前言
自從20世紀(jì)60年代資本資產(chǎn)定價(jià)模型被提出以來，實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)經(jīng)過學(xué)術(shù)界50 多年的發(fā)展，形成了完善的研究體系，并獲得了豐富的實(shí)證結(jié)果，而從中演化出來的因子投資如今也早已成為海外資產(chǎn)管理人必備的重要工具，其在資產(chǎn)配置和獲取超額收益方面均大有作為。在因子投資領(lǐng)域，海外的學(xué)術(shù)界和業(yè)界出版了很多經(jīng)典專著，系統(tǒng)化地介紹因子投資的研究方法和投資實(shí)務(wù)。遺憾的是，雖然因子投資已經(jīng)在國內(nèi)的股票和債券市場上得到廣泛的應(yīng)用，但在相應(yīng)的中文版書籍方面仍然是一片空白。本書是為了填補(bǔ)這個(gè)空白而做的一點(diǎn)努力。
本書的目標(biāo)是在統(tǒng)一視角下成體系地介紹因子投資中重要的研究方法，并針對(duì)中國A股市場給出獨(dú)立、可復(fù)制、高質(zhì)量的因子實(shí)證分析結(jié)果，從而成為一本因子投資的專業(yè)工具書。本書的寫作將不失學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的嚴(yán)謹(jǐn)，但作者也會(huì)時(shí)刻考慮讀者的閱讀體驗(yàn)，使其成為真正可操作、可上手的因子投資手冊(cè)。書中雖然會(huì)不可避免地涉及必要的數(shù)學(xué)公式，但作者無意將本書寫成一本純理論性書籍，行文中將會(huì)深入淺出、抽絲剝繭地解釋統(tǒng)計(jì)方法，并把重點(diǎn)放在實(shí)證分析上，同時(shí)會(huì)對(duì)因子投資的實(shí)務(wù)進(jìn)行解讀。本書適合與因子投資相關(guān)的從業(yè)人員、與實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)相關(guān)的學(xué)生和老師，以及對(duì)因子投資理念感興趣的讀者。
本書內(nèi)容共七章，可以被分成三個(gè)部分。第一部分包括第1 章和第2 章。第1 章拋出研究因子投資的統(tǒng)一視角，它是全書的靈魂，后續(xù)所有內(nèi)容都將圍繞它展開。在此基礎(chǔ)之上，第1章將從學(xué)術(shù)界、管理人和投資者三個(gè)維度綜述因子投資基礎(chǔ)，讓讀者在接觸具體細(xì)節(jié)之前首先掌握因子投資的全貌。第2章介紹學(xué)術(shù)界在分析因子時(shí)最常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，例如投資組合排序法、Fama??MacBeth 回歸法、Newey??West 調(diào)整以及廣義矩估計(jì)等，它們都是實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)研究中耳熟能詳?shù)拿帧１菊碌膬?nèi)容是全書的核心，可以為讀者進(jìn)行系統(tǒng)性的因子研究奠定基礎(chǔ)。
第3章～第5章可被視為本書的第二部分。它們將以A 股市場為對(duì)象，使用第2 章介紹的方法，從因子、多因子模型以及異象三個(gè)角度進(jìn)行詳盡的實(shí)證分析。這三章的內(nèi)容主要起到兩個(gè)作用：（1）通過剖析過去20年A股市場中不同風(fēng)格因子和異象的表現(xiàn)，加深讀者對(duì)市場的理解；（2）通過理論和實(shí)際的結(jié)合，幫助讀者掌握各種分析方法在研究異象、因子以及多因子模型方面的應(yīng)用。
第6章和第7章可被視作本書的第三部分。它們均屬于進(jìn)階課題，使全書既豐滿又緊貼因子投資實(shí)務(wù)。其中，第6 章介紹學(xué)術(shù)界因子研究的現(xiàn)狀，涉及的內(nèi)容包括多重假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)于挖掘因子和異象的危害、行為金融學(xué)的研究框架以及機(jī)器學(xué)習(xí)與因子投資等，它們都是近年來學(xué)術(shù)界的熱門話題。第7 章將闡述因子投資實(shí)踐中的方方面面，包括以多因子模型為數(shù)量化工具進(jìn)行的主動(dòng)投資，以及時(shí)下流行的Smart Beta 投資實(shí)踐等內(nèi)容，為讀者娓娓道來因子投資中會(huì)遇到的各種“坑”。
