主要观点：
- Investment is about BAD TIMES. （非常同意）
- RE-BALANCE, re-balance, re-balance. （保留看法）
- The future of asset management: CHEAP exposure to DYNAMIC factors.
Chapter 1 Asset Owners
以贫困的Timor-Leste（东帝汶民主共和国）为例子，引出asset management的重要性。进而分类探讨几类asset owner：主权财富基金(sovereign wealth fund)，养老基金(pension fund)，捐赠受托基金(foundations and endowments)，个人与家庭。
东帝汶的例子很有趣。这是个很穷的国家，人均GDP仅有1000美元左右，但其主权基金却有高达120亿美元的资产！这些钱主要来自东帝汶的石油产业。一个穷得叮当响国家，为什么把卖油赚的钱了存起来，而没有“花在刀刃上”呢？一个重要的考虑是预防荷兰病(Dutch disease)：中小国家发现自然资源后大力开采，容易导致其他产业相继衰落，并且货币升值、国际竞争力下降。一旦所依赖的大宗商品价格下跌，对经济的影响将是致命的。历史上，挪威就曾经吃过大亏：80年代油价下跌，依赖石油出口的挪威马上被打入了一段漫长的零增长。如果在大宗商品繁荣时期对外汇有所储备，困难时期就可以拿出来实施经济政策和扶植其他产业。有趣的是，东帝汶的主权基金正是在挪威人的建议下创建的，而挪威自己时至今日仍然拥有着世界上最大的主权基金。
Chapter 2 Preferences
Mean-variance utility有许多不足。比如，它并不要求return服从正态分布；而当return不是正态分布时，仅仅依赖first 2 moments是不够的。又如方差不区分涨和跌，而投资者对涨和跌是不对称的。
Chapter 3 Mean-Variance Investing
讨论diversification benefits和mean-variance optimization。作者比较了几种不同的portfolio construction（用4 broad asset classes）的Sharpe ratio：
- risk parity > equal weights / MinVol >> mean-variance
为什么unconstrained mean-variance表现差？需要估计的东西太多，而对first moments的估计非常noisy。事实上，Sharpe ratio高的几种策略本质上就是CONSTRAINED mean-variance portfolio，三者都避开了对expected return的估计：
- MinVol假设所有资产的mean return一样
- Risk parity假设所有资产的mean return一样且correlation = 0
- Equal weight假设所有资产一模一样
此外，仅依靠历史数据来算各资产的mean和variance是危险的，尤其当sample比较短的时候（pro-cyclicality）：最近return高，意味着现在价格高，E(r)应该更低才对。
Chapter 4 Investing for the Long Run
Re-balance是一种short volatility的投资策略，有negative convexity（lower/higher exposure when price is high/low），和selling put option类似。和所有short volatility strategy一样，re-balancing earns risk premium。
Rebalance有premium可以赚的另一个原因是liquidity provision。股价下跌，是因为有人想要卖掉该股票，而此时去买它就是提供了liquidity。
本章案例讲的是金融危机后的private wealth management。有趣的是，在重大损失之后，人们往往会改变投资策略，但其中的原因很少是因为risk aversion变化，而是因为expectation的变化。
PART 2 - FACTOR RISK PREMIUMS
Chapter 6 Factor Theory
作者以CAPM为切入点，讨论了它的不足和启示。值得注意的是，虽然这一模型有很多问题，但75%的CFO在capital budgeting的时候会使用它：What the market uses to price asset is the correct asset pricing model?
