资产定价
概论与综述
统一视角下的因子投资
理解资产价格
Anomalies, Factors, and Multi-Factor Models
学术界、管理人、投资者视角下的因子投资
Cross-section research, A history
实证资产定价理论新进展
实证资产定价:拓展研究
数据驱动的投资思想史
机器学习与资产定价
机器学习与资产定价
因子投资的高维数时代
机器学习与资产定价: Facts and Fictions
Financial Machine Learning
The Virtues of Complex Models
Risk-Return Tradeoffs (I)
Risk-Return Tradeoffs (II)
PCA 的源起、中兴和未来
资产定价理论和模型检验
多因子模型背后的资产定价理论
寻找 Mean-Variance Frontier
寻找 Mean-Variance Frontier (II)
在什么情况下,因子 Span SDF (I)
多因子模型的回归检验
Generalized Method of Moments
多因子回归检验中的 Newey-West 调整
检验因子模型:Alpha,GRS 与 GMM
直观理解 GRS 和 MV Spanning
Bayesian Two-Pass Regression
Augmented Fama-MacBeth Regression
Augmented Fama-MacBeth Regression (II)
Toward a better factor model
Toward a better factor model (II)
A new norm ?
Which beta ?
Which beta (II) ?
Which beta (III) ?
Which test assets ?
Which characteristics ?
False In-Sample Predictability ?
Farewell,ad-hoc 多因子模型
利用收益率时序信息改进 SDF 估计
追寻因子的足迹:分类、构造与检验
因子投资中的无监督学习
所见即所得吗 ?
基于回归斜率的因子溢价估计与因子模型
没有 \beta、都是 \alpha ?
到底需要多少因子 ?
Portfolio Sort 的源起、中兴和未来
CAPM 和多因子模型
CAPM 的一小段历史
BAB vs BABAB
低 \beta 在 A
股:证券市场线是平坦的吗 ?
Low Minus High 启示录
致敬 Stephen Ross:从 APT 到多因子模型
主流多因子模型巡礼
中国版 Fama-French 三因子模型
q-factor model 往事
一个加入行为因子的复合模型
一个混合四因子模型
稀疏性幻觉
研究生态
在追逐 p-value 的道路上狂奔,却在科学的道路上渐行渐远
Campbell Harvey:”Tortured Data”
多重假设检验的源起、中兴和未来
出色不如走运 (II)
出色不如走运 (III)
出色不如走运 (IV)
出色不如走运 (V)
出色不如走运 (VI)
出色不如走运 (VII)
出色不如走运 (VIII)
因子动物园的另一面:如何估计异象的先验概率
可复制的因子研究
遗漏因子、缺失数据与多重检验
常见多重假设检验方法及其实证 (I)
Factor War 外传
Being Honest with Backtest Reporting
Missing Financial Data
更有效的信息聚合方法 ?
另类数据与分析师盈利预测
资产需求体系
宏观经济与资产定价
价值因子
规模因子
盈利和投资因子
盈利溢价 101 (上)
盈利溢价 101 (下)
投资效应:Factor War 前传
从 Factor Zoo 到 Factor War,实证资产定价走向何方 ?
盈利与投资因子:历史分野与模式转变
Notes on 盈利与投资因子
质量因子
动量因子
Momentum
因子动量和动量因子
强者恒强,弱者越弱:就是这么简单靠谱
动量是如何炼成的 ? 风险溢价 or 行为偏差
动量 ? 超乎您想象
大破动量危机:批判与拓展
不孤独的动量:因子拼图
止损的价值:对冲动量崩溃
动量新解与改进
动量 Plus(上)
动量 Plus(中)
短期反转:地表最强因子与新五因子模型
Trend Factor in China :中国版定价模型
What predicts momentum ?
学术巨匠
Eugene Fama —— 一段 50 年的传奇
Q&A with Eugene Fama
Fischer Black
Kahneman 和 Tversky, 传奇友谊和不朽发现
Richard Thaler,经济学的新参者
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