基本面量化投资:运用财务分析和量化策略获取超额收益（第二版）

作为在海外证券市场较为成熟的投资理念和方法，量化投资近年来在中国证券市场迅速发展。本书从三个方面——个股分析、因子构建和策略实施——详细阐述，将基本面量化投资形成一个系统性的知识体系。本书的特色在于理论与实践紧密结合：在每一章节中，不仅详细介绍相关领域经典和前沿的学术文献，还从中提炼出可实施的量化投资策略。

对证券投资感兴趣的读者，本书不仅可以帮助他们对基本面量化领域的学术发展脉络形成宏观的认识，领悟学术研究对于指导投资实践的巨大价值；还可以帮助他们建立构建量化投资策略的理论直觉，真正做到学以致用。

张然，美国科罗拉多大学会计学和计量经济学博士，教育部“青年长江学者”。中国人民大学商学院教授，博士生导师，“杰出青年学者”，商学院硕博项目主任。爱思唯尔2020 “中国高被引学者”。2006—2019年执教于北京大学光华管理学院。担任顶级公募基金公司及大型金融科技公司高级顾问，财政部第一届企业会计准则咨询委员会咨询委员。研究领域聚焦于基本面量化投资和私募股权投资。

汪荣飞，北京大学光华管理学院会计学博士，现就职于中国投资有限责任公司，从事全球市场股票的量化策略模型研发与投资工作。研究领域为证券估值与量化投资，并致力于基本面量化模型在全球和中国资本市场的实践。

首版出版一周即获新品排行榜“投资理财类”好名次。

首版被多所高校指定为教学用书，推动了“基本面量化投资”领域在中国的发展。

首版被华夏基金、嘉实基金、易方达基金等多家投资机构团购，书中介绍的投资策略和方法，在中国公募基金公司量化投资部门得到了广泛应用。 第二版新增了三个章节：公司关联信号（第15章）、文本分析（第16章）、大数据方法（第17章）。

前言 基本面量化：研究、教学及实践

本书的目的

2013—2014年，我赴斯坦福大学进行学术访问，有幸聆听了包括Charles Lee、Joseph Piotroski、Maureen McNichols等众多斯坦福大学商学院教授开设的课程。在闻道的过程中，一方面，我为大师们各精一业、传道授业解惑的精神所吸引；另一方面，这些课程让我看到了一个富有前途的方向——基于基本面分析的量化投资。在之前十余年的研究中，我一直和同事从事相关的研究与教学工作，多年的积累加上这些课程的整合，让我对这个领域的研究与教学提升到一个高度，并感觉到基本面量化在我国会很快成为一个蓬勃发展的领域。

正因为有了这样的认识，回到国内后，我进一步梳理这些知识，并将教学方法和教学工具本地化。

同时，自2014年起，我受聘为比亚迪股份有限公司独立董事。在这家巴菲特投资的公司的董事会中，我屡屡为王传福董事长的经营战略、韬光养晦及其为中国人做事的理念所触动，并为巴菲特独到的投资理念叫绝。基于这些学界和业界的经验，2015年9月，我为北京大学光华管理学院的学生开设了“财务分析与量化投资”课程。课程首次开设便得到了同学们的热情支持，每次上课时连窗台都坐满了学生，我一次次地被学生们的学习热情感动，同时也激发我更好地准备更加接地气的教学内容和教学工具。很幸运的是，光华管理学院会计系的博士生汪荣飞同学担任了课程助教，他不但认同而且实践量化投资和价值投资的理念，为同学们答疑解惑，提供了很多帮助。第一期课程在大家收获满满的冬天结束了，得到了同学们的一致认可，评估成绩在光华管理学院名列前茅。

虽然课程开展得非常顺利，但是我们也意识到，一本适合该课程的教材会收到事半功倍的教学效果。主要原因有三点：第一，现在课程中所用到的参考资料多为英文书籍或论文且没有系统性，同学们必须阅读大量的文献才能形成系统性知识；第二，这是在国内开设的第一门结合财务分析与量化投资的课程，基本面量化是提高市场效率的重要途径之一，选课的人数毕竟有限，如果能通过书籍的方式使基本面量化理念得到更多的认可和使用，对于提高整个市场效率的确是幸事；第三，国内现在关于基本面量化投资的教材和相关参考书都非常欠缺，知识的获取十分零散。

