動能因子，算好了
經過上一篇「因子模型」的探討，其中許多理論確實值得實作。首要目的不是為追逐因子溢酬，而是為了「對沖」因子曝險。無論如何，分析各種因子，有助於解開市場風險與報酬的奧秘。
經過數日暢快的開發，已經頗有成果，請看主畫面，已經蹦出許多新功能了。其中主要的進展是「動能因子」分析：
動能因子曝險 -0.52 (也就是動能 Beta) 是什麼意思？
單支股票的動能 Beta 是由過去一段時間 (我是用半年) 的報酬率，但不計入最近數日的資料 (我是用兩週) 以避免屬性過度震盪不穩定。然後用「所有股票」(我是用前一日成交值排名前 500 支為宇集合) 的平均值和標準差，執行標準化而得到的，所以是有正有負，大約 68% 的資料為正負一之間，95% 的資料為正負二之間。
正的代表漲的動能，負的代表跌的動能，再用持有市值比例為權重去加權平均，得到 Portfolio 的動能 Beta。而代表部位大小的權重，也是有正有負有多有空，做多正動能股或做空負動能股，皆會使 Portfolio 動能曝險增加，反之若做「逆向」的就會減少，結果我的 -0.52 就是逆向的很多！哈哈，原來我那種漲多就想空的習性 (跌多就想買也是一樣)，現在從數字化被標明出來了。結果就是「反向動能曝險過多」，標準的逆式思維。
我想順勢逆勢並無絕對優劣，也不需要有人來教訓我要「順勢而為」，重點是不管順勢逆勢，都要把風險控制在非常小的範圍。在研究因子模型理論時，還有一樣關於因子的屬性，以符號 Lambda 表示，就是「因子溢酬」，代表此因子在當前的市場中，對報酬的影響程度。如果動能的因子溢酬數值較大，代表當前順勢有利，反之則不利，總之是不會一直一樣的，就是所謂的「因子輪動」。
這個動能的因子溢酬我尚未完成，因為必須等待「價值因子」和「波動因子」這基本的三項都到位後，才可以用多元回歸來取得的。現階段讓動能 Beta 亮相已經很有貢獻了，他將驅使我逐漸調整投資權重，去降低因子曝險。也就是説，讓管理者多一樣風險控管的工具，而不是像原來只有一項「市場因子」。風險控管的工作就是這樣，隨著感知能力的增強，而能做得更多，這過程是沒有止境的。這深層思考，曾經在文章「你以為的黑天鵝」中探討過。
動能因子，排行
雖然因子溢酬尚未完成，但因子曝險拉出來排行，已經顯出一些很有用的洞見：
以上動能頭部標的，明顯看出近期市場主軸，圍繞在電路板的鑽孔 (尖點)，銅箔材料 (金居)，油價下跌，玻纖布 (德宏)，記憶體 (南亞科，華邦電)，等等，這與單純的成交金額排行榜很不一樣，基本上已經過濾了一大堆無用雜訊了；以此為基礎可以擇優作進一步的基本面研究。投資這件事，拼的是思維，也是知識，直接基礎底層的純粹知識。
把末段班的也列出來看看：
這些就科科了！差一點錯怪了前兩隻 ETF，那是因為拆股影響股價，yahoo finance 有沒給他還原權值，導致誤差。矽力就無冤枉了，真的很慘！好好的 ic 設計公司，沒搭到 ai 列車真的差很多，創惟也是。
愛上他吧，每天來看一下
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你的每一支持股，猶如團隊中的一名戰將，隨時檢視他的狀況，從基本的日K開始。
報酬回撤圖：
市場因子曝險：
除了個別戰將表現，你理應更關心「團隊表現」，這是系統的主要價值。基本且重要的資訊，如現在曝險市值多少，這要勾稽最新價格的，系統幫你做好了。當天的漲跌也抓出來了，只是時間延遲最多可能到一小時。一小時還好吧，你可以從從容容，游刃有餘的在上班之餘喵一下。更多即時性盤中功能，我還會加強。
圖表可以凸顯出重要資訊：
這一個圖含金量比較高，每天喵一下，不讓泡泡重疊或集中，盡力的作風險分散。
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有一個英文網站叫 Seeking Alpha，強烈的表達出戰勝市場的意圖，個人非常欣賞。敝人網站走向好像可以對標，可說是 Seeking Beta，極致的風險規避，留下的就是純粹的 Alpha，有點異曲同工之妙。就像孫子兵法，不是說「百戰百勝」，而是「百戰不殆」！若永遠打不死，勝利就必在未來的某個角落，不期而遇。希望有一天也可以像他們這麼成功。
Newman 2025/12/10
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