這篇給想學因子投資的人，順便當作簡單聊天紀錄。
󠀠
根據「業界」Jin所說，如果全台灣的碩二畢業生排序，因子應該沒人比我強。
我馬上提了兩個人，我認為它們比較厲害。
Jin說他們大學根本不在台灣，不能一起比。
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這就對了，從小我們的競爭對手本來就分布在全世界。
機構的普遍現狀就是，海外歸國應聘變成Tier 1，而國內頂尖的往國外跑，所以單提台灣也沒有什麼用。
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回頭看，台灣沒人真正在講因子投資。
我確實寫過一些簡介，也推過像是葉教授的入門書，但這些都沒觸及實際操作。
衛生股長拿著保健箱，不代表它能幫患者動手術。
妳讀完這些，到能真正執行因子投資，還有很長的路要走。
󠀠
不信的話，妳可以問問自己和身邊自稱了解因子投資的朋友，什麼是PCA降維和標準正交化，什麼是Fama-Macbeth(對，FM2)，統計有多少人會做。
沒聽過也沒關係，台灣的投信做因子ETF，用的還不是回歸法而是分組排序法，然後懶惰人工加權。
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這些在因子界算是老工具，也大量出現於美國和中國的網站和書中(例如石川)。
如果妳真的想要了解如何因子投資，應該往這些方向找。
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另外，因子屬於量化投資的一環。
所以妳與其一直單獨研究因子，不如從資產定價、組合優化和機器學習入手。
如同業界把因子當成風控、找尋Alpha和組合優化的工具。
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要是各位對資產定價有興趣，可以參考Campbell(2018), Back(2017), Cochrane(2005), Duffie(2001)的書。
想看期刊的，可以去找Journal of Portfolio Management和Journal of Financial and Quantitative Analysis.
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配合實際測試，我相信妳很快就能有所提升，也離運用因子投資近了一步。
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