金融工程專業(yè) 基于煙蒂法財(cái)務(wù)指標(biāo)估值模型的定量擇時(shí)策略及實(shí)證分析研究-以深證成指為例

基于煙蒂法財(cái)務(wù)指標(biāo)估值模型的定量擇時(shí)策略及實(shí)證分析——以深證成指為例摘要伴隨著全球信息科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與社會(huì)的飛速發(fā)展，越來(lái)越多學(xué)者著手借助機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)資本市場(chǎng)進(jìn)行分析與研究。但是，要想用現(xiàn)有的方法對(duì)資本市場(chǎng)指標(biāo)進(jìn)行分析容易出現(xiàn)很多問(wèn)題。例如，市場(chǎng)要求投資者具備一定的投資經(jīng)驗(yàn)和能力，投資者的情緒波動(dòng)容易影響投資決策，資本市場(chǎng)擾動(dòng)因素眾多導(dǎo)致難以進(jìn)行量化分析等。因此，除了機(jī)構(gòu)投資者外，越來(lái)越多個(gè)人投資者也逐漸開始接觸量化投資。另外，價(jià)值投資理論雖然成熟的資本上被驗(yàn)證為有效的投資理念，但國(guó)內(nèi)投資者對(duì)價(jià)值投資理論仍較為陌生。因此，本文以量化交易策略為技術(shù)基礎(chǔ)，價(jià)值投資理論為理論基礎(chǔ)，構(gòu)建一個(gè)以“煙蒂指標(biāo)”作為主要選股因子，深證成指作為研究標(biāo)的價(jià)值投資的多因子量化投資策略。最后通過(guò)分析回測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，判斷策略構(gòu)建是否成功。通過(guò)本文的模型構(gòu)建，使得策略累計(jì)收益達(dá)到119.77%，年化收益為8.43%，Alpha為0.033，最大回撤為36.14%，據(jù)此說(shuō)明模型構(gòu)建比較成功。關(guān)鍵詞：價(jià)值投資；量化交易策略；煙蒂指標(biāo)；定量擇時(shí)；回測(cè)數(shù)據(jù)分析Quantitativetimingstrategyandempiricalanalysisbasedoncigarettebuttsfinancialindexvaluationmodel——TakeShenzhenSecuritiesComponentIndexanexampleAbstractWiththeadvancementofglobalinformationscienceandtechnologyandtherapiddevelopmentofsociety,moreandmorescholarshaveembarkedontheanalysisandstudyofcapitalmarketswiththehelpofmachinelearningmethods.However,analyzingcapitalmarketindicatorswiththeexistingmethodsispronetomanyproblems.Forexample,themarketrequiresinvestorstohaveacertainlevelofinvestmentexperienceandability,asinvestors'emotionalfluctuationseasilyaffectinvestmentdecisions,andnumerouscapitalmarketdisturbancesmakeitdifficulttoconductquantitativeanalysis.Therefore,inadditiontoinstitutionalinvestors,moreandmoreindividualinvestorsareturningtheirfocusontoquantitativeinvestmentmethods.Moreover,althoughvalueinvestmenttheoryhasbeenverifiedasaneffectiveinvestmentphilosophyonmaturecapitalmarkets,domesticinvestorsarestillrelativelyunfamiliarwithvalueinvestmenttheory.Therefore,thispaperusesquantitativetradingstrategyasthetechnicalbasisandvalueinvestmenttheoryasthetheoreticalbasistoconstructamulti-factorquantitativeinvestmentstrategywith"cigarettebuttindicator"asthemainstockselectionfactorandSZSIastheunderlyingvalueinvestment.Finally,thesuccessofthestrategyconstructionisjudgedbyanalyzingtheevaluationindexesofbacktesting.Throughthemodelconstructionofthispaper,theTotalReturnisupto119.77%,theTotalannualizedReturnis8.43%,theAlphais0.033,andtheMaxDrawdownis36.14%,whichindicatesthatthemodelconstructionisrelativelysuccessful.Keywords:Valueinvestment;Quantitativetradingstrategy;Cigaretteindex;Quantitativetiming;Backtestinganalysis目錄TOC\o"1-3"\h\u一、引言 1（一）研究背景 1（二）文獻(xiàn)綜述 2（三）選題意義與研究?jī)?nèi)容 4（四）研究的創(chuàng)新性與不足 5二、相關(guān)理論概述 5（一）價(jià)值投資 5（二）定量擇時(shí)策略 6三、定量擇時(shí)策略模型的構(gòu)建 7（一）模型設(shè)計(jì)思路 7（二）模型指標(biāo)選取 8（三）策略評(píng)價(jià)指標(biāo) 8四、實(shí)證研究與結(jié)果分析 12（一）回歸參數(shù)的設(shè)定 12（二）回測(cè)步驟 13（三）回測(cè)分析 13（四）策略對(duì)比分析 19五、結(jié)論與展望 19（一）研究結(jié)論與啟示 19（二）不足與展望 20參考文獻(xiàn) 22致謝 24附錄 25一、引言研究背景證券市場(chǎng)的起源最早可追溯到16世紀(jì)的歐洲，當(dāng)時(shí)西歐正處于資本主義原始積累的時(shí)期。隨著資本經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，阿姆斯特丹于1602年成立了世界首家股票交易所，帶動(dòng)了全球的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。眾所周知，在證券市場(chǎng)中股票的價(jià)格會(huì)不斷進(jìn)行上下波動(dòng)。因此，如何從歷史的交易數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)走勢(shì)有益的信息顯得尤為重要。由于證券市場(chǎng)的特殊性，導(dǎo)致其與其他商品交易或資金借貸市場(chǎng)存在明顯的差異。其中，最為明顯的特征是：股票價(jià)格波動(dòng)的頻率高，即存在較高的投資風(fēng)險(xiǎn)。與之對(duì)應(yīng)的是，高風(fēng)險(xiǎn)也帶來(lái)了高收益，由此大量投資者被此吸引選擇參與其中。隨著我國(guó)證券市場(chǎng)規(guī)模和功能的不斷增加，股市在經(jīng)濟(jì)生活中起著越來(lái)越重要的作用，關(guān)于股票市場(chǎng)價(jià)格行為的研究將顯得尤為迫切。研究股市價(jià)格行為的研究方法主要包括：基本面分析、技術(shù)分析以及量化投資分析。而量化投資是依據(jù)數(shù)學(xué)建立不同的投資模型，并運(yùn)用計(jì)算機(jī)將模型實(shí)現(xiàn)，以此來(lái)對(duì)股市進(jìn)行判斷。這樣避免了外界的干擾從而影響決策，計(jì)算機(jī)只會(huì)沿設(shè)定好的投資策略去實(shí)現(xiàn)?？梢哉f(shuō)，量化投資在一定程度上克服了人性的弱點(diǎn)。所謂量化投資，實(shí)際是指把計(jì)算機(jī)技術(shù)與數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科結(jié)合起來(lái)，再運(yùn)用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)調(diào)取能力從大量歷史數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，并通過(guò)計(jì)算機(jī)編程技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)程序化交易的投資方式。