基本面量化投资策略
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作者董鹏飞
出版社中信出版社
ISBN9787521740349
出版时间2022-04
装帧平装
开本16开
定价79元
货号1202617569
上书时间2024-06-05
商品详情
- 品相描述：全新
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导语摘要
1.实证检验A股常用53个单因子和31个多因子选股策略，一步步演示如何构建基本面量化投资策略，帮助投资者构建正确操练的投资体系，实现财富长期复利增长。
2.回测A股过往22年（1998—2020年）数据，证实A股投资价值，帮助投资者更好地理解中国股市的运行规律，优化投资策略，坚定投资中国股市。
3.把smartbeta子行业未来发展所需要用的底层因子几乎回测完毕，这些回测可以看作smartbeta子行业的基础设施建设，促进行业快速发展。
4.招商银行前行长马蔚华、中国人民银行调查统计司原司长盛松成、易方达基金总裁刘晓艳、中欧基金董事长窦玉明、中欧国际工商学院教授芮萌、中欧国际工商学院教授方跃诚挚推荐。
目录
推荐序一 君子之学也，以美其身
推荐序二 Smart beta的“基建”
前言 基本面量化投资的优势
第1章 投资的第一目的与第一性原理
重回投资第一目的
投资业绩向投资能力均值回归
投资能力是可以后天培养的
投资的第一性原理
第2章 小盘股真的比大盘股更赚钱吗
市值与规模效应溯源
全书的模型
小盘股真的表现更优
最大回撤、特定周期内最高收益和最低收益
一目了然的实证结论
第3章 低市盈率股票比高市盈率股票表现更好
市盈率指标溯源
低市盈率表现更优
低市盈率分组值得关注
尽量规避高市盈率分组
市盈率为负值的股票可以作为反向信号吗
低估值没错，但要警惕6种“低估值陷阱”
第4章 低市净率股票更有魅力，而不是高市净率的“彩票股”
市净率指标溯源
低市净率表现更优
低市净率分组值得关注
高市净率分组表现不佳
价值股与成长股的跷跷板效应
第5章 更低的企业价值倍数，更高的投资收益
神奇公式与企业价值倍数
低企业价值倍数表现更优
低企业价值倍数分组值得关注
高企业价值倍数分组表现不佳
一定要回避企业价值倍数为负值的股票
第6章 千万别小看低市销率股票
让人又爱又恨的市销率
低市销率表现更优
低市销率分组值得期待
高市销率分组表现最差
企业价值比销售额，又一个与销售额相关的估值指标
第7章 低市现率，不低的投资收益率
收付实现制与权责发生制的相扶相杀
低市现率表现更优
低市现率分组值得期待
高市现率分组表现不佳
市现率为负值股票表现非常差劲
美国投资者常用的两种自由现金流估值指标，未必适用于中国市场
第8章 股息率越高，获得的分红收益越多
威廉姆斯说，买股票就是为了获得股息
股息率在美国市场中的应用
有分红与无分红股票的业绩差异
内容摘要
\"基本面量化是人工智能时代获取超额收益的重要投资策略，它规避了传统主观股票投资追涨杀跌的人性弱点，防范了过度数据挖掘导致的量化模型崩溃，成为近年来炙手可热的投资方法。
这本书运用量化分析方法，回测中国股票市场从1998年年底到2020年年底共22年的数据，展示常用且有效的53个单因子以及31个多因子投资策略的实证结果，一步步演示如何构建基本面量化投资策略，有助于投资者构建一套能够正确操练的投资体系，避免个人情绪、媒体噪音与羊群效应等负面影响带来的亏损与伤害，采纳长期来看收益较高、相对业绩较好、战胜业绩比较基准概率较高的投资策略，摒弃长期来看收益很差、相对业绩很差、战胜业绩比较基准概率很低，以及长期处于巨大回撤区间的投资策略，实现财富长期复利增长。\"
主编推荐
1.实证检验A股常用53个单因子和31个多因子选股策略，一步步演示如何构建基本面量化投资策略，帮助投资者构建正确操练的投资体系，实现财富长期复利增长。
2.回测A股过往22年（1998—2020年）数据，证实A股投资价值，帮助投资者更好地理解中国股市的运行规律，优化投资策略，坚定投资中国股市。
3.把smart beta子行业未来发展所需要用的底层因子几乎回测完毕，这些回测可以看作smart beta子行业的基础设施建设，促进行业快速发展。
4.招商银行前行长马蔚华、中国人民银行调查统计司原司长盛松成、易方达基金总裁刘晓艳、中欧基金董事长窦玉明、中欧靠前工商学院教授芮萌、中欧靠前工商学院教授方跃诚挚推荐。
精彩内容
\"前言 基本面量化投资的优势大多数从业者把股票投资粗略地分为基本面投资和量化投资。我认为这种分法是错误的。在FOF工作期间，我发现，越来越多的量化投资者把基本面纳入选股模型，也有越来越多的基本面投资者用量化方式筛选股票池，二者相互借鉴，界限越来越模糊。我认为，按照从易到难获取收益的难度，投资收益一般分别来源于传统Beta、系统性策略创造的另类Beta和主观选股Alpha，对应的三类投资者分别为指数投资者、基本面量化投资者和主观经验投资者。《漫步华尔街》一书的作者伯顿·马尔基尔曾表示，相比于成本低廉、简单有效的指数投资，对专业投资者而言，系统性策略更有吸引力，但投资者要明白驱动系统性策略的底层因子。
