我對投資的想像
一個月前，我在 Facebook 發一篇動態，徵人幫我整理國內外投資相關論文。當時被人嘲笑，靠這點錢就想有人幫你看論文？
是啊，一個有能力的人，傻了才會花時間在這種沒什麼效益的事情上。還好，傻的不只我一人，而有好幾個。他們願意無償在下班後花費寶貴的時間精力，用在這些有趣，但不一定有成果的事情上。
一個月後，我們組了一個閱讀論文的讀書會，整理過去有關投資的研究，然後交由另一群工程師團隊進行回測。
雖然還處於非常初期的階段，不過我想藉由這封信，分享我做這件事的想法。沒意外的話，也會是唯一公開的一封。
嗨 👋
這是第一封給大家的信，只是不是寄到信箱，而是以這篇文章的形式呈現。
這幾週我們有了很棒的成果。詳細的內容我會另外寄一封信給大家，這篇文章則是先藉由這些成果，說明我目前對投資的想法。
論文研究
我們整理了近 20 篇關於內部人買賣的研究。這次的整理不但更確定了內部人買進對股價的預測，還有 3、4 種進一步提高報酬率的方法。
這是很棒的開始。過去我們太輕忽學術的成果，儘管部份研究在實務應用上價值還不高，但也有很多研究具備高度可行性。我們需要做的就是把它們找出來，拿來台股測試。
我認為大量整理前人的研究是必要的。儘管我們能夠快速回測各種策略，但我們只能測我們腦中能想到的。
創意建立於知識之上。如果只靠我們自己憑空發想，不只效率很低，更有可能會做出錯誤的結論而不自知。
有兩個比喻用在這邊很貼切。第一個是夏蟲不可語冰，我們就像那隻只活在夏天的蟲，能討論的天氣僅限於很熱的天氣和沒那麼熱的天氣，卻沒機會體驗到冬天的冰冷。
我們透過有限的經驗去認識這個世界，然而在經驗之外，我們不太可能想像到其他的存在。尤其學術圈看待投資的角度，是過去我沒有接觸的部分，可以想像我在這部分知識的缺乏，會在未來有很大的侷限。
透過廣泛的閱讀研究，我們能夠藉由別人的經驗拓展自己的視野，發現更多潛在的可能性。
第二個是盲人摸象。這常展現在我們知道有這個東西，卻因為欠缺整體的認識而發生錯誤。
舉回測為例，很多人會測試 0050 的成分股如果加上一些條件會不會表現更好，但他們卻忽略了 0050 成分股會不斷變化；另一個常見的問題是 2013 年前後財報發佈時間的不同。這兩個問題不管是個人或學術的回測中都會見到，主要的原因就是只看到一小角而非整體。
研究論文在這邊可以扮演除錯的角色，我們可以直接看到別人的整體，而不用自己一塊一塊慢慢拼湊。
關於知識不足產生的限制，我在後面還有更多討論。
對未來投資的想像
以下的內容，很有可能全都是錯的，但沒試過怎麼知道呢？ 如果在這個方向上有機會看見一些成果，會是一件非常有趣的事。
在我們面試近 20 位工程師的過程中，很多人提到用 AI 找出最佳投資策略的想法。但老實說，我不認為這是現階段可行的。
Geoff Gannon 在他的 podcast 上提到，AI 在交易上很強，它們在預測下一秒的漲跌比人類有優勢；但在投資上很弱，只要時間拉長到足夠人類反應，它們就沒有顯著的優勢。原因是現在能夠分析的投資數據還太少了。
我完全同意這個說法。依我看到的國外研究，AI 在持有超過一天的策略上，表現並沒有好多少。在持有半年到一年的策略上，找出來的關鍵因素其實跟人在過去找出來的因素也差不多，沒有特別的突出。
那麼，我們的機會在哪裡？
首先，我們要知道超額報酬的根本原因在哪。超額報酬指的是超過市場平均報酬的獲利。市場上大家都想獲利，哪邊賺錢就往哪邊跑，直到那個地方的超額報酬消失。
如果有個地方，放了這輩子用不完的財寶。那是什麼原因，導致其他人沒有去？
基本上可以分為三個因素：
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不敢去（心理限制）
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沒辦法去（行為限制）
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不知道怎麼去，甚至不知道有那個地方（知識限制）
心理限制
傳統的策略如價值（低本益比、低股價淨值比）、動能（過去一年漲幅），它們能夠有超額報酬，原因都是大眾不敢去（心理限制）。
