我要评论文：克里夫．艾斯尼斯（Cliff Asness，因投AQR資本管理公司聯合創始人）
推薦序
簡單來說，資推最重因子投資方法是薦序覺性定義出、並系統性地遵守一系列規則而建立的持續分散投資組合。我們要做的性普性直性這是有系統性地選擇確定具備明顯共同特徵的股票，並且持有由這類股票所構成的遍性投資組合，同時避免買入、穩健出售甚至做空（賴瑞和安德魯同時關注了賣空和做多因子）等特徵相反的投資投資組合。
在定義某個因子之後，因投隨之而來的資推最重問題包括：該因子以往是否曾經有過獲利？未來在扣除成本之後是否還能獲利？為什麼該因子有能力帶來獲利？典型的因子之一是做多「便宜」的股票，賣空「貴」的薦序覺性股票。透過比較股價和企業的持續基本面，例如帳面價值、性普性直性這利潤或營收，遍性能夠衡量股票價格的穩健高低。另一個例子是做多有優秀動能的股票，賣空動能不佳的股票。這裡的動能指的是股價近期的表現。諸如此類的因子還有很多，而這些因子本身都是研究課題。
金融經濟學人約翰．寇克蘭（John Cochrane）教授曾說過一句知名的話，金融專業的研究者和實踐者早就打造了一個因子「動物園」[1]。但這並不是什麼讚美的話。近期，其他研究者也積極地提醒我們「資料探勘」（data mining）技術所帶來的危險 [2]。在某些領域，資料探勘是很值得讚賞的工具，但在金融行業，資料探勘則被視為一種貶抑。這意味著，聰明人可以使用強大的電腦，輕而易舉地找到在歷史中具有效表現的因子，並加進「因子動物園」裡。
然而，用這種方式發現的因子並非真實存在。換句話說，這些因子是隨機性的產物，同時也帶入了選擇偏見，因此過去的成功無法複製到未來。為了看清這點，假設沒有真正因子的存在，你仍可以找到許多在歷史上帶來過高額回報的資產特徵，前提是你必須測試夠多的可能選項（或是測試夠多備選規則所創造出的多元因子）。
然而，它們並不具備任何往前進的效力，因為我們一開始就假設沒有任何因子是真實的，所以這些只是在夠多的亂數據中展開搜索，而意外找到看起來不錯的因子。這是大數據和大規模計算的力量，而因子動物園是這項事實的結果。更重要的是，無論是在學術研究中，還是對經理人們在真實世界的資產整合，它都是有力的動機，因為都是為了要找出在歷史中表現良好的因子。
這樣的做法是有危險性的。你可能會認為，即使相信並非真實存在的因子也不會帶來太大問題。只要沒有造成嚴重傷害，就不算犯規。但實情並非如此，因為你無法利用這些在過去隨機製造出的幻想因子獲利。更糟糕的是，你還需要承擔配置這些因子所產生的交易成本和管理費用，並且需要承受隨之而來的風險（預期獲利如果不是呈現正向的隨機性，就絕不會是好事！）此外，因為你承受了這個假因子的風險，你就非常可能忽略了其他風險，或是前面所述的那些真正有補償性的風險。總而言之，用資料探勘技術去探索因子會引發現實問題，進而對你的資產產生威脅。
這就是賴瑞和安德魯關注的領域。在本書中，他們至少完成了兩項重要工作。首先，他們提供了一份非常實用的指南，可以判斷哪些因子是真實存在。其次，他們所使用的敘述方式會讓非專業人士的讀者都能產生興趣，並有所收穫。
這是個很重要卻並不容易的任務，他們二位做得非常出色。
在本書的開頭，賴瑞和安德魯證明了因子「動物園」並沒有聽起來那樣令人摸不著頭緒。他們並沒有逐一分析所有曾被研究過的因子。當然，也不會有人如此做！他們指出，許多看似相互獨立的因子都是某個主題的不同變種。如果將注意力集中在這些主題上，那麼瀏覽因子動物園會變得更輕鬆。這些主題包括價值、規模、動力和持有報酬等――這些並不是神秘莫測的定量化術語，而是以最基礎、最直白的投資語言所做出的分類。
實際上，關於因子主題和不同變種的理論並非他們所獨創，但他們非常支持這個論點。他們認為，如果某個主題只會在非常特殊的形式下才有效 [3] ，而且同時沒有其他合理的方式能夠解釋，那麼這個主題是否真實存在就會被高度懷疑。例如，如果當歷史中出現唯一有效的價值因子是無法用股價利潤比以外的其他任何價值指標來反映，那麼我們對價值效應的信仰將嚴重產生動搖。我個人很贊同這樣的觀點。
他們之後提出直接又具體的一系列標準，這是研究者和實踐者必須要能說服我們相信並接受，而且是能夠找出可以投資買進因子的一系列準則。這些標準包括持續性（因子是否曾帶來過可靠的回報率？）、普遍性（在更廣泛的範圍內，因子能否在多個地點、多種資產類別中帶來回報率？）、穩健性（如上文所述，因子不依賴於某種特別形式）、直覺性（因子是否符合常識，或者只是根據歷史表現推理而出？），以及可投資性。
需要注意的是，除了可投資性之外，所有這些標準在某種程度上都涉及到以下問題：「我們是否相信，歷史表現是真實存在的，而不是來自於資料探勘？」可投資性是能夠辨別差異，並切中要害地提出一個根本問題：「即使我們認為因子是真實存在的，一名務實的投資人能夠在扣除成本後真正達到獲利嗎？」這是一個至關重要的終極問題。在本書中，賴瑞和安德魯提供了這個問題的解答。
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