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下面讲：「佛告诸佛子言。有十重波罗提木叉。若受菩萨戒。不诵此戒者。非菩萨。非佛种子。我亦如是诵。一切菩萨已学。一切菩萨当学。一切菩萨今学。已略说菩萨波罗提木叉相貌。应当学。敬心奉持。」
佛告诸佛子，有十重波罗提木叉，这十重波罗提木叉实际上就是指光明金刚宝戒，对于所防的境界上分为十重，实际上一即是十，十即是一，所以告诉你，你要明白根本。若受佛戒者，不诵此戒，非菩萨，如果你受了佛戒，你不落实这十条，你忘失本心，这个就非菩萨，我们刚才讲的，「诵」，你不要当成就是口诵，所以现在很多持戒，他都是口诵，嘴巴诵戒，嘴巴参禅，这叫口头禅，口头戒，他以为每个半月半月这么诵一次，他就是菩萨了，不是的，这里讲的你要合着光明金刚宝戒一起看，就像电器，要有电才能通，不然你这个电器再怎么精致，再怎么高科技，没有电一样不行；就像室内的灯光再怎么漂亮，没有通电，也显现不出来；菩萨万行的因花，如果离开光明金刚宝戒，这因花也没有办法开，菩萨万行的因花，所以你要懂。.......悟显法师讲述
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下面讲：「佛告诸佛子言。有十重波罗提木叉。若受菩萨戒。不诵此戒者。非菩萨。非佛种子。我亦如是诵。一切菩萨已学。一切菩萨当学。一切菩萨今学。已略说菩萨波罗提木叉相貌。应当学。敬心奉持。」
佛告诸佛子，有十重波罗提木叉，这十重波罗提木叉实际上就是指光明金刚宝戒，对于所防的境界上分为十重，实际上一即是十，十即是一，所以告诉你，你要明白根本。若受佛戒者，不诵此戒，非菩萨，如果你受了佛戒，你不落实这十条，你忘失本心，这个就非菩萨，我们刚才讲的，「诵」，你不要当成就是口诵，所以现在很多持戒，他都是口诵，嘴巴诵戒，嘴巴参禅，这叫口头禅，口头戒，他以为每个半月半月这么诵一次，他就是菩萨了，不是的，这里讲的你要合着光明金刚宝戒一起看，就像电器，要有电才能通，不然你这个电器再怎么精致，再怎么高科技，没有电一样不行；就像室内的灯光再怎么漂亮，没有通电，也显现不出来；菩萨万行的因花，如果离开光明金刚宝戒，这因花也没有办法开，菩萨万行的因花，所以你要懂。.......悟显法师讲述
写个笔记。因子周期三，周期因子的三重逻辑(内生变量，外生变量，因子周期)
附因子计算公式表
根据华泰金工20210505的量化月报，他们把因子判断分为三个逻辑。
1,内生变量(左侧)(因子动量代表过去一段时间的走势，因子离散度相当于因子估值，因子拥挤度反映因子是否拥挤交易产生溢价)
2,外生变量(右侧)（假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，筛选出有可能对因子Rank IC值产生影响的变量，并试图定价并做拟合)
3，因子周期(中长期表现的预测) (预测分为两部分：自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势；自下而上对风格因子去趋势累计收益率进行三周期回归拟合，外推因子未来表现的边际变化。)
1，内生变量视角
内生变量视角内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现。因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值，高因子离散度反映因子被过度忽视，低因子离散度反映因子被过度投资；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。一般看好高因子动量、高因子离散度、低因子拥挤度因子短期表现，三项指标在截面和时序上均有预测效果。
图表10 (因子内生综合打分表及计算方式)：内生变量综合预测结果基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，分别从截面和时序角度，对大类风格因子 5 月表现进行打分预测，综合预测结果如下表所示。看好换手率、波动率、小市值、估值因子，不看好成长、财务质量因子。其中，估值、换手率因子在动量指标上占优；小市值、技术因子在离散度指标上占优，处于过度忽视状态；小市值、波动率、换手率、Beta 因子在拥挤度指标上占优。图表10 (因子内生)
