摘要
伴隨著全球信息科學技術的進步與社會的飛速發展，越來越多學者著手借助機器學習的方法對資本市場進行分析與研究。但是，要想用現有的方法對資本市場指標進行分析容易出現很多問題。例如，市場要求投資者具備一定的投資經驗和能力，投資者的情緒波動容易影響投資決策，資本市場擾動因素眾多導致難以進行量化分析等。因此，除了機構投資者外，越來越多個人投資者也逐漸開始接觸量化投資。另外，價值投資理論雖然成熟的資本上被驗證為有效的投資理念，但國內投資者對價值投資理論仍較為陌生。
因此，本文以量化交易策略為技術基礎，價值投資理論為理論基礎，構建一個以“煙蒂指標”作為主要選股因子，深證成指作為研究標的價值投資的多因子量化投資策略。最后通過分析回測的評價指標，判斷策略構建是否成功。通過本文的模型構建，使得策略累計收益達到119.77%，年化收益為8.43%，Alpha為0.033，最大回撤為36.14%，據此說明模型構建比較成功。
關鍵詞：價值投資；量化交易策略；煙蒂指標；定量擇時；回測數據分析
一、引言
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證券市場的起源最早可追溯到16世紀的歐洲，當時西歐正處于資本主義原始積累的時期。隨著資本經濟的發展，阿姆斯特丹于1602年成立了世界首家股票交易所，帶動了全球的經濟發展。眾所周知，在證券市場中股票的價格會不斷進行上下波動。因此，如何從歷史的交易數據中挖掘出對預測未來走勢有益的信息顯得尤為重要。由于證券市場的特殊性，導致其與其他商品交易或資金借貸市場存在明顯的差異。其中，最為明顯的特征是：股票價格波動的頻率高，即存在較高的投資風險。與之對應的是，高風險也帶來了高收益，由此大量投資者被此吸引選擇參與其中。
隨著我國證券市場規模和功能的不斷增加，股市在經濟生活中起著越來越重要的作用，關于股票市場價格行為的研究將顯得尤為迫切。研究股市價格行為的研究方法主要包括：基本面分析、技術分析以及量化投資分析。而量化投資是依據數學建立不同的投資模型，并運用計算機將模型實現，以此來對股市進行判斷。這樣避免了外界的干擾從而影響決策，計算機只會沿設定好的投資策略去實現?？梢哉f，量化投資在一定程度上克服了人性的弱點。所謂量化投資，實際是指把計算機技術與數學、統計學等學科結合起來，再運用強大的數據調取能力從大量歷史數據中提取出有價值的信息，并通過計算機編程技術來實現程序化交易的投資方式。量化投資的起源可以追溯到20實際50年代，然而直到計算機技術的高速發展與廣泛普及，量化投資才得到投資界的重視和推廣。1971年，巴萊克國際投資公司發行了全球首支被動量化投資基金，奠定了量化投資發展的基礎。2020年3月1日，我國實施的《中華人民共和國證券法》象征我國證券市場也逐步走向金融市場化，使得量化投資策略被更多投資者青睞。
然而，股票市場的存在雖為企業融資提供了一個自由開放的環境，投資者可以將他們的資金配置于各個他們認為優秀且有發展潛力的企業，使得投資者與企業共同獲利，促進社會經濟的共同福祉。但是，如何判斷一個企業是否優質成為了現在投資者面臨的一種大難題。單純對股票價格進行分析無法全面地了解一家上市公司的所有特質，因此，研究企業的財務數據顯得尤為重要。上市公司的財務數據一般分為兩大類：原始財務數據與衍生財務數據。原始財務數據是三大財務報表（資產負債表、利潤表和現金流量表）中的數據；衍生財務數據指通過原始財務數據結合交易數據從而計算得出的指標數據，如速動比率、凈利潤增長率、市盈率（PE）等等。量化投資研究中用的最多的是衍生財務數據，基于這些數據建立因子選股模型是量化投資中一個重要的研究領域。
本文選用衍生財務數據即財務指標，分別有：市盈率、市凈率、市值。市盈率與市凈率兩個指標是基于巴菲特的煙蒂選股法為基礎所選取。巴菲特的選股法是在格雷厄姆的價值投資理念基礎上吸收了費雪的投資理念結合得出，格雷厄姆采用賬面價值作為企業價值的衡量尺度，費雪則認為買入股票不用看股價，也不用關注市盈率與市凈率指標。巴菲特所提的“煙蒂選股法”實際上是以格雷厄姆的低估投資理論為基礎而踐行的一種擇股方式。2007年在美國佛羅里達大學一次演講中，巴菲特向公眾概括了他對煙蒂法的理念：煙蒂法是他第一次購買股票的方式，即找到一些股價遠低于流動資本的公司，這些公司雖然非常便宜但仍具有一點價值。這便稱為煙蒂法。就像在滿地找雪茄的煙蒂，終于找到一個看上去還能抽上一口的，把它撿起，抽完，再換下一個。因此，“煙蒂法”的核心理念便是注重股票的安全邊際，即低價格、低市盈率、低市凈率。另外，巴菲特還認為需要觀察三大指標來尋找優質企業進行長期持股，分別為：一是凈資產收益率，即用每年的凈利潤除以凈資產，該指標需小于20%；二是毛利率，即毛利與營業收入的百分比，該指標需小于40%；三是凈利潤，即經營所得的凈利潤占銷貨凈額的百分比，該指標需小于5%。
