【達人專欄】林天程

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基本的統計學題目：擲硬幣的次數越多，出現全部是花或全部是字的概率越低。第一次是花的概率是0.5，連續兩次是花的概率：0.5 × 0.5 = 0.25，連續三次是花的概率：0.5 x 0.5 x 0.5 = 0.125，如此類推。套用在投資，盡管每次賺虧的概率并非50%，即便高達90%，只要不是100%保證必賺或必賠，錄得全勝或全負的概率一定越來越低。所以，投資過程中有賺有賠屬無可避免。獲得正回報固然可喜，若是虧損應如何處理？要改變研究方法和投資策略嗎？

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早前本欄《進入Quants 世代》一文，提及現今的電腦具備高速運算能力，加上網上交易成本低，機構投資者以外，獨立投資人也可以參與，而程式交易的風氣似乎已吹到亞洲。所謂程式化，是將個人分析和投資策略標淮化(standardized)，例如向來只研究某些板塊、市盈率低于某水平或市賬率高于某水平的公司，便設立篩選器，程式自動過濾計算，并納入觀察名單。過往伊馬仕專欄，曾多次展示不同的選股條件、排列名次方式、甚至回溯測試的投資效果。將條件編寫為程式，除了簡便快捷和容易測試，另外假設人手操作難以長期保持一致性。所以，無論是人手或自動化，若可以清晰列出篩選、入場和離場守則，并且如實執行，大概已勝過沒有原則的投資策略。然而，正如文章開頭所說的，只要投資買賣的次數增加，遇上虧損的概率便會提升（全勝概率會下降)，但這不代表投資守則不管用，而是再優秀的投資策略都必然會遇上這情況(以統計學角度看是理所當然的)。所以，如何應對虧損和堅持策略一致性，也是一門學問。

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一般而言，價值投資不鼓勵頻繁買賣，除了交易費用的小數長期下去日積月累，也因為內在和潛在價值需要時間反映。其實，價值投資與創投基金的性質有類似之處。創投基金若投資10個項目，可能只有1－3個項目錄得正回報，但因為回報極高，可以蓋過其余7－9個失敗項目的投資成本。所以，雖然成功率只有10%－30%，但回報率卻是數以十倍甚至百倍計算。價值投資同樣寧缺毋濫 － 內在價值被嚴重低估，或者潛力極厚的優質上市公司從來都屬于少數，另外是投資期相對較長。縱然并非全部都是千里馬，甚至有些公司或因為突發事件或政策而影響發展前景，但總體而言只要有幾個投資項目帶來豐厚回報，甚至只得一匹千里馬，都足以抵銷其它的失誤或損失。價值投資不是追求高勝率的策略，而是追求高回報率。

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至于程式交易，大概予人一個頻密交易的印象。所謂頻密，不一定是高頻，可以是day trade或持貨以日計算。但重點未必是持貨時間，而是交易量。運用統計學和概率估算期望回報(expected return)、再進行回溯測試觀察效果。這種方法若要達到或非常接近期望值，需要較大量的交易。情況就如擲硬幣，出現花和字的概率大概各一半。如果只是擲十次，花和字碰巧各出現5次的機率較低，而擲一百次，花和字碰巧各出現50次的機率較高。所以交易量越多，越接近期望值。

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市場遼闊無邊，投資者自然是各施各法。雖然策略和風格有異，但只要優勢能蓋過弱點就好。長線價值投資和短線程式交易屬于不同類別的操作方法，兩者都有其理論和優勢。投資人最怕處于中間兩頭不到岸，那就難以享受各自的優點，又或其優勢未能全面覆蓋弱點。所以實踐需要一致性，而不是于中段慌忙改弦易轍。

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《網上加料版》

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上星期的城中科技界盛事是RISE Conference 重臨香港，昨天開始一連三日。官方說今年更多人參與，但目測是去年比較多人。臺上演講和訪問因為時間短，難以深入探討。但對于不熟悉最新科技的人，基本說明狀況可以初步了解，都是好事。

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部份 Highlights：

1.講者中給予人最深刻印象的是Blippar － 一個visual discovery app。實時demo 能辨別很多眼前情景和物體，驚喜！

2.WeLend 提及內地的高速發展 － 每個月以30% 幅度增長。但依他看，P2P lending 的破壞性創新大概已到達頂峰，下一個可以被disrupt 的是保險產品。

3.Fiscal Note 運用大數據分析美國上庭個案，并預測官司的勝算，準確度達94%！

此文同見于《信報》的《價值投資》專欄

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