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用統計學看股票投資:投資人理性嗎?「追高殺低」真能穩賺不賠?

研之有物│中央研究院_96
・2018/01/25 ・4308字 ・閱讀時間約 8 分鐘

「行情總是在絕望中誕生,在半信半疑中成長,在憧憬中成熟,在充滿希望中毀滅。」

──華爾街諺語

其中(股票投資)有哪些預期心理會和動能效應互相影響?本文專訪中研院統計所的何淮中研究員。

投資策略研究

「 2000 年受臺大財金系合聘之邀,我開了一門『財務統計』課程。當時股市正值科技泡沫,我很好奇為什麼會有這個現象,加上受到財金系同事和學生的耳濡目染,漸漸覺得財務的『實證研究』蠻有趣,就一直研究到現在……」

研究室位於中研院統計所的迴廊深處,何淮中像個隱士般。置身股市戰線之外,以嚴謹的統計模型、歷史的股市資料,驗證股票市場的理性與不理性。

從小黑板上的數學題難不倒何淮中,對數字的靈敏,長大後轉化為統計分析的本領。 攝影│張語辰
從小黑板上的數學題難不倒何淮中,對數字的靈敏,長大後轉化為統計分析的本領。攝影/張語辰。

投資人有理性嗎?

市場,由人的行為構成。過往「效率市場」假說認為「投資人都是理性的」,而且市場上的資訊會迅速地被所有投資人知道,因此投資人可以在多種方案中,理性選擇能使共同利益最大化的一種方案。

但 2017 年獲得諾貝爾經濟學獎的 Richard H. Thaler ,曾經做一個有趣的實驗,闡述另一位諾貝爾經濟學獎得主 Herbert Simon 所提的「有限理性」(bounded rationality),證明人沒有辦法完全理性。

Richard H. Thaler 在 1997 年 5 月於《金融時報》(Financial Times)刊登一則活動廣告,希望大家來報名參加 “pick a number game” ,大獎是英國航空往返倫敦與紐約/芝加哥的機票。玩法很簡單,只要玩家在 1~100 中選一個整數寫在信中、寄回主辦單位,截止後將所有收到的數字蒐集起來「取平均數、再乘以三分之二 」 ,最靠近這個數字的玩家,就是贏家。

假設 5 個人參加比賽,他們選擇 10,20, 30, 40 和 50 ,在此情況下,平均數是 30,而 30 的三分之二是 20 ,因此最初選擇 20 的玩家是勝利者。

這遊戲的隱含意義是──人們的預期心理、有限的理性。

若按照「市場是理性」假說,所有玩家應該會預期別人選擇什麼數字、並取平均數再乘以三分之二;然後又預期別人應該也會這麼做,又再取平均數再乘以三分之二……;經過這樣的循環,直到最後每個人都會選擇 1。

但無論是 1997 年《金融時報》這次、或我在各場合玩這個遊戲,都發現理性是有限的,人們一開始只會猜測別人的答案兩到三次循環,然後就選一個直覺大概沒錯的數字。

不同市場群體,會理性到什麼程度,我們可能不知道,就需要蒐集資料、根據統計來估計,這就是統計的重要性。

預期心理是什麼?

以股票市場來說,股票的價格由市場供需決定。若投資人預期某股未來表現良好,會紛紛進場買進,股價就會上揚。若投資人對某股預期悲觀,會紛紛賣出,導致股票下跌。

但其實台股的「菜籃族」常常搞不清楚股票上漲或下跌的原因,聽聞小道消息就跟風「追高殺低」,導致損失慘重。其實這背後有「動能效應」可以解釋,1993  年由 Jegadeesh and Titman 提出,指的是股票報酬率有持續性的現象,強者恆強、弱者恆弱。

跟風的菜籃族,若未留意股票市場的「動能效應」,常出現這些內心獨白。 圖說設計│林婷嫻、張語辰
跟風的菜籃族,若未留意股票市場的「動能效應」,常出現這些內心獨白。圖說設計/林婷嫻、張語辰。

動能效應是什麼?

