美股研究室: 用19年大數據, 精準分析60種選股操作優劣, 散戶、投顧都要看的股票操盤書 | 誠品線上

美股研究室: 用19年大數據, 精準分析60種選股操作優劣, 散戶、投顧都要看的股票操盤書

內容簡介

內容簡介 投資美股，那種選股方法有效？本書把優點、缺點、投報率、方法全都告訴你這是一本投資人、投顧專家都需要的最完整的「美股投資操作大全」！本書告訴你近60種選股方法，由1999年至2017年的投資報酬率、標準差、sharpe指標、年化超額報酬率及系統風險系數（β）。這是利用付費網站Portfolio123的資料，找出所有美股的資料，經過上千次的統計而得到的結論。本書用資料告訴你，如果你只用本益比的單一條件選股，你可以得到15.8%的年化報酬率，而標準差是21.9%。如果你用彼得林區著名的選股方法PEG（本益成長比＝本益比÷淨利潤增長率）來選股，那麼報酬率大約是7.6%，只比大盤強一點。而投報率最高的是用P B、P S、EY、ROE、ROC 5個因子選股，高達21%。美股是世界上最值得投資的市場，雖然偶有拉回，但是，平穩向上的趨勢不變。投資美股是聰明的，但要如何聰明地投資美股？本書提供最精準的參考依據。除了有關選股指標，舉凡交易門檻、類股選擇、交易週期等操作要素對投報率的影響，本書也一併以數據報你知。 立論不是出於個人經驗，而是用19年的市場數據統計而來個人的經驗有值得參考之處，但是一個人能操作的股票有限，其實不能排除運氣的成分。某人只買本益比8倍以下的個股，同一時間，一定有很多股票符合這個條件。他選擇某支，而你選了另外一支。他大賺3倍，而你用同樣的條件來選股，只是選到的股不同，也一樣會大賺3倍？要了解某一指標是否有用，不可以基於個人經驗，而要用全市場去證實那個條件，看平均的結果如何！作者多篇相關學術論著獲獎，且得到國際認可作者論文「基於基本面因子的指數股票型基金之理論與實證」獲得第二屆白文正ETF金文獎學術組首獎。以嚴謹的學術標準，有多少證據說多少話，而出版此書。市場上第一本、也是唯一一本，用統計方法，全面驗證美股投資指標績效的著作這是市場上唯一一本書全面檢視美股投資方法的著作。市場也沒有另外一本著作，把幾十種選股指標的長期績效，以5種面向交待清楚。告訴你年化報酬率和標準差就很夠了。本書提供你5種衡量績效的指標。以後你只要聽到任何美股專家，建議你選股的方法，讓你很心動，你都可以來查查本書，看看實證的結果為何？

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介葉怡成教授【相關專書】● 證券投資分析：使用Excel實作（2017, 博碩）● 資料探勘：程序與模式 使用Excel實作（2017, 五南）● 用Excel做商業預測：終身受用的原理與實作(2017, 博碩）● 誰都學得會的「算股」公式（2016, 財經傳訊）● 誰都學得會的最強選股公式GVI（2014, 財經傳訊）● 台灣股市何種選股模型行得通？(2013, 財團法人台灣金融研訓院 ）（合著）吳盛富（CFP認證國際理財規畫顧問）【經歷】中區CFP聯誼會會長、永豐金證券、惠理康和投信、台新銀行、中國信託銀行【相關著作】●台灣股市何種選股模型行得通？(2013, 財團法人台灣金融研訓院 ）(合著）● 理專不告訴你的秘密（系列文章）【網站】● Just a Café 部落格 http: www.justacafe.com ● 商周財富網.淘股網專欄作家 https: wealth.businessweekly.com.tw FColumnList.aspx?Column_No=0163

