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学术
财经
2024-02-16 20:07
四川
从因子动物园公众号第一条推文以来，不知不觉已有近 5 年的时间。鉴于园长自己在业界工作后回到学校、走学术道路的经历，以及连长在业界的研究和投资工作，我们一直致力于通过梳理顶级学术研究，来为业界和学术界提供一个 bridge。虽然这两年公众号读者越来越多了，但我总隐隐有一种感觉，在这个媒介日新月异的时代，仅靠传统的图文不太能很好地实现我们的初心。尤其应该注意到，公众号关注的两个主要领域：实证资产定价/量化和基金研究，在过去几年间，都受到了机器学习的兴起极大的冲击。
在实证资产定价方面，以 Bryan Kelly 等大佬的一系列研究为代表，实证资产定价文献日益聚焦于 complexity：不管是有效的收益预测特征，还是因子定价模型，都被认为是复杂的、高维的；这也与业界量化基金纷纷构建拥有极大数量因子的因子库的趋势一致。在基金研究领域，越来越多的文献开始考虑利用机器学习方法预测基金业绩，并获得了较好的效果，其中部分研究已经发表在金融学顶刊 JFE 上。但是也应注意到，现实的投资世界，似乎也不完全是这么回事。仍然有很多困扰着我们的现实问题。例如，前些年沪深港通北向资金被视作 smart money 的代表，吸引了大量投资者追随北向资金进行投资交易。但 21 年大盘见顶，北向资金似乎也不再神奇。而最近随着央企备受关注，北向资金似乎又行了。我们该怎么理解这些重要的典型事实呢？再如，去年年底、今年年初开始的量化基金，尤其是微盘股基金在数年持续优异表现后的的崩盘，令人咂舌，又该如何理解呢？这是必然的吗？历史，包括美股的历史，是否可以为我们提供一些借鉴呢？理解这些重要的问题，对于理解现实，更好地进行研究和投资，可能非常重要。有鉴于此，我们在思考，仅用传统的图文推文，是否足以实现我们的目标。进一步，如果需要增加新的内容形式，什么形式是更好的呢？当然，这不是说我们不会继续撰写推文了。相反，图文推文仍然是我们的基础和重点。只是，从我们个人的感受来看，在已有研究越来越复杂，也离现实问题越来越远的当下，我们可能需要一些新的形式，来聚焦类似前述提及的重要的现实问题，以期坚持我们的初心。
为此，我们希望听到您的声音，来帮助我们。烦请您举手之劳，在下面单选一种您认为最恰当的内容形式。如果您认为都不合适，则请选择其他，并在推文下方留言告诉我们您的具体建议。不胜感激！
