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我的「機器人理財」新創之路

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20多年前我加入了花旗銀行的財富管理部門,當時台灣花旗銀行才剛開始從事財富管理的業務,所以我也算是全台灣第一批做財富管理的人員之一,之後一路看著財富管理業務在台灣蓬勃的發展起來,20多年下來,財富管理業務幾乎是所有金融機構的主力業務,俗話說:「人不理財,財不理你」,投資理財是每個人都要面對的課題,十分的重要。雖然各家金融機構都有財富管理業務,但是民眾卻對財富管理的印象越來越差。原因很簡單,民眾的財富是被金融機構越理越少。金融機構強力推薦給客戶的產品通常都是對金融機構有利(高佣金),而不是民眾真正需要的產品,再加上金融機構的業務制度是賺取民眾購買產品的手續費,獎勵與考核制度的影響之下,金融機構的人員就會勸誘客戶不斷地轉換金融投資產品,客戶也不斷地支付買賣的手續費用,最後金融機構賺飽了客戶的手續費用,民眾卻都賺不到錢!


相信上述的情況很多人都能夠感同身受,我身為財富管理領域中的一員自然更是理解這個亂象,過程中也一直希望能夠改變這種現象,但是一個個人在大機構中能做的改變與影響是很有限的,即使我當時已經是銀行的副總經理職務了,能夠做的影響還是很有限。多年前我看到美國機器人理財(robo-advisor)業務的快速興起,感到很好奇,經過仔細研究之下發現,這種財富管理模式才是對民眾最好的模式,主要的改變有三個:
1. 管理費收費模式:機器人理財不收客戶買賣手續費,而是收取根據客戶的資產規模收取一定比例的資產管理費,這樣的收費模式有效的降低民眾短進短出的現象,進而讓客戶能夠長期投資,讓民眾真正賺到投資所產生"複利"的效果,美國目前財富管理的模式中有2/3都是採用管理費的方式收費,且數量還在上升,只有1/3是仍然採用手續費收費的模式,但台灣絕大多數的金融機構依然是採用手續費收費的模式。
2. 採用內含管理費極低的ETF產品:目前國際上的財富管理趨勢,主動式基金的資金大量的流出,而被動式的ETF資金卻是大量的流入(特別是那些內含管理費極低的ETF),原因很簡單,主動式基金的管理費用太高了,對民眾極為不利。一般海外基金的內含管理費大約是2%-2.5%(每年),而國外很多同類型ETF的內含管理費卻只有0.1%(每年)以下,採用這種ETF投資,每年自動幫你增加至少2%的獲利,長期下來獲利就會很可觀。
3. 科學且規律的投資:我常說投資獲利的方法並不難,只要做到適當的資產配置與…

20個關於投資非常重要的觀念

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2019年即將結束了,不論你今年的投資成績如何,更重要的是你從過去的經驗中學到了什麼?在2019年最後剩下的幾天中,我要跟大家分享20個重要的投資觀念,這個原文是美國財經專家Charlie Bilello所寫的:

(1)面對市場要謙卑,不要認為自己能夠掌握市場脈動,否則最終市場會讓你認知到這點並讓你付出慘痛代價 當我們做很多事情的時候,有信心是很重要的,但偏偏這點不適用於投資上,許多人都認為自己能夠判斷市場的漲跌,進而導致交易頻繁,最終導致投資績效低落,而且研究發現,男性比女性在投資人更具有信心,結果男性平均投資績效比女性更差
(2)天下沒有白吃的午餐,高報酬必然伴隨高風險,看起來太好的事情通常都是假的 從下圖可以看到,從1991年到2007年之間,美國S&P500指數有三年的報酬率是負值,但你看到有一檔基金Fairfield Sentry Fund這段期間每年都提供正的報酬,是不是非常完美呢?想不想投資這檔基金呢?這檔基金的操盤人叫做伯納馬多夫(Bernie Madoff),也就是馬多夫騙局的主角,之後的故事相信大家應該都知道了

(3)你持有投資的期間越長,你投資成功的機率就越高 投資其實就是一個機率的遊戲,從下圖可以清楚的看到,投資成功的機率與你的聰明才智或是知識都無關,而是與你的持有投資的時間有關,而且兩者是呈現正相關,你持有投資的時間越長,投資成功的機率就越高