（二）文獻綜述
1.關于價值投資理論的相關研究
目前，國內外關于價值投資理論的文獻數量較為豐富，研究已形成較為成熟的體系。國外學者對將價值投資理論應用在不同國家或地區中的研究普遍獲得比較好的投資結果。
S.Basu（1977）是最早對價值投資理論進行實證分析的學者，利用CAPM模型對1957年——1971年紐約證券交易所發行的所有股票進行分析，得出了“低市盈率可以獲得超額收益”的結論[1]。
DavidA.Goodman和John Peavy（1983）利用不同行業的市盈率分析也得出了相同的結論[2]。
Paiboon Sareewiwatthana（2011）基于價值投資理論，選取了市盈率、股息率、賬面價值等作為選股因子，通過對泰國的股票交易市場的驗證，得出了“成長股因子對價值投資組合構建有重要影響”的結論[3]。
Pedro Holloway和Ricardo Rochman等（2013）基于價值投資理論對巴西股票市場進行價值投資策略的實證研究，得出了“選擇高資產回報率（ROA）、高毛利率、流動性強且企業規模較大的上市公司，獲得超額收益的可能性較大”的結論[4]。
國內學者也逐漸認識到價值投資策略在我國資本市場的適用性。王永宏、趙學軍（2001）分別對價值投資策略和動量投資策略在我國證券市場上的有效性進行了對比分析，得出了“通過價值投資策略篩選出的股票同樣適用于我國證券市場”的結論[11]。
姚輝和武婷婷（2014）選取滬深A股市場中2000年——2013年的股票數據作為研究對象，使用突擊函數法構建投資組合并檢驗其收益率，得出了“我國資本市場適用價值投資策略，以及兼顧基本面和估值指標可以使投資者取得超額收益，且投資時間越長，組合收益率越高”的結論[12]。
陳瑤瑜（2016）通過分析我國資本市場的情況，對格雷厄姆成長股的公式進行修正，得出了“價值投資策略在我國具有適用性，且可以獲取超額收益”的結論[13]。
2.關于量化投資策略的相關研究
量化投資最早起源于20世紀70年代初期，起源于巴萊克國際投資管理公司發布的世界上第一支被動管理指數基金。在國外學者的研究中，對量化投資策略進行實證分析的文獻出現較早。
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“通過每股銷售額比率篩選出來的投資組合，其收益能夠超越市場平均水平，但有效性較市盈率弱”的結論[5]。
Eugene.Farma和Kemreth R.French(1992)、Lahonishok和Shleifer(1994)通過研究1963年——1990年紐約證券交易所、美國證券交易所、納斯達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系，得出“從長期來看，市凈率是篩選股票的優質因子”的結論。該結論尚未確認是否適用于其他國家及地區的證券市場。
隨著我國市場機制的成熟，量化投資策略成為股票市場的熱點。國內學者首先進行對市場有效性的研究，隨后才逐步通過財務指標構建量化投資策略。
陳小悅(1997)使用DF檢驗法，驗證了國內證券市場的有效性[15]；范龍振和張子剛(1998)使用ADF檢驗的方式，同樣證明了陳小悅于1997年得出的結論，即我國證券市場雖仍未弱勢，但具有有效性[16]。
張兵和李曉明(2003)將股票市場進行年度劃分，再對所得股票數據進行相關性、方差比等檢驗，最后使用自回歸模型對國內股市的有效性進行實證分析，方得出“自2007年起，我國證券市場已處于雖弱勢但有效的狀態”的結論[17]。
陳信元(2001)、王晉斌(2004)、吳世衣(2007)通過研究，均得出“市賬率越低的股票，它們的平均年化收益率越高”的結論。
李大剛(2004)選取4個財務指標對1998年——2002年四年間的股票數據進行實證分析，得出“估值越低，可能獲取的超額收益越可觀”的結論[18]。
朱世清(2015)基于多因子策略模型，從上市公司的財務和行情數據中選取了成長性因子、估值類因子等作為選股指標，并通過檢驗財務數據在上證A股市場中的有效性，得出了9個表現最佳的有效選股指標[19]。
3.關于將價值投資理論結合財務指標應用量化投資策略中的相關研究
Senchack和Martin（1987）通過實證研究發現，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定的收益[5]。
Joseph E.Stiglitz等（2001）從盈利能力、營運能力及流動性等方面選取了9個財務指標，通過打分模型選取較高綜合得分的投資組合[6]。
Charles E.Hyde（2018）使用F-score的選股方法，選取了個能夠綜合反映企業投資價值的財務指標進行分析，通過對澳洲股票市場的實證研究，得出“F值越高，其投資價值越大，F值高的股票多于F值低的股票”的結論[7]。
