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编辑推荐

☆量化价值投资策略DIYI书和该领域的必读书。

☆这是一个神奇而又神秘的高级投资方式,让你克服非理性行为模式,实现资产配置优化,获得可持续的未来收益。

☆《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》配套提供了一个可靠的优质资源,一个提供月度更新查阅工具的网站,方便读者使用《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》提供的模型查找股票,另外,还提供了模型回测工具。

☆投资者将了解量化投资的步骤清单,包括投资过程的四大关键要素。

没有真正的专业技术和信息处理能力,未来收益可持续的可能就是凭借运气。格雷厄姆发现,在投资这件事上,人类的行为是非理性的。尽管投资工具不断创新,人类依旧一直受到固有的认知偏差的困扰。也许,我们不能克服这些内在的行为弱点,但我们可以利用投资过程来减少这些弱点。“量化”手段就是避免人类受非理性行为影响的“解药”。功能强大的计算机可以让我们用来推理的大脑免于认知偏差,它不但使我们自身免于行为错误,也使我们能够发现别人的行为错误。《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》提供的策略可以帮助投资者拥有更大的投资稳定性和更好的投资表现。

内容简介

《量化价值投资》为投资者提供了一种更优的方法:在回避“选股”行为偏差的同时获得价值投资的好处。这种方法比纯粹的价值投资或量化投资更有优势。

传奇式投资巨匠沃伦?巴菲特和爱德华?索普代表了投资领域两种截然不同的手法:一个是价值投资,一个是量化投资。虽然巴菲特和索普持有不同的投资理念,但他们一致认为市场是可以被打败的。《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》作者吸取价值投资和量化投资的精髓,创造了一套体系完整、帮你跑赢市场的独特选股策略。

为了揭开这一独创方法的神秘面纱,格雷和卡莱尔总结出了量化投资的步骤清单,包括投资过程的四大关键要素:

?如何避免可能出现长久性资本损失的股票:学会识别财务报表的操纵行为、欺诈行为和财务危机;

?如何发现质量好的股票:学会发现过硬的经济专利权和雄厚的财力。格雷和卡莱尔看重资本和资产的长期回报、自由现金流和各种有利于盈利和财务实力的相关要素;

?如何发现价值被高度低估的股票:比起自由现金流,我们能否通过市盈率更好地发现价值低估的股票?格雷和卡莱尔对50多个价值评估比率的历史数据进行了检验,包括一些不常见的比率、跨年平均指数和两项的综合指数;

?如何找到由“聪明资金”发出的五种信号:《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》向读者呈现了由内幕人、卖空者、维权股东和机构投资经理所传递的信号。

在详细介绍量化投资过程之后,格雷和卡莱尔对量化投资模型进行了历史的检验。他们的结论出乎意料,不是仅靠直觉就能获得的。

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》配套提供了一个可靠的优质资源,一个提供月度更新查阅工具的网站,方便读者使用《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》提供的模型查找股票,此外,还提供了一个新回测工具,还附有一个追踪量化价值投资新进展的博客。

如果您想在当今复杂的市场中充分利用资源和工具,那么《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》绝对是好的选择。

作者简介

卫斯理?R?格雷

实证金融有限责任公司和腾键分析师有限责任公司的创始人和执行董事之一,他的公司致力于对大众进行量化投资技术的教育和交流。另外,格雷还在德雷塞尔大学勒博商学院担任金融助理教授,研究领域是价值投资和行为金融。格雷教授讲授研究生投资管理课程和对冲基金策略及操作的讨论课程。他有14年以上的股票交易职业生涯和领导经历,包括创建系统性交易系统、特殊情景交易系统等。

格雷拥有沃顿商学院经济学学士学位,芝加哥大学布斯商学院工商管理硕士和金融博士学位。

托比亚斯?E.卡莱尔

埃克姆投资管理有限责任公司的创始人兼执行董事,埃克姆有限合伙基金的组合投资经理。知名网站Greenbackd.com的发起人。

托比亚斯在公司评估、组合管理、投资研究、上市公司治理以及公司税务方面都有广泛的工作经验。早在2010年创立埃克姆投资公司之前,他曾担任一家积极型对冲基金的分析师,同时是一家在澳大利亚股票交易所上市的公司的首席咨询顾问以及一位公司咨询方面的律师。作为兼并收购的专业律师,他为多个行业的兼并收购提供咨询,交易价值从5000万美元到25亿美元不等。他还著有《反直觉投资:用价值投资理念在股市掘金》和《集中投资:巴菲特和查理?芒格推崇的投资策略》。

译者简介:

肖凤娟

中央财经大学金融学院副教授,经济学博士。译著有《量价分析》《利弗莫尔的股票交易方法》《集中投资》等。

精彩书评

开始投资永远没有太早或太晚之说。分别对所有的股票(剔除了金融股和公用事业股)进行排名,然后同一个股票的投资回报率名次加收益率的名次,得出一个新的名次,排序后即为神奇公式策略靠后的排名。始终买入综合排名很靠前的30只股票即可。只要你坚定不移地运用神奇公式,并有足够的耐心长期持有选中的股票,你就能成为股市中稳赚的赢家。

——乔尔?格林布拉特,《股市稳赚》和《股市天才》的作者

如果你喜欢价值投资并希望你的投资过程少些随机性,这《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》就是必读之书。

——托尼?唐博士,AQR资本管理公司全球宏观研究员

格雷和卡莱尔成功地在基本面投资和量化投资之间架起了一座桥梁,这是一次非常有价值的努力,阅读此书让我受益颇多。

——麦克杜夫?库哈纳特,柯思维资本管理有限责任公司注册金融分析师,量化组合投资经理

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》提供了一个基于价值指标来评估股票内在价值的详细分析。作者在书中呈现了与标普500相关的企业倍数、神奇公式和市净率的回测结果,来判断相对收益率α,他们还分析和推荐了一系列手段来识别财务欺诈。他们的结论是,有一种方法,运用简单的、经过验证的估值指标来识别非常便宜的股票,结合防欺诈工具,为一个基于价值的高α策略提供了基础。

——美国读者爱德华?达令

这《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》很好读,作者提供的公式和应用方法很有价值。看到这《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》的书名,很多人可能会以为自己要读一本DVD播放器的使用说明了,但事实上并不是这样。《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》的行文并不枯燥,内容丰富,我从中学到了很多。

——美国读者安德鲁

目录

序 

致谢 

第一部分 量化价值投资的基础

第一章 愚蠢投资者的悖论

价值投资策略可以打败市场

量化投资如何防止行为错误

量化价值投资的力量

第二章 优化量化价值投资策略的蓝图

格林布拉特的神奇公式

学术角度:提升质量与价格

策略的执行:错误的投资者行为

第二部分 安全边际——如何运用人工智能算法避免资本的永久性损失

第三章 被欺骗!避开收益造假者和欺诈者

应计项目和盈余操纵手段

利用PROBM模型进行预测

第四章 财务困境风险计量:如何避免股市中的病人

破产预测简史

提升破产预测能力

如何度量财务困境风险

清理股票集合

第三部分 公司质量——如何发现优质公司

第五章 经济特许权——优秀品质的典范

主席的秘诀

如何鉴别经济特许权

第六章 财务实力:坚实的基本面

皮托尔斯基分值(皮氏F分值)

改进的财务实力分值(FS分值)

皮托尔斯基的F分值和我们的FS分值的应用比较

案例研究:路博润公司

第四部分 寻找低价股票的诀窍

第七章 价格比率:一场赛马

马赛中的赛马

比赛规则

比赛开始

任何时候都能使用的价格比率

最终的赢家

第八章 其他价格度量方法——标准化收益率与复合比率

标准化收益率

复合价格比率:总体优于部分之和吗

第五部分 佐证信号

第九章 蓝色马蹄爱上阿纳科特?斯蒂尔:跟随聪明资金的信号

股票回购、发行和公告

跟随内幕交易击败市场

主动主义与克隆

做空资金是聪明的资金

第六部分 模型的构建与检验

第十章 孟加拉国的黄油产量预测标普500(S&P500)指数收盘价

可持续的阿尔法:用于评估历史表现的框架

严格检验大构想

投资标的参数

第十一章 神奇公式的缺陷

热门组合总是坏赌注

改进量化价值投资策略的结构

最终的量化价值投资清单

第十二章 用量化价值投资策略战胜市场

风险与回报

稳健性

在黑箱上开一个孔

人类VS机器

用量化价值投资策略战胜市场

附录:分析图例

关于公司网站

精彩书摘

财务困境风险计量:如何避免股市中的病人

尸体本应提交死亡证明。在死亡这一“荣誉制度”下,尸体有时也会被信任。

——沃伦?巴菲特,《致股东信》(1984)

LDDS通讯公司从1983年建立至1999年达到巅峰时,美国世界通信公司的股价从每股几美分涨至超过60美元。通信公司的故事是互联网时代公众迷恋电讯股票的标志。在它巅峰时,通信公司是美国最大的互联网数据处理商,以及华尔街的宠儿,市值高达1500亿美元。2002年6月,通信公司因会计丑闻破产。当时,这是美国史上最大规模的破产申请,时至今日仍是最大规模的非银行机构破产申请。是什么导致通信公司从圣坛跌落?我们如何避免这类存在风险,可能使我们的资本出现永久性损失的股票呢?