低本益比、低股價淨值比的股票之所以在未來表現會比較好，是因為大家對於壞消息會過度悲觀。就像是一個失戀的人，他會覺得未來找不到更好的對象、人生不再有機會感到幸福。當一個重大的壞消息降臨，人們會過度放大壞消息帶來的影響。儘管在大部分情況，過了一陣子就沒事了。
動能則是剛好相反，大家因為原有的既定印象，輕忽公司體質轉變的好消息，沒有給它應有的價值。就像是一個壞人改過自新，我們一定有段觀察他的時間，而不會在他剛開始改過時就認可他。
心理限制產生超額報酬的情況是最多人探討的，不管是技術面均線、KD 值、基本面財報指標、消息面新聞、Twtter 的多空看法等等，包括投資心理學所提到造成決策偏誤的原因，全都屬於這類。
可是，這個因素帶來的超額報酬是最少的。原因很簡單，因為不管再怎麼可怕，殺頭的生意總有人做。如果一個策略有很大的風險，但有極高的報酬，不論它再怎麼違反人性，還是有人會做，直到這個策略帶來的報酬率跟人性的不舒服達到一個平衡。
所以在我們的計劃中，我們將專注在後面兩者：行為限制和知識限制。
行為限制
行為限制的其中一個方向就是資金容納量。有一些資金容納量很小的投資策略，對一些大戶或是法人來說，是一個看得到卻吃不到的報酬。因為他們錢太多了，就算他們知道這個策略有用，對他們的整體績效幫助卻不大。
Joel Greenblatt 在一次訪談中提到他早期的投資方式為什麼會持續有用，「它有資金的限制，知道這個方法的人很快就會因為賺太多錢而無法使用。這就是它會持續有用的原因。」
我們這週回測的其中一個策略就屬於行為限制導致的超額報酬。雖然有些細節還沒處理完，但以近三年來說，粗略看這個策略的年化報酬率在 30% 以上，而且單一年度虧損機率極低。
這種因為其他人的行為限制，導致可能產生超額報酬的策略，我們口袋大約有 3~5 種。它們的報酬率比心理限制的策略高，不確定性又比知識限制的策略低，我認為它們會是短期內我們所能找到最高報酬的策略。希望在未來一、兩個月可以測完。
知識限制
我們在上面討論了知識不足可能造成的問題，在這邊則是進一步討論知識限制可能產生的超額報酬。
在我們之前面對面的討論中，我都有提到對於不同指標預測報酬率的想法。現在大多數的回測都建構在大家所知的資料，不論是價量、財報、籌碼，全都是大家知道跟股價有關的指標。我相信這類策略都有一個極限，大約在 18% 左右。
真正的寶藏，會藏在大家忽視的地方。切入點就像是我之前說的：沒人知道的資料、沒人做過的連結。
這就是投資能力的必要性。電腦可以幫我們找到一個領域的最佳解，但要由人類的知識指引它到那個領域探索。我很期待藉由過往的投資知識，能夠突破 Geoff Gannon 所說，電腦在投資上很弱的問題。
當然，我們也要承認有另一種可能性更高的結果。那就是聰明的人很多，我們之所以沒看到這方面的研究，不是因為只有我們想到，而是因為前人做出來的成果顯示報酬率很差。
預期的成果
我們預期的成果，是一開始會取得一些小成功，接著面對許多巨大的失敗。幸運的話，也許可以在許多失敗後，看到一些有趣的東西。
原因是如果真的存在一個巨大的獲利機會，它必然會在上面那三個領域的交集，尤其是行為限制和知識限制。在這種情況下，我們沒有太多的研究可以參考。
我們會先從簡單、把握度高的策略開始累積經驗。累積一定經驗後，逐漸拓展到前人探索較少的領域。我相信在那個階段，應該會有不少的碰壁期。
Failure is an option here. If things are not failing, you are not innovating enough.
— Elon Musk
在目前的策略清單上，有幾個因為處於兩個到三個限制的交集，有機會挑戰年化報酬率 20% 以上。這將是一個還不錯的結果，但距離我過去的報酬還有一段差距。如果要達到一個看似不可能的報酬，我們只能去從沒想過的地方尋找。
我們預期最好的結果是能夠透過這些研究，更有效率地篩出值得進一步研究的股票。甚至能夠從不確定性極高的策略中，發現一絲線索，讓我們能夠將更多的資料納入數據分析投資的領域中。
儘管結果有非常大的不確定性，不過這個探索是令人興奮的。就像哥倫布因為信仰地圓說，好奇大西洋的另一端而出航。我很期待幾個月後，我們會看到一幅怎麼樣的景象。
When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.
— Elon Musk
看完這封信，如果你有任何想法想跟我討論，歡迎直接 Facebook 私訊我 。