從本質上來說，價值投資似乎是一個非常簡單直接的概念，即買入那些價格被低估的股票，然後等股票迴歸本來的價值，就賺到了錢。而這個問題的核心實質在於，如何衡量股票被低估的程度。
常用的指標當然是PE、PB等等，大家都會說PE或者PB太高的股票不能買，因為它們太“貴”了，但是到底多高的PE或者PB才算高，又成了一個眾說紛紜的問題。價值投資的鼻祖格雷厄姆把低估問題總結成了四個字——安全邊際，本質上它表示股票價格低於其內在價值的程度。那麼如果要衡量股票價格是否出現了低估，最簡單的辦法就是計算安全邊際的大小。
從這個角度出發，我們可以把股票價值與企業價值的關係表達如下：
如果估值偏離度越高，股票價格就越高於內在價值，這樣的股票就說明被高估了。
當然上面這個公式是廢話，關鍵在於這個估值偏離度怎麼衡量。1995年時，美國學者Olson提出了一個計算的方法，這個思想其實是1961年由Edwards和Bell最早闡述的，所以這個計算方法後來也被叫做EBO模型。他們的具體方法是這樣的，不想看等式推導的少年們可以直接看結論：
而剩餘收益為公司淨利潤與股東所要求的收益之間的差值
在這裡r是一個固定的收益率，預期剩餘收益是未來所有的剩餘收益的和。假設淨利潤和賬面價值分別以一個固定的比率a和b增長，那麼當前內在價值就可以表示為：
那麼很顯然，當前股票的價值就應該等於
也就是說，一個企業的總市值可以由賬面價值、淨利潤和估值偏離度共同表示。從統計學角度，我們就可以建立一個如上所示的迴歸方程，其中的殘差部分，其實就是股票的估值偏離度，這個值越大，意味著股票價格被高估的成分就越高，股票未來的收益就應該越低。
於是我們在倍發科技投資研究系統(Betalpha BAR 1.0)中試著來構造這個偏離度的因子。我們選取全部A股的市值、賬面價值和淨利潤數據並全部進行對數處理（因為不同股票上述數據的初始值存在量綱級的差異）。建立上述迴歸方程後，提取回歸方程的殘差部分，即為我們使用的估值偏離度因子。
接下來我們對估值偏離度因子進行回測，回測範圍為2013年以來的全部A股，但是剔除了淨利潤小於0的股票、ST、*ST和PT股，換倉頻率為月度換倉。
結果顯示，估值偏離度因子呈現非常明顯的線性變動趨勢，並且如我們所猜測的那樣，估值偏離度越高的股票收益的確是越低的。而與傳統上衡量價格偏離的指標PB和PE相比，估值偏離度因子多空組合的表現也是更好的。
而我們以估值偏離度最低的50只股票進行回測（月度換倉），結果顯示，策略能取得27.88%的年化收益，年夏普比達到1.06。相比於傳統的估值類因子，偏離度因子對於股價低估或者高估的刻畫可能更為有效。
本文使用的BAR語句：
residual_s (ln(Market_Value),ln(Total_Equity_Y),ln(Net_Income_Y),sample=all)
用股票的市淨值和淨利潤對股票市值進行迴歸，迴歸的殘差即為股票的估值偏離度因子，定義為DEV
rank_s(DEV,sample=all,A)<51
選取全部A股中估值偏離度最低的50只股票
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