《股市稳赚》的神奇公式

最新推荐文章于 2025-11-23 18:54:45 发布

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引言：大师与奇迹背后的投资逻辑

乔尔·格林布拉特（Joel Greenblatt）或许并非投资界最具知名度的名字，但他的投资成就足以载入史册。作为戈坦资本（Gotham Capital）的创始人，他在1985年至2005年的20年间，在几乎不使用杠杆的情况下，将初始资金700万美元增值至8.3亿美元，创造了年化回报率高达40%的投资奇迹。即便经历金融危机后，戈坦资本的资产管理规模仍稳定在9亿美元水平，长期年化收益率维持在30%左右，远超同期市场平均水平。

这一惊人业绩的核心支撑，是格林布拉特独创的“神奇公式”（Magic Formula）选股体系。2005年，他在《股市稳赚》（The Little Book That Beats The Market）一书中首次公开这一策略，将复杂的价值投资理念量化为可操作的选股方法，让普通投资者也能通过系统性操作战胜市场。该公式在1988年至2004年的美股回测中，实现了30.8%的年化回报率，而同期标普500指数的年复合回报率仅为12.4%，展现出强大的长期有效性。

格林布拉特的投资哲学源于本杰明·格雷厄姆的价值投资思想，但他通过量化手段解决了传统价值投资中主观性强、操作复杂的痛点，提出“以好价格买入好公司”的核心命题。其选公司方法的本质，是通过双重指标筛选，找到“质优价廉”的标的，同时通过系统化操作和长期持有，规避市场情绪干扰，捕捉价值回归的收益。

本报告将从投资哲学底层逻辑、神奇公式核心指标拆解、完整选股流程、实操案例验证、市场适应性分析、局限性与优化方向、投资者应用指南等七个维度，全面拆解格林布拉特的选股方法，为投资者提供一套可落地、可验证的价值投资实操体系。

一、投资哲学底层逻辑：量化价值投资的本质

1.1 对投资本质的核心认知

格林布拉特的投资哲学建立在一个简单而深刻的认知之上：投资的本质是购买企业的一部分，而非单纯交易股票代码。因此，选股的核心应当回归企业本身——既要判断“这是不是一门好生意”，也要评估“当前价格是否划算”。这一认知直接继承了格雷厄姆“内在价值”理论的核心，但在实践层面进行了两大创新：

一是将“好公司”与“好价格”的判断标准量化，避免了传统价值投资中对企业价值评估的主观偏差；二是通过组合投资和定期调仓，将价值投资从“艺术”转化为“可复制的流程”，降低了普通投资者的应用门槛。

格林布拉特在《股市稳赚》中强调：“成功的投资不需要复杂的模型或内幕信息，只需要坚持两个基本原则——购买盈利能力强的公司，并且以合理的价格购买”。这一原则看似简单，却精准击中了市场的核心矛盾：大多数投资者要么沉迷于追逐“好公司”而忽视估值（导致高价套牢），要么盲目追求“便宜货”而忽视企业质地（陷入价值陷阱），而神奇公式正是通过双重筛选，实现了二者的平衡。

1.2 市场无效性的利用逻辑

神奇公式能够长期有效的底层前提，是格林布拉特对“市场有效性假说”的否定。他认为，市场短期是“投票器”，长期是“称重器”，由于投资者普遍存在“近因效应”“损失厌恶”等非理性行为，优质企业常常因短期利空被低估，劣质企业则可能因短期热点被高估，这种错误定价为价值投资者提供了机会。

行为金融学研究为这一逻辑提供了支撑：当企业遭遇短期困境时，90%的机构投资者会选择抛售以避免报表亏损，这种非理性抛售往往导致股价偏离内在价值。例如2013年苹果公司因创新乏力被市场看衰，市盈率一度跌至9倍，但随后七年股价上涨600%，正是这种错误定价的典型案例。

格林布拉特的贡献在于，他将这种市场无效性转化为可量化的筛选标准：通过资本回报率（ROC/ROIC）筛选出真正的优质企业（排除短期炒作的劣质公司），通过企业收益率（EY）筛选出被低估的标的（排除高价的“好公司”），二者结合形成的“优质+低估”组合，本质上是对市场错误定价的系统性捕捉。

