想賺更多?美國來的專家親揭「爆賺術」 散戶也能跟上!
財經中心/師瑞德報導
在這個資訊爆炸到令人焦慮的時代,投資人想做好功課真的不容易。以前可能盯著K線圖、熬夜K幾份外資報告就能做決策,但現在市場瞬息萬變,一個突發消息就能讓股市豬羊變色。面對這種高難度挑戰,傳統的人腦分析快要跟不上了,而「AI投資」正悄悄成為市場新顯學。
究竟在AI大模型加入戰局後,投資人的決策模式發生了什麼翻天覆地的變化?那些市場上令人垂涎的「超額報酬(Alpha)」現在都藏在哪裡?全球資產管理巨頭貝萊德(BlackRock)的系統化投資團隊,迎來了成立40週年的里程碑。在近期的媒體分享會上,包括資深基金經理Robert Fisher、國際財富管理主管Adam Riley,以及資深投資策略師Anthony Kruger在內的多位重量級專家,分享了他們如何結合人類智慧與機器智能,打造出管理規模近3,780億美元的全球投資平台,並深入解析AI時代的投資新思維。
連網紅貼文、招聘廣告都能預測股價?
試想一下這個情境:當某個爆紅的YouTuber開始大力推廣一款新飲料,網路搜尋熱度瞬間飆高,接著信用卡支付數據顯示該商品銷量暴增。這些發生在你我身邊的日常瑣事,在過去可能只是「雜訊」,但現在,這些「另類數據」經過AI處理後,就成了預測該公司下一季營收、甚至股價走勢的黃金訊號。
貝萊德指出,全球90%的數據在過去兩年內產生,其中高達80%是非結構化資料。現在捕捉投資機會,不能只看冷冰冰的財報數字。創意與數據的結合才是關鍵。透過自然語言處理(NLP)、機器學習等尖端技術,AI能從海量數據中提取投資洞察。
舉個更有趣的例子:如果AI分析網路上的企業徵才廣告,發現某家傳產公司突然大量招聘AI工程師與數據科學家,這可能就是一個領先指標,暗示這家公司正準備重大轉型,股價潛力或許就藏在這裡。這些需要「人類創意」去發想關聯性的數據應用,正是AI時代超額報酬的新金礦。
打破「黑盒子」迷思:其實邏輯超直觀
很多人聽到「系統化投資」或「量化交易」,腦中就浮現一個神祕的電腦「黑盒子」,好像把錢丟進去就會自動錢滾錢,完全搞不懂在幹嘛。
但貝萊德澄清,這其實是天大的誤解。系統化投資實際上是人類判斷與機器智能的平衡,旨在降低行為偏差。現在的AI投資更像是一個「透明盒子(Clear box)」。為什麼?因為邏輯很直觀:網紅推產品導致銷量好,所以股價漲;公司招募AI人才,所以未來有轉型題材。這些邏輯連散戶都能輕易理解。
重點在於嚴謹度。專家強調「垃圾進、垃圾出(Garbage in, rubbish out)」的道理,任何數據源,不管是財報文字還是衛星圖像,在餵給AI模型前,都得經過像寫學術論文一樣的嚴格驗證,確保它真的有效,而不是瞎貓碰上死耗子。貝萊德的系統化投資流程,從訊號產生到運用,都有明確的邏輯與步驟,將基本面、情緒及總體經濟訊號整合為「alpha分數」,再據此建構投資組合,過程高度透明。
AI讀報告快千倍 但「人類機師」更重要
現在的大語言模型(LLM)有多強?以前財報季,分析師可能要沒日沒夜讀幾百份報告,現在AI模型進化到能讀懂上下文語氣,瞬間掃描數百萬份文件,快速抓出像是「減肥藥」、「關稅影響」或「AI趨勢」等主題下的受惠公司,效率是人類無法比擬的。運算技術的突破,更將模擬全球股票五年所需的時間,從三小時縮短至不到兩秒。
那人類經理人是不是要失業了?貝萊德給了堅定的答案:不會!因為AI再強,有三樣東西學不來:創造力(去發掘像招聘廣告這種新數據源)、熱情,以及最重要的「判斷力」。貝萊德系統化投資團隊擁有超過220位投資專業人士,他們結合機器智能的分析力,在發生地緣政治衝突這種突發「暴風雨」時,模型可能會失靈,這時就需要有經驗的人類介入判斷,確保模型在紀律與情境洞察下應用。
投資就像開飛機:AI是自動駕駛 保你平安
關於風險管理,貝萊德給了一個非常傳神的「飛機駕駛理論」。
他們把現在的AI系統化投資比喻成現代客機。現在的飛機並沒有比30年前飛得更快,但卻「安全非常多」,為什麼?因為有先進的自動駕駛系統在輔助,能處理絕大多數的飛行任務,避開不必要的亂流。
AI就是投資組合裡的「自動駕駛儀」,它讓投資航程更穩定、更具防禦性,監控著各種異常訊號。系統化投資的優勢在於提供穩健、風險可控的超額收益機會,而非追逐巨大但具波動度的報酬。過去三至五年,超過90%的策略表現優於基準或同業中位數。
但就像你不敢搭一架完全沒有機師的飛機一樣,駕駛艙裡還是需要人類機師坐鎮,應對真正的危機時刻。這就是AI時代「人機協作」的真諦:AI負責讓平常飛得穩,人類負責在風暴中掌舵存活。透過這種紀律性方法,在管理風險與成本的同時,靈活應對快速變化的市場動態,確保成果既具韌性,又與傳統投資部位形成差異化。
善用AI發掘收益機會 打造穩定現金流
對於尋求收益機會的投資者而言,AI也能發揮重要作用。貝萊德專家指出,透過AI驅動的投資策略,能提升報酬預測的準確度,並致力於在較低風險及更多元分散度下,長期創造更穩定且一致的收益水準。
AI能協助識別公司體質狀況的趨勢與變化,預測其未來支出並增加配息的可能性。結合傳統數據,亦有助於掌握跨產業及跨國的配息動態,甚至追蹤各國配息日期與頻率的差異,讓投資者得知預期收益的月份或季節。
貝萊德強調,他們不僅僅是買入並持有高股息的價值型股票,而是利用數據識別未來具高成長潛力的公司,因其更可能創造更高獲利。同時,運用AI降低市場及產業間的收益波動,提升分散度並降低集中風險,為投資人打造更穩健的收益來源。
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