因子投資: 聰明投資者長期操作的金融理論 | 誠品線上

Your Complete Guide to Factor-Based Investing: The Way Smart Money Invests Today

內容簡介

內容簡介 從資產定價到市場動能，由定義開始理解著名長期投資模式的背後邏輯 ■ 特別推薦 《漫步華爾街》作者 伯頓．墨基爾 本書提供了關於因子投資你需要瞭解的一切資訊……，所有精明的投資者都應當理解這種不同策略的邏輯。 一份投資實證研究總閱兵，了解各類重要投資因子背後的定義／適用條件／操作紀律！ 「長期產出報酬」是投資的永恆追求，無論大型機構投資者、享有高績效的基金經理人，甚至是聞名全球經濟體的投資家華倫．巴菲特，他們的策略與部位也總是備受投資學術圈與一般投資客的關注。 這類精明的投資者們為何有信心在長天期操作中超越股市總體績效，並且遠勝於隨直覺進出市場的「自由選股」策略。 他們在跟隨什麼市場訊號，又依恃何種金融理論？ 他們會在何時投資什麼、又如何建立投資組合？同時，這些宣稱長期遵循而能獲得可觀報酬的模式能夠被驗證嗎？ 本書就試圖揭曉這些答案，以簡明直觀的方式，介紹當代最有價值的實證投資方法：因子投資（factor based investment）。 因子投資是定義並系統性地遵守一系列規則，建立分散投資組合的方法。 本書引用和提煉了多篇關於金融學的學術論文，並介紹了五個得以決定某項投資因子良窳、並且才是值得投資者遵循的五個標準，除了要能為投資組合的回報提供解釋力和帶來溢價之外，本書兩位作者認為，一個好的投資因子應該是持久的、普遍的、穩健的、可投資的和直觀的。 到最後，你會瞭解到，在整個「因子動物園」中，只有特定的物種才值得聰明的投資者一遊，就像只有少數幾個因子的投資方式才是華倫．巴菲特成為傳奇的投資方式。 因子投資這種理性有系統的投資原則，是近二十年才被深入研究。這些原則也考驗著投資人的分析邏輯與觀察能力，在定義某個因子之後，隨之而來的問題包括：該因子以往是否曾經有過獲利？未來在扣除成本之後能否有獲利？為什麼該因子有能力帶來獲利？典型的因子之一是做多「便宜」的股票，賣空｢貴｣的股票。透過比較股價和企業的基本面，例如帳面價值、利潤或營收，得以衡量一支股票是貴還是便宜。另一個例子是做多有優秀「動能」的股票，賣空動能不佳的股票。這裡的動能指的是股價近期的表現。諸如此類的因子還有很多，而這些因子本身都是研究課題。 但即使人們認定這類投資因子是真實存在的，一名務實的投資人能夠在扣除成本後真正達到獲利嗎？ 本書兩位作者對於各類因子以往曾經取得過什麼樣的漂亮業績不感興趣，而是專注於該因子未來是否有所幫助。在本書中，他們試圖解疑的是：即使某個因子真實存在，這個因子是否已經被我們相信的其他因子所涵蓋？涉及這兩方面問題的例子之一是「低風險投資」。他們充分論述了，相對於以往，目前從事低風險投資的成本更高。 同時，作者在本書中一直強調，如果缺乏耐心，那麼即使利用因子去進行分散投資，也沒有任何投資計畫能夠奏效。他們努力證明，因子有效的情況比無效更常見，在配合使用時效果更好，更可能帶來持續的良好表現。然而本書也一再強調，即便你堅定地相信，自己選擇的因子很有作用，也不能保證這些因子真實存在而非資料探勘的結果。然而，如果缺乏堅強的信念（或許來自持續性、普遍性、穩健性、直覺性和可投資性），那麼一旦不可避免的困難時刻來臨，沒有人能堅持自己的投資紀律。這是明智的建議。如果倒在最後的致命障礙面前，那麼優秀投資計畫所帶來的全部回報很容易損失殆盡。 最終，本書深入探討了投資機構用來建立投資組合的證據，以及作為投資者如何從這些知識中獲益，可說是一部用以建立明智和謹慎投資決策的桌面必備參考書。

