作者：石川

摘要：市場的非有效性確保因子會(huì)持續(xù)有效。因子投資的關(guān)鍵在于執(zhí)行時(shí)對(duì)各種細(xì)節(jié)的精確處理。本文探討因子投資實(shí)踐中的各種細(xì)節(jié)。在這方面，量化投資無疑有著巨大的優(yōu)勢。

0 引言

前些天，有個(gè)小伙伴問了這么一個(gè)問題：現(xiàn)在量化選股因子泛濫，大家都用同樣的數(shù)據(jù)做同樣的測試，最后也得出相似的結(jié)論，導(dǎo)致很多策略同質(zhì)化。這個(gè)問題我們?cè)趺纯矗?/span>今天這篇文章就來回答這個(gè)問題。

首先，一個(gè)因子能夠掙錢是因?yàn)槭袌鲈谠撘蜃臃矫娲嬖?span style="color: rgb(178, 24, 43); box-sizing: border-box;">非有效性。用的人越多，市場在那方面越有效，導(dǎo)致因子的效果越差。但就現(xiàn)階段而言就說市場在哪個(gè)因子上已經(jīng)完全有效為時(shí)尚早。事實(shí)上，由于 A 股市場中噪聲投資者的高度參與感，市場仍遠(yuǎn)不夠有效。拿我們熟悉的價(jià)值投資來說，價(jià)值投資有效的直接原因不是相關(guān)因子的額外風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償（事實(shí)上，價(jià)值投資構(gòu)建的投資組合風(fēng)險(xiǎn)較市場往往更低），而是由于噪聲投資者的存在（見《寫在當(dāng)越來越多人談?wù)搩r(jià)值投資時(shí)》），這是不會(huì)消失的，所以它會(huì)持續(xù)有效。

在因子仍將會(huì)有效這個(gè)大前提下，我想更系統(tǒng)的談?wù)劦诙€(gè)方面：同樣是使用主流的因子（比如價(jià)值、動(dòng)量、質(zhì)量等），有的人賺錢了，有的人卻沒賺錢。雖然是同質(zhì)化的策略，但因子在靠譜的基金經(jīng)理手里能發(fā)揮最大的效果，而在不靠譜的基金經(jīng)理手里則變得非常平庸。這里面的門道又在哪呢？答案很簡單：細(xì)節(jié)決定成敗。

隨著量化選股的普及，市面上出現(xiàn)了很多優(yōu)秀的回測平臺(tái)，能夠快速的測試選股因子是否有效。然而，無論測試再怎么方便快捷，一旦真要實(shí)盤時(shí)，會(huì)有一些不得不面對(duì)的問題：每個(gè)因子應(yīng)該選多少股票？不同因子如何取舍？股票之間的倉位如何確定？調(diào)倉頻率如何選??？交易時(shí)如何降低成本？等等。因子投資的成敗取決于能否很好的應(yīng)對(duì)這些問題。本文旨探討在因子投資實(shí)踐中必須考慮的細(xì)節(jié)問題。需要說明的是，這里面的某些問題并沒有標(biāo)準(zhǔn)答案、不同的選擇和投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好有關(guān)。

1 細(xì)節(jié)一：選擇合適的指標(biāo)

在確定風(fēng)格因子后，首先要決定的就是找到合適的指標(biāo)。我們以價(jià)值（value）因子為例說明這個(gè)問題。

當(dāng)我們使用價(jià)值這個(gè)因子來選股時(shí)，必須通過具體的指標(biāo)來對(duì)股票的便宜程度排名。這就是選擇因子的代理指標(biāo)。在衡量便宜方面，有很多常見的 multiples（見下面的小貼士），比如 P/E，P/B，EV/EBIT 等。

面對(duì)同一因子的多個(gè)代理指標(biāo)時(shí)，我們可以選擇回測時(shí)效果最好的那個(gè)，也可以使用多個(gè)指標(biāo)同時(shí)選股。單一指標(biāo)可能由于財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確而產(chǎn)生噪聲；使用多個(gè)指標(biāo)可以避免這個(gè)問題。從實(shí)證來看，選擇多個(gè)指標(biāo)通常能提高該因子的選股效果（但這不是絕對(duì)的）。不過，由于同一因子的不同指標(biāo)之間相關(guān)度較高，因此也沒有必要選擇太多的指標(biāo)。以中證 500 為例，使用 P/B 和 EV/EBIT 兩個(gè)指標(biāo)作為價(jià)值因子選股。簡單回測的效果如下表所示。無論是從策略的風(fēng)險(xiǎn)收益特征，還是因子本身的 IC 和 IR 來看，同時(shí)使用兩個(gè)因子都優(yōu)于單一因子。