由於動能效應,股票報酬強者恆強、弱者恆弱。有些投資人藉此採取「追高殺低」法,賺取一定期間內股價持續上漲、或持續下跌過程中的「價差」。

投資人會有預期心理,預期心理又受到小道消息影響。由於小道消息的資訊傳遞像漣漪一層層擴散出去,因此股價在一定期間內呈現漲繼續漲、跌繼續跌,好像有個「動能」在持續推高或拉低股價

動能投資策略,就是運用這種現象來規劃投資組合:買進贏家股票(漲繼續漲)、搭配賣出輸家股票(跌繼續跌)。

然而,2000 年之後的股票市場,這種動能效應似乎消失了。有些人認為是因為大家都知道這種賺錢方法,有些人認為是時機不對。但我們認為動能效應應該還存在,只是被一些「雜訊」給掩蓋,所以就撈出 1930 年 1 月到 2010 年 12 月的美國股市資料,和學生一起設計我們的「WL-LH 動能投資策略」做實證研究。

實證研究有哪些發現?

從 1930 年 1 月到 2010 年 12 月的美國股市資料中,我們依據各股票報酬輸贏分成 4 種投資組合,並設計 WL-LH 投資策略模型:「買進漲幅被低估的贏家股票、賣出跌幅被低估的輸家股票」。 (Winners with Low IPR minus Losers with High IPR, 簡稱 WL-LH)

何淮中團隊的 WL-LH 投資組合模型。資料來源│Implied price risk and momentum strategy. 圖說重製/林婷嫻、張語辰。

其實這與過往的動能投資策略差不多,差別在於,我們透過美股歷史資料分析,於投資策略中刪掉一些「雜訊」:「漲幅被高估」的贏家股票,也就是動能燃料已經燒完、會開始下跌;還有「跌幅被高估」的輸家股票,因為超跌、未來會再漲回來。這兩者分別代表投資人對於市場中好與壞的資訊,呈「過度反應」的現象。

困難的是,如何判定漲幅或跌幅是否被高估?我們從「資訊擴散」的角度出發,提出一個資產價格模型。然後藉由價格模型,設計一個價格風險指標,有效地篩選掉超漲或超跌的股票,從而驗證了市場的預期心理和動能效應,也同時說明市場的不效率性。

其中相關的統計模型算式,通常大家看了就頭痛,這裡先不贅述,有興趣的朋友請直接看看我們的論文

從 1930 年 1 月的資料開始,我們先看過去一年的累計複利報酬、排序,買表現好的股票、賣表現壞的股票,一個月後檢視這樣的投資組合的報酬率。因為資料時序已經移動一個月,所以我們再從新的一個月回頭看過去一年的累積複利報酬、排序,再進行一次剛剛說的投資。

最後把累計複利報酬取平均值,例如下圖的 2000 – 2010 年資料所示。其中可看到, 2000 年以後的動能效應,原本大家認為已經消失了,但經由我們的 WL-LH 投資策略挖掘,失而復得,動能投資策略的獲利空間仍然存在。

將 WL-LH 投資策略以美股歷史資料實證,雖然在 2008 年金融海嘯大起大落,但其 2000-2010 年累計複利報酬率為 138.12%,若投資 100 元會獲得 138 元。 資料來源│Implied price risk and momentum strategy. 圖說重製│林婷嫻、張語辰
將 WL-LH 投資策略以美股歷史資料實證,雖然在 2008 年金融海嘯大起大落,但其 2000-2010 年累計複利報酬率為 138.12%,若投資 100 元會獲得 138 元。 資料來源│Implied price risk and momentum strategy. 圖說重製/林婷嫻、張語辰。

若把這個動能投資策略,套用至不同國家市場,有不同表現嗎?

過往文獻認為,美國和歐洲國家股票市場的動能效應較強,因為個人主義較強、過度自信,導致動能持續上漲或下跌。過往文獻也解釋,亞洲國家比較群體主義、做事大家會商量,所以動能效應較不明顯。

我們對這個詮釋抱持懷疑,所以我們試著將 WL-LH 投資策略,套用至不同國家股市的歷史資料(1990-2014 年)驗證,發現只要去掉「雜訊」──上漲動能燃料已燒完的股票、以及超跌的股票,無論是美國、歐洲、日本、印度等 21 個國家,都能看見動能效應,比率接近九成。

換言之,因為人們投資行為的偏誤,例如貪婪追高股價、恐懼在低點持股,而導致市場的不效率性,是超越地域、族群而存在的共通現象。

但是台股比較特別,在 WL-LH 策略下,仍看不到動能效應。

在台股歷史資料(1990-2014 年)中,刪掉漲幅「被高估」的贏家股票、跌幅「被高估」的輸家股票後,並未找到動能效應。我們的推斷認為,台股投資人普遍容易過度預期,以及股票交易周轉率較高,可能是主要的原因。兩者都影響了模型預測「資訊擴散程度」的準確性。

話說回來,為什麼會喜歡統計呢?