图表11，12(因子动量计算表)定义因子动量为因子在过去 12 个月末截面期的 21 日 Rank IC 均值。从截面角度看，估值、波动率、换手率因子动量较强，成长、盈利、财务质量、小市值、Beta、技术因子动量较弱。从时序角度看，估值、换手率因子动量仍处于历史高位，超过 2007 年以来 90%分位数水平；反转、技术因子动量处于历史低位，接近 2007 年以来的 20%分位数水平。
图表13，14(因子离散度计算表）因子离散度计算方式为： 1. 在月末截面期，取每个中信一级行业因子值排名前 20%个股的因子值中位数，以及因子值排名后 20%个股的因子值中位数，两者求差值； 2. 30 个行业的差值求平均值，得到当前截面期该因子离散度原始值； 3. 对当前截面期因子离散度原始值做标准化，计算其在过去 72 个月末截面期的 Z 分数。从截面角度看，换手率、技术因子离散度相对较高，估值、成长、财务质量、Beta 因子离散度相对较低。从时序角度看，小市值、技术因子离散度处于历史高位，超过 2007 年以来的 80%分位数水平，可能处于过度忽视状态；估值、成长、财务质量因子离散度处于历史低位，低于 2007 年以来的 20%分位数水平，可能处于过度投资状态。
图表15，16(因子拥挤度计算表）因子拥挤度计算方式为： 1. 在每个月末截面期，分别计算个股 a）过去 63 个交易日的日度涨跌幅标准差作为波动率指标，b）过去 63 个交易日的日均换手率作为换手率指标，c）过去 63 个交易日个股收益与万得全 A 收益线性回归的回归系数作为 Beta 指标； 2. 取各个中信一级行业因子值排名前 20%个股的波动率/换手率/Beta 均值，以及因子值排名后 20%个股的波动率/换手率/Beta 均值，两者求比值； 3. 对波动率、换手率、Beta 的三个比值求均值，得到当前截面期该因子拥挤度。从截面角度看，成长、盈利、财务质量因子拥挤度相对较高，波动率、换手率因子拥挤度相对较低。从时序角度看，成长、盈利、财务质量因子拥挤度超过 2007 年以来的 80%历史分位数水平，可能处于交易拥挤状态；小市值、波动率、换手率、Beta 因子拥挤度低于 2007 年以来的 20%历史分位数水平，交易相对不拥挤。
2，外生变量视角
外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的 Rank IC 值。以下分别展示最新一期预测方法及预测结果。外生变量选取选取 6 项市场指标和 13 项宏观指标作为外生变量。选择沪深 300 和中证 500 月涨跌幅、月波动率及月均换手率，用于表征市场行情的变化。从国民经济核算、工业、价格指数、银行与货币、利率与汇率 5 个方面，选择较常用的 13 项宏观指标。
时间序列回归模型的一个重要前提是自变量为平稳时间序列，而大部分宏观指标和市场指标在时间序列上的分布非平稳，不符合预测模型对自变量的假设，因此我们针对不同的外生变量，进行一定差分处理或计算变化率，使得外生变量在单位根检验下均为平稳时间序列。另外，部分宏观变量数据发布具有滞后性，我们在建模时将这部分宏观数据按其实际发布时间滞后使用。例如，T-1 月的 M1 同比数据通常在 T 月中旬公布，因此我们在 T 月末建模时用到的是 T-1 月的 M1 同比数据。
图表17，选取的外生变量定价和拟合
图表19，月度的外生变量拟合预测。外生变量对大类风格因子 5 月 Rank IC 预测结果如下图所示。估值、反转、波动率、换手率因子 Rank IC 预测值超过 10%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看财务质量因子未来一个月表现。
3，因子周期视角。
图表30： 不同经济周期下的因子表现分类。在不同资产类别中，商品是靠近实体经济的一种资产，商品价格长周期上的波动在一定程度上反映了实体经济的总需求，因此可借助商品识别经济的中长期波动。CRB 综合现货指数三周期分解结果如下图所示，预计未来一年处于库兹涅茨周期向上，经济长期趋势向上的环境，同时朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟的第四象限，建议配置大市值、估值、盈利、财务质量因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。综合来看，预测未来一年大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率因子有效。