量化投資的起源可以追溯到20實(shí)際50年代，然而直到計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展與廣泛普及，量化投資才得到投資界的重視和推廣。1971年，巴萊克國(guó)際投資公司發(fā)行了全球首支被動(dòng)量化投資基金，奠定了量化投資發(fā)展的基礎(chǔ)。2020年3月1日，我國(guó)實(shí)施的《中華人民共和國(guó)證券法》象征我國(guó)證券市場(chǎng)也逐步走向金融市場(chǎng)化，使得量化投資策略被更多投資者青睞。然而，股票市場(chǎng)的存在雖為企業(yè)融資提供了一個(gè)自由開放的環(huán)境，投資者可以將他們的資金配置于各個(gè)他們認(rèn)為優(yōu)秀且有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)，使得投資者與企業(yè)共同獲利，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的共同福祉。但是，如何判斷一個(gè)企業(yè)是否優(yōu)質(zhì)成為了現(xiàn)在投資者面臨的一種大難題。單純對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行分析無(wú)法全面地了解一家上市公司的所有特質(zhì)，因此，研究企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)顯得尤為重要。上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)一般分為兩大類：原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與衍生財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是三大財(cái)務(wù)報(bào)表（資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表）中的數(shù)據(jù)；衍生財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指通過(guò)原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合交易數(shù)據(jù)從而計(jì)算得出的指標(biāo)數(shù)據(jù)，如速動(dòng)比率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、市盈率（PE）等等。量化投資研究中用的最多的是衍生財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)建立因子選股模型是量化投資中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。本文選用衍生財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)即財(cái)務(wù)指標(biāo)，分別有：市盈率、市凈率、市值。市盈率與市凈率兩個(gè)指標(biāo)是基于巴菲特的煙蒂選股法為基礎(chǔ)所選取。巴菲特的選股法是在格雷厄姆的價(jià)值投資理念基礎(chǔ)上吸收了費(fèi)雪的投資理念結(jié)合得出，格雷厄姆采用賬面價(jià)值作為企業(yè)價(jià)值的衡量尺度，費(fèi)雪則認(rèn)為買入股票不用看股價(jià)，也不用關(guān)注市盈率與市凈率指標(biāo)。巴菲特所提的“煙蒂選股法”實(shí)際上是以格雷厄姆的低估投資理論為基礎(chǔ)而踐行的一種擇股方式。2007年在美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)一次演講中，巴菲特向公眾概括了他對(duì)煙蒂法的理念：煙蒂法是他第一次購(gòu)買股票的方式，即找到一些股價(jià)遠(yuǎn)低于流動(dòng)資本的公司，這些公司雖然非常便宜但仍具有一點(diǎn)價(jià)值。這便稱為煙蒂法。就像在滿地找雪茄的煙蒂，終于找到一個(gè)看上去還能抽上一口的，把它撿起，抽完，再換下一個(gè)。因此，“煙蒂法”的核心理念便是注重股票的安全邊際，即低價(jià)格、低市盈率、低市凈率。另外，巴菲特還認(rèn)為需要觀察三大指標(biāo)來(lái)尋找優(yōu)質(zhì)企業(yè)進(jìn)行長(zhǎng)期持股，分別為：一是凈資產(chǎn)收益率，即用每年的凈利潤(rùn)除以凈資產(chǎn)，該指標(biāo)需小于20%；二是毛利率，即毛利與營(yíng)業(yè)收入的百分比，該指標(biāo)需小于40%；三是凈利潤(rùn)，即經(jīng)營(yíng)所得的凈利潤(rùn)占銷貨凈額的百分比，該指標(biāo)需小于5%。文獻(xiàn)綜述1.關(guān)于價(jià)值投資理論的相關(guān)研究目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于價(jià)值投資理論的文獻(xiàn)數(shù)量較為豐富，研究已形成較為成熟的體系。國(guó)外學(xué)者對(duì)將價(jià)值投資理論應(yīng)用在不同國(guó)家或地區(qū)中的研究普遍獲得比較好的投資結(jié)果。S.Basu（1977）是最早對(duì)價(jià)值投資理論進(jìn)行實(shí)證分析的學(xué)者，利用CAPM模型對(duì)1957年——1971年紐約證券交易所發(fā)行的所有股票進(jìn)行分析，得出了“低市盈率可以獲得超額收益”的結(jié)論REF_Ref22839\r\h[1]。REF_Ref22839\r\hDavidA.Goodman和JohnPeavy（1983）利用不同行業(yè)的市盈率分析也得出了相同的結(jié)論REF_Ref23068\r\h[2]。PaiboonSareewiwatthana（2011）基于價(jià)值投資理論，選取了市盈率、股息率、賬面價(jià)值等作為選股因子，通過(guò)對(duì)泰國(guó)的股票交易市場(chǎng)的驗(yàn)證，得出了“成長(zhǎng)股因子對(duì)價(jià)值投資組合構(gòu)建有重要影響”的結(jié)論REF_Ref23339\r\h[3]。PedroHolloway和RicardoRochman等（2013）基于價(jià)值投資理論對(duì)巴西股票市場(chǎng)進(jìn)行價(jià)值投資策略的實(shí)證研究，得出了“選擇高資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）、高毛利率、流動(dòng)性強(qiáng)且企業(yè)規(guī)模較大的上市公司，獲得超額收益的可能性較大”的結(jié)論REF_Ref23234\r\h[4]。國(guó)內(nèi)學(xué)者也逐漸認(rèn)識(shí)到價(jià)值投資策略在我國(guó)資本市場(chǎng)的適用性。王永宏、趙學(xué)軍（2001）分別對(duì)價(jià)值投資策略和動(dòng)量投資策略在我國(guó)證券市場(chǎng)上的有效性進(jìn)行了對(duì)比分析，得出了“通過(guò)價(jià)值投資策略篩選出的股票同樣適用于我國(guó)證券市場(chǎng)”的結(jié)論REF_Ref864\r\h[11]。姚輝和武婷婷（2014）選取滬深A(yù)股市場(chǎng)中2000年——2013年的股票數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，使用突擊函數(shù)法構(gòu)建投資組合并檢驗(yàn)其收益率，得出了“我國(guó)資本市場(chǎng)適用價(jià)值投資策略，以及兼顧基本面和估值指標(biāo)可以使投資者取得超額收益，且投資時(shí)間越長(zhǎng)，組合收益率越高”的結(jié)論REF_Ref11936\r\h[12]。陳瑤瑜（2016）通過(guò)分析我國(guó)資本市場(chǎng)的情況，對(duì)格雷厄姆成長(zhǎng)股的公式進(jìn)行修正，得出了“價(jià)值投資策略在我國(guó)具有適用性，且可以獲取超額收益”的結(jié)論REF_Ref11982\r\h[13]。2.關(guān)于量化投資策略的相關(guān)研究量化投資最早起源于20世紀(jì)70年代初期，起源于巴萊克國(guó)際投資管理公司發(fā)布的世界上第一支被動(dòng)管理指數(shù)基金。在國(guó)外學(xué)者的研究中，對(duì)量化投資策略進(jìn)行實(shí)證分析的文獻(xiàn)出現(xiàn)較早。Senchack和Martin(1987)選取每股銷售額的比率(P/S)作為股票篩選因子，得出“通過(guò)每股銷售額比率篩選出來(lái)的投資組合，其收益能夠超越市場(chǎng)平均水平，但有效性較市盈率弱”的結(jié)論REF_Ref24119\r\h[5]。Eugene.Farma和KemrethR.French(1992)、Lahonishok和Shleifer(1994)通過(guò)研究1963年——1990年紐約證券交易所、美國(guó)證券交易所、納斯達(dá)克證券交易所上市交易的股票，分析市凈率與收益率之間的關(guān)系，得出“從長(zhǎng)期來(lái)看，市凈率是篩選股票的優(yōu)質(zhì)因子”的結(jié)論。該結(jié)論尚未確認(rèn)是否適用于其他國(guó)家及地區(qū)的證券市場(chǎng)。