我從小就喜歡數學,黑板上的數學題都有辦法解開。數學是告訴你,怎麼看問題、怎麼創造適當的工具來解決問題。「機率」是數學裡的一支,我覺得很有趣,因為機率可以解決所有問題,某個問題你不懂就回答百分之多少機率怎樣怎樣……(笑)。

由機率跨入統計,是很自然的。兩者都是處理「不確定性」的方法體系,密不可分。

我的研究,包括前面提到市場效率性的課題,「機率」與「統計」兼而有之。透過資料分析,可以證實股市有一定程度的不效率性,也有獲利的空間。但投資仍有風險,不會因為這些研究發現就產生過度自信,所以我老婆和我還是存定存、買共同基金。再說,她的錢我也管不了呀。

延伸閱讀

本著作由研之有物製作,原文為《行情總是在希望中毀滅? 專訪何淮中》以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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地震規模越大,晃得越厲害?

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2021/09/16 ・3706字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文由 交通部氣象局 委託,泛科學企劃執行。

某天,阿雲跟阿寶分享了一個通訊軟體上看到的資訊:

阿雲:「欸,你知道最近有個傳言說,花蓮有 7.7 級地震,如果發生的話台北會有 5.0 級的震度耶!」

阿寶:「蛤?那個傳言也太怪了吧,應該是把規模和震度搞混了!」

震度:量度地表搖晃的單位

確實常常有人把地震的規模跟震度搞混,實際上,因為規模指的是地震釋放的能量大小,所以當一個地震發生時,它的規模值已經決定了,只是會因為測量或計算的方式不同,會有些許的數字差異,而一般規模計算會到小數點後第一位,故常會有小數點在裡面。然而震度指的意思是地表搖晃的程度,度量表示方式通常都是以「分級」為主,比如國外常見、分了 12 級震度的麥卡利震度階,就是用 12 種不同分級來描述,而中央氣象局目前所使用的震度則共分十級,原先是從 0 級到 7 級,而自 2020 年起,在 5 級與 6 級又增了強、弱之分,也就是震度由小而大為 0-1-2-3-4-5弱-5強-6弱-6強-7 等分級,所以在表示上我們以整數 + 級或是強、弱等寫法,就可以區分規模和震度,不被混淆了!

而為什麼專家常需要強調震度和規模不一樣?那是因為震度的大小,是受到許多因素的影響。地震發生後,造成地表搖晃的主要原因是「地震波」傳來了大量能量,規模越大的地震,代表的就是地震釋放的能量越大,就像是你把擴音的音量不斷提高時,會有更大的聲音傳出一般。所以當其他的因素固定時,確實會因為規模越大、震度越大。

可是,地震波的能量在傳播過程中也會慢慢衰減,就像在演唱會的搖滾區時,在擴音器旁往往感覺聲音震耳欲聾,但隔了二、三十公尺之外,音量就會變得比較適中,但到了會場外,又會變得不是那麼清楚一樣。所以無論是地震的震源太深、或是震央離我們太遙遠,地震波的能量都會隨著距離衰減,一般來說震度都會變得比較小。

「所以,只要把那個謠言的台北規模 5.0 改為震度 5 弱,說法就比較合理了嗎?」阿雲說。

「可是,影響震度的因素還有很多,像是我們腳下的岩石性質,也是影響震度的重要因素。」阿寶說。

場址效應:像布丁一樣的軟弱岩層放大震波

原本我們都會覺得,如果地震釋放能量的方式就像是聲音或是爆炸一般,照理說等震度圖(地表的震度大小分布圖)上會呈現同心圓分布,但因為地質條件的差異,分布上會稍微不規則一些,只能大致看出震度會隨著離震央越遠而越小。地震學上有一個專有名詞叫做「埸址效應」,指的就是因為某些特殊的地質條件下,反而讓距離震央較遠的地方但震度被放大的地質條件。其中最常見的就是「軟弱岩層」和「盆地」兩種條件,而且這兩種還常常伴隨在一起出現,像是 1985 年的墨西哥城大地震,便是一個著名的例子。

影片:「場址效應」是什麼? 布丁演給你看

墨西哥城在人們開始在這邊發展之前,是個湖泊,湖泊中常有鬆軟的沉積物,而當湖泊乾掉之後,便成了易於居住與發展的盆地。雖然 1985 年發生的地震規模達 8.0,但震央距離墨西哥城中心有 400 公里,照理說這樣的距離足以讓地震波大幅衰減,而地震波傳到盆地外圍時,造成的加速度(PGA)大約只有 35gal,在臺灣大約是 4 級的震度,然而在盆地內的測站,卻觀測到 170gal 的 PGA 值,加速度放大了將近五倍,換算成震度,也可能多了一至二級的程度,也造成了相當程度的災情。盆地裡的沉積物,就像是裝在容器裡的布丁一樣,受到搖晃時,會有更加「Q 彈」的晃動!

