看Twitter 預測股市上落?

美股日日創新高,看著道瓊斯指數,超越恆指似乎真的指日可待。本港股市升勢不及美股,但樓價節節上升,中原CCL 指數續創新高,估計不再是M 型而是真突破…  每天關於經濟股市樓價的資訊何其多,到底該如何過濾和分析資訊?木宰羊。湊熱鬧加把口,很多人告誡要提防美股超買兼泡沫,特朗普演說後或出現拋售,公眾不必盲目跟風。當市場仍有這類言論,代表大眾未瘋狂。
至於本地樓市,似乎有「不敗之身」,無人看跌兼且趕入場,就真的要小心。筆者並非看淡樓市,在低利率時代,買樓自住或投資收租,真的較租樓或手持現金保值划算。除了加入搶高價格的戰團,可嘗試細心物色市場上的筍盤,即位置佳(有未來配套發展計劃) 但交投未必活躍 (價格上落相對慢兼波動較細) ,呎價相比市價有折讓的樓盤。
近日《慧眼先機》專欄嘗試以數據分析特首選戰,當中包括計算特首參選人於選戰相關報道的人氣等。其實,大量採集媒體資訊,並加以分析的做法,早已應用在投資圈,外國有專門分析社交平台的金融訊息,再發掘投資機會或估算股價升跌的公司,學術圈亦有專門研究。
理工大學的陳振沖教授於3月中的人工智能和深度學習研討會,會分享如何分析Twitter 內容並預測股價上落。翻看議程,同場還有來自意大利、荷蘭和美國的學者,專注其它社交平台、新聞公告和文字分析,再對金融市場作預測。互聯網令收集市場資訊變得簡單快捷,似乎只要數據夠多,就能了解市場反應和去向。筆者不知道實質操作和應用的成功率,但程式交易之外,在大數據時代確實值得了解相關做法。因為只要有人根據這類分析作出交易,就代表市場走勢多少會受大數據分析的影響。另外,研討會還邀請了美國聯儲局高級經濟師 Nitish Sinha,講述透過宏觀經濟數據為藍籌股估值。美股越升越有,宏觀經濟指標真的可以說明現況?  (讀者如對研討會有興趣,可參閱本欄Facebook 專頁。)
兩星期前本欄分析過發盈喜的珩灣科技(1523.HK),截至週一收市升幅超過一成。有讀者問及目標價,其實股價細,容易炒起和炒落,波動幅度會較大,不容易說出一個目標價。雖然選擇財務狀況較穩健的細價股,是不想鼓勵短炒,
但細價股有其週期性和特性。現時走勢看來平穩,未來的離場準則可考慮使用trailing stop。

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此文同見於《信報》的《價值投資》專欄

系統化助投資組合只留下winners?

週一畢老林兄《見過鬼怕黑》的鴻文,提到「牛市操作的困難來自部分持股落後大市,甚至逆市下跌…誰不想組合中只有winners 沒有losers?只要閣下自行揀股,倉內總有一些股份表現失色甚至極差…」,又指「若公司出了問題,逆市下跌並非一時運濟,當機立斷自為上策。…今天跑輸的板塊或個股,不知何時卻會從遙遙墮後變成節節領先…因一時火起把『輸家』掃出門外,到頭來可能後悔莫及。」
筆者深有同感,這確是牛市操作的困難,亦顯出timing 的重要性,太早太遲都不及剛好ride the wave。而最佳時機與公司的財務狀況未必有直接關連。觀察所得,單靠人腦作投資決定,組合很難只有winners 沒有losers。即使願意手起刀落止蝕,未來卻又會有「心理陰影」- 股價就算跌至低位並且轉勢,也可能因為曾經在某個股票損手,而未能理性地「吃回頭草」。
若使用系統化交易,便能針對上述弱點改善組合回報。例如早就設定好止蝕位以及再入場條件,便不怕離場太遲虧損太多,或事後錯過再入場機會。早前筆者嘗試在美股市場運用系統化訊號(非自動交易,而是根據系統訊號人手落單交易),組合在大部份日子都只得winners。這並非因為系統揀股厲害,而是losers 都會被剔出場。當然近來美股大升,組合中較多winners 似乎是市場力量,但回頭看losers,絕大多數離場都是「對」的選擇 - 離場後跌幅更大,即使近日稍見回升,回報仍遠不及組合內的winners。此外,系統亦出現過losers 再入場的訊號。翻看先前的止蝕價和後來的入場訊號,雖然差距不大,但大都是更低價入場。對比未套用系統訊號的港股組合,霎時高下立見,真正體會風險管理的力量。
另一個值得研究探討的範疇是資金配置。近日從書中看見將投資利潤全部重投市場,和利潤不再投放的例子。價值投資人聽慣了複利滾存的力量,大多樂意將股息和買賣股票的利潤全部再投入市場,以雪球效應累積財富。真實世界卻是買賣有賺有賠,不可能每個交易都賺錢,所以若將全部利潤重投市場,很容易「嘔突」。可是沒有複利威力,組合價值難以快速增長。一般而言,最佳盈利重投比例並非1或0,而是兩者之間。要計算optimal,可以上網查找數學公式。問題是投資人心雄和心淡時,是否能夠緊守規矩,不論晴天陰天雨天都步操二十里,不增加也不減少。
單靠人腦分析並作投資決定,除了難以同時處理大量資訊(或速度較慢),操作時會經常遇到「心理障礙」。系統化交易則盡量減少障礙,令執行策略時較順利。有實戰經驗的投資者總有個人心得和方法,其實可以嘗試歸納法則,再系統化地處理資訊,然後根據信號操作,比較人腦和系統化後的投資效果。

價值投資人如何解讀程式交易?