各界推薦

各界推薦 投資圈、金融學界 專業人士一致推薦 伯頓．墨基爾 Burton Malkiel／《漫步華爾街》作者 本書提供了關於因子投資你需要瞭解的一切資訊。作者漂亮地總結了學術界和投資實踐者的所有相關研究。有關因子投資業內仍存在爭議：相對於廣泛撒網、市值加權、低成本的指數投資，因子投資能否被認為是（稅後）更聰明的投資策略。然而，所有精明的投資者都應當理解這種選擇性策略的邏輯。 哈洛德．艾文斯基 Harold Evensky／艾文斯基和凱茲／弗爾茲金融財富管理公司主席 精彩至極！除了對市場因子展開熟練的綜合性討論之外，貝爾金和斯韋德羅還提供了具體資訊，指導實踐者如何操作資產配置。實際上，這就是華倫．巴菲特的秘訣。本書可以幫助你優化投資行為，不要錯過這本書！ 威廉．雷切斯坦博士 Dr. William Reichenstein／貝勒大學中文卡盟商學院投資管理系系主任 貝爾金和斯韋德羅揮了支全壘打！我本人擁有博士學位，也是一名特許金融分析師，以及180多篇論文和幾本書的作者，因此在閱讀投資類書時很少能學到有用的東西。但這本書是個例外。他們總結了對7種因子的研究。這些因子符合5項嚴格標準，即持續性、普遍性、穩健性、可投資性和邏輯可解釋性。這些標準強烈地呈現出，這些因子能穩定提升投資組合的長期回報率。 貝爾金和斯韋德羅隨後解釋了我們應當如何使用這些因子，用以提高投資組合的預期回報，或是在給定預期回報的情況下降低風險。本書可以讓我成為更優秀的投資者和老師。 羅賓．鮑爾 Robin Powell／「證據導向的投資者部落格」創始人 本書的價值，以及其與絕大部分投資類圖書的不同在於，其結論是以同業審視過的獨立證據為堅固基礎。強烈推薦本書。 珍．布萊恩特．昆恩 Jane Bryant Quinn《如何讓你的資金持久》作者 本書適合希望深入瞭解資產配置過程中最新技術思維的投資者。如果你是專業人士或投資愛好者，那麼本書提供了關於風險評估、平衡投資從而實現最佳長期回報的最新研究。 艾德．塔爾 Ed Tower／杜克大學經濟學教授 關於如何聰明地投資共同基金，貝爾金和斯韋德羅帶我們領略了最新的實證性研究。他們介紹了什麼樣的策略有效，什麼樣的策略無效，並解釋了箇中原因。我和學生都很喜歡斯韋德羅的作品。本書帶領我們提升到新的高度。 約翰．A．哈斯萊姆 John A. Haslem／馬里蘭大學羅伯特．史密斯商學院 金融學榮譽教授 歡迎來到「因子工廠」的投資世界。在這座工廠裡，我們辨識了許多資產的屬性，可以用於優化分散投資組合的風險回報率。貝爾金和斯韋德羅提供的研究和證據表明，適度分散的投資組合只有 8 個秘訣。我強烈推薦這本書。 A．蘇布拉曼揚．高登 A. Subrahmanyam Goldyne、爾文．赫許 Irwin Hearsh／加州大學洛杉磯分校金融學傑出教授 通常金融專家和金融專業學生會面對各種各樣的投資策略，這些策略都聲稱可以帶來良好的α。貝爾金和斯韋德羅首次明確指出，什麼樣的策略最有意義，以及應當如何配置這些策略。如果金融顧問和學生希望更好地理解投資組合如何獲得額外回報，那麼本書提供了極具價值的工具。 亞當．巴特勒 Adam Butler／ReSolve資產管理公司執行長 貝爾金和斯韋德羅用創新性框架去評估市場上最高獲利性的不規則性，給所有投資者提供了可參考的路線圖，幫助他們獲得優於市場平均水準的投資業績。我會在未來幾年中參考這本書。 比爾．舒爾西斯 Bill Schultheis／《咖啡館投資者》作者 這是一項深入研究，能讓你的投資決策更清晰。目前，所有主要資產類別的預期回報率都接近歷史最低點，因此對於提高投資組合的回報率、達成財務目標而言，理解市場因子乃是必要之舉。貝爾金和斯韋德羅給當下的投資者提供了一本必讀之書。 法蘭克．阿姆斯壯 Frank Armstrong／投資者解決方案公司總裁及創始人 這是一本旋風般的傑作，深入了當代金融學的前線。此外，這也是一本因子投資的綜合指南，介紹了因子是什麼並分析出哪些因子最有用。最後，你將看到，如何透過以因子為基礎的分散投資策略，提升回報率、降低風險，以及謹慎的投資者如何利用因子去優化投資組合。本書提供了徹底的研究和清晰的表述。高度推薦。

