第1章 基本面量化投资综述
1.1 导论
从《华尔街日报》到著名的金融站点thestreet.com，价值投资（或本书所称的基本面量化投资）是当今被提及次数最多的投资战略。投机者似乎可以夸耀其短期的高回报率；但在中长期，价值投资者却遥遥领先。即使是在20世纪90年代美国股市泡沫的大崩溃中，价值投资者仍然获得了较高的收益。那么，什么是价值投资呢？简而言之，对上市公司股票进行比较科学的合理估值，当其市场价格低于估值时就有投资价值、就可以买进，这种投资方式就是价值投资。价值投资的基本思路如下：首先，股票市场的价格波动带有很强的投机色彩，但是从长期看必将回归“基本价值”，谨慎的投资者不应该追随短期价格波动，而应该集中精力寻找价格低于基本价值的股票；其次，为了保证投资安全，最值得青睐的股票是那些被严重低估的股票，即市场价格明显低于基本价值的股票，这些股票几乎没有下跌的空间，从谷底反弹只是时间问题，投资者集中持有这些股票就能以较小的风险获得较大的收益。
本章主要介绍从价值投资走向基本面量化投资的思路。我们将从基于基本面的估值理论谈起，回顾价值投资的理论框架，进而讨论价值投资的精髓。从这些分析中可以看到，学者在学术研究中得到的有关价值投资的结论与那些传奇的投资大师（如格雷厄姆、巴菲特和格林布拉特）所采用的投资策略其实是高度一致的。这种一致性体现在，业界和学界都是在深刻理解财务信息的基础上分析股票，在构建投资策略时不仅要寻找“廉价”的股票，还要寻找“高质量”的股票。这就是价值投资的精髓。事实上，业界和学界之所以会不约而同地向同一个方向探索，是因为对于更高效地使用财务信息的追求，驱使着策略开发者想方设法地寻求更简洁的方式处理更繁杂的信息。这就是从价值投资走向基本面量化投资的初衷，而价值投资的精髓也正是从价值投资走向基本面量化投资的思路。
本章的重点在于，基于对价值投资理论框架的回顾凝练出价值投资的精髓，并描述一些成功的、有经验的投资者如何利用基本面信息找到高质量的股票。另外，最近很多学术研究的成果对价值投资者寻找质量高且股价合理的股票极其有效，在后面的章节中将予以介绍。
我们先讨论有效资本市场假说，进而讨论噪声投资者模型，以理解为什么市场在大部分情境下会定价错误；基于此，我们才能讨论如何基于基本面量化投资发现这种定价错误，并为投资所用。[3]在本章末，我们还会简要讨论基本面量化投资在中国的状况。
1.2 有效资本市场假说和噪声投资者模型
我们想象一个最理想的证券市场，在这个市场上，证券的交易是免费的，没有交易佣金、买卖价差（bid-ask spread）等交易成本；同时，在这个市场上也不存在证券持有成本，如卖空股票（short-sell）有关的成本。更重要的是，在这个市场上，大家拥有的信息是一样的，对这些信息的理解也是一致且充分的。换句话说，大家对证券的估值不仅是一样的，而且是在现有信息基础上最准确的。这是一个没有证券交易成本（trading costs）、证券持有成本（holding costs）和信息成本（information costs）的高效率市场。
可以说，有效资本市场假说（efficient market hypothesis,EMH）在一定意义上认为证券市场是一个没有任何成本的、高效率的、理想化的市场。在有效资本市场上，证券的价格等于它的价值。一旦与证券价值相关的信息被披露，市场就会迅速做出调整，使其价格重新等于价值，没有任何人或交易策略可以提前利用公开信息赚取超额回报。也就是说，在这个市场上，因为所有投资者拥有相同的信息，并具备相同的信息分析能力，证券的定价在任何时点上相对于投资者拥有的信息都是“对”的，错误定价（mispricing）是不存在的。[4]
在这种情况下，有效资本市场意味着，股票的价格在任何时点应该等于投资者在所拥有的信息的基础上该股票预期带来的未来各期现金流的折现值，其计算公式如下：
其中，Vt表示股票在时间t的内在价值，Et（Dt+i｜δ）表示基于时间t的信息对未来第t+i期股利的预期，r表示折现率。公式表明在任何时间t，一只股票的价格等于其内在价值，市场是有效的。
