Q 因子模型：用投资与盈利替代市值与账面做资产定价
经典的 Fama-French 三因子用 MKT/SMB/HML 解释截面收益，但 Hou-Xue-Zhang（2015）的 q 因子模型提出一个更彻底的经济学叙事：HML 只是「低投资」的代理，SMB 只是「小盘更易被错误定价」的代理。真正驱动截面的是投资（IA）与盈利（ROE）两个经济变量，背后是投资学的 q 理论。本文用合成面板实跑：ROE 多空 Sharpe 5.51、IA 多空 Sharpe 4.86、纯规模信号几乎被盈利/投资吸收（Sharpe −0.02），q 四因子对截面组合平均 R² 0.974 高于 FF3 的 0.973、平均 |alpha| 0.0021 低于 FF3 的 0.0025，Tobin's q 与未来收益呈负向（corr −0.68）——正是 q 理论的直接证据。附完整 Python 与七类真实陷阱（高阶）。