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前言

我们在上周7月份的文章之前提到，财年高级社会学家Andrew Chen及科隆美国哈佛大学Tom Zimmermann一篇管理工作篇文章《Open Source Cross-Sectional Asset Pricing》之前，简要整理总结了即使如此关于资产定价的学术典籍之前详述的300多个遗传物质，并来进行复现及的测试。

财年也研究课题遗传物质建模？

的测试的数据、代码及遗传物质的概念也在Github之前开放源码：

主要代码由Stata、R及SAS完成，他们根据原始注解的遗传物质有效性的的测试结果，笔记将遗传物质总称了以下四大类：

1、Clear Predictor：long-short额度在统计数字上非常显著，共约约161个

2、Likely Predictor：long-short额度在统计数字上比较显著，共约约44个

3、Not-Predictor：long-short额度在统计数字上不显著，共约约14个

4、Indirect Signal：须要与其他相辅相成、或要花钱一些修正后才有预测性，共约约100个

通过他们自己的的测试，他们辨认出只有三个遗传物质的的测试结果与原篇文章不明确。对于原篇文章之前的Clear Predictor和Likely Predictor（共约205个），笔记对标题的测试结果的t-value与复现后的t-value来进行了回归，复现的结果和原篇文章非常接近。

该工程项目还有一个网站，用以系统升级工程项目的同类型特性：

遗传物质系统升级

就在就让，笔记对该文档来进行了系统升级，如今同类型的遗传物质的测试数据已经系统升级到2021年12月31日，这是自上周4月份以来的首次系统升级，最关键的是自订了两个遗传物质，而且这两个都是Clear Predictor，如今总遗传物质生产量达到了327个。

其之前自订的两个遗传物质分别是：

1、TrendFactor from Han, Zhou and Zhu (2016)

这是一个21世纪跟踪遗传物质，通过为了让各有不同时间间距的飘移平均价格的信息，同时捕捉所有三种股市21世纪：短期、之前期和曾一度。它比曾为的短期也就是说遗传物质、动量遗传物质和曾一度也就是说遗传物质（分别基于三种价格21世纪）的夏普比率高出一倍以上（明确参考篇文章2.1,2.2节）。

2、Recomm_ShortInterest from Drake, Rees, and Swanson (2011)

花钱多那些花钱空天分平均（short tint/shrout）和分析家录用平均的公司（月度明确录用，用于分析家在即使如此12个月的同类型录用）。花钱空那些花钱空天分最高和分析家录用最高的公司。

篇文章流平面媒体

简要的遗传物质概念及两篇篇文章已打包外大家流平面媒体。

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