國內基于財務指標的多因子選股策略研究也逐漸成熟。謝合亮、胡迪（2017）通過引用LASSO和彈性網兩種方法對因子進行篩選并確定因子權重，得出“該模型可以獲得較高的投資收益”的結論[24]。
張虎、沈寒蕾和劉曄誠（2020）從117個因子中篩選了68個因子，并對2009年——2019年的滬深A股市場進行實證分析，得出“該策略具備獲得更高收益和更低風險的能力”的結論[25]。
張金領（2021）將量化投資的在數據獲取與處理等方面的優勢，引入對價值投資理念的研究，通過實證研究證明其策略不僅適用于我國股票市場，還能夠給投資者帶來一定的超額收益[26]。
（三）選題意義與研究內容
基于上述思想，本文將價值投資理論的交易理念應用于量化投資中。因此，下述的模型構建與實證分析均以價值投資策略理論為理論基礎。
價值投資理論的先驅者一部分在不斷完善和修正理論，一部分將其應用于真正的市場投資中，著名企業家沃倫?巴菲特正是運用價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注與重視。
本文由巴菲特的“煙蒂擇股法”中啟發，選取了其中三個具有代表性的財務指標，結合價值投資的估值方法，在深證成份股指數（以下簡稱“深證成指”）中確定10只符合要求的股票。最后，將上述10只股票在所構建的量化擇時策略模型中進行模擬交易，并通過回測分析，觀察計算各項評價指標，判斷策略是否符合條件。主要研究內容如下：
第一章為緒論，該部分對整篇論文的研究背景、文獻綜述、本文的研究方法以及創新行與不足等進行了說明，回答了為什么要進行本論文的研究、目前國內外關于價值投資與量化投資方面的研究現狀以及本文有哪些創新點與不足等方面的問題。
第二章為價值投資與量化擇時方式的概述，本部分先介紹了價值投資理論的發展及估值方法；然后，對量化擇時的方式進行具體闡述。
第三章為構建定量擇時策略的模型，首先確定選股因子，簡述模型構建的步驟，再從收益性、風險性及綜合性三個方面介紹了策略評價指標。
第四章為基于聚寬量化交易平臺的進行價值投資理論選股策略的實證研究。
第五章為總結研究結論與啟示，由此得出對于當下后疫情時代進行量化投資的指導意義。
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本文的創新性體現在：將量化投資在數據處理與因子篩選等方面的優勢引入到對價值投資的研究當中，并借助了聚寬量化交易平臺完成回測分析，突破了原有對理論研究的領域。
本文的不足體現在：一是，本文所構建的策略模型仍存在瑕疵，由于能力有限暫無法根據每個時期對模型進行修正與完善；二是，聚寬量化交易平臺中的模擬交易與實際的量化交易過程還存在一定差異。
二、相關理論概述
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1.理論概述與理論基礎
價值投資是一種以企業內在價值為決策基礎的投資方式。即投資者通過對企業進行財務分析后，了解該企業的經營狀況；再通過對企業進行商業模式分析，進而了解企業的生存和發展；再通過對企業的戰略進行分析，了解企業的機會和風險等。最后，投資者通過系統性的步驟，將所獲信息進行整理和分析，得出對一家企業較為全面的認知。于是，再通過各類型估值手法，將自己對目標企業進行相對定性的判斷，借助“估值”作為媒介，用數量化的方式把信息表達出來。下一步，將得出的價值區間與當期的股票價格進行比對分析，從而得出當下的市場價格是過高還是過低的判斷，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“價值投資”，作為最早提出的兩位學者，他們被后人稱為價值投資理論的奠基人，從這之后價值投資的概念在金融界越發被重視。所謂價值理論，即上市公司的股票代表著企業的內在價值，股票價格圍繞內在價值在不斷波動。一般來說，股票的價格并不會過于偏離其內在價值。因此，一旦股票價格低于其價值，即股票價值被低估，說明此次可以選擇買入并持有股票，等待股票價格回歸價值時，便可獲得一定超額收益，該收益可稱為安全邊際利潤。傳統的投資理論研究者認為市場波動會帶來相應的風險，而價值投資理論研究者卻認為，價格始終圍繞價值進行波動。并且，從長遠來看股價都是向價值回歸且逐漸靠近的。股價可能被低估，也就有可能被高估，因此選擇長期持有股票所獲得的收益率受到短期波動影響的可能性很小。綜上所述，價值投資區別于其他投資方式的是，價值投資者認為證券并不是投機的工具，它本質是挖掘股票背后所代表的上市公司基本面的內在價值。
2.價值投資的估值方法
