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• 一篇长的理论review，应该把副标题的实战去掉

  作者：我佛慈悲 发布时间：2021-01-22 12:44:58

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• 因子投资 读书笔记整理

  作者：月出渐分明 发布时间：2022-09-16 17:05:40

  相关链接：

  https://note.youdao.com/s/1THxUm8s

  A股中被定价的因子

  Fama–MacBeth回归结果 A股回归结果

  本节和第3章的实证结果说明，规模、价值、盈利以及换手率在A股市场中被定价。在实际因子投资中，可以考虑从这四个维度构建因子，对A股市场进行异象研究。

  基本面锚定反转

  短期反转异象（short-term reversal anomaly，STR）大概是A股中最显著的异象。反转异象意味着前期大涨的股票在未来有更低的预期收益率；反之，前期大跌的股票在未来有更高的预期收益率。

  而股票的超跌主要有三个原因：（1）上市公司基本面恶化；（2）投资者对信息的过度反应（Lehmann 1990a）；（3）噪音交易者导致的瞬时流动性冲击（Grossman and Miller1988，Jegadeesh and Titman 1995）。在上述三个原因中，由于基本面恶化造成的股价大幅下跌往往难以反转。因此，要想通过逆势做多来利用反转异象，就理应规避那些基本面恶化的公司。

  值得一提的是，当采用市值加权时，上述定性的结论虽然依然成立，但反转的效果却打了不小的折扣。另外值得注意的是，当Liu–Shi–Lian四因子模型被选为定价模型时，FAR组合的超额收益不再显著（月均α为0.54%、t-值仅为1.58），说明FAR异象能被该模型很好地解释。然而，无论是采用CAPM还是Fama–French三因子模型，FAR在市值加权下的超额收益依然显著。比较等权重和市值加权的结果说明，反转异象更多地出现在小市值的股票当中，而市值加权由于避免了对于小市值的过度暴露而造成反转异象的减弱。在实际交易中，为了依靠FAR获得更高的超额收益，可考虑在满足换手率、流动性等必要约束的条件下，适当将反转组合向小市值倾斜。

  特质性波动率

  由多因子定价模型可知，股票的风险可以分解为因子代表的系统性风险以及特质性风险两部分。后者通常通过股票收益率的特质性波动率（idiosyncratic volatility）来度量。由于特质性波动率可以通过分散化投资而被抵消，因此金融理论暗示着投资者不应该因为承担了特异性风险而得到补偿。换句话说，股票的特质性波动率应无法预测股票的预期收益率。

  了学术界关于特质性波动率和未来预期收益之间的三种观点。

  • 无显著关系：Fama and MacBeth（1973）、Bali and Cakici（2008）、Li et al.（2014）、Novy-Marx（2014）；

  • 正相关：Tinic and West（1986）、Lehmann（1990b）、Xu and Malkiel（2004）、Fu（2009）；

  • 负相关：Ang et al.（2006）、Ang et al.（2009）、Jiang et al.（2009）、Guo and Savickas（2010）、Chen et al.（2012）。

  综合学术界到目前为止的主流观点来看，大多数实证结果均发现特质性波动率和预期收益率的负相关关系。这无疑和定价理论所隐含的无关联相悖。学术界把这种负相关关系称作特质性波动率之谜（idiosyncratic volatility puzzle）。既然有了谜团，就自然少不了解谜的人。这背后的代表作要数Stambaugh et al.（2015）一文。该文从套利不对称性（arbitrage asymmetry）的角度对特质性波动率之谜进行了精彩的解释。

  p-hacking和因子动物园

  为了提升期刊的声望，期刊编辑们都更倾向于接收低p-值因子的文章；为了在更高水平的期刊上发文，学者们更倾向挖掘低p-值的因子。在美国绝大多数学校里，学者如果能在金融领域顶级期刊发表一篇文章，就有可能得到终身教职。在功利心的驱使下，学术界对于超低p-值的追逐导致出现了一种发表偏差（publication bias），即学者们更愿意把研究时间和精力花到可以利用各种手段来找到低p-值的因子上，只愿意发表“最显著”的研究成果，而不愿意冒险来研究“无效的因子”。从推动学科发展的角度来看，“无效的因子”和“有效的因子”同样重要。如果能够确切地证明某个因子无法带来超额收益，那么它对因子投资实践仍然很有价值，因为人们可以放心地避开该因子。然而，在追求超低p-值之风下，学者不愿意进行这样的研究，因为顶级期刊上鲜有它们的容身之处。

  比如“使用过去50年的数据还是过去30年的数据来检验因子？”“使用美股还是其他国家的股票？”“每月再平衡还是每年再平衡因子投资组合？”“使用百分比收益率还是对数收益率计算量价类因子变量？”“是否剔除，以及如何剔除变量异常值？”“使用截面回归还是时间序列回归？”“如果某因子只对所有股票中的一部分有效，是否在发论文时仅使用这部分股票？”……在追逐超低p-值的背景下，学者们在面临这些选择做决定时心理会“非常微妙”，一切阻碍超低p-值诞生的数据都会被巧妙地避开。学术界把这种为了追求低p-值而在数据处理和分析时千方百计地进行数据操纵，直到发现足够显著结果的行为称为p-hacking。

  （1）p-值表示数据和给定统计模型的不兼容程度。

  （2）p-值不表示所研究的原假设为真的概率；同时，它也不表示数据仅由随机因素产生的概率。

  （3）科学结论和商业或政策决策不应只根据p-值是否低于给定的阈值而确定。

  （4）全面的分析报告和完全的透明度是适当统计推断的必要前提（这意味着要规避phacking问题）。

  （5）p-值或统计上的重要性并不能衡量效用的大小或结果的重要性（在研究因子时，同样需要关注因子收益率的大小在经济上是否显著）。

  （6）关于模型或者假设是否有效，p-值本身不能提供足够的证据。

  这三个例子说明了当人们有一个手段来回答正确的问题时（即prob（H0|D）），便能够得到更加合理的结论。能够获得超额收益的因子不是不存在，但它们非常稀有，数量远远少于学术界挖出的上百个伪因子。需要说明的是，在实践中采用上述贝叶斯方法修正p-值也并非没有困难，比如它要求对先验概率进行估计。然而，这种重视先验的思想非常值得借鉴。它表明，在研究因子时，比起因子收益率在样本内的显著性，人们更应该关注因子背后是否有合理的解释。只有拥有合理的解释，该因子才可能是一个真实的因子，而非过拟合的产物。本书第6.5节将对因子背后的集中解释进行详细阐述。

  行为金融学和传统金融学的区别

  按理说大部分因子应该可以在行为金融学的框架下，获得比较高的先验概率，找到对应的理论基础

  在一个没有摩擦的市场中，每当价格偏离价值时，理性投资者（也被称为arbitrageurs，即套利者）应该迅速利用这个机会进行交易，赚取无风险收益并同时修正价格。然而，行为金融学指出，上述假设是不成立的，而这背后的原因正是套利限制。

