巴菲特最常使用的因子--品質因子(quality factor)
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寧願用合理價買進一流公司，也不願用便宜價買進平庸公司 --Warren Buffett
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在Frazzini, A., Kabiller, D., & Pedersen, L. H. (2013)的研究中發現，巴菲特所創造的alpha大部分都是藉由優質的槓桿以及投資高品質的股票所產生。那我們該如何量化所謂的高品質股票？以下引用Asness, C. S., Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2019)的研究來定義何謂品質因子(quality factor)：
首先品質因子分為三部分：
- 獲利性(profitability)：在Novy-Marx, R. (2013)已經證明高獲利的公司未來的報酬率會高於低獲利的公司。巴菲特十分看重的獲利指標ROE也是其中一種衡量獲利性的方式。
- 成長性(growth)：Mohanram, P. S. (2005)的研究顯示，如果價值股中獲利能力具有高度成長力的公司挑選出來，他所獲得的報酬會高於價值股中低度成長性的公司。這與巴菲特所說的獲利率能夠持續提升的觀點十分相似。
- 安全性(safety)：安全性代表了公司的償債能力、市場風險的承受度，以及槓桿程度。Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2014)的研究發現低beta值的股票反而比高beta值的股票未來報酬率較高。另外，倒閉風險較低的公司，未來的超額報酬反而比倒閉風險較高的公司高。
量化方式：
1. 獲利性(profitability)：
獲利能力指標有：
(1)GPA: 毛利/資產
(2)ROE
(3)ROA
(4)CFOA：現金流/資產
(5)GMAR: 毛利
(6) ACC: 營業現金流/淨利
將上述的指標各自計算，對公司依照各指標進行進行排序，將所得的排序計算各自指標的Z score，並將6項Z score平均，就能得到獲利性指標的分數
2.成長性(growth)：
成長性指標有：
(1)ΔGPA
(2)ΔROE
(3)ΔROA
(4)ΔCFOA
(5)ΔGMAR
以上的差額，為該指標與5年前的同一指標做差額，但台股的周期性較短，因此可以縮短其比較的年數。
最後使用上述的指標各自計算，對公司依照各指標進行進行排序，將所得的排序計算各自指標的Z score，並將5項Z score平均，就能得到成長性指標的分數
3. 安全性(safety)：
安全性指標有：
(1) beta(bab)：代表市場性風險，beta越低，代表其受的市場性風險越低
(2)負債比(lev)：負債/總資產
(3)O-Score
(4)Z - Score
(5)ROE波動度(EVOL)
最後使用上述的指標各自計算，對公司依照各指標進行進行排序，將所得的排序計算各自指標的Z score，並將5項Z score平均，就能得到安全性指標的分數
最後將獲利性(profitability)、成長性(growth)及安全性(safety)的分數相加，即為品質(quality)分數
回測結果：
以下回測結果為每季取品質分數的前30%公司組成投資組合，並每季再平衡之結果
應用方式：
1. 優化研發因子
2.優化規模因子
3.優化資產配置：品質因子與市場因子、規模因子為負相關，因此如果將策略組合加入品質因子的策略，可減少投資組合波動。
4.作為價值投資者的選股標準
finlab的程式碼
from finlab import datafrom finlab.backtest import simdf1 = data.get('financial_statement:投資活動之淨現金流入_流出')df2 = data.get('financial_statement:營業活動之淨現金流入_流出')自由現金流 = (df1 + df2).rolling(4).mean()gross_profit = data.get('financial_statement:營業毛利')股本 = data.get('financial_statement:股本')price = data.get('price:收盤價')vol = data.get('price:成交股數')市值 = 股本 * price / 10 * 1000debt = data.get('financial_statement:負債總額')cash = data.get('financial_statement:現金及約當現金')current_assets = data.get('financial_statement:流動資產')uncurrent_asset = data.get('financial_statement:非流動資產')current_debt = data.get('financial_statement:流動負債')capital_employed = current_assets + uncurrent_asset- current_debt -cashEBITDA = data.get('fundamental_features:EBITDA')depreciation = data.get('fundamental_features:折舊')EBIT = EBITDA - depreciationexcess_cash = cash + current_assets - current_debtasset = data.get('financial_statement:資產總額')net_profit = data.get('fundamental_features:經常稅後淨利')acc = df2/net_profitGPA = gross_profit/assetTEV = 市值 + debt -excess_cashROC = EBIT / capital_employedROA = EBIT / assetROE = data.get('fundamental_features:ROE稅後')Z_acc = (acc.rank(axis=1, ascending=False) - acc.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/acc.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_gross_profit = (gross_profit.rank(axis=1, ascending=False) - gross_profit.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/gross_profit.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_gpa = (GPA.rank(axis=1, ascending=False) - GPA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/GPA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_roa = (ROA.rank(axis=1, ascending=False) - ROA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/ROA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_roe = (ROE.rank(axis=1, ascending=False) - ROE.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/ROE.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()profitability =(Z_gpa + Z_roa + Z_roe+Z_gross_profit+Z_acc)/5growth_GPA = GPA - GPA.shift(4)growth_ROA = ROA - ROA.shift(4)growth_ROE = ROE - ROE.shift(4)growth_gross_profit = gross_profit - gross_profit.shift(4)Z_growth_GPA = (growth_GPA.rank(axis=1, ascending=False)-growth_GPA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/growth_GPA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_growth_ROA = (growth_ROA.rank(axis=1, ascending=False)-growth_ROA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/growth_ROA.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_growth_ROE = (growth_ROE.rank(axis=1, ascending=False)-growth_ROE.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/growth_ROE.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()Z_growth_gross_profit = (growth_gross_profit.rank(axis=1, ascending=False)-growth_gross_profit.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/growth_gross_profit.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()growth = (Z_growth_GPA + Z_growth_ROA +Z_growth_ROE+Z_growth_gross_profit)/4close2 = data.get('etl:adj_close')daily_ret = close2.pct_change()+1vol = daily_ret.rolling(25).std()Z_vol = (vol.rank(axis=1, ascending=True) - vol.rank(axis=1, ascending=True).rolling(4).mean())/vol.rank(axis=1, ascending=True).rolling(4).std()debt_ratio = data.get('fundamental_features:負債比率')Z_debt_ratio = (debt_ratio.rank(axis=1, ascending=True) - debt_ratio.rank(axis=1, ascending=True).rolling(4).mean())/debt_ratio.rank(axis=1, ascending=True).rolling(4).std()quick_ratio = data.get('fundamental_features:速動比率')Z_quick_ratio = (quick_ratio.rank(axis=1, ascending=False)-quick_ratio.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).mean())/quick_ratio.rank(axis=1, ascending=False).rolling(4).std()safety = (Z_vol + Z_debt_ratio +Z_quick_ratio)/3quality_score = profitability + growth + safety
資料來源：
Frazzini, A., Kabiller, D., & Pedersen, L. H. (2013). Buffett's alpha (No. w19681). National Bureau of Economic Research.
