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title: 閱讀筆記：台灣股市何種選股模型行得通

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# 閱讀筆記：台灣股市何種選股模型行得通

###### tags: `證券研究`

出版年: 2013.09
📅 Update date: 2024-03-24

## 估算：投資 30 年績效比較

### 假設條件
1. 每年投入 12 萬元（平均每月投入 1 萬元）
2. 連續 30 年「持續買進」
### 預估 30 年後的【投資部位】總資產
1. 超越巴菲特
➡️ 年報酬率 30 %
➡️ （30 年後）終值 10 億 4760 萬元
2. 巴菲特
➡️ 年報酬率 25 %
➡️ （30 年後）終值 3 億 8726 萬元
3. 接近巴菲特
➡️ 年報酬率 20 %
➡️ （30 年後）終值 1 億 4183 萬元
4. 股市達人
➡️ 年報酬率 15 %
➡️ （30 年後）終值 5217 萬元
5. 超越大盤
➡️ 年報酬率 10 %
➡️ （30 年後）終值 1974 萬元
6. 大盤
➡️ 年報酬率 5 %
➡️ （30 年後）終值 797 萬元
7. 超越定存，但略輸大盤
➡️ 年報酬率 2 %
➡️ （30 年後）終值 487 萬元
8. 定存
➡️ 年報酬率 1 %
➡️ （30 年後）終值 417 萬元
9. 不投資
➡️ 年報酬率 0 %
➡️ （30 年後）終值 360 萬元

## 1961~2012 台灣加權指數回顧
1. 1961 建立
2. 間隔 28 年
3. 1989 首次上萬點
4. 間隔不到 1 年
5. 1990 跌破三千點
➡️ 第一個台股泡沫，12000 => 2500，不到一年時間
6. 間隔 7 年
7. 1997 第二次上萬點
8. 間隔 2 年
9. 1999 第三次上萬點
10. 2000 跌破四千點
➡️ 第二個台股泡沫，10000 => 3500，半年時間（2000 下半年 ~ 2001 年初）
11. 間隔 7 年
12. 2008 跌到四千點
➡️ 第三個台股泡沫，10000 => 4000，半年時間（2008 下半年 ~ 2009 上半年）
13. 間隔 3 年（2012 還沒上萬點）

## 績效評估指標
1. **年報酬率**

2. 月報酬率 之 **夏普指標**
夏普指標 = (資產報酬率平均值 (μ) - 無風險報酬率) / 資產報酬率標準差 (σ)

3. 月報酬率 之 **超額報酬 (alpha 值, α)**
超額報酬 = 總報酬 - 無風險報酬
➡️ 反映策略的 **選股能力**

4. 月報酬率 之 **系統風險 (beta 值, β)**
➡️ **短線** 策略：越 **高** 越好，低買高賣賺價差（資本利得）
➡️ **長線** 策略：越 **低** 越好，控制整體投資組合的下行風險

5. 月報酬率 之 **絕對勝率（數值高於 0 的機率）**
➡️ 反映策略的 **品質、穩定性**

6. 月報酬率 之 **相對勝率（高於大盤的機率）**
相對勝率 = **投資組合報酬率** 高於 **市場月報酬率** 的機率
➡️ 反映策略的 **品質、穩定性**

## 選股，擇時，與指數策略
### 名詞解釋
1. 選股 (stock selection)
用自身的分析方法
從可交易品種中
選出目標投資品種的過程

2. 擇時 (market timing): 
反映投資人 **對進場時機的掌握**
及 **對市場的預測能力**

### 白話翻譯
1. 選股：「跟漲、跟跌、大賺小賠（績效 **小勝** 大盤）」
2. 選股＋擇時：「跟漲、不跟跌、大賺不賠（績效 **大勝** 大盤）」
3. 指數策略：「跟漲、不跟跌、與大盤同進退（指數型基金，績效 **接近** 大盤）」
4. 韭菜策略：「跟跌、不跟漲、賠錢繼續攤平（績效 **落後** 大盤）」
=> 很可能幾年都沒動靜，資金周轉率差（套牢、parking），甚至直接下市櫃

## 選股、不擇時 v.s. 擇時、不選股
### 本書列舉的策略
選股、不擇時 ➡️ 基金、投資組合
擇時、不選股 ➡️ 指數型 ETF + 利用技術指標（擇時工具）進、出場
### 其它策略
選股、擇時 ➡️ 主動交易
不擇時、不選股 ➡️ 超長線策略 (Buy and Hold)

