26/04/2018 18:25

《ETF焦點-袁健聰》量化基本面投資

  《ETF焦點》大多數亞洲基金經理尋找投資機會時會進行個別股票研究,包括分析公司估值、公司盈利模式及與公司管理層作聯繫,以了解公司及宏觀行業前景,此稱為「基本面分析」(Fundament Alanalysis)。然而,亞洲巿場中包含6000隻股票,單憑市值去篩選股票必然會錯過滄海遺珠。  事實上,基本面經理可以使用量化投資的方法,得出量化投資組合,再個別研究組合內的股票,此稱為「量化篩選」。  量化篩選可以透過減少研究公司的數量,並提供值得研究的公司列表。舉個例子,量化篩選使用電腦及演算法計算大量公司數據,並為每隻股票的增長動力、價值、股息收益、流動性及質素等給予分數,得出「量化篩選列表」。以增長動力為例,基金經理能以演算法物色因盈利上調而股價上漲勢頭強勁的股票,並剔除因投機而股價走勢難以捉摸的股票,以得出股價走勢強勁的公司列表,之後才更仔細逐一研究公司的投資價值。  研究公司財務報表對投資者了解公司業務十分重要。然而,企業一般每年只公布財務報表四次,而且最少滯後一個月,未必有前瞻性,數據更有機會被粉飾。創新科技如大數據等也可作為基本面研究的輔助,現時有大量來自各種渠道的銷售、供應商價格及售價趨勢等數據,可讓基本面投資經理更快、更清楚了解公司業務,也可對比財務報表做印證。  由此可見,基本面投資與量化投資並非對立,而是相輔相成,以上僅是眾多例子之一。有投資者將這種混合型投資策略稱為「量化基本面投資」(QuantamentalInvestment)。未來數據在投資世界的重要性只會越來越重,相信會有更多「量化基本面投資」策略出現。《惠理基金量化投資副總裁 袁健聰》 * 投資涉及風險,往績不代表將來表現。以上資料僅供參考,並不構成任何投資建議,亦不應視作投資決策之依據。

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