  行为金融学-套利限制

  基本面风险 理论上要做空一个没有收到噪音影响的股票，但是实际上不存在，那么就要一定程度承担这个股票基本面恶化带来的风险

  噪声交易者风险 因为噪声交易者的非理性行为会持续影响到价格偏离价值，无法在套利者的投资期限内回归，给套利者带来执业风险

  实施成本

  行为金融学-预期中的偏差

  过度自信 （1）人们对自己判断的自信程度总是高于该判断的准确性；（2）人们总认为自己比别人更优秀，或自己的判断比别人的判断更准确。 过度交易

  乐观主义 自利偏差

  代表性启发法 忽略先验概率，只在一个小范围内的经验盲目推广。《大数据告诉你××月大盘怎么走》《大数据告诉你××节后是涨是跌》。点开一看，所谓的大数据就是一共十来个样本点。Tversky and Kahneman（1971）称这个问题为小数定律（law of small numbers）信仰，并指出人们往往相信仅仅有限个样本点就能反映出未知模型的全部特征。代表性启发法和小数定律偏误可以导致（错误的）外推信念

  保守主义 拒绝接受信息，花费很多时间获得的结论，不愿意推翻它

  确认谬误 指的是人们选择性地回忆、搜集有利细节，同时忽略不利或矛盾的资讯，以支持已有想法的片面诠释。 类似的，当处于亏损的交易之中时，交易者有时会拒绝接受事实，而是如饥似渴地寻找所有可能支持自己交易的证据，从而迷失自我[6]

  锚定效应 锚定指的是个人在做决定时过度依赖其被提供的初始信息（称为“锚”），哪怕该信息和所做决策毫无关联。锚定效应是指在生活和投资中经常出现的一种认知偏差

  可得性启发法 可得性启发法是一种心理捷径，它指的是当人们评估问题、概念、方法或决策时，往往依赖于脑海中最容易想起来的那些示例。Barber and Odean（2008）的研究发现，投资者在选择股票时倾向于考虑那些最近引起他们注意的股票，诸如近期新闻中集中报道的股票、交易量异常大的股票，以及单日内回报极高的股票。

  行为金融学-风险偏好中的偏差

  前景理论

  价值函数：价值函数的第二个特点是它反映了人们损失厌恶（loss aversion）。价值函数v（.）在x=0左、右两侧并不对称，亏损部分的负增长快于收益部分的正增长：v（x）<-v（-x）。实证研究表明，亏损带来的痛苦是收益带来快乐的两倍左右。

  权重函数：发生概率低的事情，过高估计可能性（保险，彩票）发生概率高的事情。发生概率高的事情，过低估计可能性。

  模糊厌恶 在充满不确定性的博弈中，人们讨厌结果位置的情况，这正是模糊厌恶

  行为金融学-信息处理-认知限制

  有限注意力 （1）信息的重要性（2）投资者获取信息的渠道 （3）投资者处理信息的能力

  分类思维 习惯把股票分类到某个风格或者指数中

  用行为金融学解释异象和因子（比较有趣，而且引用了比较多的论文）

  Wang et al.（2017）则使用CGO进一步分析了市场中著名的低波动异象。该文指出，当人们处于浮亏时，由于追求风险，往往指望通过高波动的股票来回本，造成它们被进一步高估，因此波动率和预期收益率呈负相关；

  在市场中人们常有这样的感受，对于上涨的股票经常拿不住，倾向于获利后卖出；对于下跌的股票却迟迟舍不得卖出。这个现象也称作处置效应（disposition effect），它和价值函数在盈利和亏损两端的非线性凹性和凸性有关，也和人们的损失厌恶有关（Shefrin and Statman 1985）

  将前景理论用于解释市场异象方面也有丰硕的研究成果。Barberis and Huang（2008）通过应用前景理论研究了资产收益率的偏度和未来预期收益率之间的负相关性，即收益率分布呈右偏（或正偏态）的股票其预期收益率往往更低。从收益率分布的形状来说，右偏的股票在右尾的高收益令人充满无穷的遐想，而左尾的亏损则相对有限。这种特征和彩票收益的特征很类似（通过有限的下注买一个无尽的念想），因此学术界也形象地把收益率分布呈右偏的股票称为“彩票股”。

  股票截面上的另一个异象是低异质波动率。Boyer et al.（2010）研究发现，时序上异质低波动和未来的异质偏度存在一定的正相关性，因此使用前景理论研究异质低波动和未来收益率之间也存在负相关性。

  盈余惯性（Post-Earnings-Announcement-Drift，PEAD）最初由Ball and Brown（1968）发现[13]，而后又因Bernard and Thomas（1989, 1990）的研究被世人所熟知。它指的是由于认知限制中的有限注意力，人们对新的基本面信息反应不足，造成价格无法迅速对其反应到位，而是会在业绩公告之后继续漂移[14]。关于盈余惯性，学术界还有一些非常有意思的发现。DellaVigna and Pollet（2009）指出如果业绩公告出现在星期五，随之而来的盈余惯性现象会更显著。他们猜测由于星期五临近周末，投资者的注意力比平时更不足，更无法对业绩信息做出足够的反应，造成显著的盈余惯性异象。另外，Hirshleifer et al.（2009）发现当多家上市公司同时发布财报时，由于投资者无法处理同时涌现的多家公司的大量新信息（即有限注意力问题更严重），盈余惯性会更加显著。

  当好的盈利消息接二连三出现时，投资者会受到代表性启发法和小数定律信仰的影响，出现对股票的收益率以及代表公司基本面的现金流的过度外推（over-extrapolation），并将错误的外推用到对公司未来股价的预测上。

  Barberis et al.（2019）从前景理论出发，并利用心理账户理论（Thaler 1985, 1999）中的狭隘框架（narrow framing）[16]，提出了一个全新的投资者决策模型。该模型考虑了前景理论中价值函数和权重函数的全部特征，使用股票收益率的波动率、偏度等参数为输入，且模型的最优解满足市场出清（market clearing）条件。除此之外，其创新之处在于它是一个动态模型，并考虑了投资者之前在股票上的盈亏情况，以此更好地反映出投资者在面对盈利和亏损时表现出的风险偏好差异。通过该模型，他们尝试解释市场上最重要的22个异象。实证结果显示，该模型能够很好地解释动量、异质波动率、异质偏度、盈利以及PEAD等异象，但无法解释市值、价值、反转、应计利润以及投资等异象。

  行为有效市场

  首先，由于心理学造成的投资者的行为偏差和套利限制，市场中的价格有可能偏离价值而无法被修正，因此“价格等于价值”这层含义通常是不成立的。另一方面，对于仅仅掌握公开信息的普通投资者而言，市场又是难以战胜的。唯有那些有私有信息优势的投资者才有可能战胜市场。然而，认知偏差造就了一波又一波、前赴后继的噪声交易者，并给他们造成了能够战胜市场的幻觉。因此“市场难以被战胜”假说是成立的。

  投资者情绪度量

  面对投资者情绪对异象（特别是其空头）在时序上显著的预测能力，一个自然的问题是：这种预测性真实吗？Stambaugh et al.（2014）通过模拟回答了这个问题。在每次模拟中，他们使用一阶自回归过程（自回归系数为0.988、随机扰动满足正态分布）生成了随机指标序列，并使用该随机指标代替投资者情绪放入预测性回归式（6.20）中，考察它是否具有和投资者情绪可比的预测能力[6]。该文共进行了200万次模拟，以确保得到可靠的分析结果。研究结果表明，平均每28500次模拟，才能有一个随机序列满足同所有11个异象的多空组合收益显著正相关；而进一步考虑同异象空头端显著负相关的条件，则需要105000次模拟才会出现一次。由于它们均是非常小概率的事件，因此先前研究（Stambaugh et al.2012）发现的投资者情绪的显著预测能力不大可能是伪回归的结果，投资者情绪的确对异象未来表现有显著的预测能力。

  有限注意力导致错误定价

  从6.3节的介绍可知，行为金融学中的有限注意力能够导致市场异象。大量研究发现，资产的错误定价和投资者的有限注意力密切相关。沿着这个思路出发，一个自然的想法就是，如果异象背后的原因是错误定价，那么投资者关注度低——即有限注意力问题更严峻——的公司的异象收益率更高。

  数据窥探检验

  除了风险补偿和错误定价外，另一种从样本内挖出显著异象的原因是数据窥探（data snooping），也就是过拟合。

  这本书里面写了之前论文里面有的36个因子，实际上大部分是从1963年之后的数据开始统计的，构建了1926~1963之后的数据，以及2018年之后的数据，得到了样本前后的数据.

