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擊敗大盤:供專業法人使用的策略 BEAT THE MARKET: strategies for institutional investors

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We have two strategies that extremely outperform the market in back-testing. Both of them are constructed by ETF and backtested more than 20 years (please read following charts and tables), so we can avoid common mistakes like survivorship bias, data snooping and using unadjusted stock price.

【市場異象投資人 初階】 部落格

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【市場異象投資人  初階】是我針對初學者而寫的部落格,會介紹一些投資的基本觀念,有興趣的讀者可以參考看看!

火雞與時間尺度問題

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英國哲學家Bertrand Russel曾提出一個有趣的火雞問題,一隻火雞第一天到火雞農場,在早上九點被餵食,然而這隻火雞是個善於觀察及推論的火雞,所以牠並沒有馬上下結論(小心求證),牠需要大量的樣本點去觀察,於是牠觀察各種被餵食的狀況,例如是星期三還是星期四,氣候是溫暖還是寒冷,是下雨天還是不下雨,每一天牠都加入一個樣本點觀察。

冪次法則(二)支持長期買進持有ETF的新證據: Do Global Stocks Outperform US Treasury Bills?

When the facts change, I change my mind.  What do you do, sir?
John Maynard Keynes
繼兩年前我們寫的文章:冪次法則 Power Law,當時我們引用Hendrik Bessembinder教授所寫的文章: Do Stocks Outperform Treasury Bills?(下載點此),上個月該作者又和其他成員完成了另一篇大作Do Global Stocks Outperform US Treasury Bills?

談談量化交易之神:文藝復興科技的Medallion fund (下)

接續上篇,我們試著分析Medallion fund 使用了多少的槓桿,由於一般的對沖基金通常不透明,能得知的操作內容不外乎從SEC公告的13F文件得知(但持股當下與揭露時間長達45天,且不揭露空頭部位,在股票方面也只揭露美國當地股票與ADR,不含外國股票。有關13F 詳細介紹請見此),而另一個來源就是投資該對沖基金所拿到的letter,通常就會解釋目前對沖基金經理人的看法及績效。但Medallion fund目前只供內部員工投資。能找的資料還有媒體報導,根據上篇文章引用的Bloomberg文章,提到一段話”Today the equities group accounts for the majority of Medallion’s profits, primarily using derivatives and leverage of four to five times its capital” (權益投資佔了Medallion的多數獲利,主要使用衍生性商品與槓桿擴大到本金的4至5倍)。如果只是分析至此,那本篇文章也不用寫了。運氣不錯,美國參議院常設調查小組(Permanent Subcommittee)曾在2014年舉行聽證會,調查聽證會的主題: ABUSE OF STRUCTURED FINANCIAL PRODUCTS: Misusing Basket Options to Avoid Taxes and Leverage Limits(濫用結構商品:不恰當的使用組合式選擇權以規避稅負及槓桿上限) 本篇的資料,皆是從該調查聽證會的檔案所寫,有興趣的讀者請見此。該調查報告,調查是否對沖基金和投資銀行合作,請投資銀行利用財務工程的方式,將對沖基金的量化交易演算法,包裝成barrier basket option(界限組合式選擇權),以利規避短期資本利得稅,將短期資本利得轉成長期資本利得,而能降低稅負(美國當時短期資本利得要繳39%的稅,而長期資本利得僅20%,更久遠是15%)。而另一個調查重點就是利用該選擇權規避了一般融資帳戶只能達到2:1這條規定。
這裡有幾個名詞需要稍微解釋一下,什麼是basket option?以basket option的買權來說,就是選擇權內有許多金融資產,但選擇權買方僅需付買權的權利金給投資銀行,選擇權到期時,則將那組金融資產與履約價和投…

談談量化交易之神:文藝復興科技的Medallion fund(上)

前陣子忙著開發幾個新的海外量化投資策略,以及研究幾個個股長期投資標的,雖然這篇文章幾個月前就想寫了,但拖著也就不知不覺超過半年沒更新Blog。未來幾年整體投資組合的規劃工作大致完成了,短期之內八成也沒點子再開發新策略,這就好像一個工程師開發了一套自動化系統把自己取代,最終也把自己給開除了? 我想之後應該會常定期更新文章吧!

