因子投資是什麼？
因子投資（Factor Investing）就是把股票或債券市場裡的「配料」找出來，像規模(Size)、價值(Value)、動能(Momentum)、品質(Quality)等，把投資組合拆解並調配，藉此達成低風險、高報酬或穩定收益的目標。
舉例來說，若你在調製一鍋湯，裡面有鹽、胡椒、薑、蒜、洋蔥等「配料因子」，每種配料都會影響湯的風味，因子投資能讓你針對特定的因子去加減碼，類似廚師調味時，若喜歡重口味，就多放辣椒，若想清淡，就少放鹽。
因子投資的科學基礎
因子投資與基本面因子模型的關聯
基本面因子模型（Fundamental Factor Model）就像一張詳細的食譜，裡面列出股票的各種「食材指標」，例如市值、市盈率(P/E)、市淨率(P/B)等，去分析和預測股價風險或報酬。
因子投資可以直接套用這些分析結果，先確定哪些「食材」（因子）最重要，然後在投資組合裡調配出想要的風險與報酬「口味」。換句話說，基本面因子模型提供更精準、更量化的因子資訊，幫助你在進行因子投資時更有方向。
基本面因子模型（fundamental factor model）是什麼？
想像你在逛超市時，看見同樣的蘋果卻有不同價錢，這是因為蘋果會根據產地、大小、甜度、品牌或包裝而定價。
基本面因子模型（Fundamental Factor Model）的「因子」通常會包含市值、市盈率（P/E Ratio）、市淨率（P/B Ratio）、財務槓桿等，每個因子對投資組合的影響，
舉例來說，就像把股票的蘋果們分門別類，拆解出「是因為蘋果大小造成的價差，還是產地或品牌造成的價差？」，在投資上就是找出不同的「因子」來解釋股票的風險和報酬。
基本面因子模型（fundamental factor model）的重要性
基本面因子模型的意義在於它透過多種基本面因子（如本益比、資產收益率等）來解釋和預測股票的收益率。
這種模型的目標是協助投資人和基金經理人找出影響投資報酬率的主要驅動因素，好比找蘋果到底是甜不甜比較重要，還是外觀漂不漂亮更重要。
基本面因子模型（fundamental factor model）對風險管理也很重要，因為它能幫助投資人區分「市場整體風險」和「基本面因子風險」。當你知道了哪些因子最能驅動股價波動，就能根據這些因子去調整投資策略，避開不想承擔的風險，或是加碼你看好的因子。
目前，基本面因子模型已被許多機構投資者應用於量化投資（Quantitative Investing）與ETF策略，如DFA（Dimensional Fund Advisors）、BlackRock的Smart Beta ETF等。
基本面因子模型（fundamental factor model）是誰發明的？
因子模型（Factor Model）概念可以追溯至Sharpe (1964)對單因子CAPM的貢獻，由於CAPM資本資產定價模型（Capital Asset Pricing Model）的前提假設太過理論與嚴苛，美國經濟學者 Stephen Ross 在 1970 年代提出的APT套利定價模型（Arbitrage pricing Theory），其核心思想是市場報酬可由多種「因子」所解釋。
基礎概念可追溯至美國經濟學者 Stephen Ross 在 1970 年代提出的APT套利定價模型（Arbitrage pricing Theory），其核心思想是市場報酬可由多種「因子」所解釋。
真正將因子模型大量應用於投資實務並以「基本面」為出發的，則是金融研究機構 BARRA（由 Barr Rosenberg 創立）於 1980 年代所推廣。他們將企業財報及基本面指標，系統化地轉化成可以量化評估的風險與報酬因子，形成今天許多投資機構在使用的「基本面因子模型」。
此後，Eugene Fama 和 Kenneth French （1992年）也提出了著名的 Fama-French三因子模型（後來擴充到五因子、六因子），其中就包含市值與帳面市值比等「基本面」特質，
後來Mark Carhart（1997）加入了動能因子（Momentum），擴展為「四因子模型」，更進一步解釋資產報酬的來源。Robert Novy-Marx（2013）發現「盈利能力（Profitability）」與長期回報密切相關，為後來的「五因子模型（Fama-French Five-Factor Model）」奠定基礎，進一步拓展了因子模型在學術界與實務界的影響。
基本面因子模型（fundamental factor model）的優缺點
優點：
- 能夠聚焦公司特徵，協助投資人找到被低估或是高成長潛力的標的。
- 幫助投資組合經理人更精細地管控風險，理解當市場發生某些事件時，哪些公司特質更容易受到波動。
潛在限制：
- 因子模型是統計工具，仍會受到歷史數據的限制，未必能準確預測未來。
- 若太多人同時使用相同的因子，市場可能會迅速調整價格，使這些因子的超額報酬下降。
- 如果基本面因子選得不佳或更新不及時，可能會錯失市場新變化。
總結
基本面因子模型透過不同的可量化財務數據來解釋股票的風險與報酬，幫助投資者優化投資決策。它的發展源自現代投資理論，並受到Fama & French等學者的推動，如今已成為金融機構與量化基金的重要工具。
阿爾發與獨家攜手因子投資領域的先驅DFA（Dimensional Fund Advisors），推出「阿爾發因子投資組合」，以嚴謹的學術數據分析和經濟學理論，精選兼具穩定性與成長潛力的投資標的，搭配高效能資產管理方法，根據你的投資目標和風險偏好靈活調整配置，為你打造與市場波動共舞的長期財富增長方案。
參考資料
- CFA Institute. CFA Program Curriculum Level I: Equity and Fixed Income. (2020).
- Fama, Eugene F., and Kenneth R. French. “Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds.” Journal of Financial Economics 33, no. 1 (1993): 3–56.
- Sharpe, William F. “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk.” The Journal of Finance 19, no. 3 (1964): 425–442.
- Rosenberg, Barr, and Vinay Marathe. “Tests of Capital Asset Pricing Hypotheses.” Research Foundation of the Institute of Chartered Financial Analysts, 1976.
- Rosenberg, B. & Marathe, V. (1976). Common Factors in Security Returns: Microeconomic Determinants and Macroeconomic Correlates. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 11(2), 361–394.
