因子投資：方法與實(shí)踐

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(jiǎn)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(lái)源 91
3.1.2 量?jī)r(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(chǎng)因子 107
3.2.1 市場(chǎng)因子起源 107
3.2.2 對(duì)CAPM 的質(zhì)疑108
3.2.3 市場(chǎng)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(lái)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(jiǎn)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)異象251
6.3.6 行為有效市場(chǎng) 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(chǎng)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(yǔ) 293
7.1.2 尋找預(yù)測(cè)變量 294
7.1.3 挑選預(yù)測(cè)變量 295
7.1.4 收益率預(yù)測(cè) 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(chǎng)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)