因子投資所涵蓋的內(nèi)容博大精深。本書三位作者在寫作過程中經(jīng)常就某個(gè)課題進(jìn)行深入探討、對(duì)實(shí)證的代碼和數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)檢查，只求做到書中每個(gè)文字、每個(gè)數(shù)字都是嚴(yán)謹(jǐn)而正確的。在這個(gè)過程中，我們也充分感受到，在踐行因子投資這條充滿荊棘的道路上，有一些志同道合的摯友是多么幸福。愿本書也能成為各位讀者在實(shí)踐因子投資時(shí)的摯友。由于作者所學(xué)知識(shí)有限，書中難免有不當(dāng)之處，煩請(qǐng)讀者指正。另外，市場有風(fēng)險(xiǎn)，入市需謹(jǐn)慎。本書內(nèi)容不可視為投資人最終的投資意見。書中配套網(wǎng)站見factorwar.com。
在本書的寫作過程中，我們得到了很多來自學(xué)者、同行、朋友和家人的大力支持和熱情幫助，在此向他們表示最真摯的感謝。特別感謝芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院修大成教授、清華大學(xué)五道口金融學(xué)院余劍峰教授、中國人民大學(xué)商學(xué)院張然教授，以及荷寶投資（Robeco）量化股票研究團(tuán)隊(duì)主管周維禮女士、易方達(dá)基金管理有限公司指數(shù)增強(qiáng)投資部總經(jīng)理林飛先生、嘉實(shí)基金管理有限公司量化投資部總監(jiān)劉斌先生對(duì)本書內(nèi)容的指正和推薦。此外，石川先生還感謝王洪岐先生、王飛先生、吳俊文先生的信任和幫助，以及合伙人任重先生和高嵩先生的支持。本書的出版自然也離不開電子工業(yè)出版社的認(rèn)可與支持。本著打磨精品這樣一個(gè)共同的目標(biāo)，三位作者和電子工業(yè)出版社的編輯在本書的創(chuàng)作全過程中進(jìn)行了深入和高效的合作。特別感謝陳林編輯的持續(xù)幫助和鼓勵(lì)。感謝電子工業(yè)出版社各位老師在本書校訂過程中的辛勤付出。感謝李玲為本書設(shè)計(jì)了精美的封面。相信本書不會(huì)讓讀者失望。
希望本書能夠帶你走入古老與創(chuàng)新并存、理論和實(shí)踐并重的因子投資，掌握因子投資方法，體驗(yàn)因子投資魅力，更重要的是使用因子投資在市場中獲得更高的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益。
這是本書作者由衷的期望。
這是寫給你的因子投資。
第1 章因子投資基礎(chǔ)
1.1 統(tǒng)一視角下的因子投資 1
1.1.1 一個(gè)公式 1
1.1.2 因子、多因子模型和異象3
1.1.3 再論異象和因子 5
1.1.4 因子投資包含的內(nèi)容6
1.1.5 實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)與因子投資9
1.2 因子投資的學(xué)術(shù)起源 11
1.2.1 實(shí)證資產(chǎn)定價(jià) 11
1.2.2 研究現(xiàn)狀 13
1.3 因子投資的業(yè)界發(fā)展 14
1.3.1 因子投資和管理人15
1.3.2 因子投資和投資者16
1.4 本書的結(jié)構(gòu) 19
第2 章因子投資方法論
2.1 投資組合排序法 22
2.1.1 因子模擬投資組合22
2.1.2 排序法及其檢驗(yàn) 24
2.1.3 多重排序法 28
2.1.4 因子命名約定 33
2.2 多因子模型的回歸檢驗(yàn) 34
2.2.1 時(shí)間序列回歸 36
2.2.2 截面回歸 39
2.2.3 時(shí)序回歸vs 截面回歸42
2.2.4 Fama–MacBeth 回歸45
2.2.5 不同回歸方法比較48
2.3 因子暴露和因子收益率 48
2.3.1 引入工具變量 50
2.3.2 使用公司特征 51
2.3.3 兩類模型 52
2.4 異象檢驗(yàn) 53
2.4.1 時(shí)序回歸檢驗(yàn)異象54
2.4.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題 55
2.4.3 White 估計(jì)量和Newey–West 估計(jì)量57
2.4.4 截面回歸檢驗(yàn)異象59
2.5 多因子模型比較 60
2.5.1 GRS 檢驗(yàn) 61
2.5.2 均值--方差張成檢驗(yàn)62
