## 量化投資實務 W4

📅 2024-03-11

instructor: 曾凱逸 老師

### 📌 量化程式策略工具
1. 技術面: 最常見
2. 籌碼
3. 總經因子
4. 套利策略
5. 溢價

### 📌 資本市場
資本市場分股票、債券、外匯、衍生性金融商品（期貨與選擇權）

### 📌 流動性
不見得所有金融商品的流動性都很好
流動性差 => 法人不敢買

### 📌 行為財務理論
➡️ 展望效用理論
➡️ Alias 悖論
➡️ 期望效用理論: 實質上推翻很多「展望效用理論」學派的實驗結果和數學模型
提出者為：康納曼（Kahneman）和 Tversky
在投資領域應用為廣

> 傳統經濟學家不提出「假設性問題」只針對「經濟環境現狀」做模型
> 因此對於「預測未來假設環境下的（經濟）預測目標」無法回答

➡️ 決策理論
不理性決策行為的研究
古典經濟學家 => 「完全理性」：假設一個具有完全訊息的、可實現

### 📌 決策理性會受到的挑戰
「理性決策的模型」基本上是不適用的，以下都是會造成人類投資行為非理性的因子
1. 風險愛好
不同個性的投資者，風險偏好很明顯的差異
e.g. 超長線存股族 v.s. 波段交易者 v.s. 短沖／當沖客
2. 技術
籌碼、價量、個股分析、產業分析、總經分析、政治分析
3. 時間
【資料蒐集的即時性】和【決策時間的有限性】
4. 流動性
管理一檔龐大的大型基金管理團隊（基金經理人、交易員）會考量「流動性」
否則大量籌碼難以出貨，對資金虧損的壓力非常巨大！

### 📌 康納曼（Kahneman）的名著：《快斯曼想》
1. 「注意力（attention）」是一種成本（budget），它是有限的
2. 當人們的「注意力轉移」時，放下原本 focus 的事件
3. 不尋常事件教會吸引讀者（新聞報導的聳動標題常常奏效：羊群效應）
4. 大腦世界不能反映真實世界　➡️ 尤其人們常用「聯想」去記住各種事情，與準確的事實有落差
5. 人們害怕的事情總是被放進長期記憶

### 📌 注意力定錨：價格常在一個數字上下浮動
* 康納曼（Kahneman）和 Tversky 實驗的研究發現
* 「盤整區間、箱型理論」的由來
* 處置效應；跌破箱型，進入處置，大家不敢賣

➡️ 延伸應用：飢渴行銷
A: 康寶濃湯降價，「優惠價 XXX，限量12罐！」

B: 數量不限，定價 $XX
很多業者都得到 A 銷量較佳的實證結果

### 📌 早期台股市場上的「整數關卡」效應
千元魔咒 & 萬點魔咒

大立光: 光學鏡頭
2011 年整數關卡有壓，券商報告分成兩大派
最後看好者 WIN，一路軋空突破千點

禾伸堂: 被動元件
碩禾: 太陽能
朋盛: 觸控式電容

台股每次上完點都有壓，最後才終於突破

### 📌 可用性效應
1. 「容易聯想」比「數量」更重要
2. 對於那些「直覺的、容易聯想的、立即可用、切身相關、最近發生」等
非常鮮活的資訊
人們傾向於「放大資訊的重要性」
➡️ 事件型交易：
許多【短線】熱門股的上漲
都發生在【短期民生事件】的【新聞報導】之後

