適讀人群 ：本書適合與因子投資相關(guān)的從業(yè)人員、與實證資產(chǎn)定價相關(guān)的學(xué)生和老師，以及對因子投資理念感興趣的讀者。 因子投資在國內(nèi)的股票和債券市場上已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，相應(yīng)的中文版圖書卻是一片空白。本書為彌補這個遺憾而寫作。作者既梳理了近50年來學(xué)術(shù)界和業(yè)界的理論方法，又針對中國A股市場給出了獨立的、可復(fù)制的、高質(zhì)量的因子實證分析結(jié)果，對中國資本市場的發(fā)展和完善意義深遠。
本文作者來自“川總寫量化”“因子動物園”的創(chuàng)作者石川、劉洋溢和連祥斌，他們創(chuàng)作的關(guān)于因子投資的高質(zhì)量內(nèi)容早已得到學(xué)術(shù)界和業(yè)界的高度認(rèn)可。
√一覽全貌：從學(xué)術(shù)界、管理人和投資者三個維度詳述因子投資基礎(chǔ)
√奠定基礎(chǔ)：投資組合排序法、廣義矩估計等因子分析常用的統(tǒng)計學(xué)方法介紹
√理解應(yīng)用：以A股市場為對象，從因子、多因子模型和異象三個角度進行實證分析
√熱門話題：多重假設(shè)檢驗對挖掘因子和異象的危害、行為金融學(xué)、機器學(xué)習(xí)與因子投資等
√投資務(wù)實：以多因子模型為數(shù)量化工具的主動投資和Smart Beta 投資實踐等
√專業(yè)避坑：娓娓道來因子投資實踐中會遇到的各種“坑”，少走彎路，實現(xiàn)高效投資
√作者愿景：理論和實踐結(jié)合的經(jīng)典，一本真正可操作、可上手的因子投資手冊
前言
自從20世紀(jì)60年代資本資產(chǎn)定價模型被提出以來，實證資產(chǎn)定價經(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。本書是為了填補這個空白而做的一點努力。
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，并針對中國A股市場給出獨立、可復(fù)制、高質(zhì)量的因子實證分析結(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)文獻的嚴(yán)謹(jǐn)，但作者也會時刻考慮讀者的閱讀體驗，使其成為真正可操作、可上手的因子投資手冊。書中雖然會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，行文中將會深入淺出、抽絲剝繭地解釋統(tǒng)計方法，并把重點放在實證分析上，同時會對因子投資的實務(wù)進行解讀。本書適合與因子投資相關(guān)的從業(yè)人員、與實證資產(chǎn)定價相關(guān)的學(xué)生和老師，以及對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維度綜述因子投資基礎(chǔ)，讓讀者在接觸具體細節(jié)之前首先掌握因子投資的全貌。第2章介紹學(xué)術(shù)界在分析因子時最常用的統(tǒng)計學(xué)方法，例如投資組合排序法、Fama??MacBeth 回歸法、Newey??West 調(diào)整以及廣義矩估計等，它們都是實證資產(chǎn)定價研究中耳熟能詳?shù)拿�。本章的�?nèi)容是全書的核心，可以為讀者進行系統(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角度進行詳盡的實證分析。這三章的內(nèi)容主要起到兩個作用：（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)，加深讀者對市場的理解；（2）通過理論和實際的結(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。它們均屬于進階課題，使全書既豐滿又緊貼因子投資實務(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)檢驗對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踐中的方方面面，包括以多因子模型為數(shù)量化工具進行的主動投資，以及時下流行的Smart Beta 投資實踐等內(nèi)容，為讀者娓娓道來因子投資中會遇到的各種“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)常就某個課題進行深入探討、對實證的代碼和數(shù)據(jù)進行反復(fù)檢查，只求做到書中每個文字、每個數(shù)字都是嚴(yán)謹(jǐn)而正確的。在這個過程中，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踐因子投資時的摯友。由于作者所學(xué)知識有限，書中難免有不當(dāng)之處，煩請讀者指正。另外，市場有風(fēng)險，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）量化股票研究團隊主管周維禮女士、易方達基金管理有限公司指數(shù)增強投資部總經(jīng)理林飛先生、嘉實基金管理有限公司量化投資部總監(jiān)劉斌先生對本書內(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。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)計了精美的封面。相信本書不會讓讀者失望。