2.5.3 從幾何角度比較GRS 和均值--方差張成 66
2.5.4 α 檢驗(yàn) 70
2.5.5 貝葉斯方法 70
2.6 因子正交化 72
2.6.1 簡單一元回歸 73
2.6.2 回歸的幾何意義 73
2.6.3 用正交化過程求解多元回歸 75
2.7 廣義矩估計(jì) 78
2.7.1 樣本均值的方差 78
2.7.2 分析框架 80
2.7.3 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 84
2.7.4 有效性 86
2.7.5 不應(yīng)成為黑箱 88
2.8 研究方法建議 89
第3 章主流因子解讀
3.1 數(shù)據(jù)和流程 91
3.1.1 數(shù)據(jù)來源 91
3.1.2 量價(jià)數(shù)據(jù)處理 92
3.1.3 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理 95
3.1.4 因子構(gòu)造流程 102
3.1.5 實(shí)證設(shè)定 106
3.2 市場因子 107
3.2.1 市場因子起源 107
3.2.2 對(duì)CAPM 的質(zhì)疑108
3.2.3 市場因子實(shí)證 109
3.3 規(guī)模因子 112
3.3.1 規(guī)模因子起源 112
3.3.2 規(guī)模因子成因 113
3.3.3 規(guī)模因子實(shí)證 113
3.4 價(jià)值因子 117
3.4.1 價(jià)值因子起源 117
3.4.2 價(jià)值因子成因 118
3.4.3 價(jià)值因子實(shí)證 119
3.5 動(dòng)量因子 124
3.5.1 動(dòng)量因子起源 124
3.5.2 動(dòng)量因子成因 125
3.5.3 動(dòng)量因子實(shí)證 127
3.6 盈利因子 131
3.6.1 盈利因子起源 131
3.6.2 盈利因子成因 132
3.6.3 盈利因子實(shí)證 134
3.7 投資因子 138
3.7.1 投資因子起源 138
3.7.2 投資因子成因 139
3.7.3 投資因子實(shí)證 140
3.8 換手率因子 146
3.8.1 換手率因子起源 146
3.8.2 換手率因子成因 147
3.8.3 換手率因子實(shí)證 148
第4 章多因子模型
4.1 主流多因子模型綜述 153
4.1.1 Fama–French 三因子模型154
4.1.2 Carhart 四因子模型156
4.1.3 Novy–Marx 四因子模型 157
4.1.4 Fama–French 五因子模型158
4.1.5 Hou–Xue–Zhang 四因子模型 161
4.1.6 Stambaugh–Yuan 四因子模型 164
4.1.7 Daniel–Hirshleifer–Sun 三因子模型 167
4.2 A 股中被定價(jià)的因子 171
4.2.1 Fama–MacBeth 回歸實(shí)證設(shè)定 171
4.2.2 Fama–MacBeth 回歸結(jié)果172
4.3 多因子模型比較：來自A 股的例子 173
4.3.1 兩個(gè)模型 173
4.3.2 BM、ROE 與預(yù)期收益174
4.3.3 模型比較的實(shí)證結(jié)果176
4.4 多因子模型的簡約性 187
第5 章異象研究
5.1 估值高低中的異象 191
5.1.1 價(jià)值因子與價(jià)值投資192
5.1.2 F-Score 193
5.1.3 G-Score 195
5.1.4 通過預(yù)期差獲取超額收益198
5.2 基本面錨定反轉(zhuǎn) 202
5.2.1 金融學(xué)依據(jù) 203
5.2.2 A 股市場中的基本面錨定反轉(zhuǎn) 204
5.3 特質(zhì)性波動(dòng)率 210
5.3.1 套利不對(duì)稱性和特質(zhì)性波動(dòng)率 212
5.3.2 A 股市場中的特質(zhì)性波動(dòng)率異象 213
第6 章因子研究現(xiàn)狀
6.1 p-hacking 和“因子動(dòng)物園”222
6.1.1 何為p-值 222
6.1.2 在追逐p-值的道路上狂奔223
6.1.3 硬科學(xué)與軟科學(xué) 224
6.1.4 正確認(rèn)識(shí)p-值的含義224
6.1.5 多重假設(shè)檢驗(yàn) 226
6.1.6 先驗(yàn)的重要性 229
6.2 從“因子動(dòng)物園”到“因子大戰(zhàn)” 231