我们现在的时代相比于若干年前，一个很典型的特征是大数据日益丰富。怎样利用大数据筛选出如比亚迪这样极具投资价值的公司，是本书研究和讨论的主要内容。具体来说，我们详细阐述基本面量化中最重要的三个部分——个股分析、策略构建和策略实施，将基本面量化投资形成一个系统性的知识体系。在个股分析部分，我们主要介绍财务会计和公司估值基础，以及如何利用财务指标进行个股价值分析；在策略构建部分，我们以现代价值投资理念为框架，重点介绍基于估值因子和质量因子的投资策略，并说明如何利用市场信号进行策略修正；在策略实施部分，我们着重介绍风险管理和投资组合实施的细节，阐述基本面量化的投资流程。

本书的主要特色在于理论与实践的紧密结合。在每一章中，我们不仅详细介绍相关领域经典和前沿的学术文献，还从中提炼可以实施的量化投资策略。对于选修“财务分析与量化投资”课程的学生或者对证券投资研究感兴趣的读者，本书不仅可以帮助他们整合会计学和金融学相关的研究基础，对基本面量化领域的学术发展脉络形成一个宏观的认识，领悟学术研究对于投资实践的巨大指导价值；还可以帮助他们形成构建量化投资策略的理论直觉，认识到应该如何科学地进行投资，真正做到学以致用。

本书的内容框架

本书第1章为综述部分，对基本面量化投资的研究进行概括性介绍，后续分为五个部分：

第2章至第3章为第一部分，介绍财务分析基础。

基本面量化首先要求对财务分析有一定理解，本部分的主要目的是介绍会计和财务的基础知识，使得读者在阅读后续章节时，一方面不会被会计术语和财务指标困扰，另一方面不会迷失在纷繁的投资策略中而忘却其背后的选股逻辑。第2章主要介绍资产负债表、利润表和现金流量表的项目与结构，以及三大报表之间的勾稽关系；第3章主要介绍衡量公司各项能力的财务指标及常见的相对估值模型和绝对估值模型，并以一家上市公司为例阐述完整的个股估值分析过程。

第4章至第11章为第二部分，介绍基于基本面的量化投资，这一部分是本书的核心内容。

从格雷厄姆到巴菲特再到格林布拉特，这些投资大师的成功实践揭示了价值投资的可行性；斯坦福大学教授Charles Lee指出，现代价值投资理念可以高度概括为估值和质量两个维度，利用剩余收益模型可以完美地实现理论和实践的结合。本部分以现代价值投资理念为框架，详细探讨基于估值和质量两个维度的量化投资策略。

量化投资的目的是寻找有效的投资策略获取超额收益，这要求我们对量化投资的游戏规则足够熟悉。然而，量化投资领域很宽泛，不同学科、不同理念的读者对量化投资有着不同的理解。相对而言，基本面量化投资的理论最深厚，应用范围最广，理论和实践的联系最紧密。第4章系统介绍了基本面量化的基本概念和方法，希望由此为读者打开量化投资的“黑匣子”。

估值指标衡量公司的“廉价”程度，是现代价值投资理念中较简单易行的一部分。不过，出于使用目的的不同，在实际应用中衍生出非常丰富的指标体系。第5章选取市盈率、市净率、市销率、企业价值倍数、股息率五个最具代表性的估值指标，详细探讨各个指标的逻辑、效果和适用情形，希望读者能够对不同估值指标的特性形成清晰的认识。

如果说估值维度为投资者寻找“廉价”公司提供了途径，那么质量维度则有助于投资者找到优质公司。然而，质量是现代价值投资理念中较复杂的一部分。第6章至第10章，我们精炼出五个衡量公司质量的维度，分别进行详细探讨。实际上，公司质量并不局限于这五个维度，我们更希望读者能够在此基础上形成衡量公司质量的逻辑框架。

第6章介绍质量维度之一：盈利能力。盈利能力可以帮助投资者找到具备核心竞争力的优质公司，这些公司能够在未来保持竞争优势、持续产生盈利并获取超额收益。本章重点讨论盈利能力的价值相关性，盈利能力为何能够预测股票收益，投资者又该如何利用盈利能力预测股票收益。

第7章介绍质量维度之二：经营效率。本章将重点讨论如何利用杜邦分析法将资产收益率拆分为度量经营效率的经营资产周转率指标和度量盈利能力的销售利润率指标；投资者又该如何利用两组指标在时间序列上的差异，更加科学、精确地使用当前盈余预测未来盈余及股票收益。

第8章介绍质量维度之三：盈余质量。本章从两个方面讨论盈余质量：一是公司进行盈余操纵的可能性；二是公司陷入财务困境的可能性。进一步地，本章分别介绍如何利用这两个方面的信息构建预测模型，并在未来获取超额收益。

第9章介绍质量维度之四：投融资决策。投融资决策是公司财务的重要内容，也往往是投资者最关心的公司政策。本章分别从投资决策和融资决策两方面探讨其对公司价值的影响及其造成的股票“异象”，并引入总资产增量效应对前述异象做出总结。

