量化策略研究范文

前言：我们精心挑选了数篇优质量化策略研究文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

在如今每位公民都想通过金融产品投资的方式来增加个人资产的时代，量化基金的高收益率逐渐被投资者所知。西蒙斯，一位世界级的数学家以年净赚15亿美元成为全球收入最高的对冲基金经理，名气可谓超过金融巨鳄索罗斯。大奖章年化以35%超越股神巴菲特年化20%的收益神话。而在2016年5月《机构投资者》旗下出版物《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜中前十位有八位为量化基金经理，前25位有一半属于量化分析。由此可见海外对冲基金的焦点正从宏观对冲基金转向量化对冲基金。

而在国内，量化基金正处于起步阶段，国内对于量化投资策略的研究较少。笔者以量化投资平台上自主开发的策略代码为例，通过对代码的编写优化及检验回测，使读者了解到量化投资的可操作性和高回报性。

1 量化投资策略概述

量化投资是计算机通过开发者编写的程序来进行分析以及交易整个的品种选择、交易时机、交易方向以及仓位管理都是通过计算机完成。它避免了投资者个人的情绪影响，完全自动化操作，和如今的工业2.0类似。一个稳定的量化投资策略往往可以胜任一位投资者的多种操作策略，尤其在风险管理上量化投资更胜一筹。

国内的主流量化交易平台有文华赢智、TB、金字塔决策交易系统和国泰安量化投资平台等。国内的量化交易平台繁多，而与海外动辄数百上千亿美元的量化基金相比，国内目前量化产品规模总体不大，而严格遵循量化投资理念的基金更少。并且A股市场发展时间较短，与发达国家比起来市场效率低太多，所以A股有很大的市场空间和盈利机会。本文以程序化实现简单、性价比高等特点的文华赢智为程序化交易平台为例，为防止成果泄露，以上证指数为模型进行探究。

首先，笔者先阐述如何建立一个量化投资策略。

（1）交易思路的确立。不仅仅是量化投资，就算是普通的投资者也需要一套自己的交易体系。赚不到钱，赔钱，一直观望，总之，所有交易中的不幸都可以归咎于没有一套自己的交易系统或者自己的交易系统有问题。

（2）将思路编写成投资策略。这一项是量化投资的关键，如何将自己的投资思路转变为?C器代码，首先是由你所在的交易平台所搭建的语言决定的，例如文华赢智就是使用的比较简单的麦语言。其次需要对使用的技术指标进行组合搭建，编写出可运行的代码。

（3）在计算机上进行回测，选取最优目标组合和参数。技术指标的参数设置往往决定了整个交易系统的成败，一点点小的误差往往会导致千差万别的结果。笔者格外强调资金管理是投资体系中非常重要的部分，却是大多数投资者忽略的环节，这需要读者进行不断学习研究。

（4）进行实盘操作，在操作中不断完善投资策略，评价该交易代码。评价程序化交易模型性能优劣的指标体系包含很多测试项目，但主要评价指标有年化收益率、最大资产回撤、收益风险比、夏普比率、胜率与盈亏比等。在下文中笔者将对这些评价指标进行分析。

2 量化投资策略代码分析：以文华赢智交易平台为例

在文华赢智中，进入趋势模型跟踪编写平台，利用麦语言中已存在的函数进行编写，现笔者将自行编写的其中的一个策略代码贴出：

MA1：=MA（C，N1）；//多头均线

RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））×100；//收盘价与N周期最低值做差，N周期最高值与N周期最低值做差，两差之间做比值定义为RSV

K：=EMA（RSV，2×M1-1）；//RSV的指数移动平均

D：=EMA（K，2×M2-1）；//K值的指数移动平均

C>MA1 AND CROSS（K，D）；//MA1均线上方，KD金叉，买入

CROSS（D，K）；//KD死叉卖出平仓

参数设置：[N1=10，N=44，M1=M2=27]

笔者需要对参数的设置进行重点提醒。测试参数的不同会对测试结果产生非常大的影响，对于参数的精确设置影响到交易模型的可行与否。

这其中，笔者进行的是顺势交易的代码编写。顺势交易，是顺着当前的趋势进行交易。如果当前趋势上升就买入开仓，当前趋势下跌就卖出开仓。为了防止恶意做空，本策略只进行多头行情的研究，空头行情并没有叠加进来，所以收益率要比双向行情要低。