1. 績效
本書寫到：
【選股、不擇時】 "通常" 年報酬率較優（5~10 %）
【擇時、不選股】 "通常" 年報酬率較差（3~5 %）

2. 時間週期
本書寫到：
【選股、不擇時】 "通常" 以【月 或 季】為單位調整持股
【擇時、不選股】 "通常" 以【週 或 日】為檢視價位與思考買賣時機

3. 執行難度
本書寫到：「擇時的執行難度高於選股」
我倒不這麼認為，這兩者的執行難度因人而異吧！
而且不同市場條件（變數），也會讓 **執行難度** 產生變化

## 投資分析四大構面

書中內容略有疏漏
本人參考其它書籍及網路資訊予以補齊

### 1. 基本面
#### 代表人物
* 葛拉漢（Benjamin Graham，1884 - 1976，享年 82 歲）
* 巴菲特（Warren Edward Buffett，今 (2024) 年 93 歲）
* 查理蒙格（Charles Thomas Munger，1924 - 2023，享年 99 歲）

#### 代表性財務指標
* 本益比
* 股東權益報酬率

### 2. 技術面
#### 組成要素
* 價格
* 成交量
* 其它「量價組合」的變形（技術指標）

#### 作者的定義
相信「價、量」——imply——>「趨勢」會不斷重演
1. 統計大量的歷史量價資料
2. 預測價格的區間（區間估計）或目標價（點估計）
3. 作為買賣決策的參考

#### 我的定義
「技術分析
　是一種針對 **價格** 與 **成交量** 的量化研究方法
　藉由：統計方法、預測模型 等工具
　找出『明顯的、不確定性 較低的、有把握的（勝算高的）』 **趨勢** 或 **規律**
　輔助投資者的買賣決策：
　　1: 提前規避風險（在連續大跌前賣出）
　　2: 提早擁抱獲利（在連續大漲的初期買進）」

#### 技術分析是否有效？
《漫步華爾街》一書中
伯頓‧墨基爾（Burton Malkiel）認為「沒有人能靠技術分析持續獲得高於平均的報酬」

### 3. 籌碼面
➡️ 影響力排行（籌碼由多到少，持有時間由長到短）
* 董事長
* 內部人（董事會/大股東/利害關係人）
* 法人（投資機構：外資/投信/自營商）
* 千張大戶/大型控股集團
* 中實戶/小型控股集團
* 留倉的游資（長/中/短期持有者：百張以下股東/融資戶）
* 當沖的游資（極短期持有者：當沖戶/融資戶）

### 4. 消息面
➡️ 資訊即時性排行（由早到晚）
* 企業經營者 / 內部人
* 投資機構 / 法說會 / 產業活動、展覽
* 盤中電視新聞 / 量價追蹤工具 / 網路新聞 
* 投資雜誌 / 財經自媒體
* 網路舊聞 / 線上論壇
* 盤後電視節目
* 報紙
* 歷史資料 / 書籍 / 論文

## p327, 目標：「績效評估指標」
1. 考慮五種方法共同比較績效：預估本益比、交集選股法、加權評比法、近一季盈餘 GVI、預估年盈餘 GVI
2. **預估年盈餘 GVI**: 月報酬率超額報酬 (alpha)、年化報酬率、月報酬律夏普指標、月報酬率高於 0 之機率、月報酬率高於大盤之機率 ➡️ 最佳
3. **近一季盈餘 GVI**: 月報酬率系統風險 (beta) ➡️ 最佳

## p325, 操作實例：**預估年盈餘 GVI**
* 預估年盈餘 GVI：預估盈餘成長價值指標

* 回測方式
(1) 交易頻率 ➡️ 每季交易一次
(2) 選股標準 ➡️ 只挑大型股
(3) 選 GVI 最大的前 20 % 指標

* 選股理由：財務指標解析
在2006/9/1買入包括群聯(8299)在內的股票
買入時股價141元
當時股價淨值比雖然高達5.35
但預估本益比 只有11.7
基於預估盈餘的ROE=PB/PE=45.7%
因此計算出來 的GVI達到1.182,擠入最大的20%股票之列

而在2007/9/3 因為股價大漲到 410.5元
股價淨值比已經高達13.5,預估本益比也達到22.1
因此計算出來的GVI降低到1.16,不再是最小的 20%股票之一而被賣出

預估盈餘成長價值指標選股同時考量預估 ROE 與PBR
由於高ROE與低PBR很難兩全齊美
因此 GVI 高的股票經常是一個中等的 PBR 配合一個卓越的預估

ROE,或者一個突出的PBR配合一個平庸的預估ROE
以本實例為例,雖然 PBR很高,但預估 ROE十分驚人
算是一個昂貴的 PBR 配合一個超級卓越的預估ROE
因此還是被本模型評為優良股票














