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發 表 主 題
高盛:機器取代人類 速度取代資本 下一次危機或由機器釀成
發 佈 日 期
2018-03-27 22:29:37
發 表 人
echo chi
回 應 數
4
高盛:機器取代人類 速度取代資本 下一次危機或由機器釀成
2018-03-26 11:50
摘要:高盛經濟學家將2月初的股市拋售,視作後危機時期金融脆弱性的上升。他將機器交易類比為08金融危機前的杠杆和結構化產品,並指程式交易雖提高效率,也在風向乍變時迅速抽幹流動性。
高盛聯席首席市場經濟學家Charlie Himmelberg認為,2月初的股市拋售中,自動交易的影響不可不計。
Charlie Himmelberg日前在的一份報告中,將2月初的拋售視作後危機時期,金融脆弱性上升的表現。即價格的波動並非因為基本面變化,而是來自市場本身。
美國財長姆努欽此前也表示,演算法交易對2月初道指大跌1175點“肯定會有影響”。但是,演算法交易同樣也會迅速挽回跌幅,當日道指最終收漲567點。
“在這個新的市場架構中,機器取代了人類,速度取代了資本。” Charlie Himmelberg稱,金融危機後發展起來的技術和監管,已經令機器成為交易量的主宰者。
2月初的大跌中VIX的表現最能表現程式交易的影響力。過去一年多時間裡的穩定上漲,給予投資者安全的假像,而一點點波動出現時,多數程式交易的基金會開始自動買進賣出,2月初VIX的水準一下子被放大到不科學。
相比上週四、週五,由基本面(貿易戰)風險引致的市場大跌,VIX指數放大的程度就相對更為合理一些。
資料來源:Cboe
對機器交易容易放大買賣行為的指責,已經由來已久,但相比通常的“放大市場情緒”、“加大閃崩”等,高盛分析師此次更加強調的是機器交易與杠杆的類比。
“雖然這種變化顯著降低了對股票資本的要求,由此也提高了效率,但這和金融危機爆發前的杠杆和結構性產品如出一轍。”Charlie Himmelberg擔憂程式交易改變了市場流動性的形態,雖然提高了效率、降低了資本要求,但在風向轉變時也迅速抽走了流動性。
“雖然這種類比不太盡善盡美,不確定性也很高,但我們有理由認為‘流動性是新的杠杆作用’。”
*本文來自華爾街見聞(微信ID:wallstreetcn)。更多精彩資訊請登陸wallstreetcn.com,或下載華爾街見聞APP。*
發 表 人
echo chi
回 覆 日 期
2018-03-27 22:37:40
回 應 主 題
RE: 高盛:機器取代人類 速度取代資本 下一次危機或由機器釀成
迷思三》優於人類?
全面自動化服務仍有難度!
實際上:機器人理財距離完全自動化,仍有距離。
機器人理財,之所以被認為優於人為操作,在於其中立且能掌握巨量資料的能力,「不過目前已上線的服務都還不能做到完全的自動化、無人為干涉的程度。」彭瀚生表示。
股神教戰》盯三細節
別投資自己不了解的工具!
即使當前美國機器人理財龍頭之一的Betterment,面對去年六月二十三日英國脫歐公投通過導致市場大跌時,也曾因風險波動過大,暫時中止演算法運作,引發市場質疑聲浪。
甚至也有業者質疑,這樣自動化交易的投資工具,是否能被投資人所接受,恐怕也要打上問號。
張凌雲認為,理財機器人,不能只有自動化、動態調整投資組合而已,「真正的建議是,客人能不能在市場變動,可以告訴我,說我的投資組合會不會受到影響,需不需要擔心,這個才是advice。」
股神巴菲特有一條為人所熟知的投資準則,「從不投資自己不了解的企業」,對於理財工具而言,投資人也應該如此,因此,有幾個細節是你應該注意的:
首先,與投資人最直接相關的就是費用問題,基金達人羅際夫認為,如果選擇機器人理財服務,成本就不能比現有的基金或理專服務還要高,「表面上的費用低,但會不會有其他內含費用,這是投資人必須注意的。」
技術方面,投資人應該要問清楚,是否提供動態調整投資組合再平衡的功能,是即時調整,還是定期調整?以及演算法是否具備機器學習,甚至深度學習的自我調整機制,還是只是單純自動化投資工具?
