這是 2018 年度公眾號(hào)的最后一篇推送。

Technically 這不是 2018 年我寫的最重要的一篇文章；但是 non-technically 這是本年度我最看重的一篇、最交心的一篇。本文分為致謝、2018 年回顧、2019 年展望以及附錄幾個(gè)部分。

公眾號(hào)于 2016 年 5 月 25 日推送了第一篇文章，到今天已有兩年半的時(shí)間。在這期間，通過一篇篇的推送讓我們結(jié)識(shí)了很多朋友。在此，我想送出兩份感謝：

感謝公眾號(hào)的老朋友在 2018 年對(duì)我們一如既往的支持！

感謝 2018 年通過各種渠道關(guān)注到我們的新朋友，緣分?。?/span>

在 2018 年，無論是原創(chuàng)文章的質(zhì)量和公眾號(hào)的關(guān)注度都較 2017 年有不小的提高。我把文章的回顧留到本文第二節(jié)，先來說說公眾號(hào)運(yùn)營方面。2018 年，不少文章被優(yōu)秀的大流量公眾號(hào)轉(zhuǎn)載，加上我寫了一系列讀者關(guān)心的多因子文章，使得更多的小伙伴知道了我們的公眾號(hào)，知道了它背后有一個(gè)喜歡碼字的家伙。時(shí)至今日，每篇文章的閱讀量能基本穩(wěn)定在 1000 左右，較 2017 年提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

量化投資促使人不斷的學(xué)習(xí)新的知識(shí)。當(dāng)我們學(xué)的越多，卻發(fā)現(xiàn)自己其實(shí)知之甚少，于是便時(shí)刻不敢松懈。碼字本身是將知識(shí)真正掰開揉碎吸收的過程，每周一篇的寫作除了讓我釋放碼字熱情外更讓我受益匪淺。如果這些文章能夠幫到關(guān)注公眾號(hào)的小伙伴，那對(duì)我們而言則是更加欣慰了。不少朋友在后臺(tái)留言、評(píng)論；很多鼓勵(lì)讓人感動(dòng)、很多問題發(fā)人深思。我們歡迎并珍惜每一次討論，希望能堅(jiān)持下去，和各位共同進(jìn)步，在量化投資的道路上越走越遠(yuǎn)。

寫完 2018 年的文章，給我最大的感受是“文章越來越長(zhǎng)、公式越來越多”。我的不少朋友也和我調(diào)侃道 “公式多了看不懂啊”。

先來說說“文章越來越長(zhǎng)”。我當(dāng)然不會(huì)故意把文章拖長(zhǎng)，但也不會(huì)為了完成每周一篇的目標(biāo)而草草收筆。我希望每篇文章都能從邏輯上比較完整把一個(gè)話題講清楚 —— 無論是一段歷史、一個(gè)技術(shù)、一個(gè)策略或是一個(gè)定價(jià)模型，以便感興趣的朋友保存并在未來能夠非常方便的翻出來看看，而無需在多篇細(xì)分文章之間“輾轉(zhuǎn)騰挪”。

再來說說“公式越來越多”。確實(shí)，很少有人看到數(shù)學(xué)公式之后是會(huì)非常愉悅的。2018 年的文章中被其他公眾號(hào)轉(zhuǎn)載次數(shù)最多的一篇是《投資中的 N 種認(rèn)知偏差，總有一款打敗你》，全篇沒有任何公式。MIT 的 Andrew Lo 教授（金融工程學(xué)術(shù)界非常厲害的一位，我很喜歡看他的文章）在 Talks at Google 講過一個(gè)小故事。他在創(chuàng)作新書 Adaptive Markets 時(shí)，出版社建議他不要放任何公式，因?yàn)?strong style="box-sizing: border-box;">書中每多一個(gè)公式，潛在讀者就會(huì)減少 50%。他最終聽從了出版社的建議，通篇沒有公式，代價(jià)是用更多的文字來說明公式傳遞的含義。最終該書有 150,000 字，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出出版社 80,000 字的限制。

回到“公式多”的問題。量化投資的文章大概很難和數(shù)學(xué)公式完全絕緣。當(dāng)然，我們也不是在寫學(xué)術(shù)論文或者做數(shù)學(xué)推導(dǎo)，因此在今后我僅會(huì)在絕對(duì)必要時(shí)使用絕對(duì)必要的公式。其實(shí)，文章中的每一個(gè)公式 —— 無論復(fù)雜或簡(jiǎn)單 —— 都是我用一個(gè)叫 latexeqedit 的小軟件敲出來再保存成圖片的，而不是從別的地方 Ctrl+C & Ctrl+V 來的。當(dāng)各位看到復(fù)雜大數(shù)學(xué)的時(shí)候想想我在那里敲公式，也許就沒那么抵觸了。：）

