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1、 格雷厄姆价值投资思路
1.1 投资背景
格雷厄姆作为价值投资理念的创始人，并撰写了《证券分析》和《聪明的投资者》两本经典投资书籍来详细阐述他的价值投资理念的核心，即投资就是价值回归或价值发现的过程。在这过程，投资者需要通过财务分析，寻找出低估值的股票并长期持有，然后耐心地等待到价值被发现的时刻，当股票价格回归到应有的价值时，投资者可抛售获利了结。
具体而言，格雷厄姆在其著作、访谈和论文中一共提出了五个明确的投资策略，通过申万宏源的《本杰明.格雷厄姆企业主投资法》研报中总结可知这五个投资策略如下：
A. 经典价值投资策略；
B. 防御价值投资和积极价值投资策略；
C. 净资产现值投资策略；
D. 股票内在价值投资策略；
E. 企业主投资策略。
以上策略都是围绕着价值投资理念而开发出来的投资策略，用于实现不同价值投资目的的。本研究不对所有策略进行研究，而是选取企业主投资策略作为研究对象。企业主投资策略的主要思路是来源于格雷厄姆最广为人知的著作《聪明的投资者》。格雷厄姆针对积极型投资者给出了五条明确的准则，具体如下：
一、 财务状况：a、流动资产要大于1.5倍的流动负债，并且b、对于工业企业，负债要小于1.1倍的净资产；
二、 盈利的稳定性：在过去五年总没有出现赤字（原文所说的《股票指南》是标普出版的一份月刊，主要刊登美国上市和未上市公司的财务信息、交易统计和一些深入分析）；
三、 股息记录：有现金分红；
四、 盈利增长：去年的盈利高于1966年的盈利；
五、 股价：不高于1.2倍的有形资产净值。
以上的每条准则都是具有明确的量化描述和判断条件的，不存在需要主观判断的条件。由此可见，企业主投资策略也是一个可量化的投资策略，并可以通过金融工程工具实现程序化的投资策略。《本杰明.格雷厄姆企业主投资法》的作者为了能够将其普适到国内的股市，而对其进行了改进，即在格雷厄姆原书五条标准基础之上，剔除了一些例如1966盈利基准等一些细节要求，从而形成了如下7条更具有操作性和普适性的标准：
A. 股票的市盈率低于市场平均水平；
B. 股票的市净率小于1.2；
C. 企业的流动资产至少是流动负债的1.5倍；
D. 企业的总借款不超过净流动资产的1.1倍；
E. 最近五年净利润大于0；
F. 最近一年现金股利大于0；
G. 盈利（TTM）大于三年前的盈利。
归纳企业主投资策略，其大致是通过三大方向来衡量股票的投资价值：
第一、 通过要求估值不能过高，即市净率不能大于1.2和市盈率低于市场平均值；
第二、 通过要求资产具备可实现价值，即流动资产要能对流动负债进行充分的覆盖，且总借款也可以由净流动资产补偿；
第三、 通过要求企业盈利稳定，即过去五年皆有获利，而且过去一年的盈利要比三年前大，企业盈利不能出现大幅的波动，并且能够发放现金红利。
虽然《本杰明.格雷厄姆企业主投资法》一本对原版的企业主投资策略进行了改进，但是该策略的选股思路依然存在着致命的弱点，那就是通过设置固定阀值来判断股票的。正因为如此，随着股市的价格演变，能够同时满足7条选股标准的股票数量会大起大落，难以保证持仓数量的稳定性，同时也将难以作为一个稳定的量化策略。
为此，本研究将对其进行更大的改进，也就是将基于以上七条标准开发一个评分系统，而非条件限定选股的模型。考虑到这七条标准里面缺乏最近一年的盈利衡量指标，由此需要加入一个新的因子，也就是净资产收益率roe_ttm2。企业主投资法的八条标准所对应的wind因子代码如下列表1所示：
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从表格中，可以看到本研究对总借款/净流动资产一项进行了改变，并可以衡量短期偿债的能力。同时，也新增了净资产收益率，用于衡量短期盈利的能力。
1.2 格雷厄姆价值评分系统
选股目标：
选取经营质量好的低估值股票作为投资标的，获取长期稳定的投资收益；
选股步骤：
第一、剔除停牌、挂牌上市不足两年、市净率小于0和市净率小于0的股票，同时因为中信I级行业的银行和非银行金融两大行业的股票缺少偿债指标的因子数值，所以也被剔除；
第二、构建格雷厄姆价值投资评分系统；通过企业主投资法的八大标准或因子分别进行排序，在通过线性的方式构建评分模型，即格雷厄姆价值投资评分系统。其具体公式如下：
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评分系统评分高低由8个指标的总和算得。其中分数越高则代表股票在未来一段时间内跑赢低分股票的概率越高，反之则代表股票在未来一段时间内跑赢高分股票的概率越低。