當(dāng)然，同時(shí)使用多個(gè)代理指標(biāo)雖然提高了效果，但我們也會(huì)問這里面是否有數(shù)據(jù)挖掘的成分呢？在這方面，著名的量化投資基金 AQR 告訴我們，使用多個(gè)指標(biāo)并不是一種因子激增（因此沒有數(shù)據(jù)挖掘問題），而是提高因子健壯性的一種方法，因?yàn)闊o論哪個(gè)單一指標(biāo)都無法完美的代表我們的目標(biāo)因子。

It is important to note that using multiple measures is not a form of factor proliferation, which can lead to concerns about data mining; instead, using additional measures leads to a more robust version of the ideas behind the factors as there isn't a single, perfect definition of each style.

這種處理類似于機(jī)器學(xué)習(xí)中的集合學(xué)習(xí)算法，它和隨機(jī)森林以及 AdaBoost 算法比單一的決策樹算法分類效果更好有異曲同工之妙。

2 細(xì)節(jié)二：構(gòu)建因子投資組合

在使用因子選股、構(gòu)建投資組合時(shí)，因子暴露程度和可投資性是必須考慮的兩個(gè)因素，然而高的因子暴露是通過犧牲可投資性得到的，我們必須在二者之間取舍。

下面的金字塔圖描繪了五種構(gòu)建因子投資組合的方法。自下而上，它們的因子暴露越來越高，而可投資性卻越來越低。《因子投資 —— “被動(dòng)的”主動(dòng)投資》曾對(duì)這五種方法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，本文只是簡要說明一下。

在金字塔底部是市場組合，由所有股票按市值加權(quán)構(gòu)成。我們認(rèn)為市場組合中因子的暴露為零。往上移動(dòng)是高容量因子組合 —— 這里的容量是就該組合中股票支撐的資金容量而言。該組合不剔除任何股票，但是它們的權(quán)重不再由市值決定，而是由股票在該因子上的暴露決定。較市場組合而言，該組合在目標(biāo)因子上有更高的暴露。繼續(xù)往上是高暴露組合，它會(huì)剔除部分因子暴露度低的個(gè)股而集中于剩下那些因子暴露度更高的股票，使得組合的因子暴露度更高，但犧牲了一定的可投資性。這三種組合都是純多頭組合。

最上面兩類指的是 Fama-French 三因子模型中的多空構(gòu)建方法以及 Barra 的純因子組合（見《正確理解 Barra 的純因子模型》），它們更多的都是為了評(píng)價(jià)因子的效果。這兩種組合都是多空組合，由于做空的限制，它們的可投資性比較差。尤其是 Barra 的純因子組合，它在構(gòu)建時(shí)沒有考慮任何可投資性的限制，但它在風(fēng)險(xiǎn)管理中有著非常重要的作用，在本文的第六節(jié)還會(huì)提到它。

在因子投資實(shí)務(wù)中，通常的做法是根據(jù)個(gè)股在因子上的排序選出一小部分在該因子上暴露高的個(gè)股，構(gòu)建一個(gè)投資組合。這種做法相當(dāng)于上述金字塔中的高暴露組合法。在選擇股票時(shí)，值得考量的標(biāo)準(zhǔn)除了股票在該因子上的強(qiáng)弱外，還包括股票的市值（只有大市值才能支持大的資金容量）、所屬的行業(yè)等因素（想要盡量分散行業(yè)從而規(guī)避行業(yè)特有的風(fēng)險(xiǎn)），目的是盡量構(gòu)建一個(gè)行業(yè)中性且投資性高的組合。這種方法簡單、透明、邏輯清晰，然而它不容易控制指數(shù)對(duì)其他風(fēng)格因子的暴露。比如我們針對(duì)價(jià)值因子構(gòu)建的可投資性高的投資組合難免也會(huì)在其他因子上有一定的暴露。如果我們觀察到因子的投資組合表現(xiàn)不佳，這可能不是因?yàn)?/span>該因子失效造成的，而是由該組合在其他因子上的暴露帶來的。