作為價值投資理論的創始人，格列厄姆提出作為評估安全邊際的出發點是長經營期限內的歷史業績。近年來，學者們傾向于“寧要正確的近似，不要錯誤的精確”的理念而選擇相對估值法。相對估值法，即乘數估值法，在對企業未來現金流或折算率無法進行準確估值時，使用企業價值與賬面凈值、每股收益等指標的比例估算企業的價值，并比較標的企業與行業內同類型企業，或比較標的企業的歷史數據，判斷投資是否可行。相對估值法常見的模型有市盈率模型（PE）、市凈率模型（PB）以及市盈率相對于盈利增長速度比率估值法（PEG）。由于此部分內容并不作為本文的研究內容，因此在此不展開敘述。
?。ǘ┒繐駮r策略
1.概念
定量擇時是指運用定量方法，通過對各種宏觀和微觀指標的定量分析，試圖找出對市場走勢影響的關鍵信息。正如巴菲特在談論中國市場時說：“我們所經歷的上個世紀進行反復研究證明，股票交易市場的非理性是周期性運動爆發的。這有力地表明，投資者應該努力學會應對股市的下一波非理性爆發。而這也是需要的是劑解毒劑，我認為這劑解毒劑就是進行量化研究分析。如果你學會進行定量研究分析，你并不一定會更加出色，但是你也不會自己墜入瘋狂?！币虼?，定量擇時的意義重大。如果可以做到“選擇牛市，規避照市”，將能夠獲得非常高的超額收益。特別是在系統性風險高、波動性高的a股市場。選擇合適的進入時間是投資決策的首要目標，進入低風險區域可以增加安全邊際。另外，定量擇時屬于量化投資過程的一部分。而量化投資是對歷史數據使用定量或統計的方式進行研究分析，目的是挖掘對投資有效的規律，并應用于投資過程中的投資方式，其最突出的優勢是可定量化描述的模型、規律或策略。在股票市場中，量化投資還包括量化選股、股指期貨套利、商品期貨套利、風險控制等過程。本文選取量化選股與定量擇時兩方面進行實證研究。其中，量化選股解決的問題是尋找值得關注并持有的股票，而定量擇時解決的問題是判斷買入或賣出股票的時機，達到在風險承受范圍內的最大收益。
2.分類
在常見在單邊做多的股票市場行情中，投資者的資產收益經常容易受到市場波動而產生較大的影響。在非理性市場中，這種價格波動所帶來的風險尤其難以規避。因此設計合適的量化擇時策略，以期控制投資者風險，對幫助投資者保持相對穩定的投資回報是非常有必要的。在股票市場中常用到的定量擇時策略主要有：
（1）配對交易策略。
一種是將具備均衡關系的股票進行配對，觀察是否偏離歷史均值，判斷做多低股價股票還是做空高股價股票；另一種出現在公司發生兼并的時候，通過兼并時的不確定因素進行風險套利。
（2）動量交易策略。
指先對股票的收益以及交易量設定一定的過濾標準，在股票收益亦或是股票的收益即交易量同時滿足過濾準則可以進行購入或賣出股票的投資策略。市場非有效性是動量策略的理論假設，它通過開發策略、預判大盤走勢和研究個股方可產生超額收益。
（3）均線系統策略。
均線系統策略可以簡單理解為均線金叉時買進，死叉時賣出的擇時策略。它一大前提是，趨勢一旦形成會持續一段時間。因此，均線系統策略具有一定滯后性。
（4）OBV指標交易策略。
OBV能量潮指標又可稱為平衡交易量，它通過統計成交量變動的趨勢來推測價格趨勢。通常在價格上升時，所需成交量較大，在價格下跌時成交量較小。
三、定量擇時策略模型的構建
本文所指的價值投資理念是與量化投資策略的結合所形成的量化擇時策略，首先需要借助量化投資在調取和處理數據方面的優勢，在短的時間里完成價值投資的數據收集和分析工作；其次，利用量化投資方法的自主交易功能，在不需要人為干預的情況下，由計算機根據預設的買賣信號，自動化地實現交易，避免了投資人的非理性情緒對投資決策的影響?！盁煹佟眱r值。本文的策略模型基于巴菲特的“煙蒂型投資”理念而構建，受“煙蒂”價值的啟發，確定市盈率與市凈率的乘積作為“煙蒂指標”，通過構建低于平均市盈率及市凈率的策略模型，實現“煙蒂”擇股法決策和交易過程的自動化。
?。ㄒ唬┠Ｐ驮O計思路
本文所構建的量化交易策略中包含了定量擇時的步驟，因此下述構建的量化交易模型是基于“煙蒂指標”所構建的多因子選股策略模型。其思路如下：
（1）特征指標與預測變量的選取。該階段的特征指標的獲取技是獲取影響模型；
（2）制定交易規則。為避免人員等外在因素干擾，根據情況制定相應的交易規則
（3）建立模型。
（4）評估模型。模型建立后，先對檢驗模型的指標，觀察是否符合最終的參考指標，再執行下一步。否則，需重新計算模型指標，直到檢測通過。
（5）測試模型。測試模型主要是通過設定好的回測參數對剛建立的模型能力進行檢測。
（二）模型指標選取
通過市盈率與市凈率構建模型結合企業市值，判斷何時加倉、建倉，動態止盈和動態止損。最后通過回測觀察模型的年化收益率、波動率及夏普比率對模型進行評估。本文在選擇因子時，綜合考慮了估值因素，公司質量與發展潛力等三方面因素，旨在選出既有價值又被低估的股票。表3.1為本模型主要的選股指標，其中，煙蒂指標與股票收益基本呈負相關關系。另外，還需結合凈利潤增長率、凈資產增長率指標進行綜合分析。凈利潤增長率（NI），即本期凈利潤增長額與上期凈利潤的比值，凈利潤增長率越大，反映企業的發展前景；凈資產收益率（ROE），即凈利潤與平均股東權益的比率，反映投資者的投資與投資者獲取報酬的關系，即企業過去的盈利能力。凈資產收益率越大，投資者可獲得報酬越大。凈利潤增長率和凈資產增長率與股票收益率基本呈現正相關關系。
