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看財務指標=基本面投資?太膚淺囉!

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    價值投資

    基本面的投資方法中,最著名的就是價值投資
    你是價值投資教父巴菲特的追隨者嗎?

    是的話,這篇應該對你有非常直接的幫助。不是的話,這篇文章會提升你對價值投資的認識,也請務必看完它!

    價值投資,是根據基本面分析做決策的其中一種投資方法。換句話說,這種投資方法會運用營運財報資料做分析,如下圖,常被拿來分析的財務數據包含稅後淨利、營收、本益比(價格除以EPS)、股東權益報酬率(又稱ROE)等,作深度分析、找出優質且被低估的股票。

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    著名的價值投資大師

    這種投資方法已經被許多頂尖投資大師實證,長期下來可有不錯的獲利表現。著名的價值投資大師包含葛拉漢、巴菲特、查理蒙格、彼得林區等。這裡就跟大家介紹一下他們吧!

    • 葛拉漢是巴菲特的老師,他認為選股應該要選盈餘成長、配息穩定、流動比率高、本益比低、股價淨值比低的股票。另外也需考量安全邊際。安全邊際指的是股票價格與內在價值的差異。比方說,當你對某檔股票進行基本面分析,估計出它的內在價值,發現目前價格比內在價值貴太多了!因此你選擇耐心等待價格回跌後再進場,降低潛在的損失幅度。
    • 巴菲特是大家最熟知的投資大師,把他的老師葛拉漢的投資方法發揚光大。以及查理蒙格是巴菲特的事業合夥人。他們雖然沒有公開明確的選股方法,但從訪談、股東信等資訊整理,大致可以歸納幾項選股標準:股東權益報酬率(ROE)高、毛利率高、辨別企業的競爭護城河、耐心等待安全邊際
    • 彼得林區是一位知名的基金經理人,他主張選股應該要投資穩定且具有利基的企業,並且買在本益成長比(PEG)低的時候。

    然而,若你是個準備把價值投資選股自動化的投資朋友,你肯定會發現:

    葛拉漢與巴菲特的某些選股條件似乎不是那麼容易量化!不過好消息是,彼得林區使用的PEG是個可以同時考量股價是否太高,以及企業盈餘動能是否強勁的指標。因此,在彼得林區之後,PEG也受到許多基本面投資大師的推崇。如果你還不認識PEG,那趕快看下去吧!

    什麼是PEG本益成長比呢?

    本益成長比綜合考量本益比和企業盈餘的成長性:當本益比越低(股價相對便宜)時,PEG越低、當企業盈餘成長動能越強時,PEG越低。因此彼得林區較喜歡買PEG低的股票。詳細計算方法請見下圖。

    另外,怕麻煩、看到一堆數學就頭暈的朋友不用擔心!其實富果證券非常貼心免費提供了PEG計算器給大家,只要註冊後即可使用哦!

    (註冊後即可使用:https://lihi1.com/DxAEh

    以下先為大家介紹一下PEG計算器的用法:

    • 下圖是台積電 2330 的 PEG 計算器結果(並不是叫大家買進哦)。簡單估算的版本是富果的程式以粗估方式自動代入預估 EPS 23.02 計算的結果,而若你認為這個預估 EPS 不是你要的,可以到自行估算的版本,自行輸入計算器中!
    • PEG 計算器算完,會顯示該股票目前的 PEG 是多少。當低於 1 很多,表示目前股價有被低估的傾向。當高於 1 很多,則表示股價可能被高估。
    • 另外要注意的是,負的 EPS 盈餘成長率沒辦法運用在 PEG 的運算哦!

    很簡單又很方便對吧!

    除了 PEG 計算器,富果還提供很多不錯的視覺化分析工具,有興趣的話可以註冊看看:https://lihi1.com/DxAEh

    好的,我們快速拉回來!

    剛剛講到的那些價值投資大師,雖然他們選股方法多少有些差異,但是萬變不離其宗,他們的選股標準基本上就是圍繞在「獲利能力優質」「便宜」上面進行。而若你想要像這些大師一樣進行價值投資,或是想利用基本面挖掘潛力股、轉機股、波段飆股,也會需要提升研究的深度,讓自己買到優質又便宜的股票。而不能僅僅用本益比判斷,或是只看 EPS 成長或衰退就殺進殺出。

    基本面不僅僅是財務指標,而必須包含邏輯,而這些價值投資大師的共同邏輯就是找出獲利能力優質且便宜的股票。

    你的價值投資邏輯是什麼呢?

    而你又是用哪些財務指標來衡量股票是否符合挑選的邏輯呢?

    若想學如何驗證你的選股效果,請別忘了持續追蹤我們的粉專,我們將帶大家一步一步踏實地向前走!

    對了!我們在影片裡做了更詳細的基本面介紹


    量化通是個致力於全民量化金融教育的社群,我們希望透過由淺入深的內容,帶領大家以正確觀念來實踐自動化的金融投資研究分析。內容涵蓋傳統研究分析方法、量化分析、選股、爬蟲、API 串接、回測、以及下單等跨領域多元知識,由各領域專家為大家提供最精闢的內容。

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    QP66
    QP66

    具備逾十年交易經驗,研究交易資產橫跨股票、債券、外匯、原物料,以及加密貨幣。現為量化避險基金交易員,亦曾任職於資金規模逾百億的避險基金,以及在區塊鏈企業擔任顧問一職。

    擅長從宏觀至微觀,由淺入深挖掘交易機會,並運用Python實現全自動化的投資組合管理。

    文章: 24

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