价值投资

策略概述

本策略基于破净股的投资思想，主要通过筛选股价低于公司每股净资产的股票，来寻找市场中被低估的投资机会。破净股通常由于市场情绪、短期波动等因素被低估，但从长期来看，这类股票的内在价值往往会被市场重新认识并反映在价格上。策略通过剔除高风险和财务不稳定的股票，专注于那些具备稳健基本面且有较大反弹潜力的公司，旨在构建一个具备长期价值回归潜力的股票组合，符合稳健的价值投资理念。

因子介绍:

• 总市值（total_market_cap）: 该因子用于衡量公司的整体规模，是衡量公司在资本市场上影响力的重要指标之一。通常市值较大的公司具有较强的市场稳定性和抗风险能力，因此

策略介绍

查尔斯·布兰德（Charles Brandes）的投资理念可以用“价值投资”的核心思想来概括。布兰德强调寻找被低估的股票，并注重市盈率（PE）、市净率（PB）等财务指标的合理性，以确保投资的安全边际。本选股策略注重选择市盈率和市净率低于市场平均水平的股票，同时考虑如股息收益率、净资产收益率（ROE）和自由现金流等财务健康指标，体现了布兰德的逆向投资思维，即在市场低估的情况下买入，同时关注企业的长期财务稳定性和增长潜力。这与布兰德提倡的通过财务分析寻找市场错误定价、并以合理估值进行长期投资的理念高度一致。

策略概述

本策略基于多个财务因子构建评分体

策略介绍

红利策略也叫高股息策略，是价值投资的经典策略之一。简单来说，该策略基于股息率选取高分红个股进行投资，在获取分红收益之余，还能获取股价上涨带来的收益。

“新国九条”出台，红利有望成为中长期的投资逻辑。

新“国九条”落地之后，监管思路已经向“强监管、防风险、促高质量发展”转变，“分红”成为重中之重，高股息及稳健分红板块符合长期价值投资取向。在市场风格导向方面，有望引导市场资金更多地关注基本面良好、估值较低、分红较高的上市公司，对投资者有较大指引作用。政策强引导下，红利策略或许正在演变成为中长期的投资逻辑。

策略流程

1. 股票池过滤：剔除ST股、停牌股、北

策略全称

年化23.5%的净利润同比增高战法

策略绩效图

作者

黄帅

发布日期

2024-08-30

风险提示

• 本文只是基于公开的研报、书籍做策略复现，纯技术和工具使用交流，不代表投资建议
• 本文涉及的文字、图片、链接、代码，仅作为量化交易这门技术的学习交流，不代表投资建议
• 投资有风险，入市需谨慎

策略概述

本策略是基于价值投资的多因子选股模型，

https://bigquant.com/experimentshare/5ffea17cf0ca4e78ab50a84762c2b596

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导语

股神巴菲特坦然其投资理念非常简单——价值投资，专买具有安全边际处于价值“洼地”的股票。在股票市场上，一般以市盈率指标来衡量股票的价值，市盈率相对较低的话，股票更具有投资价值。 本文介绍了市盈率以及相关的金融市场信息。

什么是市盈率

市盈率是衡量股价高低和企业盈利能力的一个重要指标。由于市盈率把股价和企业盈利能力结合起来，其水平高低更真实地反映了股票价格的高低。例如，股价同为50元的两只股票，其每股收益分别为5元和1元，则其市盈率分别是10倍和50倍，也就是说具当前的实际价格水平相差5倍。若企业盈利能力不变，这说明投资者以同样50元价格购买的两种股票，要分别在10年和50

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/6b6e8b882da34005bdecdc24c2a00178

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

投资策略的类型多种多样，具体选择取决于投资者的投资目标和风险承受能力，下面介绍几种常见的投资策略类型。这些策略各有特点，适用于不同类型的投资者和市场环境。

1. 价值投资策略：这种策略是基于购买那些市场价格低于其内在价值的股票。价值投资者通常会寻找价格被低估的公司，这些公司具有稳健的财务基础和良好的长期增长前景。著名的价值投资者如沃伦·巴菲特。
2. 量化投资策略：依托于先进的数学模型和算法，精准地捕捉和识别投资机遇。在实施过程中，量化投资深度挖掘和分析海量的历史数据，旨在揭示市场潜在的走势和股票的未来表现，为投资者提供科学、系统的决策支持。
3. *成长投资策略