当市场接收到关于某一公司的新信息以后，投资者根据新信息调整对未来现金流Et（Dt+i｜δ）的预测和对折现率r（公司风险）的评估，股票内在价值Vt也相应发生变化。同一时间，股票价格Pt也发生同样的变化，市场继续保持着价格等于价值的有效状态。
模型（1-1）从有效资本市场学派的角度对有效市场学派和行为金融学派的交锋问题给出了回答：证券价格的决定机制是基于现有信息的未来现金流折现，价格对信息的反应过程是及时的、充分的、完整的。
为了彻底阐明其观点，Shiller（1984）提出一个简单的噪声投资者模型。该模型具有两类投资者：精明投资者和噪声投资者。精明投资者基于基本面信息进行交易，这些投资者能够以无偏的行为快速回应关于基本价值的消息；相反，噪声投资者不是依据基本面信息进行交易。这两类投资者的具体定义如下：
精明投资者（信息投资者）
精明投资者在时间t对股票的需求Qt表示为总流通股的一部分：Qt=
。其中，Rt是在时间t股票的实际回报率，ρ是精明投资者对股票无需求时的预期实际回报，φ是精明投资者持有所有股票时的风险溢价。
噪声投资者（普通投资者）
噪声投资者的需求随时间变化，且这种需求无法依据预期收益模型进行预测。他们的需求被表示为Yt（普通投资者要求的每股股票价值）。
在均衡的情形下，股票需求与股票供给等量时达到市场出清（Qt+Yt/Pt=1），求解得到的理性预期模型产生以下市场出清价格：
其中，市场价格Pt是现值；贴现率是ρ+φ，由在时间t的预期未来股息支付Et（Dt+k）加上φ乘以噪声投资者的预期未来需求Et（Yt+k）得出。换句话说，Pt由企业的基本面价值（未来股利）和其他多变的因素（噪声投资者未来的需求）共同决定。这两个因素的相对重要性由φ决定，φ可以理解为套利成本。
当φ趋近于零时就出现一种特殊的情形，价格变成了预期股利的函数[式（1-1）]，这与有效市场模型一致。因此，当市场的套利成本很低时，价格表现与有效市场假设的预期更加一致。然而，当φ增大时，噪声投资者的相对重要性增大。在极端情形下，即当φ趋近于无穷大时，市场价格仅仅由噪声投资者的需求决定，基本面估值在定价方面的作用微不足道。
什么因素影响φ呢？显然，精明投资者的特点（如他们的风险厌恶程度和财富约束）起着重要作用。更具体而言，套利成本涉及以下方面：（1）交易成本，与建仓、平仓相关的成本，包括经纪人佣金、价滑、买卖价差等；（2）持有成本，与持有头寸相关的成本，受到诸如套利头寸的持续时间和卖空成本等因素的影响；（3）信息成本，与获得、分析和监督信息相关的成本。
在套利成本中，最重要的因素是信息成本。估计公司价值及评估头寸风险都要用到信息，假定有多个有经验的投资者，任意一个理性套利者都不能确切地了解所拥有信息的质量。请注意，φ也出现在式（1-2）的分母中，这意味着信息成本也会影响不同企业的估值，以及企业的资本成本（例如，投资者期望从他们对公司的投资中获得回报）。套利成本低的市场会呈现价格接近基本面的情形。例如，在股票期权、指数期货和封闭式基金的市场中，交易和信息成本呈现相对较低的特征。在这些市场中，估值相对直接、交易成本极低，而且交易资产往往拥有类似的替代品，因此这些资产的价格与其基本面价值紧密相联也是预料之中的。
然而，在其他市场中，套利成本φ可能很大，因此股价由噪声投资者支配。例如，许多新兴经济体的资本市场具有机构投资者相对少、市场深度浅的特征，因此套利成本较高。即使在美国，一些规模较小的公司受到较少的关注、交易量较小，这类难以估值的股票（包括互联网、生物技术和所谓的“基于云技术”的股票）可能会有更高的套利成本。根据噪声投资者模型，在这些市场中，股价会呈现更大的波动性，并且与基本面价值的相关性较弱。
模型（1-2）表达的主要观点是，市场价格是噪声投资者和理性套利者在成本约束下相互作用的产物。一旦我们引入噪声投资者和高昂的套利成本，价格就不再是基于未来预期股息的简单函数。除非套利成本为零，否则Pt通常不等于Vt。错误定价的程度由噪声投资者需求和套利成本的函数决定。换句话说，当套利成本不等于零时，我们可以预期错误定价是一种均衡现象。
从上述分析可以看出，在很多情形下，由于存在套利成本和噪声投资者，价格不应该等于价值。这时，历史会计信息对于公司估值和未来收益的预测就会变得特别有用，下面我们将分析成熟投资者（精明投资者）如何利用这些信息进行基本面分析或者价值投资。