  使用崭新的样本外数据，Linnainmaa and Roberts（2018）分析了这36个异象在样本内/外的绝对收益、CAPM-α以及Fama–French三因子-α，结果发现它们在样本外（包括前、后样本外）的表现均远远不如其在样本内的表现。以统计来看，在样本内，无论从收益、CAPM-α还是Fama–French三因子-α，这36个异象均显著。而在1963年之前的前样本外期间，这三个指标下显著的异象个数变为8、8和16；在异象被发表后的后样本外期间，这三个数字变为1、10和9。此外，他们发现随着宏观经济的变化，在整个实证区间的前半段，有效的异象和有形投资以及股权融资相关；在实证区间的后半段，有效的异象和无形投资以及债券融资有关。这似乎说明只有真正和经济相关的异象背后才可能存在未知风险或错误定价的解释，而非来自数据窥探。(这个比较触及本质,需要找到真正和经济相关的异象)

  对于异象和因子在被发现后表现变差，另一种来自套利者的解释（McLean and Pontiff2016）也被广泛接受。当某个能够预测股票收益率的变量被发现后，套利者便开始利用其进行交易，导致它代表的市场的非有效性降低，表现逐渐失效

  因子样本外失效风险

  因子样本外失效风险:曝光导致错误定价减弱、因子拥挤、交易成本。下面分别做简要介绍。

  曝光导致错误定价减弱

  在这方面，McLean and Pontiff（2016）的研究颇具代表性。该文研究了97个因子，发现因子样本外的表现比样本内的表现下降了26%、发表后（post-publication）的表现较样本内则下降了58%。McLean and Pontiff（2016）考虑样本内外差异是为了控制过拟合的影响。上述结果表明，58%与26%之差——即32%——就是发表本身造成因子效果的减弱。

  如果说McLean and Pontiff（2016）检验了因子的平均收益，Bowles et al.（2019）则是从时效性的角度展示了因子背后的信息越来越快地被反映到价格之中。长久以来，由于Fama and French（1993）的影响太过深远，学术界在研究因子的时候为了避免未来数据，通常采用每年再平衡的方法（量价相关的指标通常是月频再平衡），导致构建因子的指标数据严重滞后。这其中最著名的例子要数Eugene Fama的学生Clifford Asness使用月频价格对Fama–French三因子模型中的价值因子（HML）的改造。Asness and Frazzini（2013）发现，使用月频价格数据构造的价值因子较原始价值因子表现更好，说明了数据时效性的重要性。

  Bowles et al.（2019）研究了一些常见的源自财务数据的因子，发现绝大多数因子在最新数据更新后的120天之内（特别是最初的30天内）能够获得显著的超额收益。而在120天之后，超额收益消失。基于这些发现，Bowles et al.（2019）认为因子的超额收益很快就会因套利交易而消失，说明因发表造成的曝光导致因子背后的错误定价被削弱。和Bowles et al.（2019）针对美股的研究类似，国内的券商金工团队针对A股也做过类似的研究，并发现利用业绩预告和快报能够提升财务信息的时效性，提高财务因子的表现。

  因子拥挤

  估值价差

  顾名思义，估值价差考虑的是因子的估值是否便宜。其背后的逻辑是，当更多资金涌入某个因子时（特别是多头时），会造成受波及股票的价格上涨，使它们的估值变高。因此，因子估值和因子拥挤度成正相关，是一个不错代理指标。估值价差的计算方法十分直观。首先选择一个合适的股票估值指标，比如BM，然后分别计算因子多空两头组合中该估值指标的中位数，以此作为多空两头的估值，最后这两个估值差就是因子的估值价差。当使用BM时，因子估值价差的表达式为：

  因子反转

  De Bondt and Thaler（1985）这篇著名的论文表明美股在3到5年的中长期尺度上存在反转。由于因子是股票构成的投资组合，因此可以从股票的反转延伸出因子的反转

  交易成本

  Chen and Velikov（2019）使用有效价差（effective spread）的概念代替传统的买卖价差（bid-ask spread），对美股上多达120种因子进行了研究，发现当考虑了交易成本后，这些因子平均月收益率在样本内从超过0.6%下降到0.3%，而样本外的月均收益率甚至为负数。为降低交易成本对因子收益率的侵蚀，该文提出了一些优化交易算法，有效降低了换手率和成本。但即便在这种情况下，这120个因子的样本外月均收益率仅有0.13%。除此之外，这120个因子月均收益率均值的分布近似一个均值为零的正态分布，和随机因子的表现并无太大差异，即如果完全随机生成120个因子，其中也总会有一些是显著的。由于发表的因子都多少存在选择偏差（selection bias），因此面对上述结果，Chen and Velikov（2019）不禁发问：在排除运气后，还有多少因子是显著的？为了回答上述问题，两位作者采用了经验贝叶斯方法对选择偏差进行了修正。(这还是在允许等权重构建因子的前提下。当使用市值加权时，该数值降低至0.07%。)

  使用经验贝叶斯调整后，即便是最好的因子（排名前5%），当被发表后月均收益率也仅有0.21%[1]。基于以上结果，他们认为考虑了合理的交易成本后，绝大多数因子在样本外都无法获利。

  由于曝光导致错误定价减弱、因子拥挤以及交易成本等原因，因子样本外表现变差是因子投资中必须面对的问题。这也催生了业界对因子择时的极大兴趣，并尝试使用各种手段持续挖新的因子（新的因子意味着曝光少、拥挤度低）。Arnott et al.（2019）一文也严肃讨论了投资人在因子投资中常犯的三大错误，第一条就是对样本内的表现非理性外推，造成对因子样本外的表现缺乏理性预期。另外，当因子表现变差时，人们由此想到的另一个问题是因子是否会失效。如果因子背后的原因是风险补偿或者错误定价，那么还是有理由相信因子长期来看会有效的。在这方面，Asness（2015）有过精彩的讨论，认为诸如价值、动量等因子在长期来看会持续有效。这背后的原因主要包括：

  因子投资难以取代基本面分析

  随着金融分析师行业的发展，在上世纪70年代前后，基本面分析主宰了华尔街。在机构方面，有像富达投资（Fidelity）这样的巨头使用严格的基本面分析来推行它们的业务；而在投资者方面，有像Warren Buffet和John Neff这样的明星作为基本面分析的拥趸。此外，CFA协会在其课程设置上也把基本面分析作为在重中之重。然而就在同期，随着学术界在金融领域的迅速发展，一些变化悄然发生了