Novy-Marx, R. (2013). The other side of value: The gross profitability premium. Journal of financial economics, 108(1), 1-28.
Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2014). Betting against beta. Journal of financial economics, 111(1), 1-25.
Mohanram, P. S. (2005). Separating winners from losers among lowbook-to-market stocks using financial statement analysis. Review of accounting studies, 10(2), 133-170.
Ng, C. C. A., & Shen, J. (2020). Quality investing in Asian stock markets. Accounting & Finance, 60(3), 3033-3064.
Asness, C. S., Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2019). Quality minus junk. Review of Accounting Studies, 24(1), 34-112.
Asness, C., Frazzini, A., Israel, R., Moskowitz, T. J., & Pedersen, L. H. (2018). Size matters, if you control your junk. Journal of Financial Economics, 129(3), 479-509.
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秋季全站徵文，我們準備了五個創作主題，參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」，一起來看看如何參加吧～
投資的時候，有時我們會被眼前的利益所迷惑，而忽略了長期的積累和複利的力量。以巴菲特為例，他的淨資產高達845億美元，但其中有815億美元，是在他過了65歲生日後才得到的。這種現象可能讓我們感到驚訝，
但這恰恰是複利力量的魔力所在。
這篇文章討論了投資市場中的一個重要問題：市場是否真的需要專業知識？從巴菲特的批評到猴子射飛鏢實驗，作者探索了投資的真諦。結論是，成功的投資不僅在於運氣，更在於順應市場、保持謙虛和洞察力。
這是影響我，在人生股市投資的歷程裡，最，最，最為重大的一個
巴菲特的投資哲學（棒球理論）
https://www.youtube.com/watch?v=BAMiemNe2fk
雖然我已經，重覆，重覆，重覆看過無數次了
但是只要每當我對於長期投資持有股票產生一點點信心的動搖時
我總會再次想
公開「橡樹資本持續擁有打敗大盤的卓越表現」的答案。霍華．馬克斯濃縮歷年備忘錄及價值投資心得，總結二十項原則，包涵著名的「第二層思考」、價格與價值的關系、耐心等待機會、避開投資陷阱、對抗情緒帶來的負面影響。含括所有價值投資者的關鍵面向，處處都是洞見與啟發。這本匯集當世投資智慧精華的書。
巴菲特不仅是当代最伟大的投资者，也有很多的人生智慧。今天，我们就从他最重要的100句话里，看他是怎么过好自己一生的。
1，着眼于自己
要想把一生过出水平，活出意义，首先要知道，一切必须着眼于自己，必须从锻炼和照顾自己的身体和大脑开始。
巴菲特说：
着眼于自己
倘若我們知道科技普及率，可以推論美妝科技已經不在是萌芽期而很有可能已經進入高度成長期。對於我們在考量是否投資相關類股，在相對低點時進場，才能確定我們擁有安全邊際與護城河的利多。
代表公司
第二層思考
綜合上述分析，我們歸納出幾點結論。
美妝科技的根底有著強勁的剛性需求。
巴菲特投資法則
巴菲特投資原則可以歸納為下列數點。
不要當待宰羔羊 -- 巴菲特過去闡述他的最重要投資原則之一就是只揮棒最甜的好球帶。如果你上了鋪克牌牌桌30分鐘，還不知道誰是代宰羔羊，那就是你。
尋找護城河 -- 需要找到成長性良好的公司，並可預期接下來五年，十年，二十年盈餘會持續增長。
什麼是價值投資?價值投資者最具代表的人物應該是華倫・巴菲特 (Warren Buffett)，但是提到價值投資前，應該要先介紹巴菲特的老師: 「價值投資之父」- 班傑明・葛拉漢 (Benjamin Graham)。
不管你知不知道投資Snowflake IPO決定的是巴菲特旗下大將Todd Combs，今天就要來聊聊，我自己也很看好同時有大部位的SNOW，可能會有什麼風險。
一旦看空的理由無法說服自己，或者理解自己投資的論點，這樣買進賣出時才有充分地好理由，和不會被市場的大幅波動給影響。
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這是影響我，在人生股市投資的歷程裡，最，最，最為重大的一個
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1，着眼于自己
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着眼于自己
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