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2018年5月1日

袁健聰 ETF

袁健聰: 科技自行寫與讀

上周五,南韓總統文在寅和北韓領袖金正恩在板門店南韓一方的「和平之家」舉行首腦會談,並簽署《板門店宣言》。《板門店宣言》提到,南北韓一致確認通過完全棄核,實現半島無核化的共同目標,化解兩韓長期的緊張局勢。其實,南北韓關係於今年2月平昌冬季奧運開始已趨緩和,金正恩的妹妹金與正更帶領北韓運動代表團參加開幕式。

說起冬季奧運,除了兩韓關係,另外一件小事亦引起筆者注意,就是媒體出動機械人記者報道賽事消息。機械人只須使用1至2秒時間,就可處理賽事變更、獎牌榜排名等資料,而且內容質量不遜於真人體育記者的報道。當然,現今能用機械人處理的都是與數字有關,或能用邏輯計算處理的新聞,但情況令人疑惑日後記者的工作會否被取代,甚至由機械人撰寫事件評論稿件。現時內地人工智能程式「薇薇」已能透過深度學習(Deep Learning)唐詩300首的詞彙和詩句,自行生成唐詩,相信人工智能未來會在編輯及文字創作上扮演更重要的角色。

自然語言處理

科技能寫,又能讀嗎?現今投資界正積極開發自然語言處理(Natural-language processing)去輔助投資。所謂自然語言處理,即是用人工智能去了解人類語言。一間上市公司如有突發事情發生,各大媒體都會爭相報道,動輒可以有數十篇新聞及正反評論於短時間內發表,分析師須要逐篇閱讀,了解詳情,然後再作投資決定,可是在分析完畢時,市場很可能已作出反應。又例如每年3、4月是香港上市公司報告盈利的季節,每日可能多達十多間公司公布業績,分析師需要了解業績後再向公司管理層詢問發展方向,然後再寫報告,即使通宵趕工,報告到達投資者手上時也可能比市場慢了一步。而部分看報告的投資者其實只想要一個簡單答案──應做好還是做淡。現時基本面分析需要大量人力處理,因此投資界希望能使用自然語言處理,節省分析師閱讀公司聲明及年報的時間,以及得出應否投資甚至做空股票的結論,並增加結論的準繩度。

自然語言處理並沒有簡單的開發方法,即使人類語言富有邏輯,但詞語可一字多義、屬於反諷或助詞。語句可以是中立、問句,甚至毫無意義。而且詞語前後置換可以顛倒因果關係,透過簡單關鍵字搜尋分析便很容易出錯。因此不少投資界都鑽研如何開發相關投資科技,簡單做法可把詞語歸類,把增加、增長、上升、盈喜等字撥為正面字,再把下降、下跌、減少、盈警等撥為負面字,透過搜尋相關的演算法得到兩者的數量,再將正面字數量減負面字以得出淨值,與其他公司或以前的報告比較,作為參考,同時亦可進行迴測觀察成效。當然,更成熟的做法是以權重衡量字詞,如給予盈喜、盈警等強烈字眼更高比重。

另類角度研究

從投資心理角度去想,如果一間公司業績亮麗,管理層普遍會引用各類增長數據去向股東突出優秀表現,數字的比例於財務報表應比平均高。反之,如果公司業績倒退,可以預期管理層會着墨於行業以及公司遇到的挑戰,甚至隻字不提倒退的業績,故文字的比例於財務報表應比以往平均高。使用人工智能極速閱讀財務報表,說不定可辨識投資方向。

人工智能、大數據、自然語言處理等創新科技讓投資者可用另類角度研究股票,補足基本面研究。開發創新投資科技須依賴獨立團隊,而團隊須要熟悉區內投資環境,只有規模較大及成熟的資產管理公司才能做到,一般對沖基金及初創企業未必能予投資者信心。

袁健聰

惠理基金

量化投資副總裁

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