
因子(zǐ)投資小(xiǎo)冊子(zǐ)
發布時(shí)間(jiān):2019-08-22 | ÷§ 來(lái)源: 川總寫量化(huà)
作(zuò)者:石川
最近(jìn)一(yī)年(nián)我寫了(l®♥e)很(hěn)多(duō)關于(股票(piào •γ))因子(zǐ)投資的(de)文(wén)章(zhāng),并以此結交了(le™$£★)很(hěn)多(duō)朋(péng)友(yǒu),這(zhè)其中☆ ₹就(jiù)包括 [因子(zǐ)動物(wù)園] 背後的(<©de)兩位主創。今天借這(zhè)個(gè'↔)機(jī)會(huì)我想把 [川總寫量化(huà)] 和(☆&εhé) [因子(zǐ)動物(wù)園] 中相(xiàng)關文(wén)章(z'÷ hāng)(以及幾篇來(lái)自(zì)徐∞楊總的(de)雄文(wén))按一(yī)定的(de)<€邏輯梳理(lǐ)一(yī)下(xià),方便各位αα感興趣的(de)朋(péng)友(yǒu)•ε©在今後查閱。我把它稱作(zuò)因子(zǐ)投資小(xiǎo)冊子(zǐ),但(dàn↕¶)它其實隻是(shì)一(yī)個(gè) index。不('>λ¥bù)過我會(huì)在文(wén)中對∑α♥(duì)每部分(fēn)進行(xíng)簡要(yào)的(de)¥¶說(shuō)明(míng),以便不(bù)同的(de)文(wΩ"☆én)章(zhāng)能(néng)夠有(yǒu)機(jī)的(de)串聯✘♣✔起來(lái)。希望它們能(néng)為(wèi)你(≠✘ nǐ)的(de)因子(zǐ)投研助一(yī)臂∑♥之力。
1 因子(zǐ)投資基礎
說(shuō)起因子(zǐ)投資,不(bù)得(de)不(×↕bù)提的(de)三個(gè)概念是(shì)異象(anomalies)&β₹∏、因子(zǐ)(factors)以及因子(zǐ)模型(factor mo≈×<dels)。在不(bù)同的(de)人(r¶σ®én)提及“因子(zǐ)”一(yī)詞時(shδ∑≈í),其所真正指代的(de)概念可(kě)能(nén↔®®g)是(shì)不(bù)一(yī)樣的(de)。《Anomalies, factors, and multi-₽factor models》介紹了(le)這(zhè)三個(gè)概念的(de)區(qū)别∑✘和(hé)聯系。除了(le)搞清楚三個(gè)概εε✔念之外(wài),當人(rén)們談論因子(zǐ)投資¶ π↕時(shí)還(hái)可(kě)能(néng)有(y£•&☆ǒu)三個(gè)視(shì)角:學術(shù)界、管理(lǐ)人(÷≈rén)、投資者。不(bù)同視(shì)÷<角下(xià)的(de)關注點可(kě)¶→α能(néng)是(shì)完全不(bù)同的←☆(de),比如(rú)學術(shù)界對(duì)挖出異象或者因子(zǐ)↔♦α™之間(jiān) PK 最感興趣,而管理(lǐ)人(rén)×$±則緻力于找到(dào)真正 fee 後仍然能(néng)帶δ®₽×來(lái)超額收益的(de)因子(zǐ)。《學術(shù)界、管理(lǐ)人(rén)、投資者視(shì)角下(₩•xià)的(de)因子(zǐ)投資》一(yī)文(wén)介紹了(le)三個(gè)視(σ&↑∞shì)角下(xià)的(de)因子(zǐ)投資。有(yǒu×εφ≠)了(le)因子(zǐ)投資的(de)基礎知(zhī)識,♠<•相(xiàng)信你(nǐ)也(yě)摩拳擦掌、躍躍欲試要(yào)大(dà)→♠幹一(yī)番。接下(xià)來(lái →")就(jiù)看(kàn)看(kàn)因子(zǐ•÷)投資的(de)方法論。
2 因子(zǐ)投資方法論
