【實戰應用】巴菲特價值投資策略
參考巴菲特投資原則進行選股
前言
華倫．巴菲特 Warren E. Buffett 是全世界有史以來，靠股票賺最多錢的人，1956年回到奧瑪哈以100美元起家，至1999年8月為止，個人資產總額已達360億美元以上，成為全美第二富有的人。巴菲特的投資法則非常簡單，首先不理會股價每日的漲跌，其次，不去擔心總體經濟情勢的變化；再者，以買下一家公司的心態投資而非投資股票，而其方法中有四大原則：
- 企業原則：
a.這家企業是簡單而且可以了解的嗎？
b.這家企業的營運歷史是否穩定？
c.這家企業長期發展前景是否看好？ - 經營原則：
a.經營者是否理性？
b.經營者對他的股東是否誠實坦白？
c.經營者是否會盲從其他法人機構的行為？ - 財務原則：
a.把重點集中在股東權益報酬率(ROE)，而非每股盈餘
b.計算出自由現金流量折現(DCF)
c.尋找高毛利率的公司
d.對於每一元的保留盈餘，確定公司至少已經創造了1元以上的市場價值 - 市場原則：
a.這家企業的價值是什麼？
b.這家企業是否能以顯著的價值折扣購得，亦即取得安全邊際。
編輯環境及模組需求
本文章使用 Mac OS 並以 Jupyter Notebook 作為編輯器
import tejapi
import pandas as pd
import numpy as npNote: tejapi 安裝以命令提示字元 (Windows)/終端機 (Mac)，輸入 pip install tejapi
tejapi.ApiConfig.api_key = 'Your Key'
tejapi.ApiConfig.ignoretz = True本文重點概要
- 將投資原則量化
- 資料庫的搜尋
- 資料的篩選：「欄位
loc」、「分群groupby」、「樞紐pivot_table」
量化指標
由於巴菲特的原則中，部份是無法量化的，因此只選取可數量化的原則，其原則背後的原理皆為，公司能幫股東賺錢的能力高，方法如下：
- 最近年度股東權益報酬率 ＞ 產業平均值：存
set_1 - 三年平均股東權益報酬率 ＞ 15%：存
set_2 - 最近年度毛利率 ＞ 產業平均值：存
set_3 - 7 年內市值增加值 / 7 年內保留盈餘增加值 > 1：存
set_4 - (最近年度自由現金流量 / 7 年前自由現金流量) — 1 > 1：存
set_5 - 目前市值 / 未來10年自由現金流量折現值 < 1 ：存
set_6
投資策略
我們選擇 2019/12/31 符合條件的股票，在 2020/1/1 買入並持有至 2020/12/31。每個一條件都會做一個 set ，最後取交集得到符合條件的標的。
比較每一元保留盈餘是否創造超過一元的市場價值時，由於牽涉到公司上市年限是否夠久，故篩選2020還活著的公司，且上市時間大於7年公司，並去除銀行證券業，因為依據 ROE 公式，可以靠舉債來提升，所以在負債比例高的產業(如: 銀行業28、金控業30)則不適合用 ROE 來判斷。
股票池
Step 1. 搜尋上市日的資料庫
tejapi.search_table("上市日")
Step 2. 依據搜尋結果，我們使用 TWN/AIND 資料庫，並選擇上市日早於 2013 ，且去除產業 28、29。
comp_data = tejapi.get('TWN/AIND',
elist_day1 ={'lt':'2013-01-01'},
ind = {'ne':('28', '30')},
mkt = 'TSE',
opts = {'columns':['coid', 'elist_day1',
'ind']},
chinese_column_name=True,
paginate=True
)
取得符合條件的公司列表，用於之後製作產業平均的數據
comp_list = list(comp_data['公司簡稱'])Step 3. 製作產業群組字典
將股票池有的產業全部列出並轉成為 list
industry_list = comp_data["TEJ 產業別"].unique().tolist()將產業內所有公司，製作產業 ROE 字典 dict
industry_data = tejapi.get('TWN/AIND',
ind = industry_list,
mkt = 'TSE',
opts = {'columns':['coid', 'ind']},
chinese_column_name=True,
paginate=True
).reset_index(drop=True)將資料庫轉換成 key 產業別，value 為公司列表
industry_dict = {}
for i in industry_list:
industry_dict[i] = industry_data[industry_data['TEJ 產業別'] ==
i]['公司簡稱'].tolist()例如要查詢產業 13 的所有公司
industry_dict["13"]
1. 最近年度股東權益報酬率 ＞ 產業平均值
- 以合併為主簡表(累計) TWN/AIM1A
後續的選股方法都與此類似，故在這段會加以著墨，內容會較為複雜，讀者遇到不理解的部分可以先查看完整程式碼。
Step 1. 個股 ROE(A)－稅後
ROE_data = tejapi.get('TWN/AIM1A',
coid = comp_list,
mdate= '2019-12-01',
opts={'pivot':True,
'columns':['coid', 'mdate', 'R103']},
chinese_column_name=True,
paginate=True)
Step 2. 迭代產業別轉換成字典，製作產業 2019 平均 ROE 字典
industry_roe = {}
for i in industry_list:
data = tejapi.get('TWN/AIM1A',
coid = industry_dict[i],
mdate='2019-12-01',
opts={'pivot':True,
'columns':['coid', 'mdate', 'R103']},
chinese_column_name=True,
paginate=True).reset_index(drop=True)
industry_roe[i] = data.groupby('公司代碼').mean().mean()[0]
Step 3. 將產業別對應上述的字典，替換成產業平均 ROE
ROE_data['產業淨值報酬%'] = ROE_data['TEJ 產業別'].apply(lambda x: industry_roe[x])
Step 5. 符合條件的公司儲存到 set_1
set_1 = set(ROE_data[ROE_data['ROE(A)－稅後'] > ROE_data['產業淨值報酬%']]['公司簡稱'])2. 3年平均股東權益報酬率＞15%