### 📌 過度自信的行為特質
非永久，只反映一個人【目前人生階段的思維】
可能因為人生經歷而改變

**過度自信** 的人比較可能上電視
因為他最能「侃侃而談」
但風險是 **自我評價過高**
（總認為自己多數都是對的）

交易風險：
高估自己投組的價值
低估 **公司的營運風險、籌碼的風險**

研究發現：具有「過度自信」行為特質的群體
(1) **男 > 女**
(2) **單身族群 > 已婚族群**

### 📌 後悔
* "有作為的後悔" 對人「情緒」的影響 比 "無作為的後悔" 更大
* 有作為的後悔: 買到賠錢貨，產生「早知道不買了」的後悔感（「財損之後」的心理負面影響）
* 無作為的後悔: 事後（連續性的漲勢發生後）看到原本有 follow 的股票上班不能盯盤，沒買~ 產生「可惜」的 sensation

### 📌 特殊的財務行為
12 月（年尾，聖誕假期）賣掉賺錢的股票

### 📌 賭資效應、蛇咬效應
1. 賭資效應
➡️ 本夢比
➡️ fu 糗
➡️ .com bubble
➡️ 多頭的尾聲漲更多（短線大主力的邪惡第五波）
2. 蛇咬效應　
➡️ 一朝被蛇咬，十年怕草繩

### 📌 擇「時」
➡️ 規避「心理偏誤」的方法
「賭資效應」、「蛇咬效應」都會產生心理偏誤
規避的方式之一是 **「擇時」分析**
若僅是「摔股」結果，應以相對於市場指數計算漲跌
以免過度自信或過度自責
由此也可知投資市場 **禍福相倚**
「塞翁失馬，焉知非福」

### 📌 心理帳戶
為何 (a) 散戶套牢不賣? (b) 賠錢公司不收掉賠錢的專案?

➡️ 可以解釋為何「散戶常常『腳麻』，套牢跑不掉」
➡️ 也可以解釋「失敗企業的『賠錢專案繼續加碼』決策」
1. 散戶心聲 OS: 都已經賠 OOXX 了，繼續工作、拿下個月薪水攤平 => 馬丁格爾
2. 失敗的專案經理: 我們團隊付出這麼多努力在這個「目前不賺錢」的 project
但有另外的選擇: 新的商機下，「margin 更高、執行難度更低」的 project
但會因為「我對 OOXX（股票、專案）有感情了」就做出「績效比較不佳」的固執決策

### 📌 有趣的話題
「有趣的話題」通常來自文字的藻飾和包裝

1. 「很聰明的女人往往嫁給不那麼聰明的男人」
2. 「研究證實：智慧的相關無助於婚姻的『幸福感』」
3. 上述兩個 statement 都是同一件事
在 casual condition, party, small talks 當中
談論 (2) 會讓人覺得「太學術、嚴肅、boring」
談論 (1) 會讓人覺得「很有趣、很八卦、想參與討論」

### 📌 統計上的「均值回歸」
1. 部分散戶常畫一條不是很多人用趨勢線，天真地以為未來會跟著的「歷史趨勢線」走
2. 反指標: 老謝在財訊上一提「台灣精銳」就跌、經理人很怕受訪，「利多見報」真的會影響自己基金標的績效

### 📌 有限理性
「人類可以處理的資訊量為 ７±２」
（Simon 在 MIS 資訊管理理論 提到）

### 📌 資訊的偏頗
「定義鬆散、故事性強」的技術分析工具
不同時間尺度，「你覺得 和 我覺得 和 他覺得」不一樣 => 不同趨勢線，不同多空判斷
常出現在第四台分析老師的投顧節目上
➡️ e.g.1 艾略特波浪理論
➡️ e.g.2 費氏序列

### 📌 有限理性
➡️ 有限理性：人類可以處理的資訊量為 7±2

### 📌 確認的偏頗
固執的散戶思維、難接受新資訊的思考模式

### 📌 電腦系統控管
1. 技術指標限制
* 五日均量 compare 倉位（現貨部位）
* VoR 指標
* 週轉率設定

2. 法令問題
* 金融法規
* 警示
➡️ 有問題 => 送「風控」

### 📌 程式掃單
ETF 套利（a: ETF 一檔, b: 一籃子 ETF 成分股）
如果策略 workable
全市場都可驗證、使用