3 細(xì)節(jié)三：多個(gè)因子如何選股

因子投資中通常使用多個(gè)風(fēng)格因子，而非單一因子。這就引發(fā)了一個(gè)問題，多個(gè)因子如何選股？這時(shí)通常有兩種做法：

這兩種方法并無一定誰對(duì)誰錯(cuò)。但它們可能會(huì)選出完全不同的結(jié)果。考慮下面這個(gè)假想的例子，它使用價(jià)值因子和盈利因子選股，股票池中的股票在每個(gè)因子上的打分從好到壞被分為 A、B、C、D 四擋。

當(dāng)我們使用 portfolio mix（單個(gè)因子獨(dú)立選股）時(shí)，對(duì)于價(jià)值（盈利）因子，會(huì)把所有在該因子上得分為 A 的股票選出來然后放在一起。該方法不看每支股票的綜合實(shí)力，而更在乎它們是否有“偏科”（在特定因子上暴露高）。按此種方法，我們會(huì)選出落入上圖中藍(lán)色和黃色格子里的那些股票。另一方面，當(dāng)使用 integrated approach（多個(gè)因子綜合打分）時(shí)，只有股票在這些因子上的表現(xiàn)都不錯(cuò)時(shí)，才會(huì)被選入（比如在兩個(gè)因子上的得分都不低于 B）。該方法考察的是每支股票的綜合實(shí)力，它會(huì)懲罰“偏科”選手。使用此方法，我們會(huì)選出落入上圖中藍(lán)色和紅色格子里的股票。

重申一遍：這兩種方法并無一定誰對(duì)誰錯(cuò)。取舍的角度是到底想通過因子投資實(shí)現(xiàn)什么樣的目標(biāo)，以及策略的收益風(fēng)險(xiǎn)比和交易成本。以價(jià)值投資為例，它要求股票既滿足盈利高又要便宜，因此在盈利和價(jià)值兩個(gè)因子上都要表現(xiàn)突出，這時(shí)可以選擇的是 integrated approach。而如果我們的目標(biāo)并不是傳統(tǒng)的價(jià)值投資，而只是希望把投資組合盡可能的暴露在盈利和價(jià)值這兩個(gè)風(fēng)格因子之上，那么 portfolio mix 這種方法未嘗不是一個(gè)更好的選擇。

在下一節(jié)，我們將會(huì)談到多個(gè)因子的配置問題。風(fēng)格因子投資的范疇遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過用因子法執(zhí)行價(jià)值投資。在風(fēng)格因子投資領(lǐng)域，有很多優(yōu)秀的因子，對(duì)它們的（主動(dòng)）配置格外重要。

4 細(xì)節(jié)四：因子擇時(shí)和因子配置

以中證 500 的成分股為選股池，構(gòu)建下列五個(gè)風(fēng)格因子的純多頭組合：流動(dòng)性因子、規(guī)模因子、成長因子、價(jià)值因子、反轉(zhuǎn)因子。這五個(gè)投資組合相對(duì)中證 500 的超額收益的風(fēng)險(xiǎn)收益特性如下。

除了自身的優(yōu)異表現(xiàn)外，這些因子之間的相關(guān)性也很低（下圖）：

如同配置股票一樣，配置因子也是量化投資中的一個(gè)重要課題。它希望把相關(guān)性低的多個(gè)因子通過某種方式配置在一起，得到一個(gè)收益風(fēng)險(xiǎn)比更優(yōu)的多因子配置組合。常見因子配置方法包括：簡單多樣化、波動(dòng)率倒數(shù)、跟蹤誤差倒數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)以及趨勢追蹤。它們的業(yè)務(wù)含義、實(shí)現(xiàn)方法以及相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式如下表所示。

