精明管家-尋找市場的「統治力量」

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尋找夠強大的統治力量並順服它,這是對我心中策略的最精簡的描述。

可解釋的力量

Regime, 這個英文資料經常用到的名詞,台灣的財經新聞和評論,卻鮮少看到相對應的詞,似乎專業的量化分析內容還是比較稀少,所以我現在的探索有一定程度的稀缺性。

此字原意為「政權」,其意義有點深奧,是一種超越籌碼與漲跌,至高無上甚至有點玄的影響力。當識別到 Regime Change / Switch / Retation 等現象,就如同「政權更替」,不服從者如同與當政者鬥爭,吃力不討好;但若能順其道而行,就會舒服很多。尋找這種統治力量,就是我們的主要功課。

這股力量必須可解釋,有意義,否則虛幻玄乎也無法產生有效決策,所以產生了近期一系列對四個因子的研究。總結最近的發現,從因子值的計算,到橫截面回歸產生的因子溢酬,然後對因子溢酬進行多種數學運算而定義出因子穩定度,後又放棄大部分運算,只用 EMA20 直接認定為因子穩定度。畢竟我不是一個學術研究者,只是一個應用整合者,數據經層層轉換,若未能強化資訊價值,那還是捨棄吧。EMA20 很清晰表達出因子作用的大小和方向,非常漂亮:

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數據表達出目前市場 (大盤) 很強,波動很大,這都符合體感認知。但是「動能」就有點怪,明明強勢股票還蠻多的,但指標顯示一點點的負報酬。這有可能是說,強勢股票其震盪也高,大漲伴隨大跌,呈現不穩定狀態,可能有反轉風險。無論如何,「它」還在興風作浪,主導盤面,不可因為指標數值低就掉以輕心。那有沒有另一觀點,來表達重要性,或主導性,它可能是無關乎方向,但必須被識別的市場力量?我用 pca 找到了。

比個別因子更高一層的力量:主軸統治力

pca 是降維演算法,之前我把它用在「報酬率向量」上,產生了現在還覺得很實用的「泡泡圖」,直接看泡泡擠不擠,是判讀風險很好的方式。若一群泡泡擠在一起,意思是一群股票的屬性很接近,就是報酬率的向量很相似,容易同漲同跌的意思。即使發生的機率很低,還可維持著正期望值,但一發生就容易損失慘重,這就是風險管理的重點了。因為機率統計的模型再漂亮,現實世界的「尾巴」似乎比理論值還要肥大!

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但那只實施在一組投資組合,數量頂多幾十支,且軸也沒有可解釋的意義。現在我想要描繪的是整個市場,用 100 多維度的報酬率向量就顯得有點暴力,不是算力的問題,是不夠優雅;而四個維度的「因子向量」則剛剛好,兼顧可解釋性。迫不及待想把滿天星星畫出來,果然美麗且壯觀:

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橫軸是第一主成份 (pc1, principal component 1),縱軸是第二主成份 (pc2)。四個維度的原始資料,被打亂重新組合,每個主成份會對應一個 eigenvalue,代表該軸所可解釋的變異量。pc1 就是解釋最多變異量的老大。預設演算法會跑出與原始變數相同數量的 pc,四個 pc 可以大致認定為可解釋全部的變異量,老大到底有多重要,就成為一個重要指標:
eigenvalues[0] / eigenvalues.sum() = 0.58
有教科書把它稱為「擁擠度」,我認為不達意,我自己給它取一個酷名字「主軸統治力」,或稱為「主旋律」也不錯。因為當此值很大,不是代表這些點會如何擁擠,而是沿著主軸橫向展開「很扁很長」。我終於找到了,這就是統治力,如上圖所示,一個 pc 就解釋了 58% 的變異,是老大沒錯。

而這統治力的內涵是什麼,就需要去解開 pc1 的組成權重,在 pca 演算法中稱為 loading,在我想到更好的 ui 之前,先簡單展開如下:
vol (0.55) beta(0.51) mom(0.51) val(-0.42)
這個指標還給 momentum 公道,顯示三個指標三足鼎立,高波動,高 beta,高動能,共同主導目前的市場行為;高動能伴隨低穩定,報酬可能忽高忽低,這就是風險所在,必須特別關注。只有價值指標,就是公司的淨值如何,比較沒人在意,它的報酬是正是負也就沒那麼重要。且可以把這個統治力,與穩定度,做個交叉比較,定義出一個新的指標「張力」:
Tension​=∣PCA_loading​∣−Stability,(for each factor)
得到一個結論:目前動能因子,張力巨大,有反轉風險。

與主軸統治力互為消長的是「有效維度數」:
eigenvalues.sum()**2 / sum([x**2 for x in eigenvalues])
eigenvalues 和的平方,除以平方的和,若很大,表示各軸力量分散,沒有老大。這時個別公司自行表現,有選股能力的投資者更容易得到 alpha。

離群值有何意義?

當滿天星空的圖畫出來,赫然看到許多離群值 (mahalanobis distance > 95 percentile),出現近期成交值排行榜中的熱門標的。顯然這些離群值不是給我們忽略的,是挑出來給我們注意的,他們比較像是引領風潮的開路先鋒,蓄積可觀的力量,可能在拉扯或鞏固著個群組的中心。每個群組是經由 clustering 演算法,在原始四維因子空間中運算的,因此可以得到每個群組中心的 dominant factor,為群組特性定調。離群比例高者,從 zoom in 圖中可以大致判斷,此群組的力量是在蓄積變強,或是正在拉扯質變。以下我的圖經過 zoom in 顯示更多細節:

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一堆飆股就現形了,不要亂追喔。我們永遠關注的是結構,是風險,是曝險水準的理性微調。

這樣來看市場是不是很有趣?做投資真的不只是死盯著價格和損益,那是表象中的表象,我深深渴望能參透一些更深層和結構性的東西。來吧,請拜訪我這帶有深度哲理的網站 😄:

Newman 2026/3/2





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