一种基于价值投资理念的基本面量化选股方法及决策支持系统技术方案

本发明专利技术公布了一种基于价值投资理念的基本面量化选股方法，以及支撑该方法的决策支持系统构建方法。本发明专利技术旨在打通价值投资和量化投资融合，一方面巧妙利用价值投资理念，指导选股模型特征变量梳理，模型分类标签定义和模型有效性评估；另一方面使用基本面量化选股模型帮助选择价值投资选股的特征变量和阈值。在模型训练中，本发明专利技术采用两阶段训练，兼顾了模型准确度和业务规则提取。此外，本发明专利技术方法将企业风险评估引入到选股模型中，以及构建支持选股模型的决策支持系统的关键内容。采用本发明专利技术训练模型选出的股票，2021年平均涨幅为38％，而同期上证指数涨幅为4.8％，取得了较好的收益。本发明专利技术方法有重要的商业价值，尤其对中小投资者实践价值投资具有很好的辅助作用。中小投资者实践价值投资具有很好的辅助作用。中小投资者实践价值投资具有很好的辅助作用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于价值投资理念的基本面量化选股方法及决策支持系统


[0001]本专利技术属于证券基本面量化技术、商业智能技术和人工智能
，涉及基本面量化选股方法及决策支持系统开发，具体涉及一种基于价值投资理念的基本面量化选股的机器学习模型和支撑该模型的决策支持系统构建，力求筛选出未来2年大概率年均涨幅超过上证指数同期涨幅15
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20％的股票，从而创造巨大的商业价值。

技术介绍

[0002]价值投资和量化投资是两种截然不同的证券投资策略。价值投资源于格雷厄姆，被股神巴菲特、彼得林奇等投资大师发扬光大，通过分析上市公司基本面购买价值低估的股票。量化投资分析历史量化数据，建立模型后进行高频程序化交易，被西蒙斯、索普等投资大师采用，近年在国内A股市场的投资规模快速增长。众所周知，我国A股市场具有散户化、政策市等特点，这就产生了两个问题：一方面，价值投资前提是深刻洞察公司的商业模式、管理层和财务指标等，显然这超出了绝大多数中小投资者的能力圈，从而造成价值投资落地的实际困难；另一方面，量化投资需要高深的数学、计算机、心理学、工程等知识，中小投资者更具备这样的能力。因此这两种方法虽然有效，但我国中小投资者都难于采用。
[0003]基本面量化投资融合了价值投资和量化投资，是近年来越来越受到关注的智能化投资方法，核心是分析公司基本面和风险溢价之间的关系，最重要的三个部分是个股分析、策略构建和策略实施[1]。格雷厄姆在价值投资奠基之作《聪明的投资者》中明确提出了选择防御型股票的七项原则[2]：
[0004]1.适当的企业规模：小公司更容易发生变化，尤其是工业企业，年销售额不低于1亿美元，对公共事业企业，总资产不低于5000万美元(根据购买力换算，1970年1美元可粗略相当于现在的9美元[3])。
[0005]2.足够强劲的财务状况：对工业企业来说，流动资产至少是流动负债的两倍(流动比)；同时，长期债务不应该超过流动资产净额(运营资本)，公用事业企业负债不应超过股权(账面值)的两倍。
[0006]3.利润的稳定性：过去10年没有年度亏损出现，普通股每年都有一定的利润。
[0007]4.股息记录：至少有20年连续支付股息的记录。
[0008]5.利润增长：过去10年内，每股收益至少增长三分之一(期初和期末使用三年平均数)。
[0009]6.适度的市盈率：当期股价不应该高于过去3年的平均利润的15倍。
[0010]7.适度的股价资产比：当期股价不应高于最后报告的资产账面价值的1.5倍，即市净率不高于1.5。当市盈率低于15倍时，市净率可以相应的高一些，但市盈率与市净率的乘积不超过22.5。
[0011]价值投资和量化投资虽然在理念上泾渭分明，但并非是完全互斥的两种策略。基本面量化投资是遵循价值投资基本面分析的量化投资方法，随着该领域的发展，很大程度
上可以打通价值投资和量化投资两种策略。但基本面量化投资在实际工作中面临如下几个困难：
[0012]A.如何选择变量和调整阈值：格雷厄姆在1949年出版《聪明的投资者》并提出防御型股票七原则，虽然价值投资理念没有大的变化，但70多年后无论是市场环境、货币价值、企业用户都发生了翻天覆地的变化，因此非常有必要根据当前A股市场调整该原则对应的选股变量和阈值。
[0013]B.如何识别备选公司的潜在风险：众所周知A股市场中企业造假成本低，发生了太多的暴雷事件，如何将企业风险融入选股模型，并明确识别出财务风险点至关重要。
[0014]C.如何确定量化模型的分类标签：股票市场有周期性和涨跌分布不均衡的特点，将股票涨跌数值转化为高、低类别后建立分类模型是一个常见的解决思路，但如何确定合理的量化选股分类对模型有效落地非常关键。
[0015]D.如何正确评价选股模型：选股场景下强调高涨幅标签判别的准确率，即判定高涨幅的股票数量不需太多，这与传统数据挖掘模型的评价方法如F1
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score等有较大差异。

