通过运用质量因子，Asness等人认为，如果有一定时期高质量的股票有较高的估值（利用市净率衡量），那么市场已经对于高质量的股票有了较高的定价，这种高定价导致未来较低的回报率。相反当质量因子没有包括在定价中时，质量应该有更高的未来回报。

文章作者对Asness等的策略进行实现，做法是按月份回归各股票市净率以及毛利润，同时标准化了P/B和毛利率，以降低离散值的影响，也可以更容易地解释回归系数。结果表明少数策略有所改善，但大多数都比静态策略更糟。
作者记录了斜率系如何随时间的变化。对于大多数的测试期，它的范围从约0.20至0.33。并且规定，如果回归斜率超过阈值，只交易价值因素；如果斜率低于另一个阈值，只交易质量因素。
这决不是做factor timing的唯一方法。例如Hua，Kantsyrev，Qian，“Factor-Timing Model”提出超出了纯粹的统计方法的timing策略。他们运用VIX（市场波动指数），联邦基金利率，美国消费者信心指数、月份，债务市值比率范围（the debt-to-market capitalization ratio spread）, 以及市净率范围（the book-to-price ratio spread）。