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數量化投資月訊

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以介紹國外數量化模型與應用之趨勢,並檢視台灣與中國在相關領域產品的進展,兼及法規、制度之探討,試圖以最簡潔的文字,達成拋磚引玉、集結同好的效果。

部落格全站分類:財經政論

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  • 11月 23 週二 201021:20
  • 目標風險基金(Target Risk Funds)之概念與應用

圖一.JPG
 
 
 
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  • 11月 10 週三 201016:34
  • 新制勞退基金

表1.jpg
 
    一.前言
每當股票市場出現嚴重的跌幅時,都會有希望政府基金出來護盤的聲浪,於此同時,卻也常聽見反對者的批評,認為這些基金在市場表現不佳的時候進場,造成由全民對市場下跌買單的情況,使得其投資績效不佳。在政府的銀彈中,和全民退休生活息息相關的退休基金也包含在內。目前台灣的三大退休金,包括公教退撫基金、勞退基金以及勞保基金,在上一期的月訊中,已經探討了退撫基金,本篇則將焦點放在勞退基金上。
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  • 個人分類:研究報告
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  • 6月 10 週四 201013:27
  • 風格分析探討及應用

公式1.jpg
 
一.風格分析介紹
    基金投資風格分析,指不同風格的基金在市場中表現特性不同,透過風格分析可以剖析投資者風險偏好不同的特徵。對一般投資者而言,幫助他們選擇適合的基金,節省選到不適合基金的成本,更能及時把握合適的基金種類。對機構投資者來說,可以幫助判斷基金的風格,並且評估基金經理人的表現。
    研究基金投資風格方法有兩種,一種是持股分析法(Holdings-Based Style Analysis),透過計算投資組合中各項因子(規模、市值比等)特徵來劃分其投資風格,分析歷史各期基金的明細、投資區域分佈、產業類別等,判斷此檔基金是否與歷史風格一致,這種方法固然可得到基金的實際風格,但礙於資訊完整性以及精確性,使得操作上具有侷限性。另一種方法稱為收益風格分析法(Returns-Based Style Analysis),觀察基金收益與某些特有風格的投資組合具有相當高的相關性,可將過去基金歷史收益與相關的風格要素做回歸分析,透過各個要素的迴歸係數做完判斷基金風格的依據,由於收益率的數據較容易取得,此方法在目前較為廣泛使用。
    本文主要介紹收益風格分析法(Returns-Based Style Analysis,RBSA),於1989年Sharpe提出風格投資的概念,並在1992年應用在共同基金實際案例中。Sharpe認為透過比較基金的收益以及所選擇的風格指數之間的關係,可用來判斷基金經理人在過去歷史期間的投資風格。簡單來說,RBSA主要用來研究過去投資基金收益變化的特徵,來預測一個與基金有共同風格的組合。有時候收益風格分析所預測的基金風格與實際情況的基金風格可能會有所不同。這個例子也就是Sharpe所提出的“鴨子理論”,“假若一種動物看上去像鴨子並且說話和行為都像鴨子的話,雖然我們無法確定這種動物的DNA究竟是否為鴨子,但是我們仍然可以姑且認為這就是隻鴨子”,由於Sharpe這席話國外有很多人把收益表現風格分析理論稱為“鴨子理論”。


二.收益風格分析模型(Returns-Based Style Analysis Model,RBSA)
    收益表現風格模型根據有無限制條件及限制條件不同分為三種形式:弱勢收益表現風格模型、半強勢收益表現風格模型、強勢收益表現風格模型。

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  • 個人分類:研究報告
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  • 4月 30 週五 201015:10
  • 多因子模型的因子報酬探討

多因子流程架構圖.jpg
一、前言介紹
    數量化操作的選股流程具有減少人為的操作干擾、高複製性、股票涵蓋度高、投資成本相對較低等優點,但在資訊反映上卻常受限於模型的資料使用頻率或資料型態所影響,也就是模型無法靈敏的反應新的資訊或預期外的資訊對市場價格所造成的衝擊,使得在短期的波動中,依模型所建構的投資組合不見得會朝向模型預測的方向變動,這點也是信仰主動式投資人最常攻擊數量化操作的理由。我們認為,數量化操作不是要替代主動式操作,畢竟人腦雖然容易受人類的情緒影響而做出非理性的決策,但仍比電腦反應靈活且懂得邏輯思考,因此若兩者能相輔相成,則創造高績效的機會必定大增。
    
    多因子選股模型,對於在股票市場進行資產配置的人來說,是個強大的工具。建構過程雖然龐雜,一旦完成則能幫助投資者有系統及效率地收集、處理繁瑣的資料,計算每支股票的預期報酬。希望能藉此資訊轉化成簡單的排序(Rank),能夠分出“較好”、“較壞”的族群,提供有理論依據支持的建議,增加投資者在充滿雜訊的市場中找到真正值得投資的機會。
    多因子模型的哲學為『有相似特色的股票,便應該要有相似的報酬表現』,我們便是透過各個公司在各個因子曝險(Factor Exposure)的大小下,來區分何者為相似或不相似;接著透過曝險計算因子報酬,得出市場願意給每單位曝險多少的風險溢酬(Risk Premium),願意承擔風險方能獲得報酬,故又稱為風險模型。透過各種不同的風險因子拆解報酬的來源,便可掌握或決定投資組合的風格(Style),譬如是成長型或價值型的組合。
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  • 4月 30 週五 201014:52
  • 「動態資產配置」投資組合的操作 (下)

表四.jpg
三、台灣實際操作
 根據上述的動態資產配置操作方法,欲用相同方法建立一個台灣市場的投組,由於台灣市場並沒有Commodity,因此資產類別減少為Equity、Fixed Income和Cash,指標計算方式同S&P。
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  • 4月 30 週五 201014:36
  • 「動態資產配置」投資組合的操作 (上)

