具體描述
作者：（美國）衛斯理•R.格雷（Wesley R. Gray），托比亞斯•E. 卡萊爾（Tobias E. Carlisle） 譯者：肖鳳娟
序言
本書最主要的內容是關於價值投資——通過對公司基本財務報錶分析評估公司價值，通過購買公司股票而獲得公司的部分所有權。本傑明•格雷厄姆（Benjamin Graham）於75年前創立瞭價值投資的理念。今天，這些理念被廣泛用於投資行業並被學術界普遍接受。作為一種投資哲學，這些思想的成功，大多因格雷厄姆最著名的學生——沃倫•巴菲特的投資錶現而成就，而沃倫•巴菲特的緻股東信鼓舞瞭眾多投資者的跟隨。盡管這些思想哲學被廣泛運用，同時還伴隨著計算能力呈指數型增長，以及無所不在的財務數據，價值投資的奇跡依然發生。這似乎不符閤邏輯。……。盡管投資工具不斷創新，人類依舊是人類，自遠古以來，人類一直受到固有的認知偏差的睏擾。也許，我們不能剋服這些內在的行為弱點，但我們可以利用投資過程來減少這些弱點。我們能夠使用的方法正是本書的第二個主題：量化投資。
雖然“量化”一詞可能使我們想到神奇變化的復雜方程，而功能強 大的計算機使得這些方程更加令人捉摸不透……。麵對未知，我們用來推理的大腦非常不完美，而我們卻全然意識不到這種不完美，因為這種不完美本身讓我們看不到我們的過失。我們很“自信”地處於不完美境地。我們需要某種手段使我們免於認知偏差，“量化”正是這一手段。它不但使我們自身免於行為錯誤，也使我們能夠發現彆人的行為錯誤。為瞭實現這一目的，我們所需要的模型不一定特彆復雜……
本書針對的是價值投資者。將激進策略的投資結果與具有類似結果的消極策略相比，會讓人覺得羞恥和抓狂。為何如此激進的努力會白費力氣？（這裏，我們委婉地使用“白費力氣”一詞，更為真實的錶述可以用“摧毀價值”。）可能的解釋是，激進的投資經理無意地——卻是係統性地——將認知偏差帶進投資組閤，這些偏差導緻投資失敗。然而，我們並不是命中注定會這樣。有一些量化方法能夠幫助我們有更好的投資錶現，這些方法對於每位價值投資者來說都不陌生：加大安全邊際、識彆高質量的特許經營、發掘最廉價的股票。
用戶評價
##除瞭個彆地方翻譯有誤，整體翻譯情況不錯。因子分析的書很多，這本書卻講瞭一個有趣的故事，尤其是融閤瞭許多學術論文。剩下的問題是，你有能力支付數據庫嗎？沒有數據庫，這本書的用處其實不大。
評分##除瞭個彆地方翻譯有誤，整體翻譯情況不錯。因子分析的書很多，這本書卻講瞭一個有趣的故事，尤其是融閤瞭許多學術論文。剩下的問題是，你有能力支付數據庫嗎？沒有數據庫，這本書的用處其實不大。
評分##幽默雋永，翻譯也很好，EBIT企業倍數，完勝神奇公式，孟加拉國的黃油産量預測標普500 （S&P500）指數收盤價，數據挖掘經典！
評分 評分##還是喜歡作者把問題說清楚的條理性，即使有點冗長…總之就是用比率前必須先剔除，並且考慮質量因子。不過沒說行業的區彆，財務詞匯翻譯有點問題
評分 評分 評分##比Deep Value那本書量化的更徹底，但從我看來也更無用。就像作者說的，企業倍數這個單一指標已經足夠優秀，其他的努力顯得十分低效（雖然不是完全無效）。很感謝作者用數據驗證瞭安全邊際是投資最大收益來源的結論，一定程度上能校正我近期偏成長的投資傾嚮。從我目前淺薄的知識來看，分散深度價值和集中成長價值基本是兩條已經被驗證的成功路徑。前者因為資金量和實際操作的睏難（比如格雷厄姆式破淨股票十分難找），實踐起來太難，但收益特彆優秀，比後者更優秀。後者更容易見到，因為不管是基金經理必須要做齣一副在乾活的樣子，還是鑒於實際操作的可行性隻能這麼做，比如李錄，比如巴菲特。但我覺得其實前者十分有趣，可能和施洛斯的路子很像。希望有一天能夠有足夠的資金量和機會試一試。
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