多因子估值倍数、价格动量及历史财报时间线。
$57.02
-0.90%
最新收盘 (2026-10-23)
总市值: 48.78 亿美元
市盈率 (P/E): 11.8
动量相对强弱 (Momentum)
3M / 12M
+1.69%
1M: +8.40%
12M: -16.23%
资本质量 (ROE)
Point-in-Time
+22.23%
净资产收益率 (TTM)
均线形态与 RSI
RSI 14
75.6
SMA50: $55.85
SMA200: $50.00
估值分位 (P/E)
Trailing
11.8
深度价值洼地 (市盈率低于15倍)
📊
估值与因子综合诊断
深度价值洼地 (市盈率低于15倍)
PYPL 当前动态市盈率为 11.8 倍，显著低于标普500历史中位数，具备较高的估值安全边际。
⚡
关联基准量化策略
标普500动量增强策略 (S&P 500 Momentum Alpha)
该策略基于标普 500 成分股的截面动量与质量因子轮动。可载入模型查看历史收益指标与调仓规则。
📈 日K线与成交量量化图表
支持十字光标交互与近 90 个交易日量价结构回溯
均线多头 (MA20/50)
Piotroski F-Score: 5/9 (稳健基本面状态)
点时财务真实披露时间轴 (Point-in-Time)
杜绝未来函数：每一笔历史回测均严格按照财报实际向市场披露生效的时间戳对齐，保证无先验偏误。
备案 CIK: 1633917 · 10-K 年报 / 10-Q 季报
| 报表类型 | 财报所属期 (Period End) | 点时实际披露时间戳 (Point-in-Time) | 季度营收 | 净利润 | 经营现金流 | 稀释每股收益 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 10-Q | 2026-03-31 | 2026-05-05 | 8.35 亿美元 | 1.11 亿美元 | 1.13 亿美元 | $1.21 |
| 10-Q | 2025-12-31 | 2026-05-05 | - | - | - | - |
| 10-Q | 2025-03-31 | 2026-05-05 | 7.79 亿美元 | 1.29 亿美元 | 1.16 亿美元 | $1.29 |
| 10-K | 2025-12-31 | 2026-02-03 | 33.17 亿美元 | 5.23 亿美元 | 6.42 亿美元 | $5.41 |
| 10-K | 2024-12-31 | 2026-02-03 | 31.80 亿美元 | 4.15 亿美元 | 7.45 亿美元 | $3.99 |
| 10-K | 2023-12-31 | 2026-02-03 | 29.77 亿美元 | 4.25 亿美元 | 4.84 亿美元 | $3.84 |
| 10-Q | 2025-09-30 | 2025-10-28 | 8.42 亿美元 | 1.25 亿美元 | 4.03 亿美元 | $1.30 |
| 10-Q | 2025-06-30 | 2025-10-28 | 8.29 亿美元 | 1.26 亿美元 | 2.06 亿美元 | $1.29 |
💡 指标说明与方法论 (Methodology & FAQs)
针对 PayPal (PYPL) 的估值倍数、动量指标与点时财务数据口径说明。
PYPL 当前的估值水平与市盈率倍数如何解读？ ↓
PYPL 当前动态市盈率为 11.8 倍，在美股 Financials 板块中处于「深度价值洼地 (市盈率低于15倍)」。该估值指标基于过去四季（TTM）每股收益与最新收盘价计算。
PYPL 的价格动量与相对强弱指标（RSI）处于何种区间？ ↓
截至最新交易日收盘，PYPL 近 1 个月价格变动为 +8.40%，近 3 个月为 +1.69%，近 12 个月为 -16.23%，14 日相对强弱指标（RSI）为 75.6。动量指标用于捕捉标的在中短期截面中的相对价格速度。
什么是点时财务数据（Point-in-Time），为什么对 PYPL 回测至关重要？ ↓
点时数据（Point-in-Time）是指将上市公司财务数据严格锚定在官方正式向公众披露的真实时间戳（如 10-Q 季报与 10-K 年报发布日），而非简单回填至财报所属期末。此方法论从根源上消除历史回测中的前瞻性偏差（Lookahead Bias）。
如何将 PYPL 纳入系统化多因子策略进行量化研究？ ↓
PYPL 可作为标的池成分股纳入多因子策略模型，结合横截面动量、估值与资本收益率（ROE）等因子进行筛选，并在历史时间序列上进行策略回测与稳健性检验。