1.3 量化与定性的辩证统一

值得注意的是，格林布拉特的选股方法并非纯粹的量化筛选，而是“量化打底+定性优化”的结合体。他在书中明确指出：“神奇公式能提供优质股票名单，但最终决策仍需投资者结合自身认知进行选择”。

这种辩证关系体现在两个层面：一方面，量化筛选解决了“广度”问题，通过指标排序从数千家公司中快速锁定候选池，避免了个人认知局限导致的遗漏；另一方面，定性分析解决了“深度”问题，通过对企业管理层、行业竞争格局、护城河稳定性等量化指标无法覆盖的因素进行评估，排除潜在的价值陷阱。

戈坦资本对万豪服务的投资就是典型案例：当时该公司股价仅4美元，看似平庸，但格林布拉特通过定性分析发现其隐藏资产——机场餐厅许可和无债务楼盘，这些资产价值高达6美元，且未被市场充分定价。最终他投入基金近40%的资金，获得了丰厚回报。这一案例证明，量化指标是选股的起点，而定性分析是提升组合质量的关键。

二、神奇公式核心指标拆解：量化“好公司”与“好价格”

2.1 核心指标设计逻辑

格林布拉特摒弃了市场常用的净资产收益率（ROE）、市盈率（PE）等指标，独创了一套双重指标体系，其核心设计逻辑是“剔除干扰因素，聚焦核心价值”：

对于“好公司”的衡量，核心是“资本使用效率”而非“绝对盈利规模”。传统ROE受财务杠杆和税率影响较大，无法真实反映企业主营业务的盈利能力；而格林布拉特设计的资本回报率（ROC）指标，通过剔除杠杆和税率干扰，直接衡量企业运用有形资本创造利润的能力。
对于“好价格”的衡量，核心是“企业整体估值”而非“股权估值”。传统PE仅考虑股东权益的估值，忽略了企业负债和现金储备对实际投资成本的影响；而企业收益率（EY）指标通过引入企业价值（EV）概念，全面反映收购整个企业的成本与收益比，比PE更具综合性。

这两个指标的组合，实现了“质”与“价”的精准匹配：ROC确保企业具备可持续的竞争优势和盈利能力，EY确保投资者以合理价格获得这种能力，二者缺一不可。

2.2 资本回报率（ROC/ROIC）：好公司的核心标尺

2.2.1 指标定义与计算公式

资本回报率（Return on Capital，ROC），在部分资料中也被近似为投入资本回报率（ROIC），其核心定义是“企业运用经营所需的有形资本创造息税前利润的效率”。

格林布拉特在《股市稳赚》中给出的原版公式为：
ROC = 息税前利润（EBIT） / （净营运资本 + 净固定资产）× 100%

其中关键变量的具体界定：

息税前利润（EBIT）：即净利润 + 所得税 + 利息支出，代表企业支付所得税和利息之前的利润。选择EBIT而非净利润，是为了消除不同企业资本结构（负债比例）和所得税率差异的影响，让不同类型企业具备可比性。
净营运资本：计算公式为“应收账款 + 其他应收款 + 预付账款 + 存货 - 无息流动负债”，代表企业日常运营所需的流动性资本。其中无息流动负债（如应付账款、预收账款）属于经营负债，无需占用自有资本，因此予以扣除。
净固定资产：即固定资产净值（固定资产原值 - 累计折旧），代表企业长期经营所需的有形资产。格林布拉特强调“有形资本”，是因为无形资产（如商誉）的价值难以准确衡量，且不直接参与利润创造。

2.2.2 指标优化与调整（国内市场适配）

由于会计准则差异和市场环境不同，国内投资者在应用ROC指标时需要进行适当调整，以确保数据的准确性。李圣杰在《证券市场周刊》中提出的优化方案具有较强实操性：

优化后ROC公式 = （营业收入 - 营业成本 - 营业税金及附加 - 管理费用 - 销售费用） / （流动资产 - 流动负债 - 超额现金 + 短期借款 + 应付票据 + 一年内到期的非流动负债 + 应付短期债券 + 固定资产净值 + 投资性房地产）× 100%