_投影片1.JPG_.jpg
一、動態資產配置的介紹:

    在Pioneering Portfolio Management(written
by David F. Swensen
)書中提到,投資組合的報酬來自三部份:1.資產配置 2.市場擇時 3.選股能力,其中資產配置,是建構一個投資組合的第一步也是最重要的一步,在事先建立一個策略,此策略為投資組合設定目標、限制等,再參酌金融投資環境的過去、現況、未來,以找到最有機會達成任務的做法,此後的投資都按照策略進行,目的在於達成任務,而動態資產配置特殊的地方在於,隨著時間經過,各種投資機會及型態可能會改變,經由事前建立好的一套規則,在固定時間點依據規則做資產配置的調整,才有比較高的機率能達成當初所訂的投資目標與風險。因此資產配置就如房子的地基,地基穩固之後一層一層往上疊房子才蓋得好。將來若需要翻修所耗費的人力物力也較小。而風險控管也因一層一層的配置方式達到較好與較有效的管理。

    目前S&P利用此方法建構S&P
500 Dynamic VEQTOR Index
,在此欲利用相同方法,改用台灣市場為標的,希望能透過此種投資方法打敗大盤,以下將會說明S&P的操作方法,以及實際應用在台灣市場上的績效分析。

 二、動態資產配置的操作方法
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  • 4月 09 週五 201002:15
  • 量化投資與多因子Alpha選股策略(上)

圖片10.jpg
一.數量化投資
    數量化基金即是以量化的方法作為投資組合建構的主要依據,伴隨著電腦的進步,基金經理人可以透過電腦運算的輔助,計算龐大的資料,分析全市場上所有的股票,所以比起傳統的質化(quality)分析,數量化投資核心的優勢在於“寬度(breadth)”上。透過數量化投資過程,投資組合的建構時皆遵循有紀律的規則,如此一來也可以避免基金經理人過度主觀的判斷所造成的偏差。Fabozzi教授在其所撰寫的challenges in quantitative equity management一書中提到,透過訊息與個人判斷,來管理資產則為基本面投資或是傳統投資方法,如果遵循規則,透過模型以及電腦運算所產生的投資決策即可視為數量化投資。

一般的數量化投資大致上可以分為以下的五個流程:
1. Alpha model:
   透過alpha model,我們試圖對我們的投資標的之超額報酬做預測,當然我們的理想就是在投資組合建構時就能夠挑選適當的投資標的做出正確的決策,透過對報酬的預測,決定買或賣,加碼或減碼,然而這也是最困難的。
2. Risk model:
   在投資組合建構的過程中,我們要考慮到整個投資組合所承受的風險,量化分析的一大優勢就是透過風險模型,對投資組合的風險進行拆解,從許多不同的面向來分析風險來源。
3. Portfolio optimization
    透過以上兩個模型分析進而建構投資組合,接下來我們會面對一個最重要的問題,投資組合內的股票該加減碼多少,利用Alpha model與Risk model給予我們的訊息,結合實際上投資操作的限制,我們必須透過投資組合最佳化,得到一個投資組合以滿足我們所期望的報酬,與所能承受的風險。
4. Portfolio implementation
   經過以上分析與投資組合的建構,接下來就面對到實際操作的問題,周轉率與交易成本很有可能吞噬掉我們的獲利,此外真實的市場,有太多我們無法掌握的變數,我們應當考慮如何建構實際的投資組合部位,如何進行交易,才是有效率的。
5. Performance attribution
   績效是我們所最關心的,若經過一連串的分析,與投資組合建構,卻無法帶來績效,那一切都是枉然。然而當我們獲得績效時,仍要以數量的方法進行歸因,以了解報酬來源,進而讓投資組合的運作更完善,穩定。

    以上所提及的五個步驟,大概是一般量化基金所應該具備的,每一個環節都是都是值得深入探討的議題,當然對於每一個基金公司都有其獨特的模型以處理上述的量化分析,所謂量化分析,除了有嚴謹的分析架構,還要加上 “創意”,才可以超越標竿指數與其他同類型的基金。

     本研究著重於探討量化模型的第一個階段Alpha model,而我們所發展的是多因子Alpha選股策略。我們將多因子Alpha選股策略分為三個部分來探討,(1) 多因子的篩選、(2)多因子的合成、(3)投資組合的建構,本篇文章將探討第一部分:何謂多因子,為何要使用多因子,以及如何篩選多因子。 
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  • 4月 05 週一 201017:26
  • 增值指數基金的探討與實作(下)

增值指數報酬比較.jpg
三、上證50增值指數基金建構流程
1.挑選因子:
在風險模型中會放入全部的因子是希望獲得較高的解釋能力。但是在預測報酬的時候,只使用能穩定解釋報酬的因子。分別是:動能、波動度、交易活動、成長和償債能力。 
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  • 4月 05 週一 201017:14
  • 增值指數基金的探討與實作 (上)

表一 主動基金和標桿指數的比較.jpg
一、增值指數基金的介紹
目前台灣的基金市場,主流仍然是經理人主動式操作的投資方式。雖然增值指數基金在國外已經行之有年,中國大陸近幾年也發行了許多增值指數基金,但是在台灣還沒有得到太多的關注。
在談增值指數基金之前,我將先介紹所謂的被動式指數化投資。指數化投資是近年來興起的一種投資方式。主要就是投資完全跟著指數走,不加入任何個人的主觀判斷。目前台灣市場上最著名的指數化投資工具是寶來投信發行的台灣50ETF,資產規模已經超過600億。
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