第三、为了检验格雷厄姆价值投资评分系统是否有效？将通过固定周期持仓及换仓的方式进行策略回测。检验中信I级行业时，持有股票数量为前4只；检验沪深300、中证500、中证800和全市场的样本空间时，持有股票数量为10只。其中，回测时间设为2009年1月-2018年6月，持仓时间设定为20个交易日，并以均等的方式持有股票组合。
2、检验评分系统
2.1 中信I级行业的历史检验
由于格雷厄姆评分系统在不同行业内的有效性是不一样的，有些行业可能会非常有效，而有效行业可以会表现的非常差。为此，接下来将会在不同行业内进行模型检验并分析其结果。
2.11钢铁行业内的评分系统验证
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从钢铁的回测结果看，在2009-2010年期间，策略组合以较为明显的优势跑赢钢铁行业指数；但在2011-2015年9月期间，策略组合则与行业指数几乎齐涨齐跌，并无明显的超额收益优势；在2015年9月之后，策略组合出现了明显超额收益，远远跑赢行业指数，主要原因是价值投资风格的出现。策略组合最终以接近500%的回测收益率结束，远远跑赢了钢铁的行业指数涨幅。
由此可见，策略在钢铁行业是一个较为有效的评分选股模型，特别在行业处于上涨周期时，其超额收益最为明显。
2.12电子元器件行业内的评分系统验证
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从电子元器件的回测结果来看，策略组合在2009-2018年之间获得了极为明显的超额收益，也是在所有行业当中超额收益最为明显的。由此可见，格雷厄姆价值投资评分系统在电子元器件行业内具有极高的有效性，并可以作为投资者在该行业内的选股参考依据。
2.13综合行业内的评分系统验证
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从综合行业的回测结果来看，策略组合在所有时间段内并无跑赢市场的优势，而紧随行业指数同涨同跌。由此可见，格雷厄姆价值投资评分系统并非适合所有行业指数的选股评分，而是在某些行业内是存在着明显的有效性，而在某些行业内则无法体现有效性。例如该评分系统在钢铁和电器元器件两个行业上，就可以明显看到跑赢相应指数的超额收益，也就是有效性极高，而在综合行业上，则无法体现出策略的有效性。
因此可见，策略是有使用限制的，而非适合所有行业指数的。
2.14 中信一级行业内的评分系统验证
本部分将会以表格的方式罗列出格雷厄姆价值投资评分系统在中信I级行业（不包括银行和非银行金融）的盈利水平及其有效性的判断结果，如表3所示。从盈利的涨幅来看，所有的行业是跑赢相应的行业指数的，但是每个行业表现出来的跑赢幅度大小差异性很大，有些行业远远跑赢其行业指数，也有些行业只能微弱地跑赢其行业指数。其中，投资组合收益率超过1000%的行业有家电、电器元器件和计算机，共3个行业，投资组合收益率处于500-1000%之间的行业有钢铁、机械、汽车、餐饮旅游、医药、食品饮料和房地产，共7个行业，投资组合收益率小于500%的有石油石化、煤炭、有色金属、电力及公用事业、基础化工、建筑、建材、轻工制造、电力设备、国防军工、商业零售、纺织服装、农林牧渔、通信、交通运输、传媒和综合，共17个行业。
虽然评分系统模型在某些行业指数里面表现一般，但是在上涨期间的时候，跟随或跑赢其相应的行业指数是很容易的，也就是大概率事件。总而言之，本评分系统不是在行业内的所有时间段内都适用的，它可能只是在一段时间内才存在明显的超额收益率，而其余时间段内很可能就是贴近指数一起涨跌，只有少数情况下才会跑输行业指数。由此可见，如果只是简单地在单个行业内使用评分系统进行选股的话，效果就难以保证其稳定性，也就是在不同时间段内可能表现的差异性非常大。为了避免或解决此类问题，可以将其结合行业轮动模型构建新的全市场选股策略模型，具体的构建和验证将会在“评分系统+行业轮动模型”的投资选股策略验证部分进行描述及分析。
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2.2 指数的历史检验
在指数的测试过程中，将会通过选取主要指数作为选股样本空间进行模型验证，观察其评分系统有效性。
2.21 沪深300指数内的评分系统验证
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在回测的过程中，回测时间段设为2009年-2018年6月之间，持股数量设为10只，持股方式为均等持仓，持仓周期为20天，不考虑手续费。从图4的回测结果看，评分系统在沪深300指数的样本空间内是一个有效的策略，并且是可以明显跑赢沪深300本身指数的涨幅的，策略最终的收益可以高达350%。但是如果从跨度9年半的年复利投资收益率来看，其只有大概10%的年复利，这对于投资者来说并不是很有吸引力，由此可见本策略在沪深300指数样本空间内不是一个很有效的投资策略，主要原因在于其绝对收益不高。
