Xuan Feng于2026年7月发表论文《When Simplicity Beats Optimization: Evidence from Factor Timing, Volatility Management, and the 1/N Benchmark》，以1976年至2025年的9个股票因子为样本，对比等权重（1/N）与多种优化策略。结果显示，加入因子择时、波动率管理和均值—方差优化后，依然很难打败最简单的等权重组合。
论文进一步显示，波动率管理虽能改善UMD、ROE等个别因子的夏普比率，但一旦放入递归优化和动态筛选，改善即被估计误差抵消。在VIX高企阶段，标准1/N的夏普比率为0.44，波动率管理1/N反而降至-0.03。
文章还回溯了DeMiguel等2009年发表于《The Review of Financial Studies》的研究，其亦发现14种优化模型未能在样本外夏普比率等指标上持续优于1/N，与本次结果呼应。