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李雪雯/藉由大數據的輔助,也許可讓投資更有「預測未來」的可能!

2017-10-05 15:17:27聯合新聞網 李雪雯

國內投信投顧公會的資料,過去5年除了「跨國股票指數型基金」的規模大幅增加1500...
國內投信投顧公會的資料,過去5年除了「跨國股票指數型基金」的規模大幅增加1500多億元外,「高收益債」及「跨國股票」型基金也各有800多億元的成長,且明顯集中在某幾檔基金之上。示意圖/ingimage

《「我是有錢人」迷思546》

根據資料顯示,在市場持續多頭下,台灣人投資基金金額也持續攀升,境外基金國人投資金額已逼近2015年3月高點3.36兆,境內基金規模也逼近2.2兆,只是兩者今年以來淨流入規模相差三倍之多,台灣人偏好境外基金。

另外按國內投信投顧公會的資料,過去5年除了「跨國股票指數型基金」的規模大幅增加1500多億元外,「高收益債」及「跨國股票」型基金也各有800多億元的成長,且明顯集中在某幾檔基金之上。

之前筆者曾私下了解原因後發現,此一現象(過度集中投資少數幾檔基金)恐怕也與「投資訊息不夠專業深入及多元」有關。簡單來說,就是當某檔基金銷售成績不錯(越多人申購)之下,銀行理專在推薦時,也不容易被投資人「打槍(認為理專推薦錯誤)」。而投資人也會自然而然地,產生「既然很多人投資,也代表該檔基金表現不錯」的認知。當然,筆者並不排除「金融機構會為了佣金高低,而特別集中推薦某檔基金」的原因。

但從以上的理由,或許也可以彰顯出「投資人在選擇標的」上的困難。因為以現有的基金篩選或評比平台為例,普遍顯示的都是「過去的績效表現資料」。但是,每位基金投資人也都了解「基金過去績校不代表未來」。

對於廣大投資人來說,最關注的並不是某檔基金「過去表現是否優異」,而是「未來是否能持續表現最佳」。過去,雖有所謂「質化」的評比,但據了解,也只不過是透過與基金機構或經理人的「對談」,來了解基金在挑選標的上的專業度。

假設投資人要能精準預測某檔基金,未來表現是否能夠超前及表現卓越,恐怕需要更深入了解該基金的每一檔投資標的未來表現。如此一來,勢將面臨一場「在海量資料中逐一檢視」的硬戰要打。

不過,最近筆者參加了一場大拇哥投顧「TAROBO理財機器人」上線的記者會,覺得投資人如果能夠藉由大數據的輔助,也許在挑選投資標的(例如基金)上頭,可以更加便利及有效率。

看到這裡,或許讀者會發問:大數據運作之所以成功的重點關鍵,最主要就是運算及資料的正確性。簡單來說,如果使用錯誤資料,再加上運算邏輯錯誤,那就只會出現「garbage in, garbage out」的結果。那麼,這家號稱建置國內第一個理財機器人的大拇哥投顧,又如何能做到呢?

根據TAROBO大拇哥證券投資顧問公司的說法,該理財機器人收集了目前全球公開銷售的各類型共同基金(不含ETF),以及該基金在半年報或年報中,所有持有標的(股票或債券)的歷年財報資料等(目前系統依分析項目的不同,最早只有各基金2000年以後的資料)。

以股票型基金為例,所調查的範圍是從基金持股的基本面因素分析,例如預估未來每股盈餘成長率(EPS Growth Forecast)、預估未來本益比(PE Forecast)、市值營收比(總市值/營收)…等,多達50項以上基本指標,加上基金整體持股的產業集中度、流動性等關鍵風險指標,以及第三方評鑑機構的評等,來評估每一檔股票基金的「未來」潛力。

儘管讀者會說:這些資料不也是「過去式」?話是沒錯,但透過大數據海量資料的演算及比對,也就比較能從眾多毫無頭緒中,抓出能夠「對未來預測有幫助」的方向指引。

投資人如果能夠藉由大數據的輔助,也許在挑選投資標的(例如基金)上頭,可以更加便利...
投資人如果能夠藉由大數據的輔助,也許在挑選投資標的(例如基金)上頭,可以更加便利及有效率。示意圖/ingimage

就像該公司行銷企劃—王克瑞在記者會上的解說:儘管公司本身及研究單位對企業未來的EPS預估,也都是依照過去的經驗法則進行預測。但是,當時間拉長、資料量提高,它就能抓出一個頗具參考價值的預測方向。

再以以債券型基金為例,TAROBO精算債券的到期收益率(Yield To Maturity)、存續期間(Duration)等重點指標,藉以評估基金手中持債的「真『未來』價值」,與應對市場利率變化的能力,並建立獨特的公司信用評等(Credit Rating)系統,來掌握持債背後公司的風險程度。

這樣繁雜的歷史資料比對及演算工作,對電腦來說絕對是「小事一樁」。但如果要透過人工來進行篩選,可能需要非常多人曠日廢時的進行比對;以上工作對專業投資人來說,就已非常困難,更何況是平日工作忙碌的投資散戶。

當然,這套系統仍然可能存在一些問題。例如首先,儘管TAROBO表示會不斷在「以過去預估未來」與「以現在預估未來」的資料中,反覆測試(Back Testing)並輔以科學統計的方式,來驗證並找出影響債、股價格最有效的因子,讓「有未來性的大數據」成為投資人有效的決策工具。

