具体描述
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。本书从个股分析、因子构建和策略实施三个方面进行详细阐述，将基本面量化投资形成一个系统性的知识体系。《基本面量化投资：运用财务分析和量化策略获取超额收益》的特色在于理论与实践紧密结合：在每一章节中，不仅会详细介绍相关领域经典和前沿的学术文献，还会从中提炼出可实施的量化投资策略，将学术研究成果落地和转化。
对证券投资感兴趣的读者，本书不仅可以帮助他们针对基本面量化领域的学术发展脉络建立起宏观的框架，领悟到学术研究对指导投资实践的巨大价值；还可以帮助他们形成构建量化投资策略的理论直觉，真正做到学以致用。
作者简介
张然，博士，北京大学光华管理学院副教授，博士生导师；北京大学财务分析与投资理财研究中心副主任，财政部第一届企业会计准则咨询委员会委员。研究领域为量化投资和私募股权投资。
汪荣飞，北京大学光华管理学院博士，本科毕业于厦门大学会计系。研究领域为证券估值与量化投资，并致力于量化选股模型在全球股票市场和中国A股市场的实践。
目录信息
序二 基本面量化投资的实践及反思 林 飞 3
前言 基本面量化:研究、教学及实践 7
综述部分
第1章 基本面量化投资综述 3
1.1 导论 3
1.2 有效资本市场假说和噪声投资者模型 4
1.3 基于基本面分析的量化投资 8
1.4 量化投资在中国:机遇和挑战并存 20
第一部分 财务分析基础
第2章 快速理解财务报表 29
2.1 财务报表概述 29
2.2 资产负债表、利润表和现金流量表 31
2.3 三大报表的勾稽关系 41
第3章 个股分析应用:以新华医疗为例 46
3.1 衡量公司各项能力的指标 46
3.2 相对估值模型 59
3.3 绝对估值模型 64
3.4 资本运作 78
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” 85
4.1 初识量化投资 85
4.2 基本面投资VS量化投资 90
4.3 基本面量化:量化投资的重要流派 95
第5章 估值维度 100
5.1 市盈率 100
5.2 市净率 103
5.3 市销率 106
5.4 企业价值倍数 108
5.5 股息率 111
第6章 质量维度一:盈利能力 114
6.1 盈利能力的价值相关性 115
6.2 利用盈利能力预测股票收益 118
6.3 衡量盈利能力的指标 126
第7章 质量维度二:经营效率 133
7.1 分解盈利能力 134
7.2 利用资产周转率获取超额回报 137
7.3 度量经营效率的其他指标 139
第8章 质量维度三:盈余质量 142
8.1 盈余操纵 142
8.2 财务困境 152
第9章 质量维度四:投融资决策 159
9.1 投资决策 160
9.2 融资决策 161
9.3 总资产增量效应 166
第10章 质量维度五:无形资产 172
10.1 消失的价值相关性 172
10.2 研发支出:资产还是费用? 176
10.3 创新:研发支出真的起作用了吗? 181
第11章 整合框架:现代价值投资理念 187
11.1 什么是价值投资? 187
11.2 实现价值投资的量化之路 189
11.3 价值投资的理论解释 193
11.4 价值投资是与非 196
第三部分 利用市场信号修正策略
第12章 市场参与者信号 201
12.1 机构投资者 201
12.2 证券分析师 206
12.3 内部交易人 214
第13章 市场价格信号 223
13.1 价格动量与价格反转 223
13.2 动量生命周期 225
13.3 评价动量策略 229
第14章 市场情绪信号 236
14.1 市场情绪与封闭式基金之谜 237
14.2 BW指数:市场情绪综合指标 239
14.3 市场情绪信号的应用 241
第四部分 量化投资实践
第15章 量化投资组合:实施与管理 249
15.1 什么是阿尔法? 249
15.2 阿尔法模型 252
15.3 风险模型 257
15.4 投资组合优化 263
15.5 业绩归因分析 268
第16章 多因子选股模型:将价值投资理念转变为超额收益 278
16.1 策略逻辑 279
16.2 因子分析 282
16.3 组合业绩 287