隨著我國(guó)市場(chǎng)機(jī)制的成熟，量化投資策略成為股票市場(chǎng)的熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者首先進(jìn)行對(duì)市場(chǎng)有效性的研究，隨后才逐步通過(guò)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建量化投資策略。陳小悅(1997)使用DF檢驗(yàn)法，驗(yàn)證了國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)的有效性REF_Ref13242\r\h[15]；范龍振和張子剛(1998)使用ADF檢驗(yàn)的方式，同樣證明了陳小悅于1997年得出的結(jié)論，即我國(guó)證券市場(chǎng)雖仍未弱勢(shì)，但具有有效性REF_Ref24501\r\h[16]。張兵和李曉明(2003)將股票市場(chǎng)進(jìn)行年度劃分，再對(duì)所得股票數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性、方差比等檢驗(yàn)，最后使用自回歸模型對(duì)國(guó)內(nèi)股市的有效性進(jìn)行實(shí)證分析，方得出“自2007年起，我國(guó)證券市場(chǎng)已處于雖弱勢(shì)但有效的狀態(tài)”的結(jié)論REF_Ref24606\r\h[17]。陳信元(2001)、王晉斌(2004)、吳世衣(2007)通過(guò)研究，均得出“市賬率越低的股票，它們的平均年化收益率越高”的結(jié)論。李大剛(2004)選取4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)1998年——2002年四年間的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出“估值越低，可能獲取的超額收益越可觀”的結(jié)論REF_Ref1217\r\h[18]。朱世清(2015)基于多因子策略模型，從上市公司的財(cái)務(wù)和行情數(shù)據(jù)中選取了成長(zhǎng)性因子、估值類因子等作為選股指標(biāo)，并通過(guò)檢驗(yàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在上證A股市場(chǎng)中的有效性，得出了9個(gè)表現(xiàn)最佳的有效選股指標(biāo)REF_Ref1285\r\h[19]。3.關(guān)于將價(jià)值投資理論結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo)應(yīng)用量化投資策略中的相關(guān)研究Senchack和Martin（1987）通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，低市盈率（PE）的證券組合比低市銷率（PS）的證券組合更能獲得穩(wěn)定的收益REF_Ref24119\r\h[5]。JosephE.Stiglitz等（2001）從盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力及流動(dòng)性等方面選取了9個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，通過(guò)打分模型選取較高綜合得分的投資組合REF_Ref25007\r\h[6]。CharlesE.Hyde（2018）使用F-score的選股方法，選取了個(gè)能夠綜合反映企業(yè)投資價(jià)值的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)澳洲股票市場(chǎng)的實(shí)證研究，得出“F值越高，其投資價(jià)值越大，F(xiàn)值高的股票多于F值低的股票”的結(jié)論REF_Ref25037\r\h[7]。國(guó)內(nèi)基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的多因子選股策略研究也逐漸成熟。謝合亮、胡迪（2017）通過(guò)引用LASSO和彈性網(wǎng)兩種方法對(duì)因子進(jìn)行篩選并確定因子權(quán)重，得出“該模型可以獲得較高的投資收益”的結(jié)論REF_Ref25654\r\h[24]。張虎、沈寒蕾和劉曄誠(chéng)（2020）從117個(gè)因子中篩選了68個(gè)因子，并對(duì)2009年——2019年的滬深A(yù)股市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證分析，得出“該策略具備獲得更高收益和更低風(fēng)險(xiǎn)的能力”的結(jié)論REF_Ref27032\r\h[25]。張金領(lǐng)（2021）將量化投資的在數(shù)據(jù)獲取與處理等方面的優(yōu)勢(shì)，引入對(duì)價(jià)值投資理念的研究，通過(guò)實(shí)證研究證明其策略不僅適用于我國(guó)股票市場(chǎng)，還能夠給投資者帶來(lái)一定的超額收益REF_Ref25125\r\h[26]。選題意義與研究?jī)?nèi)容基于上述思想，本文將價(jià)值投資理論的交易理念應(yīng)用于量化投資中。因此，下述的模型構(gòu)建與實(shí)證分析均以價(jià)值投資策略理論為理論基礎(chǔ)。價(jià)值投資理論的先驅(qū)者一部分在不斷完善和修正理論，一部分將其應(yīng)用于真正的市場(chǎng)投資中，著名企業(yè)家沃倫?巴菲特正是運(yùn)用價(jià)值投資理論而取得巨大的成功，這一事件使得該理論受到全球各地投資者的關(guān)注與重視。本文由巴菲特的“煙蒂擇股法”中啟發(fā)，選取了其中三個(gè)具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)，結(jié)合價(jià)值投資的估值方法，在深證成份股指數(shù)（以下簡(jiǎn)稱“深證成指”）中確定10只符合要求的股票。最后，將上述10只股票在所構(gòu)建的量化擇時(shí)策略模型中進(jìn)行模擬交易，并通過(guò)回測(cè)分析，觀察計(jì)算各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，判斷策略是否符合條件。主要研究?jī)?nèi)容如下：第一章為緒論，該部分對(duì)整篇論文的研究背景、文獻(xiàn)綜述、本文的研究方法以及創(chuàng)新行與不足等進(jìn)行了說(shuō)明，回答了為什么要進(jìn)行本論文的研究、目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于價(jià)值投資與量化投資方面的研究現(xiàn)狀以及本文有哪些創(chuàng)新點(diǎn)與不足等方面的問(wèn)題。第二章為價(jià)值投資與量化擇時(shí)方式的概述，本部分先介紹了價(jià)值投資理論的發(fā)展及估值方法；然后，對(duì)量化擇時(shí)的方式進(jìn)行具體闡述。第三章為構(gòu)建定量擇時(shí)策略的模型，首先確定選股因子，簡(jiǎn)述模型構(gòu)建的步驟，再?gòu)氖找嫘?、風(fēng)險(xiǎn)性及綜合性三個(gè)方面介紹了策略評(píng)價(jià)指標(biāo)。第四章為基于聚寬量化交易平臺(tái)的進(jìn)行價(jià)值投資理論選股策略的實(shí)證研究。第五章為總結(jié)研究結(jié)論與啟示，由此得出對(duì)于當(dāng)下后疫情時(shí)代進(jìn)行量化投資的指導(dǎo)意義。研究的創(chuàng)新性與不足本文的創(chuàng)新性體現(xiàn)在：將量化投資在數(shù)據(jù)處理與因子篩選等方面的優(yōu)勢(shì)引入到對(duì)價(jià)值投資的研究當(dāng)中，并借助了聚寬量化交易平臺(tái)完成回測(cè)分析，突破了原有對(duì)理論研究的領(lǐng)域。本文的不足體現(xiàn)在：一是，本文所構(gòu)建的策略模型仍存在瑕疵，由于能力有限暫無(wú)法根據(jù)每個(gè)時(shí)期對(duì)模型進(jìn)行修正與完善；二是，聚寬量化交易平臺(tái)中的模擬交易與實(shí)際的量化交易過(guò)程還存在一定差異。二、相關(guān)理論概述價(jià)值投資1.理論概述與理論基礎(chǔ)價(jià)值投資是一種以企業(yè)內(nèi)在價(jià)值為決策基礎(chǔ)的投資方式。即投資者通過(guò)對(duì)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析后，了解該企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況；再通過(guò)對(duì)企業(yè)進(jìn)行商業(yè)模式分析，進(jìn)而了解企業(yè)的生存和發(fā)展；再通過(guò)對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略進(jìn)行分析，了解企業(yè)的機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)等。