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2023年4月22日

Anson Sir 型格理財

數據分析與炒家分析

大市仍舊待變中,沒有太多空間可以「吹」,未來一周美國多隻龍頭股公布業績,全個世界都是等睇報告,所以暫時沒有方向可算正常。筆者就在窄幅波動中不斷做小調配,把同一板塊升得比較多的轉移到比較低市盈率的股票上,等心理上好過一點(即使現實效果未必更好)。這個時期好倉淡倉也會持有,由於是等市況轉邊所以數量也不太多,加上這兩周狀態普通,所以也沒有大動作。

美股在偏高位置窄幅波動,是筆者憂慮後市調整的原因,但中長線訊號未明確轉淡,所以也不會沽貨清倉,盡量持有賬面上比較合理又「食得到」潮流的,同時造淡一些看不順眼又高市盈率或超買的股份。美股的傳統價值股近半年也很難炒,反而港股這邊易玩好多,或許是美市有明確的炒作方向,所以資金都會流向某些板塊。

人工智能隨着ChatGPT興起,但相關行業不穩定性相當高,早幾個月所提的社會反應是一回事,之後政府會否立法,以及上個月開始出現的ChatGPT複製方法,會不會影響整個板塊或某些公司也是未知之數。筆者個人是反對抄襲的,但你很難收集證據去提出起訴,大企業夠膽「明抄」,用家也懶得去理,所以被「玩串party」的機會不低。

人工智能投資變數多

另外,有不同論文出了減低大型語言模型(即是GPT那類)運算要求的方法,但相應準確率將下跌,要實戰才知道會否為用家接受。大型企業何時使用亦不知道,若然成真,對晶片及處理器板塊也有負面影響。這些變數終歸存在很多可能性,不要說外行人,就算行內人也不知道下星期會有什麼新發展,以前一個月出一份較突出的論文,現在幾乎每周都出現具質素的論文,就算行內專業者也未必跟得上,更莫說預知未來發展。

很多行業的行內人與外行人有着極大的表現差距,例如外行人入手術室做心臟相關手術應該無從入手,但股市行內與外行的表現卻有微妙的分野。筆者近兩三年讀電腦及人工智能,一年大約看20到30本書,發覺很多非金融界人士用新派及學術上的數據分析股市,小部分更妄想用Linear Regression預測大市,而且講到似模似樣,外行人會以為很厲害,但行內人(炒家)一看就知這些方法將來大多出現得啖笑或悲慘的結果。

外行人懂得數據分析,但就不懂玩股市分析或預測,更直接去講,是他們不懂股市沒有真正的預測,對老練炒家來說只有估算各種可能性及制定策略去布局,盲信單一預測是外行人(非老手炒家)才會做的行為。為免得罪人,以下也會簡單地把炒家或老手投資者定義為行內人,外行人則包括單純數據分析甚至新手散戶,也要重提老手炒家只是炒得比人穩健,平均來說長線生存機率理應較高,不代表某一時間的表現會比新手或外行人好。

股市參與者眾「冇得你估」

外行人做錯分析的其中一個例子是把人為雜訊放進去一些圖表上,扮到好像股票圖,從而得到更多數據去分析,外行人分不清哪些是電腦模擬的股票圖與真正的股市,以為靠大數據便有好表現,但行內人一看就會感覺到。

要量化人的行為其實相當困難,因為股市有散戶、大戶、儍大戶、機構投資者、有內幕消息的人、發消息控制股價的老闆,以及近年加入的新型量化交易基金,各類參與者有不同認知、立場及賺錢方法,令到股市「冇得你估」。

很多純講理性的人容易在股市中招,他們單純靠數據去「估市」,而不去找老闆的喜好及個性去推測老闆下一步可能會如何走,就可能錯信中層管理者放假風送人去頂鑊的陷阱分析。另一個比喻是如同娛樂圈經理人,買股票就是投資到不同明日之星上面,有些條件好易上位但個性不合大眾喜好,有些沒有內涵卻就是有粉絲,你單純分析他們的演藝潛力而不理「人氣」就是自討苦吃,除了要有多層次的眼光,也要有運氣及大數據才能找到平價優質明星去投資,並在他們叫價過高時放手。這是由多種可能性與當下身處的環境,以及你的個人需要和喜好去決定未來的持續性分析,絕非單單靠一份報告或分析方法就以為能看通未來。

我們進行分析及制定決策系統,就是要因應當下情況選取較低風險及能增加回報的選項,例如分散投資可以叫減低風險但成效有時高有時則很低,有些時候要懂得避風頭或「密密執」才能贏錢,這些布局法遠比盲信自己的預測更幫到賺錢。

 

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