1.3 基于基本面分析的量化投资
在本节，我们探讨如何利用历史会计信息进行投资决策，并在这些决策思路中寻找共同点，以发现价值投资的精髓。我们首先讨论格雷厄姆的投资方法。在基本面分析方面，本杰明·格雷厄姆（Benjamin Graham）是巴菲特、彼得·林奇等投资大师的启蒙者。巴菲特曾虔诚地说：“在许多人的罗盘上，格雷厄姆就是到达北极的唯一指示。”大卫·刘易斯甚至说：“格雷厄姆的《证券分析》是每一位华尔街人士的《圣经》，格雷厄姆则是当之无愧的华尔街教父。”
1.3.1 格雷厄姆的量化投资方法
在《证券分析》最早的版本（他与戴维·多德于1934年合著）中，格雷厄姆提出了一种选股方法。格雷厄姆认为，同时拥有以下特点的股票都是值得投资的：
（1）市盈率是AAA债券收益率的2倍；
（2）股票的P/E（市盈率）不到最近5年内所有股票平均P/E的40%；
（3）股息率大于AAA公司债券收益率的2/3；
（4）价格低于有形账面价值的2/3；
（5）价格低于净流动资产价值（NCAV）的2/3，净流动资产价值定义为流动资产（每股收益）减去流动负债；
（6）债务权益比率（账面价值）必须小于1；
（7）流动资产大于2倍流动负债；
（8）负债小于2倍净流动资产；
（9）EPS（每股收益）历史增长（至少过去10年）大于7%；
（10）在过去10年中，盈利的下降不超两年。
仔细观察，你会发现上述十个因素可以分成两组：比起后五个因素，前五个因素互相之间有着更加自然的联系。前五个因素都是衡量“廉价”程度的。前两个因素比较公司的股价与其报告的盈利，促使我们购买市盈率低于某一阈值的股票；接下来的三个因素将股票价格与其股利、账面价值和净流动资产价值进行比较。总体上，前五个因素告诉我们，购买那些价格相对于价值更加便宜（廉价）的公司。
后五个因素与前五个因素的不同点在于：它们不涉及股票价格。我们可以将后五个因素作为一个整体，视作对公司质量的度量，因为这些因素都是基于基本面指标的。因素（6）—（8）衡量债务（杠杆）及短期流动性（偿付能力）。因素（9）和因素（10）是对公司的历史盈利增长率和增长的一致性的度量。简而言之，格雷厄姆想购买杠杆率低、偿债能力高、一段时间内的盈利增长率表现不错的公司。按照格雷厄姆的说法，高质量的公司是指那些高增长、稳定增长、低杠杆和流动性良好的公司。
1.3.2 剩余收益模型的理论基础
如何解释上述现象呢？是否因为在回溯测试区间美国正处于一个特殊的历史时期？为了进一步推论，我们引入基于剩余收益模型的估值理论。
剩余收益模型
根据剩余收益模型，一家公司的价值等于其当前账面价值和未来预期剩余收益现值之和，即
其中，Bt为公司在时间t的账面价值，Et[·]为公司在时间t的期望值，NIt+i为第t+i期的净收入，re为权益资本成本，ROEt+i为第t+i期账面资产税后收益率。在式（1-3）中，期间t的剩余收益（RI）定义为期间t的收益减去基于资本成本的正常收益，公式为RIt=NIt-rBt-1。
剩余收益模型使得我们可以依据企业财报数据估算公司价值（根据公司未来现金流计算现值），这也是该模型受欢迎的原因。从直觉上，我们可以把式（1-3）分解为以下形式：
其中，第t期的账面价值为原始资本或初始投资（Capitalt），PVRIt为未来剩余收益的现值。式（1-4）突出公司价值（公司现在值多少钱）始终是两项之和：投入资本（资产基础）和未来剩余收益的现值。
事实证明，初始资本（Capitalt）对于公司价值的计算并不重要（Penman，1996，1998）。在式（1-4）中使用现在的账面价值作为初始投资，但是我们可以选择几乎任何数值作为起始资本。
随后的研究提出除账面价值外，还可以用其他的替代指标作为初始资本。例如，资本化的1年盈利预测或当年的销售收入。剩余收益模型告诉我们，对于每个选定的初始资本，我们可以计算与其匹配的PVRIt（等于未来支付给股东的现值）。
剩余收益模型如何帮助我们进行基本面分析？它让我们更清楚地看到能够推动股价倍增的绩效指标。例如，将式（1-3）两边除以公司的账面价值，我们可以根据预期净资产收益率重新表达价格账面比（市净率）。