最后，投資者通過(guò)系統(tǒng)性的步驟，將所獲信息進(jìn)行整理和分析，得出對(duì)一家企業(yè)較為全面的認(rèn)知。于是，再通過(guò)各類型估值手法，將自己對(duì)目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行相對(duì)定性的判斷，借助“估值”作為媒介，用數(shù)量化的方式把信息表達(dá)出來(lái)。下一步，將得出的價(jià)值區(qū)間與當(dāng)期的股票價(jià)格進(jìn)行比對(duì)分析，從而得出當(dāng)下的市場(chǎng)價(jià)格是過(guò)高還是過(guò)低的判斷，方可作出投資決策。本杰明?格雷厄姆與戴維?多德于1934年合著的《證券分析》一書中首次提到“價(jià)值投資”，作為最早提出的兩位學(xué)者，他們被后人稱為價(jià)值投資理論的奠基人，從這之后價(jià)值投資的概念在金融界越發(fā)被重視。所謂價(jià)值理論，即上市公司的股票代表著企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值，股票價(jià)格圍繞內(nèi)在價(jià)值在不斷波動(dòng)。一般來(lái)說(shuō)，股票的價(jià)格并不會(huì)過(guò)于偏離其內(nèi)在價(jià)值。因此，一旦股票價(jià)格低于其價(jià)值，即股票價(jià)值被低估，說(shuō)明此次可以選擇買入并持有股票，等待股票價(jià)格回歸價(jià)值時(shí)，便可獲得一定超額收益，該收益可稱為安全邊際利潤(rùn)。傳統(tǒng)的投資理論研究者認(rèn)為市場(chǎng)波動(dòng)會(huì)帶來(lái)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，而價(jià)值投資理論研究者卻認(rèn)為，價(jià)格始終圍繞價(jià)值進(jìn)行波動(dòng)。并且，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看股價(jià)都是向價(jià)值回歸且逐漸靠近的。股價(jià)可能被低估，也就有可能被高估，因此選擇長(zhǎng)期持有股票所獲得的收益率受到短期波動(dòng)影響的可能性很小。綜上所述，價(jià)值投資區(qū)別于其他投資方式的是，價(jià)值投資者認(rèn)為證券并不是投機(jī)的工具，它本質(zhì)是挖掘股票背后所代表的上市公司基本面的內(nèi)在價(jià)值。2.價(jià)值投資的估值方法作為價(jià)值投資理論的創(chuàng)始人，格列厄姆提出作為評(píng)估安全邊際的出發(fā)點(diǎn)是長(zhǎng)經(jīng)營(yíng)期限內(nèi)的歷史業(yè)績(jī)。近年來(lái)，學(xué)者們傾向于“寧要正確的近似，不要錯(cuò)誤的精確”的理念而選擇相對(duì)估值法。相對(duì)估值法，即乘數(shù)估值法，在對(duì)企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流或折算率無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確估值時(shí)，使用企業(yè)價(jià)值與賬面凈值、每股收益等指標(biāo)的比例估算企業(yè)的價(jià)值，并比較標(biāo)的企業(yè)與行業(yè)內(nèi)同類型企業(yè)，或比較標(biāo)的企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，判斷投資是否可行。相對(duì)估值法常見(jiàn)的模型有市盈率模型（PE）、市凈率模型（PB）以及市盈率相對(duì)于盈利增長(zhǎng)速度比率估值法（PEG）。由于此部分內(nèi)容并不作為本文的研究?jī)?nèi)容，因此在此不展開敘述。定量擇時(shí)策略1.概念定量擇時(shí)是指運(yùn)用定量方法，通過(guò)對(duì)各種宏觀和微觀指標(biāo)的定量分析，試圖找出對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)影響的關(guān)鍵信息。正如巴菲特在談?wù)撝袊?guó)市場(chǎng)時(shí)說(shuō)：“我們所經(jīng)歷的上個(gè)世紀(jì)進(jìn)行反復(fù)研究證明，股票交易市場(chǎng)的非理性是周期性運(yùn)動(dòng)爆發(fā)的。這有力地表明，投資者應(yīng)該努力學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)股市的下一波非理性爆發(fā)。而這也是需要的是劑解毒劑，我認(rèn)為這劑解毒劑就是進(jìn)行量化研究分析。如果你學(xué)會(huì)進(jìn)行定量研究分析，你并不一定會(huì)更加出色，但是你也不會(huì)自己墜入瘋狂。”因此，定量擇時(shí)的意義重大。如果可以做到“選擇牛市，規(guī)避照市”，將能夠獲得非常高的超額收益。特別是在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)高、波動(dòng)性高的a股市場(chǎng)。選擇合適的進(jìn)入時(shí)間是投資決策的首要目標(biāo)，進(jìn)入低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域可以增加安全邊際。另外，定量擇時(shí)屬于量化投資過(guò)程的一部分。而量化投資是對(duì)歷史數(shù)據(jù)使用定量或統(tǒng)計(jì)的方式進(jìn)行研究分析，目的是挖掘?qū)ν顿Y有效的規(guī)律，并應(yīng)用于投資過(guò)程中的投資方式，其最突出的優(yōu)勢(shì)是可定量化描述的模型、規(guī)律或策略。在股票市場(chǎng)中，量化投資還包括量化選股、股指期貨套利、商品期貨套利、風(fēng)險(xiǎn)控制等過(guò)程。本文選取量化選股與定量擇時(shí)兩方面進(jìn)行實(shí)證研究。其中，量化選股解決的問(wèn)題是尋找值得關(guān)注并持有的股票，而定量擇時(shí)解決的問(wèn)題是判斷買入或賣出股票的時(shí)機(jī)，達(dá)到在風(fēng)險(xiǎn)承受范圍內(nèi)的最大收益。2.分類在常見(jiàn)在單邊做多的股票市場(chǎng)行情中，投資者的資產(chǎn)收益經(jīng)常容易受到市場(chǎng)波動(dòng)而產(chǎn)生較大的影響。在非理性市場(chǎng)中，這種價(jià)格波動(dòng)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)尤其難以規(guī)避。因此設(shè)計(jì)合適的量化擇時(shí)策略，以期控制投資者風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)幫助投資者保持相對(duì)穩(wěn)定的投資回報(bào)是非常有必要的。在股票市場(chǎng)中常用到的定量擇時(shí)策略主要有：配對(duì)交易策略。一種是將具備均衡關(guān)系的股票進(jìn)行配對(duì)，觀察是否偏離歷史均值，判斷做多低股價(jià)股票還是做空高股價(jià)股票；另一種出現(xiàn)在公司發(fā)生兼并的時(shí)候，通過(guò)兼并時(shí)的不確定因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)套利。動(dòng)量交易策略。指先對(duì)股票的收益以及交易量設(shè)定一定的過(guò)濾標(biāo)準(zhǔn)，在股票收益亦或是股票的收益即交易量同時(shí)滿足過(guò)濾準(zhǔn)則可以進(jìn)行購(gòu)入或賣出股票的投資策略。市場(chǎng)非有效性是動(dòng)量策略的理論假設(shè)，它通過(guò)開發(fā)策略、預(yù)判大盤走勢(shì)和研究個(gè)股方可產(chǎn)生超額收益。均線系統(tǒng)策略。均線系統(tǒng)策略可以簡(jiǎn)單理解為均線金叉時(shí)買進(jìn)，死叉時(shí)賣出的擇時(shí)策略。它一大前提是，趨勢(shì)一旦形成會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。因此，均線系統(tǒng)策略具有一定滯后性。OBV指標(biāo)交易策略。OBV能量潮指標(biāo)又可稱為平衡交易量，它通過(guò)統(tǒng)計(jì)成交量變動(dòng)的趨勢(shì)來(lái)推測(cè)價(jià)格趨勢(shì)。通常在價(jià)格上升時(shí)，所需成交量較大，在價(jià)格下跌時(shí)成交量較小。三、定量擇時(shí)策略模型的構(gòu)建本文所指的價(jià)值投資理念是與量化投資策略的結(jié)合所形成的量化擇時(shí)策略，首先需要借助量化投資在調(diào)取和處理數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)，在短的時(shí)間里完成價(jià)值投資的數(shù)據(jù)收集和分析工作；其次，利用量化投資方法的自主交易功能，在不需要人為干預(yù)的情況下，由計(jì)算機(jī)根據(jù)預(yù)設(shè)的買賣信號(hào)，自動(dòng)化地實(shí)現(xiàn)交易，避免了投資人的非理性情緒對(duì)投資決策的影響。