作者:葉怡成
定價:NT$ 399
二手價:4 折,NT$ 160
本商品已絕版
一看就懂,簡單易學!
【誰都學得會的最強選股公式GVI】作者葉怡成教授又一力作!!
買股票前要先知道合理股價,
本書直接給你計算合理股價的公式
並用13年台股數據回測其運用在投資的績效
全書說明詳細的推理過程!
如果你嫌麻煩,不想自己計算?
只要查詢不同產業適用的係數,輕鬆代入就可以。
任何股票投資人都關心一件事!如何計「算」「股」票值多少錢?
本書完整的討論這個議題,也提出現有證據下,最完備的計算方法。以及以其為依據的投資程序。
你說你什麼都不要,只服膺股神巴菲特標舉的「價值投資」。不過價值投資其實也有很多種,以巴菲特來說,他早年和晚年的「算股」哲學就不一樣。他早年偏好相對於資產「價值」,股價「便宜」的股票;而近期則偏向於在成長性佳的企業中,找到相對於資產「價值」,股價「合理」的股票。
同樣是價值投資,這兩種不同的觀念,會使投資人選用不同的指標來選擇投資標的。
哪一種選股指標有最有效?哪一個「巴菲特」比較會賺錢?
本書作者利用13年的統計資料,告訴你如你用股價浄值比、近四季本益比、預估本益比及股東權益報酬率等指標進行選股,那你的年報酬分別是7.7%、11.6%、25.4%及11.8%。
但是那一種指標最好?
本書在比較適合一般投資人的投資方法後,向你證明考慮以下兩個指標會達到最好的效果:股價淨值比及股東權益報酬率!
前者衡量股票價格與資產價值間的關係、後者衡量企業的成長性!就這麼簡單!
善用這兩個指標,配合書中提供的參數,讓你可以相對準確的評估股價。
善用這兩個指標,配合一定的選股程序,長期投資下可以戰勝大盤。本書提供的方法及程序,經過台股過去的資料進行回測,曾創下9.8%至29%的年投報率(因為投資於大型股或是全部股票等因素而使投資績效產生差異),勝過台長期大約8%的投報率。
本書特色
★特色一:你屬意的股票價格合不合理?查查表就知道!
如果你對一支電子業的股票有興趣,你想知道他的合理價格,而這個價格綜合考量他的資產及未來的成長性。你只要去網上查他的股東權益報酬率及每股淨值(一堆網站都有),然後查閱書中依產業提供的兩個係數,價值係數和持續係數,以電子業而言分別為0.832及5.334(你也可以不管什麼產業全用0.792及5.804這兩個數字)。然後代入以下的公式
合理股價=0.832×每股淨值×(1+股東權益報酬率)5.334
低於合理股價的個股會讓你買的更有信心。
★特色二:不因困難而放棄「準確」,不以簡單而擁抱「粗略」
很多投資方法強調簡單,如「本益比低於12買進,高於25賣出」,這個方法很容易執行,但是合理嗎?合於條件的以百計,你如何從其中選擇?如果你用兩個指標那問題更大,如果你兩個指標都採高標準,你可能選不到股,如果都放鬆,那麼老問題又來了,你會選出一堆平庸的個股。
本書採用兩個指標選股,因此以加權的方法為個股計算分數,分數越高越值得買進。本書提供的方法,比較複雜,但是比簡單的方法準確。至於投資人的取捨,則視個人而定。
★特色三:各種股票投資工具有沒有用?翻翻書就知道!
有關股票的投資,有各種方法,基本分析、技術分析是兩大分類。其下運用的指標以數十計。但是這麼多的工具、方法各有什麼用途?要用在哪?學術界其實進行了大量的研究而有明確的看法。如技術分析的眾多指標又可以分順勢系統及擺盪系統兩類。順勢系統(如移動平均線)其理論基礎是漲者恆漲、跌者恆跌,即當漲或跌形成某一趨勢時,會持續一個波段。這類系統勝率雖不高,但是往往大賺小賠,所以報酬率較佳。擺盪系統(如威廉指標、KD、RSI),其理論基礎是漲多必跌、跌多必漲,即當股價短期漲或跌超過一個程度時終會回到合理範圍。這類系統勝率較高,但經常小賺大賠,且交易頻率過高,導致交易成本大增,侵蝕報酬率。
讀了本書你就對主要的投資工具運用的方法及效果了然於心。
★特色四:台股的真實面?看看書就知道!
