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我整理了一份结构性市场无效性列表及其持续存在的原因
作者整理了一份结构性市场无效性列表，并解释了为何这些因子异象在广为人知后依然存在。
嘿，我最近读了很多关于结构性市场低效率的讨论。
讨论通常卡在“市场是有效的”和“只需买入价值/动量/低贝塔就能赢”之间，这感觉太简单化了。
所以我整理了我经常看到的主要异常现象列表：价值、动量、低贝塔、小盘股、质量、应计项目、股东收益率等。
我觉得更有趣的部分不仅是它们在历史上有效，而是为什么即使在人们知道它们之后，它们仍然能够存在。
有些是行为层面的。有些是制度层面的。有些来自基准、激励、职业风险、流动性，或者单纯的人类过度反应。而且有些只有与其他因子结合时才有意义。
我还添加了交互式图表来探索历史数据，并比较不同因子随时间变化的表现。
如果有人感兴趣，我在这里写了文章：https://www.jeravalue.com/en/blog/market-inefficiencies
散户投资者试图捕捉动量等因子异常的主要问题是实施拖累，尤其是换手率带来的税务拖累和基金费用。例如，如果一个动量策略的总回报率为12%，但在应税账户中换手率为80%，且对已实现收益缴纳24%的税率，那么税务拖累会吃掉大约1.9%的回报。一个简单的买入并持有指数基金回报率为10%，换手率3%，其股息税务拖累不到0.3%。因子阿尔法每年必须超过1.6%才能与被动指数打平。在你对动量策略与买入并持有策略进行回测比较时，你是如何考虑这种税务拖累的？
没错，实施拖累很重要。但你不需要运行高换手率策略也能从因子中受益。
仅仅知道基准概率并用它来避免明显的垃圾就很有用了，而且基本零成本。除此之外，散户投资者仍然可以直接或通过ETF使用较低换手率的因子倾斜。
AI垃圾。因子分析反正也没用。
为什么不呢？
阿尔法无法突破佣金成本。所有好东西都被自营交易公司的博士们抢走了。剩下的对散户没什么用。
同意高换手率的机械性阿尔法确实如此。很多都被成本吃掉或被套利掉了。但作为散户，我不会那样使用因子分析。
其价值在于基准概率：知道哪些信号是顺风/逆风，过滤垃圾，更好集中研究精力。自营交易公司可以套利干净可扩展的阿尔法；但它们并不会让估值、稀释、盈利质量、动量或流动性变得无关紧要。
感谢你的文章——读起来挺有意思，但同时也让人困惑。我原本以为会有结构性低效出现，比如大基金买不够小盘股所以就不买了。