黃金週假期完結。週一高天佑君的《新聞短評》提到「山中七日,世上千年」,內地房策由鼓勵去庫存至黃金週出辣招遏抑炒風,當中以深圳的招數最嚴厲:首期比率提升至三成、第二層樓的首期須付七成、非當地戶籍需連續交稅和繳付公積金5年才可置業等…  早前媒體報道,內地資金由去年大時代專注股市至近來轉投樓市,部分城市甚至出現「離婚潮」以便多買一套房。現在辣招一出,加上11月有望正式開通深港通,短期或許會有熱錢流入香港並有小炒作。

早前本欄曾提及復星國際(656),值得讀者考慮和放入觀察名單。另一個曾推薦的碧桂園(2007),全年至今銷售業績超標,兼有大量現金回籠,但股價已錄得超過三成升幅,加上內地房策「神轉身」的辣招,投資者也許要有離場策略。其它的內房股亦需多加注意,畢竟內地房價已有小泡沫。

重陽節看到名blogger 市場先生的文章 - 靠「程式交易」每年獲利30%,你覺得有可能嗎?   內容簡單清晰,值得一讀。「程式交易」總是給人一種神秘感。市場上很多「黑盒系統」- 即只提供訊號,但不明說背後理論和參數的收費服務,讓投資者不知葫蘆裏賣甚麼藥,只能簡單選擇相信與否。市場先生顯淺說明:「程式交易,就是你把自己想的交易方法叫電腦去做。 你想的事情會賺錢,電腦就幫你賺;你想的市場會賠錢,電腦就幫你賠,而且還是穩定的賠。」

人性弱點是飄忽不定,執行上缺乏紀律,以致影響投資的長期效益。若能改以電腦執行,便可大幅改善這缺點。至於回測,是為了驗證某個想法在過去是否成功。雖然過去能賺錢不代表未來也能賺錢,但過去不成功的策略,若套用在未來,成功的機率就更低了。

價值投資者並不屬於頻密買賣的一群,到底是否需要運用程式交易?

其實程式是一種工具 - 可以快速處理大量資訊和數據,並提高統計和分析精準度的工具。現代人找資料由過往看實體報紙、雜誌和郵寄的年報,到現在只要在網上按幾個鍵就能快速獲得資訊;而統計和分析數字,不可能人手處理,甚至計數機都嫌太慢,而是用電腦和Excel;搜尋各種資訊不是去圖書館,而是上網去Google…  科技令辦事過程更有效率。

價值投資人若能善用科技,在研究分析方面應該可以更得心應手。

筆者最初的做法是總結選股條件和分析方法,再套用在所有港股和美股。這不屬於程式交易,只是程式選股。好處是可以納入大量股票並快速進行篩選。後來,則嘗試將某些想法做回測。這也不為發掘交易策略,而是觀察和驗證想法。人始終有盲點,記憶亦有偏頗(往往只記得想記住的),所以若有實質數字統計,會更有說服力。

當數據越來越垂手可得,現代人應該培養的是處理數據的能力。而要短時間内處理大量數據,離不開運用電腦軟件或程式。筆者其實也不太懂得寫程式,而這又當不是一時三刻學得來,一個暫時性的替代工具是Excel。投資人若能善用excel,大概也能大大提升統計和分析的效率。

預測法和機械操盤法

本週是國慶黃金週長假期,內地資金暫停流入港股市場,除非德銀或深陷危機傳聞屬實,否則港股大概是上落市格局。筆者趁假期短遊台灣,一半為工作,一半為老友聚舊。旅途的其中一個得著,是讀了王力群的《機械操盤法》。尤記得去年在敦化南路的誠品書店遇上大學生力薦多本投資好書,其後在Facebook 保持聯繫。今次再遊台灣,晚飯聊天後大學生又帶筆者到書店選書,並介紹了王力群 - 有往績支持的台灣成功交易人。網上搜尋,王力群唸土木工程,於母親過世後,有感要追求夢想,辭職當純文學作家。可是「寫了幾部文學作品都不賣座,在同學眼中看起來就是個『窮作家』」,後來轉作全職投資人並自修技術分析,由「五十萬起家,至賺到數千萬元身家」。
王力群的經歷確是引人入勝,但吸引筆者的並非其戲劇人生。《機械操盤法》言之有物,而且很有條理地說明預測法和機械法的分別和優缺點,各式離場策略等,值得細讀。其中一段「…預測法的缺點是很難學!…請注意:我說的難學,是『判斷它會漲到3萬點』 的這個判斷方法很難學,而不是說『已經知道會漲到3萬點,所以我使人滾雪球操作法買進』這個投資法難學…  預測法的境界很高,不適合一般群眾。而且,預測法的基礎,是建立在機械法之上…」,他對於「預測法」的描述,值得價值投資人看後深思。
假期不偷懶,繼續每天看上市公司通告,印象最深刻的是:百奧家庭互動(2100.HK) 的CEO,CFO 兼公司秘書辭職!最高管理層同時離職,應該是一大警號吧!過往筆者曾細看此公司,它是中國最大的兒童(6-14歲)網頁遊戲開發商。2012 至 2014年的營運收入都錄得顯著增長,但未能錄得盈利 (很多科技公司在發展階段都有類似情況),2015年營運收入下降約兩成,但全年扭虧為盈,持有現金超過人民幣16億,短期負債僅22萬,而當年的營運現金淨流入大幅下降73%。
過往研究內地科技股,未有投資在百奧,而是選了本欄曾提及的金山軟件(3888.HK) 和科通芯城(0400.HK),並先後離場。百奧的財務數據顯示業務發展不穩定,而且上市歷史短(2014年4月上市),並不似是最具實力增長的公司,但筆者對其針對中國兒童學習的電子遊戲和網上娛樂業務印象深刻,因為聽來似是極待開發並具潛力行業。
讀者若找來公司的歷史股價圖,會發現上市後股價一直往下走。2015年曾有一段大升幅 - 由年初每股$0.63 先至最高的$1.31,即股價翻倍。隨後卻是大幅下滑,現時每股$0.39,市值僅11.3億港元。提及公司的財務、業務和股價圖,因為這公司的走勢,似乎明確顯示沒有風險管理和離場策略的「價值投資型buy and hold」的缺點。雖然要求高的價值投資人,應該都不曾押注(畢竟上市歷史短,營運收入增長率和營運現金流不穩定),但其資產值和身處行業,也許會給部份投資人帶來「具投資價值機會」的錯覺。股價確實是低,但問題在於半年業績公告、CEO 和CFO辭職的新聞,都在價格大幅下挫後再相繼出籠。如果2015年未獲利離場,又或見到股價大挫後入場,等到發現公司的基本因素明顯轉變 - 業務不及預期,CEO 和CFO 「跳船」後才計劃離場,確實是太遲了。
所謂預測法的基礎建立在機械法之上,其中一個要旨:是有明確的入場和離場法則。