除了簡單多樣化這種被動(dòng)的靜態(tài)配置方法外，其他四種配置方法都需要結(jié)合投資者的主觀判斷。它們從不同方面考慮因子在過去一段時(shí)間的表現(xiàn)，從而判斷因子未來的表現(xiàn)，以此動(dòng)態(tài)的配置因子在下一個(gè)配置周期的權(quán)重。關(guān)于這幾種方法的具體解讀，請(qǐng)參見《多個(gè)因子配置實(shí)證》，這里不自贅述。上述五種配置方法的效果如下圖所示。可以看到，被動(dòng)的簡單多樣化就非常優(yōu)秀。而其他四中主動(dòng)配置方法并沒有帶來顯著的提高（有兩種方法甚至不如簡單多樣化）。

對(duì)于簡單多樣化來說，每個(gè)因子的權(quán)重為 0.2 恒定。而在按照絕對(duì)收益率波動(dòng)率的倒數(shù)以及風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)這兩種方法下，因子的權(quán)重雖然隨著時(shí)間的推移略有波動(dòng)，但是波動(dòng)幅度非常小，整體效果與簡單多樣化非常接近，因此這兩種方法的配置效果和簡單多樣化接近。

波動(dòng)率的倒數(shù)配置策略與風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略關(guān)注的都是因子絕對(duì)收益率的波動(dòng)。反觀跟蹤誤差倒數(shù)策略，它考量的是因子相對(duì)收益率的相關(guān)指標(biāo)。在構(gòu)建每個(gè)因子的投資組合時(shí)，我們?cè)跐M足可投資性的前提下盡量的追逐投資組合在目標(biāo)因子上的暴露；高的因子暴露意味著高的主動(dòng)管理波動(dòng)，即較大的跟蹤誤差。較大的跟蹤誤差對(duì)因子的配置效果造成了負(fù)面的影響。

最后來看看趨勢追蹤法。隨著因子投資越來越流行，投資者在選擇因子時(shí)往往看中的是因子最近的表現(xiàn) —— 選擇那些最近幾年收益率高的因子。對(duì)業(yè)績的追逐造成大量資金涌入過去有效的因子，從而大幅提高了該因子的估值。這么做造成了兩個(gè)問題：

Arnott et al (2016) 指出因子收益率中包括很大的估值溢價(jià)（valuation premium）。他們把由估值上升帶來的因子收益率稱為環(huán)境 α。當(dāng)剔除了因子估值的變化后，很多因子竟然并不能獲得超額收益。Arnott et al. (2017) 的研究發(fā)現(xiàn)選擇那些估值處于歷史低位的因子（即過去表現(xiàn)的不怎么好的因子）比選擇那些過去一段時(shí)間過熱的因子，能夠在未來獲得更高的收益。這解釋了為什么按照趨勢追蹤來配置因子效果并不好。

使用哪個(gè)因子是個(gè)因子擇時(shí)問題；如何將資產(chǎn)分配到不同因子上是個(gè)因子配置問題。在實(shí)際投資中，任何主觀的擇時(shí)、配置方法都會(huì)比簡單多樣化這種被動(dòng)方法帶來更多的主動(dòng)誤差；這增加了交易難度、并有可能提高換手率、增加交易成本。從這個(gè)意義上說，被動(dòng)的簡單多樣化足夠優(yōu)秀，可以勝任配置多個(gè)因子的重任。

5 細(xì)節(jié)五：調(diào)倉頻率和交易

在確定了使用的因子和如何根據(jù)因子挑選股票之后，緊接著的環(huán)節(jié)就是交易了。交易涉及調(diào)倉的頻率以及交易日內(nèi)買賣如何成交。

在調(diào)倉頻率方面，可以采用定期（每隔固定的一段時(shí)間）和每日調(diào)倉。從大量實(shí)證經(jīng)驗(yàn)來看，如果把調(diào)倉的粒度（周期）定為大于 1 個(gè)交易日，即如果不是每天調(diào)倉，那么策略的回測效果受實(shí)際的調(diào)倉日期影響較大（因?yàn)樵谝恍┨囟ǖ娜掌谀芮『眠x出一些特別優(yōu)秀的股票，而在其他日期卻沒選出）。這一方面自然說明如此的多因子策略是有問題的（對(duì)輸入太敏感），但同時(shí)也說明這種較低調(diào)倉周期也有自身的問題。