  基本面投资“因子化”的不足

  上述因子维度如此优异的股票怎能不令人心动？该公司也毫无悬念地从基本面多因子选股体系中脱颖而出，成了各路策略追逐的明星。在2017年3月31日持有该股票的前十大机构就不乏贝莱德（BlackRock）、先锋、千禧年（Millennium）等知名机构。当这些机构靠着多因子信号竞相购买BIG5之时，它的前最大股东Stadium Capital却悄悄地在2016年6月到2017年3月之间把它所拥有的全部13%股份先后卖出。与上述这些机构不同的是，Stadium Capital是一家专注于基本面分析的对冲基金。究竟谁比谁更聪明？是诸如贝莱德、先锋这些使用因子投资而重仓BIG5的机构，还是站在它们对立面的、深谙基本面分析的Stadium Capital？接下来的分析将会给出答案。

  从价值因子角度来看，2016年销售额和盈利的激增让BIG5非常诱人，但当人们通过基本面分析得知这背后的原因后就会明白，这么高的财务数据是难以持续的。如果以它们来外推，则根本无法对该公司基本面的变化做出正确判断。事实上，该公司自2016年Q2直到2017年Q4，EPS几乎呈现单调下降走势，盈利能力下降得十分明显。(可以通过及时卖出规避)

  因子投资的思考和讨论

  就因子投资的效果来说，样本内的过度挖掘以及样本外的过度拥挤都会对其产生很大的负面影响。基本面投资的“因子化”并不等同于基本面分析。

  因此，基本面分析和数量化方法（如因子投资）的合二为一注定会发生。当前，基于因子的基本面量化投资只是一个过渡，而这二者的最佳结合应是使用数量化的手段来高质量、低成本地复制优秀基本面分析师对于财务报表勾稽关系的解读。当然，这绝不容易。

  机器学习-主成分分析

  实证结果显示，IPCA方法的确具有较好的表现。相对经典的CAPM、Fama–French三因子模型等，有相同数量主成分因子的IPCA模型能够更好地刻画个股的风险，且经典因子相对于IPCA因子的增量信息非常有限。进一步地发现，随着因子数量增加，IPCA因子的样本外切线组合[12]的夏普比率也显著提升。当使用六个IPCA因子时，夏普比率高达惊人的4.05。相比之下，Fama–French五因子加上动量这六个因子的样本外切线组合的夏普比率仅有1.37

  真正起作用的是公司特征的动态变化，其对于理解因子暴露非常重要，这也呼应了IPCA想解决的核心问题，即如何在动态条件定价模型中得到因子溢价和暴露的估计。最后，通过分析每个因子对不同公司特征的暴露可以发现，IPCA因子有不错的可解释性。例如，第一主成分可近似理解为价值或杠杆率因子，第二主成分对应市场因子，第三和第四主成分则分别对应动量和短期反转因子。

  以PCA为代表的无监督学习应用于实证资产定价只是最近几年出现的新研究趋势，因此还不能将其视作高度成熟的方法。反之，它们的定位更多的是对经典方法的有效改进。考虑到每种方法仍有其局限，未来仍有很多拓展工作值得进一步挖掘。此外，如何将通过PCA获取的信息成功地转化为投资实践也有待更多探索。但无论如何，这些方法都是极为有价值的探索，不仅标志着资产定价的大门对无监督学习方法敞开，也意味着因子投资领域多了一门令人充满期待的新武器

  机器学习的问题

  机器学习算法固然强大，但人们在使用这些算法时也必须面对两个问题：（1）机器学习算法常常被视作黑箱，缺乏足够的可解释性；（2）机器学习算法也容易陷入过拟合。对于前者，以神经网络等算法为例，其内部往往非常复杂，黑箱性质使得人们难以真正理解其发现的特征与未来收益率之间的关系。

  首先，由于真实的资产价格路径只有一条，因而基于该路径反复训练模型本身就很容易过拟合。在这个过程中，也容易踏入Harvey et al.（2016）提出的p-hacking的陷阱。虽然相关研究往往采用了前向回测分析（walkforward backtesting），但该方法只能规避未来数据问题，并不能完全杜绝过拟合。

  虽然有各种各样的问题，但也并不意味着人们就束手无策。例如，通过模拟生成多条（更长周期的）资产价格路径并分析不同场景下的表现，可以改善在历史价格路径上反复测试的问题。此外，通过确保训练集和测试集在时间区间上没有交集，可以改善前述交叉验证可能遇到的问题。而使用平减夏普比率（deflated Sharpe ratio）则可以部分解决夏普比率被高估的问题。

  因子挑选标准

  理想的收益预测变量应满足以下六大标准：逻辑性（intuitiveness）、持续性（persistence）、信息增量性（information increasement）、稳健性（robustness）、可投资性（investability）和普适性（pervasiveness）

  逻辑性 根据学术界多年的研究可知，预测变量背后的逻辑可以从风险补偿和错误定价两方面解释。前者是经典金融学的角度，认为如果一个异象能够获得超额收益，它有可能承担了某种（未知）的系统性风险，而超额收益是对风险的补偿。

  有效性 在评价有效性时，常用的步骤包括：IC测试、投资组合排序法以及发表前后检验等。

  信息增量性 在收益率模型中，预测变量的多少并非必然的追求，最重要的是检验每一个变量是否对于预测未来收益率有增量信息。当一个新的变量被挖掘出来后，如果逻辑上讲得通且有效性也不错，那么它能否带来增量信息就是下一个衡量标准。在这方面，变量相关性、条件排序以及Fama–MacBech回归都是常见的方法。正交化（或中性化）。考虑两个相关的变量A和B，且变量A是一个优秀的预测变量，而变量B虽然能解释股票收益率的波动但通过它选股却无法获得超额收益[6]。这二者之间的相关性使得用A预测股票收益率时会受到B的影响。由于B对于预测收益率没有贡献，因此人们希望把它对A的干扰排除，这时就会对A进行正交化处理。在股票截面上以B作为解释变量，以A作为被解释变量进行回归，得到A的残差并用残差代替原始变量A作为预测变量。由于A的残差与B正交，

  稳健性 稳健性检验主要从三个角度入手：参数、算法和样本。

  可投资性 必须考虑信息衰减、换手频率以及交易成本等几个问题。

  普适性 普适性是考察预测变量的最后一个标准。具有普适性的变量能够经受起不同市场的检验，广泛存在于各个国家和资产类型中。

  确定投资范围

  在初始投资范围的基础上，为了防止掉坑踩雷，通常会进一步剔除掉有缺陷的股票（黑名单），得到更加干净的股票池子。从黑名单的来源上，可以分成三类：低流动性股票、高风险股票和大概率跑输股票。

  长期大概率跑输大盘的股票，即具有负的超额收益率，可以在选股时事先剔除。根据经验，有三类股票应该给予考虑，它们是：从量价交易特征上看，具有高短期动量、高换手率和高波动的股票（即投机股）；从公司基本面上来看，估值高而盈利差的股票（即低性价比股）；从事件驱动角度看，发生持续负向风险事件（如股东减持和财务造假等）的股票。

