一、风格投资综述
在上一章择时问题的探讨中，我们将投资简化为不考虑投资对象选择的单一资产买卖，有效的择时策略可以帮助我们获得超额的收益。现在假设整个地球有一个投资标的综合指数，我们拥有完美的量化择时策略，可以成功为我们捕获每个投资机会。然而，在同一时点，不同国家的综合指数收益有高低，涨跌也不一样。如果不再对全球综指进行操作，而是用买入收益最高的A国综指，同时卖出收益最低的B国综指来代替，岂不是获利更多？这样，就在不知不觉中完成了从管理单一资产的投资“小白”，到配置多种资产的投资专业人员的角色转变。
接下来，深入挖掘、举一反三，将不同的投资对象分开（如大宗商品、股票、债券和房地产），应用不同的择时策略，也会获得超额收益；不同规模的股票（大盘股、中盘股和小盘股）、不同成长性的公司（价值型、平衡型和成长型）、不同的行业、不同的货币等都有同样的投资表现，就像无意中发现了一座金矿，深陷其中不能自拔。这时，一个声音就响起来了——“欢迎来到风格投资的世界”！
“风格投资”的说法起源于20世纪70年代，研究人员发现有些不同行业的股票具有某种共同的市场表现，即具有群体特征。按照这种相似的特征和市场表现对其进行分类，不同类别的股票表现出的收益特征不尽相同，且表现较稳定。也就是说，同一风格分类中的股票高度相关，而不同风格分类的股票收益则是不相关，甚至是负相关的。最早的风格分类有成长、周期、稳定和能源四大类。后来人们还提出了各种各样的分类办法(1)，其中认可度最高的风格分类是Fama（法玛）和French（弗兰奇）的三因子模型。
虽然William Sharp（威廉·夏普）1970年提出的CAPM模型，为现代金融市场价格提供了理论基础，并帮助他在1990年获得诺贝尔经济学奖，但这种单一β（证券风险溢价与股票市场溢价的相关系数）的理论，很快受到市场上各种异常现象的冲击。Fama和French以1963—1990年为样本期，运用横截面回归法研究β与收益率的关系，结果发现两者并不相关，甚至在控制了规模变量后，β与收益率的关系仍然不明显；股本市值和账面市值比两个变量联合起来，才能更好地解释股票平均收益率的横截面差异。
1993年，Fama和French证实投资组合的超额回报可以用三个因子来解释：市场超额收益（Rm-Rf）、公司规模超额收益（SMB，即用小市值公司收益减去大市值公司收益）、公司成长性超额收益（HML，即取账面价值和市场价值的差额，反映投资者对公司价值的认可度）。(https://www.daowen.com)
继三因子模型之后，Carhart（卡哈特）1997年提出了动量因子，得到四因子模型；Fama和French 2015年在三因子模型的基础上增加了盈利能力因子和投资因子，得到五因子模型……三因子模型开启了人们对因子投资的研究，每一种新的因子，都是一种新的分类标准、新的套利机会，也就意味着新的投资风格的产生。随着对因子认识的不断加深，资产需要管理，寻求差异化竞争优势的机构投资者纷纷加入这场掘金大潮中，多风格指数及其基金产品应运而生。行业作为一种独特的分类因子，是风格投资不断细分和深入的结果，再细分到个股选择，这部分内容在下一章介绍。
CAPM虽然在市场中多受冲击，但其严谨的数学推导却清楚地告诉人们高收益伴随着高风险的道理；在资金有限的前提下，“鱼与熊掌”亦不可兼得。面对如此多的风格，哪一种更有效？应该选择投什么？投多少？这都不能靠拍拍脑袋就做出决定。量化的方法，会帮助我们从海量的历史数据中找出规律，验证其有效性，并不断修正，实时更新，帮助我们做出理性的决定。在后文中，将进一步介绍量化手段与经典风格、行业轮动相结合的应用实例。
在进入实例之前，首先要解决一个问题：当前是什么情况？只有知道了时点，才能选择。如果大前提出现了偏差，即使后面的工作再准确、再细致，那过程和结果也没有任何意义。作为择时策略的延续，要想知道“现在几点了”，先看看下面几个“时钟”。