“煙蒂”價(jià)值。本文的策略模型基于巴菲特的“煙蒂型投資”理念而構(gòu)建，受“煙蒂”價(jià)值的啟發(fā)，確定市盈率與市凈率的乘積作為“煙蒂指標(biāo)”，通過(guò)構(gòu)建低于平均市盈率及市凈率的策略模型，實(shí)現(xiàn)“煙蒂”擇股法決策和交易過(guò)程的自動(dòng)化。模型設(shè)計(jì)思路本文所構(gòu)建的量化交易策略中包含了定量擇時(shí)的步驟，因此下述構(gòu)建的量化交易模型是基于“煙蒂指標(biāo)”所構(gòu)建的多因子選股策略模型。其思路如下：（1）特征指標(biāo)與預(yù)測(cè)變量的選取。該階段的特征指標(biāo)的獲取技是獲取影響模型；（2）制定交易規(guī)則。為避免人員等外在因素干擾，根據(jù)情況制定相應(yīng)的交易規(guī)則（3）建立模型。（4）評(píng)估模型。模型建立后，先對(duì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷闹笜?biāo)，觀察是否符合最終的參考指標(biāo)，再執(zhí)行下一步。否則，需重新計(jì)算模型指標(biāo)，直到檢測(cè)通過(guò)。（5）測(cè)試模型。測(cè)試模型主要是通過(guò)設(shè)定好的回測(cè)參數(shù)對(duì)剛建立的模型能力進(jìn)行檢測(cè)。模型指標(biāo)選取通過(guò)市盈率與市凈率構(gòu)建模型結(jié)合企業(yè)市值，判斷何時(shí)加倉(cāng)、建倉(cāng)，動(dòng)態(tài)止盈和動(dòng)態(tài)止損。最后通過(guò)回測(cè)觀察模型的年化收益率、波動(dòng)率及夏普比率對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。本文在選擇因子時(shí)，綜合考慮了估值因素，公司質(zhì)量與發(fā)展?jié)摿Φ热矫嬉蛩兀荚谶x出既有價(jià)值又被低估的股票。表3.1為本模型主要的選股指標(biāo)，其中，煙蒂指標(biāo)與股票收益基本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。另外，還需結(jié)合凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率指標(biāo)進(jìn)行綜合分析。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（NI），即本期凈利潤(rùn)增長(zhǎng)額與上期凈利潤(rùn)的比值，凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率越大，反映企業(yè)的發(fā)展前景；凈資產(chǎn)收益率（ROE），即凈利潤(rùn)與平均股東權(quán)益的比率，反映投資者的投資與投資者獲取報(bào)酬的關(guān)系，即企業(yè)過(guò)去的盈利能力。凈資產(chǎn)收益率越大，投資者可獲得報(bào)酬越大。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率和凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率與股票收益率基本呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。表3.1選股指標(biāo)指標(biāo)選股標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)意義市凈率（PB）小于深證成分股指標(biāo)的平均數(shù)PB表示市凈率，即股票價(jià)格與企業(yè)凈資產(chǎn)的比率，反映投資者對(duì)獲得單位凈資產(chǎn)所支付的價(jià)格市盈率（PE）小于深證成分股指標(biāo)的平均數(shù)PE表示市盈率，即股票價(jià)格與企業(yè)凈利潤(rùn)的比率，反映投資者對(duì)獲得每元凈利潤(rùn)所支付的價(jià)格煙蒂指標(biāo)（PB*PE）小于深證成分股指標(biāo)的平均數(shù)本文采用PB與PE的乘積作為“煙蒂指標(biāo)”，以綜合判斷公司的價(jià)值是否被低估。策略評(píng)價(jià)指標(biāo)在量化策略回測(cè)研究中，往往需要通過(guò)一些的評(píng)價(jià)指標(biāo)從各個(gè)角度客觀且全面地分析策略的可行性。本文將從收益、風(fēng)險(xiǎn)與綜合風(fēng)險(xiǎn)與收益三個(gè)方面指標(biāo)對(duì)策略進(jìn)行評(píng)估。1.收益性評(píng)價(jià)指標(biāo)（1）策略收益（TotalReturns）模型收益指模型總回報(bào)率，即一段時(shí)間內(nèi)投資或投資池的實(shí)際回報(bào)率?？偦貓?bào)包括利息、資本收益、股息和已實(shí)現(xiàn)的分紅，并以投資金額的百分比表示。當(dāng)策略收益越大時(shí)，說(shuō)明所構(gòu)建的策略越成功，產(chǎn)生的超額收益越大。其計(jì)算公式如下：策略收益=p=（2）策略年化收益（TotalAnnualizedReturns）年化收益率是衡量策略投資收益的指標(biāo)，表示投資一年時(shí)策略的預(yù)期收益率。當(dāng)收益率為正值時(shí)，短期的年化收益率可能比實(shí)際值高。其計(jì)算公式如下：策略年化收益其中，n表示回測(cè)交易日數(shù)量，250表示一年的交易天數(shù)（即一年365天*52-節(jié)假日11天=250天）。（3）基準(zhǔn)收益（BenchmarkReturns）基準(zhǔn)收益又名基準(zhǔn)折現(xiàn)率，是投資者以動(dòng)態(tài)觀點(diǎn)所確定、可接受的投資項(xiàng)目最低標(biāo)準(zhǔn)的收益水平，即選擇特定的投資機(jī)會(huì)或投資方案必須達(dá)到的預(yù)期收益率。單從策略年化收益率無(wú)法評(píng)價(jià)策略的好壞，因此經(jīng)常需要借助基準(zhǔn)收益進(jìn)行參考。本文選取深證成份股指數(shù)（簡(jiǎn)稱“深證成指”）作為策略的判斷基準(zhǔn)。其計(jì)算公式具體如下：基準(zhǔn)收益=其中，Me表示策略運(yùn)行結(jié)束日基準(zhǔn)（深證成指）的最終價(jià)值，M（4）基準(zhǔn)年化收益率（BenchmarkAnnualizedReturns）基準(zhǔn)年化收益率與策略年化收益率概念相似，即表示投資一年時(shí)基準(zhǔn)的預(yù)期收益率。其計(jì)算公式如下：基準(zhǔn)年化收益率=其中，n表示回測(cè)交易日數(shù)量，250表示一年的交易天數(shù)。（5）超額收益（ExcessIncome）超額收益率是指超過(guò)正?；蝾A(yù)期收益率的收益率，即某日收益率減去投資者要求的正常預(yù)期收益率。超額收益率越大，說(shuō)明策略構(gòu)建越優(yōu)秀。其計(jì)算公式如下：超額收益=2.風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)（1）最大回撤（MaxDrawdown）最大回撤率指在選定周期內(nèi)任一歷史時(shí)點(diǎn)往后推，產(chǎn)品凈值走到最低點(diǎn)時(shí)的收益率回撤幅度的最大值，用來(lái)描述買入后出現(xiàn)的最糟糕情況，可以理解為在這區(qū)間任意時(shí)點(diǎn)買賣所可能的最大虧損。用于描述買入產(chǎn)品后可能出現(xiàn)的最糟糕的情況，是衡量風(fēng)險(xiǎn)性的重要指標(biāo)。在回測(cè)中，歷史最大回撤越小，說(shuō)明策略表現(xiàn)越好。其計(jì)算公式如下：最大回撤=其中，Vx、V（2）策略波動(dòng)率（AlgorithmVolatility）策略波動(dòng)率指在回測(cè)期間，用于描述策略收益變動(dòng)情況的指標(biāo)。該指標(biāo)越小，說(shuō)明因子篩選能力受其他因素的影響較小，即風(fēng)險(xiǎn)越小。其計(jì)算公式如下：策略波動(dòng)率=其中，Ri表示在回測(cè)期間內(nèi)某一交易時(shí)點(diǎn)的策略收益，R（3）基準(zhǔn)波動(dòng)率（BenchmarkVolatility）基準(zhǔn)波動(dòng)率是指基準(zhǔn)收益回報(bào)率變化程度的度量，判斷標(biāo)準(zhǔn)同上述策略波動(dòng)率，其計(jì)算如下：基準(zhǔn)波動(dòng)率=B其中，Bri表示在回測(cè)期間內(nèi)某一交易時(shí)點(diǎn)上的基準(zhǔn)收益（深證成指）的每日收益，（4）盈虧比（Theprofit/lossratio）盈虧比指策略總盈利金額與總虧損金額的比值。當(dāng)比值＞1時(shí)，模型產(chǎn)生正收益；當(dāng)比值＜1時(shí)，模型虧損；當(dāng)比值＝1時(shí)，模型既不盈利也不虧損。當(dāng)回測(cè)的滑點(diǎn)率為默認(rèn)值0.246%時(shí)，表示買賣股票價(jià)格為下單時(shí)價(jià)格加減0.123%。其計(jì)算公式如下：盈虧比=3.