Chief Researcher
概要
- 针对150多个股票因子的研究显示，长期溢价为正。
- 正贝塔因子不产生阿尔法收益；其他因子在熊市表现最好。
- 研究证实了季节和动量效应的存在，可以制定稳健的投资策略。
在深度剖析150多个股票因子后，Blitz发现了经贝塔调整后的稳定阿尔法收益，并重新确认了季节和动量效应的存在。这些对因子行为的剖析有助于完善更稳健的基于因子的投资策略。近日，我们与Blitz进一步探讨了他的最新研究 因子收益的横截面。
“多年来，作为研究员，我们一直在使用Fama-French的因子模型。这些因子包括规模、价值、动量，以及Fama-French近来新增的几个因子，可以说，它们基本上已经被研究透彻了。关于这些因子的研究数量众多，现在我们对它们已经了然于心。”
这就像身处糖果店中，以前可以吃到五种口味的糖果，而今有150种风味各异的糖果可选。
“但与此同时，学术界提出了各种因子，现在林林总总已经有上百个。一些学者已经公开了这些因子。在我们面前的不再只是经典的三因子、四因子或五因子，而是囊括了150多个因子的因子库。这就像身处糖果店中，多年来，一直只有五种口味的糖果可选，而今突然有了150多种口味各异的糖果。”
“因此，我们会有一种天然的好奇心。那么它们真的是150种不同的因子吗？事实证明，并不尽然。例如，光价值因子就有20个左右，而它们只是形式不同而已。归根结底，这背后可能有一个首要的价值效应。”
基本条件
“此外，因子库中也有一些因子似乎并不属于那里。成为一个因子的首要条件是，可以带来更好的长期收益。有些因子并不符合这个基本条件。还有一些因子似乎归类不当，因此也有很多改善空间。”
“对于目前的150个因子，还可研究哪些因子具有高阿尔法收益，哪些具有低阿尔法收益，它们有何共性？在哪些时期表现良好？使用五因子模型可能会碰到的问题是，它们在有些时期的表现会很弱。但如果有150个因子，肯定会有一些因子在任何可能的环境下都表现出色。”
“150个因子开辟了一个全新的维度，而这个全新维度具有更高的抽象层次。如果仅看个别因子，其背后已经有一些成熟的思考了。但如果基于多因子构建投资策略，就是在另一个层次上运作了。”
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Fama-French因子模型：成熟还是过时？
“另外，经典的Fama-French数据库已经使用了数十年，或许变得有些陈旧，甚至可以说是过于成熟。虽然它仍是基准，但现在我们已经有了更多的选择。固守这样少数几个因子过于局限。”
“在我们的研究中，摘要和结论中的一个观点引发了很多疑问。这几个因子中的大多数都隐含着低风险倾向，这也解释了它们通常在熊市中表现更好的原因。从原始因子收益来看，因子收益似乎大多来自于熊市，而熊市只占股市20%的时间。它们在其余时间的回报则疲弱得多。”
“这个发现相当令人震惊。那么，这是否意味着只有熊市来临时才进行因子投资？通常情况下，投资者倾向于看多。如果投资者真的悲观，根本就不会投资股市。研究结果有坚实的支撑，并且统计上可靠，但我们必须谨慎对待其影响。我们这里并不是说，只有预测熊市到来时，才应进行因子投资。”
其意不在反对因子投资
“研究显示，低贝塔值的因子自然倾向于低贝塔值的股票。但是我们可以提前纠正这一倾向。而且有分析表明，如果对贝塔值进行调整，几乎可以消除因子对牛市和熊市的敏感性。这一点也在我们研究中的相应部分被证实：牛市和熊市期间原始收益率之间存在巨大差异，而经贝塔调整的收益率则稳定得多。”
“这意味着，投资者不应该盲目地应用因子，而需要注意因子对市场条件的敏感性（这可以非常显著），并且或许要在应用某个因子之前进行相应调整。我们通过各种制衡措施来谨慎地管理这些风险。因此，这并非反对因子投资，而是反对盲目地应用因子投资，因为这可能会给投资组合带来意想不到的风险。我们中和风险，并审慎地管理它们。在投资之前，充分意识这一点至关重要。”
“我想提及的另一点是，虽然因子库包含150个因子，但实际上有效的可能只有15或20个左右，这是因为同一个主题下有许多变体。此外，该库中的所有因子都基于价格或财务报表等历史数据，甚至没有纳入基于分析师的数据或另类数据源。尽管这个因子库听起来很庞大，但它仍然只是现有数据的一个子集。对我而言，比起150个大同小异的因子，我更希望面对100组更加多样化的因子。”
“话虽如此，我的确想向提供这些数据集的学者致敬。他们主动创造了这些资源，对业界大有贡献。然而，我们也要认识到，这只是第一步，还有待更深入的研究和探索。关键的启示是，提醒投资者保持谨慎，不要盲目地应用因子。”
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