但這份具有「評估未來獲利及成長性」的資料,是否對基金投資人有著極大的參考性,將有待時間的證實,特別是要經過幾次市場大起大落之後的洗禮,才能更進一步地得到確認。

其次,由於這套系統裡的基金持有標的資料,基金公司提供給基金研究(如理柏)單位的投資組合資料—季報為主,但近年來市場變動快速,基金公司是否靈活彈性調整季報,與實際投資組合間的差異,會不會造成該系統的預測,無法及時反應投資市場現況,仍有待進一步考驗。

再者,目前TAROBO網站提供三種建構投資組合的功能和回溯測試,投資人可以依照個人喜好,自行選擇「達人自選(自行設定股債比重產生專屬投資組合)」、「智能挑選(依風險偏好進行投資比例設定,再由機器人自動產生投資組合)」,或「直選基金(不管任何股債比重,直接挑選基金)」,再透過回溯測試的方式,模擬過去一段時間投資組合的報酬率、波動率及夏普值,進一步挑選適合自己風險屬性的投資組合。

但由於大數據只能夠「顯示結果」,卻不能「解釋原因」。所以,當網站上有越多的人,依賴大數據產出的結果(例如「智能選股」功能的使用)而「做出決策」時,將會吸引更多投資人「做出同樣,但不見得真正適用於每一位個人的選擇」。

第四,目前該系統有關於「高收債」的分類,可能與一般投資人所熟知的方式不相符。以「富蘭克林坦伯頓全球投資系列-全球債券總報酬基金—美元A(Mdis)股」為例,雖然它主要是以投資等級債券為主,但是該系統是以金管會的說明(附註)為基礎,在「每半年」審視「投資組合有30%以上,投資於高收益債券的基金」(每年6月底及12月底審視一次,新興市場債券基金除外)標準下,將這檔基金列為「高收益債券」,而非「投資等級債券」型基金之中,是與目前投資人的認知稍有不同。

最後,由於該理財機既人受到主管機關的「關切」,這套系統目前無法讓一般投資人「免費使用」,必須透過與此簽約的往來銀行、投信、投顧或壽險公司,才能免費使用這套理財機器人系統。

也就是說:假設投資人所往來的銀行等金融機構,因為業務或手續費、佣金…等考量,進行基金上架的篩選,投資人可能就看不到所有基金,而只有合作金融機構所銷售的標的。

總之,目前筆者看到的資料,也多半是自2000年(或之後)才開始,有些比較圖表的起始年份,也並不夠久遠。但筆者認為,假設未來這樣利用大數據分析的公司越來越多、收集資料量越大,並且經過更長時間的反覆測試,也許有一天,想要選擇主動式基金的投資人在挑選基金組合上,就更可以快速、便利許多。筆者認為屆時,才能真正算是「散戶投資人之福」吧~

而如果讀者要問「如何使用此系統」的看法,筆者的看法還是:這套系統應該是協助投資人進行長期投資,而不是短線交易的工具,並建議以資產配置,也就是設立核心(長期投資)與衛星(中、短期投資)持有標的的方式進行,且對於沒有太多時間,時時關注基金走勢的投資人,最好用較長的時間範圍來篩選標的,同時,標的也儘量避免單一產業或國家才是!

《附註》金管會證券期貨局於102年11月21日所公告之「投資人投資高收益債券基金及新興市場債券基金應注意事項問答集」之說明如下:

境外基金,國外主管機關多未針對得否投資高收益債券予以限制,或是強制明文定義高收益債券基金。惟本會考量境內外基金之衡平性因素,針對在國內募集及銷售之境外高收益債券基金之認定,係採實質認定方式,即不論基金名稱是否有「高收益」,只要以高收益債券為名或投資策略係以投資高收益債券為主,或過去1年每月底投資組合平均 60%以上投資於高收益債券之境外基金均屬之。另就境外基金投資策略有相當比重投資於高收益債券或過去 1 年每月底投資組合平均 30%以上投資於高收益債券之境外基金,亦認定屬於以高收益債券為訴求之境外基金。因上開基金可以投資於高收益債券這種違約風險相對較高的標的,本會為提醒投資人注意,已要求投信公司以及境外基金總代理人應於基金名稱後方加註「本基金主要係投資於非投資等級之高風險債券」或「本基金有相當比重投資於非投資等級之高風險債券」等類似警語。

《免責聲明》本專欄所提供之資訊,均由作者自行蒐集並撰寫完成,所有觀點僅為個人對市場的看法,並非任何投資勸誘或建議。若有引用數字及相關計算,均已力求精確,惟不保證其正確性,也不作為任何投保或購買的建議,對此不負任何法律上的責任。另外,本專欄版權所有,轉載請註明出處。

《延伸閱讀》李雪雯的健康財富百寶箱》(若讀者有相關投資理財問題,也歡迎在此專欄或以上粉絲團留言,個人將盡力、盡速回覆),在《聯合新聞網》刊登超過1星期的文章,將會轉貼在「個人部落格」中

境外基金
免責聲明:以上內容由各投資機構或媒體提供,純屬研究性質,僅作參考,使用者應明瞭其參考性,審慎考量本身之投資風險,使用者若依本資料投資發生損失須自行負責,聯合新聞網對資料內容錯誤、更新延誤不負任何責任。
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