綜合性評(píng)價(jià)指標(biāo)（1）∝（Alpha）Alpha指的是投資者獲得與市場(chǎng)波動(dòng)無(wú)關(guān)的超額回報(bào)，即面臨非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)獲得的收益，可用于衡量策略的好壞。當(dāng)α＞0時(shí)，表示策略相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)獲得超額收益；當(dāng)α＜0時(shí)，策略獲得的收益小于基準(zhǔn)收益；當(dāng)α＝0時(shí)，策略獲得基準(zhǔn)收益。另外，若將Beta值設(shè)為1，則Alpha的收益即為策略年化收益率和基準(zhǔn)年化收益率的差值。其計(jì)算公式如下：p即：α其中，pr表示年化收益率，r（2）β（Beta）Beta用于衡量策略中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，反映策略對(duì)基準(zhǔn)變化的敏感性。當(dāng)Beta＜0時(shí)，策略與基準(zhǔn)的走勢(shì)相反；當(dāng)Beta=0時(shí)，策略與基準(zhǔn)的走勢(shì)沒(méi)有相關(guān)關(guān)系；當(dāng)0＜Beta＜1時(shí)，策略與基準(zhǔn)走勢(shì)近似相同；當(dāng)Beta＞1時(shí)，策略與基準(zhǔn)走勢(shì)基本一致且與基準(zhǔn)的移動(dòng)更為貼近；當(dāng)Beta＞1時(shí)，策略與基準(zhǔn)走勢(shì)基本一致且比基準(zhǔn)的移動(dòng)幅度更大。另外，Beta的絕對(duì)值越大時(shí)，說(shuō)明其收益變化幅度相對(duì)于大盤的變化幅度越大；反之，則越小。其計(jì)算公式如下：β=其中，pi表示策略每日收益，Bri表示基準(zhǔn)每日收益，Cov(（3）夏普比率（SharpeRatio）夏普比率指每承受一單位的總風(fēng)險(xiǎn)，將會(huì)產(chǎn)生的超額收益。該指標(biāo)綜合考慮了策略的風(fēng)險(xiǎn)與收益情況，在策略中以無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率作為參考標(biāo)準(zhǔn)。在其他條件相同時(shí)，夏普比率越大，模型越優(yōu)秀，即波動(dòng)越低的資產(chǎn)組合反而獲得較高的超額收益。其計(jì)算公式如下：夏普比率=策略波動(dòng)率r其中，pr表示策略收益的每日收益，r（4）信息比率信息比率即超額收益與跟蹤誤差的比值，跟蹤誤差是策略與基準(zhǔn)每日收益差值的年化收益差，用于衡量單位超額風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的超額收益。與夏普比率進(jìn)行比較，信息比率更能反映策略的好壞，在策略中以基準(zhǔn)收益率作為參考標(biāo)準(zhǔn)。信息比率=其中，pr表示策略年化收益率，Br表示基準(zhǔn)年化收益率，（5）索提諾比率（SortinoRatio）索提諾比率與夏普比率的作用一致，均用于衡量策略好壞。當(dāng)索提諾比率越高時(shí)，說(shuō)明在承擔(dān)一單位下行風(fēng)險(xiǎn)能獲得超額回報(bào)越高。索提諾比率=其中，pr?r四、實(shí)證研究與結(jié)果分析回歸參數(shù)的設(shè)定下表4.1為回測(cè)分析中的主要參數(shù)。表4.1回測(cè)參數(shù)回測(cè)參數(shù)設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)比較基準(zhǔn)深證成指(指數(shù)代碼:399001)調(diào)倉(cāng)頻率每年調(diào)倉(cāng)一次調(diào)倉(cāng)時(shí)點(diǎn)將買入時(shí)點(diǎn)設(shè)定為每年6月的第一個(gè)交易日回測(cè)期間設(shè)為2012年1月至2022年1月。初始資金設(shè)置為人民幣120萬(wàn)元?；c(diǎn)滑點(diǎn)率為聚寬平臺(tái)默認(rèn)的0.246%，即買賣股票價(jià)格在下單時(shí)價(jià)格的基礎(chǔ)上加減0.123%傭金和手續(xù)費(fèi)買賣交易傭金設(shè)為萬(wàn)分之三，賣出時(shí)的印花稅為千分之三，每筆交易最低扣5元。使用動(dòng)態(tài)復(fù)權(quán)模式消除除權(quán)除息對(duì)股票走勢(shì)造成的扭曲。回測(cè)步驟進(jìn)行回測(cè)首先運(yùn)行初始化函數(shù)的部分，為整個(gè)策略的變量賦值，完成賦值后不再進(jìn)行初始化部分的運(yùn)行。在每個(gè)設(shè)定好的調(diào)倉(cāng)時(shí)點(diǎn)上，首先運(yùn)行選股函數(shù)的部分，將所選的股票放入目標(biāo)股票池中，再根據(jù)交易函數(shù)中設(shè)定的調(diào)倉(cāng)規(guī)則，賣出當(dāng)期不在目標(biāo)股票池中的股票，并買入目標(biāo)股票池中尚未持倉(cāng)的股票，完成調(diào)倉(cāng)步驟。在下一個(gè)調(diào)倉(cāng)時(shí)點(diǎn)上重復(fù)上述調(diào)倉(cāng)步驟?；販y(cè)分析1.收益與風(fēng)險(xiǎn)分析圖4.1為根據(jù)上述回測(cè)參數(shù)所得的累計(jì)走勢(shì)圖。從下圖可以看出，上半部分所描述的是該策略的基本收益情況，其中紅色曲線為深證成指的基準(zhǔn)收益率，藍(lán)色曲線為策略收益率，黃色曲線為超額收益率；圖4.1中間部分為該策略以0為基準(zhǔn)的日盈虧圖，下半部分為以0為基準(zhǔn)的交易日換倉(cāng)圖。本次回測(cè)的區(qū)間為2012年1月至2022年1月。原因在于該十年的回測(cè)區(qū)間涵蓋了2008年金融危機(jī)后股票市場(chǎng)從恢復(fù)到大幅度上漲，從大漲到股災(zāi)，從股災(zāi)到“慢?！痹俚交謴?fù)的完整過(guò)程。上述過(guò)程基本可分為五個(gè)階段。第一階段為2012年1月至2014年1月，由收益曲線可知，策略收益與基準(zhǔn)收益的變動(dòng)基本一致，即深證成指股票池與通過(guò)因子分析得出的股票池收益基本相同，說(shuō)明此區(qū)間內(nèi)的因子篩選能力較弱。該階段沒(méi)有出現(xiàn)較大的盈虧差異，且調(diào)倉(cāng)幅度變動(dòng)不大。第二階段為2014年年初至2014年年末，市場(chǎng)正處于“慢牛”時(shí)期，策略收益略高于基準(zhǔn)收益，市盈率因子篩選能力稍顯作用，但盈虧差異仍不顯著，調(diào)倉(cāng)幅度依舊穩(wěn)定。第三階段為2014年年末至2015年年末，該階段是2008年金融風(fēng)暴后從股票市場(chǎng)大漲到大災(zāi)的全過(guò)程。在一時(shí)間區(qū)間內(nèi)，該策略收益持續(xù)高于基準(zhǔn)收益。2015年6月月12日和13日，證監(jiān)會(huì)連續(xù)兩日發(fā)聲，禁止證券公司為場(chǎng)外配資活動(dòng)提供便利。此消息一出，股票市場(chǎng)發(fā)生劇烈震蕩，策略收益隨基準(zhǔn)收益大幅度下降，最大回撤率達(dá)到頂峰。2015年6月—2015年9月，僅僅三個(gè)月最大回撤率直接從15.02%直達(dá)最大值35.34%。這一階段出現(xiàn)了明顯的盈虧差異，調(diào)倉(cāng)幅度大幅增大，說(shuō)明該期間股票的因子值波動(dòng)較大，受股票市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響較大。第四階段為2015年年末至2019年年末，該階段為股災(zāi)結(jié)束后股價(jià)緩慢回升的時(shí)期，該策略在此期間策略收益基本保持在較大水平。2018年，在中美貿(mào)易戰(zhàn)的影響下，深證成指收益從年初的28.25%下降至2019年1月9日的-14.71%，并達(dá)到最低點(diǎn)。此時(shí)策略收益也受到市場(chǎng)行情的影響，收益出現(xiàn)較大幅度下降，從114.56%下降至40.76%。但超額收益不降反升，最大值達(dá)到81.37%。這一階段盈虧差異有一定變化，調(diào)倉(cāng)幅度較大，說(shuō)明在此期間股票的因子篩選能力較強(qiáng)，但可能存在除系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)外的其他影響因素。例如，投資者或者企業(yè)對(duì)所使用的股票因子評(píng)估情況。第五階段為2020年年初至2022年1月，該階段策略收益從最低點(diǎn)逐漸回升。2020年，受到新冠疫情爆發(fā)的影響，股票市場(chǎng)發(fā)生波動(dòng)。該期間策略收益雖為正值但波動(dòng)較大，說(shuō)明疫情對(duì)因子的篩選能力存在一定程度的影響，調(diào)倉(cāng)幅度增大，盈虧差異較為明顯。綜上所述，可以觀察出本文所使用的因子篩選能力較強(qiáng)，無(wú)論是前期的“慢牛”時(shí)期，還是股票市場(chǎng)動(dòng)蕩的時(shí)期，或者是新冠疫情的爆發(fā)期，超額收益始終維持著較高水平，說(shuō)明該策略中的因子具有一定的抗風(fēng)險(xiǎn)性。