这是旧版的例子, 只能在2.0.0的Aistudio中运行

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/54fe864132a7447894540d70cd2e36e5

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https://bigquant.com/codesharev2/d9fb9834-14af-4109-b6d4-6c996e6c5a77

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价值选股策略的交易规则

每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量的股票； 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间

   通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期

2. 确定买卖条件信号

   在输入特征列表中通过表达式引擎定义 buy_condition=where((pb_lf_0<1.5) & (pe_ttm_0<15) & (amount_0>0) & (pb_lf_0>0) & (pe_ttm_0>0), 1, 0) 实现买入条件信号定

适用于AIStudio3.0.0的版本:

https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-iH7DEZCRpf

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/5a5dd498-4590-44c2-8109-ae4501f49494

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新版数据平

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导语

本文简单介绍如何通过可视化的方式开发出一个价值选股策略。

标题也许看着有点蒙，什么意思呢？其实就是通过5条线连接的几个模块就能开发出一个简单的价值选股策略。我们先来看看策略截图。

策略思想介绍

该策略一共包括：证券代码列表、输入特征列表、基础特征抽取、数据过滤、Trade(回测/模拟)共5个模块。首先我们先介绍下策略的思想。

• 开始日期：2013-01-01
• 结束日期：2017-11-07
• 选股依据：根

我的量化开始是从非编程类的平台开始的，用小市值和波动率的排序今年实盘效果还不错，

在big quant也用不同方式实践一下，

这几年做价值投资的思路，是先通过财务指标选取出财务状态比较好的股票池，然后通过估值指标买入低估值的股票，吃到的是估值修复的利润。

刚开始学习的时候我一直理解不了这个轮动持股的盈利原理，后来想明白了，这个也是价值投资的一种，首先通过财务指标的筛选，选出好公司，然后通过计算排名，用最小市值构成了价值的护城河，在股价上升的过程中，市值排名动态的变化，从而获得盈利。

所以设计思路，我先通过财务，筛选出净利润>0, 毛利润>20%, 资产负债率<60%的公司，通过这个方式

摘要

价值还是成长？投资者时常面对的难题从格雷厄姆到巴菲特，乃至彼得林奇、欧奈尔等一个个著名投资家，或多或少都在大众投资者的认知过程中，被赋予了价值投资，或者成长投资的标签。何时投资价值？何时投资成长？价值成长轮动是否可行？是本报告研究的焦点之一。 价值差(ValueSpread)为价值成长轮动提供线索价值差从逻辑上和市场指标走势的历史经验上，都趋向于均值回复的特性。那么，所以不妨利用价值差，作为价值成长轮动的预测线索。 价值差大时，价值风格被低估；价值差小时，成长风格被低估。 降低市场系统风险：为提升长期收益创造可能另一个值得研究的是市场系统风险，即beta。通过分析同指数的高bet

研究结论

价值投资不等于低估值投资，低估值股票可能是由于公司质地真的很烂，只考虑股票估值因素容易调入所谓的“估值陷阱”。所以价值投资一个必要过程是判断上市公司质地是否优良，再看公司质地是否配得上它的估值。我们这篇报告要解决的问题是如何用定量指标来衡量A股上市公司的质量优劣，验证一下A股是否真如一些市场偏见所言“只听故事，不看基本面”，“优质+合理估值”的价值投资方式能否在A股挣钱。

公司质量的定义维度有很多，我们从盈利能力、成长性、财务稳健、公司治理角度定量测试了一些选股因子的有效性，具体结果可以参考报告正文，整体来说，基于市场历史公开数据，投资者是可以发现质地优良股票并获得

本文选自国信证券于2021年10月26日发布的研究报告《如何看待价值因子的至暗时刻》

报告摘要

价值因子的至暗时刻

价值投资的核心是比较内在价值和市场价值，以识别良好的买卖机会。根据Fama和French的研究，学术界一致将BP作为价值的主要定义。然而价值因子从2007年到2020年一直表现不佳。在此期间，基于Fama-French的HML因子经历了最大55%的回撤，是自1963年6月以来的最大回撤。

价值溢价是否彻底变了

很多观点想要说明“这次不一样”，这些观点包括：低利率环境、私募股权的增长、交易拥挤、资产搁浅、技术变革、无形资产等。

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https://bigquant.com/experimentshare/4f0628d6e9814924a0b0dbf375356d06

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