作者介紹

作者介紹 安德魯．貝爾金（Andrew L. Berkin） 賴瑞．斯韋德羅（Larry E. Swedroe）安德魯．貝爾金（Andrew L. Berkin）貝爾金博士是結構投資管理的專家，擁有超過14年的投資管理經驗，目前於Vericimetry Advisors LLC顧問公司擔任總投資顧問。在從事投資顧問專業之前，貝爾金博士從事理論物理學以及科學數據形象化的研究。他在德州大學奧斯丁分校取得物理學博士學位，並在加州理工學院取得物理學學士學位。賴瑞．斯韋德羅（Larry E. Swedroe）斯韋德羅目前於Buckingham Strategic Wealth擔任主研究顧問，將他的專業、時間與精力投入在教育投資人以獲利證據為基礎進行投資。斯韋德羅有許多著作，並從事類投資教育的工作，讓他得到許多電視節目邀約，分享投資觀念與心法。斯韋德羅擁有紐約大學金融與投資學的MBA學位，並有紐約Baruch學院的金融學士學位。李瑋曾任職於大陸新浪科技、騰訊等多家網路媒體財經新聞編譯。

產品目錄

產品目錄 致謝 推薦序 前言 1 市場 β 2 規模因子 3 價值因子 4 動力因子 5 獲利能力和品質因子 6 期限因子 7 持有報酬因子 8 因子的公開發表是否會降低溢價幅度？ 9 基於因子的分散投資組合配置 10 結論 附錄 A 追蹤誤差遺憾：投資者的大敵 B 關於「聰明 β」的真相 C 股息並非一種因子 D 低波動性因子 E 違約因子 F 時序動力 G 增加因子對基金回報率的邊際效應 H 運動博弈和資產定價 I 重新評估規模溢價 J 資產配置：共同基金和 ETF 基金 術語表 注釋 參考文獻

商品規格

最佳賣點

最佳賣點 : 本書提供了關於因子投資你需要瞭解的一切資訊……，所有精明的投資者都應當理解這種不同策略的邏輯。
《漫步華爾街》作者 伯頓．墨基爾 特別推薦

試閱文字

推薦序 : 推薦序／AQR資本管理公司聯合創始人，克里夫．艾斯尼斯（Cliff Asness）

簡單來說，因子投資方法是定義出並系統性地遵守一系列規則，所建立的分散投資組合。假設我總是有系統性地選擇確定具備明顯共同特徵的股票，並且持有由這類股票所構成的投資組合，同時避免買入、出售甚至做空（賴瑞和安德魯同時關注了賣空和做多因子）等特徵相反的投資組合。在定義某個因子之後，隨之而來的問題包括：該因子以往是否曾經有過獲利？未來在扣除成本之後是否還能獲利？為什麼該因子有能力帶來獲利？典型的因子之一是做多「便宜」的股票，賣空「貴」的股票。透過比較股價和企業的基本面，例如帳面價值、利潤或營收，能夠衡量股票價格的高低。另一個例子是做多有優秀動能的股票，賣空動能不佳的股票。這裡的動能指的是股價近期的表現。諸如此類的因子還有很多，而這些因子本身都是研究課題。

