该行业的大部分投资都是基于价值、动力和低风险等既定因素。在这篇文章中，我们分享了我们在相当大且经济上重要的样本期内对样本外因素进行研究的主要结果。使用迄今为止最长的样本期（1866 年至 2020 年代），我们消除了对数据挖掘和股票因子绩效衰退的担忧。我们发现，样本外的股票因素非常强劲，并且 150 多年来一直是金融市场中普遍存在的现象。
数据挖掘问题是真实存在的
我们为什么进行这项研究？首先，需要对因子溢价进行更多研究，特别是使用样本外数据。大多数关于股权因素的从业者研究使用的样本可以追溯到 20 世纪 80 年代或 90 年代，涵盖约 40 至 50 年。从统计角度来看，这并不是一个很大的数据量。此外，这些年的情况也很独特，几乎没有衰退，历史上持续时间最长的扩张和牛市，并且直到 2021 年通胀时期都很少。关于股票因素的学术研究通常使用较长的样本，通常从 1963 年开始使用芝加哥大学的美国证券价格研究中心 (CRSP) 数据库。但想象一下，如果我们可以使用全面的股票价格数据集将样本长度加倍。早在 20 世纪之前，股票市场就对经济增长和创新融资至关重要。
其次，学者们发现了数百个因素——通常被称为“因素动物园”。最近的学术研究表明，其中许多因素可能是由于数据挖掘或学术界和行业研究人员广泛测试造成的统计侥幸造成的。一次测试的置信度通常为 95%，这意味着大约每 20 次测试中就有一次会“发现”错误因素。当进行多次测试时，这个问题会变得更加复杂。鉴于金融市场已经进行了数百万次测试，这一点至关重要。这是投资者严重关切的问题，因为因子投资已成为全球主流。想象一下，如果推动数千亿美元投资的因素是统计噪音的结果，因此未来不太可能带来回报。
图 1 说明了我们研究背后的动机之一。它显示了 CRSP 时代（1926 年之后）样本内和样本外时期投资组合规模、价值、动量和低风险因素的检验统计数据。与早期研究一致，大多数因素在样本内表现出重要性。然而，在随后的样本外时期，结果看起来有很大不同，几个因素在传统置信水平下失去了重要性。正如文献中所讨论的，股权因子表现的下降可以归因于多种原因，包括有限的数据样本。无论如何，它强调需要在足够大的样本中对股权因素进行独立的样本外测试。在我们的研究论文中，我们通过使用 61 年的数据扩展 CRSP 数据集，在以前未接触过的样本中测试样本外的公平因素，从而应对这一挑战。
图 1.
资料来源：全球金融数据、Kenneth French 网站、鹿特丹伊拉斯姆斯大学
19世纪的股票市场th 世纪
在深入探讨关键结果之前，我们先概述一下 19 世纪的美国股市。在我们的论文中，我们收集了 1866 年至 1926 年（CRSP 数据集的开始日期）期间在美国交易所上市的所有主要股票的信息。这一时期的特点是经济强劲增长和工业快速发展，为美国成为世界领先的经济强国奠定了基础。股票市场在经济增长和创新融资中发挥着关键作用，市值在 60 年间增长了 50 多倍——与同期美国名义 GDP 增长一致。
在许多方面，19 世纪和 20 世纪的市场是相似的。股票可以很容易地通过交易商在交易所买卖，通过衍生品和期权进行交易，以保证金购买，并与知名卖空者做空。主要 19th 世纪的技术创新，如电报（1844年）、跨大西洋电缆（1866年）、自动收报机磁带（1867年）的引入、本地电话线的可用性（1878年）以及通过电缆的直接电话连接，促进了流动和活跃的二次通信股票市场，经纪和做市活动活跃，价格之间套利快速，价格对信息反应快，交易活动活跃。从东海岸到西海岸，甚至横跨大西洋，报价立即就被知晓。就像今天一样，投资者可以获得广泛的信誉良好的信息来源，而相当大的金融分析师行业则提供市场评估和投资建议。
此外，19 世纪的交易成本与 20 世纪并没有太大区别。th 世纪成本。市场信息和学术研究显示，交易量较大的股票和套利良好的纽约证券交易所股票的交易成本约为 0.50%，但交易价格最低为 1/8th 在两个世纪中。此外，在第一次世界大战之前的十年中，纽约证券交易所的报价利差中值为 86 个基点，四分之一的交易利差低于 36 个基点。此外，1900 年至 1926 年间，纽约证券交易所股票的换手率高于 2000 年。总体而言，自 19 世纪 19 世纪以来，美国股票市场一直是活跃且经济上重要的交易来源。th 世纪，为因子溢价提供了重要且可靠的样本外测试场地。
CRSP 之前的股票数据集
构建这个数据集是一项重大工作。我们的样本包括 1866 年以来所有主要股票的股票回报和特征。为什么是 1866 年？这是开始日期 商业和金融纪事，CRSP 数据库也使用的关键来源。您可能想知道为什么 CRSP 于 1926 年开始。虽然确切原因仍是推测，但它似乎是任意的，确保包含 1929 年股市崩盘之前的一些数据。
在我们的论文中，我们手工收集了所有市值——与研究因子溢价和股票价格高度相关。此外，我们还手工验证了从专门研究历史价格数据的数据提供商 Global Financial Data 获得的价格和股息数据样本。与 CRSP 不同的是，我们的数据收集重点是在主要交易所交易的所有主要股票。这不仅包括纽约证券交易所，还包括纽约证券交易所（后来成为美国证券交易所，AMEX）和几个地区性交易所。您可以想象我们在鹿特丹伊拉斯姆斯大学花费了多少工作量以及研究助理的大量时间。但结果是值得付出努力的。结果是 1866 年至 1926 年美国股票价格的高质量数据集，涵盖约 1,500 只上市股票。
因素的样本外表现是永恒的
那么，1866 年至 1926 年 CRSP 之前时期的样本外结果如何呢？在我们讨论之前，请记住，这一时期之前尚未得到充分研究，因此它使我们能够对股权因子溢价进行真正的样本外测试。
图 2 总结了我们研究的主要结果。它显示了可能的最长 CRSP 样本（灰色）和 CRSP 之前的样本外期间（黑色）内已确定的股权因子溢价的 alpha。有趣的是，价值、动量和低风险因素的样本外 alpha 与 CRSP 样本中观察到的非常相似。事实上，两个样本之间的差异在统计上并不显着。 150 多年来有关要素溢价（黑条）的证据证实了这一结论，显示出具有吸引力的溢价，在经济上和统计上都具有高度显着性。总体而言，独立样本证实了价值、动量和低风险等关键股权因素溢价的有效性。
图 2.
资料来源：全球金融数据、Kenneth French 网站、鹿特丹伊拉斯姆斯大学
这些发现得出了几个强有力的结论。首先也是最重要的是，要素溢价是金融市场的一个永恒特征。它们不是研究人员的努力或特定经济条件的产物，而是自金融市场诞生以来就一直存在，并持续了 150 多年。其次，因子溢价不会在样本外衰减，而是趋于保持稳定。第三，鉴于其持久性，要素溢价提供了重要的投资机会。这些结果应该会让投资者对要素溢价的稳健性更有信心，增强他们在制定有效投资策略方面的效用。
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