量化研究新思维 （三）——与 Beta 为敌
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摘要
本报告基于海外市场海通量化团队的实证研究，系统梳理了投资风格因子、收益离散度、复杂公司策略、低 Beta 因子选股、基于历史财报的价值投资等多因子选股方法，以及SVM机器学习分类选股及商品期货多因子策略，均展现显著的风险调整后超额收益表现。重点提出“与 Beta 为敌”因子，通过做多低 Beta、做空高 Beta 股票获得较好收益，且不同策略在多市场均具稳定性和显著统计意义[page::0][page::2][page::3][page::4][page::7]
