圖表分析易墮「技術陷阱」

【明報專訊】現今世代的散戶炒股票，經常利用各種圖表分析，希望提高投資勝算，甚至嘗試去尋找「必勝」的策略。圖表或是技術分析，能否「必賺」，筆者認為是需要經過統計數學驗證的，否則，贏就大事宣傳，輸就賴墮入所謂的「技術陷阱」，實在浪費時間。曾經有學術研究，看看有多少普遍的技術分析有用，研究結果發覺，只有小部分有用，更重要的是，要長遠有用，必須要不斷的更新其策略（adaptability）。


策略更新，正所謂「一本通書不能讀到老」，是技術分析和量化分析都必須要面對的大問題。


數學奇才管投資 年回報34%

自2007年開始，美國有接近一半的基金公司都以量化分析模型去管理投資（quantitative trading），基金經理或分析員會利用上市公司的財務指標，例如宏觀數據、市場行為、企業財務數據、交易數據等，再透過數學及統計學研究方法用以處理分析，從而推算及收窄資產合理值以及市場可投資範圍。


數到利用量化分析模型最出名的人，則是被市場稱為「最賺錢的基金經理」及「最聰明的億萬富翁」的 James Simons，其管理的Medallion（大獎章）對冲基金自1988年以來，每年平均報酬率高達34%。


James Simons本身是位數學家，畢業於麻省理工學院數學系，其對冲基金公司內的分析員絕大部分都是數學、統計學和自然科學博士，這班人會利用各自的專業知識，從龐大的市場數據中找尋投資趨勢與數學及統計之間的關係，繼而預測股票、商品、貨幣等價格波動模式，尋找最佳投資組合。


雖然有如此的「奇人」，但並非所有的quantitative hedge funds都賺錢，其實這個行業的競爭非常大；過去兩個星期，全球債市動盪，全球第二大的對冲基金Man's AHL基金，就虧損了11%。


統計學涉風險管理

另外，統計學又牽涉風險管理，其中市場風險模型VaR（風險值法）則被廣泛運用在風險控管。雖然VaR的優點是計算效率高、易於處理增額風險值；惟它亦有缺點，如無法妥善處理厚尾問題、需估計風險因子波動度及報酬相關系數。也可以這樣說，黑天鵝就是VaR的剋星！


黃元山

GNEC投資管理

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