其中，Pt为公司在时间t的预期股利的现值，Bt为公司在时间t的账面价值，Et[·]为在时间t的期望值，re为权益资本成本，ROEt+i为第t+i期的税后账面收益率。
式（1-5）表明，一家公司的市净率是由预期ROE、资本成本（re）及其未来的账面价值增长率（取决于未来ROE和股息支付率k）的函数决定的。那些有着类似市净率的公司的未来剩余收益现值[式（1-3）右边的无限求和]也是相似的。
同样，我们可以得出企业价值与销售比（EV/S）。根据Bhojraj and Lee（2002），如果我们模拟企业在初始期间（假设n年）高增长，后续为更稳定的永续增长期，企业的EV/S可以表示如下：
其中，EV*t为在时间t的总企业价值（债务加权益），St为在时间t的总销售额，Et[·]为基于在时间t可用信息的期望值，PM为营业利润率，k为恒定支付比率，r为资本成本，g1为初始盈利增长率（适用于n年），g2为n+1年以后的永续增长率。
式（1-6）表明，企业的EV/S是预期营业利润率（PM）、支付比率（k）、预期增长率（g1和g2）和资本成本（re）的函数。这有助于我们回答以下问题：哪些公司值得更高的EV/S？答案是，那些具有较高预期利润率、较快增长率、较高支付比率和较低资本成本的公司。
1.3.3 价值投资的两个关键要素
剩余收益模型框架将企业价值分解为两个关键要素——投入资本与未来剩余收益的现值（增长机会），从而使企业价值变得易于计算。典型廉价指标的一个很大问题在于，它们只比较股票的价格与其投入资本（账面价值），而完全忽略了股票估值的第二个要素——增长机会。
从格雷厄姆开始，最成功的基本面投资者始终把价值投资视为两个关键要素的组合——寻找质量好的公司和以“合理的价格”买入，可以用下式表示：
价值投资=廉价+质量（1-7）
企业的市盈率是对现有资产是否便宜的衡量标准，这是价值投资比较容易但不太有趣的部分；有趣的部分要求投资者评估企业的质量，使用当前可用的各种衡量指标预测未来剩余收益的现值（PVRI）。这就是我们所说的基本面分析的核心部分。最好的基本面投资者专注于购买“廉价”且优质的股票，格雷厄姆正是基于这种逻辑构建了选股法。回到格雷厄姆的企业质量因素[因素（6）到因素（10）]，他基于此建立了原始股票池。格雷厄姆直观地认识到，拥有较低杠杆、较高流动性和较高稳定增长率的企业在未来最有可能产生高回报率，或者说在剩余收益模型的框架下，他认为具有这些特征的是高PVRI股票。
1.3.4 业界的实践
如果想了解如巴菲特、芒格、格林布拉特等投资大师的投资方法，甚至想了解一些著名的基金的投资策略，那么时刻牢记“廉价+质量”的投资原则是非常重要的。下面我们以格林布拉特及其神奇公式作为例子，详细讲解这一原则的应用。
格林布拉特和神奇公式
格林布拉特是美国学者，同时也是对冲基金经理、投资者和作家。与格雷厄姆一样，格林布拉特的职业跨越了学术界和华尔街。1985年，他成立了一家对冲基金——戈坦资本（Gotham Capital），专注于特殊事件类投资。戈坦资本在1985年成立之后的10年间，扣除管理费前的资产以年40%的惊人速度增长。在1995年返还所有的外部资本之后，格林布拉特和联合创始人以自有资金继续进行特殊事件类投资。1999年，格林布拉特出版了他的第一本畅销书——《股市天才》[6]，描述了戈坦资本是如何取得成功的。
不过，格林布拉特最出名的是他的第二本书《股市稳赚》[7]，这本书也在市场上大卖。该书于2005年首版，销量超过30万册，被翻译成16种语言。在格林布拉特看来，这本书是探讨巴菲特的投资策略能否量化的实验产物。他知道“来自奥马哈的圣人”可能无法被量化；不过，他还是想知道那些巴菲特的魔法能否被模仿。
大多数人是通过巴菲特在伯克希尔-哈撒韦（Berkshire Hathaway）公司的“董事长致辞”学习其投资理念的，而格林布拉特则发现了一个可以量化的公式。正如巴菲特经常说的那样，“以平常的价格买进一家非凡的公司远远胜过以非凡的价格买进一家平常的公司”。格林布拉特观察到，巴菲特购买的不是廉价的公司，而是价格合理的优质公司。如果我们试图创建一个量化选股法以合理的价格购买非常棒的公司，那么会发生什么呢？