  剔除预测变量异常值

  非参数化预测

  因子表现与市场周期、商业周期以及投资者情绪

  指数编制的时候的权重设计

  将投资范围内所有股票按照质量得分降序排列，选择排名靠前的N支股票入选质量指数的成分股。最后一步是确定每个成分股的权重。明晟质量指数成分权重由质量得分和股票市值共同决定，既能保证因子暴露足够高，又能保证容量足够大。这种权重方式也被称为市值调整法（market capitalization scaling）。令si代表股票i的市值，使用市值和质量得分的乘积计算权重如下：

  中国的Smart Beta的相关状态

  基金评价

  因子配置方法

  两种，分别是混合法 （不同因子都配置一点） 和 整合法（不同因子整合成为同一个因子）

  不同资产类别下构建因子的变量

  用于因子择时的因素

  因子估值择时

  如果当前估值较高（价值价差小），则低配该因子；如果估值较低（价值价差大），则超配该因子。按因子的估值择时听上去合情合理，但Asness et al.（2017）的研究表明按因子估值择时的超额收益和价值因子本身在时序上的表现有很高的相关性。

  这意味着，一旦价值因子表现不好，那么按照估值择时也不会有好的表现。自2008年金融危机之后，美股市场的价值因子指数持续跑输市场本身，这无疑对按因子估值择时提出了巨大的挑战。

  因子动量择时

  因子动量并没有像动量因子那样发生崩溃（momentum crash），且在2000年以后表现依然很好。

  Ehsani and Linnainmaa（2019）的研究则更进了一步。该文使用公开可得的22个因子数据，除了研究因子横截面动量，还将因子时序动量考虑进来，得到的结论也更加合理。Gupta and Kelly（2019）使用更大的样本数据（美国、欧洲和亚太市场）研究了65个因子的因子动量，得到了和前者相似的结论

  例如业界目前比较流行的按照IC高低计算因子权重，本质上就属于按因子动量择时。

  因子择时很难

  虽然以上几节分门别类地介绍了用来进行因子择时的不同因素，但找到影响因素和成功择时却是两码事。和市场择时（market timing）一样，因子择时是否可行面临着巨大争议，目前尚无统一结论。Bender et al.（2018）认为虽然因子择时理论上可行，但也指出了择时研究可能面临的陷阱和风险：

  （1）预测因素和因子收益之间的关系是动态变化的；

  （2）挑选的指标有数据窥探和幸存者偏差嫌疑；

  （3）由于部分数据存在事后修正，因此实证研究存在使用未来数据的风险。

  他们认为，虽然因子估值和因子动量择时具有一定的效果，但是考虑成本以后，再和不择时相比就优势尽失；使用商业周期相关的数据进行因子择时，更像是过度拟合数据。如果等权重持有多个因子组合，其胜率则已经很高，尤其是在持有时间较长的情况下，要战胜等权重非常困难。

  因子投资展望-另类投资

  （1）技术和数据需要匹配

  （2）需要专业知识

  全新的数据是一把“双刃剑”。一方面，因为还没有人用过，所以它不存在“拥挤”的问题；另一方面，如果使用者不具备该数据分析所要求的专业知识，那很可能不知道从何处下手。

  在这方面，Lee et al.（2019）是一篇值得借鉴的文章。该文针对美股，使用专利数据创造性地构建了科技关联度指标，获得了其他常见因子无法解释的超额收益。这个想法需要对专利数据背后代表的业务逻辑，以及公司之间的关联有深刻的认识。如果没有这种专业知识，只是把专利数据拿来简单地统计哪个公司专利多、哪个公司专利少，恐怕难以持续获得可观的超额收益。

  （3）数据是否无偏

  关于另类数据的第三点思考是，数据的生成（采集）过程是否无偏（unbiased），能否很好地代表总体。

  （4）历史样本数据较短

  对于大多数另类数据来说，一个不得不面对的问题是数据长度往往很短。通常来说，另类数据集的历史数据长度一般是5年以内（2到3年很常见），5年以上就是很长的了。历史数据太短会加剧多重检假设验问题造成的影响，造成拟合度提高。

  Bailey and Lopez de Prado（2012）的研究发现，数据长度越短则越容易出现过拟合。举个例子，假设数据无法预测收益率。该研究发现，如果数据的长度仅有2年，则仅需要通过7个检验就能发现一个夏普比率为1.0的策略；而如果将数据的长度增加到5年，达到同样的效果则需要45个检验。因此，数据长度越短，越容易出现过拟合。在这个时候，如果没有对另类数据背后逻辑的认知，则难以辨别找到的因子是否真的有效。

  （5）检测增量贡献

  关于另类数据的最后一点思考是检验其对预测收益率是否有增量贡献。例如Liew and Budavari（2017）使用Tweet情绪数据，在Fama–French五因子基础上加入了第六个因子，并指出该因子能在五因子之外解释个股收益率的时序波动[2]。

  人们之所以使用另类数据，是希望它们能够提供传统数据源无法解释的超额收益。如果绕了一大圈后发现，另类数据背后的收益率驱动和已有因子相同，那么它就没有提供额外的价值。在投资中，多样化被认为是唯一的“免费的午餐”，同样的道理对数据也成立。只有当另类数据和现有数据尽可能不相关，它才有可能捕捉到其他收益源之外的收益，并提高投资组合的风险调整后收益。

  资产价格的研究脉络

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• 读书2022019——《因子投资：方法与实践》

  作者：金镝 发布时间：2022-06-19 18:43:15

  本书系统化地介绍了因子投资的主要内容，这在国内书籍中是非常少见的。

  本书的写作质量很高，但大多数人可能都难以完全读懂书中内容，我也不例外。不过，这丝毫不妨碍我对该书的推荐。我觉得，对于一本好书，即使无法完全看懂，仅其能看懂的部分就值得我们去阅读了。

  。。。。。

  阅读本书后，作为一名散户，我会不会采用因子投资的方式呢？

  不会。因为这种方法不适合散户，至少我个人是这样认为的。

  举个简单的例子——利用价值因子投资。

  假设我们用PE和PB来代表价值因子，将A股所有股票按PE和PB的高低分为10组。实证结果显示，低PE、PB组的收益明显高于高PE、PB组。

  可是，A股已经有4700只左右的股票了（截至20220618），就算优化掉一些诸如st股的“垃圾”，最少也有4000个标的吧（而且还在不断增加）。分为10组，每组有400个标的。让散户将资金平均分配到400只股票上，可能吗？

  那散户能不能通过购买因子量化基金的方式来进行成功的投资呢？

  自己的钱自己做主，当然可以投，但我不会这样做。

  为什么？因为这样做和购买其它主动型基金有区别吗？

  统计数据显示，A股主动型基金的复合收益率仅略高于指数基金，而这是建立在A股散户实在太“韭菜”的基础上的。随着市场的逐步成熟和基金力量的日益壮大，A股最终将实现去散户化（就像现在的美股市场）。那时候，作为一个整体，收取高额费用的主动型基金（包括量化基金）和仅收取少许费用的指数型基金相比，劣势明显吧？

  有股友可能会说，这么多不同类型的主动型基金，只要我努力研究，总会选到其中的佼佼者的。那我反问一句：“作为散户，自己投资时都选不到好公司做不到长期持有，为什么就那么自信能选到好基金还能拿住呢？”