約翰．寇克蘭（John Cochrane）教授曾說過一句知名的話，金融專業的研究者和實踐者早就打造了一個因子「動物園」。但這並不是什麼讚美的話。近期，其他研究者也積極地提醒我們資料探勘（data mining）技術所帶來的危險。在某些領域，資料探勘是很值得讚賞的工具，但在金融行業，資料探勘則被視為一種貶抑。這意味著，聰明人可以使用強大的電腦，輕而易舉地找到在歷史中具有效表現的因子，並加進「動物園」裡。然而，用這種方式發現的因子並非真實存在。換句話說，這些因子是隨機性的產物，同時也帶入了選擇偏見，因此過去的成功無法複製到未來。為了看清這點，假設沒有真正因子的存在，你仍可以找到許多在歷史上帶來過高額回報的資產特徵，前提是你必須測試夠多的可能選項（或是測試夠多候補規則所創造出的多元因子）。然而，它們並不具備任何往前進的效力，因為我們一開始就假設沒有任何因子是真實的，所以這些只是在夠多的亂數據中展開搜索，而意外找到看起來不錯的因子。這是大數據和大規模計算的力量，而因子動物園是這項事實的結果。更重要的是，無論是在學術研究中，還是對經理人們在真實世界的資產整合，它都是有力的動機，因為都是為了要找出在歷史中表現良好的因子。

這樣的做法是有危險性的。你可能會認為，即使相信並非真實存在的因子也不會帶來太大問題。感覺沒有造成嚴重傷害，就不算犯規。但並非如此，因為你無法利用這些在過去隨機製造出的幻想因子獲利。更糟糕的是，你還需要承擔配置這些因子所產生的交易成本和管理費用，並且需要承受隨之而來的風險（預期獲利如果不是呈現正向的隨機性，就絕不會是好事！）。此外，因為你承受了這個假因子的風險，你就非常可能忽略了其他風險，或是前面所敘述的真正有補償性的風險。總而言之，用資料探勘技術去探索因子會引發現實問題，進而對你的資產產生威脅。

這就是兩位作者賴瑞和安德魯關注的領域。在本書中，他們至少完成了兩項重要工作。首先，他們提供了一份非常實用的指南，可以判斷哪些因子是真實存在。其次，他們所使用的敘述方式會讓非專業人士的讀者都能產生興趣，並有所收穫。

這是個很重要卻並不容易的任務，他們二位做得非常出色。

在本書的開頭，賴瑞和安德魯證明了因子「動物園」並沒有聽起來那樣令人摸不著頭緒。他們並沒有逐一分析所有曾被研究過的因子。當然，也不會有人如此做！他們指出，許多看似相互獨立的因子都是某個主題的不同變種。如果將注意力集中在這些主題上，那麼瀏覽因子動物園會變得更輕鬆。這些主題包括價值、規模、動力和持有報酬等──這些並不是神秘莫測的定量化術語，而是以最基礎、最直白的投資語言所做出的分類。實際上，關於因子主題和不同變種的理論並非他們所獨創，但他們非常支持這個論點。他們認為，如果某個主題只會在非常特殊的形式下才有效，而且同時沒有其他合理的方式能夠解釋，那麼這個主題是否真實存在就會被高度懷疑。例如，如果當歷史中出現唯一有效的價值因子是無法用股價利潤比以外的其他任何價值指標來反映，那麼我們對價值效應的信仰將嚴重產生動搖。我個人很贊同這樣的觀點。

他們之後提出直接又具體的一系列標準，這是研究者和實踐者必須要能說服我們相信並接受，而且是能夠找出可以投資買進因子的一系列準則。這些標準包括持續性（因子是否曾帶來過可靠的回報？）、普遍性（在更廣泛的範圍內，因子能否在多個地點、多種資產類別中帶來回報率？）、穩健性（如上文所述，因子不依賴於某種特別形式）、直覺性（因子是否符合常識，或者只是根據歷史表現推理而出？），以及可投資性。需要注意的是，除了可投資性之外，所有這些標準在某種程度上都涉及到以下問題：「我們是否相信，歷史表現是真實存在的，而不是來自於資料探勘？」可投資性是能夠辨別差異，並切中要害地提出一個根本問題：「即使我們認為因子是真實存在的，一名務實的投資人能夠在扣除成本後真正達到獲利嗎？」這是一個至關重要的終極問題。在本書中，賴瑞和安德魯提供了這個問題的解答。