但從兩次市場(chǎng)波動(dòng)可以發(fā)現(xiàn)，策略收益雖然仍為正值，收益卻出現(xiàn)較大變化，表明因子抗風(fēng)險(xiǎn)性還有待提升。圖4.1回測(cè)情況圖2.策略評(píng)價(jià)指標(biāo)分析表4.1為策略回測(cè)所得的數(shù)據(jù)。從收益情況來(lái)看：在此10年的回測(cè)期間內(nèi)，基準(zhǔn)收益率為65.84%，策略累計(jì)收益率達(dá)到119.77%，約為基準(zhǔn)收益的兩倍；超額收益為32.52%，收益較為可觀。在風(fēng)險(xiǎn)方面，可以發(fā)現(xiàn)，該策略的最大回撤為36.14%，最大回撤區(qū)間為2018年1月23日至2018年10月18日期間，與2018年發(fā)生中美貿(mào)易戰(zhàn)時(shí)期相對(duì)應(yīng)，說(shuō)明策略對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較為敏感。但該策略的波動(dòng)率仍略低于深證成指的基準(zhǔn)波動(dòng)率，說(shuō)明存在風(fēng)險(xiǎn)，但風(fēng)險(xiǎn)性并非想象中高。綜合收益與風(fēng)險(xiǎn)兩方面來(lái)看：策略中的Alpha為0.033，說(shuō)明策略中因主動(dòng)承擔(dān)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)而獲得的回報(bào)處于中等水平，就主動(dòng)選取的正收益來(lái)說(shuō)，策略可以算得上成功；另外，Beta值為0.835約等于1，其意義是假定承擔(dān)一個(gè)單位的風(fēng)險(xiǎn)，將可以獲得0.835個(gè)單位的超額回報(bào)，說(shuō)明策略模型的收益能力比較突出；此外，夏普比率為0.177，表示每一個(gè)單位所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，將產(chǎn)生的超額回報(bào)為0.177個(gè)單位，與Beta值的判斷標(biāo)準(zhǔn)一樣，策略的超額回報(bào)效應(yīng)處于中等水平；索提諾比率為0.239，意味著承擔(dān)一個(gè)單位的下行風(fēng)險(xiǎn)，將獲得的超額回報(bào)為23.9%，表明該策略更有能力應(yīng)對(duì)下行風(fēng)險(xiǎn)；最后，策略的信息比率大于0而小于1，其意義是在承擔(dān)一個(gè)單位的超額風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，獲得的超額收益為22.1%，即策略的主動(dòng)管理風(fēng)險(xiǎn)能力較強(qiáng)。觀察上圖還可發(fā)現(xiàn)，策略的勝率約為41%，盈利額大于虧損額，說(shuō)明策略雖整體呈正收益狀態(tài)，但正回報(bào)較小，策略存在較大的改進(jìn)空間。表4.1回測(cè)數(shù)據(jù)表指標(biāo)數(shù)值策略收益率119.77%基準(zhǔn)收益率65.84%策略年化收益率8.43%超額收益32.52%Alpha0.033Beta0.835夏普比率0.177索提諾比率0.239信息比率0.221最大回撤36.14%最大回撤區(qū)間2018/01/23-2018/10/18策略波動(dòng)率0.250基準(zhǔn)波動(dòng)率0.254盈利次數(shù)2578虧損次數(shù)3731盈虧比1.249勝率0.4093.持倉(cāng)分析表4.2為回測(cè)期間前十大持倉(cāng)股票的最高倉(cāng)位排行表。其中，持倉(cāng)最多的前10只股票，有6只股票獲得正收益，有4只股票發(fā)生虧損。該6只盈利的股票中，持倉(cāng)排名第四的“萬(wàn)科A”股票盈利最大，持倉(cāng)收益達(dá)到35.13萬(wàn)元，約占整體投入資金的百分之三十；4只虧損股票分別處于持倉(cāng)排名的第五、七、八、十位，即中“美的電器”、“招商地產(chǎn)”、“建投能源”、“冀東水泥”，上述四只股票的虧損共計(jì)-208,287元，約占20%。綜上所述，策略的選股能力較好。表4.2前10大持倉(cāng)股票統(tǒng)計(jì)表最高持倉(cāng)排名股票代碼股票名稱最高倉(cāng)位占比盈虧（單位：元）盈虧排名1000933.XSHEST神火23.88%26,101.00162002142.XSHE寧波銀行23.49%295,234.0023000001.XSHE平安銀行21.96%243,966.0034000002.XSHE萬(wàn)科A20.18%351,342.0015000527.XSHE美的電器19.42%-42,020.004716000039.XSHE中集集團(tuán)19.2%33,201.00137000024.XSHE招商地產(chǎn)17.39%-120,310.004778000600.XSHE建投能源17.3%-45,174.004739000063.XSHE中興通訊17.28%63,853.00910000401.XSHE冀東水泥16.53%-783.00308表4.3為持倉(cāng)天數(shù)統(tǒng)計(jì)表。由表可知，最長(zhǎng)持股時(shí)間為3390天，約為九年；股票的平均持倉(cāng)天數(shù)為47.87天，未滿兩個(gè)月，暫未符合與價(jià)值投資長(zhǎng)期持股策略（平均持倉(cāng)超過(guò)一年）。表4.3為持倉(cāng)天數(shù)統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)指標(biāo)持倉(cāng)天數(shù)（單位：天）平均持倉(cāng)天數(shù)47.87持倉(cāng)天數(shù)中位數(shù)10.00最長(zhǎng)持倉(cāng)天數(shù)3390.00最短持倉(cāng)天數(shù)1.00表4.4為策略行業(yè)配置及基準(zhǔn)行業(yè)配置的情況。由表可知，經(jīng)過(guò)策略篩選后的股票主要分布的十大行業(yè)排名為（按配置比重從高到低）：金融、房地產(chǎn)、工業(yè)、原材料、可選消費(fèi)、醫(yī)藥衛(wèi)生、信息技術(shù)、其他、主要消費(fèi)、公用事業(yè)。基準(zhǔn)（深證成指）建倉(cāng)的十大行業(yè)排名為（按配置比重從高到低）：其他、金融、工業(yè)、主要消費(fèi)、可選消費(fèi)、信息技術(shù)、醫(yī)藥衛(wèi)生、原材料、房地產(chǎn)、公用事業(yè)。其中，策略配比權(quán)重在10%以上的有四個(gè)行業(yè)，按配置比重從高到低排列依次為金融、房地產(chǎn)、工業(yè)和原材料。這四類行業(yè)的配置比重總計(jì)達(dá)到72.52%。鑒于本文的選股策略需選取價(jià)值成長(zhǎng)因子最小的十只股票，而上述四個(gè)行業(yè)的配置比重均為10%以上，說(shuō)明這幾個(gè)行業(yè)的價(jià)值成長(zhǎng)因子較小，它們極有可能被市場(chǎng)低估，同時(shí)也極有可能具有較高成長(zhǎng)性。本文所構(gòu)建的策略模型發(fā)現(xiàn)了此類行業(yè)的潛在價(jià)值，實(shí)現(xiàn)了較為優(yōu)秀的超額回報(bào)。對(duì)于現(xiàn)金行業(yè)，本次策略配置的比重為0.92%，居末位。說(shuō)明現(xiàn)金行業(yè)的股票有可能已經(jīng)處于較高的位置，成長(zhǎng)潛力較小，也有可能相關(guān)企業(yè)的品質(zhì)一般，因此尚未可入選目標(biāo)股票池。表4.4策略與基準(zhǔn)行業(yè)配置表行業(yè)名稱策略配置基準(zhǔn)配置權(quán)重配置差其它2.97%50.03%-47.06%房地產(chǎn)22.23%2.08%20.15%工業(yè)16.07%6.52%9.55%金融24.00%15.97%8.03%原材料10.22%3.39%6.83%可選消費(fèi)8.80%5.41%3.39%主要消費(fèi)2.67%5.58%-2.91%公用事業(yè)2.38%1.19%1.19%能源2.09%1.02%1.07%現(xiàn)金0.92%0.00%0.92%信息技術(shù)3.19%4.10%-0.91%醫(yī)藥衛(wèi)生3.34%3.53%-0.19%通信服務(wù)1.10%0.98%0.12%表4.5為持倉(cāng)天數(shù)統(tǒng)計(jì)表。由表可知，最長(zhǎng)持股時(shí)間為3390天，約為九年；股票的平均持倉(cāng)天數(shù)為47.87天，未滿兩個(gè)月，暫未符合與價(jià)值投資長(zhǎng)期持股策略（平均持倉(cāng)超過(guò)一年）。表4.5為持倉(cāng)天數(shù)統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)指標(biāo)持倉(cāng)天數(shù)（單位：天）平均持倉(cāng)天數(shù)47.87持倉(cāng)天數(shù)中位數(shù)10.00最長(zhǎng)持倉(cāng)天數(shù)3390.00最短持倉(cāng)天數(shù)1.00表4.6為持倉(cāng)盈虧統(tǒng)計(jì)表。