金融市场

摘要

文献来源：Piotroski, J. D. , & So, E. C. . (2012). Identifying expectation errors in value/glamour strategies: a fundamental analysis approach. Review of Financial Studies, 25(9), 2841-2875.

推荐原因：本文通过对比价值/成长公司在基本面改善/恶化的不同状态下收益的表现，证明了预期偏差导致了价值/成长的收益差。我们发现价值溢价效应在财务指标与隐含业绩预期冲突的公司中表现尤为显著。分析师对未来的预

摘要

文献来源：Jeffrey A Busse, Lei Jiang, Yuehua Tang, Double-Adjusted Mutual Fund Performance[J]. The Review of Asset Pricing Studies, 2020.

推荐原因：通过因子模型进行风险控制后，基金收益在横截面上仍与股票特征显著相关。我们提出了一种新的双重调整方法，在业绩指标中同时控制因子模型贝塔和股票特征。新的衡量标准对业绩排名产生了重大影响，四分之一的基金百分位排名变化超过10。双重调整后的业绩佐证了基金相对业绩的可持续性。基于新方法的推断与传统方法常常

文献来源：JEAN-NOËL, BARROT ERIK LOUALICHE, JULIEN SAUVAGNAT. January 2016. "The Globalization Risk Premium." The Journal of Finance

推荐原因：我们研究全球化如何反映在资产价格中。我们使用运费来衡量美国公司对全球化的影响。低运费成本行业的公司风险溢价为7.8％，这表明他们的现金流与美国投资者的边际效用呈负相关。为了理解这种全球化风险溢价的起源，我们建立了贸易和资产价格的动态一般均衡模型。我们发现这种溢价源自进口竞争触发的最低效企业被取代的风险。这表明外国生产率的冲击发生在

摘要

文献来源：Byrd, David, Sourabh Bajaj, and Tucker Hybinette Balch. "Fund Asset Inference Using Machine Learning Methods: What’s in That Portfolio?." The Journal of Financial Data Science 1.3 (2019): 98-107.

推荐原因：

![{w:100}{w:100}](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7gro3mu9ykFMbyA7gTRa5uzNB

本文介绍了Feng Dong，Son Dang Wilson于2018年发表于《Journal of Behavioral Finance》的文章《Does High Stock Price Synchronicity Always Hurt Mutual Fund Industry? Sentiment Matters》。股价同步性是证券市场发展过程中普遍会遇到的问题，通常采用两种观点解释股价同步性出现的原因，一种认为由于公司层面的特定信息向市场传达过程中的低效，导致股票跟随市场同涨同跌，另一种则认为其背后是噪声交易在起作用。业内普遍认为股价同步性会损害公募基金行业收益，但本文提供了另一种视

摘要

文献来源：Christiansen, Charlotte and Groenborg, Niels and Nielsen, Ole Linnemann, Mutual Fund Selection for Realistically Short Samples (July 1, 2019).

SSRN: https://ssrn.com/abstract=3300715

推荐原因：作者基于历史经验对主动管理基金的业绩能力分布进行了模拟研究，并给出了7种热门基金选择方法的效果。首先，作者记录了在短期和长期样本下采用不同方法所得到的结果在最终表现上存在显著差异。这表

文献来源：The Long of it: odds that investor sentiment spuriously predicts anomaly returns, Journal of Financial Economics (2014), RF Stambaugh, J Yu, Y Yu

推荐原因：不少文献质疑投资者情绪是否是市场异象错误定价的核心原因，本文通过一种随机生成序列的方式证实了投资者情绪对异象解释的显著性支持，给“市场异象的错误定价源于情绪反馈”这一研究路径提供更多实证支撑，且这种情绪效应由于做空成本较高具有显著的空头收益。

简介

当推断一个高度自相关的变量

摘要

文献来源：Dimitrios Kostopoulos, Steffen Meyer and Charline Uhr, Google search volume and individual investor trading, Journal of Financial Markets, 2020, vol. 49, issue C.

