1.1.3　因子投资悄然兴起

对于小瓦来说，“因子投资”这个词可能就有一点陌生了。不过没有关系，要理解因子投资的概念并不难。首先我们了解一下资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）。这个概念早在20世纪60年代就已经被提出，其非常重要的一个组成部分就是贝塔系数（beta）。贝塔系数用于表示某项资产的系统性风险。资本资产定价模型理论的先进性在于，它认识到一项资产的风险并非孤立地取决于该资产，而是该资产相对于其他资产及整个市场的走势。然而，它的局限性也非常明显——由于只使用贝塔系数这一个因子（factor），该模型对资产回报率的预测并不准确。于是，人们开始发掘更多额外的风险因子，以便可以更准确地预测资产能够带来的回报率。基于这种理念所进行的投资称为因子投资（factor investment）。

在因子投资中，因子的定义就是那些可以量化的信号、特征或其他变量。这些因子与资产回报率呈现明显的相关性，并且在未来还要保持这种相关性。

与CAPM模型相比，多因子模型要考虑的因素要多得多。例如，1972年，史蒂芬·罗斯提出的套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，APT）就认为证券的回报率与一组因子线性相关。到了1992年，著名经济学家尤金·法马和金融学家肯尼思·弗伦奇提出了举世闻名的Fama-French三因子模型，指出证券回报率可以用市场资产组合、市值及账面市值比这三个因子来进行解释。不久，卡哈特改进了三因子模型，添加了市场动量因子，提出了Carhart四因子模型。

经过若干年的发展，因子投资已经从一种方法论演变成了一种产品——智能贝塔基金，并且飞速增长。有资料显示，早在2019年，智能贝塔基金的资产管理规模就达到了8800亿美元。这种基于多因子模型进行投资的成功推动了机器学习技术在金融行业的飞速发展。