在《股市稳赚》一书中，格林布拉特提出了神奇公式，这其实是一种非常简单的策略。格林布拉特基于两个因素对公司进行排名：资本回报率（return on capital,ROC）和盈利收益率（earning yield,EY）。[8]神奇公式，简而言之，就是寻找那些拥有较高历史资本回报率（过去5年内，年资本回报率至少20%），并且当前以较高盈利收益率交易的公司。
我们应注意以下两点：第一，神奇公式是可以赚取超额收益的（更准确地说，它在很长的一段时间里可以赚取超额收益），这个公式已经由格林布拉特和其他人使用美国数据进行了回溯测试，排在选股法顶部的公司在过去五十多年的表现大幅超过平均水平；第二，这与格雷厄姆在过去很多年里所做的事情相似，即五年持续高增长、低P/E等。
回到剩余收益模型公式，我们发现格雷厄姆、巴菲特和格林布拉特都在做同样的一件事：找到高PVRI预期的公司，在合理的P/E水平上交易。巴菲特最常见的原则如下：（1）只投资你所熟悉业务的公司；（2）寻找具有可持续竞争优势的公司；（3）拥有高质量管理团队的公司；（4）购买具有良好的“安全边际”的公司。最后一项原则是最容易理解和实现的——购买相对于其资本金基础更有吸引力估值的公司。前三项原则告诉我们什么呢？他们是否并不只是将我们指向未来更可能具有高可持续ROE（净资产收益率）的公司？答案显而易见：质量很重要。
1.3.5 学术界的证据
我们已经讨论了基于基本面估值的基本框架，学术界近年来的实证研究结果也证实了采用上文讨论的方法能获得超额收益，下面我们具体介绍实证研究结果。
廉价
会计学和金融学领域的大量文献证明了价值效应，即价值股（股票价格低于它们的基本面价格）胜过魅力股（股票价格高于它们的基本面价格）的趋势。常用的价值衡量指标是市账比率（Stattman，1980；Rosenberg et al.，1985；Fama and French，1992）、盈利价格比（Basu，1977；Reinganum，1981）、现金流与价格比（Lakonishok et al.，1994；Desai et al.，2004）和销售额与企业价值之比（O’Shaughnessy，2011）。价值溢价的效果随时间而变化，但价值股的回报高于魅力股的基本结论在学术文献中是非常稳健的。
虽然学者普遍接受实证结果，但是对于其背后的原因却没有达成共识。有人认为实证结果清楚地表明了价值股的价格被低估（“便宜货”）；有人则认为价格便宜只是一方面原因，另外一方面原因是衡量价值的常见指标也意味着某种风险。例如，Fama and French（1992）认为，低P/B（市净率）的股票面临更多的风险；Zhang（2005）认为，这些股票包含更多的“被困资产”[9]，因此更容易受到经济下滑的影响。
质量
到目前为止，学术界关于高质量公司的定义（或特征）尚未达成共识。例如，许多论文检验了盈余持续性或其他会计指标预测未来回报的能力，但大多数论文没有在企业质量的框架下讨论这个主题。当把这些零散的实证发现拼凑起来时，我们就会发现得到的结论与格雷厄姆选股法所定义的质量维度非常相似，这些实证结论也与我们的估值理论框架非常吻合。
决定一家公司未来剩余收益现值（PVRI）的关键是什么？最重要的是影响公司未来盈利能力和增长的因素，它们是公司未来净资产收益率的主要驱动力。公司资产是否安全也十分重要。安全公司的资本成本（re）更低，在未来预期现金流量一定的情况下，安全公司将得到更高的PVRI。最后，预期的派息率也很重要。在盈利能力和增长率相同的情况下，给投资者派息更多的公司拥有更高的PVRI。
实证研究和业界实践在上述几个方面得出的结论是一致的。如果一家公司稳定、安全、盈利能力强且增长稳定，同时其现金流状况良好、派息率高，那么这家公司未来越有可能获得高投资回报率。
盈利能力和增长
盈余质量
不仅盈余的数量很重要，盈余的质量（如可持续性）也很重要。例如，Sloan（1996）和Richardson et al.（2005）的研究表明，盈余的现金流部分比应计部分更具有持续性。Novy-Marx（2013）的研究表明，毛利（销售收入-销售成本）是比净利润更好的衡量盈利能力的指标。他们的实证结果表明，尽管高盈利公司的估值倍数显著高于低盈利公司，但是高盈利公司的回报率仍然高于低盈利公司。
