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2019 年终总结,比以往来的要早一些

石川 川总写量化 2023-02-15

作者:石川,北京量信投资管理有限公司创始合伙人,清华大学学士、硕士,麻省理工学院博士。


封面来源:https://www.pexels.com


未经授权,严禁转载。


今年的关键词:分享、感动、有灵魂。



2019 年的年终总结,比以往来的要早一些。


至于为什么今年没有等到年底最后一周,是因为写不动了(让我想起武林外传里的人物谢步东 —— 宁财神透露之所以起了这么个名字是因为他当时编剧写不动了)。



哦!不对!是因为有很多体会想分享,很多感谢要表达。


2019 年,公众号一共推送 47 篇文章,其中包括 41 篇原创(包括搞事情因子小组合作的几篇)和 6 篇转载(所有文章的链接请见文末附录)。与 2018 年相比,原创文章少了 10 篇(去年总结在此),但今年每篇原创都更长、更有深度。话虽如此,但这仍然让我想起了哈利波特第一部中达力过生日的一幕。







OK!轻松的环节结束了,下面进入有趣的部分。今年总结的三个关键词是:分享感动有灵魂


01

分享


2012 年 6 月 8 日,马萨诸塞州坎布里奇(Cambridge)市晴空万里,MIT 迎来了第 146 届毕业典礼。当年的 guest speaker 并非政府高官或商界巨头,但确是最能体现 MIT 分享精神的 Salman Khan。他是大名鼎鼎的 Khan Academy(可汗学院)的创始人。在麻州(也许不如加州)传奇的阳光下,我在台下聆听了 Salman Khan 的精彩演讲。



不了解 Khan Academy 的小伙伴可以点这个链接。简单的说 Khan Academy 是一个非营利性组织,面向全网提供不同学科、不同级别的高质量免费课程,和 MIT 的 OpenCourseWare(简称 OCW,网址 ocw.mit.edu)如出一辙。


We’re a nonprofit with the mission to provide a free, world-class education for anyone, anywhere.


Khan Academy 在全网招募了超过 200 位专家制作不同学科的材料,而 MIT 的 OCW 更是把 MIT 的绝大部分课程的课件、视频和辅导材料直接挂到了网上。通过互联网的力量,这些优质学习资料便在弹指一挥间传递给了每个需要它的人。无论是 MIT OCW 还是 Khan Academy,对知识的无私分享都深深的烙在了它们的基因中,让知识触及每一颗充满求知欲的心灵,也改变着很多人的命运。


这种分享的精神深深打动了我。


秉承这种精神,公众号也进入了第四年。老朋友们可能有印象,我在多个类似的场合(公众号周年日或年终总结)都对坚持写作的动机做过自白:传播我认为正确、科学的量化投资知识。当然,由于知识和能力有限,有很多东西是我不了解、不熟悉的。因此我时时告诫自己要做到“搞懂的东西要认认真真的写;不明白的东西不要信口开河的说”。


此外按照一贯的原则,公众号坚持不放广告、不互相站台(哦,不包括我公开、透明的吹捧 [因子动物园] 和 [Chihiro Quantitative Research])、不开打赏、也没有用 [聪明的小伙伴都关注了] 之类的语句“绑架”读者。2019 年之前,为了保护原创给图片加了水印,后来发现严重影响体验就干脆把水印也拿下了。所有这些只为提供更好的阅读体验。


我想,至少从这个角度说,[川总写量化] 的小伙伴是幸福的。


02

感动


今年的第二个关键词是“感动”。


除微信公众号之外,我在知乎上也有一个专栏,每期会把文章同步过去。在知乎专栏所有的文章中,赞同数最高的是 —— 你一定猜不到 ——《布朗运动、伊藤引理、BS 公式(前篇)》这篇技术的不能再技术的文章。然而它的赞同数达到 1000,且有很多留言感谢说“比书上讲得好”。我自然知道这是谬赞,但还是被这些鼓励和认可所感动。



读书的时候,无论在清华还是 MIT 我都做过助教。每当听到小伙伴说我帮他们更好的理解了知识点的时候,对我而言都是一种激励、一种褒奖。在今年后台的众多留言中,下面这条无疑最让我感慨万千(以下分享已获得留言小伙伴同意)。