表3.1選股指標
（三）策略評價指標
在量化策略回測研究中，往往需要通過一些的評價指標從各個角度客觀且全面地分析策略的可行性。本文將從收益、風險與綜合風險與收益三個方面指標對策略進行評估。
1.收益性評價指標
（1）策略收益（Total Returns）
模型收益指模型總回報率，即一段時間內投資或投資池的實際回報率?？偦貓蟀ɡ?、資本收益、股息和已實現的分紅，并以投資金額的百分比表示。當策略收益越大時，說明所構建的策略越成功，產生的超額收益越大。其計算公式如下：
?。?）策略年化收益（Ttal Annualized Returns）
年化收益率是衡量策略投資收益的指標，表示投資一年時策略的預期收益率。當收益率為正值時，短期的年化收益率可能比實際值高。其計算公式如下：
?。?）基準收益（Benchmark Returns）
基準收益又名基準折現率，是投資者以動態觀點所確定、可接受的投資項目最低標準的收益水平，即選擇特定的投資機會或投資方案必須達到的預期收益率。單從策略年化收益率無法評價策略的好壞，因此經常需要借助基準收益進行參考。本文選取深證成份股指數（簡稱“深證成指”）作為策略的判斷基準。其計算公式具體如下：
（4）基準年化收益率（Benchmark Annualized Returns）
基準年化收益率與策略年化收益率概念相似，即表示投資一年時基準的預期收益率。其計算公式如下：
（5）超額收益（Excess Income）
超額收益率是指超過正?；蝾A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期收益率。超額收益率越大，說明策略構建越優秀。其計算公式如下：
2.風險性評價指標
（1）最大回撤（Max Drawdown）
最大回撤率指在選定周期內任一歷史時點往后推，產品凈值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值，用來描述買入后出現的最糟糕情況，可以理解為在這區間任意時點買賣所可能的最大虧損。用于描述買入產品后可能出現的最糟糕的情況，是衡量風險性的重要指標。在回測中，歷史最大回撤越小，說明策略表現越好。其計算公式如下：
（2）策略波動率（Algorithm Volatility）
策略波動率指在回測期間，用于描述策略收益變動情況的指標。該指標越小，說明因子篩選能力受其他因素的影響較小，即風險越小。其計算公式如下：
（3）基準波動率（Benchmark Volatility）
基準波動率是指基準收益回報率變化程度的度量，判斷標準同上述策略波動率，其計算如下：
（4）盈虧比（The profit/loss ratio）
盈虧比指策略總盈利金額與總虧損金額的比值。當比值＞1時，模型產生正收益；當比值＜1時，模型虧損；當比值＝1時，模型既不盈利也不虧損。當回測的滑點率為默認值0.246%時，表示買賣股票價格為下單時價格加減0.123%。其計算公式如下：
3.綜合性評價指標
（1）（Alpha）
Alpha指的是投資者獲得與市場波動無關的超額回報，即面臨非系統性風險時獲得的收益，可用于衡量策略的好壞。當α＞0時，表示策略相對風險獲得超額收益；當α＜0時，策略獲得的收益小于基準收益；當α＝0時，策略獲得基準收益。另外，若將Beta值設為1，則Alpha的收益即為策略年化收益率和基準年化收益率的差值。其計算公式如下：
（2）（Beta）
Beta用于衡量策略中的系統性風險，反映策略對基準變化的敏感性。當Beta＜0時，策略與基準的走勢相反；當Beta=0時，策略與基準的走勢沒有相關關系；當0＜Beta＜1時，策略與基準走勢近似相同；當Beta＞1時，策略與基準走勢基本一致且與基準的移動更為貼近；當Beta＞1時，策略與基準走勢基本一致且比基準的移動幅度更大。另外，Beta的絕對值越大時，說明其收益變化幅度相對于大盤的變化幅度越大；反之，則越小。其計算公式如下：
（3）夏普比率（Sharpe Ratio）
夏普比率指每承受一單位的總風險，將會產生的超額收益。該指標綜合考慮了策略的風險與收益情況，在策略中以無風險收益率作為參考標準。在其他條件相同時，夏普比率越大，模型越優秀，即波動越低的資產組合反而獲得較高的超額收益。其計算公式如下：
（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每日收益差值的年化收益差，用于衡量單位超額風險帶來的超額收益。與夏普比率進行比較，信息比率更能反映策略的好壞，在策略中以基準收益率作為參考標準。
（5）索提諾比率（Sortino Ratio）