這是最重要的五個面相，但他們也常常參考另外兩項標準。即使某個因子已具備持續性、普遍性、穩健性、直覺性和可投資性，這兩項標準也依然有參考意義。首先他們提出，目前的情況是否與歷史上的不同。某個因子可能是真實存在而非資料探勘的結果，但卻不符合目前情況，顯示出屬於該因子的時代已經結束。市場逐漸熟悉了某種行為因子，而因子帶來的風險溢價相對於以往可能會降至較低水準。賴瑞和安德魯對某個因子以往曾有過的優異表現不感興趣，他們重視的是該因子在未來是否有所幫助。其次，他們一定會提問的是：即使某個因子真實存在，但這個因子是否已經被我們相信的其他因子所覆蓋？涉及這兩個問題的例子之一是「低風險投資」。他們提出和過去相比，目前從事低風險投資的成本更高的論述。此外或許在歷史上，低風險投資已被其他因子所涵蓋，例如價值與獲利能力。我要在這裡強調的是，我並不完全贊同這點。與作者們相比，我更喜歡低風險投資。儘管要做到意見完全一致很難，但在可信的因子研究者和可信的投資者之間，意見一致還是比意見分歧的情形要多出多。我與賴瑞和安德魯之間的狀況正是如此。儘管我可能對他們的結論有不同看法，但這是正確的方式去思考關於如何選擇因子，以及能提出的正確問題。關於因子，讀者可以跟隨他們的思路，提出同樣的問題。

我和他們的分歧不只有低風險投資，還有違約風險（在其他場合中常被稱為信用風險），我也不完全贊同他們的觀點。這就好比你將3名研究者放在同一個房間裡，最後竟然得出了4種意見的老笑話。當然，我欣賞他們並沒有照單全收、不做批判地歸納總結文獻資料。相反地，他們還願意嘗試大膽的表述。假使任何因子和因子主題都能通過上述5點標準的檢驗，那依據這5項標準去選擇因子將會容易許多，並有極高的可信度。因此，你正在閱讀一份很棒的資料，更重要的是，它是一份誠實可靠的資料！

本書最有用的地方是它解釋了什麼是因子，以及如何選擇是否要相信這些因子。除此之外，作者們還用了整整一章的篇幅去探討，在因子被公開發表之後，未來的收益是否會下降。在天機洩露之後，因子是否仍有作用？他們在本書中解釋了這個問題，並與我們分享了重要結論，就是在因子公開發表後，投資者來自因子的獲利將會下降，但仍保有大部分的收益，這個答案讓我吃了一顆定心丸。

說到這，我都還沒探討到附錄呢！附錄實際上提供了一些免費的迷你手冊，因此請務必閱讀。例如，在對因子投資結果進行評估後，他們發現，這些結果非常類似運動博弈的結果。他們這樣做並不是為了宣傳體育樂透，或是為了讓讀者靠著買樂透大賺一筆（事實上，我沒辦法保證）。他們只是從另一個角度去探索，這些因子主題是否具備普遍性。如果某個結論在從一個未關注過的領域裡同樣有效，你絕對會對這個結論更有信心。請記住，一開始的結論有可能是隨機性的結果，而不是真實存在的；這可能只是資料探勘的結果，而不是終極真相。換句話說，如果價值投資不是真實存在的現象，而只是資料探勘的結果，那麼如果只是因為價值投資可以用於股票交易，我們是無法做出價值投資對運動博弈也有效的結論判斷。因為它不是真實存在，它是隨機性的結果！相反地，如果你提出一種關於股票交易的「直覺」理論（即五大標準之一），而同樣的直覺也適用於運動博弈，那麼就可以認為這種理論是有效的。即使你從不看體育比賽，你仍然會對結果有強烈信心，並以此為基礎下注。因此，在看到同樣的直覺理論對運動博弈有效之後，你會更加確信，這樣的直覺套用在股票交易上，也會帶來最實在的回報。

最重要的是，賴瑞和安德魯一直強調，如果缺乏耐心，那麼即使利用因子去進行分散投資，也不會讓任何投資計畫產生效果。他們努力地證明，因子有效的情況比無效更常見，搭配使用的效果更好，更可能帶來持續的良好表現。然而他們並未隨口承諾，其中有捷徑可走。相反地，他們強調，即使你對自己選擇的因子是有效的這個想法堅定不移，也不能保證這些因子絕對是真實存在而非資料探勘的結果。然而，如果缺乏堅強的信念（或許來自持續性、普遍性、穩健性、直覺性和可投資性），那麼一旦不可避免的困難時刻來臨，沒有人能堅持自己的投資紀律。這是十分明智的建議。如果最後關頭倒在致命障礙面前，那麼優秀投資計畫所帶來的回報會全部付之一炬。