破产风波之后,多项会计不合规暴露于人们的视野中,其中包括将经营费用作为资本支出的不合理行为。在公司经历了痛苦的财务审计之后(这次审计动用了500多名世界通信的职员,超过200名公司外部的来自毕马威的审计人员,以及将近600名来自德勤的补充人员,累计花费3.65亿美元),世界通信被要求对1999年至2001年一季度间财务情况进行一次令人瞠目结舌的会计调整,因其涉及金额高达795亿美元。挪用795亿美元需要强大的天赋。而“展现出这一天赋的人”正是CEO伯尼?埃博思(BernieEbbers),以及CFO斯科特?苏利安(ScottSullivan),他们最终承认犯下证券欺诈罪。

世界通信通过对会计准则的非严格处理制造了利润持续增长的假象。举例而言,管理层可能会在季度末对资产进行上百万美元的减记,这些减记也包括没有发生的费用。结果就是当季损失巨大,后续季度损失较小,给人以利润正在改善的假象。1998年,巴菲特将这种现象称为“巨额冲销”会计方法,他在主席信中写道:“实行这种骗术时,本该属于几年的巨额费用全部记录在一个季度内,这种时候往往是公司注定要使投资者失望的时候。有时候,这一行为的目的在于清理过去的虚假收入,同时又成为未来虚假收入的来源。”

破产后审计发现,世界通信还采用了另外两种会计方法导致欺诈的规模进一步提升。世界通信将其收购公司的价值高估了58亿美元。此外,世界通信2000年报告称其税前利润为76亿美元,实际情况是损失了489亿美元(包括470亿美元受损资产的减记)。结果将2000年以及2001年合计的100亿美元利润变成了2000年至2002年的737亿美元亏损。如果将58亿美元的高估资产也考虑进来,那么世界通信的诈骗规模高达795亿美元。

世界通信的审计人员并不是唯一被埃博思以及他的会计手段所欺骗的人。杰克?格鲁曼(JackGrubman),所罗门美邦国际(SalomonSmithBarney)声名狼藉的电讯行业分析师,一直保持着他对于世界通信的狂热直至最后可怕的结局。格鲁曼并不笨。《机构投资》杂志将他评为1999年最佳分析师,而《商业周刊》称其为“华尔街最强玩家之一”。他也非常了解世界通信。他自20世纪90年代初世界通信还被称为LDDS通讯时就开始跟踪这只股票。格鲁曼对世界通信保持着他的最高评级,直到2000年3月18日,他终于上调了它的风险评级。那时,该股票已从两年前的最高点下跌了将近90%,而此时距离它的破产申请仅剩数月的时间。2000年12月19日,格鲁曼被罚款1500万美元并被美国证券交易委员会(SEC)终身禁入。

投资者能否在为时不晚的情况下预测世界通信的问题呢?尽管事实情况是它自己的审计以及知名分析师也没能预测这一事件,是否存在外部迹象表明世界通信的糟糕金融状况呢?这一章节,我们考虑我们是否能够预测财务困境或者破产。当我们检查一家公司遭遇财务困境的可能性时,我们便进入了债权人和精算师的领域。我们将开展所有价值投资者都认可的财务分析,我们还会进一步研究暗示潜在财务困境即将到来的以市场为基础的指标。

破产预测简史

金融与会计方面的研究者已经投入了大量精力尝试预测哪些股票将会破产。早期研究企图寻找单一的最佳预测指标。第二章中讲到,本杰明?格雷厄姆的简单量化价值投资策略所要求的股票应当“拥有两倍于负债的资产”,这意味着它们的债务股权比例应当不高于50%。其他早期研究认为,现金流债务比例才是最好的预测财务状况的单一指标。后续研究放弃了对于单一预测指标的追寻,集中关注寻找一套能够预测破产的指标组合。

1968年,爱德华?I.阿特曼(EdwardI.Altman)——现任纽约大学斯特恩商学院金融学教授——率先提出了一个综合模型。他检查了1945—1965年申请破产的33家公开上市的制造业股票。阿特曼随后采用22个直观的破产预测指标检验了这组公司。每次检验后,他就剔除对模型做出最少解释度贡献的变量,从原先的22个指标中精选到最后5个。最初的阿特曼模型如下:

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

其中,X1=营运资本/总资产

X2=留存收益/总资产

X3=息税前收入/总资产

X4=股票市值/总债务账面价值

X5=销售额/总资产

阿特曼认为“Z评分”的分界线是2.675。如果Z评分低于2.675,阿特曼就将这只股票归类为破产,如果高于2.675,阿特曼就认为这只股票还未破产(或者正在通往破产的路上)。在进行了后续三次测试后他将Z评分的分界线下调至1.81(1969—1975年86只破产股票,1976—1995年110只破产股票,1997—1999年120只破产股票)。