  看看西蒙斯的大奖章基金，牛上天了吧？可牛的其实是他的内部基金，开放给所有投资者的外部基金，业绩实在不咋样，和内部基金相比简直是天壤之别。

  总结：我不搞因子投资，但我从这本书中学到了很多好的投资理念，我会用这些理念去丰富我的价值投资策略。

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• 沙发

  作者：真_夜叉丸子 发布时间：2020-10-11 10:55:18

  

  三大佬签名

  记得最早是9月7日京东预售，然后中下旬拿到实体书。月底看到大佬公众号上有微信抽奖再送三本签名版，鬼使神差的点了下，居然通知我，人品爆发千里挑一的又抽中了。hohoho。原来那本就准备送给做绩效评估的同事啦。

  书还没看完。豆瓣刚刚可以节后放开评论，这个中奖也很激动，故咨文以志之。顺便抢下沙发~

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• 读书笔记

  作者：蔓 发布时间：2020-01-31 19:18:50

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• 浩基啊，你真的是光！！！

  作者：陆傅luff 发布时间：2019-10-26 23:26:50

  阅读时长：90m

  评分：五星

  阅读感受：如后记所说，此本书是受21世纪本格推理这个主题写的话，那这便是命题作文，而非纯灵感作品，受到框选的作品，依旧交出了不输于人的答卷，真不愧为华语推理之光啊。

  身份轨迹是我印象中最深的一个设计了，之前在网内人中运用的也是很到位。但在这本书中，我觉得算是升级版的了，此人非彼人的桥段，让情节整个有种重新认识的感觉，在看似找到真相和真凶的刹那，一下子又打破了读者洋洋自得的“我猜到了”。本来已经掌握的线索全部都失效，重新追踪之后，凶手变侦探的错位感觉完全好听。让整个作品有种在变魔术的感觉。

  你以为现在就结束了吗？不，甚至还有一个受害人变成施害人。虽然两起相同类似的例子，撞在一块的可能性不是太大，但这也不能说这个诡计就是失败的。

  对于21世纪本格推理这个说法，作者在文里，也用科学知识与其见解支撑起了整个作品，且与轨迹情节设置之类的融合的非常棒，纵使使用的概念都是人们所知晓的东西，人格分裂，创伤后遗症等，算不上多新，可比起某些其他国内作家，豆瓣刷分，小圈子互捧。我想说一句，浩基牛逼！你真的是光。

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• 不屈的黄鹄

  作者：落葉知秋可烹茶 发布时间：2011-08-01 10:06:25

      有人说：写史即写人，写人即写心。

      从这个角度回首过去，使人打了一个寒颤。纵有光辉的人性与温暖的正义，更多的却满目萧然。活在世上之士，有远大的志向与臻于完美的节操，却无奈地被时代带来的一切束缚，有无上的荣耀，更有言不尽的苦楚、血泪，都笼罩着悲壮的色彩。但这层蒙灰的纱，却依旧吸引着人们的眼球。

      为什么？明知道无法改变什么依旧奋不顾身？明知道结局依旧不放弃？明知道会如此凄凉仍不低头？世上最痛苦的事情莫过于知道了结局，无法回头，却还必须走在一条注定失败的路上。颜文忠知道李希烈不会放过自己，却没有回头；于谦知道自己拥立景泰之后会遭遇清算，却至死不渝；张文忠想到过自己死后万历的冷酷，却依旧变法；林文忠临走之前考虑过销烟之后君王的无情，却正气向前。是的，这是背后的信仰与理念告诉他们，催使他们，却不曾想这竟可使他们如此执着。

      想知道这股力量究竟可以多么强大，一直在寻找着答案。

      视角停留在了《李鸿章传》之上，因为此书特殊的作者、主人公。两人只有在政治方面有过交集，但他们都在一条路上失败了，黯然离场，因此更能明白对方煎熬的感觉、艰难的处境。让我尤为敬佩的是梁公的眼界，对于世界各状之驾轻就熟，是近代以来国人中罕有的世界观，更为完整的史学体系，成就了当代人写当代史之不朽，近代人看世界之不朽。但纵然有梁公妙笔，此书能够如此深入人心的原因，还是在于着笔李鸿章，那是中国人难以抹去的家国情节。

      李鸿章是个复杂的人物，是他曾带来了富国强兵的希望，而也是他的背影，让中国近代陷入了万劫不复的深渊。但因此可确定“李鸿章必为数千年中国历史上一人物”对于任何人，只有给他一个更为精准的定位，才更清晰地明白他的所作所为。梁公说他是“适成为我国十九世纪以前之英雄而已矣”，确如其言，作为一生在中华传统熏陶下成长的人，往往于旧时代难以完全破格，愿意接受外来的文化，却源于自身的束缚，显得不彻底。在他的身上集中着近代中国难以取舍的选择。

      李鸿章一生之兴乃在于军事。太平天国十一年之动荡，拉开了一个新时代之序幕，洪秀全、杨秀清、李秀成、曾国藩、左宗棠、李鸿章相继登上了这个舞台。曾国藩号召天下英杰，一时云集曾氏幕府。此间，李鸿章成长了起来。因其年轻时师从曾国藩，其又为年伯，故深受其重视，长期跟随从军，“盖其一生立身行己耐劳任怨坚忍不拔之精神，与其治军驭将，推诚布公，团结士气之方略， 无一不自国藩得之。故有曾国藩，然后有李鸿章”。就于其才有心培养，然在其资历与当时主将相比尚浅，在曾国荃攻克安庆、浙江军务悉数托付左宗棠之后，便将江苏、上海要地之防御重任托付于他。当时之中心聚焦于曾国荃部，李鸿章之位置虽重要却并不关键，但在其中，不仅有曾国藩所给予的厚望，从中他也获得了人生中的第一笔资本——淮军，这对他今后的人生起着关键深远的影响。

      曾李一脉相承，其军事上，在于其用兵力求稳，这与他们的教育修养有关。曾氏练兵以“辨等明威”军礼、三纲五常之礼教、同乡共里之观念，形成长期强盛的战斗力，（各军效之）而后期湘军以压倒性优势围攻太平天国（曾国荃部从安庆至金陵、李鸿章自上海江苏方向、左宗棠自浙江方向、沈葆桢自江西方向等）各方部署，不可谓不慎。而李与曾一样，他们是全局统帅，有统筹全局的眼光与豁达，却并非面面俱到，“淮军名将，数程、郭、刘、潘、二张、二李”，使他们充实自己的实力，形成了英才济济的幕僚群体；与他们形成鲜明对比的则是楚勇左宗棠，其人面面俱到，是个全才，然因此，阻碍了楚勇他人“出人头地”，往往军中牵一发动全身，缺其便瘫痪，而这种特点在日后的洋务运动及外交中也得到充分体现，李鸿章往往能够吸引一批人才在其麾下奋力，故在洋务运动中独占鳌头，举足轻重，绝无侥幸；外交中往往能算清各方利害关系，以尽量获得自己的预期目标。

      当时西人已盘桓上海，而初至的李，对此一无所知，却迅速地在这个势力交织复杂的环境里得心应手，得到了常胜军的全力支持。从中可见一斑：白齐文投降事件，“事闻，李大怒，立与英领事交涉。黜白齐文，使偿所攫金，而以英国将官戈登代之，常胜军始复为用。”“此实为李鸿章与外国办交涉第一事，其决断强硬之慨，论者韪之。”此亦是之后李外交手段之缩影，而在李所拥有的非凡名望，与他个人强硬不无关系。而在与常胜军的合作之中，李鸿章意识到了我国与西方的差异，但考虑到其时军事器物为要，而难以考虑更多，然也已经从外籍将领和外来人士口中，对那个遥远的西方有了个了解，他希望国内安定之后，如他方那般改革富国强兵（事后证明同仁也有此意），于是有了洋务运动。