最後我想指出，本書與許許多多告訴你如何像「股神」巴菲特一樣選股的投資參考書不同。在我看來，這些參考書的寫作更簡單。我們總能寫出關於某家公司的生動故事：企業的偉大和災難培養出了傳奇般的選股者，而這樣的選股者正是故事中的英雄。賴瑞和安德魯沒有這樣做，他們選擇的任務是描述一種固有的定量關係。因子不是事先安排好的電視劇結局。衡量是否成功的標準或許是「某個因子在過去10年中取得了+1標準差」，而不是講一段自由選股的故事，而故事結局是「我投資的公司最終發明了iPod」。當然在自由選股的世界裡，用講故事的方式表述會更引人入勝，但這也帶出一個問題：自由選股的效果很差！我並不想在這裡探討存在著爭議性的話題，因此我選擇直接下結論。經濟學邏輯和大量研究已經顯示，一般來說（但巴菲特是個明顯的例外），自由選股無法讓你致富。賴瑞和安德魯原本可以只對讀者訴說有趣易懂的故事，而選擇去寫簡單的（對他們自己和讀者來說），或許更富娛樂性的內容。然而他們最終選擇去寫他們和我都認為有實質幫助的內容。我認為他們做了正確的選擇。

總而言之，這是一本優秀的作品，探索了因子投資中日漸重要的領域，提出了高效的方式去遊覽因子「動物園」。我相信，你們會和我一樣，享受這趟因子「動物園」中的旅程。

試閱文字

內文 : 如果對股市參與者進行調查，讓他們列出有史以來最偉大的投資者，那麼可以肯定，大部分人的答案會是華倫．巴菲特（Warren Buffet）。因此可以認為，全球投資者的一大目標是找到巴菲特的投資秘訣。如果能找到這樣的秘訣，那麼就可以像巴菲特一樣去投資。當然，也要假定我們具備與巴菲特類似的能力，能夠忽略市場上的干擾性因素，避免恐慌性拋售。這些因素導致許多投資者承受了更高的股票交易風險，但最終回報率卻低至債券水準。本書利用一部分章節探討了學術界如何探索這種秘訣──特別是能轉化為有力股價表現、帶來高於市場平均回報率的股票和其他證券的特徵。這樣的特徵，即出現在多種證券中的共同特徵或特徵集合，也可以被稱作因子。所以，因子是用於表述定性主題的定量方式。例如，在本書第三章中，我們將討論價值因子。價值因子可以通過多種衡量方式，例如股價淨值、市現率、市盈率和市售率來表述。此外本書也討論了，實踐者如何利用學術研究成果去建構投資組合。

你會看到，儘管巴菲特被許多人認為是偉大的自由選股者，但目前人們已經發現，他的成功並非由於自由選股能力。實際上，他的成功是因為他找到了股票的某些關鍵特徵，或因子。這些因子可以帶來高於市場平均水準的回報率。換句話說，如果知道應該去關心哪些因子，那麼只要投資符合這些因子的基金，你就可以複製巴菲特在選股上的成功。這樣說並非貶低巴菲特及其導師（即傳奇價值投資者班傑明．葛拉漢（Benjamin Graham）和大衛．多德（David L. Dodd）的成就。畢竟他們比學術界早了幾十年發現這些特徵。實際上，正是借助對業績優秀的投資者的研究，學術界才得以發現股票的某些重要特徵。在此基礎上，學術研究的目的是判斷，這些投資者取得成功是因為投資了具有普遍性因子或數個因子，還是由於自由選股或把握市場時機的能力。因此，只要我們能發現偉大投資者的秘訣，就無需對個股進行任何基本面研究。通過投資低成本、被動管理型（這意味著不需要特意選擇個股或投資時機）以及包含這些因子的交易所交易基金（ETF）或共同基金，你就可以實現財務傳奇。

在本書中，我們將涉獵廣泛的學術研究。我們引用了過去50年時間裡100多篇學術論文，試圖揭示成功投資的秘訣。我們的目標並不是要說服你接受任何觀點或關於因子投資相關研究的某些特定解讀，而是提供資訊和資料，使你在獲得充分資訊後做出自己的投資決策。在這個過程中，你會遇到一些專業術語。我們提供了專門的術語表來解釋這些術語，使本書的閱讀更簡單。