由表可知，總盈利金額約為531.77萬(wàn)元，凈盈利金額為137.66萬(wàn)元，僅占投資總額的1.15%。因?yàn)閮r(jià)值投資策略的換手率較低，每只被賣出的股票在回測(cè)期間內(nèi)給投資者僅帶來(lái)了214.46元的凈收益，說(shuō)明所構(gòu)建的策略仍具有較大的改進(jìn)空間。表4.6持倉(cāng)盈虧統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)指標(biāo)金額總盈利5317695.00總虧損-3941102.96總盈利/總虧損1.349凈盈利1376592.04平均凈盈利214.46盈利交易的平均凈盈利1981.26虧損交易的平均凈虧損-1071.24盈利次數(shù)/虧損次數(shù)0.730最大盈利351016.00最大虧損-195016.96策略對(duì)比分析表4.7為季度調(diào)倉(cāng)與年度調(diào)倉(cāng)模型收益表。由表可知，在最大回撤率基本接近的情況下，調(diào)倉(cāng)頻率為一年一次的策略模型收益更高。說(shuō)明調(diào)倉(cāng)頻率高雖可以有更多的機(jī)會(huì)去獲得收益，但其風(fēng)險(xiǎn)性也相應(yīng)提高，甚至?xí)霈F(xiàn)虧損更大的情況。調(diào)倉(cāng)頻率策略收益策略年化收益超額收益最大回撤一年一次119.77%8.43%32.52%36.14%一季度一次119.54%8.42%32.38%36.13%五、結(jié)論與展望研究結(jié)論與啟示1.總結(jié)本文以價(jià)值投資理論為指導(dǎo)構(gòu)建了一個(gè)基于巴菲特?fù)窆煞ǖ牧炕顿Y策略，并對(duì)該策略使用聚寬量化投資平臺(tái)進(jìn)行歷史真實(shí)環(huán)境的模擬交易。通過(guò)選取一個(gè)較為完整股票市場(chǎng)周期后，對(duì)該策略進(jìn)行回測(cè)分析。在回測(cè)分析中可以發(fā)現(xiàn)，該策略的累計(jì)最高收益高達(dá)119.77%，年化收益達(dá)到8.43%，夏普比率接近2，Alpha為3.3%，說(shuō)明無(wú)論市場(chǎng)處在何種狀態(tài)，動(dòng)蕩亦或是平緩，該策略均可以很好地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的收益，從而戰(zhàn)勝市場(chǎng)。因此，在當(dāng)前的股票市場(chǎng)中，本文認(rèn)為相對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來(lái)說(shuō)，存在信息不對(duì)稱情況的普通投資者更加適合價(jià)值投資。價(jià)值投資可以讓投資者們?cè)趶?fù)雜的股票市場(chǎng)環(huán)境中仍帶來(lái)較大的超額收益，價(jià)值投資在國(guó)內(nèi)目前的市場(chǎng)中適用性較強(qiáng)。除此之外，通過(guò)上述研究分析，本文還得出以下三個(gè)方面的結(jié)論：第一，在目前的股市大環(huán)境下，規(guī)模類因子（本文所使用的總市值）、估值類因子（本文所使用的市盈率、市凈率）、或盈利類因子（本文所使用的凈資產(chǎn)收益率）等都是有效的選股因子。但相對(duì)而言，估值類因子更加具有代表性，其高效性更能為投資者帶來(lái)豐厚的超額收益。第二，在對(duì)選股因子進(jìn)行選擇和分配權(quán)重時(shí)，需要反復(fù)對(duì)模型進(jìn)行修改，方可設(shè)置出獲得最大超額收益的數(shù)值。本文已選取能力范圍內(nèi)，使得超額收益效應(yīng)最大的數(shù)值。第三，通過(guò)與調(diào)倉(cāng)頻率為一季度的策略模型進(jìn)行對(duì)比分析可發(fā)現(xiàn)，頻繁更換股票進(jìn)行調(diào)倉(cāng)容易使得策略收益出現(xiàn)波動(dòng)，對(duì)于價(jià)值投資者來(lái)說(shuō)，對(duì)股票進(jìn)行長(zhǎng)期持有比不斷更換股票及股票的持倉(cāng)數(shù)量更為合適。另外，上述策略回測(cè)區(qū)間的后期，包含了新冠疫情的爆發(fā)與恢復(fù)期。對(duì)于正處于后疫情時(shí)期的環(huán)境中，應(yīng)該更加注重對(duì)量化模型中因子的選取。因?yàn)?，在疫情的沖擊下，市場(chǎng)對(duì)于很多企業(yè)業(yè)績(jī)的判斷會(huì)產(chǎn)生比原來(lái)更大的誤差，這使得我們?cè)谶M(jìn)行量化投資策略構(gòu)建時(shí)，需要不斷修正所選的因子，提高模型的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。并且，如果遇到無(wú)法判斷特殊事件對(duì)因子和模型帶來(lái)的影響的情況，切忌存在僥幸心理，貪小失大，得不償失。在必要時(shí)要懂得拒絕部分投資機(jī)會(huì)，將投資組合的因子在相對(duì)基準(zhǔn)上的偏差進(jìn)行嚴(yán)格把控，達(dá)到控制風(fēng)險(xiǎn)的目的。2.啟示價(jià)值投資本質(zhì)上是在股票價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)格之間進(jìn)行套利交易，價(jià)值投資策略也一直在保持著穩(wěn)定戰(zhàn)勝大盤的狀態(tài)?？捎捎诮?jīng)驗(yàn)的缺乏，我國(guó)股票市場(chǎng)上能夠順利進(jìn)行套利的投資者少之又少。因此，本文推測(cè)可能出現(xiàn)的原因有：在股票市場(chǎng)中，一部分投資者存在投機(jī)取巧的僥幸心理，他們?cè)诿鎸?duì)短期誘惑時(shí)，因?yàn)樽陨聿⒉痪邆鋵?duì)股票市場(chǎng)的精準(zhǔn)判斷的能力以及能夠忍受誘惑的強(qiáng)大定力，使得他們?nèi)菀紫萑雰r(jià)值投資的“陷阱”中。因此，調(diào)查研究認(rèn)為，非常有必要將價(jià)值投資理論應(yīng)用到量化投資策略中去。隨著科技的進(jìn)步，市場(chǎng)上出現(xiàn)越來(lái)越多具有簡(jiǎn)易的操控性和較強(qiáng)的實(shí)踐性的量化投資平臺(tái)。在平臺(tái)上，投資者可以自由構(gòu)建符合自己需求的各類因子組成的策略，并通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)調(diào)倉(cāng)等操作，從一定程度上規(guī)避了投資者主觀意識(shí)和短期誘惑導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。另外，我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)出臺(tái)了一系列幫助樹立長(zhǎng)期且理性的價(jià)值投資理論的政策和措施。從普通的個(gè)人投資者來(lái)看，他們?cè)诠善笔袌?chǎng)上的買賣行為，不僅僅是一個(gè)數(shù)字的交易，而是對(duì)一個(gè)企業(yè)的部分所有權(quán)的持有，買入了該企業(yè)的股票，實(shí)際上就相當(dāng)于投資了這個(gè)企業(yè)。因?yàn)?，在?duì)一個(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)狀況等進(jìn)行全方面了解之前，萬(wàn)萬(wàn)不可輕易下手。一個(gè)發(fā)展前景好、經(jīng)營(yíng)狀況好、盈利能力強(qiáng)的企業(yè)，可以帶領(lǐng)投資者一同取得收益；反之，一個(gè)不具備發(fā)展前景，經(jīng)營(yíng)狀況差、償債能力弱的企業(yè)，不僅無(wú)法讓投資者獲取收益，還有可能讓投資者面對(duì)巨大的虧損。因此，價(jià)值投資理論雖好，但也需謹(jǐn)慎使用。不足與展望由于本文的策略模型構(gòu)建是基于聚寬網(wǎng)絡(luò)量化投資平臺(tái)所進(jìn)行的一次應(yīng)用式策設(shè)設(shè)計(jì)，本文的重點(diǎn)為通過(guò)所設(shè)定的指標(biāo)構(gòu)建基于價(jià)值投資理論的實(shí)證分析，所提出的策略較為簡(jiǎn)單和基礎(chǔ)，策略獲得的超額收益也較小，存在著一定不足之外留待改進(jìn)。首先，第一個(gè)不完善的地方是該策略選股指標(biāo)不清晰。前文提及的“煙蒂指標(biāo)”和凈資產(chǎn)收益率等指標(biāo)并沒(méi)有在策略中體現(xiàn)出來(lái)；其次，在策略構(gòu)建前未能將信息比率、索提諾比率等指標(biāo)以及策略所使用的因子做簡(jiǎn)單的介紹，使得論文銜接不流暢；最后，本文還存在著的不完善之處在于策略還有很大的趕緊空間，但由于自身的編程能力及策略構(gòu)建能力有限導(dǎo)致未能完成。例如，如何更科學(xué)地分配策略因子的權(quán)重，如何優(yōu)化策略使得超額收益在原有的基礎(chǔ)上翻倍，如何更好地規(guī)避非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)……上述問(wèn)題仍有待考究，相信未來(lái)將有更多的學(xué)者完善價(jià)值投資理論的量化投資策略。參考文獻(xiàn)Basu.S.