文献来源：
Melas D, Nagy Z, Kumar N, et al. Integrating Factors in Market Indexes and Active Portfolios[J]. The Journal of Portfolio Management, 2019, 45(6): 16-29.
推荐原因：
本文先用统一的数据和方法检验了 8 个较为经典的因子在全球市场中的表现，并运用了一种新的方法评估选择偏差对因子显著性的影响。随后，作者提出了一种基于 Black-Litterman 框架的方法，将因子信息融入到市场指数基金和主动基金之中。结果表明，将因子信息融入到指数基金上，在保持了流动性和策略容量的基础上，信息比有所提升。将因子信息融入到主动基金上，在保持组合原有的特点和选股 alpha 的基础上，信息比同样有所提升。
我们的思考：
量化研究中的有效因子，实际中一般只用于主动量化基金或 SmartBeta 的构建当中，能否将量化研究中的因子用于主动基金和宽基指数基金，以期获得超越原有基金的收益？本文基于 Black-Litterman 的框架提供了一种可行的方法，可以增厚原有基金持有人的收益。此外，作者还引用了一种新方法，来规避大量测试造成的选择偏差对于因子有效性的影响。
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