量化金融五层金字塔的第 ② 层 · 理论核心。回答一个根本问题：收益从哪来、一个资产该值多少。分两条腿——自上而下的资产定价理论，和自下而上的基本面估值。
覆盖现状：因子/均衡模型已有配套实体课 因子投资（26 讲） ✅、基本面分析与估值已有配套实体课 基本面量化投资（19 讲） ✅（均本地 roquant 真跑 A股）；两者的 MBA 入门先修是 投资学（INV） 第09–14、17–22讲（CAPM/因子/估值/杜邦入门真跑）。定价原理（无套利/风险中性/复制定价）已由 衍生品与量化金融（QF） 第01–03、06讲覆盖 ✅；因子/异象的经济来源判定（风险补偿 vs 错误定价 vs 数据挖掘）由 预期收益（ER） 第05、20讲补上 ✅，数据挖掘本身的识别（多重检验、样本外崩塌）由 主动组合管理（AM） 第11讲补上 ✅；SDF 与效用理论的系统处理已由配套实体课 资产定价（AP，21 讲） 覆盖 ✅（锚定 Cochrane，推导 + GMM/GRS 手写真跑，并作为整个体系的收官课）。本层已系统覆盖。本篇是领域导读，配经典教材。
系列总纲见 量化金融能力知识图谱与学习路线。 顶层总路径见 量化投资学习路径图。
为什么要懂这一层
第 ① 层告诉你市场怎么运转，这一层告诉你价格该是多少、超额收益从哪来。它是量化研究里最容易被跳过、又最不该跳过的一层：
- 没有定价理论，你的因子就只是”历史上涨得多的一组股票”，说不清它赚的是风险补偿还是错误定价，也就判断不了它未来还灵不灵。
- 没有基本面，你对一家公司值多少钱毫无概念，只能追价格；而很多经典因子（价值、质量、成长）本质就是基本面的量化。
两条腿——理论定价（该值多少）和基本面估值（这家公司值多少）——缺一条都站不稳。
这一层讲什么
D. 定价原理（自上而下的理论骨架）
无套利原理、一价定律、风险中性测度、鞅定价——现代资产定价的地基；效用理论、风险厌恶、均值-方差偏好、随机贴现因子（SDF）——解释投资者为什么要求风险补偿。这套理论把”收益 = 承担某种风险的补偿”讲清楚。
E. 因子与均衡模型
CAPM 和套利定价理论 APT 把”风险—收益”关系写成模型；多因子模型（Fama-French 三/五因子、Carhart 动量）是量化选股的理论源头；有效市场假说 EMH 与行为金融则从正反两面讨论”超额收益到底存不存在、为什么存在”。这块和量化因子研究直接接壤，是 ML4T 触及最多的部分。
TIP: 配套实体课
这一块现在有一门完整的实体课：因子投资：方法与实践（26 讲）——以石川《因子投资：方法与实践》为锚，用本地 roquant 真跑 A股，把多因子模型（CAPM→FF3→FF5→本土模型）、异象、因子检验从方法到实践系统走一遍，把这里标 🟡 的因子与均衡模型补成了系统覆盖。
F. 基本面分析与估值（自下而上）
财务报表分析（资产负债表/利润表/现金流量表）、财务比率、盈利质量；估值方法（DCF/自由现金流折现、相对估值 PE/PB/EV-EBITDA/PEG）；基本面因子（价值/质量/成长）与 alpha 的联系；以及自上而下与自下而上两种选股框架的分工。
TIP: 配套实体课
这一块也有了完整实体课：基本面量化投资（19 讲）——以张然《基本面量化投资》为锚，用本地 roquant 真跑 A股，把财报分析、估值（相对 PE/PB/PS + 绝对 RIM）、质量五维度（盈利/杜邦/盈余质量/投资/研发）、复合选股系统走一遍，把这里标 🔴/🟡 的基本面分析与估值补成了系统覆盖。它和 因子投资课 分别填 E（因子方法）和 F（基本面深度），合起来就是完整的因子投资。
| 知识点 | 一句话 | 覆盖度 |
|---|---|---|
| 无套利 · 风险中性测度 | 现代定价的公理起点 | ✅ QF 第01–03、06讲 + AP 第03–04讲 |
| 随机折现因子 SDF · 效用理论 | 统一全部资产定价的框架 | ✅ AP 第01–09讲（p=E[mx]、HJ 边界、三者等价） |
| 模型的统计检验 | 怎么才算查清楚了 | ✅ AP 第10–15讲（GMM/GRS/Fama-MacBeth + 七条清单） |
| CAPM · APT · 多因子模型 | 风险—收益关系的模型化 | ✅ 因子投资课（入门 INV 第09/13/14讲） |
| EMH 与行为金融 | 超额收益存不存在、为什么 | ✅ FI 第18–21讲（异象与多重检验、因子动物园、行为解释）+ ER 第05讲（三分法）；入门 INV 第10/28讲 |
| 财报分析与盈利质量 | 看懂一家公司的经营 | ✅ 基本面量化课（入门 INV 第18/22讲） |
| DCF 与相对估值 | 算出一个资产的公允价 | ✅ 基本面量化课（入门 INV 第17/21讲） |
| 基本面因子 | 价值/质量/成长与 alpha | ✅ 基本面量化课 + 🟡 ML4T |
常见误区
- 把因子当黑箱：只看因子历史 IC 好不好，不问它对应哪种风险或哪种错误定价。定价理论就是用来回答”这个因子凭什么有效”的。
- 混淆 alpha 与 beta：很多”超额收益”其实只是暴露在某个已知风险因子上（beta），不是真正的 alpha。分不清这个，会高估自己的策略。
- 估值当成算命：DCF 不是为了算出一个精确数字，而是把你对增长、利润率、折现率的假设摊开来检验——重点是假设，不是小数点。
推荐教材与怎么读
- 定价理论：John Cochrane《Asset Pricing》——用 SDF 统一整个资产定价，现代经典；Tomas Björk《Arbitrage Theory in Continuous Time》——连续时间无套利定价，衔接第 ③ 层衍生品。
- 基本面研究：Graham & Dodd《Security Analysis》——证券分析与价值投资的源头；Aswath Damodaran《Investment Valuation》——估值圣经，DCF 到相对估值一网打尽；Stephen Penman《Financial Statement Analysis and Security Valuation》——从财报到估值的桥；Koller 等（麦肯锡）《Valuation》——企业估值实务。
顺序上：先 Cochrane/Björk 把理论骨架立起来，再用 Graham/Damodaran/Penman 补自下而上的估值肌肉。两条线互补，不必分先后死磕。
和其他层的关系
往下依赖第 ① 层（定价理论用随机微积分，基本面用财务与商业模式知识）；往上，它是第 ③ 层衍生品定价（无套利的延伸）和第 ④ 层因子投资（多因子模型的应用）的理论来源。AP 是这一层的收官课，也是整个体系的收束：它用 $p=E[mx]$ 说明第 ③ 层的风险中性定价、第 ④ 层的多因子模型、ER 的每一份风险溢价，都是同一个方程的不同展开。因子与基本面这块，姊妹工程系列 ML4T 已把它工程化落地，见 【工程·研究篇】机器学习算法与量化应用。完整地图见 量化金融能力知识图谱与学习路线。