量化中学的偏度(Skewness)这个概念很少被人使用，实际上这个概念在解读历史收益率分布时非常有用。因为它决定了我们投资组合的尾部风险(TailRisk)，更决定了我们下一步hedge的策略。在看相关的数据之前，建议考生先认识一下这个研究中投资组合的构建：SMB，HML，UMD这三种不同类型的投资组合。

  SMB:将样本股票按照市值降序排列——分成大盘股(Big，简写为B)和小盘股(Small，简写为S)两组——给每组股票求出平均月度收益率——用小盘股的平均收益率减去大盘股的平均收益率，得到一组风格投资(Size)观测值SMB。

  HML:将大小盘样本股票继续细分为高估值(H，降序排列前30%)、中估值(M，降序排列中40%)、低估值(L，降序排列*后30%)三组子样本——估值采用BM法，即账面价值/市值——计算高和低两个子样本的平均月度收益率，用前者减去后者得到一组价值投资(Value)观测值HML。

  UMD:将样本股票算出过去6个月的滚动收益率(Accumulatedreturn)降序排列。将排名最低的30%定义为下降趋势股票(Down，简写为D)，将排名*高的30%定义为上升趋势股票(Up，简写为U)。

  将两组样本股票收益率按照等权重加权之后得到加权平均收益率，两个加权平均收益率相减，得到一组“趋势投资”(Momentum)观测值UMD。