本书的重点是基本面量化投资，该策略具有三大优势。
第一大优势是系统性的赚钱能力。这是长期赚取超额收益的有力保障。听完我的路演，高净值私行级客户一般会这样反馈：“我们炒股票都是挥舞大刀长矛，乱炒一气，你们却是机械化、立体化、系统化推进，这简直就是冷兵器军队遭遇现代化部队，只剩下挨打的份儿了。”我一般会答复，个人在炒股票时，可以看看系统化部队是怎么操作的，借鉴其有利战法，弥补自己不足，甚至可以更进一步，构建自己的现代化部队。本书展示的大部分是长效因子，占到我实盘模型70%以上的权重。如果读者能正确运用书中系统化方法，不但不容易亏钱，而且长期下来大概率可以获取超额收益。
第二大优势是败而不溃，还有东山再起的机会。除非模型崩溃，或如塔勒布所说的“忽视偏度，忽视极端稀有事件的影响深度”而导致永无出头之日，一般来说，只要我们不溃，严守纪律，即便单只股票或某个时段亏钱了，也不影响长期收益。正如《专业投机原理》作者维克托·斯波朗迪所说，如果你赚钱了，请给自己点个赞；如果你亏钱了，但是坚持了自己的投资策略，请给自己点两个赞。对此，我深表同意。守住你的模型，守住你的策略，你就会有东山再起的机会。
第三大优势是知可以战与不可以战。《孙子兵法》云，知可以战与不可以战者胜。量化投资一招一式，一进一退，都有严格的数学模型及基础概率支持。低于某个概率或数学期望值，不管多么有诱惑力，也不会触发量化投资。要么不战，等待机会；要么战，战则必胜，这就是量化模型的魅力。借助模型，我时常穿越于中国股票市场，这一刻还是2021年，下一刻就跑到了2001年。在时空交错之处，观察模型在不同历史时刻的表现，算出盈利与亏损的基础概率，做到“未战而庙算胜”。
当然，量化投资并不是无所不能，不要过度迷信量化投资，要警惕量化模型不能衡量的风险。爱因斯坦认为，并非所有能计算清楚的事物都很重要，也并非所有重要的事物都能计算清楚。模型筛选出股票之后，我都会速览一遍其招股说明书、最近3年年报和最近季报。如果直觉上不太对，该股票就会被剔除。宁可错过一只上涨的股票，也不能坠入模型无法衡量的风险之中。
本书主要面向三类读者。第一类，想要提升股票投资技能的普通投资者（散户）。这类投资者在股票市场摸爬滚打很多年，有经验但无系统性总结，需要一本图书帮他们升华一下系统化投资策略。第二类，机构投资者。本书从实证的角度展示了不同投资策略的最终结果，机构投资者可在此基础上开发适当的更复杂的投资策略。第三类，想要了解中国股票市场的境外投资者。中国股票市场已经走完了30年历程，随着越来越成熟，中国股市在全球的地位越来越重要。相信很多境外投资者都想了解适合中国市场的投资策略，本书提供了实证方面的答案。
本书一共15章，按照选股有效性和使用频率，共收录了表现较优的53个单因子指标和31个多因子指标。第1章主要讨论形而上的内容——投资的第一目的与第一性原理。第2章讨论市值的规模效应指标——市值越小，投资收益率越高。
第3~8章讨论估值倍数，主要包括市盈率、市净率、企业价值倍数、市销率、市现率与股息率共6类9个指标。这些指标既考量价格，也考量企业财务数据。一般来讲，估值越低，投资收益率越高。彼得·林奇认为，无论是业余还是专业投资者，选择低估值股票都是较佳的投资策略，尤其是冷门行业的低估值股票。
第9章讨论成长性，主要包括净利润、营业收入、营业利润、经营活动现金流与净资产等5个年度增长率指标。成长性指标中等偏上的分组股票表现较好，最高与最低分组表现都很差。
第10章讨论资本回报率，主要包括净资产收益率、总资产收益率与投入资本回报率等3个指标，引入3个多（双）因子模型。
第11章讨论利润率，主要包括净利率、毛利率等2个指标，引入3个多（双）因子模型。
第12章讨论危险信号，主要包括经营活动产生的现金流量净额与营业利润比、销售商品或提供劳务收到的现金与营业收入比、营业利润与利润总额比、利息保障倍数、应收账款周转天数等5个指标，并讨论2个多（双）因子模型。
第13章讨论更多财务指标，包括盈利能力、收益质量、资本结构、偿债能力、营运能力共5个板块的诸如资产负债率、流动比率以及固定资产周转率等21个指标。
第14章讨论价格动量、反转与波动率等7个指标，以及2个（双）因子模型。
第15章讨论多因子模型。我期待读者把本书讨论过的单因子指标组装在一起，自行构建多指标选股方法。因此，我列出了构建多因子模型的思路，供读者参考。这一章测试了从2个指标到5个指标共21个多因子模型，包括乔尔·格林布拉特“神奇公式”及其在中国的改进版。
这里需要强调3点。第一，真正的实盘模型比书中展示的模型更加复杂。本书只是简单展示量化模型开发流程,如何检验学术界和投资界常用因子在中国股市中的有效性,如何构建一个简单基本面量化模型。第二，我一般会结合基本面量化和主观经验构建模型。除了参考学术文献和实证研究，我还会根据实盘经验微调模型。这些实盘经验包括我自己和投资大师的。我喜欢研究海内外投资大师策略，并拿中国数据做实证检验。第三，模型不是死的、一成不变的，而是不断迭代升级的。随着个人视野和经验不断提升，模型不断改进。
道阻且长，行则将至，让我们一起开启股票投资之旅吧。
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