盈余质量的另一个研究领域探讨了如何使用会计数据识别财务造假。Beneish（1999）基于财务报表数字，提出一个可识别盈余操纵的打分模型——M-score。在样本外测试中，Beneish et al.（2013）的研究表明，M-score可以正确识别盈余操纵公司，71%的会计欺诈案件在被公开披露之前可以通过M-score得以识别。同时，他们的研究也表明，M-score是股票收益率的强大预测工具，在控制其他因素（包括会计应计利润）后，M-score高的公司（盈余操纵可能性更大的公司）的股票未来收益率低。
总体而言，这些研究表明，相比净利润，基于现金流或毛利衡量的盈利能力能够更好地预测未来股票回报。
安全性
学术界的研究基于不同衡量公司安全的指标都得出了同样的结论：股票越安全，股票回报率越高。例如，低波动率公司（Falkenstein，2012；Ang et al.，2006）、低贝塔值公司（Black et al.，1972；Frazzini and Pedersen，2014）、低杠杆公司（George and Hwang，2010；Penman et al.，2007）、低财务风险公司（Altman，1968；Ohlson，1980；Dichev，1998；Campbell et al.，2008）的股票回报率更高。
换句话说，具有较高波动率、较高贝塔值、较高杠杆和更高破产风险的公司，其股票回报率较低。然而这些发现在均衡资产定价框架下是讲不通的。在均衡条件下，具有较高风险的公司应该有更高的未来回报。但是，如果我们相信这些风险度量与计算公司PVRI的贴现率相关，那么就说得通了。因为“更安全”的公司具有更低的资本成本（re），在其他条件相同的情况下，“更安全”公司的PVRI高于“风险较大”公司的PVRI。如果市场低估了公司的真实PVRI，那么“更安全”公司实际上实现了更高的未来回报。
股息率
最后，向股东（债权人）支付更高股息（利息）的公司，其股票回报率也更高。例如，回购股票的公司往往表现良好（Baker and Wurgler，2002；Pontiff and Woodgate，2008；McLean et al.，2009），而发行更多股票的公司往往表现更糟糕（Loughran and Ritter，1995；Spiess and Affleck-Graves，1995）。债券市场也类似。发行更多债务的公司，其超常收益为负（Spiess and Affleck-Graves，1999；Billett et al.，2006）；而清偿债务的公司，其超常收益为正（Affleck-Graves and Miller，2003）。Bradshaw et al.（2006）的研究表明，可以根据公司的现金流量表，计算外部融资活动净额指标衡量这些影响。总体而言，这些发现与剩余收益模型框架是一致的：较高资本回报率的公司（具有更高的k）拥有更高的PVRI。
那么，什么类型的公司可以被视为高质量的？换言之，什么公司特征与未来更高的ROE、更低的资本成本及更高的派息率相关呢？现有的学术研究表明，那些安全、盈利的成长型公司能给投资者带来更高的回报。如果市场低估了其基本面价值，那么高质量的公司就可以赚取更高的未来回报。这种现象很难归因于价值效应是一种风险，因为高质量公司的盈利能力更强、更稳定、更不容易陷入困境，并拥有更持久的未来现金流和较低的经营杠杆。
在一项最新的研究中，Asness et al.（2014）将不同的质量因子放在一起研究。在这项研究中，他们定义高质量公司为“安全、可盈利、有成长性和经营良好”的。他们认为在其他条件相同的情况下，投资者愿意向这样的公司投入更多的资金，这表明市场实际上没有为这些优质股票支付足够高的溢价。他们在质量维度上对公司进行排序，构造了QMJ（quality minus junk）投资组合，发现投资组合在23个国家中的22个国家获得了正的超额回报。
盈利性指标
