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2024-09-04
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
第1章 投资的目的与性原理
重回投资目的
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
优选回撤、特定周期内优选收益和大力度优惠收益
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很好差劲
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
高股息率表现更好
第9章 成长性越高，股票前景越好
价值投资与成长投资
常用的5种成长性指标
发电厂、现金牛、资本瘾君子与资本杀手
警惕伪成长股
第10章 资本回报率越高，企业创造利润的能力越强
当沃伦·巴菲特遇到爱德华·索普
资本回报率与投资的“护城河”
3种常用的资本回报率指标
净资产收益率与市净率多因子与双因子模型
很优策略的3个潜在不如意事项
发电厂与资本杀手
第11章 利润率越高，股票越有吸引力
不同行业、不同企业具备不同的利润率
毛利率，衡量企业上下游地位的很好指标
净利率，衡量销售带来的最终利润
毛利率与企业价值比销售额多因子与双因子模型
第12章 股票触发危险信号，尽快剔除
如奴隶般地套用模型
注意危险信号
4类危险信号
危险信号综合与净资产收益率双因子模型
第13章 5大类21个效果不错的财务指标
会计学的缘起与财务数据在股市中的大用
2个盈利能力指标
2个收益质量指标
5个资本结构指标
9个偿债能力指标
3个营运能力指标
第14章 动量、反转与波动的选股效果也很好
价格波动的周期性源泉
价格动量、反转与波动的学术性结论
动量越足，未来投资收益越可期
反转能量越强，投资收益越高
低波动，高收益
6个月波动率与1个月价格动量多因子与双因子模型
第15章 动手搭建自己专属的选股模型
多因子模型的由来
自己动手，把选股指标组合在一起
用2个选股指标搭建模型的范例
用3个选股指标搭建模型的范例
用4个选股指标搭建模型的范例
用5个选股指标搭建模型的范例
神奇公式在中国市场的应用与改进
结语 组装灵魂碎片，成为投资大师
附录1 如何提高财务报表分析的质量
附录2 财务数据及衍生指标的5个缺陷
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年年底的数据，展示常用且有效的5单因子以及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。
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