阿特曼的Z评分在破产发生前一年准确地进行了预测。这一评分体系正确将94%的破产股票以及97%的一年后提交破产申请的暂未破产的股票。当预测年限被扩展至两年之后,这一模型仍旧表现出色,准确预测了72%的破产股票以及94%的暂未破产股票。

阿特曼认为,他所开发的Z评分仅限于公开交易的制造业股票,但华尔街将这一方法推广至所有股票,这并不稀奇。也许是因为这一评分体系表现得如此优异,即使对于非制造业股票也是如此。研究人员尼古拉?丘瓦欣(NikolaiChuvakhin)以及L.韦恩?哥特门尼亚(L.WayneGertmenia)在世界通信破产后采用了这一模型。他们计算了世界通信在每一财年末12月31日的Z评分,包括1999年、2000年以及2001年,基于世界通信向美国证券交易委员会提交的年度10-K报告。采用重新报告前的会计数据,他们发现世界通信的Z评分1999年为2.697,2000年为1.274,2001年为0.798。

在提交破产申请之前的三年里,世界通信的Z评分表现出了一系列迹象。第一个迹象就是世界通信的Z评分在1999—2001年显著恶化,从2.697降至0.798。1999年的Z评分不是破产的迹象,既高于1.81的临界点,也高于更为严格的2.675的临界点。到2000年,世界通信的Z评分降至1.274,远远低于阿特曼后来1.81的临界点,这表明世界通信正走在破产路上,同时为投资者提供了足够的时间退出股票。如果投资者在2000年没有这么做,那么世界通信2001年的Z评分就像一个闪烁着的警示灯,警告你尽快卖出这只股票。0.798的Z评分还不及临界点的一半。此时的世界通信可以说是身陷绝境,如果没有救星帮助其筹措足够的资本,就极有可能破产。

前言/序言

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》最主要的内容是关于价值投资——通过对公司基本财务报表分析评估公司价值,通过购买公司股票而获得公司的部分所有权。本杰明?格雷厄姆(BenjaminGraham)于75年前创立了价值投资的理念。今天,这些理念被广泛用于投资行业并被学术界普遍接受。作为一种投资哲学,这些思想的成功,大多因格雷厄姆最著名的学生——沃伦?巴菲特的投资表现而成就,而沃伦?巴菲特的致股东信鼓舞了众多投资者的跟随。尽管这些思想哲学被广泛运用,同时还伴随着计算能力呈指数型增长,以及无所不在的财务数据,价值投资的奇迹依然发生。这似乎不符合逻辑。有效市场为何还会给人免费午餐?最好的答案是,价值投资的奇迹之所以依旧发生,与格雷厄姆所发现的原因相同,那就是人类的行为是非理性的。尽管投资工具不断创新,人类依旧是人类,自远古以来,人类一直受到固有的认知偏差的困扰。也许,我们不能克服这些内在的行为弱点,但我们可以利用投资过程来减少这些弱点。我们能够使用的方法正是《量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》的第二个主题:量化投资。

虽然“量化”一词可能使我们想到神奇变化的复杂方程,而功能强大的计算机使得这些方程更加令人捉摸不透,但是,对这一术语的最好理解是,它是行为错误的“解药”。面对未知,我们用来推理的大脑非常不完美,而我们却全然意识不到这种不完美,因为这种不完美本身让我们看不到我们的过失。我们很“自信”地处于不完美境地。我们需要某种手段使我们免于认知偏差,“量化”正是这一手段。它不但使我们自身免于行为错误,也使我们能够发现别人的行为错误。为了实现这一目的,我们所需要的模型不一定特别复杂。实际上,事件本身的分量就表明,即使是简单的统计模型,也要好过最好的专家。正是因为我们不完美认知的基本属性,那些简单的统计模型才会不断超越最好的专家,即便这些专家拥有模型的结果。这一点对于价值投资者是这样,对于任何其他领域的专家也是这样。

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资》针对的是价值投资者。将激进策略的投资结果与具有类似结果的消极策略相比,会让人觉得羞耻和抓狂。为何如此激进的努力会白费力气?(这里,我们委婉地使用“白费力气”一词,更为真实的表述可以用“摧毁价值”。)可能的解释是,激进的投资经理无意地——却是系统性地——将认知偏差带进投资组合,这些偏差导致投资失败。然而,我们并不是命中注定会这样。有一些量化方法能够帮助我们有更好的投资表现,这些方法对于每位价值投资者来说都不陌生:加大安全边际、识别高质量的特许经营、发掘最廉价的股票。通过梳理这些方面的研究,并用我们自己的方式进行检验,我们总结出这些研究中最好的观点,进而综合为全面的量化价值投资策略。这些策略并不是被动的指数跟踪策略,而是系统性的激进价值投资策略。


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