股票的内在价值由企业当前产生的现金流、未来的增长机会和风险所决定，而其市场价格则取决于投资者的估值信念和市场行为。本书从这个观点出发，基于大量相关学科领域权威研究，紧紧围绕企业经营实质和股票价格决定机制，构建了一套完整的基本面量化投资研究框架。
基本面量化投资是利用数量化分析技术来批量化地实现和推广以基本面分析为基础的投资策略。本书系统地重构了企业的财务报表以准确评估相关现金流和其他财务数据，从宏观、行业、企业和个人四个层面讨论了如何定量预测企业未来的增长，从财务造假、经营风险、财务困境、内部控制以及资本成本五个维度考察了如何定量评估企业的风险，从行为偏差、投资者情绪和动量效应三个角度讨论了如何捕捉非价值性的市场因素，最后分别基于相对价格模型和内在价值评估模型展示了如何构建基本面量化投资策略。此外，本书还以专栏和案例的形式提供了一些具体的例子以帮助读者理解和灵活运用书中的知识。
读者既可以将本书作为一部基本面量化投资研究的完全指南，按部就班地参照其中的方法构建一个完整的全局基本面量化投资模型；也可将其视为一个工具箱，根据实际需求灵活运用相关内容构建一些局部基本面量化投资模型。此外，本书还能给当前困倦于挖掘各类异象因子的研究人员和实务工作者带来不一样的灵感，他们可以利用书中的知识构建出一些独特的另类因子。

喻崇武，中国社会科学院数量经济学博士，美国注册管理会计师（CMA），北京第二外国语学院商学院研究生导师（企业管理和MPAcc方向）。主要研究领域为金融资源配置和基本面量化投资。主持国家自然科学基金项目和教育部人文社会科学基金项目各1项。在《管理世界》等发表论文10余篇，出版个人专著3部。

1 基本面量化投资概览
1.1 相关的基本概念
1.1.1 基本面分析
1.1.2 技术分析
1.1.3 基本面量化投资
1.2 股票价值的决定因素
1.2.1 股票的内在价值
1.2.2 股票的相对价格
1.3 影响股票价格的因素
1.3.1 总体价格的决定因素
1.3.2 个股价格的决定因素
1.4 多因子模型的基本原理
1.5 以往研究主要存在的问题
1.5.1 未能深刻理解价值和价格的决定机制
1.5.2 价值与价格相互分离
1.6 本书的主要内容
1.7 阅读建议
2 基本面量化投资研究方法
2.1 文献评估
2.2 一手数据的获取与使用
2.2.1 沿用现有量表
2.2.2 自行开发量表
2.2.3 获取一手数据的注意事项
2.3 二手数据的获取与使用
2.3.1 二手数据的优势
2.3.2 使用二手数据的注意事项
2.4 因果关系与因果推断方法
2.4.1 因果关系的定义
2.4.2 两类因果推断模型
2.4.3 常见的因果推断方法
2.5 文本资料分析
2.5.1 文本资料分析的基本步骤
2.5.2 文本分析在基本面量化投资研究中的应用
2.6 混频数据模型
2.6.1 MIDAS模型的基本形式
2.6.2 混频数据模型在基本面量化投资研究中的应用
2.7 机器学习
2.7.1 主要的机器学习类别
2.7.2 机器学习在基本面量化投资中的应用
3 重构企业的财务报表
3.1 重构企业财务报表的原因
3.2 会计数据的转换方法及适用场景
3.3 对无形资产的调整
3.3.1 无形资产投资流量的构造
3.3.2 估计无形资产的摊销率
3.4 对会计报表的其他调整
3.4.1 对经营租赁的调整
3.4.2 对非持续经营项目的调整
3.4.3 对并购和资产剥离的调整
3.4.4 对投资和交叉持有的调整
3.5 重构企业的财务报表
3.5.1 重构之后的资产负债表
3.5.2 重构之后的利润表
3.5.3 重构之后的现金流量袁
4 预测企业未来的增长
4.1 宏观层面的因素
4.1.1 经济周期
4.1.2 政策量化
4.2 行业层面的因素
4.2.1 行业生命周期
4.2.2 行业竞争程度
4.3 企业层面的因素
4.3.1 规模与年龄
4.3.2 公司战略
4.3.3 财务资源
4.3.4 公司治理
4.4 个人层面的因素
4.4.1 企业家精神
4.4.2 其他高管特征
4.5 预测企业增长的量化方法
4.5.1 分析师预测
4.5.2 计量经济学方法
4.5.3 多指标综合评价集成模型
5 评估企业的风险
5.1 财务造假风险
5.1.1 M-Score模型和F-Score模型
5.1.2 C-Score模型
5.1.3 X-Score模型
5.2 经营风险
5.2.1 经营风险的度量
5.2.2 如何预测经营风险
5.3 财务困境风险
5.3.1 静态预测模型
5.3.2 动态预测模型
5.3.3 多维效率机器学习模型
5.4 内部控制风险
5.5 用资本成本度量的风险
6 捕捉价值之外的因素
6.1 行为金融视角下的股票价格
6.1.1 认知限制
6.1.2 认知偏差
6.1.3 风险偏好
6.1.4 套利限制
6.2 投资者非理性行为偏差
6.2.1 短期行为偏差
6.2.2 长期行为偏差
6.3 投资者情绪
6.3.1 BW指数
6.3.2 CICSI指数
6.3.3 OISI指数
6.3.4 媒体文本情绪指数
6.4 动量效应
6.4.1 总收益动量
6.4.2 局部动量
6.4.3 相似动量
6.4.4 A股市场的动量效应
7 构建基本面量化投资策略
7.1 构建基本面量化投资策略的流程
7.2 基于相对价格评估的量化投资策略
7.2.1 基于静态相对估值模型构建量化投资策略
7.2.2 基于动态相对估值模型构建量化投资策略
7.3 基于内在价值评估的量化投资策略
7.3.1 基于静态内在价值评估模型构建量化投资策略
7.3.2 基于动态内在价值评估模型构建量化投资策略
7.4 模型的稳健性
7.5 基本面量化投资策略案例
7.5.1 基于静态相对估值模型构建量化投资策略案例
7.5.2 基于动态内在价值评估模型构建量化投资策略案例
参考文献
后记