但投資人需要考慮的地方還有一點:自機器人理財技術發展至今,尚未經過一次如二○○八年金融海嘯般的巨大空頭考驗,如果未來真的會發生如此大幅度的股市重挫,機器人能否真能提出合理的投資建議?這點恐怕沒有人敢打包票。
發 表 人
echo chi
回 覆 日 期
2018-03-27 22:37:17
回 應 主 題
RE: 高盛:機器取代人類 速度取代資本 下一次危機或由機器釀成
迷思二》多角布局?
機器人能投資的商品有限!
「熟悉產業界的人就知道,AI發展才正在起步」,陳琪龍坦言,「AI在選股邏輯、模型選擇,什麼都可以做,但是選完之後能不能幫投資人穩定地賺錢,這才是重點。」
真相:多數台灣理財機器人,目前投資標的其實有限。
「雖然機器人理財無法成為獲利保證,總能幫我找出最佳投資組合吧!」當你聽到這樣的說法,可能要先打上問號,因為台灣理財機器人在選擇投資標的上,就像是雙手被綁住一般,被兩個「基本假設」所限制。
首先在台灣,由於ETF(指數化基金)種類、投資範圍有限,流動性也略微不足。「共同基金」仍是唯一可被納入投資組合中的產品。這與美國、英國甚至日本的理財機器人,以ETF作為主要投資標的,是截然不同。
為何機器人理財中,ETF會比基金要理想?因為ETF以指數為主要的追蹤標的,持股內容大體上與指數差異不遠,產品資訊更為透明。反觀目前台灣基金資訊相對不開放,僅公布前十大持股名單,也不一定能看到最即時的資訊。
更重要的是,如果不能提供正確、即時的產品資訊,演算法也會被錯誤的資訊所矇騙。大拇哥投顧行銷企畫主管王克瑞解釋,「沒有處理、驗證過的數據就是trash,演算法就是trash in、trash out(得到垃圾資訊、吐出垃圾策略)」,再厲害的演算法,也無法得出最佳化的結果。
發 表 人
echo chi
回 覆 日 期
2018-03-27 22:36:58
回 應 主 題
RE: 高盛:機器取代人類 速度取代資本 下一次危機或由機器釀成
迷思一》穩贏必勝?
機器人無法保證做大績效!
但這個彷彿搖滾巨星般降臨,堪稱今年台灣金融市場熱門關鍵字的「理財機器人」,真有這麼「神」嗎?事實上,連機器人理財的開發者都說:大家誤會了!
真相:機器人理財能提供投資配置建議,但無法保障報酬最大化。
理財機器人,有兩個最重要的步驟。第一,就是金融機構透過程式,去了解客戶特性與風險取向(這就是金融界俗稱的KYC,know your customer)。
再來,交易策略轉換為演算法,從原本的人為操作,轉為「全無或極少人工」來進行接近無人化、甚至自動化服務。但是,這些過程,都與投資人最在意的「報酬最大化」沒有絕對關係!
「機器人理財,並不是報明牌的工具」,投身機器理財新創超過兩年的Trading Valley創辦人彭瀚生解釋,雖然有少數新創公司,能透過量化交易進行短線操作,追求報酬極大化,但世界代表性的理財機器人公司:美國的Wealthfront或Betterment,他們主要服務仍是資產組合建議。「如果你是很有經驗的積極投資人,希望追求一五到二○%,甚至以上的年化報酬,那絕對不是機器人理財的客群。」
也就是說,「報酬最大化」絕非理財機器人主要目標,相較於快速累積資金,現有機器人服務更鼓勵「細水長流」,提供中、長期比較好的收益。
「機器人理財一定會有風險」,彭瀚生提醒投資人,「它只是把風險控制在你能接受的範圍,當市場出現波動再根據你的風險承受度,自動調整投資組合。」
瑞士銀行董事總經理張凌雲也提醒,投資人不能僅從名字來認識該服務,「Robo Advisor,這個名稱錯到極點」,他直言,現今理財機器人服務,根本沒有Advice,充其量只是財務規畫的模組化而已。
除此之外,許多理財機器人主打結合「人工智慧」 (AI),消費者在使用前恐得先問清楚。因為在機器人理財服務中,AI更有可能運用在客戶服務的階段,而非選擇投資標的,更遑論自我學習、改進演算法等更進階運用。
發 表 人
echo chi
回 覆 日 期
2018-03-27 22:30:33
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RE: 高盛:機器取代人類 速度取代資本 下一次危機或由機器釀成
期待下次金融風暴後 ,台灣號稱的機器人也要檢討
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