雖然財(cái)務(wù)因子的變化頻率很低、只有當(dāng)新的財(cái)報(bào)被披露時(shí)才會(huì)更新，但是對(duì)于和價(jià)格有關(guān)的因子，比如價(jià)值因子或者規(guī)模因子，由于價(jià)格每天都會(huì)變化，它們的數(shù)值也會(huì)頻繁變化。每天刷新因子、重新選股可以保證及時(shí)的根據(jù)最新因子取值。但是每天都調(diào)倉可能造成過高的換手率。下圖為在某個(gè)使用因子法執(zhí)行的價(jià)值投資策略中，在每天更新因子并調(diào)倉的前提下，持股個(gè)數(shù)和年化換手率的關(guān)系。可以看到，當(dāng)持股個(gè)數(shù)過少時(shí)（≤ 5 支），該策略的換手率非常高。當(dāng)持股個(gè)數(shù)在 10 以上時(shí)，策略的換手率就比較穩(wěn)定了。

除了換手率之外，每天交易需要交易者承受更大的心理壓力。在當(dāng)前的 A 股市場，自動(dòng)化交易的限制還比較大，更多的是靠人來交易。人類的情緒、認(rèn)知偏差等弱點(diǎn)不可避免的會(huì)給策略帶來難以評(píng)估的不確定性，尤其是在交易頻率高的時(shí)候。華爾街的前輩在談及人對(duì)量化投資策略的影響時(shí)指出：嚴(yán)格由機(jī)器執(zhí)行得到的效果是量化策略的上限而非下限，任何人為的干預(yù)從長期來看都只能削弱策略的表現(xiàn)。

選股個(gè)數(shù)太少的另外一個(gè)問題是風(fēng)險(xiǎn)無法充分分散。因子投資看中的是一攬子股票在風(fēng)格因子上的共性。如果僅選擇太少的股票，則和這個(gè)初衷背道而馳，而更多的是暴露在這些個(gè)股的特異性收益率上。此外，如果個(gè)股太少，會(huì)導(dǎo)致我們把資金重倉在幾支個(gè)股上面。一旦持倉中的個(gè)別股票發(fā)生了較大的虧損，這會(huì)給交易者造成巨大的心理壓力。

交易中的第二個(gè)問題是交易的執(zhí)行，它涉及的是在交易日應(yīng)該如何交易來減少滑點(diǎn)和交易費(fèi)用。對(duì)因子選股來說，通常的做法是在 T 日收盤后，根據(jù)最新的價(jià)格和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算出最新的股票倉單，然后在 T + 1 日擇機(jī)交易。那么我們是否應(yīng)該 T + 1 日開盤交易？收盤交易？或者固定時(shí)點(diǎn)（比如上午 10 點(diǎn)）交易？亦或是按照 TWAP（時(shí)間平均）交易？一般來說，市場的成交量在交易日內(nèi)呈現(xiàn) U 型 —— 在開盤和收盤波動(dòng)較大，因此滑點(diǎn)較高。下圖顯示了某個(gè)因子選股策略根據(jù) T + 1 日不同價(jià)格交易的效果（均假設(shè)千一的單邊交易費(fèi)用）。從收益率和夏普率來看，開盤價(jià)效果 > 10 點(diǎn)價(jià)格效果 > 中午收盤價(jià)效果 > 日均價(jià)效果 > 收盤價(jià)效果。這說明選出來的股票是有效的，因此越早交易越好。當(dāng)然，在實(shí)際中，由于開盤波動(dòng)率較高，因此需要考慮額外的滑點(diǎn)造成的沖擊。

6 細(xì)節(jié)六：風(fēng)險(xiǎn)管理

本文討論的最后一個(gè)細(xì)節(jié)是風(fēng)險(xiǎn)管理。在市場狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)換時(shí)會(huì)造成風(fēng)格因子失效。然而，更加困難的是想要判斷出一個(gè)因子有效或者失效需要較長的周期。

比如規(guī)模因子在 2016 年之前一直有效（挑小市值），而在 2016 年之后則失效了。但我們之所以說它失效，是因?yàn)檎驹趦赡旰蟮?2018 年回顧過去兩年小市值的表現(xiàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)了基于該因子的策略是持續(xù)下跌的。但顯然在現(xiàn)實(shí)中，歷經(jīng)兩年實(shí)打?qū)嵉奶潛p（而且還虧的很慘）才得出因子失效的結(jié)論是很痛苦的。

