本篇研报主要关注因子投资与机器学习及业绩归因。因子模型是资产定价中实证分析的主要框架，机器学习在实证资产定价方法中的贡献包括测度预期收益、估计因子和风险暴露、估计风险溢价以及估计随机折现因子及其暴露。此外，本篇研报还介绍了主动贝塔对冲基金管理，包括两类投资风格的对冲基金：主动贝塔和主动阿尔法。通过引入两个变量以捕捉基本模型中所有因子不同方面的主动贝塔，本文创建了按照BA排名的基金组合，发现头部BA组合明显优于底部组合，同时提供更高的长期回报率、夏普比率以及信息比率。
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