系統分析棄千里馬換普遍性 價值投資捨通用化當伯樂

上週本欄的標題有誤,系統化分析並不是為了挑選千里馬(價值投資才需要相中千里馬),恰恰相反,系統化分析適用於大量股票。由於目標回報只是單位數,而且持有股票的時間較短,交易較頻密,所以投資人不必是伯樂,而是靠「密食當三番」累積投資回報。
投資時間短加上期望回報低,即預期波幅有限,能減低投資市場回報的不可測性。這與價值投資是兩種完全迴異的風格!
世上並非人人畢菲特,有能耐總是找出價值被低估,或增長率高企的公司。有時並非投資人的眼光不佳,而是即便眼光一流,也敵不過市場的週期波動性質。股價有上有落是正常不過的事,讀者看股價長線上升的圖表,也許認為升幅隨時間擴大,投資人只要夠耐心,就可輕而易舉蹺起雙手等升值。其實,只要細心zoom in,就會發現短期的波動性頗大(往往超過25%)。當這情況出現,投資人就容易懷疑自身的估價方法和結論是對或錯。而這未必關乎眼光,可能只是時機問題,也可能是政策或公司有突如其來的轉變。

至於系統化分析,則具有普遍性。即同一套技巧、邏輯和心法,一般都能應用在大多數股票。投資人犧牲高回報率,藉以換取可測性(certainty)和資金周轉率。為甚麼要犧牲回報?因為普遍性和可測性容許交易重覆操作,即是能夠程式化,進而scale up 擴大規模,甚至套用在其它產品和市場。
價值投資人的預期回報率至少雙位數(很多時甚至以倍或幾十倍計算)、加上持股年期長,是透過犧牲資金週轉率和時間值換取高回報。可是該套路其中一個最重要的要求 - 耐心等待股價上升至反映真實價值,並非普遍適用於大部份股票。市場很多公司的股價隨時間往下走,又或一沉之後難以翻身。若都耐心等待,覆沒的機率也許較大。
兩種作風的另一相異之處,是投放時間研究的範疇不一樣。價值投資人刨財務報表、行業發展、前景分析、管理層背景作風等,並且與其它競爭對手互為比較。市場上千里馬的數目有限,所以真正能夠帶來數倍以至數十倍回報的公司,寥寥可數。其餘的可能回報不高、甚至部份虧損,但只要當中有千里馬,就能彌補虧損有餘且錄得正回報。系統化分析則是放棄千里馬,每個交易的回報率差不多,不期望有outliner。投資人的時間投放在研究新策略、風險管理、資金配置、時間控制等,藉此彌補沒有高回報率的弱點。
凡事有取捨。系統化分析的下一步是程式自動交易,所以投資邏輯必須具備普遍性,而且要相對簡單(難以應對多種複雜情況),犧牲的的眼前手動化的較高回報,以圖換取未來較大規模地應用。價值投資人則是深入分析和專注投資幾個具潛力的公司或行業,資金週轉率低,且需要承受較大的股價波動,捨棄普遍性以求覓得千里馬。

經濟冷股市熱 趁勢交易時機?

美國三大指數破頂,加上深港通於今年內開通傳聞,恆指持續造好。早前本欄曾提及不少內房股錄得不錯的半年業績,值得投資者注意。過去一個多星期,內房、證券和銀行股錄得較大升幅,但市場鬧哄哄的日子,未必適宜談價值投資,尤其實體經濟未見復甦,內地官媒《人民日報》估計「經濟增速很大可能在今後一兩年成功觸底」- 即內地經濟在未來12-24個月仍舊放緩。而前聯儲局主席貝南奇上週撰文,指數據顯示經濟不確定性高,美國今年加息的機會微。當經濟前景未明朗樂觀,但市場滿佈造好聲音,樓市又大幅反彈,要發掘真正具備投資價值的股票實不容易。

週六方立祺兄《我還是已經心滿意足》一文,說到「active trader 炒一年隨時比得上低頻交易者的10年…每一次交易都牽涉到特定的過程…積累到經驗有其價值…不講得笑。」,又說「低頻交易是王道,但無經過相對高頻的交易洗禮,部分交易員需要的killer instinct 不容易訓練出來。」

筆者認同低頻交易是王道,而價值投資者向來都願意持有股票較長時間。但當經濟未見景氣,股市卻興旺之際,也許是曹Sir 教落的趁勢好時機。投資組合要分散風險,除了買入不同股票和產品如債券、物業等,也可以結合不同策略(如長短線投資)。筆者並不鼓勵盲目炒賣,對短線的頻密交易,風險管理必需做好。另外每次交易 - 由篩選股票、定入場價、資金配置、離場策略,需要一套規矩(特定過程)。