如果能辨識這些因子，投資者就可以獲得高額財務報酬。不意外地，關於這方面的目標，已投注了許多心力。在2014年的論文《長期資本預算》（Long-Term Capital Budgeting）中，作者亞倫．李維（Yaron Levi）和伊沃．威爾許（Ivo Welch）研究了學術界和實踐者發現的約600個因子。作者坎貝爾．哈維（Camp-bell R. Harvey，《金融期刊》The Journal of Finance前編輯）、劉岩（Yan Liu）和朱赫青（Zhu Heqing，音譯）在2015年發表的文章《預期回報的截面分析》（...and the Cross-Section of Expected Returns）中報導了，僅從2010年至2012年，業界就發現了59個新因子。他們總共分析了來自頂級期刊和高水準研究論文的315個因子。由於這些投資特徵為數眾多且各有特點，因此在2011年的美國金融協會（American Finance Association）主席報告中，芝加哥大學的約翰．寇克蘭（John H. Cochrane）教授提出了「因子動物園」一詞。


因子：非傳統的觀點
大部分傳統投資組合主要由公開交易的股票和債券構成。與這些投資組合中股票部分相關的風險主要是市場β，即資產相對大盤的價格波動情況（我們將在第一章中詳細介紹市場β）。如果某個傳統投資組合中股票和債券的比例分別為60％和40％，那麼由於股票的風險相對比債券更高，價格波動更明顯，因此市場β在風險總量中的占比實際上要遠高於60％，甚至超過80％。這是由於股票投資組合的年波動率通常約為20％，而優質中期債券組合的年波動率只有5％左右。因此，投資組合的價格波動和價格下跌風險高於資產配置權重從理論上帶來的影響，股票是其中最重要的原因。

2008年金融風暴及股市的大幅下跌促使許多投資者，包括機構投資者，尋找有利於分散風險的其他投資選擇。通常被考慮的目標包括私募股權基金和對沖基金。然而大量證據顯示，這兩種投資選擇與股票之間的相關性係數非常高。例如，尼爾斯．佩德森（Neils Pedersen）、塞巴斯蒂安．佩奇（Sébastien Page）和何飛（Fei He）在2014年發表的論文《資產配置：其他投資選擇的風險模型》（Asset Allocation: Risk Models for Alterna-tive Investments）中指出，從1991年12月至2012年12月，私募股權基金和對沖基金與股票之間的相關性係數分別為0.71和0.79。對於這類投資工具，大部分回報率正是來自股票。也就是說，儘管私募基金和對沖基金投資者嘗試通過分散投資來降低市場β風險，但實際上仍面對同樣的風險。克里夫．艾斯尼斯（Clifford Asness）、羅伯特．克雷爾（Robert Krail）和劉約翰（John M. Liew）在2001年發表的文章《對沖基金是否確實能實現對沖？謹慎看待月度回報》（Do Hedge Funds Hedge? Be Cautious in Analyzing Monthly Returns）中得到了同樣的結論。

更麻煩的是，作為某種投資的絕對回報與風險調整後基準值之間的差額，證明了α幾乎無法預測。私募基金和對沖基金的過往歷史表現來看，是不支持α的。賴瑞．斯韋德羅（Larry Swedroe）和傑瑞德．基澤（Jared Kizer）在他們的著作《你唯一需要的另類投資指南》（The Only Guide to Alternative Investments You´ll Ever Need：the Good, the Flawed, the Bad, and the Ugly）中呈現了這個觀點。另一些傳統投資選擇，例如房地產投資信託（REIT）和公共建設，也具有和股票相對的高關聯性。在其他傳統投資中，與股票幾乎無相關性的只有日用商品和林地。

