成長型與價值型財報數據相關性全解析
2025 Dec 19 體驗與心得
以下文章為個人研究與實作紀錄，目的在於分享一套「如何用數據驗證成長型與價值型投資邏輯」的方法論，而非提供任何投資建議。
一、研究動機：用數據回頭檢驗十多年投資經驗
在價值投資領域打滾十多年後，愈來愈清楚一件事：投資經驗很重要，但經驗必須被反覆驗證。
近期我重新檢視自己長期奉行的價值型與成長型選股邏輯，決定嘗試用系統化數據與程式化方法，回頭拆分這些看似模糊的相關性的統計基礎。
這也是為什麼，一直以來我投入大量時間撰寫程式，將過往難以人工處理的大量財報資料，轉化為可分析、可驗證的結構化數據。
二、資料結構：1908 檔股票 × 8 季 × 68 項財報參數
本次分析的資料範圍如下：
樣本數：1908 檔上市櫃股票
時間維度：近兩年，共 8 季
財報參數：68 項（涵蓋獲利、成長、現金流、資本結構等）
為了讓不同尺度、不同單位的數據能夠彼此比較，我先對所有參數進行標準化與重整，並統一轉換為單一數值，主要分為三種類型：
趨勢型指標：8 季數據的「斜率 ÷ 平均值」，用來衡量中期變化方向
穩定度指標：8 季「平均值 ÷ 標準差」，衡量波動程度
近期值指標：最近一季的單一數值
最終，所有處理完成的數據被彙整為一張 CSV 檔，整個流程在程式完成後，產生數據時間不到 30 分鐘。
三、方法核心：監督式學習找出「真正有用」的參數
接下來的關鍵步驟，是利用 Python 中既有的機器學習模組，進行監督式學習（Supervised Learning）。
目標很單純：
在控制其他變數的情況下，找出哪些財報參數，對股價漲跌具有實質解釋力。
模型訓練完成後，我可以取得每一個財報參數對「股價報酬」的相對權重，並進一步回推：
這些權重是否呼應我們熟悉的成長型投資邏輯？
是否存在被長期忽略、但實際上很關鍵的指標？
這一步，本質上並不是為了「預測未來」，而是驗證既有投資模型的合理性。
四、重要修正：剔除邏輯上必然相關的參數
在初步結果中，我發現一個明顯問題。
例如：
本益比（Price / Earnings）
殖利率（Dividend / Price）
淨值比（Price / Book）
這類直接包含股價（Price）**的指標，在回歸中與股價漲跌「高度相關」是必然結果，但這樣的相關性並不具備研究價值。
因此，我刻意將這些在邏輯上已知會高度相關的參數剔除，重新訓練模型，只保留：
權重顯著（權重 > 1）
且通過皮爾森相關性檢定的參數
這樣得到的結果，才比較接近「結構性特徵」，而非參數自我解釋。
五、回推驗證：用權重反選股票，看結果說話
在新的權重條件下，我將這些參數重新套回 1908 檔股票，計算綜合得分，並選出得分最高的前 20 名股票，再回頭檢視：
這些股票在近兩年間的實際股價表現
必須誠實說明：
這個過程在時間上存在「已知結果再回看題目」的偏誤，因此並不嚴謹，也不符合純統計學的標準流程。
但投資從來不是一門純科學，它只能應用科學，而無法完全科學化。
即便如此，回推結果顯示，這組模型確實篩選出了具有明顯成長股特性的股票組合，而且使用的是「兩年八季的趨勢資料」，而非僅單一季度的短期數據。
六、下一步：正式拆分成長型與價值型核心參數
完成成長型分析後，下一階段我將專注於價值型股票，預計重點放在：
股利穩定度
營業現金流 / 資產的長期穩定性
理論上，最終可以得到三組關鍵結論：
成長型股票的核心財報參數
價值型股票的核心財報參數
同時適用於兩者的共通指標
這將有助於更清楚地區分兩種投資策略在「價格容忍度」與「持有邏輯」上的本質差異。
七、投資不是天賦比拚，而是資源配置的競賽
市場待得愈久，愈能體會沒有什麼是「一定會贏」的。
搶速度、拚靈感、拼消息，我自知並非強項；那就用程式補反應、用時間換勝率、用紀律對抗波動。
正如巴菲特所說：
「如果你已經在牌桌上玩了半小時，卻仍然不知道誰是待宰羔羊，那麼你就是那一個。」
理解自己的優勢，並據此設計適合自己的投資戰場，才是長期存活的關鍵。
八、資料分享與風險聲明
本次分析所使用的權重結果，已整理於公開試算表中（含成長型篩選結果）。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/14iB5i4poYc9NKMMw1gdhmkTc9EeSa6FGQpa2F1lfQkg/edit?usp=sharing
若有研究者希望進一步使用這些權重建構自己的模型，歡迎私下交流；即使直接取用，也無妨。
唯一需要再次強調的是：
本文僅為研究與方法分享，不構成任何投資建議，所有投資風險請自行評估並承擔。
持續研究，持續修正，繼續前進。
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