2018 年公眾號(hào)一共推送了 51 篇文章（見文末附錄），涉及很多類別。下面根據(jù)閱讀量的高低列出十大熱門文章，它們大致反映出讀者的喜好。有些文章寫的較早、閱讀量高可能是占了時(shí)間的便宜，但考慮到關(guān)注公眾號(hào)的人數(shù)隨時(shí)間線性增長(zhǎng)，因此后期寫的文章也未必就有多少劣勢(shì)。

就我個(gè)人而言，想借此機(jī)會(huì)推介兩篇文章：

以上就是對(duì) 2018 年文章的回顧。

最后來聊聊 2019 年文章的預(yù)期。

公眾號(hào)中有相當(dāng)一部分文章是關(guān)于某個(gè)量化投資話題的深度思考。創(chuàng)作它們背后需要參閱的文獻(xiàn)更多、思考的時(shí)間更長(zhǎng)。為了保證文章的質(zhì)量，往往花費(fèi)很多心血。以近期的一篇《尾部相關(guān)性、尾部風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)和圣杯分布》為例。放在一年前，我會(huì)針對(duì)題目中的三方面寫三篇文章。但是在現(xiàn)在，我會(huì)把這幾些關(guān)于尾部風(fēng)險(xiǎn)的不同方面按照一個(gè)合理的邏輯串聯(lián)起來，希望能給小伙伴們更加豐滿的介紹。這類文章往往是我和我的合伙人學(xué)習(xí)、思考、辯論、互相 diss、再思考、并最終達(dá)成共識(shí)后的思想輸出，是最有生命力的，但我坦率的預(yù)期是它們不會(huì)每周出現(xiàn)。

另一大類文章是海外優(yōu)秀學(xué)術(shù)文獻(xiàn)介紹，特別是關(guān)于 empirical asset pricing。我個(gè)人有一些非常喜歡的海外頂尖學(xué)者（比如 John Cochrane、Campbell Harvey、Andrew Lo、Charles Lee 等）以及一些將科學(xué)研究完美融入到投資實(shí)踐中的對(duì)沖基金（比如 Bridgewater、AQR、Winton Capital 等），因此會(huì)持續(xù)追蹤他們的最新研究。同時(shí)，我關(guān)注的公眾號(hào)也會(huì)定期推送金融領(lǐng)域幾大頂級(jí)期刊的最新文章。每當(dāng)我看到適合中國市場(chǎng)的先進(jìn)研究，便會(huì)通過公眾號(hào)的推文介紹給大家。當(dāng)然，寫作中一定會(huì)加入自己的思考。在 2019 年，這類文章依然會(huì)占有一定的比重。

最后一大類是偏技術(shù)性的文章，比如介紹某個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。不過這類文章最近已經(jīng)寫的越來越少了。因?yàn)閷?duì)于很多技術(shù)或算法，網(wǎng)上都已經(jīng)有了鋪天蓋地的介紹，其中不乏優(yōu)質(zhì)文章，遠(yuǎn)比我理解的深、寫得好。我會(huì)把重點(diǎn)放在一些曾讓我感到非常困惑、或者在量化投資的實(shí)踐中有很多坑的技術(shù)上。在寫技術(shù)類文章時(shí)，我的指導(dǎo)思想是“致敬經(jīng)典” —— 我不是技術(shù)的發(fā)明者，我只是知識(shí)的搬運(yùn)工。因此，我會(huì)毫不避諱的直譯相關(guān)的海外經(jīng)典文獻(xiàn)（當(dāng)然會(huì)給出處），目的就是把技術(shù)講明白、說清楚。曾經(jīng)有個(gè)朋友在一篇文章后留言說“翻譯的不錯(cuò)”。我不知道這是夸我，還是 diss 我。但這都不重要，因?yàn)槟康囊呀?jīng)達(dá)到了。

以上是關(guān)于文章內(nèi)容方面的展望。在公眾號(hào)運(yùn)營方面，2018 年的一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)是對(duì)關(guān)鍵字查詢支持的嚴(yán)重缺失。很多朋友在后臺(tái)回復(fù)一些關(guān)鍵字，在這種情況下我們都是人工來匹配文章、再把相應(yīng)的連接回復(fù)給 TA。2019 年，我們會(huì)加強(qiáng)后臺(tái)對(duì)關(guān)鍵字查詢的支持，希望這個(gè)問題能夠得到改善。