      以上言者，我认为是李鸿章属于自己的个性，其他的，与家国死死缠在一起。在平捻之后，李基本已经取代曾在汉系中的领导地位。但地方与中央之间的尴尬也立刻暴露出来了。清朝“以东北一部落，入主华夏，以数十万之客族，而驾驭万万之主民”，再经历了三藩之乱、白莲教起义之后，对汉人有着与日俱增的戒备，因空有百万八旗绿营兵，却跟随着王朝江河日下不复昔日之光辉，起用湘军之类的汉人武装，既希望其能够竭尽全力剿灭威胁，又怕其发展成自己难以控制的强大力量。故曾国藩在平叛时拥有东南各省的军政大权，之后，清廷便匆匆收回了他的权力。

      后世论洋务运动多以为其失败在于推行者“以为吾中国之政教文物风俗。无一不优于他国，所不及者惟枪耳炮耳船耳铁路耳机器耳，吾但学此，而洋务之能事毕矣。”深不以为然。何人能够改变政体？观古之改革者，如韩文忠公德让、张文忠公居正，无不位极人臣，甚至功高震主，说一不二；近代政体改革者如德、日，俾斯麦和大久保利通皆是站在国家最高权力行政机关，自上而下改革。反观李文忠公，虽声望极高，然平叛结束，便打回原形，虽一生历任江苏巡抚、直隶总督、两广总督，然“仅有虚名，不能到任”，恒奔命于为清廷灭火，对于一个从未在京长期任职，关键时期未任军机大臣者，如何有最高权力进行必要的改革？此不现实。总理衙门虽凌驾于六部之上，然当时科举得志者皆往六部而去，随着骨干们的相继离世，后期的洋务派就面临着“后无来者”的尴尬。也就是说当时的洋务并没有得到清廷的完全支持，故只可部分领域、要地进行，大有地方改革到中央之势，此类改革有成功者乎？再者，清廷于洋务运动期间，竟破格启用汉人为军机大臣，却俱为“非与李鸿章同心同力同见识同主义者”（如李鸿藻、翁同龢），亦有提拔沈葆桢、张之洞分化洋务派之举（两人与李时有争执），其行令人心寒。

      然李曾有一种机会。曾以以伊犁与戈登论何以振兴中国，戈登答：“中国今日如此情形，终不可以立于往后之世界。除非君自取之，握全权以大加整顿。”而李君“瞿然改容，舌挤而不能言。”他何尝不知该如何改革，可是心里祈求有一种他可以接受的方式，君臣，这种纲常他认同了一辈子，一朝一夕已难改变。“李鸿章，纯臣也”。此虽于情理之中，却也掐断了中国希望的可能。这是他的选择，他没有那样的胆识与勇气，所以只能成为“十九世纪以前之英雄”，因此在我眼里，他注定不是那个时代的主宰者，只是一个执行者，他不能改变大局，只能在自己认定有希望的那条路上狂奔。

      而之后他努力的一切成果，都是由他的国家直接影响，他也无法改变，如世人瞩目的甲午战败和失意的外交生涯。甲午海战，与日本“未交绥而胜负之数已见矣”。近代有言海军军款用于慈禧寿宴而致败，非也。我方统治者始终“精神全在守局而不在战局”，故长期投入可防御即止，而明治疯狂备战，倾全国之力欲与中国豪赌。实际此战，赢者为亚洲霸主，加入列强行列；败者一无所有，任人宰割，而当局者没有意识到这一点，还不及平定太平天国的力度，只派出北洋水师，无论朝鲜战场如何，败局早已注定。梁公言：“实力之所在，即胜利之所在。”其时日本与华实力相差不大，实际相差的不是实力，而是远见，被英法打怕了的清廷只会为下一次战败未雨绸缪，却没有翻盘重来的谋断。此中，李鸿章虽是统帅，然朝廷之宗旨不可不从，若以己之意畅然而为，就不是他了，而为此付出的代价则是一世之名尽付《马关》。曾言：弱国无外交。此切肤之痛。外交，实际是国家实力的缩影。无论是前期的亲英还是后期的亲俄，都是李鸿章就当时清廷之弱势无奈之举，他所要的不是示好于某固定的国家，而是可以让他的国家能够得到庇佑安宁的势力，而其中必是要付出代价的，以后世之眼界视之，非上策，一国需要独立自强方能在世界舞台上拥有平等发言的权利，然设身处地而想，他亦无奈。一次又一次的努力，却在国人眼里，形同秦桧，唾骂不已，然实则李之悲凉，亦是清廷之颓影，非其颓败，何以低头？

      但十足耐人寻味的是，当世有论，李鸿章、俾斯麦、格兰斯顿为三雄，日本首相伊藤博文称其为中国唯一可与欧美列强相与竞争之人物，其到德国、美国，欢迎之盛况，令人惊叹。我想，此是欧美人民对他的理解，他所做的和他们的领袖一样，用一切，捍卫国家的尊严与利益，此情举世通懂，故此份铮然铁骨，举世动容。中日《马关条约》签订时，遭遇日本浪人刺杀，却拒不治疗，正言曰：舍予命而有益于国，亦所不辞。“其慷慨忠愤之气，君子敬之。”而伴随自己的名字与不平等条约接连挂钩，方形成今日华人对李之百感交集，他只是那个时代的缩影，也是一个必然结局。而随着他的愀然离世，中国之格局大有变动，风雨飘摇中不知驶向何方，李未竟之事业，数十年后方有继承，念之断人肠。

      “不敢破格，是其所短也；不畏谤言，是其所长也。”也许这就是他留给世界的最后印象，然诸人毕生之牺牲终有回报之日，而李侯前半生驰骋得意，后半生失意殆尽。我想，他预感到过那一天的到来，却走上了那条人生路，从不会也不能有反悔的余地，一切都倾注在这片土地上了。曾记否，登黄鹄号，望尽长江，共畅吾辈之志。那不只是他，而是他们共同的梦想：

  建康城上，燕子矶头缨请令。半生奔骑，绝域长云饮沅湘。

  陨晖威海，泣血碧涛逐浪溟。重梦黄鹄，诺重君记共海平。

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• 杜甫集版本简述与《杜甫集校注》的特点（附典藏版书影）

  作者：易北河畔圆舞曲 发布时间：2020-06-24 09:36:50

  这是我从一个普通爱好者从书籍版本选择购买阅读角度考虑的结果，不能和专业研究相比，诸如各家底本、校勘情况等等已经远超我能力范围外，因此仅供各位参考，并请方家不吝赐教。

  自宋代以来，杜甫被奉为诗歌集大成者，各种杜诗注本层出不穷，宋代就有“千家注杜”之说，流传至今的就有二百余种。目前流传最广的是仇兆鳌的《杜诗详注》和杨伦的《杜诗镜铨》。然而在这之后却长期再未见包含最新研究成果的新的整理本。

