因子投资的目的是通过系统性、基於规则的科学方式来获得某种特定的风险和报酬。目前 主流的因子大多是用多空的方式建构而成，简单说就是找极端，买进做多预期报酬最高的 策略，放空预期报酬最差的策略，两者结合起来即可形成对冲。 实际上许多投资工具，像是因子ETF大多单纯只做多，因为放空的风险很大而且成本可能 相当昂贵。 有些人认为因子就是因为包含了空头部位，才有其独特性的存在，如果只能用做多的方式 来提高曝险，不管是开杠杆还是集中曝险，肯定会让某些因子本身独有的优势消失不见， 造成理论和实践的脱节，当初理想的结果可能无法完全复制到真实的投资世界当中。 所以当我们进行因子投资，买进只能做多的因子ETF时，势必得好好了解因子多空两头的 溢酬差异。 ------------------------------ “When Equity Factors Drop Their Shorts” https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3493305 研究中分析了美国股市从1963-2018年，五大因子多头和空头分别的报酬与风险。 https://i.imgur.com/bKiMRvo.jpg 从实证结果可以看出，这些因子当中只有价值和低波动因子的多头部位报酬率高於空头部 位，如果从Sharpe Ratio风险调整後的报酬来看，价值、动能和投资因子的多头都优於空 头部位。 不过重点还是要看五大因子结合起来的状况，多因子多头的Sharpe Ratio竟然高达1.1， 辗压了空头部位的0.69，所以说单纯由做多方式建构而成的多因子投资组合，能带来更明 显的多元分散投资优势。 ------------------------------ https://i.imgur.com/8Mnk6nS.jpg 再来作者还分析了，在不同因子数量之下多头和空头的绩效表现。在单因子的情况下，多 头、空头和多空都具有相似的Sharpe Ratio，但是随着因子数量的增加，多头部位的Shar pe Ratio 从一开始的单因子0.5增加到3因子的0.8，最後到5因子的1.1。而空头部位的分 散投资效果则不是很明显，5因子结合起来也只有0.7左右，多空因子的表现则介於两者之 间。 ------------------------------ https://i.imgur.com/mbNxBs9.jpg 如果将将因子投资组合进行最大优化，过程中考虑了因子的报酬、波动和彼此间的相关性 。从优化结果来看，想要达到最高的风险调整後报酬，有高达97.4%的比例会分配到因子 多头部位当中，空头部位显得毫无用处。 ------------------------------ https://i.imgur.com/M7loila.jpg https://i.imgur.com/T1D39wW.jpg 为了呈现结果的可靠性，作者还把研究期间拆成了六段，在所有的子样本期间内，相比空 头和多空组合，多头具有更高的风险调整後报酬。而且在每段期间，因子多头相对於空头 都有显着的正Alpha，而因子空头相对多头都不存在显着的正Alpha。 为了再更稳一点，作者还对世界各大地区的股市进行了相同的分析。 https://i.imgur.com/Z8u26jn.jpg https://i.imgur.com/cH7GVaY.jpg 图中显示了北美、欧洲、日本、除日本之外的亚太地区以及全球股市，从1990年7月-2018 年12月各大因子的平均绩效表现。从实证结果可以看出，除了日本以外，因子多头的风险 调整後报酬通通高於空头部位，而且因子多头同样拥有空头无法解释的显着正Alpha。所 以说因子多头优於空头的这个现象，不只美国股市，在日本以外的地区也都存在，如果把 期间拆成三段也是一样。 ------------------------------ 因子分别在大型股和小型股中的强弱程度： https://i.imgur.com/uON5UVo.jpg 从实证结果可以看出，无论是多头、空头还是多空，因子在小型股当中都更加强大、表现 得更好，如果将多因子投资组合进行优化，让风险调整後报酬达到最高，会有将近65%的 比例分配到小型股多头当中，大概只有17%的比例分配到大型股多头当中。而且无论是大 型股还是小型股，因子多头都拥有空头无法解释的正Alpha。所以说因子在小型股中能发 挥更强大的因子溢酬，加入些许比例的大型股因子多头部位也能改善投资组合的绩效表现 ，但是因子空头对於投资组合的优化来说，在考虑成本後基本上没什麽用。 ------------------------------ 资产定价的分析： 因为Fama 和 French (2015) 发现在考虑获利和投资因子之後的五因子模型当中，传统价 值因子 (HML) 是一种多余的存在，不过刚刚研究证实了因子的溢酬主要来自多头，而且 价值因子多头和其他因子的相关性0.04，明显低於多空和空头。 所以作者就开始好奇了，会不会传统价值因子在资产定价模型当中的多余，是因为多空其 中一方所造成的呢？ https://i.imgur.com/wLfxmEM.jpg 所以研究中遵循了和Fama和French (2015)相同的时间序列回归方法来进行分析，结果发 现价值因子在1963-2018年具备非常显着的CAPM-Alpha，但是在五因子模型的架构下，4.9 1%的Alpha竟然变成了-0.13%，会有这种结果主要是因为投资因子(CMA)的Loading变得非 常高，系数几乎是1，且 t统计量超过20，非常夸张。 不过当作者将价值因子分解成多空两头後，发现价值因子的多头在五因子模型中，仍具备 非常显着的Alpha 1.98%，和刚刚相比主要是因为在投资因子(CMA)上的Loading变低很多 ，而且在获利因子(RMW)上的Loading由正转负。而且价值因子空头部位的Alpha，在考虑 其他因子後就消失不见，所以说多空价值因子的多余，完全是由空头部位驱动而成，即便 是加入动能(WML)和低波动因子(VOL)後，这结果依然还是成立。 ------------------------------ Robert Novy-Marx(2014)和Fama和French(2016)发现低波动因子可以被价值和品质类因子 所解释，想当然作者又好奇这个现象会不会是多头或空头其中一方驱动而成的呢？结果又 发现这现象完全是因为因子空头驱动而成。低波动因子的多头仍然提供了显着的正Alpha 3.12%，这是其他因子多头所不能解释的。 https://i.imgur.com/1iX7Asx.jpg 总结翻成白话来说就是，成长股或高风险股票的表现不佳完全可以用这些股票的「垃圾相 似性」来解释，但是价值股或低风险股票的强力表现并不能归因於这些股票的「获利与品 质特性」。因此价值和低波动因子的多头还是具有显着的投资价值。 ------------------------------ 作者给的投资建议： 相对於多空因子投资组合，利用杠杆将多头因子投资组合提高至和多空因子投资组合相同 的风险水平（一样的曝险），并使用高流动性的期货来对冲市场风险，会是一种更好的市 场中性策略，可以拥有更高的风险调整後报酬。 ------------------------------ 最後一些看法： 这篇研究的所有实证结果，都没有考虑放空股票的成本和限制，如果把这些成本考虑进去 ，因子空头的表现肯定会更加惨不忍睹，特别是在小型股当中，因为流动性更差，做空时 除了借贷成本还会面临更大的市场冲击成本。 研究中是使用「固定」各50%（1:1的比例）来建构多空因子，若使用「动态」非1:1的比 例来对冲市场风险，或许因子空头部位会显得更加有用，但前提是能准确预测将来因子多 空两头所面临到的市场风险，但即便能准确预测，放空及成本仍会吃掉巨量的因子空头溢 酬，不过对於借贷成本极低的大型机构投资人来说，因子空头部位或许仍具备一定的投资 价值。 --

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