2.22 中证500指数内的评分系统验证
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经过历史回测之后，可以看到格雷厄姆评价系统在中证500指数内在大多数情况下是没有明显超额收益的，并且最终的策略收益率只有350%左右而已，特别在2016-2017年期间无法捕捉到价值股，而错失了上涨的机会。本评分系统在中证500指数里面也与沪深300的一样，绝对收益率不高，年复利也只有10%左右而已，难以满足投资者的盈利需求。由此可见，评分系统在中证500指数里面的选股效应也不如意。
2.23 中证800指数内的评分系统验证
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通过验证沪深300和中证500指数后，虽然评分系统能够获取超额收益，但是绝对收益率却难以满足投资者的需求，由此我们必须继续验证其他指数，寻找满足投资者收益需求指数样本空间。通过观察发现沪深300指数的策略组合在2016年之后超额收益特别明显，而中证500指数的策略组合则在2016年之前绝对收益率表现的很抢眼，由此可联想到，是否可以通过融合两大指数的样本空间再验证一次有效性？恰好中证800指数是由沪深300和中证500两大指数样本空间构成的，所以接下来将会通过验证评分系统在中证800指数样本空间内的有效性即可。
看图6的回测结果可知，策略组合的绝对收益率高达800%，年化复利接近25%。由此可见，格雷厄姆评分系统在更大的样本空间内可以具有更加稳定的收益曲线，同时也获得了更高的收益率，也就是可以满足投资者的更高投资收益需求。这也意味着评分系统在中证800指数里面是一个有效的策略，可以作为投资者选股参考的依据。
2.24 全市场指数内的评分系统验证
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本部分将会测试最重要的一个指数，即万得全A指数（代表全市场的指数）。在全市场的样本空间下，策略组合的投资效果不如在中证800的样本空间下有效，特别在2016年之后的价值投资阶段策略组合完全没有捕捉到价值股，所以收益曲线表现的很不如意。如果只考虑在2015年6月之前的回测结果的话，则其回测结果与中证800的策略收益相差不大。即使如此，本评分系统在全市场样本空间下的有效性并不好。
3、“评分系统+行业轮动模型”的投资选股策略验证
经过直接利用格雷厄姆价值投资评分系统作为选股策略后，发现该系统是有效的，特别在全市场的样本空间内进行投资时收益率超过了900%并且其回撤幅度比其他样本空间的明显要小。
但在投资过程中，我们经常不可避免的会遇到行业轮动问题，因为在不同的时间段内总存在着某些行业上涨的幅度明显大于其他行业的。如果我们直接使用格雷厄姆评分系统在全市场的样本空间内进行投资是否会存在着投资偏差呢？即我们所选出的投资组合可能并没有不是当时上涨的龙头行业内的股票，从而使得我们的投资组合连续跑输市场，同时也错过了投资机会。为此，我们专门开发了一个行业轮动模型来解决以上的问题，并将行业轮动模型与格雷厄姆评分系统进行结合，构建出一个完整的投资选股策略。
3.1 行业轮动模型
本研究将继续沿用《量化投资组合周报：精选行业的优质股投资策略》里面的行业轮动模型，本模型可用于判断那些行业在未来一段时间内最可能持续跑赢其它行业。本模型是可以满足低换手率和能够反应出其行业业绩能力作为支撑该行业上涨的行业轮动判断模型。
经过不断对比分析之后，发现利用行业的平均净资产收益率大小作为行业轮动的判断指标是可以满足盈利能力和降低捕捉行业换手率的要求，其中高盈利因子将会加强其未来行业动量效应，即行业上涨的持续性更长和上涨空间更大。
行业轮动模型如下：通过wind平台获取中信一级行业的ROE均值大小，并对其进行由大至小的排序。选取前M个行业作为未来投资的标的，即未来最可能持续上涨的行业。
中信行业得分 = 行业roe均值的排序
行业轮动模型大致地理念已经呈现出来了，现在究竟其是否真的有效？接下来需要对其进行回测检验。
回测时间：2009-2018.6
持仓时间：10，20或60天
样本空间：中信一级行业，共29个行业
手续费率：不考虑
持有行业数量：3，5或7