下面对此策略代码进行回溯。对交易模型的测试结果是否满意主要与品种、时间、手续费费率有关。不同的品种相同的策略有不同的结果，测试的品种越多，越能检验出策略模型的适用性。在时间上，如果所采用的历史数据越少、时间跨度越短，测试的市场状况就越狭窄，策略的可靠性就越差，反之亦然。手续费费率的影响就不用多提，但是有关滑点的问题也是策略需要多加研究的方面。

交易人员最关注的是策略到底能否盈利，能赚多少。交易的盈亏额能完全反映这一点。在如下的季度统计图和年度统计图中可以看出从2009年8月到2014年11月各有盈亏，比较温和，总体的波动幅度并不大。而从2014年11月开始，出现了一直盈利并且幅度较大的状况，尤其是2016年年初的季度，最高的盈利额达到了110354元，这比2014年前总的盈利还要多。而从2016年第一季度后出现了亏损，但是幅度并不大，而后又出现了盈利的情况。该策略在该时间段是盈利的，符合模型最基本的要求，季度统计图和年统计图如图1所示。

交易者在一个策略中拥有的资产总和也是其关注的重点。假如交易者所用的权益小于某一理想的数值，他可能会停止该策略的继续进行，这也是我们常说的回撤问题。在如下的权益曲线图中，交易者的权益几乎是一直递增，并且在2014年年末后斜率变大，由此我们可以得出使用该策略几乎不存在回撤问题，对于交易者的心态有着积极的作用。权益曲线图如图2所示。

每次交易的盈亏额也是交易者关注的问题，如果亏损数量过大，再加上杠杆的作用，可能就会出现爆仓的问题。首先说明，此回溯并没有加进杠杆因素，国内保证金按保守20%计算，也就是5倍杠杆，虽然不太大，可是影响还是有的。在如下的盈亏分布图中，可以看出最大的一笔亏损出现在第500次左右交易时，亏损额为27523，而最大的盈利额也是出现在附近，盈利为32916，看来这附近的波动很大，应该有政策因素在内的影响。该策略总体来说单次盈亏额波动并不大，比较稳健。盈亏分布图如图3所示。

只有图表并不能准确地反映出策略的完全可行性，下面将此策略的测算报告给予公布。

我们从测算报告中可以很容易得出此策略一共测试了2772天，无杠杆收益率为六年50%，而且只是多头策略。而自2017年2月17日结算时起，沪深300、上证50股指期货非套期保值交易保证金调整为20%，所以5倍杠杆的话就为250%。如果只看重策略的收益率却忽略了回撤风险是极其冒险的激进策略。如果策略的收益风险比相同，但是结果还是要取决于资金管理决策。

笔者在此将夏普比率进行说明。评价策略的优劣应从收益值和风险一起考虑。调险后的收益率就是一个同时考虑进了收益和风险的指标，能够排除风险对评价的不利影响。1966年，夏普提出了著名的夏普比率：S=（R-r）/σ（R为平均回?舐剩?r为无风险投资的回报率，σ为回报率的标准方差）。此公式表示为尽量用最合适的方法用小风险换得大回报。如果为正值就说明投资收益比银行存款利息高。比率越大说明所获的风险回报越高。该策略的夏普比率为22.83，可见是一个理想的策略模型。

3 结 论

第2篇

[关键词]量化投资；Alpha策略；意义；方法

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理论基础是套期保值，是由美国经济学家H.working提出的，随后股指期货的面市，量化研究便激发了人们浓厚的兴趣。传统的资产管理者理念的哲学基础大部分为追求收益风险平衡，然而平均市场收益与超额收益又很难达到绝对的均衡，因此将超额收益也即Alpha分离出来，建立起基于Alpha策略的量化投资，有助于指导投资实践。