6.2.1 形同意不同的投資因子232
6.2.2 q5 模型 233
6.2.3 因子大戰(zhàn) 234
6.3 用行為金融學(xué)解釋異象和因子236
6.3.1 套利限制 238
6.3.2 預(yù)期中的偏差 240
6.3.3 風(fēng)險(xiǎn)偏好中的偏差244
6.3.4 認(rèn)知限制 250
6.3.5 行為金融學(xué)與市場異象251
6.3.6 行為有效市場 255
6.4 投資者情緒 256
6.4.1 投資者情緒的度量257
6.4.2 投資者情緒與異象表現(xiàn)259
6.4.3 投資者情緒與市場表現(xiàn)261
6.5 風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償、錯(cuò)誤定價(jià)還是數(shù)據(jù)窺探 262
6.5.1 風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償檢驗(yàn) 262
6.5.2 錯(cuò)誤定價(jià)檢驗(yàn) 263
6.5.3 數(shù)據(jù)窺探檢驗(yàn) 266
6.6 因子樣本外失效風(fēng)險(xiǎn) 268
6.6.1 曝光導(dǎo)致錯(cuò)誤定價(jià)減弱269
6.6.2 因子擁擠 270
6.6.3 交易成本 271
6.7 因子投資難以取代基本面分析273
6.7.1 基本面分析 274
6.7.2 基本面量化投資 275
6.7.3 基本面投資“因子化”的不足 277
6.7.4 思考和討論 279
6.8 機(jī)器學(xué)習(xí)與因子投資 280
6.8.1 線性模型 281
6.8.2 非線性模型 283
6.8.3 模型評(píng)估與實(shí)證研究285
6.8.4 主成分分析和因子選擇287
6.8.5 機(jī)器學(xué)習(xí)的問題 290
第7 章因子投資實(shí)踐
7.1 收益率模型：獲取“阿爾法”293
7.1.1 基本術(shù)語 293
7.1.2 尋找預(yù)測變量 294
7.1.3 挑選預(yù)測變量 295
7.1.4 收益率預(yù)測 299
7.2 風(fēng)險(xiǎn)模型：以Barra 為例307
7.2.1 Barra 多因子模型307
7.2.2 模型求解 309
7.2.3 純因子投資組合 311
7.2.4 協(xié)方差矩陣求解及調(diào)整313
7.3 投資組合優(yōu)化 319
7.3.1 錯(cuò)位的收益與風(fēng)險(xiǎn)模型319
7.3.2 目標(biāo)函數(shù) 322
7.3.3 不同目標(biāo)函數(shù)的比較324
7.3.4 約束條件 326
7.3.5 交易成本模型 330
7.4 Smart Beta：因子投資的捷徑331
7.4.1 因子指數(shù)和Smart Beta332
7.4.2 為什么要投資Smart Beta339
7.4.3 如何投資Smart Beta342
7.4.4 應(yīng)用實(shí)踐 348
7.4.5 更多討論 356
7.5 因子擇時(shí) 357
7.5.1 按因子估值擇時(shí) 357
7.5.2 按因子動(dòng)量擇時(shí) 359
7.5.3 按因子波動(dòng)擇時(shí) 359
7.5.4 按市場情緒擇時(shí) 360
7.5.5 按宏觀因素?fù)駮r(shí) 361
7.5.6 因子擇時(shí)很難 363
7.6 風(fēng)格分析 363
7.6.1 經(jīng)典風(fēng)格分析 364
7.6.2 基于多空因子的風(fēng)格分析366
7.6.3 實(shí)例：巴菲特的投資風(fēng)格367
7.7 風(fēng)險(xiǎn)歸因 370
7.7.1 兩種傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)歸因方法371
7.7.2 風(fēng)險(xiǎn)的三要素 371
7.7.3 從風(fēng)險(xiǎn)角度看收益相關(guān)性373
7.7.4 將三要素公式應(yīng)用于多因子模型 375
7.8 因子投資展望 376
7.8.1 另類數(shù)據(jù) 376
7.8.2 用因子實(shí)現(xiàn)大類資產(chǎn)配置381
后記
附錄A 理解資產(chǎn)價(jià)格
參考文獻(xiàn)
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