2018年第一篇——基本面投资框架和方法量化

这篇是2018年开年的第一篇文章，主要目的梳理下已有的基本面投资框架，介绍下未来如何量化基本面。这是一个大致的提纲，今后的每周我将发布一篇关于如何量化基本面的文章抛砖引玉，希望和看到文章的投资者可以一起探讨思维碰撞，挖掘一些有益于投资的数据。

价值投资是各种投资方式中的其中一种，它的短期收益可能不是最高的，回撤可能也会很大，但它拥有一个近乎真理的投资公式：市值=利润*市盈率，我认知中的价值投资最简单的逻辑是：买入便宜的优秀企业并持有，直到变得昂贵或不再优秀时卖出。价值投资适合大部分非职业化的投资人，不必要花费很多时间去研究技术面，炒概念，留出更多的时间在工作和陪伴家人上，让自己的投资变得轻松而又有底气。

基本面投资框架大纲：

宏观逻辑

回顾中国A股市场历史上的每一次牛市和股灾，造成剧烈或者窄幅波动的因素都离不开流动性。我提取一个简单的变量——流动性，侠义的理解为大家常说的资金面，认为流动性是影响市场折溢价的最直接因素。尝试通过人民币M2、长短期国债的利率、资本市场成交量等指标去制作一个有关流动性指标。增量市场永远比存量市场好做，所以投资体系的第一步是分清楚市场是增量、存量还是缩量市场。

行业逻辑

市场中各个行业的发展规律，归类为高成长型行业、稳成熟型行业和强周期型行业。受青睐的行业必将顺应经济增长和社会发展，自然的享受行业的成长空间。从需求出发量化需求的大小和满足程度（供需关系），寻找最简单的产业链，跟踪极少的变量。选出并持续跟踪的行业，爬取分析行业分析报告，定量分析行业的成长空间和时间跨度，通过行业分类统计模糊给出行业从便宜到贵的区间。

企业逻辑

同一行业的不同企业的商业模式、管理层、品牌竞争力等。无论什么企业在经营活动时，无非提供了产品或服务，在销售产品或服务时有无非两种增加企业竞争力的方式：提高生产效率、降低生产成本和提高技术水平、增加溢价值。

财务报表是对企业过去的经营行为进行数字化、结构化的总结与记录，通过这些数据可以很好地分析与验证其业务上的特征与问题。通过提炼同行业企业的几个指标出来，抽象成一个简化的模型进行比较，研究效率会提高很多，效果也会好很多。财务报表都有利润表、现金流量表、负债表3大表组成，我需要简单提出3大表中的重要数据组成一个上市公司财务全景表，让我能够第一时间对该上市公司的发展有一个初步概念。最近版本如下表：

财务数据的量化

通过喂给AI模型大量的财务报表数据，财务数据量化模型浅层次可以应用于提示上市公司的财务数据异常，深层次可以量化出优秀企业的财务特征和垃圾企业的财务特征，以下简单列举几个会有异常出现的数据。

一、 利润表相关的会计数据异常：

1、 通过“应收账款”虚构营业收入，营业收入和净利润与经营性现金流不匹配；

2、 营业利润增幅与营业成本、销售费用等增幅不匹配；

3、 税费与营业收入和利润不匹配；

4、 等等；

二、 现金流量表相关的会计数据异常：

1、 销售获得现金流与营业收入和增值税增幅不匹配；

2、 高额现金伴随高额短期负债和逾期欠款；

3、 等等；

三、 资产负债表相关的会计数据异常：

1、 利用其他应收款科目隐藏短期投资，截留投资收益；

2、 利用固定资产折旧年限变更，调节利润；

3、 等等。

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