1985 年墨西哥城大地震的等震度圖。圖/wikipedia

因此,在臺灣,雖然臺北都會區並沒有比其他區有更多更活躍的斷層,但地震風險仍不容小覷,因為臺北也正是一個過去曾為湖泊的盆地都市,仍有一定程度的地震風險,也需要小心來自稍遠的地震,除了建築需要有更強靭的抗震能力,強震警報能提供數秒至數十秒的預警,也多少讓人們能即時避災。

斷層的方向與震源破裂的瞬間,也決定了等震度圖的模樣

阿雲似懂非懂的接著問:「可是啊,為什麼有的時候大地震的等震度圖長得很奇怪,而且有些時候震度最大的地方都離震央好遠呢!也太巧合了吧?」

「這並不是巧合,因為震央下方的震源,指的其實是地震發生的起始點,並不是地震能量釋放最大的地方啊!」阿寶繼續解釋著。

「蛤!為什麼啊?」阿雲抓抓頭,一邊思考著。

地震是因為地下岩層破裂產生斷層滑動而造成的,雖然不是每個地震都會造成地表破裂,但目前科學家大多認為,地震的破裂只是藏在地底下,沒有延伸到地表而已,而且從地震的震度,也可以看出地底下斷層滑移的特性。

斷層在滑動時,主要的滑動和地震波傳出的地方,會集中在斷層面上某些特定的「地栓」(Asperity)之上,這些地栓又被認為「錯動集中區」,而通常透過傳統的地震定位求出來的震源,其實只是這些地栓中,最早開始錯動的地方。但實際上,整個斷層錯動最大的地方,往往都不會在那一開始錯動的地方,就像是我們跑步時,跑得最快的瞬間,不會發生在起跑的瞬間,而是在起跑後一小段的過程中,而錯動量最大的區域,才會是能量釋放最大的地方。而或許是小地震的地栓範圍小,震央幾乎就在最大滑移區的附近,因此也看不太出來,通常規模越大,震源的破裂行為會隨著時間傳遞,此效應才會越明顯。

震源與震央位置示意圖。圖/中央氣象局

那麼斷層上的地栓位置能否確認?這仍是科學上的難題,但近年來科學進展已經能讓我們透過地震波逆推斷層上的錯動集中區,至少可以透過地震波逆推斷層破裂滑移的型式,得以用來比對斷層破裂方向對震度分布的影響。以 2016 年臺南—美濃地震為例,最大錯動量的地區並不在震央所在的美濃附近,而是稍微偏西北方的臺南地區,也就是因為從地震資料逆推後,發現斷層在破裂時是向西北方向破裂。而更近一點的 2018 年花蓮地震,錯動量大、災害多的地方,也是與斷層破裂方向一致的西南方。

一張含有 地圖 的圖片  自動產生的描述
2016 年臺南美濃地震的等震度圖。圖/中央氣象局

透過更多的分析,現在也逐漸發現破裂方向性對於大地震震度分布的影響確實是重要議題。而雖然我們無法在地震發生之前就預知地栓的位置,但仍可從各種觀測資料作為基礎,針對目前已知的活動斷層進行模擬,就能做出「地震情境模擬」,並且由模擬結果找出可能有高危害度的地區,就能考慮對這些地區早先一步加強耐震或防災的準備工作。

多知道一點風險和危害度,多一份準備以減低災害

但是,直到目前為止,我們仍無法確知斷層何時會錯動、錯動是大是小。科學能給我們的解答,只能先評估出斷層未來的活動性中,哪個稍微大一些(機會小的不代表不會發生),或者像是斷層帶附近、特殊地質特性的場址附近,或許更要小心被意外「放大」的震度。而更重要的是,當地震來臨前,先確保自己的住家、公司或任何你所在的地方是安全還是危險,在室內要小心高處掉落物、在路上要小心掉落的招牌花盆壁磚、在鐵路捷運上要注意緊急煞車對你產生的慣性效應…多一些及早思考與演練,目的就是為了防範不知何時突然出現的大地震,在不恐慌的情況下保持適當警戒,會是對你我都很重要的防震守則!

【參考文獻】

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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