今天看到 12/3 號這篇文章,算是有點確認了自己內心的想法(原文連結)
這篇文章我覺得快速總結,幾個我比較在乎的點:
1.相較於 Google 把 ML 用在自動駕駛,用 ML 在金融交易相對監管問題少很多
2.預測債券違約的準確性,有具體證據表明優於老古董的 Z分數和 O分數
O分數= Ohlson o-score : https://en.wikipedia.org/wiki/Ohlson_o-score
Z 分數 = Altman Z-score : https://zh.wikipedia.org/wiki/Z-score模型
常看 Banking 文章就會常看到這兩個東西
3.ML 可以減少人為因素(例如風險厭惡、確認偏誤=馬後炮)
(因為這篇文談的資產管理人員大概就是用用 Excel 等級,這結論有點廢話)
4. ML對資料會存在歸納偏誤,來自演算法本身的問題
(高端統計方法也會有類似問題,所以不奇怪)
5. 無法預測政變和自然災害(幹這不是廢話嗎)
6. ML 容易停在表面的相關性,而不會挖掘出深層的因果關係(幹話)
7. 因為在主動投資領域,規模(scale)不是明顯競爭優勢,所以 ML 可能不會拉開差距
(這點我倒是蠻同意的,錢越多越崩潰,像我,現在就很崩潰哈哈)
8. 規模方面,大概中型的會比較有用,大規模和太小的沒什麼用
(主要是指小規模無法養活一個能持續成長的團隊和部門,我同意)
9. ML 很有可能會為某些主動投資帶來優勢,然後被動投資再搭順風車
(這大概和 teenage sex 一樣,一直以來大家都懷疑這問題,但是沒人真的大聲嚷嚷)
我其實一直猜測 ML 在債券上會有比較好的表現
因為債券的市場關係是比較直接而明確,但是結構關係複雜
今天看到這文章算是驗證我的一些想法,債券中的噪音相對少很多
而債券違約的因素和很多經濟資料都有很多很複雜的關係
各位,有時間真的要去認真掌握 債券市場 和 貨幣市場!
我講我自己一個例子,我從台大財金所離開,但我還是持續回學校上課
因為台大財金所有一個全台灣最好的債券老師-李賢源
一般碩士期間大概只能上到 3-4 門課,我把他的 7 門課(四年輪開)全部上完!
金融機構是不會教你這些的,很多同學都很懷念上老師的課
我的很多金融分析的核心信念,也是李老師教我們的,例如他上課很愛講:
「撿芝麻心態」、「賺錢有益生心健康」、「不要整天想著燒電腦」
「市場用鈔票投票」、「我的投資判斷是 58 度高粱」
「隨時準備好開幽靈馬車出來收屍」、「你還敢進場撿掉下來的飛刀啊?」
「你到底在 Trade 什麼?你給我停,簡報停,你說你到底在 Trade 什麼?」
「你到底懂不懂?你不懂出去就是直接掛掉!我和你說!」
債券市場真的很重要!懂債券市場,你就能直接看懂國外原文等級的研究報告
不懂債券市場,你就只能看台灣券商幫你消化過後的研究報告
各位,別人買賣股票看爽而已,你做外匯,你要多加關心更多世界趨勢!
這有原因,我會來錄影片,談波動在更大尺度你要做的工作有那些
嗨! 債券的概念和一些固定收益的商品概念,
回覆刪除我其實很推薦 CFA Level 1 的相關學習資源, 網路上容易找
可以看 Udemy 上面的 :
1. CFA Level 1 (2020) - Complete Fixed Income
https://www.udemy.com/course/cfa-level-1-complete-fixed-income/
2. Bonds For Beginners - A Guide To The Bond Markets
https://www.udemy.com/course/bonds-for-beginners-a-guide-to-fixed-income-investments/
然後除了 "債" 可以多看看 "結構型商品" 的知識
3. Structured Finance - Credit Derivatives
https://www.udemy.com/course/structured-finance-credit-derivatives/
如果有語言方面困難, 可以考慮買台灣相關證照的書
例如: 債券人員, 結構型商品銷售人員, 這些證照的書
然後把 "法規" 部分全部跳過, 看理論原理的單元就可以
比較實際的作法是, 你可以先去 S&P 500 或是 Moody 這些
信用評等的網站註冊會員, 然後抓一些免費的研究報告來看看
這些報告裡面會有很多債券名詞或是概念, 在以這個來找書或是說明,
會比較快有幫助~~~
感謝您的回覆,我考過CFA level 1居然還是覺得對債券很陌生,令人汗顏,趕緊把趕緊把SCHWESER Study Notes拿出來翻翻
回覆刪除我有當過 CFA Level 1~2 Fixed Income 單元的家教經驗, 其實那個如果你有動力可以多掌握, 如果時間不夠, 或不足以支撐你的興趣的話, 可以多看看 Bloomberg 新聞漢一些研究報告, 會比較有一點感覺~~
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