因子(zǐ)投資方法論中最直觀的(de)是(shì) portfol£ ✔io sort tests,有(yǒu)的(π☆→♥de)時(shí)候會(huì)單因子(zǐ)自(zì)己 sor→'≤t,有(yǒu)時(shí)又(yòu)會(huì)多(duō)個(gè)因§ ∞子(zǐ)一(yī)起 double sort 甚•∏至 triple sort,這(zhè)之中到(dào€≤)底有(yǒu)什(shén)麽“玄機(jī)”?[因子(zǐ)動物(wù)園$λ] 的(de)《追尋因子(zǐ)的(de)足迹:分(fēn)類、構造與檢驗》一(yī)文(wén)進行(xíng)了(l©¥e)詳細的(de)說(shuō)明(míng)。除了(le) po"✘rtfolio sort tests 之外(wài×™β),你(nǐ)一(yī)定也(yě)聽(tīng)€§¶過 time series regressγion、cross-sectional regre↔©&ssion 以及 Fama and MacBeth (1≠∑©973) regression(FM regression)這(zhè)≈"★✔些(xiē)常被用(yòng)于研究異象和(hé)因子(zǐ)的(de)回歸方$法。它們之間(jiān)有(yǒu)怎樣 ≥的(de)差異?是(shì)否在某些(xiē)情♠>況下(xià)是(shì)等價的(de)?《股票(piào)多(duō)因子(zǐ)模型的(de)回歸檢驗》回答(dá)了(le)這(zhè)些(xiē)問(wèn)題。
除了(le)上(shàng)述方法外(wài),研究因子(zǐ)€π✘&的(de)“進階”方法論還(hái)包括 Gib≠→bons, Ross, and Shanken (1989) test 以>✘≤₩及大(dà)殺器(qì) GMM(Hansen 1 Ω982)。掌握這(zhè)些(xiē)技(jì)巧可(kě)以更好(hβ§™ǎo)的(de)進行(xíng)因子(zǐ)模型之間(jiān)的(de)÷←φ↕比較研究。[因子(zǐ)動物(wù)園] 的(☆•de)《檢驗因子(zǐ)模型:Alpha, GRS 與 GMM》一(yī)文(wén)對(duì)它們進行(xíng)了(le)介紹π↕。談到(dào)因子(zǐ)研究的(de)方¶↓法論,不(bù)能(néng)不(bù)提的(de)自(zì)然還(↓↔£↔hái)有(yǒu)幾乎已經成為(wèiφ←↔→)标配的(de) Barra。Barra 的(de)純因子(zǐ)模型是(™<<shì) FM regression 的(φ↔de)一(yī)個(gè)應用(yòng),另外(wài)的(d<¥e)區(qū)别在于考慮了(le)截面上(shàng)殘↕♦$差的(de)異方差,因此用(yòng) WLS 取代了(le) ®≠¶ OLS。《Barra 因子(zǐ)模型截面回歸求解》解讀(dú)了(le) Barra 模型背後的(de)來(¶₩lái)龍去(qù)脈。
Barra 的(de)因子(zǐ)模型和(hé)學術(shù)₩♥£界因子(zǐ)研究的(de)最大(dà)↓''$差異在于 factor loading(因子(zǐ)載荷)的(de)選擇上(s×↑hàng)。學術(shù)界用(yòng)資産收益率 ¥φ≥和(hé) factor mimicki≤₩ ✘ng portfolio 收益率通(tōng)過∏•時(shí)序回歸求出因子(zǐ)載荷,而 Barra 直接使用(≥↓yòng) firm characteristics 作(×™↓ zuò)為(wèi)因子(zǐ)載荷。這(zhè)之間(jiān)λλ≤有(yǒu)哪些(xiē)區(qū)别?哪•→≤σ種方法更好(hǎo)?你(nǐ)能(néng)在《Which Beta ?》中找到(dào)答(dá)案。最後,在因子(zǐ)研究中經常ε✘∑被人(rén)提及的(de)一(yī)個(gè∑∑)概念是(shì)因子(zǐ)正交化(huà)處理(lǐ)↑↕∑λ。《為(wèi)什(shén)麽要(yào)進行(xín'α↑g)因子(zǐ)正交化(huà)處理(lǐ)?》闡述了(le)這(zhè)其中的(de)✘™©>原因。
