新書到了，但這不是書評/開箱/簡介，只是一點忙裡偷閒的想法，台灣心得首發機會就留給其它作者(如果有)
󠀠
先說個笑話
到現在都還有人在吵「因子投資」的正統，而且越來越多
在指數投資圈更好笑
不看基本面，但是可以看基本面構成的風格因子
不考慮擇時，但是可以考慮時序橫截面/分析的動量因子
然後風格因子派還會和隔壁的行為金融派打架
殊不知，這只是一種資產組合分析和定價的方式
󠀠
信不信由你
我在D卡寫文章累積了9300追蹤者，路人應該破萬
但是讓我感覺有能力把因子放入資產定價拿去實戰的，兩個人而已(有回應我的讀者)
󠀠
資產定價就是一種預測，對於風險和獲利的預測
更準確地說，投資人是使用統計中的各階矩來掌握投資組合的表現
所以，我們會看到一堆線性回歸、標準差、標準誤、skewness/coskewness、var/covar......
至於輸入材料則是各種因子/異象/特徵
󠀠
然後有天你會發現，因子動物園出現了，電腦燒焦了
怎麼辦? 我也不知道，但是我可以分享我的作法
󠀠
回到初衷
我是希望利用因子的分析，設定資產比例，建立合理的投資組合
如果線性方法到頭，還能使用非線性
如果低維度的處法手段不行，我可以引入高維度的做法
如果讀者也這麼做，就會發現為了正統吵架是一件很好笑的事情
󠀠
所以，多看書吧
󠀠
󠀠
隨手翻個幾頁
󠀠
1. 以前我寫過Gaussian的先後驗共軛，書中在Bayesian有提到相關的證明
󠀠
2. 對於風格因子基本教義派來說，隨機貼現因子應該是一個陌生的名詞，即使它也屬於廣義的因子
另外，我照這張圖就是在佐證，ad hoc因子和基於「經濟解釋」的稀疏性，非常無聊
如果聽不懂沒關係，只要知道有一票人在和自己過不去就好了
󠀠
3. 請記住，因子是一套方法，不是一個聖杯
如果和自己的資產組合融合困難，也不要勉強
投資需要知道「自己在做什麼」
󠀠
󠀠
打完收工
有興趣的讀者也可以試翻
沒興趣的朋友，就當我在說八卦吧
#暴徒投資
#狂徒投資
#因子投資
#資產定價
#機器學習