筆者多年來都不喜歡短線炒賣,除了認為好比賭博,也因為短炒的兩大成本:高交易費用和高出錯機率,埋單計數未必值得花費精力心神。隨著網絡興起,交易費用越來越低(早前甚至出現終身零佣證券買賣戶口),電腦運算能力日見強大兼價格廉宜,令系統化分析平民化。若果兩大成本因為科技進步而大幅下降,短線交易就值得重新評估,甚至投入資源。筆者看過系統化篩選配合風險管理的回測和實際應用效果,似乎真的能降低出錯機率,當中有技術要求並非賭博。

投資者若不懂寫程式,可嘗試使用Excel 或者Google Spreadsheet,兩者都有自動更新股價功能,亦有自動獲取歷史價格功能,是方便簡易的統計和分析工具。另外坊間亦有不少免費篩選器,投資者可自行設定篩選條件。當然,不是所有篩選後的股票都值得投資,但若能以同一標準審視市場所有股票,再加以觀察,大概能發掘出錯機率較低的趁勢交易點子。

此文同見於《信報》的《價值投資》投資專欄

淺談投資分析系統

早前看過《操作的藝術》,書中訪問了13位成功投資人,其中一位是來自香港並在台灣起家的王章佑。2008年金融海嘯,他以年績效63%拿到Asian Investor Magazine 的「最佳亞洲避險基金」獎。他有經濟學和資訊科技的背景,雖然最初不太了解股票和期貨,但會寫程式研究和測試,後來由散戶投資人轉型為自設基金,其管理的基金更是亞洲少數專注系統交易策略的避險基金,而且績效奇佳。本欄雖然開宗明義談價值投資,但筆者向來相信市場容許投資人各施各法,而很多其它派別的技術和心法,都值得參考學習。

數星期前,畢老林兄的《智能投資「打真軍」一樣勁?》一文,提及本地證券商推出自行研發的智能投資系統。畢兄認為投資不同於圍棋,沒有清晰的規矩,變數不斷湧現,面對千變萬化的市場,具備學習能力和大數據分析力的程式「難保不會『思覺失調』,電腦變『豬腦』」。筆者尚未有幸接觸過人工智能的投資系統,早前向專職程式交易的友人提及,他指暫時應該未有本地券商真正運用人工智能交易,估計是以AI 包裝的程式交易系統。

一般而言,除非投資人確切了解投資系統設計的來龍去脈,否則絕大部份都會虧本離場 - 不知道策略的優缺點和限制,便無法從頭到尾一致地跟從(不一致性是人腦分析的變數和弱點之一),半途轉換甚至放棄策略,都會影響實質回報。雖然筆者不贊成盲目跟從任何證券行的智能投資系統,但鼓勵將分析方法理出個所以然,以便衡量效果和進行統計。

近年筆者嘗試將分析思路系統化,然後使用電腦運算,個人認為這能提供較全面的統計結果。人腦畢竟有其限制,除了未能短時間處理所有數據,亦容易出現偏頗的記憶和判斷,難以看到客觀完整的分析結果。此外,人腦似乎較擅長作出深度分析,同時間只可專注某一兩個或最多三個因素,再多已經不勝負荷。系統化的優勢,是可以同時處理大量資訊,並提供相對準確的關連系數。而將數據視覺化呈現於一個畫面,能讓投資人更了解資訊的互動,驗證假設和分析,甚至發掘新角度。

至於模擬戰績,也許很多人認為不可靠,紙上談兵根本未考慮投資人的心理狀態和市場的變化多端。回測結果的確並非十足可靠,但可用作參考。假如回測結果都是虧本,整個策略即不被考慮,或者應嘗試相反操作。若回測績效佳,也要對真實效果打折扣,因為實戰總會遇上時間差、滑價(未能在指定價位交易)等難以避免或控制,甚至是突發的情況。其實除了預期績效,系統化地回測讓投資人對策略的限制(limit)有較深的認識,可以預期波幅和盈利百分比,有助設定風險管理機制,或事先制定應對方法。

世間大概沒有系統可以百分百預測未來,所有的方向分析都是「一味靠估」,但完整的數據統計結果,讓投資人更全面地考量不同因素的互動,並且作出較符合現實的風險評估和回報預期,大概亦有其存在價值。

價值投資和程式交易的相異風格

基本的統計學題目:擲硬幣的次數越多,出現全部是花或全部是字的機率越低。第一次是花的機率是0.5,連續兩次是花的機率:0.5 × 0.5 = 0.25,連續三次是花的機率:0.5 x 0.5 x 0.5 = 0.125,如此類推。套用在投資,儘管每次賺蝕的機率並非50-50,即便高達90-10,只要不是100%保證必賺或必賠,錄得全勝或全負的機率一定越來越低。所以,投資過程中有賺有蝕屬無可避免。錄得正回報固然可喜,若是虧損應如何處理?要改變研究方法和投資策略嗎?

早前本欄《進入Quants 世代》一文,提及現今的電腦具備高速運算能力,加上網上交易成本低,機構投資者以外,獨立投資人也可以參與,而程式交易的風氣似乎已吹到亞洲。所謂程式化,是將個人分析和投資策略標準化(standardized),例如向來只研究某些板塊、市盈率低於某水平或市賬率高於某水平的公司,便設立篩選器,程式自動過濾計算,並納入觀察名單。過往伊馬仕專欄,曾多次展示不同的選股條件、排列名次方式、甚至回溯測試的投資效果。將條件編寫為程式,除了簡便快捷和容易測試,是因為假設人手操作難以長期保持一致性。所以,無論是人手或自動化,若可以清晰列出篩選、入場和離場守則,並且如實執行,大概已勝過沒有原則的投資策略。又,正如文首所講,只要投資買賣的次數增加,遇上虧損的機率便會提升(全勝機率會下降),但這不代表投資守則不管用,而是再優秀的投資策略都必然會遇上這情況(以統計學角度看是理所當然的)。所以,如何應對虧損和堅持策略一致性,亦是一門學問。