图表31至41：自下而上预测边际变化：因子周期回归拟合下面展示各个大类风格因子三周期回归拟合结果。三周期回归拟合详细方法请参考华泰金工研究报告《因子收益率的周期性研究初探》（20180605）。图中红线为去趋势后因子累计收益率，灰线为回归拟合曲线，灰线相对红线的延伸部分为因子未来一年表现边际变化情况预测。综合来看，Beta 因子处于周期上行状态，成长因子处于周期上行的尾声，换手率因子处于周期下行状态，估值、小市值、反转、技术因子处于周期下行的尾声，波动率因子即将触底回升，盈利、财务质量因子即将见顶回落。
附录一：所有细分因子计算方法
附录二：风格因子合成、Rank IC 值计算、因子收益率计算方法
风险:风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。
附因子计算公式表
根据华泰金工20210505的量化月报，他们把因子判断分为三个逻辑。
1,内生变量(左侧)(因子动量代表过去一段时间的走势，因子离散度相当于因子估值，因子拥挤度反映因子是否拥挤交易产生溢价)
2,外生变量(右侧)（假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，筛选出有可能对因子Rank IC值产生影响的变量，并试图定价并做拟合)
3，因子周期(中长期表现的预测) (预测分为两部分：自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势；自下而上对风格因子去趋势累计收益率进行三周期回归拟合，外推因子未来表现的边际变化。)
1，内生变量视角
内生变量视角内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现。因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值，高因子离散度反映因子被过度忽视，低因子离散度反映因子被过度投资；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。一般看好高因子动量、高因子离散度、低因子拥挤度因子短期表现，三项指标在截面和时序上均有预测效果。
图表10 (因子内生综合打分表及计算方式)：内生变量综合预测结果基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，分别从截面和时序角度，对大类风格因子 5 月表现进行打分预测，综合预测结果如下表所示。看好换手率、波动率、小市值、估值因子，不看好成长、财务质量因子。其中，估值、换手率因子在动量指标上占优；小市值、技术因子在离散度指标上占优，处于过度忽视状态；小市值、波动率、换手率、Beta 因子在拥挤度指标上占优。图表10 (因子内生)
图表11，12(因子动量计算表)定义因子动量为因子在过去 12 个月末截面期的 21 日 Rank IC 均值。从截面角度看，估值、波动率、换手率因子动量较强，成长、盈利、财务质量、小市值、Beta、技术因子动量较弱。从时序角度看，估值、换手率因子动量仍处于历史高位，超过 2007 年以来 90%分位数水平；反转、技术因子动量处于历史低位，接近 2007 年以来的 20%分位数水平。
图表13，14(因子离散度计算表）因子离散度计算方式为： 1. 在月末截面期，取每个中信一级行业因子值排名前 20%个股的因子值中位数，以及因子值排名后 20%个股的因子值中位数，两者求差值； 2. 30 个行业的差值求平均值，得到当前截面期该因子离散度原始值； 3. 对当前截面期因子离散度原始值做标准化，计算其在过去 72 个月末截面期的 Z 分数。从截面角度看，换手率、技术因子离散度相对较高，估值、成长、财务质量、Beta 因子离散度相对较低。从时序角度看，小市值、技术因子离散度处于历史高位，超过 2007 年以来的 80%分位数水平，可能处于过度忽视状态；估值、成长、财务质量因子离散度处于历史低位，低于 2007 年以来的 20%分位数水平，可能处于过度投资状态。
图表15，16(因子拥挤度计算表）因子拥挤度计算方式为： 1. 在每个月末截面期，分别计算个股 a）过去 63 个交易日的日度涨跌幅标准差作为波动率指标，b）过去 63 个交易日的日均换手率作为换手率指标，c）过去 63 个交易日个股收益与万得全 A 收益线性回归的回归系数作为 Beta 指标； 2. 取各个中信一级行业因子值排名前 20%个股的波动率/换手率/Beta 均值，以及因子值排名后 20%个股的波动率/换手率/Beta 均值，两者求比值； 3. 对波动率、换手率、Beta 的三个比值求均值，得到当前截面期该因子拥挤度。从截面角度看，成长、盈利、财务质量因子拥挤度相对较高，波动率、换手率因子拥挤度相对较低。从时序角度看，成长、盈利、财务质量因子拥挤度超过 2007 年以来的 80%历史分位数水平，可能处于交易拥挤状态；小市值、波动率、换手率、Beta 因子拥挤度低于 2007 年以来的 20%历史分位数水平，交易相对不拥挤。