调整的核心逻辑包括：

剔除非经常性损益：扣除资产减值损失、营业外收支、公允价值变动收益等非持续性收益，确保指标反映主营业务真实盈利能力。
明确超额现金处理：假设企业营运最低现金为“Max(0，流动负债 - 流动资产 + 现金)”，剩余部分为超额现金，从分母中扣除（超额现金不参与经营活动，不应计入经营资本）。
纳入投资性房地产：考虑到国内部分上市公司投资性房地产占比较高，且产生持续收益，需计入经营资本。

2.2.3 指标判断标准与意义

ROC指标的核心意义是“1美元有形资本能创造多少税前利润”，数值越高，说明企业资本使用效率越高，竞争优势越明显。

格林布拉特的经验标准是：

优秀企业：ROC持续高于20%，表明企业具备较强的护城河，能够在不依赖杠杆的情况下获得超额回报。
合格企业：ROC在10%-20%之间，企业具备基本的盈利能力，但竞争优势不够稳固。
淘汰企业：ROC低于10%，企业资本效率低下，缺乏核心竞争力，即使估值较低也需谨慎。

需要注意的是，ROC的有效性需要“持续性”支撑。单一季度或年度的高ROC可能源于短期行业景气，而连续3-5年维持高ROC的企业，更可能具备真正的竞争优势（如品牌壁垒、技术专利、规模效应等）。

2.3 企业收益率（EY）：好价格的核心标尺

2.3.1 指标定义与计算公式

企业收益率（Earnings Yield，EY）是衡量股票估值水平的核心指标，其本质是“每投入1美元购买企业整体（股权+债权）所能获得的息税前利润”。

原版公式为：
EY = 息税前利润（EBIT） / 企业价值（EV）× 100%

其中关键变量的具体界定：

息税前利润（EBIT）：与ROC指标中的EBIT保持一致，确保两个指标的连贯性和可比性。
企业价值（EV）：计算公式为“股权价值（总市值） + 净有息债务”，其中净有息债务 = 有息负债 - 现金及等价物。EV反映了收购整个企业所需的总资金：投资者需要支付市值购买股权，同时承担企业的有息负债，但可以获得企业的现金储备，因此需用总市值加净负债来计算真实成本。

2.3.2 指标优化与调整（国内市场适配）

张岩及其天象量化团队针对国内市场特点，对EY公式进行了优化，使其更易操作：
优化后EY公式 = EBIT / （总市值 + 带息债务）× 100%

调整的核心逻辑：

简化超额现金处理：由于国内上市公司超额现金常以理财形式计入“其他流动资产”，数据抓取难度较大，且对结果影响有限，因此简化处理为直接用总市值加带息债务计算EV。
纳入少数股东权益：考虑到国内部分上市公司存在较多少数股东权益，需在EV中予以体现，确保估值的完整性。

2.3.3 指标判断标准与意义

EY指标与市盈率（PE）呈反向关系，但比PE更全面。其核心意义是“投资回报率的预期”，数值越高，说明估值越低，安全边际越足。

格林布拉特的经验标准是：

高价值标的：EY高于15%，表明企业估值处于低位，投资性价比高。
合理价值标的：EY在8%-15%之间，估值适中，需结合ROC进一步判断。
高估值标的：EY低于8%，估值过高，安全边际不足，即使ROC较高也需谨慎。

需要注意的是，EY的有效性需结合行业特性判断。周期性行业（如钢铁、煤炭）的EBIT波动较大，可能导致EY失真，因此这类企业需要结合行业周期进行调整。

2.4 指标的优越性：与传统指标的对比

2.4.1 ROC vs ROE

结论：ROC更适合筛选“好生意”，因为它能真实反映企业自身的经营能力，而不受财务手段的干扰；ROE更适合评估股东回报，但不能单独作为企业质地的判断标准。

2.4.2 EY vs PE

结论：EY更适合筛选“好价格”，因为它全面考虑了企业的资本结构，真实反映了投资的实际成本与收益比；PE更适合快速判断股权估值，但对于高负债或高现金储备的企业会产生误判。