選股常用的比例如股東權益報酬率、股價淨值比、股市殖利率、股市報酬率及成交量等常用資料,均提供近二十年的統計資料。讓你以後在新聞看到這些數字,立刻可以判斷好壞。
★特色五:深入的證明過程與簡單的生活舉例
本書對投資方法提出了具體的建議,但你怎知不是「虎爛」?於是自然要花一些篇幅來證明。而在證明與解說的過程中也用了許多淺出的解說,讓一般的民眾也可以理解。如買一支股票其實和選一份工作有相似的地方。有的工作現在的薪水高,但是有的工作未來調薪機率大,你要怎麼選?正如同有的股票現在超有價值,但不會變的更好,有的股票現在普普,但是未來會增值,你要如何選?
作者簡介:
葉怡成 教授
【經歷】
作者踏入證券投資分析是近九年來的事。原本在土木系任教研究主題是營建管理,研究方法是人工智慧與統計分析,因為轉入資管系任教,研究主題必須改變。作者選擇了證券投資分析這個主題,因為此主題最能發揮作者人工智慧與統計分析的專長。在資管系近七年的時間,指導了將近二十位碩士生於這個主題。
【專書著作】
[1] 葉怡成,吳盛富,2013,台灣股市何種選股模型行得通?財團法人台灣金融研訓院。
[2] 葉怡成,2014,誰都學得會的最強選股公式GVI,財經傳訊。
[3] 葉怡成,2015,工程經濟與財務管理,詹氏。
<論文著作>
[4] 葉怡成、顏依君 (2016) 以實驗設計與二階廻歸分析建立多因子選股模型─美國股市之實證,貨幣觀測與信用評等。
[5] 葉怡成、劉泰男(2016),以實驗計畫法與迴歸分析建構多因子選股系統,Journal of Data Analysis, 11(1), 168-205.
[6] Liu, Yi-Cheng and Yeh, I-Cheng (2015). “Using Mixture Design and Neural Networks to Build Stock Selection Decision Support Systems, Neural Computing and Applications (SCI).
[7] Liu, Yi-Cheng and Yeh, I-Cheng (2015). Building Valuation Model of Enterprise Values for Construction Enterprise with Quantile Neural Networks. Journal of Construction Engineering and Management, 142(2), 04015075.
[8] Yeh, I-Cheng, Lien, Che-hui, and Ting, Tao-Ming (2015) Building Multi-Factor Stock Selection Models Using Balanced Split Regression Trees with Sorting Normalization and Hybrid Variables, International Journal of Foresight and Innovation Policy, 10(1), 48-74.
[9] 葉怡成、丁導民、高慶恩(2015),結合基本面與技術面之複合選股模型,貨幣觀測與信用評等,第112期,第34-54頁。
[10] 葉怡成(2015),以雙排序法與迴歸分析建構收益資產複合評價模式 - 台灣股市與產業差異之實證,貨幣觀測與信用評等,第115期,第54-65頁。
[11] 葉怡成、詹翔安(2014),以收益資產複合基礎法與分量迴歸分析建構營建企業評價模型,營建管理季刊,第99期,第1-19頁。
[12] 葉怡成(2014),以分量迴歸建構收益資產複合評價模式 - 台灣股市與產業差異之實證,貨幣觀測與信用評等,第110期,第16-31頁。
[13] Yeh, I-Cheng and Hsu, Tzu-Kuang(2014). “Exploring the Dynamic Model of the Returns from Value Stocks and Growth Stocks Using Time Series Mining,” Expert Systems with Applications.
[14] Liu, Yi-Cheng and Yeh, I-Cheng (2014). “Which drives abnormal returns, over- or under-reaction? -Studies applying longitudinal analysis,” Applied Economics, Vol. 46, No. 26, 3224-3235.
[15] Yeh, I-Cheng and Hsu, Tzu-Kuang(2011). “Growth Value Two-Factor Model,” Journal of Asset Management, Vol. 11, No. 6, 435-451.
[16] Yeh, I-Cheng, Lien, Che-hui, Tsai, Yi-Chen (2011), “Evaluation Approach to Stock Trading System Using Evolutionary Computation,” Expert Systems with Applications, Vol. 38, No.1, 794-803.
[17] 葉怡成(2009),基於基本面因子的指數股票型基金之理論與實證,第二屆白文正ETF金文獎得獎論文集,第10-49頁,寶來投信,台北市。
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你說你什麼都不要,只服膺股神巴菲特標舉的「價值投資」。不過價值投資其實也有很多種,以巴菲特來說,他早年和晚年的「算股」哲學就不一樣。他早年偏好相對於資產「價值」,股價「便宜」的股票;而近期則偏向於在成長性佳的企業中,找到相對於資產「價值」,股價「合理」的股票。
同樣是價值投資,這兩種不同的觀念,會使投資人選用不同的指標來選擇投資標的。
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本書作者利用13年的統計資料,告訴你如你用股價浄值比、近四季本益比、預估本益比及股東權益報酬率等指標進行選股,那你的年報酬分別是7.7%、11.6%、25.4%及11.8%。
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合理股價=0.832×每股淨值×(1+股東權益報酬率)5.334
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本書採用兩個指標選股,因此以加權的方法為個股計算分數,分數越高越值得買進。本書提供的方法,比較複雜,但是比簡單的方法準確。至於投資人的取捨,則視個人而定。
★特色三:各種股票投資工具有沒有用?翻翻書就知道!