產品目錄

產品目錄 第1章 為何需要選股模型？1-1 為何投資策略如此重要？年化報酬率15%的魔力1-2 美股簡史(1968-2017)：長期向上，中有起伏1-3 衡量投資績效的兩類指標：報酬與風險1-4 提升投資績效的兩個方法：選股與擇時1-5 股市歷史的教訓：在長跑中選股勝過擇時1-6 股票投資分析四構面：基本面、技術面、籌碼面、消息面1-7 為何專家選股老是行不通？偏誤、貪婪、恐懼1-8 效率市場假說 ─ 市場真的那麼有效率嗎？1-9 成長股與價值股對立的解決 ─ 從一維觀點到二維觀點1-10 成長股與價值股獲利的本質 ─ 持有股票的兩個權益1-11 對投資人的啟發 ─ 投資股市成敗的關鍵是選股，不是擇時1-12 您可從這本書學到什麼？年化報酬率15%的實力1-13 恆心是投資人致富的必要條件 ─ 巴菲特的財富人生第2章 如何回測選股模型？2-1 選股模型的組成：因子、參數、策略2-2 選股模型的回測：偏差2-3 選股模型的回測：處方2-4 選股模型的回測：方法2-5 選股模型的評估：如何判定一個選股模型是有效的？2-6 選股模型的國外實證經驗：年化報酬率15%是可能的2-7 選股模型的限制：為何不是每人都能達成回測的報酬率？2-8 對投資人的啟發 ─ 回測不易，但卻是唯一的方法第3章 股價淨值比選股績效如何？3-1 理論基礎：用生財器具的市場價值來衡量股價3-2 投資大型股 ：年化報酬率13.3％，投資過程波動大3-3 投資全部股 ：年化報酬率4.4％，高風險低報酬3-4 對投資人的啟發：股價淨值比是重要但不穩健的選股因子第4章 本益比選股績效如何？4-1 理論基礎：用獲利能力來衡量股價4-2 投資大型股 ：年化報酬率15.8％，抗跌漲回快4-3 投資全部股 ：年化報酬率12.8％，金融風暴跌幅深4-4 對投資人的啟發：你可以單獨使用的選股因子，但不是做空的指標第5章 股價營收比選股績效如何？5-1 理論基礎：衡量公司在相同股價下，產生營收的能力5-2 投資大型股 ：年化報酬率8.7%，幾乎無感！5-3 投資全部股 ：年化報酬率10.97%，報酬普通風險高！5-4 對投資人的啟發：要搭配能反應公司獲利能力的指標第6章 股東權益報酬率選股績效如何？6-1 理論基礎：找出善於利用淨值產生純利的公司6-2 投資大型股：年化報酬率10%，和大盤相去不遠6-3 投資全部股：年化報酬率11.5%，尚可但是較穩定6-4 對投資人的啟發：股東權益報酬率是可靠的選股因子第7章 營收成長率選股績效如何？7-1 理論基礎：找出營收高成長的公司7-2 投資大型股 ：19年中有9年不如S&P指數7-3 投資全部股 ：最終累積報酬率遠低於基準。7-4 對投資人的啟發：具有高風險、低報酬的特性，選股效果不佳第8章 市場風險因子β選股績效如何？8-1 理論基礎：選擇報酬率有低系統風險的股票8-2 投資大型股：年化報酬率8.7%，且穩定性高8-3 投資全部股：年化報酬率8.1%，且穩定性高8-4 對投資人的啟發：低市場風險因子β有低風險，且報酬率不低第9章 大型股與小型股投資績效有何差別？9-1 理論基礎：投資規模小的公司比較好？9-2 大型股 (S&P 500)與小型股 (S&P 600)：都和大盤差不多9-3 以全體股市為範圍，大型股年化報酬率3.6%，低風險、低報酬。9-4 對投資人的啟發：大型股流動性佳，但報酬率低第10章 慣性因子選股模型─前期報酬率績效如何10-1 理論基礎：前期會賺錢的公司，下期會賺的機率也大10-2 投資大型股：年化報酬率10.2％，中風險中報酬效果普通10-3 投資全部股：年化報酬率6.8％，選股效果差10-4 對投資人的啟發：之前表現好的公司，未來不一定好第11章 彼得林區與葛林布雷特的選股方式績效如何？少數經典選股因子效果佳11-1 理論基礎：彼得林區與葛林布雷特的智慧11-2 投資大型股：PEG不佳；「盈餘產出率」、「資本報酬率」較佳11-3 投資全部股：PEG不佳；「資本報酬率」普通；「盈餘產出率」年化報酬率可以超過15%11-4 對投資人的啟發：不是每個大師的選股方法都好用第12章 單因子選股模型總結──單因子效果有限，綜效才是關鍵12-1 理論基礎：整合回測結果，完整知識地圖12-2 投資大型股：不同因子差異大，年化報酬率3.3%至14.9%12-3 投資全部股：不同因子差異大，年化報酬率3.3%至15.27%12-4 其他單因子選股模型12-5 對投資人的啟發：選擇能同時表現價值與成長的指標第13章 多因子選股模型Ⅰ：經典選股模型──建構有綜效的多因子模型並不容易13-1 理論基礎：結合不同效應因子可能提升選股績效13-2 投資大型股：葛林布雷特法最優，金融風暴跌少漲多13-3 投資全部股：年化報酬率16.8％，選股能力可提高13-4 對投資人的啟發：經典選股法中只有1 3可以產生優於大盤3％以上的績效第14章 多因子選股模型Ⅱ：雙因子成長價值模型──價值性與成長性如車雙輪鳥雙翼14-1 理論基礎：結合成長因子與價值因子，創造好績效14-2 投資大型股：成長價值指標愈高，報酬率愈高14-3 投資全部股：高品質的選股池選股效果才會好14-4 對投資人的啟發：價值性與成長性如車雙輪、鳥雙翼第15章 多因子選股模型Ⅲ：雙因子評分模型──簡單實用績效佳15-1 理論基礎：結合成長與價值因子再排序，可降低風險15-2 投資大型股：年化報酬率14.3％，明顯改善投資組合績效15-3 投資全部股：年化報酬率19.7％，選股能力更顯著15-4 對投資人的啟發：加權評分模型簡單實用績效佳第16章 多因子選股模型Ⅳ：多因子評分模型──多因子模型具有綜效性與穩健性16-1 理論基礎：多因子選股模型分配權重16-2 投資大型股：不同的權重組合可創造8至15％的年化報酬率16-3 投資全部股：最好的權重組合可創造18％的報酬率16-4 對投資人的啟發：多因子模型具有綜效性與穩健性第17章 多因子選股模型總結：多因子模型績效優於單因子模型17-1 理論基礎：結合多因子可以提升選股績效17-2 投資大型股：年化報酬率高於S&P 500，5因子評分模型最佳17-3 投資全部股：年化報酬率10～16％，各模型差異大17-4 對投資人的啟發：多因子模型可兼具報酬、風險與勝率

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