这篇文章的引言，其实昨天没有仔细去读，大体意思是：
我们记录了我们所考虑的58种流动性工具中股指、货币、商品和债券期货的显著“时间序列动量”。
我们发现，收益率在 1 到 12 个月内存在持续性（persistence），但在更长时间尺度上会部分反转（partially reverses），这与最初反应不足和延迟反应过度的情绪理论相一致。
一个跨所有资产类别的、分散化的时间序列动量策略组合，
能够带来显著的异常收益，
同时对标准资产定价因子的暴露很小，
并且在极端市场环境下表现最好。
通过对投机者和套期保值者交易行为的分析，我们发现投机者从时间序列动量中获利，而套期保值者的利益受损
这篇研究的主体就是时间序列动量，它其实是一种现象，用精准一点的语言来描述是：对单一资产而言，其未来一段时间的预期收益在统计上与其自身过去一段时间的收益符号一致，即过去表现为正（负）收益的资产，在随后数月内更有可能继续获得正（负）收益
这里的中短期其实指的是未来1-12个月，从长期来看的话，这种趋势则会消失甚至反转
这和最初反应不足，延迟反应过度的情绪理论是一致的，注意这里只是说一致，并没有确凿地说明他们之间有因果关系
这里的市场情绪理论并非一种精确的理论，它建立在一些假设上，如：
投资者具有保守性偏差，对新信息反应慢
信息在市场中逐步扩散，后又被趋势交易者放大
过度自信 + 自我归因 → 先低反应，后过度反应
这其实类似于一个过程，即最初市场释放了一些信号，投资者最开始反应平平，等到价格出现变动时，一些人认为自己果然看懂了趋势，于是继续频繁交易推进了市场价格变化，随后趋势交易者继续跟上，放大了趋势
最终市场被推到一个脱离现实的价格，新的信息或者理性的声音开始让价格回落
最初的信号不一定是正确的，它只需要让投资者觉得它正确就可以了，关于过度自信和自我归因，其实是投资者的一些心理，一开始有一些信号时，投资者会对其进行各种解读，但是这时价格反馈不明显，他们会趋于保守，所以一上来往往对新信息反应慢，后续等到价格真的向他们预测的方向走动，他们会将其归因于自己看懂了趋势，继续频繁交易造成过度反应
作者这篇文章的核心价值在于，他基于这种现象提出了一种跨所有资产类别的、分散化的时间序列动量策略组合，这种组合跨所有资产，与定价因子关系小，不受混乱市场影响，甚至在混乱市场中收益更高，是真正可以赚钱的策略
此外，需要说一下，什么是alpha，在因子模型里
$$
R_t - R_f = \alpha + \beta_1 F_{1,t} + \beta_2 F_{2,t} + \cdots + \varepsilon_t
$$
其中$R_t$是资产或策略的收益，$R_f$是无风险收益，$F_i$是被认为合理的风险因子，$\beta_i$是对这些因子的暴露
而$\alpha$，是不能解释的平均收益，类似于模型的噪声，在学术上要解释它或消灭它，来让模型准确性变高，在实际上可以利用它来赚取收益
其中我们这里的时间序列动量就是一种$\alpha$，作者并没有将其称之为情绪因子，只是说这种现象可能和情绪因素有关
至于什么叫因子F，它其实是市场上大家公认、系统性影响资产回报的风险来源，比如市场因子$F_{mkt}$，它表示今天整个市场是涨还是跌
如果市场涨了1%，而你的股票涨了1.5%，那么$\beta_{mkt}$，即暴露度，敏感度，大概为1.5，$\beta$反应的是你的这只股票对某个因子的敏感程度