1 Alpha策略在量化投资中的应用意义

量化投资指的是以现代计算机技术为依托，通过建立科学的数学模型，在充分掌握投资环境的基础上践行投资策略，达到预期的投资效果。采用量化投资方式的优点包括其具有相当严格的纪律性、系统性，并且对投资分析更加准确与及时，同时还具有分散化的特点，这使得策略的实施过程更加的机动灵活。量化投资过程使用的具体策略通常有量化选股、量化择时、统计套利、高频交易等，每一种策略在应用过程各有千秋，而Alpha策略属于量化选股的范畴。传统的定性投资也是投资人基于一种投资理念或者投资策略来完成整个投资活动的，最终的目的是要获得市场的占有率，并从中取得丰厚的利润。从这个角度来衡量，量化投资与传统投资的本质并无多大差别。唯一不同的是量化投资对信息处理方式上和传统定性投资有着很大的差异性，它是基于现代信息技术、统计学和现代金融工程理论的基础上完成对各类数据信息的高效处理，在对信息处理的速度、广度上是传统定性投资无法比拟的。在对投资风险的控制方面也具有很大的优势，是国际投资界兴起的新型投资理念和应用方法，也在日益成为机构投资者和个人投资者共同选用的有效投资方案。现阶段量化投资的技术支撑和理论建设的基础包括人工智能技术、数据挖掘、支持向量机、分形理论等，这些现代信息处理与数据统计方式为量化投资的可操作性提供了坚实的基础。

Alpha策略在量化投资中的使用优点主要是对投资指数所具有的价值分析与评定。它不是依赖于对大盘的走向变化或者不同股票组合策略趋势的分析，对投资价值的科学分析与合理评估更能吸引投资者的目光。Alpha策略重视对冲系统风险所获得的绝对收益，在股票投资市场上是一种中性的投资方式，具体的程序有选择资产、对资产的优化组合、建立具体组合方式、定期进行调整。为了促进该策略在投资市场中获得良好的收益，就必须先要重视优秀的选股策略，其次是重视期货对冲平均市场收益的时候所产生的风险控制问题。对冲系统风险时，若是能够及时地对投资组合与相关的股指期货的平均市场收益指进行精准地判定和预测，那么将会对整个投资行为产生积极的影响。

2 基于Alpha策略的量化投资具体策略和实践方法

通常情况下，Alpha策略所获得的实际收益并不是一成不变的，这与该策略本身的特定有关，具体表现在周期性与时变性上。

Alpha策略的时变性主要是指当时间产生变化时，超额收益也会随之而改变。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市场的预期收益，因此属于公司资产未来估值预期的范畴，所以上市公司自身所处的发展阶段和发展环境不同，那么就会给Alpha带来影响。由于时变性的特点，这就给策略的具体估计模型的设立带来了更多不可确定的因素，为此，参照对Alpha满足不同动态假设的理论基础，建立起一个可以获得不同种类估算的模型，同时假定在同一个时间范围内，超额收益和市场平均收益都保持恒定不变，这就极大地简化了计算的过程与步骤。也就是说在该段时间内，市场上股票投资组合基本面不会有太大的变化与波动，这就与实际的投资状况基本达成一致。对于投资策略的调整则要根据上市公司重大事项发生情况而定，那么估算的时间单位周期可以采用每日或者每周估算，对每一个季度的历史数据进行调整也可以作为一种调整方式，反映公司季度行情。对于具体证券而言，采用季度或者每周的调整频率则不是最为理想的，还要针对公司情况与市场行情综合调整。

Alpha的周期性特点在交替出现的正负号上最为突出，导致这一情况产生的原因主要是行业的周期性特征与套利效应共同造成的。具体而言，首先不同类型的证券分别属于不同的行业所有，当行业处于景气周期循环状态下会影响Alpha的符号与大小，同时景气程度的深与浅也会对此产生影响。其次一个股票组合产生非常大的超额收益情况下，市场中的其他机构投资者或者个人投资者就会不断地参与到该组合的投资中来，最后会导致Alpha逐渐接近于零。因此在建立不同策略的组合方面，要针对每一个季度的具体情况和波动率，进行综合性地评价与分析，并及时地做出必要的调整，以便最大限度地获得市场收益。

量化投资中的Alpha策略并不是一种单一类型的策略，不同的策略都在寻求获得超额收益的市场机会和可能性。现阶段市场上采用的Alpha策略主要有多因子选股策略、动量策略或者反转策略、波动性策略、行业轮动策略、行为偏差策略等，每一种策略在具体实施过程中都有其特征性，并且可以相互结合使用，发挥出综合预测和评价的作用。

多因子选股策略是必要和常用的选股方式，最大的优势是可以将不同种类和模块的信息进行高效化综合分析与评价后，确定一个选股最佳方案，从而对投资行为进行指导。该种选股策略的模型在建立方面比较容易，是量化投资中的常用方式。同时多因子模型对反映市场动向方面而言具有一定的稳定和可靠性，这是因为所选取的衡量因子中，总有一些可以把握住市场发展行情的特征，从而体现其本来就有的参考价值。所以在量化投资过程中，很多投资者都使用多因子模型对其投资行为进行评估，无论是机构投资者或者是个人投资者，都能够从中受益。多因子选股策略模型的建立重点在于对因子的剔除和选择上，并要合理判断如何发挥每一个因子的作用，做出综合性的评定。