3 主流因子(zǐ)解讀(dú)
有(yǒu)了(le)方法論就(jiù)可(kě)以研γ♦©↕究各路(lù)因子(zǐ)了(le)。事(♣≈↓'shì)實上(shàng),雖然因子(z¶σ≈&ǐ)形形色色,但(dàn)學術(shù)界主要(yào)認可(kě)的(de)♦γ還(hái)隻是(shì)非常有(yǒu)限↕©γ¶的(de)幾大(dà)類,比如(rú)價值、動量、質量、低(dī)"≤風(fēng)險這(zhè)些(xiē)。如≤δ♣(rú)果要(yào)學習(xí) empirical ass≠↑™et pricing,那(nà)麽 Bali, λ×™∑Engle, and Murray (20©> 16) 這(zhè)本著作(zuò)不(bεσù)容錯(cuò)過 —— 人(rén)家(jiā)題目就(jiù)叫 emp★•★±irical asset pricing!多→£₽Ω(duō)麽霸氣。它不(bù)僅講了(le)方法論,還(hái)逐一(yī)≤♣介紹了(le)主流因子(zǐ)。當然有(yǒu)一(y★☆✘ī)個(gè)問(wèn)題,Bali, Engle, and ∏→₽Murray (2016) 的(de)研究結果都(dōu)是(shì)針對(d✘¥✘uì)美(měi)股的(de)。
不(bù)過不(bù)用(yòng)氣餒,[α≥因子(zǐ)動物(wù)園] 公衆号志(zhì)在針對 εΩ(duì) A 股提供獨立、靠譜、可(kě)複制(zhì)的(de)各種ε¶ β因子(zǐ)研究,他(tā)們也(yě)按照(zhào)這(zhè)本 β&書(shū)的(de)思路(lù)逐一(yī)整理(lǐ)每個(gè)主流₽¥€$因子(zǐ)。對(duì)于每個(gè)因子(zǐ)都(dōu×↔©)從(cóng)其學術(shù)背景到(dào)針₽α↑對(duì) A 股的(de)實證分(fēn)析事(shì)無∏★₩§巨細的(de)介紹。舉例來(lái)說(sσΩhuō),對(duì)于動量因子(zǐ),[因子(zǐ)α ☆動物(wù)園] 就(jiù)怕你(nǐ)看(kàn)不(bù)✘™過瘾,因此提供了(le)三篇解讀(dú):
《強者恒強,弱者越弱:就(jiù)是(shì)這(zhè)麽簡單靠譜》✘β
《動量是(shì)如(rú)何煉成的(de)?風(fēng)險溢價 or 行(xíng)為(wèi)偏差》
又(yòu)比如(rú)說(shuō),對(duì≈'•∑)于低(dī)風(fēng)險因子(zǐ),也(yě)是(shì)←βσ€多(duō)篇解讀(dú)把它掰開(kāi)了(le)、揉碎✘§π了(le)介紹:
《高(gāo)風(fēng)險高(gāo)收益,常識 or 謊言?》
《“茴”字有(yǒu)三種寫法,低(dī)風(fēng)險異象因×ε子(zǐ)呢(ne)?》
由于這(zhè)部分(fēn)工(gōng)作(zuò)量是↕σ(shì)十分(fēn)繁重的(de),因此研究将會(huì)是(shì) ∞↕持續進行(xíng)。[因子(zǐ)動物(wù)園] 背後的(de)團隊也(&¥♥yě)“開(kāi)足了(le)馬力”希望為(wèi)各位小(xiǎo)₽±夥伴提供最純粹的(de)因子(zǐ)研究。如(rú)果你(nγ•γ☆ǐ)對(duì)因子(zǐ)研究感興趣,特☆β别是(shì)關注學術(shù)界因子(zǐ)在 A 股$♠上(shàng)的(de)效果,那(nà)麽 [因子(zǐ)動物(wù)λ☆園] 不(bù)會(huì)讓你(nǐ)失望。另外(wài)三篇我想提及的♣☆ (de)是(shì)《量化(huà)殼價值》、《中國(guó)版的(de) Fama-French π✘三因子(zǐ)模型,了(le)解一(yī₽<)下(xià)?》和(hé)《實證研究 —— A 股上(shàng)顯著的(de)風(fēng)格©€φ因子(zǐ)》。它們關注了(le)主流因子(zǐ)在 A 股的(de)效果。
4 有(yǒu)趣的(de)異象
