0050跟0056,都幾?

0050 or 0056?, it is a problem<—-莎士比雅沒說過這句話

股利還是股價?

在ETF崛起的台灣,最大的黨爭除了藍綠以外大概就是到底要買0050或者0056,我個人一項對此抱持著0050的態度,原因不是因為我有什麼信仰,而是經濟學裡面有個 Modigliani and Miller Theory,與Fisher Seperation Thoery並稱奠定現代財務學的兩大理論之一,這理論其中一個延伸就是你公司發股利還是發直接把錢拿下去研發導致股價衝高,對於投資人而言其實理論上沒差,原因在於投資人長期是理性的,而效率市場會讓有差的地方磨平不然就會有人套利。

而台灣的稅率資本利得不課稅,股利算是所得收入,所以從學術的角度如果兩者沒差,但是稅率制度導致有差的話,那理論上0056整體稅後報酬會低於0050,但我並沒有認真檢視過資料,這篇就認真檢驗資料來檢驗到底哪一種投資策略在2008-2022年會表現比較好而我不是專業投資人,過去的資料不代表未來,所以不要把這當成投資建議。

但是科學是靠實踐才能實現,而經濟學雖然被很多人認為不是科學,但我們經濟學家自認自己還算是科學,所以我們就靠資料來說話吧。

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疫情期間個類別股票的表現以及因子模型的失效

2020開始的COVID-19對於金融市場其實是一個巨大的衝擊,而疫情期間其實許多很多現象都不太一樣,這一篇就記錄一下2020-2022的資料以及先前的資料預測不太一樣的地方。

基本上資料展項兩個有趣的地方:1.產業之間的共變異數改變,2.價值投資的失靈。我個人覺得挺有趣的,就寫一下當作紀錄。

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總經數據驚喜與股價

大哥翻譯翻譯,什麼叫做驚喜

最近在閱讀FED的一些研究結果的時候意外地發現了一篇由Jack McCoy、Michele Modugno、Dino Palazzo以及Steve Sharpe在2020寫的一篇研究報告叫做”Macroeconomic news and stock prices over the FOMC cycle“挺有趣的,在這邊紀錄一下。

關於總體經濟數據,我想很多人都大概知道的事情在於我們可以透過數據的好壞來大略知道股市會如何成長,而更進一步的人或許知道要去查市場預期以及實際數據,並且分析這之間的落差。

但如果更深入地去問,你可以問說每種類型的總經數據都一樣嗎?什麼總經數據對於股價更明顯?總經數據解釋全部了嗎?這些種種的問題都是非常有趣的。而這篇討論的文章,就針對這點而寫成的。

不過,這只是一篇簡單的討論的文章而已,我會首先呈現這篇文章的背景以及資料,接著跟你講他們的發現,最後提出我覺得可以改進的地方,那我們就開始吧。

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趨勢中的漫步-以2021年新台幣為例

在金融市場裡面,往往你會聽到趨勢這兩個字,而似乎這個字與隨機漫步是分開的,因為如果一個金融商品的價格是有趨勢的,那他怎麼可能隨機呢?

理論上,隨機應該是上上下下的起伏才對,但是我們可以看到GDP不斷往上,也可以看到有股票的價格是不斷向下的,在這樣的情況下,為什麼經濟學家們還是執著在隨機漫步裡面,所謂的隨機究竟是什麼呢?

這篇文章就透過2021年的新台幣對美金走勢來講述到底何謂趨勢中的隨機,同時稍微把趨勢以及隨機漫步這兩個概念講解一下。整篇文章會用Python及數學的方式來輔助說明,但對於這部分沒興趣的其實可以單純看圖就好,並不影響閱讀。

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指數型基金-第一代的量化分析

2021年的七月十九日,是第一檔被動型指數型基金的上市50週年,所謂的被動型指數型基金,顧名思義,就是被動的只追蹤特定指數的基金,例如單純追蹤美國SP500的SPR,或者是單純追蹤美國科技股的QQQ,這些都是被動型的指數型基金,一方面基金的經理人只需要跟著這些指數去調整成分,二方面管理費也通常比共同基金還要低。

但這樣的被動型指數型基金往往都被認為是懶惰的,或者是沒有技術的,畢竟你只需要追蹤指數就型沒錯吧,技術上面可能會被認為比不上技術分析的黃金交叉或者死亡交叉,甚至不如那些透過分析EPS或者本益比而投資單一公司的。

事實上,第一檔被動型指數型基金其實可以說是廣義上面量化分析的起源,真正把數學以及模型還有科學帶入華爾街的就是這些指數型基金,這篇文章就來講述這些被動型指數型基金的歷史,以及為什麼指數型的投資才是更加科學的投資。

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如何用Python透過現代投資理論組成資產配置以及為何不應該依賴他

現代投資理論(簡稱MPT),是馬可維茲的巨作,也是許多經濟以及金融學家在現代接觸到投資學的第一課,而許多對於投資有興趣的或許也都聽過。但是,很多實務上的運用都是用Excel或者是Matlab來完成的,前者其實功能很受侷限,後者則是很貴。這篇文章就試圖透過Python這個免費的開源軟體來手把手的教你現代投資理論,同樣的使用市場的資料跟你說現代投資理論真正要跟你說的,以及為何你不應該過度依賴他。