索提諾比率與夏普比率的作用一致，均用于衡量策略好壞。當索提諾比率越高時，說明在承擔一單位下行風險能獲得超額回報越高。
四、實證研究與結果分析
?。ㄒ唬┗貧w參數的設定
下表4.1為回測分析中的主要參數。
?。ǘ┗販y步驟
進行回測首先運行初始化函數的部分，為整個策略的變量賦值，完成賦值后不再進行初始化部分的運行。在每個設定好的調倉時點上，首先運行選股函數的部分，將所選的股票放入目標股票池中，再根據交易函數中設定的調倉規則，賣出當期不在目標股票池中的股票，并買入目標股票池中尚未持倉的股票，完成調倉步驟。在下一個調倉時點上重復上述調倉步驟。
?。ㄈ┗販y分析
1.收益與風險分析
圖4.1為根據上述回測參數所得的累計走勢圖。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收益率，藍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為基準的日盈虧圖，下半部分為以0為基準的交易日換倉圖。
本次回測的區間為2012年1月至2022年1月。原因在于該十年的回測區間涵蓋了2008年金融危機后股票市場從恢復到大幅度上漲，從大漲到股災，從股災到“慢?！痹俚交謴偷耐暾^程。
上述過程基本可分為五個階段。
第一階段為2012年1月至2014年1月，由收益曲線可知，策略收益與基準收益的變動基本一致，即深證成指股票池與通過因子分析得出的股票池收益基本相同，說明此區間內的因子篩選能力較弱。該階段沒有出現較大的盈虧差異，且調倉幅度變動不大。
第二階段為2014年年初至2014年年末，市場正處于“慢?！睍r期，策略收益略高于基準收益，市盈率因子篩選能力稍顯作用，但盈虧差異仍不顯著，調倉幅度依舊穩定。
第三階段為2014年年末至2015年年末，該階段是2008年金融風暴后從股票市場大漲到大災的全過程。在一時間區間內，該策略收益持續高于基準收益。2015年6月月12日和13日，證監會連續兩日發聲，禁止證券公司為場外配資活動提供便利。此消息一出，股票市場發生劇烈震蕩，策略收益隨基準收益大幅度下降，最大回撤率達到頂峰。2015年6月—2015年9月，僅僅三個月最大回撤率直接從15.02%直達最大值35.34%。這一階段出現了明顯的盈虧差異，調倉幅度大幅增大，說明該期間股票的因子值波動較大，受股票市場的系統性風險影響較大。
第四階段為2015年年末至2019年年末，該階段為股災結束后股價緩慢回升的時期，該策略在此期間策略收益基本保持在較大水平。2018年，在中美貿易戰的影響下，深證成指收益從年初的28.25%下降至2019年1月9日的-14.71%，并達到最低點。此時策略收益也受到市場行情的影響，收益出現較大幅度下降，從114.56%下降至40.76%。但超額收益不降反升，最大值達到81.37%。這一階段盈虧差異有一定變化，調倉幅度較大，說明在此期間股票的因子篩選能力較強，但可能存在除系統性風險外的其他影響因素。例如，投資者或者企業對所使用的股票因子評估情況。
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逐漸回升。2020年，受到新冠疫情爆發的影響，股票市場發生波動。該期間策略收益雖為正值但波動較大，說明疫情對因子的篩選能力存在一定程度的影響，調倉幅度增大，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，無論是前期的“慢?！睍r期，還是股票市場動蕩的時期，或者是新冠疫情的爆發期，超額收益始終維持著較高水平，說明該策略中的因子具有一定的抗風險性。但從兩次市場波動可以發現，策略收益雖然仍為正值，收益卻出現較大變化，表明因子抗風險性還有待提升。
圖4.1回測情況圖
2.策略評價指標分析
表4.1為策略回測所得的數據。
從收益情況來看：在此10年的回測期間內，基準收益率為65.84%，策略累計收益率達到119.77%，約為基準收益的兩倍；超額收益為32.52%，收益較為可觀。
在風險方面，可以發現，該策略的最大回撤為36.14%，最大回撤區間為2018年1月23日至2018年10月18日期間，與2018年發生中美貿易戰時期相對應，說明策略對系統性風險較為敏感。但該策略的波動率仍略低于深證成指的基準波動率，說明存在風險，但風險性并非想象中高。
綜合收益與風險兩方面來看：策略中的Alpha為0.033，說明策略中因主動承擔非系統性風險而獲得的回報處于中等水平，就主動選取的正收益來說，策略可以算得上成功；另外，Beta值為0.835約等于1，其意義是假定承擔一個單位的風險，將可以獲得0.835個單位的超額回報，說明策略模型的收益能力比較突出；此外，夏普比率為0.177，表示每一個單位所承擔的風險，將產生的超額回報為0.177個單位，與Beta值的判斷標準一樣，策略的超額回報效應處于中等水平；索提諾比率為0.239，意味著承擔一個單位的下行風險，將獲得的超額回報為23.9%，表明該策略更有能力應對下行風險；最后，策略的信息比率大于0而小于1，其意義是在承擔一個單位的超額風險時，獲得的超額收益為22.1%，即策略的主動管理風險能力較強。