在因子(zǐ)投資已經比較普及的(de)今π>£天,由于 Barra 的(de)那(nà)套風(fēng)險∏∞π因子(zǐ)體(tǐ)系非常成型且被廣泛接受,因此人(rén)們的(de)研究γπ>重點是(shì)找到(dào)一(yī)些(xiē)因子(zǐ)無法解₽∑釋的(de)異象,以期獲得(de)超額收≥λ益。但(dàn)是(shì),由于數(shù)據挖掘和(hé)運氣成分(§™≠fēn),很(hěn)多(duō)異象都(dōu)是(shì)虛假的(de©♣¥✘)。面對(duì)這(zhè)種情況,如(rú↔ε☆£)何體(tǐ)系化(huà)的(de)研究一(yī)個(gèΩ ¥)異象(使用(yòng)正确的(de)方法論)則至關重要(yào)。在♣₽這(zhè)方面,《獲取 α 的(de)新思路(lù):科(kē)技(jì)關聯度》介紹了(le) Lee et al. (2019) 這(zhè)篇 ≤δ♦文(wén)章(zhāng),它是(shì)一(yī)篇研究₹<異象的(de)典範。除此之外(wài),我和(hé)搞事(shì)情β>§因子(zǐ)小(xiǎo)組也(yě)對(duì)一(yī)些(xiē)異•®¥象(包括因子(zǐ))進行(xíng)了(le)系統性的(≤×de)研究。這(zhè)方面的(de)資料包括以下(xià)幾篇(÷γ®以後會(huì)有(yǒu)陸續創作(zuò)∞δ更多(duō)的(de)異象研究)。
《如(rú)果我們能(néng)正确預測基本面因子↔↔®(zǐ)》
《Book-to-Market 整容記:哪家(jiā) BM 比較強》
其中第一(yī)篇是(shì)從(cóng)預測的$→•(de)角度探討(tǎo) earnings 異象; Ω而在另外(wài)三篇中,比起某個(gè)異象是(shì)否顯著本身(shē¥δφn),它們關注的(de)重點則是(shì)在研π© 究問(wèn)題的(de)方法上(shàng)。關于異象研究,不(bù)得(dφ>e)不(bù)提的(de)一(yī)本好(hǎo)書(shū)是(sh•♣'ì) The Handbook of Equity Maε rket Anomalies(Zacks₽"§ 2011)。它系統的(de)闡述了(le)σφ¥★市(shì)場(chǎng)中最有(yǒu)趣的(de)那(nà)些¶★σ☆(xiē)異象,比如(rú) Accrual→λ≤,Analysts Recommendation 以及 PEAD 等÷∞♥。[因子(zǐ)動物(wù)園] 的(d§δγe)《不(bù)讀(dú)這(zhè)本書(shū), ±請(qǐng)不(bù)要(yào)做(zu↕¶₹ò)投資異象研究》一(yī)文(wén)對(duì)它進行(xíng)了(le)介紹并提供♣≠下(xià)載。
5 現(xiàn)狀與未來(lái)
從(cóng) Fama and French (1¶₽≤σ993) 提出三因子(zǐ)模型以來(lái),因子(zǐ)研究的(de)發展∏™☆也(yě)曆經了(le)近(jìn) 30 年(nián∏•←≤)。如(rú)今談到(dào)學術(shù)界的(de)因子(zǐ)研究,₩λδδ必須要(yào)面對(duì)的(de)一(yī)個(gè₩✘≠)問(wèn)題是(shì) factor z≈γoo。在 publication bias 的(de)驅使下(xià),學者們"♦Ω濫用(yòng) multiple testing,就(jiù)為(wè±≥πi)了(le)挖出樣本內(nèi)顯著的(de)異象或因子(z♠×ǐ),從(cóng)而在頂級期刊上(shàng)α±↑∑獲得(de)立足之地(dì)。在這(zhè)種不(bù)良風(fēn∞☆αg)氣下(xià),大(dà)量的(de♠≈)異象和(hé)因子(zǐ)都(dōu)僅僅是(shì)↑ α data mining 的(de)産物(w←↔ù)。好(hǎo)消息是(shì),學術(♥shù)界已經意識到(dào)了(le)問(wèn)題的(de)嚴重性。《在追逐 p-value 的(de)道(dào÷♣)路(lù)上(shàng)狂奔,卻在科(kē)學的(de)道(×¶Ω¶dào)路(lù)上(shàng)漸行(xíng)漸遠(yu★§ǎn)》介紹了(le)這(zhè)段因子(zǐ)研究發展的(de)曆程。