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從亞馬遜2020Q2看疫情中打造的帝國

亞馬遜2020的Q2公布了財報,營收遠超出市場預期,在盤後大漲了5.8%,但仔細一讀這份財報會發現更多有趣的事情,我認為亞馬遜正在透過AWS打造一個更強大的帝國,而電商的產業將會逐漸被AWS的部分取代。

事實上,疫情對於亞馬遜的衝期還是很大的,在財報的一開始,亞馬遜就坦承疫情的影響使得企業的成本增加了40億美金,儘管如此,由於獲利大增,使得淨收入從去年第二季的26億美金成長為56億美金,每股淨收入從5.22變成10.30美金,這其實是一個很棒的一年,而貝佐斯也為自己的員工感到驕傲。

不過我個人想要專注的點有兩個:Alexa人工智慧以及AWS的亞馬遜資料分析服務,這兩個是我覺得未來亞馬遜的重點區域,我想就針對這兩個來分析這一份財報。或許,這裡個區域將是未來10年亞馬遜值得關注的重點。

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一個度過股災的資產平衡-2020年論文“策略型再平衡“的閱讀心得

在資產管理期刊(Journal of Portfolio Management)的三月份期刊特別號,多重資產特別議題(Multiple Asset Special Issue)裡面有一篇名為“策略型平衡”(Strategic Rebalancing)的論文引起我的興趣,作者是Sandy Rattray, Nick Granger, Campbell R. Harvey 以及 Otto Van Hemert。這篇論文提供了一種可以透過稍微改變投資組合再平衡的方式,進而讓資產配置更為順利度過股災的方式,你甚至可以在英國最大的對沖基金公司網站上面找到這篇論文的連結可以免費閱讀,讀完以後我認為這對於一般投資人有很大的啟發,於是就打算寫一篇心得來講述這篇論文,而這畢竟幾個月前的論文,所以新的不得了,你應該在市面上的教科書或者是講師都找不到這東西,那就開始吧。

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特斯拉2020第二季財報-超乎市場預期的疫情勝者

特斯拉(美股代號:TSLA),在台灣時間早上5.00的時候公佈了他的財務報表,市場上面的分析師普遍預期的是第二季的獲利是54.16億美金,每股0.14美金的淨損失,然而真正財報公佈卻跌破所有人的眼鏡,獲利高達60億美金,每股0.5美金的獲利,這個現象真的非常有趣,而且讓我想到了經濟學上面的經濟規模(economics of scale)的概念,就特別寫這篇文章來紀念一下,以下資料都是出自於特斯拉官網的獲利報告

基本上,我把特斯拉這一次財報與超於市場預期的原因歸類為以下兩點:

1.消費習慣的轉移

2.經濟規模報酬的上升

而結論上面我認為特斯拉可能會有更好的下半年成長,甚至成為新一代所有車廠的霸主,原因在於特斯拉可能已經達到了所謂的有效規模了。

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泡沫?什麼泡沫?-席勒2013諾貝爾論文(上)

在2020年的3月,我們看到SP500暴跌了34%左右,然而在隨後的幾個月內,又看到美國股票暴漲了45%,其中3月24到26的時候,SP500總共連續三天漲幅高達17.6%,是美國80年內最大的連續三天漲幅,我們不禁好奇:「股票市場的價格是如何形成的?這是一連串泡沫嗎?」,我想,不如我們從經濟學來找答案吧。

在2013年的時候,三位諾貝爾經濟學獎得主因為他們在金融市場的研究而共享了諾貝爾經濟學獎,這三個人,很有趣的來自三個不完全不同甚至是對立的領域,這三人分別是:尤金.法瑪(Eugene.F.Fama)、拉爾斯.彼得.漢森(Lars Peter Hansen)以及羅伯.席勒(Robert Shiller)。法瑪的研究領域主要是資產價格定價 、效率市場以及三因子模型,而漢森的研究領域則是探討不確定性在金融計量的運用,而席勒則是在行為金融以及超額波動性(Excess Volitility)上面有著重大的研究,而席勒的研究其實某種程度上面跟法瑪是不同的立場的,尤其在效率市場方面。假設市場是完全有效率的,那麼所謂的泡沫不過是假議題,因為市場理應為吸收所有的資訊,因此並不存在泡沫,只有根據現有資訊反映出來的市場價格而已。然而,席勒卻認為,泡沫的存在其實並非單純反映市場的資訊而已,而這篇文章就主要以席勒的觀點,來探討到底泡沫以及資產價格是如和鍊成的,基本上大部份會出於席勒本人在2013諾貝爾經濟學獎的演講論文,“投機性資產價格(Speculative Asset Pricre)”以及我個人的看法。

左:尤金.法瑪、中:拉爾斯. 彼得.漢森 、右:羅伯.席勒

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