一、F-Score模型
F-Score模型是通过对公司财务指标进行评估，判断其财务表现的方法。F-Score模型主要基于9个财务指标，包括收益质量、资本结构、资产运营状况等，通过对这些指标进行加权得分，最终计算出F-Score。
通常，F-Score > 5表示公司财务表现优异，反之则差强人意。可以使用F-Score模型来筛选出具备良好财务表现的公司。
# F-Score计算函数示例代码
def f_score(dataframe):
roa = dataframe['净利润TTM']/((dataframe['总资产Q4']+dataframe['总资产Q1'])/2) # ROA指标
cfroa = dataframe['经营现金流TTM']/((dataframe['总资产Q4']+dataframe['总资产Q1'])/2) # 经营现金流/总资产指标
acc = dataframe['应收账款Q4']/((dataframe['总资产Q4']+dataframe['总资产Q1'])/2) # 应收账款/总资产指标
zscore = 1.2*dataframe['工作资本']/dataframe['总资产Q1'] + 1.4*dataframe['盈余积累']/dataframe['总资产Q1'] + \
3.3*dataframe['EBIT']/dataframe['总资产Q1'] + 0.6*dataframe['市值']/dataframe['负债合计Q4'] + \
0.99*dataframe['营业收入TTM']/((dataframe['总资产Q4']+dataframe['总资产Q1'])/2) # Z-score指标
gross_margin = dataframe['营业毛利TTM']/dataframe['营业收入TTM'] # 毛利率指标
p_score = dataframe['净利润增长率']/dataframe['净利润TTM'] # 利润占比指标
lev = dataframe['负债合计Q4']/((dataframe['总资产Q4']+dataframe['总资产Q1'])/2) # 负债占比指标
liquidity_ratio = dataframe['流动比率Q4'] # 流动比率指标
capex_ratio = dataframe['资本支出TTM']/dataframe['经营现金流TTM'] # 资本支出比率指标
f_score = roa.rank(ascending=False) + cfroa.rank(ascending=False) + acc.rank(ascending=False) + \
zscore.rank(ascending=False) + gross_margin.rank(ascending=False) + p_score.rank(ascending=False) + \
lev.rank(ascending=True) + liquidity_ratio.rank(ascending=False) + capex_ratio.rank(ascending=True) # 计算F-Score
return f_score
二、财务造假与F-Score
作为评估公司财务表现的指标，F-Score也可以用于检测财务造假行为。由于财务造假会导致财务报表数据失真，F-Score的评估结果也会受到影响。
例如，部分企业为了达到营收、利润等财务指标的目标，可能会采取虚增收入、误导投资者等手段，导致公司财务表现的实际情况与报表数据不符，如果使用F-Score模型来评估这些企业的财务表现，则得出的F-Score也会存在较大误差。
三、F-Scores Yesterday
F-Scores Yesterday是一种用于短期交易的策略。该策略通过选择F-Score ≥ 8的公司股票进行买入，并在持有一段时间后出售，以获取短期利润。
例如，可以在每个交易日使用F-Score模型计算出所有股票的F-Score，然后筛选出F-Score ≥ 8的股票，进行购买，并在持有一段时间后出售。这种策略具备一定的可行性，但需要注意的是，F-Score并不是绝对准确的评估指标，因此需要结合其他因素进行分析和决策。
# F-Scores Yesterday策略示例代码
def f_scores_yesterday(dataframe, date, holding_days):
f_scores = f_score(dataframe) # 计算F-Score
f_scores.index = dataframe['股票代码'] # 股票代码作为索引
f_scores.sort_values(ascending=False, inplace=True) # 按F-Score值降序排序
buy_list = f_scores[f_scores >= 8] # 选择F-Score值大于等于8的股票作为买入列表
# 假设每日购买等金额的头寸
buy_positions = {code: 1./len(buy_list) for code in buy_list.index}
holding_list = {} # 持仓列表
portfolio_value = 1. # 起始投资组合价值
for idx, row in dataframe.iterrows():
code = row['股票代码']
if code in buy_positions:
holding_list[code] = holding_days # 购买股票，并在持有一定时间后出售
remove_list = []
for key in holding_list.keys():
holding_list[key] -= 1 # 更新持有时间
if holding_list[key] == 0:
portfolio_value += holding_days*buy_positions[key]*(1+row['涨跌幅']) # 出售股票
remove_list.append(key)
for key in remove_list:
holding_list.pop(key)
return portfolio_value
四、Score
Score是一种类似于F-Score的评估模型，主要用于评估指数型投资基金表现。Score模型基于风险调整后的收益，计算出基金表现的得分，得分越高，则表明基金表现越好。
与F-Score类似，Score模型也需要选择合适的评估指标，并进行适当的加权得分。例如，可以选择基金的年化收益率、波动率、收益风险比等指标，并进行加权得分，最终计算出基金的Score。
五、AZScore
AZScore是一种用于评估公司财务稳健程度的指标。与F-Score不同，AZScore模型不仅考虑公司财务表现，还考虑了公司管理层的行为和能力。
AZScore主要基于4个指标，包括公司财务指标、管理层质量、股东权益结构、公司治理结构等。通过对这些指标进行评估，计算出AZScore，较高的AZScore表明公司财务稳健，管理层水平高、治理结构完善等。
# AZScore计算函数示例代码
def az_score(dataframe):
roic = dataframe['ROIC'] # ROIC指标
gross_margin = dataframe['毛利率'] # 毛利率指标
m_score = dataframe['管理质量评分']/100. # 管理层质量指标
pe = dataframe['市盈率TTM'] # 市盈率指标
pcf = dataframe['市现率TTM'] # 市现率指标
beta = dataframe['beta'] # beta指标
c_score = dataframe['公司治理评分']/100. # 公司治理结构指标
s_score = dataframe['股东权益结构评分']/100. # 股东权益结构指标
az_score = (1.2*roic.rank(ascending=False) + 1.4*gross_margin.rank(ascending=False) + m_score.rank(ascending=False) +
0.6*pe.rank(ascending=True) + 0.99*pcf.rank(ascending=True) + beta.rank(ascending=True) +
0.75*c_score.rank(ascending=False) + 0.75*s_score.rank(ascending=False))/7 # 计算AZScore
return az_score
总结
F-Score是评估公司财务表现的重要指标，可以用于筛选具备良好财务表现的公司。同时，F-Score也可以用于检测财务造假行为，并且可以作为短期交易策略的参考指标。除了F-Score，还有其他与之类似的评估指标，例如Score和AZScore等，可以根据具体需求选择相应的指标，进行有效的投资决策。
