摘要總結
- The Conservative Formula 保守公式選股策略：根據低波動性、高配息收益率和強價格動能，依此三個標準選擇 100 隻股票均等配置。
- 保守公式應用於美股的年化複合報酬率(1929 -2016年)為 15.1%，大幅優於市場的10.6%，並在每十年呈現正回報。
- 該策略在景氣衰退期也能維持5-6%的平均報酬、降低了投資組合的下方風險，因為抗跌所以長期績效領先指數。
- 筆者以2010/12/31~2024/6/30台股上市加上櫃股票進行驗證，每季從市值前800大的公司當中，按照保守公式選出30支股票，每季成本0.70%，投資組合的年化複合報酬率為18.21%，優於同期間加權指數(含息)的11.21%。
- 保守公式模擬台股投資組合長期績效 > 台灣五十指數> 台灣加權指數 > 台灣高股息指數；若和121支主動型台股基金相比，近十年績效可以排第3名。
為什麼想要研究這篇文章
- 原文 "The Conservative Formula: Quantitative Investing Made Easy" 文章連結
- 長期年化報酬打敗S&P500指數5%以上：做過量化策略的人應該知道這不是件容易的事。
- 模型簡單粗暴：該公式僅使用三個指標，甚至不需要會計數據，簡單易用，比較沒有p-hacking風險(透過不斷的嘗試各種因子計算直到P值有顯著意義, 類似 over-fitting)。
- 做量化策略回測為了績效好看常常會塞入各種變數(總經因子+選股因子...)、再用各種權重參數最佳化，這樣做出來的投資聖杯往往會變成靠杯...
- 作者 Pim van Vliet, David Blitz 皆為Robeco Quantitative Investments團隊成員，並非學院派。
- 追求高報酬不一定需要投資高波動的標的：違反投資直覺。
Conservative Formula選股流程
先剔除掉波動較大的半數股票(剔除中小型投機股、景氣循環股)
再選取價格動能和收益率綜合表現較佳的股票(剔除股價持續向下的價值股)
- 每個季度末選擇該股市市值最大的 1,000 隻股票
- Volatility: 以歷史 36 個月波動率從低到高對 1,000 家公司進行排名，波動率最低的500檔股票
- Momentum: 以12-1個月的價格動量從高到低排序(最好的公司獲得 1 分，最差的獲得 500 分)
- Net Payout Yield: =（過去12個月股票回購+支付的普通股股息總額）/市值 ，依收益率從高到低排序(最好的公司獲得 1 分，最差的獲得 500 分)
- 將公司的動量排名和收益率排名加總之後進行排序，挑選最前面的100家、等權重配置
<Source : "The Conservative Formula: Quantitative Investing Made Easy">
保守公式應用於美股 (1929-2016)
- 年化複合報酬率15.1%，遠優於S&P500的10.6%。
- 每個十年的報酬都是正數且大多優於指數，該策略只有在1990年代網路泡沫階段漲幅遜於指數。
保守公式為何能打敗指數?