2，外生变量视角
外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的 Rank IC 值。以下分别展示最新一期预测方法及预测结果。外生变量选取选取 6 项市场指标和 13 项宏观指标作为外生变量。选择沪深 300 和中证 500 月涨跌幅、月波动率及月均换手率，用于表征市场行情的变化。从国民经济核算、工业、价格指数、银行与货币、利率与汇率 5 个方面，选择较常用的 13 项宏观指标。
时间序列回归模型的一个重要前提是自变量为平稳时间序列，而大部分宏观指标和市场指标在时间序列上的分布非平稳，不符合预测模型对自变量的假设，因此我们针对不同的外生变量，进行一定差分处理或计算变化率，使得外生变量在单位根检验下均为平稳时间序列。另外，部分宏观变量数据发布具有滞后性，我们在建模时将这部分宏观数据按其实际发布时间滞后使用。例如，T-1 月的 M1 同比数据通常在 T 月中旬公布，因此我们在 T 月末建模时用到的是 T-1 月的 M1 同比数据。
图表17，选取的外生变量定价和拟合
图表19，月度的外生变量拟合预测。外生变量对大类风格因子 5 月 Rank IC 预测结果如下图所示。估值、反转、波动率、换手率因子 Rank IC 预测值超过 10%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看财务质量因子未来一个月表现。
3，因子周期视角。
图表30： 不同经济周期下的因子表现分类。在不同资产类别中，商品是靠近实体经济的一种资产，商品价格长周期上的波动在一定程度上反映了实体经济的总需求，因此可借助商品识别经济的中长期波动。CRB 综合现货指数三周期分解结果如下图所示，预计未来一年处于库兹涅茨周期向上，经济长期趋势向上的环境，同时朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟的第四象限，建议配置大市值、估值、盈利、财务质量因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。综合来看，预测未来一年大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率因子有效。
图表31至41：自下而上预测边际变化：因子周期回归拟合下面展示各个大类风格因子三周期回归拟合结果。三周期回归拟合详细方法请参考华泰金工研究报告《因子收益率的周期性研究初探》（20180605）。图中红线为去趋势后因子累计收益率，灰线为回归拟合曲线，灰线相对红线的延伸部分为因子未来一年表现边际变化情况预测。综合来看，Beta 因子处于周期上行状态，成长因子处于周期上行的尾声，换手率因子处于周期下行状态，估值、小市值、反转、技术因子处于周期下行的尾声，波动率因子即将触底回升，盈利、财务质量因子即将见顶回落。
附录一：所有细分因子计算方法
附录二：风格因子合成、Rank IC 值计算、因子收益率计算方法
风险:风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。
做坏的双眼皮是什么样子的呐！如果有下面这些情况就需要修复了
1、重睑线变浅甚至消失
2、重睑过窄，正常平视时几乎看不到重睑线也叫“隐双”
3、重睑过宽，正常平视明显高于自然双眼皮的宽度，给人呆板，假的感觉
4、上睑皮肤出现多层褶皱
5、重睑弧度不流畅。，不自然、缺乏美感
6、两侧重睑不对称
7、上睑线疤痕明显
8、上睑提肌无力，无法正常暴露眼球
如果你有这8种问题的一项或多项，就要考虑去做修复了！
1、重睑线变浅甚至消失
2、重睑过窄，正常平视时几乎看不到重睑线也叫“隐双”
3、重睑过宽，正常平视明显高于自然双眼皮的宽度，给人呆板，假的感觉
4、上睑皮肤出现多层褶皱
5、重睑弧度不流畅。，不自然、缺乏美感
6、两侧重睑不对称
7、上睑线疤痕明显
8、上睑提肌无力，无法正常暴露眼球
如果你有这8种问题的一项或多项，就要考虑去做修复了！
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