价值股量化估值模型构建方法

📚 共计 30 章节
第1章
价值投资哲学与量化思维
格雷厄姆与巴菲特理念 · 量化核心思想 · 价值股定义 · 为何需要量化估值
哲学思维
第2章
财务数据获取与清洗
Python获取三张报表 · 数据清洗标准化 · 缺失值与异常值处理
Python数据
第3章
核心估值指标计算 (上)
PE · PB · PS · TTM与静态 · 行业特性影响
市盈率市净率
第4章
核心估值指标计算 (下)
股息率 · 自由现金流收益率 · EV/EBITDA · PEG · 多指标打分
股息PEG
第5章
质量因子筛选模型
ROE/ROA/毛利率 · 杜邦分析 · 阈值设定与筛选逻辑
质量杜邦
第6章
安全边际模型
内在价值估算(DDM/DCF) · 安全边际计算 · 行业调整
安全边际DCF
第7章
成长性评估模型
营收/净利润/EPS增长率 · 历史与预期 · 成长与估值匹配
成长增长率
第8章
财务健康度评分
流动/速动比率 · 资产负债率 · 利息保障倍数 · 现金流覆盖率
健康度评分
第9章
综合打分卡模型
权重分配 · Z-score/百分位标准化 · 总分排名
打分卡标准化
第10章
回测框架搭建
Backtrader/自定义引擎 · 策略编写 · 滑点与手续费
回测Backtrader
第11章
回测绩效评估
年化收益 · 最大回撤 · 夏普/信息比率 · 胜率盈亏比
绩效夏普
第12章
参数优化与过拟合防范
网格搜索 · 交叉验证 · 滚动窗口 · 防止过拟合
优化过拟合
第13章
行业中性化处理
行业分类 · 相对估值 · 因子剥离 · 中性化选股
行业中性化
第14章
市值因子处理
市值分组 · 大小盘风格 · 市值中性化 · 交互作用
市值风格
第15章
多因子模型融合
等权/加权 · 机器学习融合 · 线性回归/随机森林 · 因子择时
多因子融合
第16章
风险控制模型
VaR · 最大回撤控制 · 凯利公式/固定比例 · 止损策略
风控VaR
第17章
动态再平衡策略
定期/阈值再平衡 · 频率优化 · 交易成本考量
再平衡动态
第18章
市场情绪因子引入
换手率/波动率 · 融资融券 · 情绪指标 · 择时作用
情绪择时
第19章
宏观经济因子考量
利率/CPI/GDP/M2 · 宏观对价值股影响机制
宏观利率
第20章
A股市场特殊处理
ST过滤 · 新股次新股 · 涨跌停板 · T+1限制
A股ST
第21章
港股与美股市场适配
港股通 · ADR处理 · 不同市场估值体系差异
港股美股
第22章
高频数据与低频数据融合
日/周/月/季线对齐与融合
高频低频
第23章
机器学习进阶模型
XGBoost/LightGBM/神经网络 · 特征重要性
XGBoost神经网络
第24章
自然语言处理辅助
财报情感分析 · 管理层讨论 · 新闻舆情 · NLP因子
NLP情感
第25章
实时估值监控系统
数据实时更新 · 预警阈值 · 自动提醒 · Dashboard
监控实时
第26章
组合优化与资产配置
均值-方差 · 风险平价 · Black-Litterman · 价值组合
组合Black-Litterman
第27章
因子衰减与模型更新
时效性分析 · 衰减检测 · 重训练 · 自适应更新
衰减更新
第28章
实盘交易接口对接
券商API · 交易指令 · 持仓管理 · 日志记录
实盘API
第29章
绩效归因分析
Brinson归因 · 因子/行业/风格归因 · 超额收益来源
归因Brinson
第30章
完整系统集成与部署
Pipeline构建 · Docker部署 · 定时调度 · 监控告警
部署Docker