一般而言,價值投資不鼓勵頻密買賣,除了交易費用的小數怕長計,也因為內在&潛在價值需要時間反映。其實,價值投資與創投基金的性質有類似之處。創投基金若投資10個項目,可能只有1-3個項目錄得正回報,但因為回報極高,可以蓋過其餘7-9個失敗項目的投資成本。所以,雖然成功率只有10%-30%,但回報率是數以十倍甚至百倍計算。價值投資同樣貴精不貴多 - 內在價值被嚴重低估,或者潛力極厚的優質上市公司從來都屬於少數,另外是投資期相對較長。縱然並非全部都是千里馬,甚至有些公司或因為突發事件或政策而影響發展前景,但總體而言只要有幾個投資項目帶來豐厚回報,甚至只得一匹千里馬,都足以抵銷其它的失誤或損失。價值投資不是追求高勝率的策略,而是追求高回報率。

至於程式交易,大概予人一個頻密交易的印象。所謂頻密,不一定是高頻,可以是day trade或持貨以日計算。但重點未必是持貨時間,而是交易量。運用統計學和機率估算期望回報(expected return)、再進行回溯測試觀察效果。這種方法若要達到或非常接近期望值,需要較大量的交易。情況就如擲硬幣,出現花和字的機率大概各一半。若果只是擲十次,花和字碰巧各出現5次的機率較低,而擲一百次,花和字碰巧各出現50次的機率較高。所以交易量越多,越接近期望值。

市場遼闊無邊,投資者自然是各施各法。雖然策略和風格有異,但只要優勢能蓋過弱點就好。長線價值投資和短線程式交易屬於不同類別的操作方法,兩者都有其理論和優勢。投資人最怕處於中間兩頭不到岸,那就難以享受各自的優點,又或其優勢未能全面覆蓋弱點。所以實踐需要一致性,而不是於中段慌忙改弦易轍。

《網上加料版》

這星期的城中科技界盛事是RISE Conference 重臨香港,昨天開始一連三日。官方說今年更多人參與,但目測是去年比較多人。台上演講和訪問因為時間短,難以深入探討。但對於不熟悉最新科技的人,基本說明狀況可以初步了解,都是好事。



部份 Highlights:
  • 講者中給予人最深刻印象的是Blippar - 一個visual discovery app。實時demo 能辨別很多眼前情景和物體,驚喜!
  • 本地薑WeLend 提及內地的高速發展 - 每個月以30% 幅度增長。但依他看,P2P lending 的破壞性創新大概已到達頂峰,下一個可以被disrupt 的是保險產品。
  • Fiscal Note 運用大數據分析美國上庭個案,並預測官司的勝算,準確度達94%!

(下週文章會分享更多RISE Conference 的所見所聞)

進入Quants 世代

車品覺兄 (《全民大數據》專欄作者) 早前在訪問中說:「在將來,人與人之間的競爭比較的是機器的能力而非個人的IQ。以人工智能的重要原材料也是數據。就像在原始社會,人與動物最關鍵的差別之一是:人類懂得使用工具。而從現代社會進化到data 時代,和現在的區別在於,未來人類不僅懂得用工具,還要懂得用數據。」

上週金融雜誌Institutional Investor 公佈了2016年度頂級對沖基金經理排行榜。前八位中有六位都是量化分析專家(Quants),包括Renaissance Technology 創辦人James Simon 和Citadel 創辦人Kenneth Griffin。Renaissance Technology 被譽為全球最賺錢和最隱蔽的對沖基金,辦公室不是位於紐約華爾街,而是在長島。該基金不聘請具金融經驗者,只招聘物理、數學和計算機等理博士。它的旗艦Medallion Fund 自1988年成立以來,年均回報超過34%。彭博報道2001年至2013年期間,該基金的年回報率最高達+98.2%,最低是+21%, 同期標普500指數錄得負38.5% 回報。一般對沖基金的收費模式是2+20,而James Simon 曾在TED Talk 表示其基金收費是 5+44!Medallion 的規模越滾越大,現時已不接受外來資金,只為員工投資。


高新科技和複雜運算的程式交易是大機構的專利嗎?本欄曾介紹美國的初創公司Quantopian - 為獨立投資者提供完整的美國股票歷史數據和回溯測試的平台。筆者一直以為散戶的程式交易在美國比較盛行,而這股風氣還未吹到香港,怎知道Quantopian 近日宣佈秋季會來亞洲舉行Quant Conference,並為選址香港或新加坡進行問卷調查。既然決定跨越半個地區來亞洲舉辦論壇,估計區內有一定數量的獨立程式交易人。

未來,投資人一定不能忽視程式交易。

程式交易有不同派別,最常聽見的是高頻交易(High Frequency Trade),這的確需要資本雄厚,只有大機構才有條件做。除此之外,平常見到的即日鮮、短線當沖 、長線投資等都可以程式建立模型,利用電腦的高速運算能力選股和大規模測試,並自動執行交易。上週伊瑪士的《擊敗大市亦僅慘勝》一文,就展示了如何套用基礎因素分析選股,且列出回溯測試結果(很不幸過去兩年基礎分析策略錄得負回報,即便加入止蝕規矩能大大提升回報,卻仍是錄得負回報)。

程式交易 (不論全自動或半自動) 是投資人的輔助工具。懂得運用,並能結合數據分析和資金控管,就具備相對優勢。現時這界別仍充滿神秘感,大機構固然不會公開其策略和做法獨立投資人的入行門欖亦不低 - 很少人同時具備投資知識經驗、數據分析技術編寫程式能力。這不是簡單湊合投資人、數據人和編程人就能輕易成事。單是思維模式不同已需要花費一番唇舌溝通和時間磨合,另外是很多人未必願意分享 (自以為是)「秘技」,再者程式交易並非必定賺錢。市場有上落循環是常態,人手交易會遇到的事,程式交易同樣會遇到,只是撇除情緒或可減低犯錯機會。總之由人肉分析進化至程式交易,不是一時三刻能做到,就如價值投資需要耐性、時間和堅持,並且不斷學習與時並進,免得落後。據友人說,現時內地和台灣的獨立程式交易人較香港熱鬧和超前太多。