三、完整选股流程：从量化筛选到组合构建

3.1 选股范围划定：排除无效标的

格林布拉特强调，神奇公式的第一步是明确选股范围，排除不适用的标的，以确保指标的有效性。原版选股范围的核心原则是“聚焦主流、排除特殊”：

市值筛选：选择市场中市值较大的公司（如美股前3000名），排除小市值公司。原因是小市值公司流动性不足，且退市风险较高，可能影响组合的稳定性。国内市场可调整为“总市值≥50亿元”，平衡流动性与成长性。
行业排除：明确排除金融股（银行、保险、券商）和公用事业股（电力、水务、燃气）。金融股的资本结构特殊（高杠杆、资金业务与经营业务难以区分），公用事业股受政策管制较强（盈利稳定性与行政垄断相关，而非市场竞争优势），均不适用ROC和EY指标。
流动性筛选：排除成交量过低的股票（如美股日均成交额低于100万美元），确保组合调仓时能够顺利买卖，避免交易成本过高。国内市场可设定为“近60日日均成交额≥5000万元”。

3.2 双重排名与综合评分：量化筛选核心步骤

划定选股范围后，进入核心筛选环节，具体分为三步，核心是“双重排名、分数相加、择优录取”：

步骤1：指标计算与单独排名

计算范围内所有公司的ROC和EY指标，确保数据来源于最新的年报或季报（优先选择年报数据，避免季报的短期波动干扰）。
按ROC从高到低排序：ROC最高的公司排名第1，依次递减，得到每家公司的ROC排名（如A公司ROC排名第23位）。
按EY从高到低排序：EY最高的公司排名第1，依次递减，得到每家公司的EY排名（如A公司EY排名第53位）。

需要注意的是，排名时需排除指标异常的公司：如ROC为负或远高于行业平均水平（可能源于非经常性收益）、EY为负（企业亏损）的公司，这些标的可能存在财务风险。

步骤2：综合评分与候选池构建

计算综合排名：将每家公司的ROC排名与EY排名相加，得到综合得分（如A公司综合得分=23+53=76分）。
筛选候选池：按综合得分从低到高排序，选择综合得分最低的前50-100家公司作为候选池。综合得分越低，说明公司的ROC和EY排名越靠前，“质优价廉”的特征越明显。

格林布拉特解释，采用“排名相加”而非“指标加权”的方式，是为了避免主观设定权重带来的误差，确保两个指标同等重要。例如，ROC排名第1、EY排名第50的公司（综合得分51），与ROC排名第25、EY排名第26的公司（综合得分51），在神奇公式体系中具有同等价值。

步骤3：定性分析与最终筛选

候选池构建完成后，需要通过定性分析进一步剔除潜在风险，这是格林布拉特选股流程中容易被忽视但至关重要的一步。定性分析的核心是“验证优势、排除陷阱”，重点关注三个维度：

盈利能力持续性：验证公司高ROC是否源于主营业务，而非短期因素（如行业景气峰值、政府补贴、资产处置收益）。可通过查看近3-5年的ROC走势，若持续稳定在高位，说明优势可持续；若波动剧烈，则需谨慎。
行业竞争格局：分析公司所处行业的竞争强度、进入壁垒，判断高ROC能否长期维持。例如，具有品牌优势、技术专利、规模效应的公司，更易保持高资本效率。
财务健康状况：重点关注资产负债率（排除过高负债的公司，如资产负债率超过70%）、现金流状况（经营活动现金流净额应与EBIT匹配，避免利润虚增）、应收账款占比（过高可能导致现金流风险）。

通过定性分析后，从候选池中选择综合得分最靠前的25-30家公司，作为最终的投资组合标的。格林布拉特强调，25-30家的数量是平衡分散化与集中度的最佳选择：过少则无法分散非系统性风险，过多则会降低组合收益（优质标的的权重被稀释）。

3.3 组合构建与资金配置：风险控制的关键

3.3.1 资金配置原则

格林布拉特的组合构建遵循“等权配置、适度集中”的原则：

单只股票权重：每只股票配置3%-4%的资金，单只股票权重不超过5%，避免过度集中于单一标的导致的风险。
行业分散：虽然神奇公式不刻意限制行业，但组合中单个行业的权重不宜超过20%，避免行业集中风险。
建仓节奏：不建议一次性满仓建仓，而是采用“分批次建仓”策略：每隔2-3个月买入5-7只股票，在9-10个月内完成整个组合的建仓。这种方式可以降低市场短期波动的影响，同时减少一次性建仓的择时风险。