第10章介绍质量维度之五：无形资产。对无形资产价值的认知和理解，是恢复财务信息价值相关性、重新发现公司价值的重要环节。本章从研发投入和创新效率两方面阐述无形资产与股票未来收益的关系。

第11章整合第5章至第10章提到的所有估值维度和质量维度，在剩余收益模型的框架下，从理论角度更系统地介绍现代价值投资理念。

第12章至第15章为第三部分，介绍如何利用市场信号进行策略修正。

虽然价值投资理念是投资者的“信仰”，但是股票价格由市场机制形成，因此必须适当考虑市场参与者的观点。尤其是，市场中有很多或“聪明”或“愚钝”的参与者，有关他们的信息可以作为辅助决策的有效信号。第12章分别讨论机构投资者、证券分析师和内部交易人的行为，以及这些行为是否具有信息含量。第13章详细探讨市场价格信号，介绍价格动量和价格反转的成因、效果和应用以及动量周期理论。第14章则讨论市场情绪信号，介绍市场情绪的含义与诸多衡量指标，并探讨市场情绪指标在投资实践中的应用。第15章介绍了公司间的关联信号及其相关投资策略的构建以及应用。

第16章至第17章为第四部分,介绍前沿量化投资方法。

第16章通过分析投资者关注度较低的文本信息（即文本分析方法）来衡量公司的价值，从纷繁复杂的非结构化文本数据中挖掘阿尔法因子。第17章立足于互联网信息的特征，讨论如何结合计算机编程来构建、训练模型，利用模型进行预测，运用大数据方法解决投资问题。

第18章至第19章为第五部分，介绍量化投资实践。

第18章介绍基本面量化投资实践的主要流程，包括阿尔法模型、风险模型、投资组合优化和业绩归因分析等。第19章构建一个以价值投资理念为基础的多因子选股模型，并通过回溯测试，证实该模型在中国A股市场上具有很高的应用价值。

本书的读者对象

首先，本书的读者对象是选修“财务分析与量化投资”课程或者对证券投资研究感兴趣的本科生和研究生。本书详尽介绍最前沿的投资思想、逻辑和方法，目的就是让中国商学院的学生也能接受科学的投资理念，领悟学术研究对投资实践的巨大指导价值，并采用正确的方法投资以提高市场的效率。

其次，从事股票投资和量化投资的业界人士可以将本书作为重要参考。本书梳理的基于基本面分析的量化投资框架，对于业界人士理解资本市场有效性、了解基本面量化的学术发展脉络、认识超额收益背后的理论逻辑、实际构建量化投资策略等都有切实的参考价值。

当前，我国资本市场与发达国家资本市场相比，还存在非常多的降低市场效率的行为，如盈余操纵、股价同涨同跌、抢涨停板、坐庄等。而在未来若干年内，本书的读者可能进入中国资本市场的主导者之列。本书的深远意义在于，当读者掌握一定资产进行投资时，要记住时刻问自己：“从投资者角度，我提高了市场效率吗？”只有提高市场效率的投资策略，才是可持久并真正能赚钱的方法。采用这个标准，我们就会知道，有些事情是不能做的。我们相信，这种对投资理念的坚守和坚持，将是获得更大成功和最终成功的不二选择。

本书的教学资源

为了能够与读者及时、有效地沟通，我们做了如下三方面努力：

第一，我们建立了微信公众号“然然老师的Quantmental”。公众号将逐步“同步课程内容，发布最新策略，解读专业知识”。欢迎读者关注，也希望读者能将阅读本书的收获、问题和疑惑通过公众号与我们交流沟通。

第二，为了使读者以更加便捷、快速的方式掌握公司估值方法，利用剩余收益模型，我们建立了A股公司价值评估网站RIMvalue.cn。在该网站上，读者只需输入股票代码，网站即在后台自动调取数据，计算出目标公司的当前价值及历史估值。

第三，在多因子模型中，能够带来超额收益的阿尔法因子是模型的核心，而阿尔法因子最便捷、最可靠的来源是权威的学术文献。作为本书的配套参考书，我们还将出版《基本面量化投资： 经典文献导读》， 主要针对本书相关章节中的经典文献进行详细解读。在文献导读的基础上，读者可以掌握该领域的经典和前沿文献，从而更好地理解本书各章节的内容。