量化投資最近越來越火紅,可能跟這幾年大量的數據能夠以低成本取得有關,加上電腦運算能力提升以及寫程式的普及,連一般散戶都能造出自己的量化策略並且回測 (但就我所知有用的很少,通常在取得數據時就犯了一些初級的錯誤),也就容易造出看起來回測很棒的交易策略,我常說這是GIGO(垃圾進垃圾出)。近期AI、FinTech又很熱門,各大新創公司或是金融機構也跳出來成立自己的機器理財平台(不過仔細觀察,通常還是噱頭居多,最終目的還是推銷給你更多共同基金,只是以號稱機器人的方式去包裝而已,不過以演算法去挑選人為操作的共同基金,我怎麼想都還是覺得邏輯很有問題,就算真的可以處理,這種方式的複雜度遠比處理一般正統量化更為困難,不僅如此,也須知道基金內部的所有持股統計分析才行)。還有一種台灣投信圈號稱的量化基金,但其中需要很多投資團隊的主觀判斷來投資,而非純量化,但內部又號稱回測績效多少,這非常不合邏輯。譬如如何回測投資團隊到2007年的人為投資決策呢? 也就是說,不論績效好壞與否,目前台灣符合真正的量化投資基金,屈指可數,也就那幾支smart beta ETF而已。但以台灣金融資金管理行業落後美國幾年的程度,我猜測未來符合真正的量化投資基金會在台灣更常出現。
雖然量化交易對大部分台灣人來說是很新的方式,但其實量化交易老早就於美國出現,對這部分有興趣的讀者,可以參考Ed Thorp的自傳(他是賭神,更是股神),Ed Thorp 是量化投資的始祖級人物之一,這本書非常值得一讀。
扯了一堆,回歸正傳,我們來談談量化投資裡的傳奇:文藝復興科技公司(以下簡稱RenTech),華人地區喜歡稱巴菲特為股神,那RenTech可以稱為量化交易之神了。該公司由James Simons所創立,RenTech目前約有300名員工,其中有90多名PHD,公司管理總資金規模估計500億美元左右(見此),其中又以旗艦基金Medallion fund表現最為亮麗,自1993年起不再接受外部資金,Med…

是時候輪到來批評量化交易了

在你人生當中的任何一年,如果你沒有摧毀你最棒的主意之一,那年你八成是白過了(Charlie Munger)
雖然事實不是令人開心,但今年可以算是沒白過。
經過這幾年不斷的研究量化交易(投資),近期越來越發現,量化交易本身易產生的嚴重瑕疵。過往我也曾想過把所有投資組合逐步朝向全面系統化,也就是產生許許多多的量化交易策略,每支策略當作投資組合的一部分,以組成投資組合,分散各個策略的風險。但近期逐漸覺得這對我來說是個糟主意,所以對於有心想要朝量化交易的投資人來說,這篇可以給予一些借鏡,評估自己的優劣勢,是否該全心持續投入量化交易領域。  


長期持有ETF? 先問你能承受多少的Max Drawdown!(八)

接續上篇,終於來到了此系列的最後一篇,底下我們分析MSCI台灣自1987年底的最大耗損,同樣看到不是發生在金融海嘯時期,而是發生在1990/1/31至1990/9/28之間,最大耗損為-77.9%,如果投資經歷比較久的投資人應該會有印象,那時就是著名的台北股市投機狂熱時期,全民瘋股票。我調閱了一下資料,1986年1月初台灣加權指數大約800多點,股價淨值比約1.7倍,此後股市一飛衝天,在1990/2/12當日最高價來到了著名的12682點,此時的股價淨值比為12倍左右。

長期持有ETF? 先問你能承受多少的Max Drawdown!(七)

接續上篇,MSCI中國資料自1992年底開始,俄羅斯自1994年底開始,最大耗損同樣不是發生在金融海嘯時期,中國的最大耗損發生在1993/12/31至2003/3/31,最大耗損為-87.47%,俄羅斯發生在1997/9/30至1998/9/30時期,最大耗損-91.7%,兩者都在-90%附近。想像一下,你被告知長期投資ETF是穩健的做法,所以你投入100萬元去買入你所看好的某個國家ETF,並長期持有,但某天心血來潮打開股票帳戶卻發現只剩10萬元的感覺,接下來最後一篇我們會介紹台灣,並寫一些結論,待續。

長期持有ETF? 先問你能承受多少的Max Drawdown!(六)

接續上篇,此篇附上MSCI日本與香港最大耗損,兩者最大耗損都不是發生在金融海嘯時期,日本最大耗損發生在1989/2/28-2003/4/30之間,最大耗損為-61.12%,而香港發生在1973/2/28-1974/12/31之間,最大耗損為-88.03%!! 是的,你沒看錯! 如此的最大耗損堪比美國1930年初的大蕭條時期,所以說如此巨大的跌幅,在未來還是有可能發生在任何一個國家當中,不論是新興市場或是已開發國家,都是有可能的。