动量策略的投资方式主要是根据价格动量、收益动量的预期与评定，对股票的投资进行相应的调整，尤其是针对本身具有价格动量的股票，或者分析师对股票的收益已经给予一定评级的股票，动量策略的应用效果会比较理想。在股票的持有期限内，某一只股票在或者股票投资的组合在上一段时间内的表现均佳，那么则可以判断在下一段时间内也会具有同样的理想表现，这就是动量效应的评价依据，从而对投资者的行为起到一定的影响作用。反转策略和动量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投资组合在上一段时间内表现很不理想，然而在下一个时期反而会有突出的表现，这也给投资者带来了一线希望，并对影响到下一步的投资策略的制定。

波动性策略也是Alpha策略的一种方式，主要是利用对市场中的各股运动和发展状态的细致观察与理智分析后，列出一些具有相当大的波动性的股票，同时这些股票的收益相关性也比较低，对此加以动态化的调整和规划，从而逐渐获得超额收益的过程。在一些多因子选股策略中也有机构投资者或者个人投资者将股票具有的波动性作为考察与评价因子之一，波动性策略经常和其他策略相结合来评价，这说明股票投资市场本身就具有一定的波动性，因此在投资过程中要慎重对待。

行业轮动策略和行为偏差策略的应用频率不似前面几种高，但也会和另外几种策略相互结合使用。行业轮动策略主要是为了充分掌握市场行业轮动机制与特征，从而可以获得高额的收益，对行业之间的投资也可以非常高效和准确地进行，对把握正确的时机有很大的优势。行为偏差策略目的是窥探到股票市场中存在的过度反应或者反应不足等现象，这些都属于股票投资市场的偏差，从而可以通过投资者对不同股票抱有的差异化评价来实现超额收益。

第3篇

一、行业轮动策略

在国外，板块轮动一直作为一种投资策略被广泛应用于投资实践。板块轮动的最基本的特征是，在经济周期的不同阶段，可以系统的预测到不同的经济板块（或行业）跑赢（或差于）市场。而且，运用板块轮动策略的投资者们相信这种相对的绩效，即在经济周期的不同阶段从一个板块转向另一个板块所带来的收益。

国外不少的研究文章发现，板块的表现并不一致，或者说提前（滞后）于经济周期阶段。Hou（2007）发现了板块的提前/滞后效应，原因是新信息经济的到来。Hong，Torous和Valkanov（2007），还有Eleswarapu和Tiwari（1996）的研究认为，和经济活动有着密切联系的板块，如零售，金属材料，服务业和石油板块，引领着市场长达两个月之久。Menzly和Ozbas（2004）证明，行业绩效的时机和该行业在生产消费供应链中的位置有着密切的联系，存在于上游和下游行业间的某种稳定的滞后关系。文章结论表明，基础材料板块是经济复苏阶段第一个启动的板块，随后是制造业。Stovall（1996）发现，处于消费末端的消费者相关的行业，如耐用消费品行业，是从衰退到复苏阶段的过程中最后启动的行业。Sassetti和Tani（2003）关于板块基金收益的研究表明，在经济周期中期，板块转换是个成功的策略。然而，他们同样发现，长期的投资者优于市场指数。相对而言，Tiwari和Vijh（2005）就质疑投资者将资金运用于板块间轮动的能力。他们研究是基于一个板块基金数据，从1972年到1999年的数据，结果显示，板块轮动的投资者缺乏选择板块与时点的能力，并且在修正风险与交易费用的情况下，投资者并不能获得超额收益。