通过表4可以知道，在不同持仓时间和持有行业数量的条件下，其相应的策略收益差异较为明显。其中明显的特征时间持仓的时间越短则策略收益率越高，同时持有的行业数量越多则策略收益率越低。由于持仓10天的策略比持仓20天的策略换手率高了一倍，如果考虑到加入手续费的话，则两者的收益率相差不明显了。由此，考虑交易频率适当，又不缺乏延迟性，则选取持仓周期为20天最为恰当。同时对于持有多少行业为好呢？从策略回测统计结果来看，持有的行业越多则策略收益率越低。基于已经选取20天作为换仓周期，则通过观看在持有20天周期下不同持有行业数量的策略收益率可知，其实不同持有行业数量的策略收益率相差不大，特别在持有7个行业的策略收益反而比持有5个行业的策略收益更高，同时考虑到支持有3个行业的策略存在偏差性较大，所以选择持有7个行业数量的策略最为恰当，即在本研究中主要考虑在持有7个行业和持有20天的策略作为完整投资策略。该策略的回测结果可以通过图8看到，在2009年期间，由于当时市场上涨较快，因此行业轮动模型并没有体现超额收益的优势，但在2010-2014年期间，可以看到行业轮动模型还是可以体现出不同程度下的超额收益优势，在2015年期间，在牛市最高处则明显出现了不如市场，在2016-2018年期间，则可以看到行业轮动模型出现了明显的超额收益优势，完胜全市场的涨幅。虽然行业轮动模型不是每时每刻都在超越市场的涨幅，但是行业轮动模型可以在总的回测收益率远远大于全市场的涨幅，即说明行业轮动模型是可以选取有效的行业作为下一期投资标的的，其也是一个有效的行业轮动捕捉模型。
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3.2 完整投资策略的选股步骤
选股目标：
通过精选盈利好行业的价值股票作为投资组合，并以此保证投资组合可以长期获取稳定的收益。
选股步骤：
第一步、通过中信I级行业分类的行业平均净资产收益率(roe_avg)作为行业的选取标准，并对其进行由大至小的排序，选取前N个行业作为具有良好业绩支撑的投资标的筛选样本空间；
第二步、剔除停牌、挂牌上市不足两年、ST、市净率小于0和市盈率小于0的股票样本；
第三步、利用格雷厄姆价值投资评分系统在前N个行业内分别进行股票打分及对其进行由大至小的排序。其中，格雷厄姆价值投资评分系统的评分越高，则表明该股票在短期内具有越高的投资价值。由此，通过选取各行业内的前M只股票作为投资标的，并组成一个新的投资组合（N*M只股票）。具体选股过程如图9所示。
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第四步、确定各行业的及行业内股票的配置比例：
由于投资标的是具有好业绩的股票，并且具有好业绩的股票标的已经被其他研究机构或投资机构不断验证过，也不断表明好业绩的股票具有更加稳定的投资收益率。由此，投资过程中应该对好业绩的行业和股票进行更多的仓位配置，以此来获取好业绩投资标的的投资收益。在投资过程中，净资产收益率(roe)是常被用于衡量行业或股票的业绩高低的好指标，因此本研究也以净资产收益率作为投资组合的行业和股票的仓位配置的基准。具体的计算公式如下：
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第五步、为了验证本评分系统是否有效？将通过固定周期持仓及换仓的方式进行策略回测，每次持仓股票数量必须等于N*M只（即前N个行业的个行业内前M只股票组成的投资组合）。其中，持仓时间设定为20个交易日，即每20个交易日后会重新重复第一至第五步的工作内容并选出新的投资组合，并不均等的持有所有股票。
3.3 策略的历史回测检验
在全样市场的样本下，将会测试以下几种情况的策略：
策略1：经过行业轮动模型精选前5个行业，再通过格雷厄姆评分系统在各行业内筛选出前2只股票，以此构建一个10只股票的投资组合；
策略2：经过行业轮动模型精选前5个行业，再通过格雷厄姆评分系统在各行业内筛选出前3只股票，以此构建一个15只股票的投资组合；
策略3：经过行业轮动模型精选前6个行业，再通过格雷厄姆评分系统在各行业内筛选出前3只股票，以此构建一个18只股票的投资组合；
策略4：经过行业轮动模型精选前7个行业，再通过格雷厄姆评分系统在各行业内筛选出前3只股票，以此构建一个21只股票的投资组合；
对比分析四种策略之后，发现投资组合在历史上的回测收益率其实相差不大。由此可见，在此种情况下，投资者大概可以根据自己的投资喜好而选取其中任意一种策略。对于本研究策略来说，选取一个收益率最好的策略，也就是策略2作为未来持续追踪报告的策略。
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《券商早期量化手记系列--文章链接》：