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本新近入手的新书，坦白说，光看名字《基本面量化投资》，我就对它抱持着极大的期待。市面上关于投资的书籍汗牛充栋，要么是过于偏向技术分析的“玄学”，要么是陷入枯燥的会计报表泥潭，真正能将宏观基本面逻辑与微观量化模型完美结合的佳作少之又少。我一直认为，成功的投资绝非玄学，而是建立在对商业本质深刻理解之上的系统性工程。这本书的封面设计简洁大气，透露着一种务实和严谨的气息，让人感觉它不是一本哗众取宠的畅销书，而更像是一份沉甸甸的行业研究报告。我翻开目录，发现它似乎探讨了如何构建一个超越传统市盈率、市净率的、更具前瞻性和适应性的因子库，特别是对于新兴行业和非标资产的量化评估方法，这正是当前许多传统价值投资者感到力不从心的领域。我特别期待它在“现金流折现模型（DCF）的动态调整”与“机器学习在非结构化财报数据挖掘中的应用”这两个章节中能有独到见解，如果能提供一套可操作的、能应对市场情绪波动的鲁棒性测试框架，那这本书的价值就不可估量了。目前看来，它具备成为我案头必备工具书的潜质，而非仅仅是用来消磨时间的读物。
评分说实话，我是一个对投资策略的“可解释性”要求极高的人，纯粹的黑箱模型对我来说缺乏足够的安全感。阅读其他量化书籍时，我常常感到困惑：模型跑出了结果，但背后的驱动因素是什么？是市场周期性的错误定价，还是结构性的效率缺失？这本书的初版序言中，作者提到了一种“经济学可解释的因子构建路径”，这让我眼前一亮。它似乎强调，即便是量化模型，其构建的每一个因子都必须能用商业逻辑或经济学原理来背书，避免了那些在回测中表现优异但在真实世界中毫无意义的“因子污染”。这种对理论基础的坚守，在当前追求快速致富的投资氛围中显得尤为珍贵。我猜想，这本书可能会深入探讨如何量化那些难以量化的“护城河”指标——比如品牌溢价、网络效应和转换成本——这才是区分优秀企业和平庸企业的关键。如果它能提供一套将定性分析转化为半量化指标的有效方法论，那么对于那些试图从纯基本面分析转向更系统化投资流程的专业人士来说，无疑是一份及时的指南。
评分我最近在尝试将一些前沿的统计学方法引入到我的投资组合构建中，但往往因为缺乏将复杂数学模型“翻译”成实际投资决策的桥梁而受阻。市面上的量化书籍要么数学推导过于晦涩，让非科班出身的读者望而却步；要么是过度简化，失去了精髓。我期望这本《基本面量化投资》能在这一点上做得更好，即在保持数学严谨性的同时，能用清晰、富有洞察力的语言，解释其模型背后的经济含义和实际操作意义。例如，它会不会介绍如何使用贝叶斯方法来更新对未来盈利预测的信念，而不是简单地使用最小二乘法进行拟合？或者，它是否会提供一个关于如何平衡多因子模型中不同因子权重（例如，价值因子和成长因子）的优化框架，特别是当市场风格发生快速切换时？如果它能像一位经验丰富的导师那样，指导读者如何识别和规避那些在特定市场环境下会失效的量化陷阱，那么这本书的实践指导价值将远超普通教材。
评分读完一本书，最能检验其价值的，是它能否在你的思维模式中种下一颗“新种子”，让你看待世界的方式发生微妙但关键的改变。我希望《基本面量化投资》不仅仅是提供了一套“食谱”，而是提供了一种“厨艺哲学”。我期待它能引导我思考：在信息不对称日益加剧的今天，真正的“基本面优势”是如何通过量化手段被捕捉到的？它是不是鼓励我们去关注那些“被市场忽视的、但具有长期复利效应的微小优势”？我希望能从中体会到一种将严谨的统计学纪律与深刻的商业洞察力相结合的独特视角。如果这本书能够帮助我从一个仅仅是“分析数据”的人，转变为一个“用数据理解商业未来”的投资者，那么无论其中的具体模型是何种复杂，它的阅读体验都将是极其令人振奋和醍醐灌顶的。它应该能让人在面对市场波动时，多一份基于逻辑的笃定，少一份情绪化的追涨杀跌。
评分作为一个资深的市场观察者，我深知任何“量化投资”策略的生命周期都受制于市场环境的演变。过去十年有效因子可能在未来几年迅速衰减，这是投资界不变的铁律。因此，我最关心这本书是否提出了一个关于“策略自适应”和“因子衰减监测”的系统性思考。我希望看到的不仅仅是如何构建初始模型，更重要的是如何建立一套“预警系统”，用以监测模型有效性的边界条件是否正在被突破。比如，当宏观经济进入高通胀或衰退周期时，过去依赖低利率环境构建的因子组合是否需要进行结构性调整？书中是否会详细讨论如何利用时间序列分析来识别和应对因子异象（Factor Anomalies）的消亡？如果作者能分享一些关于如何构建“因子轮动”策略的经验，让模型能够像一个高明的基金经理一样，根据宏观信号主动调整风险敞口和因子暴露，那无疑会大大提升这本书的实战价值和前瞻性。
评分教课书吗 实践起来完全无法应用。
评分抄袭国外报告，没有任何价值。
评分超赞
评分这书是本文献导读，可供写论文参考之用。同样题材同样功能看alphanomics那本更好一些。
评分基金公司的赠书。理论解释部分饶有收获，数据分析部分实在头疼。碎片化的时间里如何能系统化的学习呢？
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