有關股票的投資,有各種方法,基本分析、技術分析是兩大分類。其下運用的指標以數十計。但是這麼多的工具、方法各有什麼用途?要用在哪?學術界其實進行了大量的研究而有明確的看法。如技術分析的眾多指標又可以分順勢系統及擺盪系統兩類。順勢系統(如移動平均線)其理論基礎是漲者恆漲、跌者恆跌,即當漲或跌形成某一趨勢時,會持續一個波段。這類系統勝率雖不高,但是往往大賺小賠,所以報酬率較佳。擺盪系統(如威廉指標、KD、RSI),其理論基礎是漲多必跌、跌多必漲,即當股價短期漲或跌超過一個程度時終會回到合理範圍。這類系統勝率較高,但經常小賺大賠,且交易頻率過高,導致交易成本大增,侵蝕報酬率。
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作者簡介:
葉怡成 教授
【經歷】
作者踏入證券投資分析是近九年來的事。原本在土木系任教研究主題是營建管理,研究方法是人工智慧與統計分析,因為轉入資管系任教,研究主題必須改變。作者選擇了證券投資分析這個主題,因為此主題最能發揮作者人工智慧與統計分析的專長。在資管系近七年的時間,指導了將近二十位碩士生於這個主題。
【專書著作】
[1] 葉怡成,吳盛富,2013,台灣股市何種選股模型行得通?財團法人台灣金融研訓院。
[2] 葉怡成,2014,誰都學得會的最強選股公式GVI,財經傳訊。
[3] 葉怡成,2015,工程經濟與財務管理,詹氏。
<論文著作>
[4] 葉怡成、顏依君 (2016) 以實驗設計與二階廻歸分析建立多因子選股模型─美國股市之實證,貨幣觀測與信用評等。
[5] 葉怡成、劉泰男(2016),以實驗計畫法與迴歸分析建構多因子選股系統,Journal of Data Analysis, 11(1), 168-205.
[6] Liu, Yi-Cheng and Yeh, I-Cheng (2015). “Using Mixture Design and Neural Networks to Build Stock Selection Decision Support Systems, Neural Computing and Applications (SCI).
[7] Liu, Yi-Cheng and Yeh, I-Cheng (2015). Building Valuation Model of Enterprise Values for Construction Enterprise with Quantile Neural Networks. Journal of Construction Engineering and Management, 142(2), 04015075.
[8] Yeh, I-Cheng, Lien, Che-hui, and Ting, Tao-Ming (2015) Building Multi-Factor Stock Selection Models Using Balanced Split Regression Trees with Sorting Normalization and Hybrid Variables, International Journal of Foresight and Innovation Policy, 10(1), 48-74.
[9] 葉怡成、丁導民、高慶恩(2015),結合基本面與技術面之複合選股模型,貨幣觀測與信用評等,第112期,第34-54頁。
[10] 葉怡成(2015),以雙排序法與迴歸分析建構收益資產複合評價模式 - 台灣股市與產業差異之實證,貨幣觀測與信用評等,第115期,第54-65頁。
[11] 葉怡成、詹翔安(2014),以收益資產複合基礎法與分量迴歸分析建構營建企業評價模型,營建管理季刊,第99期,第1-19頁。
[12] 葉怡成(2014),以分量迴歸建構收益資產複合評價模式 - 台灣股市與產業差異之實證,貨幣觀測與信用評等,第110期,第16-31頁。
[13] Yeh, I-Cheng and Hsu, Tzu-Kuang(2014). “Exploring the Dynamic Model of the Returns from Value Stocks and Growth Stocks Using Time Series Mining,” Expert Systems with Applications.
[14] Liu, Yi-Cheng and Yeh, I-Cheng (2014). “Which drives abnormal returns, over- or under-reaction? -Studies applying longitudinal analysis,” Applied Economics, Vol. 46, No. 26, 3224-3235.
[15] Yeh, I-Cheng and Hsu, Tzu-Kuang(2011). “Growth Value Two-Factor Model,” Journal of Asset Management, Vol. 11, No. 6, 435-451.
[16] Yeh, I-Cheng, Lien, Che-hui, Tsai, Yi-Chen (2011), “Evaluation Approach to Stock Trading System Using Evolutionary Computation,” Expert Systems with Applications, Vol. 38, No.1, 794-803.
[17] 葉怡成(2009),基於基本面因子的指數股票型基金之理論與實證,第二屆白文正ETF金文獎得獎論文集,第10-49頁,寶來投信,台北市。
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