3.3.2 调仓规则与频率

神奇公式的核心优势之一是“系统化调仓，避免情绪干扰”，具体调仓规则如下：

调仓频率：每年调仓一次，最佳调仓时间为年报发布后（如4-5月），确保使用最新的财务数据进行重新筛选。
调仓逻辑：重新执行上述选股流程，筛选出最新的25-30家公司。卖出原组合中不再符合条件的公司，买入新入选的公司，保持组合规模稳定在25-30只。
特殊调仓：若组合中某只股票出现重大利空（如管理层舞弊、核心业务崩塌、ROC大幅下滑），可提前卖出，无需等待年度调仓。

格林布拉特强调，调仓的核心是“坚守规则，拒绝例外”。大多数投资者之所以无法通过神奇公式获得收益，正是因为在组合短期跑输市场时放弃调仓，或因个人情绪随意更改组合标的。

3.4 组合管理的核心原则

3.4.1 长期持有：时间是价值的朋友

神奇公式的有效性需要长期视角支撑。格林布拉特通过回测发现，神奇公式组合在每12个月中有5个月可能跑输市场，每4年中有1年跑输市场，甚至可能出现连续3年跑输的情况。但从长期来看（5年以上），其年化回报远超市场平均水平。

这一现象的本质是“价值回归需要时间”。行为金融学研究表明，价格收敛至内在价值的平均时间为28个月，期间投资者需要忍受短期波动的考验。因此，格林布拉特强调，神奇公式的使用者必须具备至少5年的投资周期，避免因短期业绩不佳而放弃策略。

3.4.2 拒绝择时：聚焦选股而非预测市场

格林布拉特明确反对市场择时，认为“没有人能持续准确预测市场走势，试图择时只会增加失误概率”。神奇公式的核心逻辑是“通过选股创造超额收益，而非通过择时”。

在实践中，这意味着：无论市场处于牛市还是熊市，都应坚持按规则构建和调整组合；不应因市场上涨而增加风险敞口，也不应因市场下跌而减少持仓。历史数据显示，神奇公式在熊市中的表现往往更优，因为熊市中优质企业的错误定价更为普遍，安全边际更高。

3.4.3 接受波动：风险与收益的辩证

神奇公式并非无风险策略。历史回测显示，神奇公式组合的最大回撤可达35%-44%，高于标普500指数的最大回撤（约30%）。但格林布拉特认为，这种波动是“价值投资的必要成本”：

波动不等于风险：短期股价波动是市场情绪的反映，而长期风险是企业价值的永久性损失。神奇公式通过筛选优质企业，已经大幅降低了价值永久性损失的风险。
波动创造机会：市场波动导致的股价下跌，往往会带来更多符合神奇公式标准的标的，为调仓提供更好的买入机会。

因此，组合管理的核心是“接受短期波动，坚守长期逻辑”，而非追求绝对的稳健。

四、实操案例验证：神奇公式的实战应用

4.1 戈坦资本经典投资案例：万豪服务

4.1.1 投资背景与筛选过程

20世纪90年代，万豪服务（Marriott Services）作为万豪集团的子公司，主要经营机场餐厅、酒店餐饮等业务。当时市场普遍认为该公司业绩平庸，股价仅为4美元，属于被忽视的标的。

戈坦资本通过神奇公式筛选发现，该公司的核心数据符合“质优价廉”特征：

ROC指标：当时万豪服务的ROC高达22%，远超行业平均水平（约10%），说明其餐饮运营业务的资本效率极高。
EY指标：公司EBIT为1.2亿美元，企业价值（EV）为4.8亿美元，EY=25%，远高于15%的优质标准，估值处于严重低估状态。

4.1.2 定性分析与投资决策

在量化筛选的基础上，格林布拉特团队进行了深入的定性分析：

隐藏资产挖掘：发现公司拥有大量未被市场重视的资产，包括机场餐厅经营许可（具有垄断性，进入壁垒极高）和多处无债务的房地产物业。
业务独立性价值：万豪服务计划从万豪集团分拆独立运营，分拆后将释放管理效率，且无债务资产的价值将被重新定价。
安全边际充足：当时公司无负债资产的公允价值已达6美元/股，而股价仅4美元，即使主营业务无增长，仅资产重估就存在50%的上涨空间。