当前，国内的文献研究多是从行为金融学的角度对研究投资者行为推动的板块轮动现象进行研究的。何诚颖（2001）认为我国的股票市场的板块轮动现象具有明显的投机性，并可分为个股投机、板块投机和大盘投机三类，然后文章运用现代资本市场理论和行为金融学理论对板块现象分析，引用Shiller（1989）一文中的两类投资者（噪音交易者和知情下注交易者）的假设对板块现象进行了研究分析，并认为板块现象是一种市场投机，而且其形成与中??股市投资者行为特征密切相关。陈梦根、曹凤岐（2005）一文从市场中不同证券之间的价格关系出发研究股票价格间的冲击传导机制，认为在中国这样的转轨经济新兴市场中，投资者受政策预期主导，决策与行为趋同，一定程度上强化了股价冲击传导的动态作用机制，整个市场显著的表现为板块联动、股价齐涨齐跌现象。文章实证研究表明，在上海证券市场中，不同的行业板块在股价冲击传导机制中的重要性不同，也即存在着板块轮动的特征，但是证券市场股价波动的市场性显著地超过了不同行业板块的独立性，不同行业间的组合投资策略的绩效并非最佳。还有少量的文献研究认为存在着其他一些因素如资金流动，庄家炒作等也可以对板块轮动现象做出一定的解释。

可以看出我国股市板块轮动现象的研究，主要集中于板块现象的描述和测量，以及对板块轮动现象进行解释，且目前这些解释还多是停留在定性理解层面，缺乏系统定量的研究。另一方面将板块轮动现象作为投资策略应用于投资实践的研究则相对较少。尽管板块可以多种形式进行分类，然而以行业属性划分板块是最为基础的，也是投资决策应用最广泛的板块概念。

二、动量策略

动量效应也称惯性效应，是指在过去一段时间收益率高的股票，在未来一段时间的收益率仍然会高于过去收益率较低的股票，即股票的表现情况有延续原来运动方向的趋势。反转效应也称反向效应，是指在过去一段时间内收益率高的股票，会在以后的一段时间会表现较差；表现差的股票在以后的一段时间，其收益率会出现逆转趋势。

国外对于动量效应和反转效应的研究始于1985年，DeBondt和Thaler基于1926年至1982年美国证券市场上的股票交易数据，采用相等权重在赢家组合（也称为赢者组合，是指在一段时间内收益率高的股票）和输家组合（也称为输者组合，是指在一段时间内收益率较低的股票）上的方法，结果证实赢者组合的收益显著小于输者组合。然后，金融经济学者开始对动量效应和反转效应做出进一步探索，分别在不同的市场验证其存在与否。Chan（1988）研究发现股票在前期表现的好或者表现不好，这种表现在后期不能一直持续下去的，这与市场风险随时间的变化有密切联系。随着动量效应和反转效应的研究日益增多，其研究方法也趋于成熟。Jegadeesh和Titaman（1993）基于美国证券市场的股票交易数据对动量效应的存在性验证时所设计的动量策略被后来的研究者广为采用，这种经典方法也称为传统的动量策略。后来大量金融经济学家采用Jegadeesh和Titaman设计的策略，针对所研究市场的实际情况，对动量效应和反转效应进行存在性验证。Chang（1995）研究发现日本证券市场的股票价格具有短期的反转效应。Kaul和Conazd（1998）在研究美国证券交易所和纽约证券交易所1926年至1989年间的股票的动量效应和反转效应时，构造8种不同的投资时间期限，发现大约50%的投资策略组合具有显著性超额收益，在具有显著性收益的策略组合里面，动量策略和反转策略所占的比 例基本相等。Rouwenhorst（1998）在研究欧洲地区的证券市场时，选取了十二个国家的股票市场上的股票作为研究对象，发现股票收益在长期上没有明显的持续现象，而在中短期，股票市场的收益有持续现象；另外，在公司资产规模上做了对比，资产规模大或小的公司都具有动量效应，但是规模较小的公司的股票价格的动量效应在统计上表现更为显著。Schiereck（1999）在针对德国股票市场的日交易数据实证分析动量效应和反转效应，结果显示德国股票价格的动量效应表现在中期，反转效应则表现在短期和长期。Ahme和Nusrct（1999）在基于7个国家的股票市场股价的动量效应和反转效应，发现了股票价格在长期的表现均出现反转效应。Hamed和Ting（2000）以马来西亚的证券市场为研究对象，对股票的动量效应和反转效应做实证研究，研究得出马来西亚证券市场和日本的证券市场的反转效应的时间基本一致，表现在短期。