技术实现思路

[0016]为了便于说明，本文约定：
[0017]“模型”、“选股模型”统一表示基本面量化选股模型；
[0018]“高涨幅”、“预期高涨福”表示股票在年报期末两年内的涨幅年均超出上证指数同期涨幅15
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20％；
[0019]“正类别”表示股票在年报期末两年内预期高涨幅的股票。
[0020]本专利技术的目的是提供一种基于价值投资理念的基本面量化选股方法，以及支撑这一方法的选股决策支持系统的构建方案。旨在打通价值投资和量化投资两种投资策略，通过价值投资指导模型设计原则，通过机器学习算法和数据挖掘识别出选股关键要素和阈值设定。
[0021]本专利技术提供的技术方案如下：
[0022]一种基于价值投资理念的基本面量化选股方法和决策支持系统，包括：在价值投资理念指导下筛选选股模型的特征变量、模型分类标签和模型评估方法；选用机器学习算法训练选股模型；构建企业财报风险评价指标和模型风险特征变量；构建支撑选股模型的行情数据处理和决策支持系统。
[0023]本专利技术基于价值投资的基本面量化选股方法包括如下步骤：
[0024]A.构建支撑选股模型的行情数据处理和决策支持系统，具体包括如下任务：
[0025]A1.开发ETL数据处理作业调度系统，包括作业触发、依赖关系、时间记录等；
[0026]A2.开发ETL数据处理作业，包括数据获取、重跑机制和回滚机制等；
[0027]A3.开发股票选股器、财报风险分析和机器学习相关基础库。
[0028]B.构建基于价值投资理念的选股模型的特征变量、模型分类标签和模型评估方法，具体执行如下任务：
[0029]B1.明确价值投资理念在基本面量化选股建模中的应用策略。
[0030]在价值投资奠基之作《聪明的投资者》中，格雷厄姆详细讨论了投资与投机的区别，明确了价值投资包含三个同等重要的因素：“公司基本面的深入分析、本金安全、合理的
收益预期”。此外，选择防御型股票的七项原则也进一步明确了基本面的考核标准。本专利技术采用这些内容指导选股模型设计。
[0031]B2.遵循价值投资三要素要求，参考防御型股票的七项原则，确定选股模型特征变量。七项原则明确要求候选企业具备适当的资产和营收规模、强劲的财务状况、稳定持续的利润、对股东友好的派息记录、较高的利润增长、适度的市盈率和股价资产比。
[0032](1)结合财报数据，分别为这些原则设置对应的特征变量和计算口径。
[0033](2)遵循“公司基本面的深入分析”，扩展少许特征变量，如ROE、毛利率、总负债等。
[0034](3)价值投资成功的关键是复利效应，资金回撤是最大的障碍，因此格雷厄姆将“本金安全”作为第二要素。为了规避资金回撤风险，本专利技术建立财报风险评估指标体系，计算企业财务风险因子特征，作为模型输入变量。
[0035]B3.确定选股模型的分类标签和模型评估方法。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于价值投资理念的基本面量化选股方法和决策支持系统，包括：在价值投资理念指导下筛选选股模型的特征变量、模型分类标签和模型评估方法；选用机器学习算法训练选股模型；构建企业财报风险评价指标和模型风险特征变量；构建支撑选股模型的行情数据处理和决策支持系统；包括如下步骤：A.构建支撑选股模型的行情数据处理和决策支持系统，具体包括如下任务：A1.开发ETL数据处理作业调度系统，包括作业触发、依赖关系、时间记录等；A2.开发ETL数据处理作业，包括数据获取、重跑机制和回滚机制等；A3.开发股票选股器、财报风险分析和机器学习相关基础库。B.构建基于价值投资理念的选股模型的特征变量、模型分类标签和模型评估方法，具体执行如下任务：B1.明确价值投资理念在基本面量化选股建模中的应用策略。B2.遵循价值投资三要素要求，参考防御型股票的七项原则，确定选股模型特征变量。B3.确定选股模型的分类标签和模型评估方法。C.采用两阶段方法训练选股模型，执行如下操作：C1.整合年报数据和行情数据，构建训练数据集。C2.本发明训练选股模型有两个任务：首先是筛选出预期高涨幅股票，其次还需得到适合当前A股市场防御型股票选股阈值，这就要求能从模型中提取选股规则。为了兼顾这两个任务，本发明采用随机森林和决策树两阶段训练选股模型。D.好的财报指标不是选择股票的充分条件，但却是必要条件，即财报是用来排除企业的。为了贯彻“本金安全”，本发明采用以下步骤将财报风险分析加入选股模型：D1.参考财务分析方法，构建企业财报风险评价指标体系，包括审计机构、产品竞争力、盈利能力、投资回报能力、偿债能力、企业现金流状态、企业管理能力等。D2.设定“无风险”、“低风险”和“高风险”三类风险级别，定义各风险指标的阈值和分值。为训练数据特征值进行风险评分，作为风险特征变量加入训练数据集。D3.为了进一步保证选出公司的安全性，对选股模型判定为高涨幅标签的公司，使用决策支持系统进行一次财报风险点审核，通过后才能作为备选股票。通过上述步骤得到产生基于价值投资理念的基本面...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志勇，郑亚强，
申请(专利权)人：张志勇，
类型：发明
国别省市：