此文同見於《信報》的《價值投資》專欄

再談程式交易

兩週前本欄提及誠哥旗下的維港投資入股美國Sentient.ai,這公司將人工智能應用在程式交易並錄得正回報,該文引來不少迴響。週末筆者參與港大中大科大和史丹福大學聯辦的計量金融會議(Conference in Quantatitive Finance),部份講者的題目與程式交易相關,今週續談。


連續兩天的會議,參與人數只寥寥三數十人。筆者向來認為計量金融高深兼範疇較窄 -就是將一堆數學和統計學方程式,套用在金融領域,並以股價推算衍生產品的合理價格。本來價值投資和計量金融屬完全不同的門派,不論理念,分析和操作,都大相逕庭,但一脈相承的是:兩者都是估算合理價格後,找出價值未充份反映的作投資,圖賺取未來差價。
會議中有充滿符號的方程式。儘管筆者唸碩士時曾修讀,至今卻依舊看不懂。一般而言,上市公司的業務越簡單,投資者越容易理解,從而推算企業的價值,所以價值投資用不上複雜的數學公式。繁複的推算多用於衍生工具 ,而筆者甚少接觸這類產品。但每種投資方法都有其優勝和不足之處,多了解其它派別的發展和理念,也許能得到啟發並取長補短,而且現實情況是 - 投資者不能再漠視程式交易。

一位來自美國柏克萊大學的講者,指 2010年高頻交易公司只佔美國約20,000 間投資公司的2%,但交易量佔所有股票交易70% (至今交易量佔比仍保持這水平)!而講者的一位學生,更將從美國搬到香港,成立程式交易的初創公司。另一位本地講者則指從事高頻交易的Virtu Financials,在2014年的IPO 招股書中,披露5年來1,278個交易日中,1,277日都是賺錢,只有一天虧本。這記錄值得任何投資者認真看待吧!

筆者其實難以理解學術界何以熱衷用數學為金融產品定價,而社會和公眾則對這方面的發展、認知和關注不足。套用來自柏克萊講者的話:貿易的原理向來是低買高賣賺取差價。為甚麼過往以這種手法賺錢的人,公眾不介意亦覺得正當合理。現在因為電腦運算速度高,部分具智商(intelligent) 的人利用同樣方法賺錢,公眾則視之為破壞者?難道只接受平庸的人卻否定具智力者?還是純粹因為買賣的速度快了很多,所以無法接受?

筆者認同價值投資者的眼光都看長線,不需要亦不習慣活躍買賣。而程式交易值得認真看待,除了海量的運算能力,還因為對風險的嚴格管理。這兩類的分析力和執行力,電腦肯定較人力技高一籌。

美國學術界越來越多人研究程式交易,而不是採排斥態度,甚至將研究成果帶入真實戰場。筆者都提醒自己要學習新事物與時並進。

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週一《信報》的投資分析部於《A 股尋寶》專欄,推介宏圖高科(600122.SH),指企業已形成了IT 連鎖零售、工業製造和房地產三大主營業務,公司具錢途。

其實,宏圖高科今年2月已經落戶港股,以2億5000萬現金收購萬威國際(0167.HK) 45% 的股權。4月間行駛認購期權,持有股權增至50.4%。 當日的收購指兩家公司的價值鏈、分銷網絡及品牌定位整合會有協同效益。而截至9月30日的半年業績,萬威國際的營業額下跌超過46%,並錄得6100萬元虧損,因為行政和銷售開支大增。

暫時未知宏圖高科未來會注入甚麼業務,或兩者如何產生協同效益,但正如《A 股尋寶》專欄所述,宏圖高科的1-9月的淨利潤,在扣除非經常性盈利後仍增長37%,而集團積極尋求外部合作,包括8月宣布收購國采支付100%,9月宣佈與樂事控股簽訂全面戰略協議等,多少令人憧憬集團會注入IT 業務入萬威國際。

萬威國際現價每股$0.325,市值8億。截至9月30日,公司持有超過2億元現金。由於業務錄得虧損,現時又未知集團未來的發展藍圖,未必是最穩妥或值得投資的時機,投資者可以先將之加入觀察名單。
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誠哥都buy 的程式交易

近日信報有個《慧眼先機》的新專欄,結合數據顯示個股被推薦次數和排名變動。現世代電腦運算的速度快兼成本低,筆者知道外國有初創企業,以搜羅新聞甚至Twitter 內容以分析股票的熱度(popularity) ,亦透過電腦程式自動解讀內容並預測股價走勢。雖然筆者的投資理念是注重基礎因素,尤其是公司的業務前景和財務狀況,但了解最新的交易工具亦有助明白市場運作。


前陣子和一位已退休的前外資投行CTO 碰面,閒聊間提及程式交易。大行為降低大手交易買賣的均價,以及聘請交易員的開支,都以程式自動落盤,輔以數位交易員監察系統。很多時股價短時間内迅速炒上,就是程式交易追價的結果。去到某個價位,當交易員按停系統,股價就突然失支持回落。而短時間內推低沽售,是相同的理念。這種自動落盤程式,不會統計交易是否賺錢,亦沒有買賣策略,純粹希望降低規模較大的買賣單均價,據說亦真的做到。