- 空頭時期表現優於指數：保守公式選股在景氣擴張期的平均報酬雖只有6-7%(美股長期年化報酬大約在10%)，表現溫吞；但在景氣衰退期(或是信用價差拓寬)，該策略也能維持5-6%的平均報酬(指數可能呈現負報酬)，表現抗跌，報酬屬性符合「保守」的特色。
- 較佳的Sharpe Ratio：相較於其他的單一選股因子(例如 動能、收益率)，保守公式投資組合擁有較佳的Sharpe Ratio。
- 近期的質疑：據說在2020新冠疫情期間，該選股方式的績效並沒有特別抗跌、引發質疑。(不過當時股市多次暴跌熔斷，連政府公債也跟著大跌，除了現金之外應無抗跌的資產)
<Source : "The Conservative Formula: Quantitative Investing Made Easy">
保守公式應用於台股
-近十年績效大幅領先指數及共同基金
- 國內研究：保守公式應用於台股的年化複合報酬率(2008 -2018年)為16.3%(不考慮相關成本)，優於同期間加權指數的9.8% 。
(資料來源： “以XGBoost模型建立保守型股票投組”,劉欣諭, 2019/6) - 測試模型1：筆者以2010/12/31~2024/6/30台股上市加上櫃股票進行驗證，每季從市值前1000大的公司當中，按照保守公式選出100支股票，投資組合的年化複合報酬率為18.09%(不考慮相關成本)，優於同期間加權指數(含息)的11.21%。回測數據使用CMoney 資料庫的還原股價，若遇到配息會全部再投入投資。
- 筆者曾覺得回測數據比想像中的高很多(有點too good to be true...)，但對照上述的國內研究數據(2008~2018)，我們用2011~2024的資料，少了2008金融海嘯的大跌，又增加了近兩年台股的大漲，選股複合報酬率多出2%應該算是合理。
- 市值門檻：前1000大會選到一些沒聽過的小股票，若把前1000大改成前800大的市值門檻大約是60億，若採前600大的市值門檻大約是100億。
- 標的數目：原始研究當中是選100支股票平均配置，但考量管理難度，一般基金持股通常不會超過50支，若是個人投資，持股應該也不會超過30支。此外以回測數據來看，持股集中一點的長期平均報酬率會比較高。
- 成本費用：台股基金管理費1.60%，保管費0.15%，假設股票買進賣出總成本0.5%(買賣手續費0.1% * 2 + 賣股交易稅0.3%)，每季周轉率50%(原研究約為30~33%)，這樣一年總成本約2.8%、每季0.70%
- 測試模型2：以2010/12/31~2024/6/30台股上市加上櫃股票進行驗證，每季從市值前800大的公司當中，按照保守公式選出30支股票，交易成本和管理費每季成本0.70%，模擬投資組合的年化複合報酬率為18.21%，優於同期間加權指數(含息)的11.21%。
- 保守公式投資組合模擬績效 > 台灣五十指數 > 台灣加權指數 > 台灣高股息指數，若和主動型台股基金相比，近十年績效可以排第3名，短中長期績效大約是在前1/10。
(打敗年薪千萬的台股明星基金經理人...)
< 2010/12/30-2024/6/28 保守公式應用於台股的模擬回測 >
補充說明
- 歷史模擬績效不代表未來績效，過去有用的因子也可能在未來失效。
- 是否有生存者偏誤?：
不排除模型可能會選到一些突然爆跌下市的股票，但這個部分再調高市值門檻之後(選擇市值前1000大->800大-600大)，風險相對有限。 - 是否用到"未來函數" ?：(如果在2024/6/30選股)
價格動能(2023/6/30~2024/5/31的漲幅)沒影響；
股價波動(2021/6/30~2024/6/30的月報酬標準差)，若你在6/29更新模型、6/30收盤前調整，可能會一天的落差，但這個對波動度計算的影響很小；
收益率(=(2023每股現金股利)/(202466/30收盤價)，若你在6/29更新模型、6/30收盤前調整，可能會一天的落差，但這個對收益率計算的影響很小。
股利率：假設各公司的股利政策大多在六月份公布，所以2024Q1調整時用2022年的每股現金股利計算股利率，2024Q2~2025Q1用2023年的每股現金股利計算，依此類推。 - 沒有涵蓋到2000、2008的大空頭：
台股上市櫃公司早期不喜歡發放現金股利，因此我們回測的期間是2010之後，較無法論證台股該策略在2000、2008大空頭時期的表現。 - 用台股市值前800大篩選出的標的，仍然會選出很多比較沒聽過的中小型公司，這些標的大多不會在基金公司的Stock pool裡面，可能要限縮到市值前600或500以內比較適合。
《免責聲明》本文觀點僅為個人對市場的觀察，並非任何投資勸誘或建議。若有引用數字及相關計算，均已力求精確，惟不保證其正確性，也不作為任何投資建議，對此不負任何法律上的責任。本文版權所有，轉載請註明出處。
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