前文提到，為了構(gòu)建具有可投資性高的因子投資組合，該組合一定不可避免的在其他風(fēng)格因子上有暴露。它們會(huì)對(duì)最終的選股帶來額外的風(fēng)險(xiǎn)。我們應(yīng)該定期評(píng)測投資組合在不同風(fēng)格因子上的動(dòng)態(tài)暴露，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)歸因和業(yè)績歸因。為此，Barra 的純因子模型閃亮登場。純因子模型是從數(shù)學(xué)角度出發(fā)構(gòu)建的完美暴露于單一風(fēng)格因子的投資組合，它雖然幾乎不具備任何可投資性，但是在風(fēng)險(xiǎn)歸因上具有重要作用。將選股投資組合的收益率在時(shí)序上用這些純因子組合的收益率進(jìn)行回歸，就可以分析出選股投資組合的收益和風(fēng)險(xiǎn)成分中由哪些風(fēng)格因子組成。

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)來說，Davis and Menchero (2010) 指出：σ = Exposure?×?Volatility?×?Correlation。它的具體表現(xiàn)為下面這個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系：

其中 σ(R) 是選股投資組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，而等式右側(cè)的三要素分別為：

定期對(duì)選股投資組合做風(fēng)險(xiǎn)歸因有助于判斷不理想的選股結(jié)果是來自選定的風(fēng)格因子本身（比如風(fēng)格切換了，風(fēng)格因子賺不到錢了），還是因?yàn)橥顿Y組合暴露在其他的因子上造成的。對(duì)于后一種情況，則需要考慮重新構(gòu)建投資組合從而盡量降低其在不必要因子上的暴露。

7 結(jié)語

本文拋磚引玉，介紹了一些在因子投資實(shí)踐中必須要考慮的細(xì)節(jié)。不可否認(rèn)，在大家都沒有獨(dú)門數(shù)據(jù)的今天，因子投資變得越來越同質(zhì)化。但是，只要市場是非有效的，因子就還會(huì)有效，而因子投資的關(guān)鍵在于執(zhí)行時(shí)對(duì)各種細(xì)節(jié)的精確處理。在這方面，量化投資無疑有著巨大的優(yōu)勢。

量化投資基金 AQR 針對(duì)因子投資中的這些問題也展開過相應(yīng)的討論，并把通過良好執(zhí)行而真正實(shí)現(xiàn)因子投資收益的這個(gè)過程稱為“craftsmanship alpha（手藝 alpha）”，意思是只有那些專注于做好每個(gè)細(xì)節(jié)的優(yōu)秀基金經(jīng)理才能把因子投資在理論上的超額收益轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實(shí)。雖然在這些細(xì)節(jié)中并不總是有一定正確或者錯(cuò)誤的決策，但靠譜的基金經(jīng)理應(yīng)該能夠?yàn)樽约旱倪x擇辯護(hù)并深諳每個(gè)決策對(duì)于投資收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響。在這方面，基于經(jīng)濟(jì)原則和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的細(xì)節(jié)處理決策將在大概率上為因子投資帶來更好的結(jié)果。

The devil is in the details.

參考文獻(xiàn)

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Arnott, R. D., N. Beck, V. Kalesnik (2017).?Forecasting Factor and Smart Beta Returns (Hint: History Is Worse than Useless). Working paper.

Davis, B. and J. Menchero (2010). Risk Contribution is Exposure times Volatility times Correlation. Technical Report. MSCI Barra Research.

免責(zé)聲明：入市有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。在任何情況下，本文的內(nèi)容、信息及數(shù)據(jù)或所表述的意見并不構(gòu)成對(duì)任何人的投資建議。在任何情況下，本文作者及所屬機(jī)構(gòu)不對(duì)任何人因使用本文的任何內(nèi)容所引致的任何損失負(fù)任何責(zé)任。除特別說明外，文中圖表均直接或間接來自于相應(yīng)論文，僅為介紹之用，版權(quán)歸原作者和期刊所有。