基本面量化投资18种经典策略

近年来，基本面量化投资在中国证券市场上迅速发展，其发展的核心是构建投资策略。本书精心选取基本面量化投资领域的18个主题，每个主题对应一类可供深挖的选股因子，分别从文献导读与中国实践两个视角加以详细阐述，形成中国证券市场可参考的基本面量化投资18种经典策略。 本书的优选特色在于内容来自严谨的学术研究，既包含该领域的经典文献，也吸收创新的前沿研究，并结合在中国A股市场的实践，提炼出可实施的量化投资策略。本书不仅可以帮助读者掌握基础的因子逻辑与投资策略，还可以帮助读者构建和完善量化策略开发的方法论，真正做到学以致用。

近年来，基本面量化投资在中国证券市场上迅速发展，其发展的核心是构建投资策略。本书精心选取基本面量化投资领域的18个主题，每个主题对应一类可供深挖的选股因子，分别从文献导读与中国实践两个视角加以详细阐述，形成中国证券市场可参考的基本面量化投资18种经典策略。
本书的优选特色在于内容来自严谨的学术研究，既包含该领域的经典文献，也吸收创新的前沿研究，并结合在中国A股市场的实践，提炼出可实施的量化投资策略。本书不仅可以帮助读者掌握基础的因子逻辑与投资策略，还可以帮助读者构建和完善量化策略开发的方法论，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；2006—2019年执教于北京大学光华管理学院。爱思唯尔2020、2021“中国高被引学者”。研究领域聚焦于基本面量化投资和私募股权投资。担任优质公募基金公司及大型金融科技公司研究顾问，财政部第一届企业会计准则咨询委员会委员。 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，从事全球股票量化策略的研发与投资。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A股市场的实践。

第1章 公司价值
1.1 反向投资策略、外推和风险
1.2 公司内在价值、市场预期和股票收益
1.3 价值因子中的细节
1.4 基于公司价值的投资策略：中国实践部分
第2章 盈利能力
2.1 当期盈余与未来盈余
2.2 用盈利能力指标预测
2.3 挖掘盈利能力指标
2.4 基于盈利能力指标的投资策略：中国实践部分
第3章 经营效率
3.1 比率分析和权益估值：从研究到实践
3.2 市场参与者对杜邦分析的运用
3.3 历史成本法和市场参与者对杜邦分析的运用
3.4 基于经营效率的投资策略：中国实践部分
第4章 盈余质量
4.1 股价充分反映了应计项和现金流关于未来盈余的信息吗
4.2 投资者会高估资产负债表膨胀的公司吗
4.3 盈余操纵和预期收益
4.4 基于资产负债表信息的投资策略：中国实践部分
第5章 投资和融资
5.1 资本投资与股票收益
5.2 公司融资活动、分析师预测和股票收益的关系
5.3 资产增长和股票横截面收益
5.4 基于投资和融资活动的投资策略：中国实践部分
第6章 无形资产
6.1 研发支出的市场估值
6.2 被错估的创新
6.3 创新效率与股票收益
6.4 基于研发创新的投资策略：中国实践部分
第7章 财务安全
7.1 波动性与横截面预期收益
7.2 寻找财务困境风险
7.3 构建反向Beta套利策略
7.4 基于财务安全的投资策略：中国实践部分
第8章 证券分析师
8.1 分析师预测修正与市场价格发现
8.2 对分析师的分析：什么时候推荐会增加价值
8.3 异常分析师跟踪与股票超额收益
8.4 证券分析师对股票收益的影响：中国实践部分
第9章 机构投资者
9.1 主动型共同基金管理的价值：基金经理持股和交易的检验
9.2 用资金流向解释收益的可预测性
9.3 关联股票
9.4 于机构投资者的投资策略：中国实践部分
第10章 内部人交易
10.1 内部人交易是否有信息含量
10.2 解码内部人交易信息
10.3 如果内部人突然静默
10.4 基于内部人交易的投资策略：中国实践部分
第11章 卖空交易
11.1 卖空者、基本面分析和股票收益
11.2 卖空比例信息具有投资价值
11.3 卖空供给：卖空者和股票收益
11.4 卖空策略与卖空制度：中国实践部分
第12章 价格动量
12.1 动量策略的收益：对股票市场有效性的反映
12.2 价格动量与交易量
12.3 动量策略的崩盘时刻：动量策略的优化
12.4 动量投资策略：中国实践部分
第13章 市场情绪
13.1 投资者情绪与股票收益的横截面效应
13.2 投资者情绪对股票市场整体收益的预测
13.3 管理层情绪与股票收益
13.4 基于市场情绪的投资策略：中国实践部分
第14章 公司间关联
14.1 经济关联与可预测收益
14.2 多元化企业
14.3 科技关联度：提升预期收益的新工具
14.4 基于公司间关联的投资策略：中国实践部分
第15章 文本分析
15.1 公司定期报告中前瞻性阐述的信息含量：贝叶斯机器学习方法
15.2 何时“负债”并非消极词语：文本分析、词典和公司年报
15.3 推特是否有助于预测公司盈余和股票收益


15.4 基于文本分析的投资策略：中国实践部分

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