|
熱門:

2017年9月28日 即巿股評 港股直擊

【計量分析】點樣的統計才有用?

近日讀了很多學者研究大數據的文章,為何演算法同樣應用統計學,為何在學術界有這麼多的爭議。究其原因是演算法中的模型,有太多前置假定,當其中一些出錯,甚至全部出錯,便引發災難,次按危機便是其中一個例子。回看2017年,很多財經分析都拋出海量的統計,連升3個月時便已開始分析其機率,結果是每月唱淡,但即使估錯仍是樂此不疲,皆因依數據直說。數據不會說謊,分析的人都不會說謊,問題出在分析的方法錯誤!

計量分析亦處理很多數據統計。筆者年少時家貧,須半工讀才可完成學業,少年時已投身大型國際問卷調查公司做問卷調查員,大學時去生產力促進局做問卷調查員,偶爾協助教授做RA。當年老師便要筆者好好學習Research Method,深明一個有用的統計是由正確無誤的假設開始,再收集準確數據。

持續有效兼具機率性預測

現時市場已有很多原始數據(Raw Data),收集數據並不困難。收市後也可在港交所網頁得到很多實用的資料,只要大家持之以恒,一步步慢慢累積數據,即使摸不着門路都終會有小成。一個實用有效的統計應具備兩個特點︰一、持續有效;二、帶機率性預測。為了處理這個問題,計量分析並不會創造一個模型,而是從分布圖中找出重複的形態。早前的文章已解釋大市非常態分布及這種形態,稱為碎形的問題。

統計學為用相關系數或稱為同步率來評估持續性和預測性的機率,相關性是指兩者之間的線性關係,如果大家用MetaStock軟件來分析大市,不妨試試用上RSI、STC或MACD計算與恒指的同步率,便會明瞭在0.4至0.5左右。0表示完全不相關,而1是完全相關,這個結果是明確地告訴大家,這些指標是有一半時間準確的,至於哪一半準,哪一半唔準?可能各位要擲筊來協助判斷!

收入及盈利與股價關係

筆者以2005年至2015年標普500指數的數據為例,首先以每股盈餘與標指的年回報計算,同步率達80%,亦即買入盈利增長股,便有80%的機率獲得正回報,而在美股業績期公布的企業盈餘數據,也可預測當年標指的走勢。但從另一角度看,即使如此,也只是80%的同步率,買盈利增長股只是高機率會得到股價正回報,不是包保一定升。如大家參考早幾年的內銀,每年均有增長,每年盈餘也上升,股價卻是反覆下跌。

由於預測盈虧極困難,預測收入會容易一點。收入增長跟標指的報酬同步率只有54%,同步率關係並不高,難以應用於操作中。試想想,把同步率不高的數據,運用迴歸分析,即使用上市盈率或盈利增長率,配以兩個標準差,仍是不具備預測性,偶爾股價會長期停在平均值兩個標準差下的水平!又或是長期在一至兩個標準差中反覆上升。這種用上盈利模型的通道系統,並不能預測未來發展趨勢,更不能具備持續性。

筆者同樣檢視多隻基金的表現,包括主動型的或是計量型選股的,大多數5年平均回報均未能跟得上標的指數表現,如當中偶爾有一兩隻基金回報十分理想,也難以持續數年有好表現。

參考晨星的評等,筆者抽取當中200隻基金年度變化跟標指的同步率計算,2010年至2015年間同步率是54%,但當中大部分均是晨星評等為5粒星,大部分基金亦不能預測每年回報的不穩定性。

但如果把200隻基金以分布圖來排列,再計算平均回報,表現大幅優於大市的,均會出現強烈的迴歸均值的表現,但亦有一些大幅劣於大市表現的基金,在洪流中就此消失!如果閣下持有的基金今年遠遠優於大市,是否需要考慮減持呢?讀者應當思考這個問題。

作者筆名「軒熙爸」,全職炒家,研究技術分析多年惟仍未能滿足,最終明白效率市場的道理,如何用量化數據去處理隨機市場中不可預測,卻可以操作的特性。作者在臉書《日子的痕跡》專頁,把過去18個月的交易紀錄公開供參考。【計量分析】將會逢周二及周四開市前向「港股360」讀者分享市場看法。

回上

信報簡介 | 服務條款 | 私隱條款 | 免責聲明 | 廣告查詢 | 信報會議中心租賃 | 加入信報 | 聯絡信報

股票及指數資料由財經智珠網有限公司提供。期貨指數資料由天滙財經有限公司提供。外滙及黃金報價由路透社提供。

本網站的內容概不構成任何投資意見,本網站內容亦並非就任何個別投資者的特定投資目標、財務狀況及個別需要而編製。投資者不應只按本網站內容進行投資。在作出任何投資決定前,投資者應考慮產品的特點、其本身的投資目標、可承受的風險程度及其他因素,並適當地尋求獨立的財務及專業意見。本網站及其資訊供應商竭力提供準確而可靠的資料,但並不保證資料絕對無誤,資料如有錯漏而令閣下蒙受損失,本公司概不負責。