機器人理財如何選擇? 核心腦、投研團隊、學習機制是關鍵

魏喬怡╱台北報導
中時電子報

工商時報【魏喬怡╱台北報導】

機器人理財在台如雨後春筍般出爐,各家機器人都標榜年化報酬逾10%、40%,還可帶投資人躲過中美貿易戰、股災。機器人理財專家表示,投資人在選擇機器人理財時,關鍵是看核心腦(模組)與投研團隊,以及是否有機器學習機制。

進一步檢視各家機器人理財平台背後用的「腦」,富蘭克林採資產配置模型(MOV+Black-Litterman Model),大姆哥投顧是用「賭神公式」(Kelly Criterion)動態運算,復華投信則是自行研發「FH Power X」模型,商智投顧則採用總經分析、市場因子、技術因子作模組運算,精宏投顧是以自行累積的大數據模型再運用CAPE Model的原理。

富蘭克林投顧指出,MVO是優異的投資組合配置框架,可以根據估計的各個標的類別的標準差、預期報酬及其間相關性,計算出最適的配置權重;Black-Litterman Model模型則是結合市場均衡報酬及管理者觀點,以得出預期報酬,能夠建構出較分散且符合直覺的投資組合。富蘭克林投顧強調,該投研團隊有逾20名研究人員,包含財工、統計、資工、財管博碩士等。

大姆哥投顧則解釋,賭神公式(Kelly formula)目標是最大化投資者的長期增長率,對於長期投資者來說,該公式比一般使用的模組實用且理性,因為Kelly criterion是從所有可能的投資組合內挑出能「最大化」長期投資報酬率的組合。大姆哥也強調有美國、英國等海外專家和至少20人的投研團隊。

精宏投顧表示,現在市面許多類全委保單其實「無腦」,機器人平台可以補足這一塊,讓投資人更有紀律。精宏目前的平台是從2006年開始累積的大數據模型,再運用CAPE Model運作,協助投資人投資組合與再平衡,平均每年報酬率約10%。

富蘭克林強調,目前有4種模型進行機器學習預測;商智投顧則是以因子分析、特徵篩選進行機器學習。

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