觀察上圖還可發現，策略的勝率約為41%，盈利額大于虧損額，說明策略雖整體呈正收益狀態，但正回報較小，策略存在較大的改進空間。
表4.1回測數據表
3.持倉分析
表4.2為回測期間前十大持倉股票的最高倉位排行表。其中，持倉最多的前10只股票，有6只股票獲得正收益，有4只股票發生虧損。該6只盈利的股票中，持倉排名第四的“萬科A”股票盈利最大，持倉收益達到35.13萬元，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排名的第五、七、八、十位，即中“美的電器”、“招商地產”、“建投能源”、“冀東水泥”，上述四只股票的虧損共計-208,287元，約占20%。綜上所述，策略的選股能力較好。
表4.3為持倉天數統計表。由表可知，最長持股時間為3390天，約為九年；股票的平均持倉天數為47.87天，未滿兩個月，暫未符合與價值投資長期持股策略（平均持倉超過一年）。
表4.3為持倉天數統計表
表4.4為策略行業配置及基準行業配置的情況。由表可知，經過策略篩選后的股票主要分布的十大行業排名為（按配置比重從高到低）：金融、房地產、工業、原材料、可選消費、醫藥衛生、信息技術、其他、主要消費、公用事業?；鶞剩ㄉ钭C成指）建倉的十大行業排名為（按配置比重從高到低）：其他、金融、工業、主要消費、可選消費、信息技術、醫藥衛生、原材料、房地產、公用事業。其中，策略配比權重在10%以上的有四個行業，按配置比重從高到低排列依次為金融、房地產、工業和原材料。這四類行業的配置比重總計達到72.52%。鑒于本文的選股策略需選取價值成長因子最小的十只股票，而上述四個行業的配置比重均為10%以上，說明這幾個行業的價值成長因子較小，它們極有可能被市場低估，同時也極有可能具有較高成長性。本文所構建的策略模型發現了此類行業的潛在價值，實現了較為優秀的超額回報。對于現金行業，本次策略配置的比重為0.92%，居末位。說明現金行業的股票有可能已經處于較高的位置，成長潛力較小，也有可能相關企業的品質一般，因此尚未可入選目標股票池。
表4.4策略與基準行業配置表
表4.5為持倉天數統計表。由表可知，最長持股時間為3390天，約為九年；股票的平均持倉天數為47.87天，未滿兩個月，暫未符合與價值投資長期持股策略（平均持倉超過一年）。
表4.5為持倉天數統計表
表4.6為持倉盈虧統計表。由表可知，總盈利金額約為531.77萬元，凈盈利金額為137.66萬元，僅占投資總額的1.15%。因為價值投資策略的換手率較低，每只被賣出的股票在回測期間內給投資者僅帶來了214.46元的凈收益，說明所構建的策略仍具有較大的改進空間。
表4.6持倉盈虧統計表
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表4.7為季度調倉與年度調倉模型收益表。由表可知，在最大回撤率基本接近的情況下，調倉頻率為一年一次的策略模型收益更高。說明調倉頻率高雖可以有更多的機會去獲得收益，但其風險性也相應提高，甚至會出現虧損更大的情況。
五、結論與展望
?。ㄒ唬┭芯拷Y論與啟示
1.總結
本文以價值投資理論為指導構建了一個基于巴菲特擇股法的量化投資策略，并對該策略使用聚寬量化投資平臺進行歷史真實環境的模擬交易。通過選取一個較為完整股票市場周期后，對該策略進行回測分析。在回測分析中可以發現，該策略的累計最高收益高達119.77%，年化收益達到8.43%，夏普比率接近2，Alpha為3.3%，說明無論市場處在何種狀態，動蕩亦或是平緩，該策略均可以很好地實現穩步增長的收益，從而戰勝市場。因此，在當前的股票市場中，本文認為相對于機構投資者來說，存在信息不對稱情況的普通投資者更加適合價值投資。價值投資可以讓投資者們在復雜的股票市場環境中仍帶來較大的超額收益，價值投資在國內目前的市場中適用性較強。除此之外，通過上述研究分析，本文還得出以下三個方面的結論：
第一，在目前的股市大環境下，規模類因子（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收益率）等都是有效的選股因子。但相對而言，估值類因子更加具有代表性，其高效性更能為投資者帶來豐厚的超額收益。
第二，在對選股因子進行選擇和分配權重時，需要反復對模型進行修改，方可設置出獲得最大超額收益的數值。本文已選取能力范圍內，使得超額收益效應最大的數值。
第三，通過與調倉頻率為一季度的策略模型進行對比分析可發現，頻繁更換股票進行調倉容易使得策略收益出現波動，對于價值投資者來說，對股票進行長期持有比不斷更換股票及股票的持倉數量更為合適。
