※ 引述《stasis (流雨风雪)》之铭言：
: 原始讨论串已经被砍了，这篇文章是别人做的整理，我觉得不错所以贴上来分享，不只
: 是基本分析，技术分析回测时也可以思考这些点：
: (昨天回一堆结果原作砍文，只有一点点备份到，很多想法就这样没了，今天回一堆结果
: 被踢出社团，我这两天好囧rz)
: 在这篇的讨论，猫大谈了一些回测要注意的事情，以及量化分析的限制及量化投资方法，
: 猫大本身就是一位偏向量化的投资人，也看了很多回测的相关资料和研究，‘’里的是
: 猫大的原文。
: 在谈到指标选股时我们常会用到回测来验证方法的可行性，然而回测有几个可能出现偏
: 误的地方：
这里必须先了解持股的周期 周期是一个很重要的问题
: 1. 时间延迟偏误：
: 年报与季报并不是该季结束马上公布，如果在尚未公布前就使用该资料(ex：一、二月就
: 使用去年全年EPS)就会有时间上的偏误。
这是最严重的偏误...尤其选股为大中小各别时 影响范围又更大 前中后更是
: 2. 资料偏误：
: 如果数据库有错误就会有这类偏误，通常是使用公信力高的数据库来避免此类偏误。
这个是最容易得到与评估的
: 3. 交易成本偏误：
: 大部份的回测并没有考虑到交易成本，这对于越短期的交易策略影响越大。
这个也算是可以控制范围
: 4. 幸存者偏误：
: 由于回测是回头看，很多下市公司会被忽略，这会造成整体回测的报酬率提高。
以量化来看 下市公司这个算是最不可预知的风险 无法评估 与人有关 财报可以乱搞
: 5. 样本偏误：
: 有些研究并不是使用母体来做回测，而是使用一小部分的样本来代替母体。如果取样的不
: 够好就会有此类偏误，例如我们抓儒鸿、台积电、研华的成长率当作全台上市柜公司的成
: 长率，这样就会有样本的偏误。
如果连这偏误都要考虑在内 基本上量化是无用论= =
: 6. 回测时间偏误：
: 这主要是在讲采取的时间不够长，例如拿2009-2011股市报酬当作股市的长期报酬。所以
: 不会用这么短的区间，而会选择长期几十年来做回测。
: 上面是我现在想的起来的几种偏误，名词可能不是很正确。在前面的讨论猫大主要在讲幸
: 存者偏误及为什么注意这类偏误这么重要。
: 例如我们现在要回测一种策略——买进股价10元以下公司，持有5年卖掉。如果我们没有
: 考虑幸存者偏误，很有可能就会认为这是一个好策略，因为我们只看得到那些现在还能存
: 活、甚至度过危机可以成长的公司，却看不到那些无法度过危机而下市的公司。
: 接下来讨论到用能不能用量化分析来判断公司未来的成长，猫大说：
: ‘像雷大提到借壳公司的例子，我认为没有人可以从当年的量化财务资讯中，知道八年十
: 年后，公司会迎来怎样的转机’
: ‘要做这类分析最好用财务资料而非股价，单看股价只会看到十年前股价很囧现在股价
: 很威的公司，那些不错但现在被低估或十年前刚好较贵的公司，就这样消失在历史洪流
: 里了’
: ‘我们没办法从十年前的数字预测几年后的原物料大行情，这几年开始发达的：如2013里
: 的涨幅王儒鸿吃到uniqlo、lativ单变机能衣王也是如此，十年前的财务资讯无法看出这
: 些’
: ‘有长期竞争优势的公司(护城河)通常都有高ROE，但有高ROE的公司通常有护城河？我的
: 想法是"no"’
: 塞斯卡拉曼提到投资的获利来源有两种："评价的提升”、"内在价值的提升"，纯量化的
: 分析只能赚到前者，赚不到后者。因为内在价值要持续提升需要强大的护城河，而护城河
: 却无法从量化分析中判断出来，这也是为什么会需要质化分析的原因。它可以让我们判断
: 内在价值会不会持续提升，纯量化的分析也可以是价值投资，只不过我们要知道纯量化分
: 析的限制所在。
: 猫大说：
: ‘靠质化分析都很难找出"未来十年"的高成长公司，纯量化就更困难了’
: ‘ROE的均值回归现象(也可以说经济竞争)远比一般人想像要强大，基本上三五年就会把
: 大部分现在的优质公司从云端拉下来，这只要去看2000-2013年各年高ROE公司前十趴的重
: 复率就很明显，即使排除那种一次性收入还是很明显。我自己从十几年前就开始以ROE做
: 初步筛选，看过太多’
其实这部分也要考虑产业的生命周期 无法盖一而论
现在不同产业的生命周期差异太大 故如果要当同一个母体 非常困难
这种质量化问题 无法真的统一天下 太难了
: 猫大是一位偏向量化分析的投资人，质化分析的比重没有雷大或尼莫大那么多，因此他会
: 做许多回测或看别人的研究来拟定策略：
: ‘我否定量化的财务资料预期长期股价报酬的能力(一两年ok，即value premium)’
: ‘如果持有低pe/pb之类的价值组，每半年/一年/两年重组，长期超越市场的机会很高。
: 但十年重组一次，就比较不合理’
: ‘我觉得投资组合超分散甚至纯量化也OK，但是越集中质化分析越重要，因为你犯错空间
: 变小’
我个人认为质化可以选出比较有可能爆炸性的个股
配合量化则是可以检视质化的结果是否正确
两种各有好处 太极端都容易有所缺漏
由于太多东西是人做出来的 所以最后我还会搭上人来配合
股市包含太多心理层面的东西
因此质化 量化 心理学 公司经营 领导人品格 等因素互相配合是我后来认为的最好解
但真的颇困难.. 但是我想在股市活得久 就得花功夫
比气长是我认为最重要的 哈哈