希望本書能夠帶你走入古老與創(chuàng)新并存、理論和實踐并重的因子投資，掌握因子投資方法，體驗因子投資魅力，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 實證資產(chǎn)定價與因子投資9
1.2 因子投資的學(xué)術(shù)起源 11
1.2.1 實證資產(chǎn)定價 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 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 34
2.2.1 時間序列回歸 36
2.2.2 截面回歸 39
2.2.3 時序回歸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 53
2.4.1 時序回歸檢驗異象54
2.4.2 計量經(jīng)濟學(xué)問題 55
2.4.3 White 估計量和Newey–West 估計量57
2.4.4 截面回歸檢驗異象59
2.5 多因子模型比較 60
2.5.1 GRS 檢驗 61
2.5.2 均值--方差張成檢驗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 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 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 量價數(shù)據(jù)處理 92
3.1.3 財務(wù)數(shù)據(jù)處理 95
3.1.4 因子構(gòu)造流程 102
3.1.5 實證設(shè)定 106
3.2 市場因子 107
3.2.1 市場因子起源 107
3.2.2 對CAPM 的質(zhì)疑108
3.2.3 市場因子實證 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)模因子實證 113
3.4 價值因子 117
3.4.1 價值因子起源 117
3.4.2 價值因子成因 118
3.4.3 價值因子實證 119
3.5 動量因子 124
3.5.1 動量因子起源 124
3.5.2 動量因子成因 125
3.5.3 動量因子實證 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 股中被定價的因子 171
4.2.1 Fama–MacBeth 回歸實證設(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 兩個模型 173
4.3.2 BM、ROE 與預(yù)期收益174
4.3.3 模型比較的實證結(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 價值因子與價值投資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)性波動率 210
5.3.1 套利不對稱性和特質(zhì)性波動率 212
5.3.2 A 股市場中的特質(zhì)性波動率異象 213
第6 章因子研究現(xiàn)狀
6.1 p-hacking 和“因子動物園”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p-值的含義224
6.1.5 多重假設(shè)檢驗 226
6.1.6 先驗的重要性 229
6.2 從“因子動物園”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)險補償、錯誤定價還是數(shù)據(jù)窺探 262
6.5.1 風(fēng)險補償檢驗 262
6.5.2 錯誤定價檢驗 263
6.5.3 數(shù)據(jù)窺探檢驗 266
6.6 因子樣本外失效風(fēng)險 268
6.6.1 曝光導(dǎo)致錯誤定價減弱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 模型評估與實證研究285
6.8.4 主成分分析和因子選擇287
6.8.5 機器學(xué)習(xí)的問題 290
第7 章因子投資實踐
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 錯位的收益與風(fēng)險模型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)用實踐 348
7.4.5 更多討論 356
7.5 因子擇時 357
7.5.1 按因子估值擇時 357
7.5.2 按因子動量擇時 359
7.5.3 按因子波動擇時 359
7.5.4 按市場情緒擇時 360
7.5.5 按宏觀因素擇時 361
7.5.6 因子擇時很難 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 實例：巴菲特的投資風(fēng)格367
7.7 風(fēng)險歸因 370
7.7.1 兩種傳統(tǒng)風(fēng)險歸因方法371
7.7.2 風(fēng)險的三要素 371
7.7.3 從風(fēng)險角度看收益相關(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 用因子實現(xiàn)大類資產(chǎn)配置381
后記
附錄A 理解資產(chǎn)價格
參考文獻
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