在国内，吴冲锋和朱战宇（2005）研究我国沪深股票市场股票价格行为时，考虑我国市场的卖空限制，在运用重叠抽样方法，在形成期考虑收益率和交易量对股票进行排序，建立动量策略模型，考察动量策略的盈利情况，研究发现我国A股市场不存在动量效应。郝静轩（2006）通过滞后期、加权收益计算等改进的动量策略，考察改进后的交易策略对赢家组合的影响，实证结果显示，在考虑交易成本的情况下，改进的动量策略对赢家组合的收益有明显的提升。东凯（2010）研究动量策略的改进方法中，通过设定月度市盈率作为阂值来调整投资组合的方法显示，改进的动量投资策略的收益表现好于大盘的表现。张荣武，何丽娟和聂慧丽（2013）就我国股市的实际情况，运用HS模型的基础上，将我国股市中的投资者分为套利惯性投资者、动量交易投资者以及消息观察者，从三者的对技术和基本面的不同的关注视角出发，分别研究他们的投资决策对A股价格的不同影响。经验证，套利惯性投资者的一系列行为决策会加剧股市的反转效应，套利惯性投资者和动量交易者的决策行为均可以引发股市的动量效应。王俊杰（2013）对动量交易策略的择时上做了实证研究，研究发现动量策略交易时，在形成期之后，不直接购买，而是经过一定的滞后期再进入持有期，效果优于市场平均收益和传统动量策略方法。

综合国内外学者对动量效应和反转效应的研究，可以看出无论成熟发达的美证券市场，还是处于发展中的中国证券市场，大部分学者的研究支持证券市上存在动量效应和反转效应。就我国A股市场而言，对于动量效应和反转效的存在期的长短上程度上，由于采用的股票样本和研究时间区间不一样，国内者的研究结果存在差异的。

三、基本面策略

在传统资本市场理论中，价值投资并没显著的地位，当时的主流思想为有效市场假说，即市场能够完全准确的反映资产的价值，即投资者无法通过基本面分析、技术分析等手段得到超额收益。但随着二十世纪八十年代起，越来越多的研究发现，有效市场并不真正存在，投资收益并不能完全由风险来解释；市场中股票的价格存在偏离内在价值的情况，通过研究价格的偏差波动，能够实现正的超额收益，从而驳斥了经典EMH假设。基于市场非有效性，BenjaminGraham提出了价值投资的理念，其在《证券分析》中将其定义为：“基于详尽的分析，对本金的安全和满意回报有保证的操作”，通俗而言就是通过基本面的分析，同时考量一定的安全边际的选择投资策略。

在价值投资理念逐渐普及并被接受之后，国外学者针对价值投资的有效性进行了一系列检验。Fama和French于1992年，针对1963年至1990年在NYSE，AMEX，NASDQ上市的股票，将其分别按B/M与E/P指标进行研究。其研究显示：随着B/M及E/P分组标记的组别增加，其月收益率有明显的递增现象，同时，这一现象无法用公司的beta值来解释，这也就说明价值型的股票确实能够较成长型股票带来超额收益。Lakonishok，Shleifer和Vishny（1994）根据1963年至1990年在NYSE与AMEX上市的股票，针对高B/M的公司?^低B/M公司平均收益更高的现象进行了进一步研究。他们发现不仅在根据B/M排名形成公司组合的投资策略存在明显的超额收益，同时在根据C/P、销售增长率和E/P排名形成公司组合的投资策略也存在明显的超额收益。Fama和French于1998年，针对包括美国、EAFE国家成熟市场以及16个新兴市场国家的股票市场再次进行了实证研究。他们根据B/M，C/P，E/P和D/P区分价值股和成长股，从而形成投资组合。在13个成熟市场以及16个新兴市场中，均发现价值组合相较于成长股组合有明显的超额收益。

国内学者也对利用估值指标进行的投资策略进行了检验。王孝德与彭燕（2002）针对中国股票市场进行了实证研究，结果发现与国外成熟市场类似，价值投资策略在中国也能得到较高的超额收益。卢大印、林成栋、杨朝军（2006）根据股价、B/M、S/P以及E/P作为指标确定投资组合，发现价值型的投资组合确实有高于成长型股投资组合的收益率。林树、夏和平、张程（2011）基于B/M、C/P、E/P及GS，针对我国A股市场构造了投资组合，研究表明以单变量构成的组合中，大多价值型投资组合的收益率两年明显高于成长型投资组合；而以双变量构成的投资组合较单变量的显著性更高。即在中国股票市场，基于估值指标的投资策略仍然使用。

通过国内外众多学者的研究以及实证检验发现，价值投资在国内外的资本市场均能够产生正的投资收益，即根据公司的估值指标、财务指标均能有效的预测将来的公司收益，形成正投资回报的投资策略。