# 戰勝市場的投資聖杯~量化交易

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## 講者介紹
- 張堯勇 (Arthur)
* 摩根亞太 系列公司
* 

- 石廚輔
- 摩根亞太 投資經理
- 
- Sean
- 資工背景

摩根亞太集團
台北101大樓37樓 台北市信義區信義路5段7號
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## 歷史超低利率困境-如何不增加風險提升報酬率?

> 前言：歷史超低利率：不少國家公債利率低於 0([日本負利率](https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/2951136))

- 問題：如何不增加風險並提報籌率？
- 投資無風險等死（沒賺）
- 投資高風險找死（虧回一年）

## 投資聖杯~全球最大避險基金

- Ray Dalio
- 橋水基金創辦人
- 達里歐原則
- 原則一書
- 對所有事情賦予原則，包含股市及生活
- 哈利 馬可維茲的模型應用(投資聖杯)
- MPFA 現代投資組合
- 相同風險下提供更高報酬率
- 要找不相關的投資
- 不意旨地區上的不相關
- 漲不一起漲
- 多數時候一起跌
- 債卷不一定安全(台灣人愛)
- 垃圾債卷
- 賺了股息賠了本金
- 永續債卷風險>三十年公債風險
- 雖然優先配息，但股市大跌時影響更大
- 新興市場債卷
- 信用風險
- 市場風險
- EX:EMB(為實際持有新興國家政府所發行的美元債券的ETF)

> **一般人不相信數學，寧可相信理專**

## 掌握量化交易的功能與優勢～財務工程與量化交易之父艾德華·索普
> 「決勝二十一點」的原型，透過賭場算牌贏得大量金錢
> 銀行是最大賭場，股票第二
- Princeton Newport
- 利率高於無風險投資
- 公司成立期間獲得遠高於市場的報酬

## 選股模型 運用多因子模型的台股策略與績效~諾貝爾經濟學獎得主尤金法瑪
> 演算法交易的論壇上遇到韓老師

- 多因子常用類別
- 公司大小
- 估值
- 價格動能
- 獲利性
- 公司品質
- 收益率
- 風險
- 多因子選用原則
- 理論研究及實務驗證
- 跨市場有效性
- 具有經濟及商業邏輯
- 多因子模型優點
- 較低風險
- 較高回報
- 分散組合
- 低投資人力

> 追蹤 smart data 的 ETF
> 金融資料有很多雜訊，例如 Yahoo 上的資料可能是當下價格，但是許多修正內容會導致蒐集到的資料不好

### 選股流程
- Data
- 大數據資料存取
- 資料結構化
- 資料清理
- 雲端資料管理
- 即時系統
- 回朔環境建置
- 環境需要對已下架股票、已更改的環境資訊等做處理
- 建立好的環境必須對於這些更改有準備
- 高效下單系統
- 即時損益監控
- 交易策略
- 市場中性策略
- 避險策略
- 套利策略
- 投資管理
- 風險管理
- 槓桿監管
- 例如不同的法規會催生不同的下單 account ，也會產生許多誤差等

### 資料獲取來源：
- 來自不同得公司
- 總經面
- 基本
- 技術
- 情緒
- 產業
- 新聞
- 分析
- 籌碼
- 總結如下數量
- 台股家數： 1700+
- 資料項目： 300+
- 交易天數： 2000+
- 總數約： 10e
- 流程
- 品質篩選
- 造假舞弊
- 非常項目
- 動態全眾多因子模型
- 如上，獲得一個動態排序
- 風險管理
- 產業中性
- 流動性管理
- 大部分都是針對某產業做 trade
- 正常來說會管理產業風險，不能重壓在某產業

### 價格動態

| 年報機率 | 年波動率 | 最大回饋 |
|:--------:|:--------:|:--------:|
| 8.39 | 15.8 | 28.7 |

### 台灣實例
- 投資標的：
- 台灣股票股票
- 指數選擇權
- 指數期貨
- 投資方式：
- 標的：籌碼面
- 投資方式：現金買入股票，同時以台期貨、選擇輔
- 投資最重要的兩個標的（小好）
- 最大回盪（最小到最大，數值太大心裡承擔不起）
- 最長恢復交易日(一年之內，從最低點回到上次高點的時間)
- 舉例來說現在買 0050 要 600 天左右才能回到大跌前的位置

> 量化交易 小而穩
> 把不同公司，一點點得資料加總起來，可以戰勝市場

## QA
- 四大基金不行
- 短時間內與投信合作發行量化基金
- 勞動部勞動基金
- 不會有收穫者偏差的資料
- 建議從ETF開始
- 用套裝軟體
- 不會根據當交易法規與成本修正
- 套裝軟體背後的資料可能有誤
- TRADE會隨時間遞減
- 每年檢定有效性