因子模型
“風險因素”與“市場異常”的區別
確定特定因素是“風險因素”還是“異常”的一般規則有哪些？天真地說，你不能把任何異常因素放在回歸的右手邊，稱之為風險因素嗎？例如，動量在 Fama-French 3 因子模型的背景下被認為是異常現象，因此 Carhart 將其包含在 RHS 中以創建 4 因子模型，但最新的 FF 5 因子模型不包括動量。
一個相關的問題是：Fama-French/Carhart 模型中的 3/4/5 因子與因子動物園中的其他因子有何區別？
我想說“風險因素”和“市場異常”之間的主要區別在於人們要求對風險進行補償，並且由於存在不同類型的風險，這些風險可以系統化為風險因素，而異常是行為偏見的結果。
另一個很大的區別是，由於需要補償，風險因素將保留，而從長遠來看，異常情況將被套利。
我同意這兩個概念不是完全正交的，但這可能是因為科學家已經（並且仍然必須）找到能夠理解數據的系統化方法，以便某些組織金融世界的方式在後來更複雜的模型中變得過時。
這種思維方式的一個很好的起點是 Andrew Ang 的關於因子投資的新書 - 你可以在這裡找到更多資訊（甚至還有一個簡短的影片，通過將因子與食物中的營養素進行比較，給你一個很好的直覺）：