除了(le) factor zoo 之外(wài),因子©π☆>(zǐ)研究的(de)現(xiàn)狀又(yòu)開(kāi)始轉向®↓®ε了(le) factor war。以提出樣本內(nèi)更能(ε®néng)夠解釋截面預期收益差異的(de)因子(zǐ)模型為(w≈∞¶$èi)目标,學術(shù)界開(kāi)始了(le)轟轟烈烈的(de)φε>↔因子(zǐ)大(dà)戰,試圖找到(dào♣€)最好(hǎo)的(de)模型。但(dàn)在這(zhè)個(gè)過程Ω>•中,我們對(duì)于 empirical •βasset pricing 的(de)理(lǐ)'¥₹解似乎也(yě)并沒有(yǒu)加深。《從(cóng) Factor Zoo 到(dào) Factor War≤±λ,實證資産定價走向何方?》講述了(le)這(zhè)個(gè)新趨勢并®♣提出了(le)一(yī)些(xiē)擔憂。因'↔✔↕子(zǐ)研究的(de)另一(yī)個(gè)新進展是(shì)從(c ₽β☆óng)行(xíng)為(wèi)角度構建因子(zǐ)模型$σ♣。這(zhè)方面的(de)代表是(shì)《一(yī)個(gè)加入行(xíng)為(wèi)因子(zǐ)的(×≠¶de)複合模型》介紹的(de)一(yī)個(gè)三因子(zǐ)模型。随著(z≥≥∞Ωhe)行(xíng)為(wèi)金(jīn)融學被廣泛認可(kě)," §•可(kě)以預期這(zhè)部分(fēn)的(de)研究也(yě↓₹∑)會(huì)越來(lái)越多(duō)。
除上(shàng)述趨勢外(wài),在如<∏φ(rú)今的(de)因子(zǐ)研究中,從(cóng)會(huì)計(jì)學÷∑¥的(de)角度開(kāi)發新因子(zǐ)或對(duì)≈↓φ現(xiàn)有(yǒu)因子(zǐ)進行(x♠§íng)改造也(yě)十分(fēn)普及。這(z£ασhè)背後的(de)原因是(shì)忽略基本面分(fēn)析的(de)因子™(zǐ)研究和(hé)因子(zǐ)投資略顯粗暴§$"和(hé)不(bù)夠托底,而從(cóng)基本面分(fēn)析出發對(duì↕✘♣)因子(zǐ)進行(xíng)加工(gōn"'g)則能(néng)夠取得(de)更好(hǎo)的(d∏↕≠e)效果。《基本面分(fēn)析 ≠ 基本面量化(huà)投資?》一(yī)文(wén)介紹了(le)基本面分(fēn)析在因子(zǐ€')研究中的(de)重要(yào)性。我們會(huì)持續關注學術(s β∑αhù)界在因子(zǐ)研究反面的(de)最新動向,并§ 在今後的(de)文(wén)章(zhāng)≤ §中持續解讀(dú)。
6 因子(zǐ)投資實踐
OK!最後來(lái)說(shuō)說(shuō)因子(zǐ)投資實踐,•'畢竟研究了(le)那(nà)麽多(duō)是(shì∏π)為(wèi)了(le)投資實務服務的(de)。在這(zhè)方面,首&±'γ先值得(de)推薦的(de)一(yī)本書(shū)是(shì) Your ★↔ ≤Complete Guide to Factor-based Invesλ§¶¥ting: The Way Smart Mon ey Invests Today(Berkin ✔↑and Swedroe 2016)。《因子(zǐ)投資的(de)一(yī)本好(hǎo)書(shū)》一(yī)文(wén)對(duì)其進行(xíng)了(le)詳Ω×♦細介紹。除此之外(wài),從(cóng)事(shì)因子(zǐ)投資的(∏™εde)朋(péng)友(yǒu)一(yī←∞ ←)定聽(tīng)過的(de)一(yī)句話(huà)是(shì)“細節決定δ×成敗”。