最后，再次感謝各位朋友給予公眾號(hào)的大力支持；也感謝各位耐心看完我的碎碎念。

愿 2019 年的市場(chǎng)對(duì)我們好一點(diǎn)。

祝各位新年快樂。

除去本文，2018 年公眾號(hào)共推送 51 篇原創(chuàng)文章（外加一篇勘誤更正），它們可以粗略的被劃分為以下 7 大類：Empirical Asset Pricing（9 篇）、因子投資（7 篇）、回測(cè)與數(shù)據(jù)挖掘（3 篇）、量化技術(shù)（14 篇）、量化策略（11 篇）、行為金融學(xué)和交易心理（4 篇）以及其他投資（3 篇）。這些文章的鏈接如下。

A.1. Empirical Asset Pricing

CAPM 的一小段歷史

股票多因子模型的回歸檢驗(yàn)

獲取 α 的新思路：科技關(guān)聯(lián)度

未知風(fēng)險(xiǎn)，錯(cuò)誤定價(jià)，還是數(shù)據(jù)遷就？

量化殼價(jià)值

中國版 Fama-French 三因子模型，了解一下？

美股上一個(gè)跨越時(shí)間尺度的趨勢(shì)因子

解釋股票截面預(yù)期收益差異的獨(dú)立因子

實(shí)證研究 —— A 股上顯著的風(fēng)格因子

A.2. 因子投資

你用因子，他也用因子；你沒賺錢，他卻賺錢了

用 IC 評(píng)價(jià)因子效果靠譜嗎？

正確理解 Barra 的純因子模型

關(guān)于《正確理解 Barra 的純因子模型》的一處更正

協(xié)方差矩陣的 Newey-West 調(diào)整

Barra 因子模型中的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整

Barra 因子模型截面回歸求解

為什么要進(jìn)行因子正交化處理？

A.3. 回測(cè)與數(shù)據(jù)挖掘

科學(xué)回測(cè)中的大學(xué)問

出色不如走運(yùn)(II)？

美麗的回測(cè) —— 教你定量計(jì)算過擬合概率

A.4. 量化技術(shù)

且看再平衡如何“無中生有”

凱利公式，從賭場(chǎng)到量化投資

粗糙路徑理論 —— 價(jià)格序列降維利器

小心偽回歸發(fā)現(xiàn)的假關(guān)系

收益率到底能不能預(yù)測(cè)（模型篇）？

收益率到底能不能預(yù)測(cè)（實(shí)證篇）？

樸素貝葉斯分類器

邏輯回歸 vs 樸素貝葉斯

夏普率隨想

究竟什么是量化投資？

止損到底有沒有用？何時(shí)有用？

模型復(fù)雜度隨想

有沒有哪個(gè)趨勢(shì)指標(biāo)更好使？

尾部相關(guān)性、尾部風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)和圣杯分布

A.5. 量化策略

構(gòu)建一個(gè)技術(shù)分析策略需要考慮哪些因素？

動(dòng)量策略的是與非

給你的動(dòng)量策略加點(diǎn)“料”

中國股市日歷異象之換月效應(yīng)

寫在當(dāng)越來越多的人談?wù)搩r(jià)值投資時(shí)

跟著靠譜基金經(jīng)理學(xué)選股？

沙鋼調(diào)價(jià)，市場(chǎng)是否買賬？

次世代均值回歸策略

Greenblatt 的神奇公式及其改進(jìn)

從 CTA 趨勢(shì)策略的表現(xiàn)看量化投資面臨的挑戰(zhàn)

簡(jiǎn)單多樣化，資產(chǎn)配置的優(yōu)秀基準(zhǔn)

A.6. 行為金融學(xué)和交易心理

投資中的逆向思維

那些年，那些錯(cuò)

投資中的 N 種認(rèn)知偏差，總有一款打敗你

艱難時(shí)刻需要堅(jiān)韌信仰

A.7. 其他投資

多投機(jī)、弱監(jiān)管、高波動(dòng)的比特幣市場(chǎng)是否非有效？

多因子如何玩轉(zhuǎn)加密幣？

機(jī)器學(xué)習(xí)能否助力風(fēng)險(xiǎn)投資？

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。