推荐原因：舆情数据的使用一直是受人关注的话题，本文基于谷歌搜索数据在德国市场构建了投资者情绪指数FEARS，作者发现FEARS情绪指数对投资者的交易行为具有显著影响。FEARS指数越高、市场情绪越低落时，个人投资者的买入交易将更少，投资者更

摘要

文献来源：Aboody, D., Even-Tov, O., Lehavy, R., & Trueman, B. (2018). Overnight Returns and Firm-Specific Investor Sentiment. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 53(2), 485-505.

推荐原因：投资者情绪对于股票收益的横截面（或时间序列）属性的影响是一个具有重要研究意义的课题。个人投资者容易受市场情绪所影响，并且他们倾向于在盘后挂单进而在交易日开盘进行成交，因此股票隔夜收益可以作为度量个

摘要

文献来源：Kan S., Gong S. (2017) Does High Stock return synchronicity Indicate High or Low Price Informativeness? Evidence from a regulatory experiment, International Review of Finance

推荐原因：传统观点大都认为股票收益相对市场收益的同步性（synchronicity）与股票价格信息含量（price informativeness）间呈现负向相关性，当股价更多地反应企业特有信息时，股票收益与市场收益

摘要

文献来源：van Loon R J M. Long-Term Investing and the Frequency of Investment Decisions[J]. The Journal of Portfolio Management, 2021.

推荐原因：本文分析了投资决策频率对长期投资结果的影响。我们推导出，长期投资回报是技能、交易成本和波动率的非线性函数。实证研究表明，当存在交易成本时，最佳投资决策的频率存在着一个上限，且美国股票和政府债券市场中的最佳频率有较为显著的差异。此外，当投资频率偏低或者偏高时，投资策略对所需的技能水平都有较高的要求。

文献来源:Schaub, N.. The Role of Data Providers as Information Intermediaries. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2018, 53(4), 1805-1838.

推荐原因:本文研究了金融数据提供者是否在资本市场中承担信息中介的角色。为此，本文检验了据提供者First Call （汤森路透）传播业绩信息的及时性是否会影响股票市场对业绩公告的反应。结果显示，当First Call延迟传播业绩公告时，即时的价格和成交量反应较弱，而财报公布后的影响则较强。为了减

文献来源：Aharon D Y, Qadan M. The Size Effect Is Alive and Well, and Hiding behind Calendar Anomalies[J]. The Journal of Portfolio Management, 2019: jpm. 2019.1. 088.

推荐原因：自上世纪80年代就有国外学者得到实证结论，规模效应正在逐渐消失。在这篇文章中，作者检验了1926年至2014年该金融异象的稳定性。在实证中发现，规模效应在多个日历效应，如一月效应，万圣节效应，马克吐温效应，其他一月效应，月初效应等等下均有显著

摘要

文献来源：Bradley, Daniel & Clarke, Jonathan & Zeng,Linghang. (2019). The Speed of Information and the Sell-Side Research Industry. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 55. 1-48. 10.1017/S0022109019000577.

推荐原因：卖方研究行业通过向客户推荐股票以赚取佣金，而FLY（the Fly on the Wall，第三方信息平台）等金融科技机构对于分析师推荐信息的

摘要

文献来源

Jiang D. The preholiday corporate announcement effect[J]. Journal of Financial Markets, 2019, 45: 61-82.

推荐原因

我们发现公司在节假日之前发布公告时，投资者对于股票回购、增发、并购以及盈余公告的反应更加积极。通常会引起股票价格下跌的公告在假期之前的负向超额收益会减少，而通常会引起股票价格上涨的公告在该区间的正向超额收益会增加。即使控制了市场状况及选择性偏差后，该效应仍然显著，并且在之后出现反转。这一现象在多个国际市场中出现。我们的研究表明

摘要

文献来源：David E. Rapach, Jack K. Strauss, Jun Tu and Guofu Zhou. "Industry Return Predictability: A Machine Learning Approach." The Journal of Financial Data Science, Summer 2019, 1 (3) 9-28.

推荐原因：在整体经济环境中，利用滞后行业的收益，使用机器学习工具分析行业收益的可预测性。通过对后选推断和多重测试的控制，发现了行业收益可预测性的重要样本内证据。金融行业、大宗商品和材料生产行业的滞后

摘要

文献来源：Ron Alquist, Andrea Frazzini, Antti Ilmanen, Lasse Heje Pedersen. Fact and Fiction about Low-Risk Investing[J]. The Journal of Portfolio Management. May 2020, 46 (6) 72-92.

