因子投资手册
一份网页版的因子投资学习笔记，内容体系取自石川、刘洋溢、连祥斌《因子投资：方法与实践》，全部讲解重新撰写：每个概念配一句人话解释，每个公式逐符号拆解，配可交互的模拟图表，每章末尾有真正需要动手的练习。
一个公式读懂全书
这门学科的全部内容，都挂在一个公式上：
$$ \underbrace{\E[R_i^e]}_{\text{资产的预期超额收益}} \;=\; \underbrace{\alpha_i}_{\substack{\text{模型解释不了的部分} \\ \text{（异象，第 5 章）}}} \;+\; \underbrace{\boldsymbol{\beta}_i^{\top}}_{\substack{\text{因子暴露} \\ \text{（怎么估？第 2 章）}}} \underbrace{\boldsymbol{\lambda}}_{\substack{\text{因子溢价} \\ \text{（有哪些？第 3 章）}}} $$
任何资产的收益都能切成两块：搭上系统性风险顺风车应得的 β 收益，和模型解释不掉的 α。围绕"怎么检验、有哪些因子、模型怎么选、α 怎么找、实盘怎么落地"，就展开成了七章内容。
学习路径
建议严格按章节顺序读。全书分三个层次：
| 阶段 | 章节 | 目标 |
|---|---|---|
| 打地基 | 第 1、2 章 | 建立统一视角；掌握排序法、Fama–MacBeth、GRS、GMM 等全部统计武器——第 2 章是全书最重要的一章，值得反复读 |
| 见世面 | 第 3、4、5 章 | 逐个吃透主流因子（λ）、主流多因子模型（β⊤λ）和精选异象（α） |
| 上战场 | 第 6、7 章 + 附录 | 建立对"因子动物园"的免疫力；掌握收益模型、Barra 风险模型、组合优化的实务全流程；附录补上理论地基 |
章节目录
CHAPTER 01
因子投资基础
一个公式的统一视角：因子、多因子模型、异象；学术起源与业界发展；α 的生意与 β 的生意。
CHAPTER 02
因子投资方法论
全书的武器库：投资组合排序法、时序/截面回归、Fama–MacBeth、Newey–West、GRS 检验、因子正交化、GMM。
CHAPTER 03
主流因子解读
市场、规模、价值、动量、盈利、投资、换手率七大因子：起源、成因之争与 A 股实证。
CHAPTER 04
多因子模型
FF3 到 DHS 七大主流模型逐一拆解；模型之间怎么比较；哪个更适合 A 股。
CHAPTER 05
异象研究
三个精选异象：F-Score/G-Score 与预期差、基本面锚定反转、特质性波动率之谜。
CHAPTER 06
因子研究现状
p-hacking 与因子动物园、多重假设检验、行为金融学解释、投资者情绪、机器学习与因子投资。
CHAPTER 07
因子投资实践
收益模型、Barra 风险模型、组合优化、Smart Beta、因子择时、风格分析与风险归因——从公式到组合。
APPENDIX A
理解资产价格
随机折现因子与效用理论：资产价格从何而来，因子模型的理论地基。
使用说明
- 概念卡片里带"一句话"标签的浅蓝块是无术语的人话版解释，先读它再读展开。
- 公式块里每个符号都有逐行拆解，"直觉"标签给出几何或经济含义；公式编号与原书对应，方便对照。
- 图表大多可交互：拖动滑杆改变参数、悬停查看数值。图表数据是可复现的模拟数据，用于演示概念，不是真实行情。
- 章末练习刻意有难度：代码题需要 Python + numpy/pandas 环境，先自己写，卡住看"提示"，最后再展开"参考答案"。做完练习才算真正掌握。
- 页面为纯静态文件，离线可用，直接浏览器打开即可；左侧"本页"目录随滚动高亮。
说明
本手册是基于原书知识体系重新撰写的个人学习笔记，仅供个人学习使用。原书 epub 中的公式在电子版制作时丢失，本手册中的公式依据实证资产定价文献的标准形式重建，并补全了推导与符号说明。深入学习请购买支持原书。