此外，各章后的思考与讨论的参考答案请扫二维码参阅。

致谢

在本书的编写过程中，许多选修过“财务分析与量化投资”课程的同学参与了资料整理、文稿撰写和审阅校订等工作。在此，我们感谢这些参与同学：杜宜学、霍进一、李子晗、李润楠、李雪钒、李泽堃、刘峻豪、马雨晴、朴柱松、屈楚彤、石谷雨、唐嘉、王丹烨、王子瑶、颜琛、杨启超、余潇潇、张连登、张思安、张玥，特别感谢王丹烨同学对全书的审校。我们同时感谢北京大学出版社李娟和黄炜婷两位编辑对全书专业、认真的审校。此外，我们感谢近年来所有选修了北京大学光华管理学院“财务分析与量化投资”课程的同学，他们的学习热情和意见建议促使了本书的诞生。同时，我们感谢国家自然基金（71273013）、教育部人文社科研究项目（12YJA630186）和光华思想力（#22）项目的资助。

最后，我们特别感谢斯坦福大学商学院讲席教授和北京大学光华管理学院会计系前共同系主任Charles Lee教授。Lee教授于2006—2008年任Barclays Global Investors（现为Blackrock）的Global Head of Equity Research，在学术界和投资实务界均享有盛誉，他的睿智、博识、进取和信念，深刻地影响了我们做人做事的态度和方法。Lee教授在斯坦福大学商学院开设的Alphanomics(Alpha+Economics，阿尔法经济学)课程，融合了他在业界和学界的经验，讲授基本面量化投资并注重学生的实际参与。我们在Alphanomics课程的基础上，将基本面量化投资进行系统化和本土化，完成了“财务分析与量化投资”课程的开发以及本书的著述。作为作者的人生导师和学术导师，我们对Charles Lee教授致以最诚挚的感谢和敬意。

张然 汪荣飞

2021年10月9日

序一 注入理性力量，提高市场效率 刘俏

序二 基本面量化投资的实践及反思 林飞

再版序 本书的背景 张然 汪荣飞

前言 基本面量化：研究、教学及实践

第1章 基本面量化投资综述

1.1 导论

1.2 有效资本市场假说和噪声投资者模型

1.3 基于基本面分析的量化投资

1.4 量化投资在中国：机遇和挑战并存

第一部分 财务分析基础

第2章 快速理解财务报表

2.1 财务报表概述

2.2 资产负债表、利润表和现金流量表

2.3 三大报表的勾稽关系

第3章 个股分析应用：以新华医疗为例

3.1 衡量公司各项能力的指标

3.2 相对估值模型

3.3 绝对估值模型

3.4 资本运作

第二部分 基于财务分析的量化投资

第4章 打开量化投资的“黑匣子”

4.1 初识量化投资

4.2 基本面投资VS量化投资

4.3 基本面量化：量化投资的重要流派

第5章 估值维度

5.1 市盈率

5.2 市净率

5.3 市销率

5.4 企业价值倍数

5.5 股息率

第6章 质量维度一：盈利能力

6.1 盈利能力的价值相关性

6.2 利用盈利能力预测股票收益

6.3 衡量盈利能力的指标

第7章 质量维度二：经营效率

7.1 分解盈利能力

7.2 利用资产周转率获取超额收益

7.3 度量经营效率的其他指标

第8章 质量维度三：盈余质量

8.1 盈余操纵

8.2 财务困境

第9章 质量维度四：投融资决策

9.1 投资决策

9.2 融资决策

9.3 总资产增量效应

第10章 质量维度五：无形资产

10.1 消失的价值相关性

10.2 研发支出：资产还是费用？

10.3 创新：研发支出真的起作用了吗？

第11章 整合框架：现代价值投资理念

11.1 什么是价值投资？

11.2 实现价值投资的量化之路

11.3 价值投资的理论解释

11.4 价值投资是与非

第三部分 利用市场信号修正策略

第12章 市场参与者信号

12.1 机构投资者

12.2 证券分析师

12.3 内部交易人

第13章 市场价格信号

13.1 价格动量与价格反转

13.2 动量生命周期

13.3 评价动量策略

第14章 市场情绪信号

14.1 市场情绪与封闭式基金之谜

14.2 市场情绪综合指标：BW指数

14.3 市场情绪信号的应用

第15章 公司关联信号

15.1 概述

15.2 公司之间的关联信号及其动量效应

15.3 其他关联信号

第四部分 前沿量化投资方法

第16章 文本分析

16.1 初识文本分析

16.2 基于文本分析的语调因子

16.3 其他应用

第17章 大数据方法

17.1 大数据方法概览

17.2 运用大数据方法构建投资策略

第五部分 量化投资实践

第18章 量化投资组合：实施与管理

18.1 什么是阿尔法？

18.2 阿尔法模型

18.3 风险模型

18.4 投资组合优化

18.5 业绩归因分析

第19章 多因子选股模型：将价值投资理念转变为超额收益

19.1 策略逻辑

19.2 因子分析

19.3 组合业绩

19.4 讨论与展望