美股財務指標

美股財務指標（TTM），是把美國上市公司最近四個季度的財報數字滾動合併後，換算出來的一整組可直接比較的比率：估值面的 EV/EBITDA 與企業價值對營收，資本報酬面的 ROIC 與股東權益報酬率，現金流面的自由現金流收益率，以及葛拉漢數字這類經典的價值估計。TTM 的意思是「過去十二個月」：把最近四季滾成一年，避開單季的季節性與一次性因素，讓不同公司、不同財報季的數字站上同一條基準線。

這一類資料涵蓋什麼

可以把它分成四塊來理解。第一塊是估值：市值與企業價值，加上企業價值除以營收、EBITDA、自由現金流的各種倍數，還有盈餘收益率、自由現金流收益率這種把估值倒過來看的口徑。第二塊是資本報酬與獲利品質：ROE、ROIC、資本使用報酬率，搭配衡量帳面獲利有多少真的變成現金的獲利品質指標。第三塊是財務結構與安全邊際：淨負債對 EBITDA、流動比率、營運資金，以及葛拉漢數字與淨流動資產價值這類保守派的估計。第四塊是營運效率：應收、應付與存貨天數、現金轉換循環，還有資本支出、研發費用、股權激勵占營收的比重。這些名詞的嚴謹定義可查名詞解釋。

為什麼量化選股特別愛用這組指標

美股公司橫跨的產業與規模差距極大，直接比較營收或獲利的絕對金額沒有意義；換算成比率之後，全市場才能放進同一張表排序。其中有兩個口徑值得先認識。一是「企業價值（EV）」系列：EV 在市值之外把負債與現金也算進來，所以 EV/EBITDA 比本益比更能公平比較負債程度不同的公司。二是「收益率」系列：自由現金流收益率把估值倒過來，表達成「每投入一百元市值，一年產生幾元現金」，數字愈高愈便宜，拿來全市場排序比倍數更直覺。

最容易踩的雷

第一個雷是拿同一把尺量所有產業：EV/EBITDA 對金融股幾乎沒有意義，研發占營收的比重在軟體業是常態、在傳產卻是異常，葛拉漢數字對虧損公司直接失效。跨產業使用前，先確認該比率的分母在那個產業是否成立，或改用產業內排序來比。第二個雷是把短樣本當長期規律：這份資料的歷史相對較短，擅長的是「今天的全市場橫斷面篩選與排序」；想驗證因子跨越多個景氣循環的長期表現，要改用歷史更長的財報原始資料回推，別把短樣本的回測結論外推成多年有效的規律。實際涵蓋期間以本頁下方的即時資訊為準。

怎麼接上選股與策略

這組指標是美股基本面選股的因子原料。想看估值因子搬到美股是否仍然有效，可以讀1分鐘上手美股回測：股價淨值比在美股還有效嗎；想把估值與成長合在一起挑股票，美股選股池分類器：本益成長比最適合哪些產業示範了先分產業再套估值的做法；想把多個財報因子組成對沖組合，則有用財報指標打造美股對沖組合。想先補齊選股方法的整體框架，可從台股選股策略完整指南入手。

怎麼自己取得這份資料

設定好美股市場並登入後，一行就能取回一張以股票代號為欄的指標表，直接排序、篩選，再和價格資料對齊就能回測：

import finlab
from finlab.markets.us import USMarket
from finlab import data, config
 
finlab.login()
config.set_market(USMarket)
 
roic = data.get("us_key_metrics:return_on_invested_capital")
ev_to_ebitda = data.get("us_key_metrics:ev_to_ebitda")
fcf_yield = data.get("us_key_metrics:free_cash_flow_yield")

不會寫程式也沒關係，頁面下方可以把「用這些指標幫我篩一輪美股」直接交給 AI，一步步帶你完成。想同時了解美股價格與逐季財報這些更底層的原始資料，可以搭配美股資料總覽一起讀。