资产定价因子
在金融市场里，资产中间的联动性是投资者最大的风险点所在。联动性风险是投资风险的主要组成部分。所以要给金融资产定价的话，就要给这些联动性定价。
一个证券资产的风险可以分解为两个部分，一个是跟整个市场相关联的部分，就是系统性风险；是自己独有的部分，叫做个体风险。其中在投资的过程中个体风险主要包含公司行业和经营风险，比如说近期的中兴事件。个体风险难以判断，也可以通过投资组合来分散，这里就没有过多研究。重点是需要找到系统性风险，就是资产与市场波动的部分。
把一个资产和市场组合的相关性定义为“beta”。这个资产比市场风险大还是小，beta大于1，这个资产的风险比市场要大，反之，比市场风险小。如果这个资产的beta为2，那这个资产的价格应该是市场2被的议价，如果这个资产的市场价格大于2倍，就可以称为高估值。
这就是资产定价理论（Capital Asset Pricing Model，CAPM）。是由夏普等几个金融学家在1964年提出的，与有效市场假说一起，是现代金融学的两大基石。
一、资产定价三因子模型（市场、规模和价值)
在15年牛市的时候，有出现一些牛叉基金，比如说汇添富的几个专们投资神创板的几个高价股全通教育、安硕信息。他们的业绩比沪深300的表现好很多。在这种情况下，当时觉得这些基金经理超级牛。
然而事实并非如此。
Fama-French模型，除了上面讲的市场风险之外，资产的系统性风险还包括另外两个因素：规模因子和价值因子。这两个因素也是资产的定价因子。
规模因子：市值小的公司，承担着更大的风险，有更高的风险溢价。意思就是规模小的资产，它与市场组合（沪深300）的相关性“beta”是大于1的。在市场较好的时候，它的收益也会大；然而当市场走低，他的亏损也是大于市场组合的。
价值因子：市净率低的公司，或许由于基本面不佳、波动较大，比市净率高的成长型公司有风险溢价；或许是投资者的误判，当估值修正时，也会有高的回报。
最后，通过多年的数据认证，什么资产的收益率更高，用这三个因子可以解释其中的90%，基本上解释了各种股票收益率的差异。
当看到这个模型，可以知道原来很多时候，基金经理取得了超额的收益不是因为他们的能力，而是运用了以上的两个风险因子。
二、动量因子（趋势交易）
在A股市场里，经常听到媒体评论，散户追涨杀跌不理性，造成市场的过度波动。其实这很业余，在金融的研究里，散户根本没有追涨杀跌，而是在追跌杀涨。
实际在过去的数据中，机构最赚钱的策略就是“追涨杀跌”，这也叫做动量交易。在资产定价因子中，还是一个著名在定价因子。
机构就这样使用了相应的交易策略，买入上个月收益最高的资产，卖出收益最低的那组。然后发现在接下来的3-12个月中，这个策略获得了不错的超额收益。在五十年代被发现后，之后的30年美国市场上大部分基金都使用了这样的策略赢得超额收益。
那如果动量这个现象是错误定价，而市场又是有效的。那这个超额收益的套利空间就应该很快消失，不会出现长久超额收益的情况。超额收益一直存在的可能性就是动量也是一种系统性风险，需要风险溢价。所以它也应该当作一个定价因子。
动量这个策略的风险很大，在市场良好的时候，可以获得超额收益。而在市场不好的时候，却容易赔钱。而在A股市场中，由于交易较大，动量持续的时间较短，只能持续2-4周。如果这一周大涨，后面的2-4周可能跟着涨；反之，后面2-4周继续跟着跌。
三、投机因子
Fama-French的三因子模型中，价值因子在中国市场没有在美国市场那么明显。大量的数据证明在A股市场中，投机因子对价格有很强的解释力。
大量的投资者很难准确判断资产的内在价值，都是倾向于选择那些其他人也会买，因而会涨的资产。这种行为在市场上是常态，资产的价格就面临长期偏离基本面的风险。所以资产价格也应该包含投机行为的风险溢价，也就是投机因子。
投机衡量指标：异常换手率（abnormal turnover）。在发展中国家，发展中的市场，异常换手率特别高；而在成熟的资本市场都比较低。
构建对应的交易策略，每个月买入异常换手率最低，卖空异常换手率最高的组合。这个策略年化收益率稳定达到21%，异常换手率确实能够影响A股股票未来的收益率，是中国市场独有的定价因子。
炒作在中国市场里不是个别现象，不是个体性风险，而是一个系统性风险。当投机变成是从的系统性风险以后，它其实是有风险溢价的，可以成为一个风险定价因子，聪明的人可以用它来赚钱。而且在A股市场里投机的成分远大于价值，所以这个因子的作用也远大于价值因子，留到以后再深入讲解。
以上就是资产定价的五个因子，通过这些，也就更加准确的描绘了市场的画像。对于市场的风险，让我感觉就是自己在一步步从迷信、蛮荒，从观察性的总结，一点点科学的找出其中背后深层次的道理。
