直接使您的因素（总结）

尽管通过资产类别分配仍然是主要方法，但因素投资正在增强动力。最近的一项调查显示，现在有30％的机构投资者偏爱因素投资。^[1]

因此，这一因素投资几乎没有惊讶，吸引了学术和从业者社区的重大关注。这些社区已经记录了至少300个被认为胜过表现的因素，并定期将新发现的因素添加到列表中。

作者认为，这些因素中的每个因素都无法为回报做出有意义的贡献，因此他们着手确定实际上是哪些因素。

某些学者将有记录的良好来源的扩散标记为“动物园”，这可能是大规模数据挖掘的结果。也就是说，许多研究人员挖掘了确定超额回报来源，然后围绕其发现的论点，声称发现了一个新因素。作者指出，如果成千上万的教授，研究生和定量分析师每年都要进行一次策略，那么有些人不可避免地会发现似乎是一项胜利策略。但是，这些据称获胜的策略中的绝大多数将是漏斗。

最近探索因素溢价持续性的研究发现，许多人不能复制或保费被夸大。

作者设计了一种四部分的方法，试图识别“真实”的因素溢价并暴露“错误”。

作者认为，第一部分是确定学术文献中已经确立的因素，这是一种不吸引后续研究的因素策略可能是不可靠的。这导致了六个潜在可靠的因素的识别：流动性不足，β低，价值，动量，大小和质量。

其次，在许多定义中测试了这六个因素的鲁棒性。作者使用定性和定量程序，采用了开创性的多维分析，他们认为这比纯粹的统计方法更有信息。

第三，测试了整个地理位置的鲁棒性的因素，因此为因素策略提供了样本外验证，这些因素策略通常仅使用US数据进行了记录。

第四，作者考虑了交易成本。尽管大多数学术研究都忽略了实施成本，但对于投资者来说，这些成本是相当大的绩效阻力，因此应考虑。

在文献中，大多数有300个记录的因素在文献中没有广泛涵盖，这表明它们的可靠性或可复制性较低。在覆盖范围广泛的六个因素中，作者发现两个受欢迎的因素缺乏健壮性：尺寸和质量仅表现出较弱的保费。相反，价值，动量，流动性和低β更强。

作者对每个因素的发现可以总结如下：

•尺寸。尺寸的定义没有产生小型股投资组合，可提供大量风险调整后的收益。小型股投资组合还表现出值偏差：调整小盘过剩的回报以达到价值效应时，尺寸溢价接近零。

•质量。几乎没有质量质量质量定义的质量溢价的迹象。

•低β。低β是投资者的强大表现来源，即使跟踪错误很大。但是，它确实具有长期表现不佳的潜力。

•价值。所有价值的定义都带来了大量风险调整后的回报。唯一的离群值是英国大型宇宙。

•势头。动量是表现出色的来源，在小型宇宙中最可靠。

•流动性。尽管流动性的溢价在美国很强，但它不在美国以外。

毫不奇怪，发现交易成本对两种六个因素策略有重大影响：当考虑交易成本时，动量和流动性失去了吸引力。

作者发现因素策略提供下行保护的能力差异。在全球金融危机或1970年代初期的经济衰退期间，所有策略的资产都最大。大多数亏损的幅度相似，比市场的缩水量更为严重。低β战略的例外是，仅遭受了市场损失的56％。作者还发现，价值和流动性往往会限制市场下降的下降，并完全捕获上升市场的上行空间。

首先，一些投资者可能会惊讶于大小和质量，两个使用的两个因素表现不佳。因此，基于因素策略的投资者可能希望向提供者提出更多有关每种策略如何执行以及原因的问题。

其次，某些因素似乎在某些地理位置上奏效，但在另一些地理位置上不良。当几乎没有证据表明该因素在整个地理位置上是强大的，投资者应警惕实施基于全球因素的策略。

第三，优先考虑避免波动率的投资者将有兴趣看到，低β战略提供的下行保护比其他基于因素的策略更大。

第四，投资者应该问自己，基于因素的策略是否是交易成本高时捕获保费的最佳方法。活跃的经理可能具有更大的灵活性来降低动量和流动性策略的实施成本。

第五，对于基金经理来说，一个关键问题是如何在投资组合中结合因素。最简单的方法为每个选定的因素分配了相等的权重，从而提供多样化和易于治理。但是，一些经理可能会赞成结合否定相关因素，以改善投资组合的风险回收特征。

最后，值得强调的是，基于因素的投资的增加导致了投资行业的整个子集：SMART BETA。鉴于这项研究，很有趣的是，看到智能β策略是如何完善的，并且可能倾向于这些因素，这些因素明显地有助于股权回报。