推荐原因：过去10年里，包括股票和其他资产在内的低风险投资受到了广泛关注。本文指出了关于低风险投资的五个事实和五个误区。

事实是：低风险投资

1. 历史收益一直很高；
2. 样本外表现也非常可观；
3. 在许多国

报告摘要

新闻内容和社交媒体情绪研究的兴起

在过去10年中，金融市场中新的系统性风险因素的不断发酵，这些问题在一定程度上是由于流动性减少造成的。随着机器学习的使用，用来定量衡量新闻内容和社交媒体情绪的另类数据得到广泛应用。本文试图研究社交媒体和新闻数据能否为投资者提供现有数据无法捕捉到的市场情绪高涨和恐慌的信息。

研究现状

本文是首个研究社交媒体情绪对日内流动性影响的文章，但也有学者研究社交媒体和新闻如何影响资产价格，比如Twitter和谷歌Insight Search (GIS)情绪可以预测每日股市指数的回报等，一些研究还考虑了社交媒体对个人行为的影响。

摘要

这是最近在Quora上的一个提问：

Is stochastic math and Brownian motion still important to quantitative hedge funds? Is it all about AI and machine learning now？

机器学习算法大流行的时代，传统的量化金融理论，如随机过程、布朗运动等在量化对冲基金还重要吗？这本质上还是Q-Quant与P-Quant发展的问题。在这个问题下面，很多网友给出了很精彩的回答。

正文

▌Aaron Brown

很多量化投资策略都是基于非常简单的数学。复杂的工具往

摘要

文献来源：Lin, Wenguang, and Gary C. Sanger. "Is smart beta still smart under the lens of the diversification return?." The Journal of Portfolio Management 47.1 (2020): 29-39.

推荐原因：分散化收益是一种关于组合收益的统计量，它可以在很大程度上解释投资组合的收益率。同时，一些关于Smart Beta策略的测试结果引发了人们对相关策略的极大兴趣；大量的研究结果表明，Smart Beta策略，在组合构建过程中，通

摘要

文献来源：Blitz, David. Hanauer, Matthias. Settling the Size Matter: The Journal of Portfolio Management Quantitative Special Issue 2021, 47 (2) 99-112.

推荐原因：规模溢价自被发现已有近四十年，然而规模因子的alpha一直很微弱，但是当控制质量因子(quality-versus-junk)暴露时，因子似乎又恢复了活力。本文发现，在美国市场，规模因子对质量因子回归后呈现出非常显著的alpha，然而超额收益主要由质量因子的空头端驱动，

摘要

文献来源：So E C . A new approach to predicting analyst forecast errors: Do investors overweight analyst forecasts?[J]. Journal of Financial Economics, 2011, 108(3):615-640.

推荐原因：本文证明了价格没有完全反映分析师预测误差中可预测部分，认为投资者往往过度重视分析师预测，这与之前的研究结论相悖。本文指出了传统估计分析师预测偏差方法中存在估计偏误，并开发了一种减少这种偏误的新方法——通过公司历史基本面信息来

摘要

文献来源：Peltomäki, Jarkko, and Janne Äijö. "Where Is the “Meat” in Smart beta Strategies?." The Journal of Wealth Management 20.3 (2017): 24-32.

推荐原因：本文采用来自MSCI的四只Smart beta策略指数和一只基准指数作为研究对象，使用PCA方法对指数进行策略分解。从分解结果来看，等权和价值加权策略对投资组合的业绩影响相对较小。从实证结果来看，基本面指数向价值倾斜，为实现价值溢价提供了投资工具。对比全球、EAFE（欧洲、澳大拉西

摘要

文献来源：Mateus C, Todorovic N, Sarwar G. US Sector Rotation with Five-Factor Fama-French Alphas[J]. Journal of Asset Management, 2017,19(2):1-17.

推荐原因：**在本文中，我们使用Fama-French五因子模型的alpha值来研究经风险调整后的美国行业投资组合收益和行业轮动策略。我们发现五因素模型比三因素模型能更好地拟合美国行业投资组合的收益。在全样本期间，有50％的行业产生了显著的五因子alpha。我们通过应用简单的纯多头和多

正文

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