我之前在寫因子正交化的時候，就開始diss「經濟解釋力」。
有經濟解釋的因子很好，但如果為了人為理解而放棄模型效能，就是刻舟求劍。
不過台灣沒人公開寫這塊就是了，可能高手喜歡埋頭研究。

Characteristics Are Covariances: A Unified Model of Risk and Return
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3032013

我翻出這篇不算新但重要的paper，在講dynamic loading和latent factor
作者說的條件主成分分析(IPCA)，和PCA差別在於因子項的load是隨時間變化的，所以資產定價模型會和各種CAPM, FF3/5/6等固定模型不同。
它們的目標是建立一個衡量因子和定價能力的框架。

Code有開源，我省略方法，直接上結果
FFC6(FF5+Mom)不如靜態IPCA5，而5因子幹掉6因子是我們最喜歡看的。
動態IPCA5更直接把alpha壓在0上面，我們更開心。

另外，從latent因子的角度來檢視顯性因子，K=1的時候作用還不大，但K=5之後，顯因子幾乎沒有多餘的解釋能力。

最後，我覺得神來一筆 :)
這篇文章重點是在講methodology，畢竟投資人要的是實踐，不是炫技。
所以作者直接拉現成的因子進來測試，風格/價量都有。

在「挑因子」能力上，IPCA很強。
多強? 10因子幹贏36因子。
(更新版的是8因子打平36因子。)

讀越多paper就會知道越多流派紛爭，我最愛談的q5 vs FF5是一個，而顯性/隱性因子之爭又是一個。
往遠的說，高維特徵工程vs傳統定價因子也還在看彼此不順眼。
好消息是，依然有高手能寫出「橋梁」，讓各派能融合。

多讀書、多吵架、多動手，進步才快。

註: 我的版本是18年的SSRN
本篇後來被選入JFE期刊，數據有更新。

有錯請告知，謝謝。

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