量化投資與機器學習微信公眾號，是業內垂直於量化投資、對沖基金、金融科技、人工智慧、大資料等領域的主流自媒體。公眾號擁有來自公募、私募、券商、期貨、銀行、保險、高校等行業40W+關注者，曾榮獲AMMA優秀品牌力、優秀洞察力大獎，連續4年被騰訊雲+社群評選為“年度最佳作者”。
國家經濟研究局（National Bureau of Economic Research，簡稱NBER）是一個位於美國麻省劍橋的非營利性經濟研究機構，成立於1920年，致力於推動經濟學的理論研究、歷史分析和實證研究的應用。
NBER的研究領域覆蓋宏觀經濟學、金融、健康經濟學、勞動經濟學、公共政策和國際貿易等。其最著名的學術貢獻之一是出版工作論文系列，這些論文包含了經濟學領域內的最新研究成果，併為研究人員提供了一個在論文發表前分享發現的平臺，促進了學術交流。NBER還組織多個研究專案，舉辦學術會議和研討會，建立了多個研究網路，將全球經濟學家、政策制定者和研究人員聯絡起來。作為一個獨立的研究機構，NBER聚集了許多諾貝爾經濟學獎獲得者，並以其客觀、科學的研究方法和高質量的研究成果在國際經濟學界享有極高的聲譽。
NEBR有大量關於量化投資的論文，大家可以透過網站中的高階搜尋功能查詢自己感興趣的文章：
網站地址：
https://www.nber.org/papers?page=1&perPage=50&sortBy=public_date
我們以Factors為關鍵詞，並限定搜尋範圍在Portfolio Selection and Asset Pricing，可以找到1700多篇論文，其中有很多我們熟悉的論文，比如“Factor Momentum and the Momentum Factor”、“Taming the Factor Zoo: A Test of New Factors”、“Which Factors”及“Factor Timing”等。
以High frequency為關鍵詞搜尋：
這是本週關於資產定價最新的論文：
NBER工作論文為學術界提供了一個快速傳播和討論最新研究成果的渠道，而學術期刊發表則提供了一個更為正式和經過嚴格評審的研究成果釋出的平臺。這種雙重發表機制有助於確保研究的廣泛傳播和學術嚴謹性。
質量、時效、實用！是我們在閱讀NEBR論文過程中總結的三大特點。
QIML今天特別分享給大家，好好學習，天天向上。
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