  1978年，萧涤非先生领衔编写《杜甫全集校注》，但至萧先生仙逝多年，却迟迟未有下文。2009年以来，由萧先生学生张忠纲带领山东大学课题组重新启动编写，直到2014年初，历时36年的《杜甫全集校注》终于面世。担任全书终审统稿的张忠纲在发布会上介绍其曲折的编撰过程时，曾数度哽咽，其艰辛程度可以想象。《杜甫全集校注》对杜甫的全部作品作了校勘、编年、注释、集评等几项工作，是一个集评集注集校的本子，汇集了几乎前人所有的研究成果，堪称杜甫研究的集大成之作。也正因此，该书卷帙浩繁，12厚册680万字。当然，也因其收录资料规模空前、编写过程异常曲折、后期多人撰写等原因，难免有极小部分体例不一，水平参差不齐。人文社编辑质量也不尽如人意，首印错字甚多，尽管后印改正不少但仍被读者发现有语句印刷夺漏。

  谢思炜的《杜甫集校注》尽管与《杜甫全集校注》差不多同时推出，但二者定位不同，《杜甫集校注》只有7册160万字，这个本子在起初的定位就并非集解会注和资料汇评的资料性集子，而是提供一个在前人研究基础上总结整理的可供阅读的新注本。《杜甫集校注》全部凭作者一人的功力完成，这一点也保证了全书的体例统一，水平稳定，前后一贯。

  相比久负盛名的古本《杜诗详注》《杜诗镜铨》，今人校注者一方面能够充分利用已有的成果，另一方面其可供利用的文献和技术手段要比过去强很多，诸如版本源流、历史事件、检索手段等都是古人不可想象的。古人注书用功甚勤，这一点无可置疑，但并非意味着古本一定好过今本。以杜诗集为例，其原文屡遭篡改，文献征引时有不实，并且受整体研究水平限制，古本在官制等专门史方面有着较多的知识局限，在涉及天文历算等专门之学时也往往力不从心，诗的解说也极容易往往偏于政治隐喻一途，乃至导向政争和人事关系方面的牵强比附，为此不惜过度、片面利用诗意解释空间，腾挪变化，上下其手，显得主观臆断过强。因此，从阅读角度角度讲，今人校注者整理的，在历代研究的基础上，既能够反映当代最新的研究成果，又适合当代阅读需要的《杜甫集校注》是更为合适的。

  这个集子并不采用集解会注和资料汇评的方法，而是对历代研究成果做了梳理和甄选。集解会注和资料汇评性质的集子固然包罗万象，但对于普通爱好者阅读来说未免太过庞大，这些资料性著作一般是用于专家稽引考索，或纯粹以继往续绝为务的文献整理工作，还是以杜诗为例，“千家注杜”，杜诗的有关资料实在是太多了，其中不乏质量低劣、穿凿附会之说，集解会注就会使得全书篇幅过大，头绪过繁。从普通爱好者角度讲，这种并非将各种资料悉数堆到一起的，而是经过梳理的，过滤的，包含对理解原作来说必不可缺的信息和知识的集子更为合适。

  《杜甫集校注》是上海古籍出版社“中国古典文学丛书”的一种，分平装、精装、典藏版。我购买的是典藏版，其装帧设计为一册一个函套，布面精装，只不过书脊和封面采用两种颜色的布，布面厚实，纸张质量也很好。这里提一个装帧设计的败笔，函套太紧，书十分不易取出，同时因为封面布包裹着书脊布，封面布边裸露在外，加之函套内部也因纸张包裹存在这种“台阶”，两者在函套里“紧密结合”，导致将书取出时极易使封面布边脱线。（书影见下）

  “校书如扫落叶，旋扫旋生”，新本固然会存在一些问题，但就目前来看，这个本子不失为“后出转精”的善本。

  以上是我从一个普通爱好者从购书阅读角度考虑的结果，自然不能和专业研究相比，比如各家底本、校勘情况等等已经远超我能力范围外，因此仅供各位参考，并请方家不吝赐教。

  在选择购买版本时利用到了下面的一些参考文献，格式不很规范，列在下面供参考。

  [1]杜甫著；谢思炜校注.中国古典文学丛书 杜甫集校注[M].上海：上海古籍出版社.2015.

  [2].《杜甫集校注》审读报告[J].出版参考,2019(11):57-64.

  [3]張忠綱.《杜甫全集校注》的編撰過程與體會[J].古籍研究,2018(01):266-275.

  [4]陶渊明. 对杜诗做一次有节制的阐发[N]. 文汇报,2018-01-26(W12).

  [5]本刊编辑部.彰明学术 致敬经典——《李太白全集校注》新书发布暨学术座谈会专家发言综述[J].古典文学知识,2016(04):3-11.

  [9]郁贤皓. 《李太白全集校注》前言[C]. 中国李白研究会.中国李白研究（2016年集）——中国李白研究会第十七届年会暨李白国际学术研讨会论文集.中国李白研究会:中国李白研究会,2015:9-28.

  [6]张淑华. 当代三家李白全集整理本比较研究[D].西北大学,2015.

  [7]郁贤皓.从《李白全集校注集释汇评》想到古籍整理的学术规范问题[J].南京师大学报(社会科学版),1999(01):112.

  [8]葛景春.李白集整理的最新成果——谈《李白全集校注汇释集评》的校勘特色[J].古籍研究,1998(03):103-104.

  [9]詹锳.我们是怎样整理《李白全集》的——《李白全集校注汇释集评》前言[J].中国文化研究,1994(01):89-93+4.

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• 《苏东坡新传》精装典藏礼盒版开箱报告

  作者：老彭是個书脊党 发布时间：2020-12-02 10:44:26

  虽然最终未能如愿，不过本着我对美好事物无比向往正直勇敢不偏不倚以德报怨充满正能量并且无比强大坚定不移的内心，总会更喜欢一本难得的好书得到它应该有的社会关注度，比如李一冰先生的《苏东坡新传》。

  之前看了亚马逊的电子书，对本作品甚是喜爱。应该说，林语堂先生的《苏东坡传》更多的是想向外国人展示和普及中国传统士大夫的文化形象，而本书则是把焦点聚焦到苏东坡本人身上，以时间脉络，糅合诗、词、书、画，将他的人生际遇，家庭，父子，兄弟，夫妻，好友，政敌做了系统的介绍，从官场到乡野，从朝廷到江湖，为官之道，政治主张，隐士的豁达，诗人的浪漫情怀一一展现给读者。应该算是三百六十度全方位无死角的讲述这样一个中国古代文人群体中最具代表性的个体。

  这次发文，主要是因为《苏东坡新传》新的装帧，和当当网合作做了一个精装典藏礼盒版，第一时间入手，非常喜欢。本礼盒不仅重新设计了书的封面，还额外附带了《潇湘竹石图》竹扇和《黄州寒食帖》锦缎卷轴。

  

  

  卖相相当好，特别是书，纸张和装帧堪称高端

  

  《潇湘竹石图》扇子有点小，附带了一个扇套

  

  《黄州寒食帖》的卷轴，做的很精致

  

  对这种内页设计已经如此上心的书，深表敬意

  

  里头的彩图也做的相当不错

  最后拟七律一首，好不容易调对平仄

  本是眉山堂下客，书香传世庆生才。

  鞭挥诗兴惊魂魄，激荡文章动风雷。

  气韵得闲描鹿马，量涵推盏话春梅。

  蒸云海岛擎天上，小住楼台几日回。

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