這位退而不休的前CTO 剛到訪矽谷的 sentient.ai 。這間人工智能初創公司,最初的應用就是程式交易。據知以150萬粒CPU 運算4兆 (trillion) 個投資策略可能性,並且成功獲利,而未來計劃將人工智能的應用擴展至電子商貿。雖說是初創公司,其實已有8年歷史,成立至今募資超過1.43億美元。而去年11月Series C 募資,誠哥旗下的維港投資(Horizons Venture) 亦有參與。今年10月尾,前JP Morgan 的首席風險官(Chief Risk Officer) 亦加盟Sentient.ai。
講了咁多,Sentient 的大規模測試,並不適合一般散戶,尤其是著重基礎因素兼且不會頻密交易的投資者。但世界不斷進步,由過往只有大機構可使用電腦,至現在人手一部智能手機,每個人都與科技脫不了關係,若果堅守舊有投資理念和模式,拒絕了解新型的投資方法,以及程式交易如何影響股價走勢甚至市場循環,最終會落後於人。

要求每一位投資者懂得程式交易,是不切實際的事,亦沒有這個需要。畢竟自律能力、風險管理和心理質素才是累積投資回報的要素只是既然科技已融入生活,至少嘗試了解,並運用spreadsheet 系統化地選股分析和管理組合。花時間將個人投資理念系統化地呈現,並提升效率,是值得思考的事。

香港雖然是國際金融中心,但Fintech 確實是大落後。除了矽谷Sentient.ai 的大規模程式交易,美國東岸有一間初創公司 Quantopian,專攻獨立程式交易人的市場。而它被喻為其中一間最具潛力的Fintech 公司,甚至是下一個Bloomberg。

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向來機構投資者和獨立投資人在同一個金融市場,都可以各自找到合適的投資方式和門路。除了大規模的人工智能程式交易如Sentient,位於波士頓的Quantopian,同是專注程式交易的初創公司,而針對的客戶的獨立投資人。
Quantopian 建立完整的金融產品數據庫(包括外匯和股票),免費讓用戶輕易駁通,並編寫程式和作回測(back test)。它的數據庫大大降低編寫交易程式的門欖 - 做回測的第一步需要有完整的數據庫,而且最好是經過調整的數據庫(例如除淨、拆股、合股等,都會影響股價)。若每個投資人都要自行建立,是一件極花時間力氣和低效率的事,所以 Quantopian 將金融數據庫統一處理。

一般而言,資者都不願意公開自身策略,因為「秘技」一多人知便即告無效,所以它不會記錄用戶的程式和參數。Quantopian 成立至今短短4年籌募了約2400萬美元,是其中一個最受矚目的Fintech startup,明年更會在紐約舉行conference 聚集程式交易人互相交流。

筆者並沒有使用Quantopian,但有自行儲數據作分析。其實,除了認真建立一個系統,excel spreadsheet 是很powerful 的工具,值得投資者考慮運用並作系統化分析。程式交易相關的資訊,網上有不少,台灣尤其多,但大部分都比較低調。有興趣的讀者,可以在網上搜尋。
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篩選潛力股:Cash is King

環球股市自上週四輪流跌兼且零反彈,直至週一晚上美國開市,道指裂口低開曾瀉約1100點,中午時分跌幅收窄,部分股價更倒升。無奈收市回落跌500多點。道指、納指和標普期貨跌幅超過5%,觸及熔斷機制(Circuit Breaker),一度令美國三間交易所暫停交易。美國週一清晨的崩盤,幅度大速度急,每秒上落100點,估計當中大部分屬程式交易。

由港股大時代至A 股引致單日笨豬跳,至近期的陰乾式跌市,何止大時代的升幅全部歸零,更倒跌創下今年新低(亦低於去年4月低點)。手持現金準備shopping 的,宜等待並確認轉勢再入場。手持蟹貨的,這時候談風險管理大概嘥氣 - 先前沒守規矩,現在可能遲了。如果投資者清楚知道當初買入的理由,兼且有持貨能力未滿倉又不是孖展,又認為現價屬抵買(即如果未持貨會考慮買入),那就未必要急於沽貨套現。


近日是公佈中期業績高峯期,上週四有不少業績亮麗的公司,值得投資者注意。無奈處於大跌市,不論業績好壞,股價難免往下走。既是如此,筆者也不點名了,免得讀者以為是推介股票。若認為跌市中可做之事有限,正好翻查業績,花時間做功課,為未來做準備。過往篩選公司,著重盈利能力,以及未來前景。這階段選股,筆者屬意持有大量現金的公司。

中國經濟增長放緩,環球又大跌市。不管任何行業,在低迷市道持有現金,就具備抗跌力,捱過不景氣的機率大幅提高。而且,在整體經濟不佳時,現金充裕的企業,有資源執平貨並低成本擴張業務,有利未來發展。要估算企業的現金水平,除了看中期業績,也可翻閱過去半年的公告,找出曾配股集資的公司。過往曾分析財務穩健的公司包括大昌集團(88),港通控股(32)和盛京銀行(2066),至今股價硬淨。

另外,曾為文分析的瑞年國際(2010), 今年3次配股後坐擁超過31億現金,(即便扣除約10億負債,淨現金仍超過20億),現價市值僅約24億。至於股價過去數月大上大落,筆者未知原因也想不明白。有風險管理機制的,也許早已賺錢離場。未能遵守規矩的,未必要現價賤賣。除非有管理層夾帶私逃,否則坐擁20億淨現金而市值僅24億,市盈率又僅約2倍,不論內地零售市道怎麼不濟,都是太便宜了。至於中國創意家居(1678),現金比例不及瑞年國際,淨現金超過10億,現價市值約22億,市盈率約4倍。上週三有一奇怪的「2014年報補充公告」,公開認購非上市認股權證的投資機構名稱(Kingwin Capital Group Limited)。網上搜尋,Kingwin Capital 由王平持有,而且似乎大有來頭。王平並非每次都點石成金,但集團無端作出這種「補充公告」,而認股權證於11月到期(每股認購價$1.8),未知甚麼葫蘆賣甚麼藥,值得投資者關注。瑞年和中國創意家居都將在週五公佈中期業績,由於先前沒有盈喜或盈警,估計業績平穩無驚喜。