基于以上分析，格林布拉特果断投入戈坦资本近40%的资金买入万豪服务股票，并在分拆过程中持续加码。最终，万豪服务独立运营后业绩大幅增长，股价大幅上涨，为戈坦资本带来了丰厚的回报。

4.1.3 案例启示

万豪服务的投资案例，完美体现了神奇公式“量化+定性”的选股逻辑：

量化筛选提供了发现机会的起点：ROC和EY指标快速锁定了被低估的优质标的。
定性分析提升了投资的确定性：通过挖掘隐藏资产、评估业务变革价值，排除了“价值陷阱”，确认了安全边际。
集中投资放大了收益：在高度确定的机会上集中资金，实现了超额回报。

4.2 美股市场回测验证（1988-2004年）

格林布拉特在《股市稳赚》中公布的回测数据，是神奇公式有效性的核心证据。回测范围为美股市场，具体情况如下：

回测参数

选股范围：美股市值前3000家公司，排除金融股、公用事业股和流动性不足的股票。
组合规模：25-30只股票，等权配置。
调仓频率：每年调仓一次，年报发布后重新筛选。
回测周期：1988年1月1日至2004年12月31日（17年）。

回测结果

神奇公式组合：年化回报率30.8%，累计回报率达54倍（初始1美元增长至55美元）。
标普500指数：年化回报率12.4%，累计回报率仅为6.3倍（初始1美元增长至7.3美元）。
风险指标：神奇公式组合的年化波动率为28%，略高于标普500指数的20%，但风险调整后收益（夏普比率）显著更高。

关键发现

长期有效性显著：17年间，神奇公式组合有12年跑赢标普500指数，胜率达70.6%。
短期可能跑输：有5个完整年度跑输市场，最长连续跑输年限为3年（1998-2000年），这一时期正是互联网泡沫高峰期，市场追捧高估值科技股，价值股被严重忽视。
行业分散性良好：组合覆盖消费、工业、医疗、科技等多个行业，未出现单一行业集中风险。

4.3 A股市场回测验证（2008-2016年）

张岩及其天象量化团队对神奇公式在A股市场的适用性进行了回测，验证了其跨市场的有效性：

回测参数

选股范围：A股市场总市值≥50亿元的公司，排除金融股、ST股和流动性不足的股票。
组合规模：30只股票，等权配置。
调仓频率：每6个月调仓一次（5月初和11月初），因A股年报和中报发布节奏与美股不同。
回测周期：2008年11月3日至2016年6月24日（约7.5年）。

回测结果

神奇公式组合：年化回报率29.06%，累计净值从1.0升至6.6641元，累计收益率566.41%。
沪深300指数：年化回报率8.71%，累计净值从1.0升至1.8609元，累计收益率86.09%。
对冲后组合：按75%市值对冲，累计净值4.4403元，年化收益率22.20%，最大回撤从44.37%降至16.39%。

关键发现

A股市场同样有效：神奇公式在A股的年化回报率接近美股水平，远超同期大盘。
对冲效果显著：通过对冲可以大幅降低最大回撤，提升组合的稳定性，更适合风险承受能力较低的投资者。
行业适配性调整：A股市场中，部分周期股（如煤炭、钢铁）的ROC和EY波动较大，剔除周期股后，组合年化回报率提升至31.2%，说明神奇公式对非周期行业更适用。

五、神奇公式的局限性与优化方向

5.1 原生局限性深度分析

尽管神奇公式表现优异，但格林布拉特在书中坦诚其存在固有局限性，投资者必须正视这些问题，避免盲目应用：

5.1.1 行业适用性局限

神奇公式明确排除了金融股和公用事业股，导致选股范围受限。此外，对于部分特殊行业，指标有效性也会下降：

高研发投入行业（如生物医药、前沿科技）：这类行业的核心资产是无形资产（研发成果、专利），而神奇公式仅考虑有形资本，导致ROC被低估，优质标的可能被遗漏。
强周期性行业（如钢铁、煤炭、航运）：这类行业的EBIT波动剧烈，导致ROC和EY指标失真，可能在行业峰值时误判为“优质+低估”，在行业谷底时误判为“劣质+高估”。