真的是感慨万千。再次感谢这位小伙伴的肯定。


在量化投资的事业上,我还有很长的路要走;但是在知识分享的道路上,我也许更加接近成功。而我也希望在未来继续做一个靠谱的知识搬运工。


03

有灵魂


之前,我和朋友讨论“什么样的文章是好文章”。其中一位说到“有灵魂”。深以为然。


好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一。


我不敢说我码的每一篇文章都有灵魂,那应该是非常高的目标。但我对“有灵魂”有两个理解。


第一个理解是文章应该像搭积木一样构建知识体系。公众号的老朋友也许会认同下面的说法:虽然每周我挑的话题比较随机,但如果把同一话题下的文章按先后顺序都拿出来看,也是可以梳理成体系的。比如在介绍 Barra 多因子模型中也是分多篇文章介绍了模型、求解、以及 Barra 对协方差矩阵的多种调整思路。


第二个理解是希望你能从字里行间感受到我的思考。《从 Factor Zoo 到 Factor War,实证资产定价走向何方?大概是有代表性的一篇,它实实在在体现了我的思考过程。


当然,“有灵魂”并不是没有代价的。它意味着无论是介绍一个技术、解读一篇学术论文、还是讨论一些心得都要倾注更多的心思、花费更长的时间。这也就是为什么今年的原创文章比去年少一些。


OK!预防针打好了,下面说说明年的写作计划。


为了保证文章质量、进一步向“有灵魂”靠拢,并考虑到各种客观因素,2020 年原创文章的频率将会降低到每两周一篇(不少于 26 篇)。之所以做这个决定,除了上述理由之外,还有一个更重要的原因是我计划在 2020 年憋个大招,这个大招会占用平时一定的写作时间,希望届时不会让各位小伙伴失望(剧透到此为止),也感谢你们的理解。


以上就是对 2019 年的回顾。



最后是大感谢环节。友情提示,此处点击背景音乐效果更佳。



感谢你!


感谢关注公众号的你!


感谢点开每期文章的你!


感谢认真留言和我互动的你!


感谢愿意为某篇文章背书而点赞或转发的你!


感谢能够容忍我在必要的时候和不那么必要的时候都中英文夹杂的你!


感谢能在公众号这种非常不适合阅读数学公式的环境下依然认真阅读带有数学公式文章的你!


感谢能够接受哪怕马上就迈入 2020 年了可公众号后台依然还是靠我“人工”智能回复关键字查询的你!


……


谢谢你们!


写到这里突然意识到,2019 年一不留神就过去了。我想起之前电脑开机画面的一句鸡汤:你觉得一年比一年过得快,是因为时间对你一年比一年重要。


预祝各位 2020 新年快乐!明年见。


A

附录


除去本文、3 月底公众号更名、以及 5 月底纪念公众号三周年的软文,2019 年公众号共推送 47 篇文章,其中 41 篇原创、6 篇转载,文章列表如下。


原创:

因子样本外表现为什么变差?

残差动量 —— 有理有据还是数据挖掘?

Generalized Method of Moments

Wikipedia of Trend Following (II)

基本面因子投资的三点思考

理解资产价格

金融计量学发展史上的重要文献

Which Beta (II)?

Calendar Anomalies:糖衣下的 Multiple Testing?

q-factor model 的一段往事

异质波动率之谜

因子投资小册子

资产价格和交易量背后的行为金融学

写给你的金融时间序列分析:补完篇

Book-to-Market 整容记:哪家 BM 比较强?

致敬经典:Ball and Brown (1968)

基本面分析 ≠ 基本面量化投资?

从 Factor Zoo 到 Factor War,实证资产定价走向何方?

Which Beta?

加强版反转

Eugene Fama —— 一段 50 年的传奇

Risk Parity vs Tail Risk Parity

机器学习时代的回测规程

阿尔法经济学

听 Richard Thaler 讲行为金融学的知识框架

异质波动率能否提供增量定价信息?

基于 Risk Parity + Black Litterman 的因子择时

估值过高能否预测市场下行风险?

学术界、管理人、投资者视角下的因子投资

浅析资产配置的几种方法

实证研究 —— 使用正交化和自助法寻找显著因子

还在对着一阶矩做因子择时?不妨试试二阶矩

BAB vs BABAB

所有历史数据都是样本内

一个加入行为因子的复合模型

Anomalies, Factors, and Multi-Factor Models

出色不如走运 (III)?

配置风险收益还是配置噪音?

多因子回归检验中的 Newey-West 调整

如果我们能正确预测基本面因子

寻找股票市场中的预期差


转载:

More on Tail Risk:风险越大,收益越低?

Wikipedia of Trend Following

Barra 协方差矩阵的 Eigenfactor 调整

如何规避烂股票

NYUSH 金融工程申请攻略(干货向)

如何分配资金?组合优化的是是非非



免责声明:文章内容不可视为投资意见。市场有风险,入市需谨慎。



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