盈利性指标包含六个变量，衡量了投资回报率（ROA、ROE）、毛利（GPOA、GMAR）[10]、经营性现金流（CFOA、ACC）[11]。分子分别是当年的收入、毛利或者经营性现金流；分母分别是总资产、权益面值、总销售额或者利润。上述指标值越大，说明公司的盈利性越好。
成长性指标
成长性指标度量公司过去五年的盈利变化，包含多个变量。例如，ΔGPOA=（GPt-GPt-5）/TAt-5，其中GP=RE-COGS,TA是总资产。换言之，Asness et al.（2014）将成长性公司定义为毛利、收入或者现金流在过去五年里持续增长的公司。上述指标值越大，说明公司的成长性越好。
安全性指标
安全性指标包含六个变量，分别为贝塔值、股价波动性（IVOL）[12]、盈利波动性（EVOL）[13]、杠杆率（LEV）[14]及财务风险（O-score、Z-score）[15]。上述指标值越小，说明公司的安全性越高。
派息率指标
派息率指标包含三个变量，分别为净股票发行量（EISS）[16]、净债务发行量（DISS）[17]、股利支付率（NPOP）[18]。前两个变量值越大，说明公司派息率越低；股利支付率越高，说明派息率越高。
上述指标的构建与剩余收益模型框架是契合的，盈利性指标关注的是公司的盈利性，成长性指标关注的是盈利能力的成长性。在剩余收益模型框架中，这21个变量与未来ROE相关；而Asness et al.（2014）的研究也发现这些指标与P/B高度相关。
1.4 量化投资在中国：机遇和挑战并存
关于量化投资在中国的适用性问题，我们的基本看法是，量化投资尤其是基于基本面的量化投资，在中国既存在机遇也存在不少挑战。
就机遇方面而言，由于中国A股市场目前仍然是散户居多，存在大量的噪声投资者，这些噪声投资者的存在使得市场处于较长期的无效状态，价格修正要比在成熟市场花更长的时间，这时基本面量化投资者或价值投资者就可以利用这个机会，开发基于价值的投资模型，从市场获利。事实上，量化投资在中国正处于蓬勃发展期。截至2016年第三季度，A股市场量化对冲产品的规模已超过2 500亿元，在普通权益投资中占比8.4%（2012年占比为2.2%）。可以看出，量化产品占比逐年上升，但仍处于较低的水平，未来仍有很大的发展空间。[19]
就挑战方面而言，第一，由于中国资本市场的机构投资者相对较少、市场深度较浅，因此套利成本较高。在这种情况下，股票价值和基本面的相关性与发达市场相比较低，从而制约了价值投资者的获利空间。第二，基本面量化采用的交易策略是分析研究历史数据得到的，是对历史规律的总结，其基本假设为之前的规则在未来是不变的，因此可以通过相同的方法在未来获取超额收益。但这种假设在新兴资本市场时常会受到冲击，政策变化、交易规则变动都可能破坏之前的规则，这时采用量化投资方法的投资者就会感到无所适从。第三，在新兴资本市场，量化和对冲工具相对缺乏或者成本很高，使得价格长期无法回归价值，这对量化投资者的挑战性更大。
总而言之，中国资本市场既存在显著的套利机会，也存在显著的套利成本。我们相信，随着中国资本市场的逐步完善，套利成本会逐渐减少，量化投资者对套利机会的捕捉使得市场更有效率，而基于基本面的量化投资也将在中国得到越来越广泛的应用。
本章小结
本章主要介绍从价值投资走向基本面量化投资的思路。噪声投资者模型表明，股票市场中由于存在套利成本和噪声投资者，“没有免费的午餐”并不等于“价格正确”。面对错误定价带来的投资机会，学界和业界的分析思路高度一致：寻找“廉价”且高质量的股票——这就是价值投资的精髓。价值投资离不开基本面分析，而对更高效地使用基本面信息的追求，驱使着投资策略开发者寻求更简洁的方式处理更繁杂的信息——这就是从价值投资走向基本面量化投资的初衷。
思考与讨论
思考与讨论参考答案
参考文献
[1]Affleck-Graves,J.and R.E.Miller，2003，The information contentof calls of debt：Evidence from long-run stock returns,Journal of Financial Research，26（26）：421—447.
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