因子发表后就会失效：是拥挤还是过度提高效率？

ortfolio market cap to average market cap ratio：一组的净资产占去比，趋向于的另皆一个挂名参数。 short leg market cap ratio：只数值空头一组的净资产占去比，也是趋向于的挂名加权。

下请注意所述了比对皆SR九成与各加权单参数复归的结果，我们推测，正如预期的那样，所有系数都是负的。基于净资产的系数和基于amihudi趋向于的系数都很显着。我们的论点是，选出一组的净资产越加大趋向于越加好的位点，越加不容易因为资金来源的拥入导致振荡。

位点启动时的缘故，除了位点冷清还有显然位点本身在比对内就是过最优的结果，这样比对皆毫无疑问可能会启动时，本文挑选了下述参数作为比对内过最优的挂名加权（原作者所称这类加权为Overfitting vulnerability）：

Low t-stat：ID参数，如果位点比对内t统计值小于3，low t-stat就为1。 Log quantile span：我们通过发生巨大变化用于假设融资一组长腿和短腿的顶部和底部的分偶数，为每个给定的位点假设了一系列战略。然后数值这些战略SR的线性度，线性越加大说明过最优越加大。 Deviation from best q：与前面加权类似，只不过是数值每个分偶数SR与极好SR的线性度。 Dummy number of Compustat items：数值位点所应用于的参数存量，当该存量小于2时该加权为1。数值所用的加权越加多，过最优显然越加大。 Dummy number of operations：数值位点所应用于的算子的存量，当该存量小于2时该加权为1。数值所用的加权越加多，过最优显然越加大。 Minus number of months in-sample：比对内数据的较宽，越加长，过最优显然越加低。 Log of subset std：随机消除10%的股票美国市场100次后，SR的标准差。 Diff SR with dropped data：以上SR最大者最小值的差。 Publication date：（这个加权归为overfitting vulnerability）之后一个参数是公开发请注意应于，原作者指出越加到此后公开发请注意的位点越加容易在比对皆启动时，因为越加来越加多达关注原先位点。

对于以上加权的单参数复归结果见请注意7。统计上显着的过最优参数捕捉不同的过最优相关不稳定性，因为它可以从它们之间较高的相关性水平推断出。首先，编辑出版应于是编辑出版后SR振荡的一个非常爆冷的计算主因。如图5附注，最近暂定的位点常常越来越过份最优。其次，在“灵活性”参数当中，操作的存量（operation）是唯一显着的。之后，两种力图捕捉对少量捕捉到结果依赖关系的测量方法较好地解释了达夫九成振荡（Diff SR with dropped data与Log of subset std）。比对当中不小一部分观感来自一小部分股票美国市场的无法解释，常常可能会经历越来越明显的比对皆观感的减少。

之后，我们对以上三大类加权摆放在一同完成复归归纳，其当中arbitrage vulnerability和 overfitting vulnerability两大类加权是数值了各自内部加权的均值。复归结果如请注意8，首先，公开发请注意应于对达夫当中子圆锥有着很爆冷的解释力，R方为0.30。其次，overfitting vulnerability参数也极为爆冷，R方为0.15。arbitrage vulnerability的计算能力较差，且显着性较高。当我们把三个参数摆放在一同，我们赢取R从前0.47。替换arbitrage vulnerability参数只可能会略微降低R方，请注意明其总需求效用不是很关键性。

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