因子投资方法与实践 云盘(因子投资权重)

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本文节选自《因子投资方法与实践 云盘》

6.1_p-hacking和“因子动物园”不可否认，学术界在过去近三十年里对因子和异象的研究加深了人们对市场的理解。很多经典的异象和因子〈本节统称为因子)更是长盛不衰。但是，正所谓物极必反，过度的挖掘也为实证资产定价和因子投资带来了负面的影响。为了竞逐在顶级期刊上发表文章，学者们过度仍求因子在原假设下的超低p-值〈即统计意义上“显著”>)。由于有意或无意的数据颖探、使用不严谨的统计检验手段、错误解读p-值传达的意义，以及忽视因子背后的其他原因，使很多在功利心驱使下被挖掘出的因子仅仅是样本内过拟合的产物，在实际投资中根本站不住脚。为此，杜克大学教授、曾任美国金融协会主席的Campbell”Harvey大声呼吁学术界应该后退一步，重新审视学术氛围和文化，真正做到以推动人们对金融经济学的正确认知为已任〈Harvey2017)。同样兽任美国金融协会主席的JohnCochrane教授更是用“因子动物园”一词挖苦学术界对挖掘因子的狂热:“11B加oxept1002%ojijpecross-secfiopzalvaziatio17太expectedrelayco1iejrora1jeC4PhM，1H1omwWe11atSGapoxlzejoap1dda700orzewjactorsdesycripes1pecrosssecfioz.一.Jo1jzCocjprane上面这段话如今已成为学术界家喻户晓的金句。它说的是，从前人们认为CAPM模型可以解释资产预期收益率的截面上的全部差异，但现在人们却据弃了CAPM并控出了众多的因子来解释预期收益率的差异。那么，真的有那么多能够解释资产收益率的因子吗?答案显然是否定的。既然如此，是什么让学术界前赴后继、麦又烈烈地挖因子呢?学术界又是如何挖的呢?回答这些问题就是本节的目标。6.1.1何为p-值在检验因子预期收益率时，

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P-值〈或与之相对应的上值)是至关重要的，它告诉人们能在何种显著性水平下拒绝原假设。下面以p-值为对象展开讨论。在统计检验中，令原假设态为随机变量入0，而在样本数据中观测到X的取值为r，则P-值表示在原假设孙下随机变量X取到比x更极端的数值的条件概率〈Fisher1925)。根据所分析的具体问题，极端事件又分为右尾极端事件、左尾极端事件，以及双尾极端事件。不同情形下，P-值的定义如下。“右尾极端事件:P-值=prob(〈辽xl本)“左尾极端事件:P-值=prob(和xl配)。双尾极端事件，P-值=2xmin{fprob(从xl本),prob(臭xl本)}。对于因子和蜡象来说，上述X代表它们的预期收益。如果P-值=0.05则意味着在原假设夯下观测到比x更极端的收益的条件概率为5%;当P-值=0.01则表示在原假设了硕下观测到比x更极端的收益的条件概率仅有19%。P-值越小说明在原假设硕下观测到x的可能性越低，即观测到“因子预期收益为z这个事件和原假设碎越不相符，因而越倾癌于拒绝原假设。一旦“因子的预期收益率为零\"这个原假设被拒绝，人们便会顺水推髓的认为“因子的预期收益显著不为零\"，且“2p-值越低，因子预期收益率越显著\"，从而追求更低的p-值。然而，足够低的p-值仅仅是因子预期收益率显著不为零的必要条件，而非充分条件。有意或者无意的数据玫探和数据操纵，以及因多重假设检验问题〈见6.1.5节)，使得低p-值并不能准确地传递出因子是否真的有效。6.1.2”在奶逐p-值的道路上狂奔6.1.1节说明了P-值对因子研究的重要性:要想说明某个因子有效《〈即因子获得显著超额收益)，最少得有低的p-值，否则免谈。在这种暗示下，学术界刮起了一股追求超低p-值之风，这背后的动机其实很容易理解。P-值越低意味着因子越显著;因子越显著则研究成果越吸引眼球;成果越吸引

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眼球越有可能得到更高的引用;高引用的文章越多，期刊的影响因子越高，期刊的影响因子越高，期刊的学术声望也越高。为了提升期刊的声望，期刊编辑们都更倾向于接收低z-值因子的文章;为了在更高水平的期刊上发文，学者们更倾向挖掘低z-值的因子。在美国绝大多数学校里，学者如果能在金融领域顶级期刊发表一篇文章，就有可能得到终身教职。在功利心的驱使下，学术界对于超低p-值的追逐导致出现了一种发表偏差(publicationbias)，即学者们更愿意把研究时间和精力花到可以利用各种手段来找到低p-值的因子上，只愿意发表“最显著”的研究成果，而不愿意冒险来研究“无效的因子”。从推动学科发展的角度来看,“无效的因子”和“有效的因子”同样重要。如果能够确切地证明某个因子无法带来超额收益，那么它对因子投资实践仍然很有价值，因为人们可以放心地避开该因子。然而，在追求超低z-值之风下，学者不愿意进行这样的研究，因为顶级期刊上鲜有它们的容身之处。Harveyetal.《〈2016)分析了自1963年到2012年间发表在金融领域顶级期刊上的316个因子的上值〈P-值越低、太值越高)的分布情况，该分布清晰地说明了学术界的发表偏差。比如，盛值在2.00到2.57的文章数和太值在2.37到3.14的文章数十分接近。要知道，太值=2.57对应的〈双尾)P-值约为0.01;，而大值=3.14对应的《〈双尾)p-值则约为0.002。显然，理论上找到mp-值=0.002的因子要比找到p-值=0.01的因子困难得多，但它们的文章数量却大致相同，这只能说明在顶级期刊发表文章时，学者们倾向于更低的p-值。6.1.3”人重科学与软科学看到这里，人们不禁要问怎么会有这人么多〈超)低p-值的因子?这可以从“硬科学”和”“软科学”的角度来解释。法国著名的哲学家AugusteComte将科学分成不同

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