年代真的不一樣,崩盤觸發熔斷機制至追回失地不過短短數小時,循環越走越快,即便不熱衷短炒又不介意短期波動,都需要知道市場狀況。
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短期經歷三種體會(大時代、笨豬跳、陰乾跌),也算適逢其會。重點是經一事,長一智。無論是持有現金或蟹貨,又或兩者皆有,都要誠實面對並總結經驗,知道以往決定是對或錯,以便未來能系統地做對決定和避免重複犯錯。

自律很重要,風險管理也很重要。到底是否只要有風險管理規矩,並自律地每次入場前定下離場價格和策略就可以?

現實是很多時並非沒有規矩,而是難以執行 -「笨豬跳」是速度太快,「陰乾跌」則是零反彈,投資者若非時刻看著螢幕,大概無法捕捉離場價位。其實,單有規矩並不足夠,情況就如減重 - 人人都知道均衡飲食,少吃醬汁煎炸零食甜品,定時做帶氧運動,體重自然會下降。理論人所共知兼認同,問題在於大部份人執行不了,或者持久力不足半途而廢。所以,真正需要一個機制ensure 可以執行到底。投資者可考慮設計一個系統(未必是電腦程式,總之是一套方法或alerts),協助自身嚴格執行風險管理 - 包括資金投放比例、買賣的投資時機、止賺止蝕的離場策略等。Excel spreadsheet 可能是最基本簡單,輸入計算程式之外,又可連接網上報價。儘管不進行自動交易,但就如手機新聞app 有notifications,有alerts 能協助執行交易守則。
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談《交易的數學》 - 賺回的幾何級遞增系數

近日A股企穩,希債危機解除,投資者即使未在最低點入市,現時仍有不少價值被低估的股票。讀者可參看舊文,若基本因素沒改變,對比股價後可發掘值得考慮吸納的股票。過去一星期,港股交投量低,悶局不選股。今日續談早前提及畢菲特的兩大投資規條 - 1. 不要蝕錢  2.  不要忘記第一條。
價值投資著重基本因素和財務分析,只要管理層有誠信,行業有前景,業務營運佳等,投資者便願意用真金白銀,加上耐性和時間,等待股價未來高增長。這種投資風格,當中的重要假設包括:投資者眼光準繩、集團業務持續穩定發展、所有管理層都具備誠信、市場沒有黑天鵝事件等等。世上無人可以預知未來,而且很多突發情況與眼光無關,並非分析對了或錯了,汲取經驗後可以改進,例如美國的911 事件影響航空業、旅遊業和保險業;雷曼迷債爆煲前曾多年帶來高增長盈利,卻一下子讓公司清盤;能源行業甚具前景,但華潤燃氣高層曾捲入貪污案被受調查…   這些事件,小股東難以事前從財務報表看出端倪,也根本無法控制。市場環境、業務發展、個人投資三個元素,當中唯有自身投資組合的風險管理,可完全由投資者掌握,所以極其重要。
未知讀者曾否將畢菲特的投資規條視覺化呈現?
風險管理的概念不需要任何投資知識,用最基本的數學就能解釋。早前在Facebook 看到 Yuen Cheng 的《交易的數學!?》一文,提及某篇學生哥研究程式交易並計劃用500倍槓桿炒外匯的媒體報道。筆者不懂程式交易,也未聞香港可以500倍槓桿。(友人飛鴿傳書,指本地成立買賣外滙的公司,最多只可以30倍槓桿。只有在外地成立不受本地監管的公司,才可以500倍槓桿。這種投資服務在台灣很普遍,亦已有同類機構來港落地生根。)  
筆者不打算比較價值投資和程式交易。武林門派五花八門,爭論正宗名門排除別家學說,是沒有意義的事。向來最理想的狀況,都是不斷學習兼且取長補短。《交易的數學!?》 一文沒提及半點策略,最重要的部分 -解釋虧損和回補的概念,並且視覺化呈現!這幅圖十分重要,每位投資者都應該一看並緊記在心。
簡單而言,虧損和賺回的比例並非線性,而是幾何級數遞增。假如$100,000 虧損10% ($10,000) 至$90,000,要回復$100,000 便需要賺回11.11%。若虧損50%,需賺回100%。若虧損90%,需賺回900%!虧損越大,賺回的難度越高,並且是幾何級數遞增,圖中的曲線就清楚表明了。投資者若只著眼虧損%,未必能切實體會嚴重性。若著眼於賺回%,就會感到波動越來越大,越難駕馭控制。投資者大都希望這類曲線圖,代表企業盈利或投資組合回報的增長,而絕對不是虧損後賺回的難度!
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關於風險管理,除了以百分比設定stop loss 和 protective stop,即創新高後回調某個百分比即考慮離場,另一種處理手法是簡單直接地以「值博率」計算。每筆交易的風險以R 代表,即stop loss 設定在-1R。價值投資者往往根據企業的營運狀況為其估值,這可以由R 代表。假設每股$100,stop loss 設定在$85,估值是$145。那麼R 是($100-$85) = $15,而預期的投資回報是($145 -$100) = $45,亦即是3R,所以值博率是1賠3。假若值博率低於1,投資者就要考慮是否必需當刻入場,還是可以等待。
以「值博率」說明風險管理的概念,並非認為投資是賭博。只是凡事有機率,再深入細緻的行業研究和個股分析,都可能出現非預期的情況。若能預先定下stop loss & protective stop,心中有數便能較坦然面對市場波動和突發情況,並從容作出決定。