選取三個年度的資料，操作方法如同第一點的公司分組 groupby，數值做平均 mean 並將資料存進 set_2
ROE_data_3Y = tejapi.get('TWN/AIM1A',
coid=comp_list,
mdate=['2017-12-01','2018-12-01','2019-12-
01'],
opts={'pivot':True,
'columns':['coid', 'mdate', 'R103']},
paginate=True,
chinese_column_name=True,
)
3. 最近年度毛利率 ＞ 產業平均值
操作方法同第一點，完整程式碼請詳見此連結，並將資料存進 set_3
4. 7 年內市值增加值 / 7 年內保留盈餘增加值 > 1
Step 1. 獲得市值、保留盈餘資料
MV_RE_data = tejapi.get('TWN/AIM1A',
coid = comp_list,
mdate= ['2019/12/01','2013/03/01'],
opts={'pivot':True,
'columns':['coid', 'mdate','MV','2341']},
chinese_column_name=True,
paginate=True
).reset_index(drop=True)
Step 2. 將資料轉置 pivot_table
MV_RE_data.pivot_table(index='公司代碼', columns='財報年月').reset_index()
Step 3. 再將兩個欄位相減即可得到增加值
MV_RE_data['保留盈餘增加值'] = MV_RE_data.iloc[:,2] - MV_RE_data.iloc[:,1]MV_RE_data['市值增加值'] = MV_RE_data.iloc[:,4] - MV_RE_data.iloc[:,3]
Step 4.計算指標
MV_RE_data['指標'] = MV_RE_data['市值增加值'] / MV_RE_data['保留盈餘增加值']Step 5. 將符合條件的股票存到 set_4
set_4 = set(MV_RE_data[MV_RE_data['指標']>1]['公司代碼'])5. (最近年度自由現金流量 / 7年前自由現金流量) -1 > 1
Step 1. 獲得自由現金流量資料
cash_data = tejapi.get('TWN/AIM1A',
coid= comp_list,
mdate=['2013-12-01', '2019-12-01'],
opts={'pivot':True,
'columns':['coid', 'mdate', 'R69B']},
paginate=True,
chinese_column_name=True,
)Step 2. 操作方法如第四點資料樞紐轉置，欄位相減獲得指標
Step 3. 儲存到 set_5
set_5 = set(cash_data[cash_data['指標'] > 1].index)6. 目前市值/未來10年自由現金流量折現值<1，資料庫 TWN/AIM1A，代號R69B
- 計算 現/終值 在 python 我們可以導入已經寫好的模組
numpy_financial其模組說明文件點此連結，在終端機輸入pip install numpy_financial
import numpy_financial as npf這裡舉一個例子，某公司的四年現金流量為 100 / -150 / -200 / 400，我們要計算他的淨現值可以利用 NPV 法，使用貼現率 10% 和未來各期支出(負值) 和收入(正值) 來計算投資的淨現值
cash_flows = np.array([100, -150, -200, 400])
npf.npv(0.1, cash_flows)
- 使用的二階段折現模型，第一階段(前3年)成長率預設為 15%，第二階段成長率為 5%、假設貼現率不變預設為 9%。以下先定義未來十年現金流量，y0 為 2019 現金流量。
def Cashflows(y0):
y1 = y0 * 1.15
y2 = y1 * 1.15
y3 = y2 * 1.15
y4 = y3 * 1.05
y5 = y4 * 1.05
y6 = y5 * 1.05
y7 = y6 * 1.05
y8 = y7 * 1.05
y9 = y8 * 1.05
y10 = y9 * 1.05
cashflows = np.array([y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9,y10])
return cashflowsStep 1. 獲取 2019 年度自由現金流量資料和市值
MV_cash_data = tejapi.get('TWN/AIM1A',
coid= comp_list,
mdate='2019-12-01',
opts={'pivot':True,
'columns':['coid', 'mdate', 'R69B',
'MV']},
paginate=True,
chinese_column_name=True,
).reset_index(drop=True)
Step 2. 現金流轉換成現值
MV_cash_data['自由現金流量(D)'].apply(lambda x: npf.npv(0.09, Cashflows(x)))Step 3. 計算指標
MV_cash_data['指標'] = MV_cash_data['季底普通股市值'] / MV_cash_data['自由現金流量(D)'].apply(lambda x: npf.npv(0.09, Cashflows(x)))Step 3. 符合條件的股票儲存為 set_6
set_6 = set(MV_cash_data[(MV_cash_data['指標']<1) & (MV_cash_data['指標']>0)]['公司代碼'])檢視投資組合績效
來到我們最期待的最後階段，將各個 set 取交集獲得我們的投資組合
set_1 & set_2 & set_3 & set_4 & set_5 & set_6
參考 【實戰應用(五)】模組化回測系統 ，我們將此投組代入系統，由於投資組合的價格落差過大，我們採用等權重買入持有，2020 獲得的報酬率%為
結論
如果能熟練的操作資料庫，股票的篩選設計可以非常客製化，也可以去實測坊間各式各樣的選股策略，而此篇的內容較為複雜，需多花點心力研讀，若讀者有興趣製作更多選股策略，可以前往我們的官方網站，裡面有提供更多財務、交易等財金資料，來幫助您製作更好的選股策略！
本文僅供參考之用，並不構成要約、招攬或邀請、誘使、任何不論種類或形式之申述或訂立任何建議及推薦，讀者務請運用個人獨立思考能力，自行作出投資決定，如因相關建議招致損失，概與作者無涉。
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