基本面因子投资需要先验。我们的看法是，不能因为 ROE 来自于经济学模型，来自 DDM，来自 q-theory，有故事可讲，就认为它一定合理。因子的先验一定要存在以下二者之一的解释。要么它代表了某种风险，要么它代表了某种定价错误的异象。

基本面因子投资需要方法。确定因子暴露可以用时序回归的方法，也可以像 Barra一样，用指标本身。检验因子的收益率，最常用的是多空对冲的方法或者回归的方法。剔除相关性用正交化的方法。因子比较用 GRS 检验，或者 mean-variance spanning 检验和贝叶斯方法。

按因子动量择时约等于超配动量因子，按因子估值择时约等于超配估值因子。所以，因子择时在样本外的不确定性不仅来自于因子本身的不确定性，还来自于因子失效而造成的择时的不确定性。这一点是在做因子择时的时候，必须要考虑的。

任何一种择时方法在样本内一定是非常好使的，因为不好使也不会把这种方法提出来。但是在样本外，如果要评估是否使用因子择时，就一定要考虑这两种不确定性的叠加。

基本面因子投资需要信仰？当样本外的数据告诉你，你所相信的这些风险的解释或者行为的解释，都不能再支撑的时候，你是要相信数据还是要相信信仰。从基本面投资的角度来说，我愿意相信信仰。而从做量化投资、纯 data-driven 的角度来说，永远要相信数据，那我们就会在 2017-18 年去做大市值。当然这也没有问题，只要你有一套健全的模型评价体系，并且按照这个模型来做。但是从基本面因子投资的角度来说，这已经背离了初衷。但这两件事谁是对的，谁是错的，这是一个非常值得思考的问题。

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