return-based and holding-based

Return-based Attribution:

优点：这种方法比较简单，只需要总的投资组合收益数据，容易识别复杂策略的驱动因素。

缺点：容易受到数据操纵的影响。因为返回数据可能已经过修饰（Window Dressing），并不能真实反映投资组合的实际表现。

Holdings-based Attribution:

这种方法考虑投资组合的持仓情况，能够更准确地反映投资组合的实际影响，尤其是在投资策略变动不大（如被动策略）的情况下。

缺点：无法捕捉到交易的影响，且复杂度较高，依赖于经理提供的透明度和时间。

关于Window Dressing的理解: 在Return-based方法中，因为只关注总收益，可能存在为了美化业绩而进行的数据操纵，即Window Dressing，因此说它“subject to window dressing”。

而在Holdings-based方法中，因为同时考虑了持仓情况，可以更直接地分析投资组合的实际构成，不需要通过收益数据来间接推断，所以“not subject to window dressing”。

总结来说，Return-based方法可能因为数据操纵而“受修饰影响”，而Holdings-based方法因为直接分析持仓而“不受修饰影响”。