(4)每一次的市場都不一樣,不要用過去的經驗來推測未來發展 人們總是喜歡在市場中尋找特定的模式,因為人們習慣一個有模式且規律的世界,當我們面對一個無規律的世界時就會感到手足無措,不知道該如何反應,也因此人們喜歡用各種統計數據或圖表來推測股市未來會如何發展,但是這麼做是非常危險的,因為股市可能根本就沒有任何的規律可言
(5)價格目標完全沒有意義,預測股價是愚蠢的行為 每年到了年終的時候,無數的金融機構都會發表對來年的經濟與股價預測,儘管這樣的預測不僅準確率極低,甚至對投資人是有害的!但每年金融機構還是會持續做這件事情,原因很簡單,因為投資人"想要"這樣的預測,特別是如果是知名人物的預測(例如羅傑斯),更是媒體喜歡報導的,但聰明的投資人應該要知道,這類的預測完全是毫無意義的
(6)計畫好過於預言,證據好過於評論 大家應該都還記得,2016年的11月美國進入重要的總統大選,選前所有的主要媒體(甚至連台…

資產管理的3個重要發展趨勢

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我們提到投資,通常都會關注經濟面的變化,較少會關注這個產業本身的一些變化,但是產業的變化對於市場同樣會有不可忽視的影響,這也是為何有時候經濟的基本面情況好像跟過去某個時刻很接近,但市場的表現卻截然不同的原因。


今天我們就來看看資產管理這個行業近年來有哪些重要的改變 1.機構法人取代散戶為市場的主要參與者
1952年美國馬可維茲教授發表了一篇名為”投資組合選擇(Portfolio Selection)”的論文,他在論文中展示了投資組合如何降低投資風險,從下圖可以看到,當投資組合中的股票數量增加的時候(橫軸),投資組合的風險(縱軸)能夠下降,這個觀念雖然很好,但是當時民眾主要還是直接購買股票,根據歷史資料,當時有參與股市投資的美國民眾平均持有的股票數量是2檔股票,有一半的投資人僅持有1檔股票,持有超過10檔股票的民眾僅有0.35%之多!

 資料來源:Vanguard
從上世紀80年代開始,共同基金漸漸盛行,投資組合的觀念受到更多人的歡迎,1980年的時候,民眾透過共同基金持有股市的比率只有6.2%,到了2018年底這個數據已經提升到了43.1%,機構法人已經取代散戶投資人漸漸成為股市主要的參與者,現今美國股市每天的交易量有98%是由機構法人(共同基金、避險基金、量化交易者等)所創造出來的。


這個現象其實也解釋了為何現在基金經理人要打敗大盤是越來越困難,過去因為市場上的參與者中有很多是資源較少、訊息較差的散戶投資人,因此基金經理人靠著訊息資源的優勢,很容易就可以創造較高的投資績效,這叫好像當職業高爾夫球選手與業餘選手一起比賽時,自然職業選手能夠取得較好的成績。但是當散戶漸漸退場,市場上主要都是職業選手時,這些職業選手要擊敗對手,難度就會越來越高了。

2.投資費用漸漸趨近於零且改變了投資人的行為
近年來大家越來越常在媒體上聽到『被動式投資』的名詞(通常指的是ETF產品),因為相對於『主動式投資』(指的是共同基金)來說,現在投資人更青睞於投資在ETF這種被動式投資的產品上,從下圖可以看出,從2008年金融海嘯以來,投資人的資金大量從主動式共同基金中流出,轉而流入到被動式投資的產品上。

IBM Watson的AI技術仍然跑輸大盤

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"對人類來說,人工智慧(AI)可能是最好也可能是最糟糕的一件事情”
               ---物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)

『機器人理財』是最近很夯的名詞,很多人一聽到這個名詞,腦中想到的就是類似Alpha Go這樣神奇的人工智慧電腦打敗了世界上的圍棋高手。所以,有些人就認為,機器人理財應該也是這樣神奇的系統,應用各種AI技術挑選未來能夠勝出的股票或基金,然後創造出比人類更好的投資報酬
我在以前的文章曾經提到過,這並不是機器人理財所做的事情,簡單的說,機器人理財主要是衡量投資人的風險屬性,然後建議適合投資人風險屬性的投資組合。至於AI是否能夠取代真人挑選股票與基金,當然也有人開始在嘗試,我們就來看看目前為止的成果
BUZZ USSentiment Leaders ETF (BUZ)是史上第一個完全由機器人透過演算法來選股的ETF產品,於2016年成立,但這個產品在成立三年之後,於今年初結束了,原因是資產規模成長不如預期,當然更深入的原因是因為投資報酬率不如預期,同期間美國S&P500指數報酬率為每年平均13.14%,而這檔ETF的報酬率為每年平均12.93%!
這幾年陸續還有幾檔由機器人操作的ETF產品問世,其中一個更號稱採用IBM著名的Watson AI技術,但目前為止還看不出很亮麗的績效,績效依然跑輸大盤,連同已經關閉的BUZZ ETF市場上一共有四檔這類型的