买一张彩票时，人们通常不只计算平均回报。那个极小的中奖机会，本身就有吸引力。股票市场也可能如此：有些股票多数时候表现平淡，却偶尔暴涨；投资者愿意为这种可能性多付钱。结果是，今天的价格被抬高，未来平均收益反而下降。
这正是“偏度定价”试图解释的问题。偏度（skewness）衡量收益分布向哪边拖着长尾：正偏度意味着偶尔暴涨，负偏度意味着偶尔暴跌。只看平均收益和波动率，会漏掉这种“中奖”与“踩雷”的不对称。
据 Alpha Architect 作者 Larry Swedroe 对 Rui Gong、John Lynch 和 Richard Ogden 2026 年 6 月研究《Skewness Managed Portfolios》的解读，偏度可能是多类股票市场异象背后的一条共同暗线。不过，本文能获得的材料只有这篇二手解读，论文版本与发表状态也未获独立确认，以下数字均应据此理解。
少数暴涨股票，撑起了多少收益？
市场异象（anomaly）是指：按照价值、规模、动量等公开特征给股票分组后，不同组长期出现经典风险模型难以充分解释的回报差异。研究者常把这种差异称为因子溢价，也就是持有某类共同特征资产获得的系统性额外回报。
这项研究考察了18种知名异象，包括 value、size、momentum、profitability、investment、accruals、issuance 和 distress-related signals。作者先问了一个直接的问题：如果压住少数极端上涨，原有的异常收益还剩多少？
他们在投资组合形成后，对个股收益做 winsorizing——不是删除极端值，而是把超过门槛的收益压到门槛处。研究分别采用历史分布的第99、95和90百分位作为上限。按 Alpha Architect 的转述，限制右侧极端收益后，许多异常组合的收益和 Sharpe ratio 都明显下降。Sharpe ratio 衡量每承担一单位波动获得多少超额收益。
这个结果说明，部分异常策略的表现对少数暴涨股票十分敏感。但材料没有给出各个异象截尾前后的具体数字，因此还不能严格判断这些股票贡献了“多数”收益。更重要的是，这是一项事后诊断：组合建好后再压低极端收益，不等于投资者能提前识别并控制这些股票。
不只选因子，还要看长尾朝哪边
作者随后构建了 skewness-managed strategy，即“偏度管理策略”。思路并不复杂：先照常根据异常特征形成多空组合，再预测每只股票下个月的收益偏度。
具体来说，研究把多头端和空头端分别按预测偏度分成三组，也就是 terciles。多头选择预期偏度最高的一组，空头选择预期偏度最低的一组。以价值策略为例，它仍然做多价值股、做空成长股，只是在各自范围内再做一次偏度筛选。
偏度预测来自月度横截面回归——在每个月比较不同股票，用滞后的公司特征解释后来实现的偏度。输入包括波动率、动量、此前收益、公司规模、行业和交易所指标。二手解读称，预测主要由低盈利、近期回报较差和小市值驱动。
这一步的直觉是：多头希望保留偶尔暴涨的股票；空头则尽量避开它们，因为做空对象突然跳涨会造成损失。
它像一条统一解释吗？
据 Alpha Architect 报道，样本覆盖1963年7月至2024年12月。偏度管理改善了研究测试的全部异常：年化收益平均增加5.45个百分点，Sharpe ratio 平均提高0.12。计入交易成本后，改善方向仍在，但年化增幅缩小至1.58个百分点。
不同策略受益并不相同。value 和 investment 的改善都超过9个百分点，profitability 相关策略也较强。偏度管理的额外收益只有54%的月份为正，却形成了较大的累计领先。二手解读还称，它在衰退期的年化额外收益为20.4%，扩张期为3.7%；市场波动和信用利差较高时，效果也更强。
如果这些结果经原文核验后成立，它提供的叙事比“每个因子各有一套原因”更统一：一些因子收益，可能来自尾部损失的补偿；另一些则可能来自投资者追逐彩票型股票——有小概率取得极高回报的股票——所造成的定价偏差。偏度因此不是又一个孤立指标，而可能是多种异象共同暴露的收益维度。
局限与未知
- 现有材料没有提供完整论文，无法独立核验样本市场、显著性检验、交易成本设定及样本外表现。
- 偏度预测使用的规模、盈利和动量等变量与传统异常本身重叠，所谓偏度效果可能混入既有因子暴露。
- 材料称相对原异常组合和主要因子模型仍有显著 alpha，但原文引文在结论处被截断，也没有完整回归表，暂不宜把它视为已经确立的统一定价理论。