基本面量化投资是一个
跨学科的领域，涉及的一级
学科包含应用经济学、社会
学、心理学、数学、系统科
学、计算机科学与技术、工
商管理等。从科学研究的角
度，基本面量化投资的基本
过程是，寻找并有创意地应
用科学定律（包含人文社会
科学定律和自然科学定律）
，系统化、批量化地解决现
实投资实践问题，最终实现
价值创造和财富增值。基本
面量化投资研究应当具备脚
踏实地的工程思维，在没有
结构的情况下预见结构，在
约束条件下熟练地设计，经
过深思熟虑和反复验证之后
对解决方案和备选方案做出
决断。
这是我的基本面量化投
资系列的第三本书。并非说
我有多高产，或者有多浮夸
，写书只是我对这个领域的
探索、学习、总结与分享的
一种方式，秉承工程思维来
一砖一瓦地搭建基本面量化
投资这座高楼大厦。第一本
书《量化投资理论与实务：
价值评估的视角》介绍了基
本面量化投资的理论基础，
核心是基于股票的相对价格
或内在价值评估来建立选股
标准。第二本书《基本面分
析方法与案例：从宏观经济
到企业估值》主要讨论如何
规范、系统地进行基本面分
析以评估企业的价值，从基
本面分析的角度为量化投资
建模奠定了结构性基础。而
本书试图在前两本书的基础
上，进一步具体地讨论如何
获取各种数据、灵活运用各
类方法来开发和构建基本面
量化投资策略。
本书紧紧围绕企业经营
实质和股票价格的决定机制
，旨在提供一个系统的、具
有启发性的基本面量化投资
研究与实践范式。全书共包
含五个部分。第一部分是第
1章，主要介绍基本面量化
投资相关概念、理论逻辑与
以往研究中存在的问题。第
二部分是第2章，主要介绍
基本面量化研究涉及的一些
重要的方法论。第三部分包
含第3、4、5章，分别介绍
如何构造基本面量化投资模
型的三大价值组件，即现金
流、未来增长与风险。第四
部分是第6章，主要讨论如
何抓捕并构建基本面量化投
资模型的非价值组件，即价
值之外的市场因素。第五部
分是第7章，主要讨论如何
基于前面几章的内容来构建
一个完整的基本面量化投资
策略。
本书具有四个特色：一
是基于因果关系的工程思维
，援引大量跨学科权威的因
果关系研究，构造价值评估
所需的现金流、增长和风险
组件，一砖一瓦地构建基本
面量化投资模型。二是超越
了会计报表和历史数据，紧
紧围绕企业经营实质和股票
价格决定机制，采用多种前
沿技术聚焦于对未来的预测
。三是注重中国市场的实际
应用场景，书中采用了大量
国内的研究结果，以期为国
内相关研究人员和实务工作
者提供更有借鉴意义的参考
。四是具有探索性质，基本
面量化投资是一个新兴的综
合性跨学科领域，书中很多
前沿的方法与理论尚未得到
充分的实践证明，但我们会
继续努力，不断地向读者呈
现最新的相关研究成果。
本书既可以作为基本面
量化投资策略开发的实操手
册，也可以作为方法论参考
。我们再三思量，并没有放
入作者自己的策略，主要有
两个原因：①基本面量化投
资应当是一个创造性、创新
性的领域，因此，我们更加
注重提供一些原则性、方法
论性的内容；②整个投资界
，尤其是国内量化投资领域
已经充满着急躁的氛围，很
多人都试图利用一些简单的
、现成的方法来追求业绩，
为了改变这种不利的局面，
我们试图以这种方式来鼓励
读者和我们一起探索，为这
个领域做出更多有价值、有
创意的贡献。