狂徒書評 武裝散戶 《研究室》系列

閱讀時間約 5 分鐘
曾經有讀者問我,在台灣想加入「因子投資」的陣營,需要看什麼書。
對於純新手,我推薦Andrew L. Berkin 等人的《因子投資》,因為這本書非常簡單。
對於比較想實際操作的讀者,我則推薦石川等人的《因子投資》,內容充實。
以上兩本,我都簡單寫過評論,而且一直當作推薦書籍的標準答案,想必讀者也不陌生。

我聽說台灣的葉怡成教授等人,也寫了涵蓋因子投資的書籍,因此我把《美股研究室》和《台股研究室》買回來,並以純粹的因子分析角度來檢視。
就難度來看,研究室系列的兩本書,都和Berkin的《因子投資》同樣屬於入門介紹。作者需要兼顧所有讀者,所以書中只有基礎的技術手段。不過《研究室》系列的數據和圖表比較多,而且有量化分析的影子,所以閱讀所需時間稍微長一點。
另一方面,我曾經簡述過因子投資的不同陣營。這兩本書的流派是量化多因子選股模型,而我比較推崇的是股票風格因子分析。顯然作者和我的立場不同,所以我打算發動攻擊。
開玩笑的,作為一個在衝突中成長的投資人,我習慣融合各家學說,加強自身實力。因此,如果讀者沒有相關知識背景,可以閱讀這些書,一窺因子投資和量化模型的內容,只不過需要知道這和Berkin談的那套因子投資有些微差距。至於準備入門的因子投資人,不要期待本書有什麼GRS檢驗、Fama-MacBeth回歸或 P hacking...等內容,矩陣、正交化、偏微分、OLS、Lagrange等手段也都沒有。

為了便於讀者理解,我用歷史故事來解釋「量化」和「因子」的概念。
記得剛進入股市的時候,我開始建立投資系統,以及實戰層次的交易模組,我正是採用量化的方式加速完善體系。各位可以回想我以狂徒身分在網路的發文,第二篇文章就是「投資中的量化」,因為我知道量化的重要。而套句柴鼠兄弟的形容,我期望藉由學術知識和既有工具來「量化輾壓」,取得優勢。同樣的,《研究室》利用數據和圖表傳達模型的功效,而不是主觀的猜測、感覺或「心法」,就具有量化的科學精神。
如果讀者還不相信量化的威力,我簡單說個經驗,讓各位感受一下。我用筆電雙核心CPU跑回測,150年來每周交易一次,股票池大約300支股票,共花了15分鐘。所以如果人力每周都能選出10支股票,在同樣的條件下,我的量化回測速度是人類累積經驗的1.5億倍。雖然這離真正的量化投資很遠,但要輾壓其它競爭者,還是很輕鬆。
另外,因子也在同時期進入我的知識體系。
我第一次接觸因子投資,就是利用程式碼選股和擇時,也就是葉教授書中所說的「選股擇時複合模型」。
第二次接觸,算是基本面量化的建模,多少受到巴菲特和西蒙斯的影響。
第三次,就是融合現代投資組合理論之後,採用Fama、AQR、張櫓的路子。
無論是量化還是因子,我始終獨自奮戰。一路上,沒有同儕可以討論,我只能靠自己。為了增強存活率,我習慣看期刊和論文來尋找靈感,然後用現成軟體和電腦初步驗證,如果需要投入真實資金,我還會用伺服器跑程式碼來完整測試。
我的主要知識來源是美國和中國,所以回頭看到《研究室》系列的時候,覺得格外「驚喜」。這應該是台灣第一套「量化因子」科普書籍,而且由淺入深,建構民眾通往入門的橋樑。更重要的是,書中回測的架構、推論和數據非常清晰,讀者除了能知道不同因子的特性,也可以檢視和模仿作者的投資體系。

究竟這兩本書是否值得各位入手呢?
如果你想了解「因子投資」、量化分析、有動手能力但沒有方向、經常靠數據輔助判斷,那你適合買書。
如果妳已經入門因子和量化、有自己的體系,還是可以看書,但我建議妳可以讀葉教授的paper,以及石博士的《因子投資》。
如果你是各門派信徒、喜歡聽心法和雞湯、認為技術分析是真理、不斷追隨老師,那你需要斟酌,因為這些書會毀掉你的價值觀。
我基於對於真相的追求,推薦《研究室》兩本書。
我不是要傳播信仰,而是提供學習「理性質疑」的思路。
就像作者說的,「如果你只要看結果,看看封底,拍個照就可以放下此書!」
如果各位只是想要得到「超額收益」、「選股模型」而追隨因子投資,那麼處境會很危險,知名的價值因子已死、動量崩潰論可能會讓你失望,更不要提接觸量化分析後會遇到的各派論戰了。
我知道,因子選股和打敗大盤,聽起來很吸引人,不過這在我眼中是大材小用。
因子的精神,正是叛逆和挑戰,而結合量化分析手段之後,可以讓投資人擁有更強大的攻擊火力。
所以,如果我都寫到這裡,各位依然決定買書,那我建議你至少使用Excel,開始建立自己的因子投資體系。
獨立思考,驗證假說,這才是《研究室》的意義。

註: 我也寫過因子投資的簡介,各位可以參考
曾經有「指數投資」作者和我閒聊,她感覺我寫的因子投資內容很帥,但是90%難以理解。
幸虧我知道對方為人,不然聽起來很像諷刺。
不過,我覺得這正是指數投資的好處,投資人就算不用理解任何理論,依然可以讓自己立於不敗之地。
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我喜歡研究和挑戰艱澀的學科,也喜歡用易懂的人話分享知識。
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