另外，上述策略回測區間的后期，包含了新冠疫情的爆發與恢復期。對于正處于后疫情時期的環境中，應該更加注重對量化模型中因子的選取。因為，在疫情的沖擊下，市場對于很多企業業績的判斷會產生比原來更大的誤差，這使得我們在進行量化投資策略構建時，需要不斷修正所選的因子，提高模型的抗風險能力。并且，如果遇到無法判斷特殊事件對因子和模型帶來的影響的情況，切忌存在僥幸心理，貪小失大，得不償失。在必要時要懂得拒絕部分投資機會，將投資組合的因子在相對基準上的偏差進行嚴格把控，達到控制風險的目的。
2.啟示
價值投資本質上是在股票價值和市場價格之間進行套利交易，價值投資策略也一直在保持著穩定戰勝大盤的狀態?？捎捎诮涷灥娜狈?，我國股票市場上能夠順利進行套利的投資者少之又少。因此，本文推測可能出現的原因有：在股票市場中，一部分投資者存在投機取巧的僥幸心理，他們在面對短期誘惑時，因為自身并不具備對股票市場的精準判斷的能力以及能夠忍受誘惑的強大定力，使得他們容易陷入價值投資的“陷阱”中。因此，調查研究認為，非常有必要將價值投資理論應用到量化投資策略中去。隨著科技的進步，市場上出現越來越多具有簡易的操控性和較強的實踐性的量化投資平臺。在平臺上，投資者可以自由構建符合自己需求的各類因子組成的策略，并通過計算機自動實現調倉等操作，從一定程度上規避了投資者主觀意識和短期誘惑導致的風險。
另外，我國監管機構出臺了一系列幫助樹立長期且理性的價值投資理論的政策和措施。從普通的個人投資者來看，他們在股票市場上的買賣行為，不僅僅是一個數字的交易，而是對一個企業的部分所有權的持有，買入了該企業的股票，實際上就相當于投資了這個企業。因為，在對一個企業的財務狀況、經營狀況等進行全方面了解之前，萬萬不可輕易下手。一個發展前景好、經營狀況好、盈利能力強的企業，可以帶領投資者一同取得收益；反之，一個不具備發展前景，經營狀況差、償債能力弱的企業，不僅無法讓投資者獲取收益，還有可能讓投資者面對巨大的虧損。因此，價值投資理論雖好，但也需謹慎使用。
?。ǘ┎蛔闩c展望
由于本文的策略模型構建是基于聚寬網絡量化投資平臺所進行的一次應用式策設設計，本文的重點為通過所設定的指標構建基于價值投資理論的實證分析，所提出的策略較為簡單和基礎，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。
首先，第一個不完善的地方是該策略選股指標不清晰。前文提及的“煙蒂指標”和凈資產收益率等指標并沒有在策略中體現出來；其次，在策略構建前未能將信息比率、索提諾比率等指標以及策略所使用的因子做簡單的介紹，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建能力有限導致未能完成。例如，如何更科學地分配策略因子的權重，如何優化策略使得超額收益在原有的基礎上翻倍，如何更好地規避非系統性風險……上述問題仍有待考究，相信未來將有更多的學者完善價值投資理論的量化投資策略。
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致謝
寫到這里突然有點無從下筆。不如先祝自己“成長快樂。
四年前，我懷著無限的憧憬來到這所學校，如今本科的學業生涯即將走完。從家到學校，雖然僅僅100多公里，但這四年的往返之途定格了新奇、悵惘、倦怠、欣慰的心路歷程。我可能永遠愛“大學生”這個限定身份詞，像風一樣漫無目的的資源讓我踏過更多土地、去遇見更多人，沿途的一切都像我的能量補給站，使我永遠電力滿格。我忘不了自習室的燈火，忘不了早起去明德樓聽到的朗朗讀書聲，忘不了各個飯堂的飯菜，更忘不了這夢開始的地方。未來我將所有想要完成的事情看作人生的經歷，因為不相信世間存在什么既定的結果，所以永遠以一種試試看的心態完成一切。在無限可能的將來，也不免嘮叨自己，可以多點勇氣去生活和做選擇。
畢業在即，相見無因。在這里要特別感謝的論文指導老師，論文的框架、行文思路、實證分析等方面她都給予我許多寶貴的意見和建議，最終我才得以順利完成論文的撰寫。感謝每一位老師，尊重我們，理解我們。得遇良師，三生有幸。感謝每一位在我曾迷茫失落時輕輕接住我，給予我希望和擁抱的朋友們。遇見真摯的人，總讓我覺得幸運。感謝那些在漫長歲月一直陪伴我前行的人，原你們都能得償所愿，痛飲生之歡愉；愿你們在任何時候，都不丟失過往的熱情！
最后感謝永遠支持我的爸爸和永遠愛我的媽媽，感謝你們時間和超越時間的愛。
劍未佩妥，人在江湖。楊絳先生說過，讀書不是為了文憑和發財，而是成為一個有溫度懂情趣會思考的人。我堅信讀書是為了就算可能跌入繁瑣，洗盡鉛華，也可以笑對生活！
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