- Rational: high return compensate for losses during bad times。因此，如果投资者对某些bad time不那么敏感，就可以获得超额回报。
- Behavioral + barrier of entry: 一个超级无敌理性的投资者和一个能绕过投资壁垒的投资者均可以获得超额回报。
本章依次介绍了几个常见Factor。
首先介绍了Macro Factor：经济增长、通货膨胀、Volatility等。这些因素之所以成为factor因为他们和average投资者的“BAD TIME”息息相关：低增长/高通胀是坏消息。一般而言宏观factor的变化，尤其是非预期的变化（shock），比水平（level）更重要。需要注意的是，资产回报对这些factor的反应是contemporaneous的。
作者尤其强调了volatility as a risk factor。历史上，volatility和stock return呈负相关，这一相关性的渠道有二：其一是leverage effect，当股票下跌时，公司的D/E变大，使得其股票风险更大、volatility更高；其二是time-varying risk premium，volatility变高时，discount rate变高，进而导致股票下跌。Volatility的price of risk是负的；collect risk premium的方式是short volatility。
接下来介绍了dynamic factors。和Macro factor最根本的不同：macro factor都是long-only portfolio，dynamic factor是long-short，且确实tradable。
- Size：略讲。SmL premium自1985年以来并不明显。
- Value：背后的bad time和market risk类似，但不完全相同，更侧重LONG-TERM investment / consumption growth。理论解释：Firm investment risk，value firm有更多的unproductive capital（体现为高book-to-price），当bad time时不够flexible，high and asymmetric adjustment cost。行为解释：over-extrapolation/overreaction，投资者认为过去的growth可以继续，使得growth stock被高估。
- Momentum：回报远远高于size和value。很多声称自己是growth investing的基金其实是momentum investing（毕竟growth其实是negative risk premium）。和value不同，momentum有positive feedback，越涨越买，越买越涨，这种destabilizing的投资策略往往会有大crash。Momentum至今没有好的理论解释，大多数解释都是行为方面的：delayed over-reaction和initial under-reaction。
Chapter 8 Equities
一直以来有equity premium puzzle：股票为什么有如此高的超额回报（相比债券）？SP500自1947年以来的mean nominal return是10.4%。这样的超额回报不能完全用宏观factor如consumption解释。有几大主流的理论：
- Time-varying risk aversion：基于habit utility，当原来生活富裕的人的消费水品降低时，marginal utility会变得极高，导致非常高的local risk aversion。股票价格急剧下降，未来的return变高。
- Disaster risk：reward to compensate for rare catastrophes。此外，衡量equity premium本身有survivor-ship bias，历史上出现过若干次国家的stock market整个消失的情况。
- Long-run risk：如果model中fundamental consumption factor是一个changing process且有time-varying volatility，equity premium可被解释。(Bansal and Yaron, 2004)
- Heterogeneous investors: 重要的不是average investor，而是marginal investor。Asset price depends on the XSec distribution of agents.
股票不是好的inflation hedge。可能的理论原因：高通胀减低了real production，或升高了discount rate。行为方面，人们有money illusion，用nominal discount rate来discount real dividend。
要预测equity premium很难。在诸多变量里，唯一有一些预测能力的是10-yr Shiller earnings yield和5-yr dividend yield；而且predictability也随时间变化，市场好的时候难预测，坏的时候好预测（Henkel, Martin, Nardari, 2011）。需要注意的是，以上两个被证明略有预测力的变量都是negative feedback的，当股市涨的时候，E/Y和D/Y都会变低，对未来的equity premium期望减低，应该减持。这一特性使得rebalance是好的。
Chapter 10 Alpha
本章主要讲active management。
关于Alpha的几点零散notes：
- 如果定义alpha = r(portfolio) - r(bmrk)，所隐含的假设是产品对该benchmark的beta为一，但很多情况下并非如此。
- Alpha，尤其是CAPM alpha，是在linear framework下定义的。如果所持资产有non-linear payoff，则不能使用alpha。
- “Alpha是否真的存在？”是一个joint hypothesis问题，取决于benchmark。只有当benchmark对该投资者确实tradable/accessible时，alpha才有意义。
本章的例子是low volatility和low beta anomaly：
- realized volatility和未来回报负相关。事实上，它和contemporaneous回报也是负相关。
- realized beta和未来sharpe ratio负相关（主要因为高volatility）。与CAPM相符的是，它和contemporaneous return是正相关。由此推论，beta有一定的mean-reversion。
可能的原因有data mining, leverage constraints, agency problem, lottery preference.
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| Agency Problem: Focus on TE "Do not invest in A because it introduces large TE" |
Chapter 14 Factor Investing
Factor的定义：investment styles that deliver high returns over the LONG RUN，而他们有higher return的原因是因为他们可能underperform in the SHORT RUN. 后者即所谓的"bad times"。
因此，投资决策中最重要的问题应该是：How different am I from average？我比一般人更能/更不能接受哪些bad times？一个完全average的人应该hold market。不同hedging needs的人则应该有选择性的take on risk factors。发散一点说，这帮资产管理从业者回答了一个更基本的、道德层面的问题：active management不是"loser's game"。表面上看市场是零和游戏，winner背后必有loser，但如果看risk-return profile，everybody might be better-off.
