投資部位追蹤

相關資訊收集

當持有數檔股票之後，我們想知道的是它們接下來會如何表現？理想狀態當然是能收集什麼資訊就一把抓，然而個人的時間心力有限而使這情形很難達成(尤其當核心持股超過五檔以後)，因此我們必須將要取得的資訊分階層處理，區分方式與投資操作天期也是有關的。

這邊提供個人的一個施行原則，那就是對於不同時間長度投資範圍的股票，去關注對應時間週期的資訊，這是前一篇所提到的技術面和籌碼面選股概念的延伸。舉例而言，當沖就是即時關注當日國內外要聞(注意資訊取得的滯後程度)、五檔報價、成交明細、主力券商進出、各類股指數日內走勢、漲跌停股票排行榜等。至於月或季級別的操作，月營收、法說會資訊、每日外資投信籌碼變化、各總經數據、均線趨勢變化、大股東持股變化與持股人數等都是觀察重點。年級別則以景氣位置變化、財務報表內容、轉投資資訊、股價位階變化、經營層人事布局與營運方向變動為主，也會追蹤數年來公司的經營策略的達成率、庫藏股實行比率、股東權益變化等，會較傾向於公司的誠信與體質轉變觀察。

這個原則優先切入觀察的資訊粗分如上，但仍存在許多細節，例如不同類別的就業數據影響效期並不同。以美國為例，初領失業金人數的數據通常只對當下股價走勢有影響，但失業率變化影響較為長期。為什麼會這樣？原因在於這些數據意涵不同，且運用方式也不同，初領失業金人數是景氣領先指標的一環，因此它可以讓人先行一窺後市行情，但並不夠可靠；失業率則是景氣的落後指標，具有經濟狀況的確認作用，因此較為可靠而影響深遠。因此，就總經數據而言，短天期的操作策略必須較為關注領先指標走勢，中長天期投資操作除了關注領先指標之外需更著重同時指標與落後指標的判讀。

我們將目光放到個別公司股票上可以運用類似的規則，例如五檔報價與即時成交明細可以是籌碼的領先指標(效力短、雜訊多而不可靠)，價量統計圖、主力買賣超為同時指標，股權分散則為落後指標。每日期貨與現貨原物料報價與公司月營收相對於財報資訊為領先指標，而法說會資訊則視內容而定，頻繁受邀參與法說會的公司多為當下市場寵兒，須注意其揭露的前瞻資訊是否已然落後，至於公司重訊多半是同時或落後指標，而總有人能跑在前頭。

最後，照顧持股以資金占比最重者優先，另外也注意交易策略與操作天期應隨人生規劃與生活作息做調整，由於短天期的交易有較頻繁的資訊更新需求，會非常消耗心神，因此生活或工作趨於忙碌時應將投資操作往中長期策略靠攏。

持股調整

當我們持續追蹤收集了各持股的資訊之後，接下來便要判讀評估走勢，確認公司發展或股價走勢往我們預期或可容忍的方向走去。以下是幾個我們判讀的例子：

• 短線交易：盤中的股價瞬跌是否為洗籌或誘空？還是發生了尚未納入考量的利空(例如廠房當日失火、大客戶砍單)；五檔報價出現了預期的大單分布，是否在五分鐘後出現了股價拉抬？
• 波段操作：投信先前的連日小幅買超是否轉大量甚至發展成競買狀況？不同家投信競買該股票時依據的是什麼市場消息？是否在目前資訊收集的範圍之內？
• 長期投資：經營層法說會與新聞稿連年連月釋放的利多是否實現？公司擴增的產能是否有效利用？稼動率與良率是否按時程拉升？公司在下一世代的產品研發與打樣是否領先同業？策略投資人是否帶來新的商業模式或銷售通路？新藥研發資金是否如期到位，臨床進展是否如預期順利等。

當這些查核點未如期核實，需觀察是大環境使然(例如遭逢疫情、政局動亂、相關行業罷工事件影響)還是公司經營能力不如預期或是產業競爭過於劇烈所致，其次觀察公司經營層是否有優於同業的應對方針，例如餐飲業在本土疫情爆發時誰能夠迅速應對發展線上訂餐與外送服務，並有效招攬消費者買單。如果累次均出現表現不佳的情形，基本上可以淘汰相關持股了。

當個股表現不佳，我們汰弱留強，然而當單一個股表現過於強勢並因股價攀升而使其在投資組合中佔比過重時，我們應當如何處理？

在極少數的場合，例如景氣復甦時期，以及今年上半年的航運類股行情等，我們會傾向於單一押注，這是動能投資的精神，可視為場合手法。然而，多數情況下仍建議再平衡(Rebalancing)處理，分散不同公司自身的風險(例如避免掏空事件、廠房受創等對投資組合的影響程度)，與調整不同產業類股在投資組合中的占比並藉此多少調整整體投資組合的beta值(當大盤變動1單位時，投資組合變動的比例)。

總結

1. 主要關注的資訊效力應與投資操作天期作搭配，愈短期愈要對市場的風吹草動敏感而須關注領先資訊，而中長期的交易策略需要搭配可靠的資訊故以同時與落後資訊為主。
2. 總經數據中有區分領先指標、同時指標，與落後指標，同理可用於將籌碼資訊與基本面資訊做分類，並對應不同的操作天期作搭配。操作天期應對應生活與工作的繁忙程度作調整，愈忙碌愈往中長期投資靠攏，避免心力負荷超支。
3. 追蹤持股應以資金占比最重者優先，持續確認公司發展與股價走勢是否符合預期，若表現不如預期需汰弱留強，若單一持股在投資組合占比過高則建議做再平衡處理。

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文章縮圖來源：Photo by Markus Spiske from Pexels

本文最新版本：2021.10.4

本文初版發布：2021.10.4