頭條快訊

鉅亨網〈機器人理財〉專題報導|台灣第一家真正的機器人投顧:TAROBO

Dscf5497
鉅亨2018年8月財富管理新樣貌系列專訪TAROBO!台灣第一家運用大數據、金融科技 (Fintech) 提供基金分析的投顧公司,也是第一家推出真正機器人理財服務的基金盡職調查專家。機器人理財的價值與優勢在哪兒呢?

〈機器人理財〉台灣第一家真正的機器人投顧:TAROBO

鉅亨網記者 陳書璿 2018/08/31 12:50

大拇哥證券投顧 (TAROBO) 是台灣第一家運用大數據、金融科技 (Fintech) 提供基金分析的投顧公司,也是第一家推出真正機器人理財服務的基金調查專家。

理財機器人,指的是一套財務量化選股模型與演算法,可以自動挑選基金。大數據則是各種海量的金融投資數據,大量的數據並非一般人可以消化的,多半會仰賴專業團隊的分析跟機器人演算法。

不過,一般人可能對於機器人理財有迷思,認為智能理財能夠運用演算法來降低投資組合風險。

智能理財能夠降低投資風險?

大拇哥證券投顧業務總監王克瑞表示,與其說降低風險,不如說 TAROBO 的智能理財,能透過「大數據」和國際機構交換取得的第一手資訊,加上投資專家,透過 Top down 的方式選取標的,再由機器 Bottom-up 的驗證,加上透過機器學習,將這些篩選出來的標的再次回溯測試,經過不斷調整「演算法」與動態調整權重,讓投資人得到更好的投資組合建議。

畢竟高報酬往往也伴隨著高風險,TAROBO 智能理財的核心目標,是在風險承受度一樣的情況下,讓投資人取得相對較高的報酬!

大拇哥與市面上機器人理財完全不同

TAROBO 敢說自家推出的機器人理財與市面上不同、是真正的智能理財,乃基於這套自行研發的「基金評分系統」。它運用經驗證過的大數據與金融科技,針對在台核備銷售的基金持有的每一檔股票或債券,進行深入的調查、分析與評分,其中還包括了由前華頓投信總經理楊師銘領軍的投研團隊,引入總經指標、產業特性、市場估值等因子來驗證基金評分的有效性。

為了防止機器人僅仰賴未驗證過的歷史數據來演算,造成「垃圾進、垃圾出」的風險,TAROBO 不斷「反覆交叉驗證」這些斥資上千萬,向全球大數據資料庫以及投研機構購買的各種財經資料庫,更進一步用驗證過的數據與國際投研機構交換「花錢也買不到的特殊數據」,藉此讓評分系統能更準確評估基金未來績效。

王克瑞進一步解釋,TAROBO 自行研發的基金評分系統是用「具有未來性的大數據」來進行演算及機器學習,捨棄市場上普遍使用「過去歷史績效」來作為判斷基金未來績效好壞的依據,就是對比業界最大的不同。TAROBO 也是業界第一家能對債券做流動性測試,這必須具有難以從市場上取得的數據,門檻相當高。

這套「基金評分系統」,以即時完整驗證過的大數據,結合 AI 不斷回溯測試,不斷深度學習,挑選好基金。機器學習正不斷在用每天市場的變化數據,加上大數據反覆測試,用科學化的方式驗證及找出影響股債價格最有效的因子,讓「有未來性的大數據」成為對投資人有效的決策工具。

舉例來說,TAROBO 的基金資料庫會抓取每一檔基金的持股明細,並取得個股的估值、基本面、市場等超過 50 個因子,來評估整個投資組合的未來表現。

此外,TAROBO 與業界不同之處,是能夠分析台灣所有上市的基金,不像有些同業能夠分析的基金標的只有涵蓋特定的幾家業者。

TAROBO 平台的使用介面 (大拇哥提供)

機器人理財的價值與優勢

其實,在投資理財方面,有些事只有電腦 (機器) 能做得到,驗證數據是一件大工程,包括如何取得、如何驗證等數據處理及分析的方式。以債券型基金為例,針對所有持債發行公司財務狀況進行剖析,建立信用評等、並計算每一檔持有債券的存續期間、到期收益率等,幫助投資人全面性地了解該債券基金承受的違約風險、利率上揚遭受損失的風險及「未來」期望的收益率。