不過，我們可以用另一種非傳統的方式去看待分散投資。投資組合不再被視為是資產類別的集合，而是分散因子的集合。在2012年發表的論文《分散投資的消亡被過分誇大》（The Death of Diversification Has Been Greatly Exaggerated）中，安提．伊爾曼南（Antti Ilmanen）和傑瑞德．基澤（Jared Kizer）充分表達了對因子投資策略的支持。他們的研究成果獲得了「伯恩斯坦．法波齊／賈克伯．列維年度最佳論文獎」（Bernstein Fabozzi / Jacobs Levy Award）。論文指出，相較於以資產類別為基礎的分散投資，在降低投資組合波動性及應對市場方向性變化時，以因子為基礎的分散投資具備較佳的效益。


哪些因子是你該列入考慮的？
在擔任白金漢投資和BAM聯盟研究總監期間，賴瑞．斯韋德羅二十多年來持續研究學術文獻並書寫關於這個主題的作品，他的3000多篇文章和部落格貼文是本書重要的素材來源。

我們的目標是釐清看似不透明的複雜問題。閱讀本書，你會發現在「因子動物園」中，只需要少量因子，你就能獲得與巴菲特同樣的投資風格。你還將瞭解如何像之前提到過的那些金融大師們一樣，以低成本、節稅的方式去投資。

為了研究因子動物園中有哪些因子具備投資價值，我們將用到以下判斷標準。針對列入考慮的因子，它必須符合以下的所有測試。首先，該因子必須對投資組合收益提供很好的解釋，並給予較高獲利。此外，該因子必須具備：

■持續性：因子適用於跨時代的長時間軸和多種經濟體制。
■普遍性：因子適用於多個國家、地區、行業甚至資產類別。
■穩健性：因數適用於多種定義。（例如，無論是以市淨率、利潤、現金流或營收來衡量，因子都能帶來有價值的獲利。）
■可投資性：因子不僅存在於理論層面，同時也會將交易成本等實際問題考慮在內。
■直覺性：因子帶來的獲利是能夠以風險或行為學的理論為基礎提供合理解釋，並說明為何因子應該持續存在。

「因子動物園」裡的600個展示品涵蓋許多類別。有些與總體經濟變項有關，其他則和資產特徵相關；有些因子是用風險來解釋，其他則歸因於行為考量，而還有許多因子則同時與兩者相關。

好消息是，在這些提供選擇的眾多因子中，你只需要專注在符合我們標準的八個因子即可。那麼那些不符合的其他因子呢？某些因子經不起時間的考驗，在被發現後逐漸就逐漸消失。或許是因為資料探勘或隨機性的結果。亦或許某些因子只在某些特定時期、某些經濟體制內或對某些特定證券有效。許多具備解釋功效的因子則是能夠用我們建議的因子所涵蓋。換句話說，這些因子是共有主題（例如，價值就有很多定義）下的不同變異。我們將在附錄中針對這些其他因子做簡短地討論。

我們的目標是找到一定的因子集合，盡可能充分地解釋分散投資組合帶來的收益差異。實際上，這也是一趟透過時間對資產定價模型歷史的回顧之旅。整個旅程從50年前開始，當時我們發現了首個資產定價模型，即資本資產定價模型（CAPM）。


資本資產定價模型（CAPM）
以哈利．馬可維茲（Harry Markowitz）的作品為基礎，約翰．林特納（John Lintner）、威廉．夏普（William Sharpe）和傑克．崔納（Jack Treynor）提出了首個正式的資產定價模型，解釋是什麼帶來了收益。就是他們在1960年代初提出的資本資產定價模型。

資本資產定價模型首次精確定義了風險，以及風險如何帶來預期收益。這有助於我們瞭解一名積極主動的經理人勝過市場的原因是他帶來α指標，又或者可以用暴露在某個共同因子來解釋。這是個重要問題，因為積極型經理人會以保證α的承諾，收取相對較高的費用。換句話說，如果一名積極的經理人的優於市場表現是因為負載了（即β）一般共同因子，投資人為了要保證有α而付出高價，但實際上得到的只是β。而如果想要得到這樣的因子，其實用很低的代價就能獲得。


資本資產定價模型：單一因子模型
資本資產定價模型從「單一因子」的視角去看待風險和收益：某個投資組合的風險和收益僅僅由市場β來決定。這個特定的市場β是股票、共同基金或投資組合的風險相對於整個市場風險的敏感程度的衡量標準。這也被稱為不可分散的系統性風險。因為無論你持有多少股票，都無法分散來自市場β係數的風險。市場β將是我們在因子動物園中遊覽的第一站。