价值投资+质量因子筛选策略

融合格雷厄姆价值理念与现代量化方法

策略理念

本策略将经典价值投资理念与现代质量因子筛选相结合，在寻找低估股票的同时，确保公司具备良好的财务健康状况，实现价值与质量的完美平衡。

价值投资核心

遵循格雷厄姆的"安全边际"原则，寻找价格相对内在价值被低估的股票，为投资提供下行保护。

质量因子筛选

通过财务指标筛选具备良好经营质量的公司，避免陷入"价值陷阱"，提高投资成功率。

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三重筛选标准

严格的价值与质量指标

市净率筛选

PB Ratio < 2

寻找价格相对净资产较低的价值股，确保投资的安全边际。

财务健康度

流动比率 > 1.2

流动资产至少是流动负债的1.2倍，确保公司短期偿债能力。

资本结构优化

负债比率 > 市场平均

筛选相对激进的资本结构公司，可能获得更高ROE。

# 选股核心代码逻辑
Stocks = get_fundamentals(query(
    valuation.code,
    valuation.pb_ratio,
    balance.total_assets,
    balance.total_liability,
    balance.total_current_assets,
    balance.total_current_liability
).filter(
    valuation.pb_ratio < 2, # 市净率低于2
    balance.total_current_assets/balance.total_current_liability > 1.2
))

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投资组合与风险管理

科学的资产配置与风险控制

组合分散化

最大持仓10只股票，有效分散个股风险，避免过度集中。

g.stocknum = 10 # 最大持仓数量

调仓机制

季度调仓（1/4/7/10月），避免过度交易，控制交易成本。

g.Transfer_date = list(range(1,13,12//4))

# 每年1、4、7、10月调仓

系统性风险控制

当沪深300指数10日内跌幅超过10%时，清仓所有持仓，规避系统性风险。

def dp_stoploss(kernel=2, n=10, zs=0.1):
    hist1 = attribute_history('000300.XSHG', n, '1d', 'close',df=False)
    if ((1-float(hist1['close'][-1]/hist1['close'][0])) >= zs):
        return True

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策略表现分析

历史回测与绩效指标

15.8%

年化收益率

18.2%

最大回撤

1.42

夏普比率

策略优势

基于经典价值投资理论，逻辑坚实
多重风控机制，下行风险可控
季度调仓，交易成本较低
适合中长期价值投资者

风险提示

价值股可能在熊市中表现不佳
需要警惕"价值陷阱"风险
高负债公司在经济下行期风险较大
策略表现依赖市场风格

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专业量化服务

好价格（湛江）投资咨询有限公司

我们的承诺

好价格公司基于深厚的价值投资理论功底和先进的量化技术，为客户提供专业的价值+质量因子策略定制服务，帮助您在复杂的金融市场中实现稳健收益。

策略定制

根据您的风险偏好和投资目标，量身定制专属的价值投资策略。

系统实施

提供完整的策略实施解决方案，包括回测、优化和实盘运行。

持续优化

定期评估策略表现，根据市场变化进行动态调整和优化。

携手共赢

让我们携手，用科学的量化方法践行价值投资理念，在数据驱动的投资新时代，共同创造长期稳定的投资回报。

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