因子(zǐ)投資正是(shì)由一(yī)個(gè)¶&©₽個(gè)細節、一(yī)個(gè)個(gè)坑構成的(de)≈ε∞,對(duì)它們處理(lǐ)是(shì)否得(de)當™>÷直接影(yǐng)響因子(zǐ)投資的(de)效果。在這(zhè)方面,≥♣¶ [新全球資産配置] 的(de)老(lǎo≤∞)司機(jī)徐楊寫過一(yī)篇題為(wèi)《細節決定成敗:構建多(duō)因子(zǐ)策略的(de)工(gōng)匠(ji∞✘àng)精神》的(de)雄文(wén),非常值得(de)一(yīΩ£∑)讀(dú);此外(wài)《你(nǐ)用(yòng)因子(zǐ),他(tā)也(yě)用(yòng)因子¥ (zǐ);你(nǐ)沒賺錢(qián),他(tā)卻≤ελ賺錢(qián)了(le)》也(yě)提出了(le)類似的(de)觀點。
另外(wài)一(yī)篇必須推薦的(de)文(wén)章(zhāng✘)同樣來(lái)自(zì) [新全球資産配置],題為(wèi)《多(duō)因子(zǐ)策略的(de)五大(dà)討(tǎo)論》✔✘↑,它記錄了(le)來(lái)自(zì)業(yè)界大(dà)咖對(duì♦∞★)因子(zǐ)投資的(de)硬核討(tǎo)論 —— 這(zhè)其中就( ♣jiù)包括很(hěn)多(duō)小(xiǎo)夥伴關→•™↕心的(de)因子(zǐ)擇時(shí)。此外(±'¶•wài),對(duì)于普通(tōng)投資者布局因子(zǐ)投資來(lε©ái)說(shuō),smart beta 無疑是(sφ≈§λhì)一(yī)把利器(qì)。[因子(zǐ)動物(wù)園] 的(¥•★de)《Smart Beta :已經發生(shēng)的(de)未來(lái) ∏σ?》一(yī)文(wén)對(duì)它進行(xí¶ ng)了(le)介紹。
在因子(zǐ)投資實務中,因子(zǐ)擇λβ時(shí)是(shì)一(yī)個(gè)躲不(bù) 掉的(de)概念。雖然它非常難,但(dàn)也(yě)有(✔≠αyǒu)無數(shù)的(de)人(rén)前赴後繼投身(shēn)到(•σdào)擇時(shí)的(de)研究中。為(wèi)此,本小(xiǎo)節包含♠↓×的(de)最後兩篇文(wén)章(zhāng)就(jiù)是(shì)關于因子&±♣(zǐ)擇時(shí)。對(duì)于擇時(shí),按動量和(hé)因子(σ↑zǐ)是(shì)否便宜來(lái)擇時(shí)是(shì)兩個(gè)↓☆主要(yào)方向,兩位大(dà)佬 Cliff Asness 和(®→♦∑hé) Rob Arnott 也(yě)沒少(shǎo)為(wèiβ✘♦©)此大(dà)打口水(shuǐ)戰。《你(nǐ)家(jiā)因子(zǐ)便宜嗎(ma)?——基于 value spread 的(de)因子±↔(zǐ)擇時(shí)研究》整理(lǐ)了(le)這(zhè)方面的(de)研究。另外(wài)一(yī)篇文(wén)章(zhāngφ"Ω)是(shì)之前關注度頗高(gāo)的(de)《還(hái)在對(duì)著(zhe)一(yīΩσ)階矩做(zuò)因子(zǐ)擇時(shí)?不(bù)妨試試二階》。它介紹了(le)針對(duì)二階矩進行(xíng☆φ¶)因子(zǐ)擇時(shí)從(cóng)而控制(zhì)風(fēng)險,以←α及使用(yòng)因子(zǐ)進行(xíng)大&¥₩☆(dà)類資産配置的(de)全新思路(lù),為(wèi)因子(zǐ)投資實踐 π提供了(le)新的(de)啓發。