如果和mean-variance investing做比较的话，factor investing对risk的定义是bad time，而不是volatility。更重要的是，expected return根本没有进入讨论的框架内。根据Ch.3的讨论我们知道mean-variance在实际使用中很糟糕的主要原因就是无法准确对expected return进行估计；factor investing显然避开了这一问题。
作者最后特别探讨了safe assets，即各种sovereign bonds。和一般的股票和债券不同，government bond是zero net supply，只体现了cross-generation liability borrowing/lending，不能代表任何real wealth。因此，不能用其market weights作为portfolio weights。
PART 3 - DELEGATED PORTFOLIO MANAGEMENT
Chapter 15 Delegated Investing
从principle-agent问题出发，探讨了资产管理产业的一些结构性问题。作者提出了几点建议：
- 单纯使用linear contracts/fees是很糟糕的（Irrelevance results理论认为这样的contract对delegated portfolio management没有任何作用）。Linear contract：根据manager beat static benchmark的多少按比例提成。
- Incentive payment不应该成为这个行业的主流。根据理论，当agent需要multitask时，incentive payment和fixed payment没什么区别，因为agent会选择性完成任务。
- 改进：
- dynamic/factor-based benchmark，而不是static
- Non-linear/option-like compensation
- 加入constraints
- 更多的transparancy
- 按收费方式，尽量减少AUM-based fee。Retail investor应该付flat fees by the hours.
资产管理收费的历史：早年，大多数资产管理公司赚的都是commission-based fee，即客户交易所产生的佣金。直到1960年，Morgan Bank才开始率先收取AUM-based fee；当时人们都预测它会丢掉很多客户，但最终只有一个客户离开了Morgan。有趣的是，虽然这个行当竞争日益激烈，但AUM-based收费标准反而越来越高：60年仅有25bps，而现在大概在1%（散户）、50bps（机构）左右。
Agency issue对市场本身有影响，比如造成Herding。造成herding的原因可能有：大家的benchmark一样，或者仅仅因为manager的career concern。研究还表明：
- Stocks widely held by institutions have lower returns
- Institutional flow has predictive power of stock returns
- Delegated portflio management can give rise to momentum and long-term reversal in large and liquid asset class (but not OTC). 例子：一支股票因为基本面消息下跌，所以持有该股票的基金表现差，投资者认为这些基金经理不行而撤资，导致这些基金不得不抛售所持有的股票，进一步造成了股票价格下跌，而撤资的过程比较缓慢，所以股票价格在这段时间内出现了下跌的momentum。
Chapter 16 Mutual Funds and Other 40-Act Funds
作者认为部分基金经理是有资产管理才能的，但这一才能不能为投资者带来回报，只能时基金经理本身获益。
这是因为investor chase past return，好的基金经理会得到inflow。（此外，投资mutual fund的钱还相当sticky，当表现不好时的outflow比表现好时的inflow慢。）。根据decreasing return to scale，好的基金最终会成长到一定大小，使得return和market return相当。因此，投资者并不能持续的从这些基金中获得超额回报。
但是这个过程中，这些有才能的基金经理将从AUM-based fee中获得可观收益。事实上，基金公司本身的收益非常可观，operating margin能达到30%左右。
Chapter 17 Hedge Funds
作者认为hedge fund不过是repackaged risk factors，其中又以equity factor + volatility factor为主。考虑到他们高昂的费用，作者把他们称为expensive betas。
相应的，作者认为资产管理的未来在cheap alternative betas，用new generation of factor (index) funds to gain access to dynamic factor risk premiums.
几点思考：
- 市面上已经开始出现alternative beta的产品了。它们会取代active managed product吗？根据作者的观点，它们只会raise the bar for active management，而不会取代之。
- 怎么知道active management的alpha究竟是alpha，还是仅仅是beta timing？
- 从投资角度而言，自由市场无益于社会平等；社会福利必须进行再分配。穷人面对更多的bad times，避险需求更高，所能获得的投资回报非常有限。相反，富人能承担更多风险，因此也就能收获更高的投资回报。这将加剧社会的不平等。
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