第二則是機器人可以運用網路爬蟲來擴展自身的大數據資料庫,或對其他網站的索引,讓 TAROBO 的大數據資料庫更完整;第三則是上述所提到的演算法和機器學習,讓機器人檢視全球超過上萬間公司的財報,再比對 S&P 500 評等,將這些篩選出來的標的回溯測試,每天調整因子,不斷調整演算法,來評估基金未來表現。

理財機器人真的能取代人類嗎?

機器人不能取代人類,理財機器人自然也不能取代人類判斷的價值,反而是讓人類省下時間去做更有意義的事情。

目前 AI 用來輔助人類,以半自動駕駛汽車為例,電腦需要大量的資料、實際上路經驗,將不同情況甚至緊急狀況納入學習,才可以更好的輔助駕駛人。但並不是說自駕車就不會發生誤判情況,但因為有駕駛人輔佐,導正誤判,機器也藉此學習。所以機器是需要人類跟機器一起合作,透過學習和演算法,讓車子能幫助人類。

王克瑞以上述自駕車為例,解釋 TAROBO 機器人從大量的數據中學習。以股票型基金為例,要先將全球上萬家公司的數據分析後進行驗證,然後再搭配「投資專家」從中去找出影響股價的有效因子,再動態調整權重,最後還要再跟「過去預估未來」跟「現在預估未來」的數據做 back-testing。做出投資組合之後,開始上戰場面對瞬息萬變的市場,學習每天市場的漲跌幅、大事件等,再回去重新檢視因子權重,調整投資組合,進行深度學習。才成為能夠評估未來的理財機器人。

TAROBO 以服務銀行及金融業法人為主。在銀行內部提供給從業人員「財富管理輔助系統」,核心皆為上述有機器學習能力的演算法,提供智慧理財輔助系統,讓從業人員可以最省時省力的協助客人,給客人更好的投資建議,達到客人與機構的雙贏;至於銀行對客人,則能做到全自動化智能理財系統,包括 KYC 功能的機器人理財加上全自動再平衡等功能,讓銀行可以提供給投資人更多的選擇。

同時也可與投信業者共同發行機器人操盤基金,過去投信業者都要花大筆錢找國外投顧合作,現在 TAROBO 就可以提供最完整的數據庫和全智能「投資」輔助系統,成為幫助投資人,甚至是投資專家的輔助工具。

對於一般投資人,TAROBO 網站免費提供部分專業數據給投資人,揭露有用的投資訊息,像是每一檔基金的完整持債和持股等,提高台灣的投資透明度,以及整體的投資環境。

王克瑞表示,對台灣未來智慧理財市場的期望,回到基本面來看,他認為台灣基金持股不夠透明,全權委託最低投資金額有限制,他另期望自動再平衡法規放寬,以及未來資訊揭露更透明。

期待自動再平衡法規再放寬

投資人和機構要能夠了解真正的機器人理財其演算法的重要,知道正確的使用大數據,對大數據有正確的認知。由於自動化投資顧問的系統核心就是演算法 (Algorithms),因此金管會也訂立了理財機器人 9 大作業要點。

其中,針對投資組合的再平衡 (Rebalancing) 的部份,原本規定業者要經過客戶同意,才能執行再平衡。金管會雖已適度放寬自動再平衡,但 TAROBO 與其他機器人理財業者仍覺不足。因為目前全權委託全自動再平衡的門檻高達五百萬台幣,摒棄了小額投資人的使用機會。

他也表示,期盼未來市場更趨近專業化,Fintech 應該是投資放前面,而非科技在前面,成為 Tech-Fin,變成以系統業者為皈依。畢竟,金融業和 IT 產業異業結盟,要如何磨合,才能創造出最符合投資人需求的產品。應該需要從金融投資的角度出發,系統業者才能寫出對投資人有用的機器人理財系統。

鉅亨報導傳送門:https://goo.gl/gEJPZv

 

更多媒體報導