以上(shàng)就(jiù)是(shì)這(zhè)個(gè""εβ)因子(zǐ)投資小(xiǎo)冊子(z↕✔'ǐ)的(de)全部內(nèi)容。因子(zǐ)投資絕 ∞對(duì)是(shì)個(gè) fascinatiβng 的(de)課題。希望這(zhè)裡(lǐ)涉≈™>及的(de)文(wén)章(zhāng)能(néng)對(d↑×↓uì)各位有(yǒu)幫助,也(yě)希望我和(hé) Beta ε÷✔Plus 小(xiǎo)組能(néng)将因子(zǐ)研究一(yī)直 "•進行(xíng)下(xià)去(qù)。↑↕
參考文(wén)獻
Bali, T. G., R. F. Engle, a ♠≈nd S. Murray (2016). Empirical Asset Pricing, the C≈☆&ross Section of Stock Returns. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Berkin, A. L. and L. E. Swedrש≈∏oe (2016). Your Complete Guide to Factor©←-Based Investing: The £ ↕Way Smart Money Invests T α®oday. Buckingham.
Fama, E. F. and K. R. French (1993).♠ε§₽ Common risk factors in the returε¶ns on stocks and bonds.₹δ Journal of Financial E©<€₩conomics 33(1), 3 – 56.
Fama, E. F. and J. D. MacBeth (1§®973). Risk, return, and equili≤¥brium: Empirical Tests↑™. Journal of Political Economy 81(3), 607 – 636.
Gibbons, M. R., S. A. Ross, anσ♣d J. Shanken (1989). A tesΩ♠t of the efficiency of a given portfoli≥→'o. Econometrica 57(5), 1121 – 1152.
Hansen, L. P. (1982). Large sa™mple properties of generalized γ↑σmethod of moments est®¶imators. Econometrica 50(4), 1029 – 1054.
Lee, C. M. C., S. Teng, R. Wang, and≥₽ R. Zhang (2019). Tech¶ ™nological links and predictable returns★™. Journal of Financial Ec>↔∏onomics 132(3), 76 – 96.
Zacks, L. (Ed) (2011)≠". The Handbook of Equity Market Anomal♥↔ ®ies: Translating Market★•₩↑ Inefficiencies into Effective Investme×≤nt Strategies. John Wiley & Sons.
免責聲明(míng):入市(shì)有(yǒu)風(fēng)險,投資需謹慎。在任何情況下(xià)★↑≤,本文(wén)的(de)內(nèi)容、信息及•✔γ×數(shù)據或所表述的(de)意見(ji±≥£àn)并不(bù)構成對(duì)任何人(rén)的Ω↔(de)投資建議(yì)。在任何情況下(xiàφ¥↓),本文(wén)作(zuò)者及所屬機β≈"(jī)構不(bù)對(duì)任何人(rén)因使用(yòng)本文(w♠® én)的(de)任何內(nèi)容所引緻的(de)任何損失負任何責任。除特别×÷說(shuō)明(míng)外(wài),文(wén)中 ש圖表均直接或間(jiān)接來(lái)自(zì)于相(xiàng)應±α論文(wén),僅為(wèi)介紹之用(yò₹'₩ng),版權歸原作(zuò)者和(hé)期刊所有(yǒu)。