2022年5月25日星期三

【投資入門 資產配置】Fama-French 三因子模型對資產建構的反思

因子投資

資產配置投資中除左使用股票、債劵、黃金、大宗商品等不同類別資產,其實我們還可以透過投資股票中的因子【可以理解為股票的不同性格】去提高我們的風險曝險程度。資產配置亦可以分為兩大門派﹕

  • 第一就是指數化投資﹕利用不同類型的 ETF 進行長期被動投資 (比如股票部分 - VT、債劵部分 - BNDW)。
  • 第二就是因子投資﹕使用規模因子、價值因子等投資非市場風險的曝險。
  • 第三種同樣可以混合投資﹕當然就是在資產配置上加入指數化投資和因子投資的核心思想。

資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)

相信資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM) 很多人都應該聽過,而此模型正正就是因子投資中最著重的市場因子 (β Beta),此公式解釋了當我們決定投資的資產波動性愈大時,同時間回報也應該。

不過 CAPM 模型主要集中於市場因子 (β Beta),因此又被稱為單因子模型,由於有部分的超額回報無法解釋,所以 Fama-French 為了證明市場仍然是有效率的,就建構出 Fama-French 三因子模型作出解釋早前無法解釋的超額回報 (Alpha),而三因子只是因子投資的基礎,後來亦有加入動能因子、盈利因子、投資因子,目標是能夠完全解釋超額回報 (Alpha) 的來源。

2022年5月14日星期六

【投資入門 選股策略】光刻機的霸主 - ASML【前景篇】

引言

美股經過兩年的升幅,整體大市終於都開始迎來調整【部分的優質企業也開始下調】,不過筆者其實一向都不是最重視宏觀因素【美國經濟不樂觀】,反而企業的質素才是筆者比較重視的地方。

光刻機的霸主 - ASML

要知道技術優勢是一個相對容易被摧毀的護城河,特別是科技產業。由於科技日新月異,企業如果只用技術優勢而取得的領導地位要長時間維持不是一件容易的事。而這種擁有技術優勢的企業往往需要時刻保持敏銳的觸覺,一旦錯失因科技進步構成大環境的轉變,護城河就會崩塌;另一方面這種企業需要投放大量的研發成本 (CapEx) 去維持自己的領導地位,所以會加重對資本的負擔。因此除非大程度上確定企業能在至少 5 年保持到現在的護城河或擁有其他更有價值的長期競爭優勢【高轉變成本、品牌優勢】,否則只擁有短時間的技術優勢是不值得我們長期持有。

有鑒于此,今天主要想討論的是光刻機的霸主 -  ASML 是一家位於荷蘭費爾德霍芬的半導體裝置製造商, 同時企業很大程度上能確定至少在 5 年時間有能力維持到現在擁有的護城河,亦是技術優勢的最強規範,反射鏡作為EUV光刻機的最關鍵零部件之一,由德國蔡司公司生產,要做到令人發指的完美無瑕,其瑕疵大小僅能以皮米(picometer ,納米的千分之一)來計算。

由於目前代表著最強的第五代 EUV 光刻機只有 ASML 有能力量產,而他競爭者 (Nikon、Canon) 想追趕 ASML 的技術優勢短時間來說難度極大 (至於 3-5 年仍然可以維持著ASML 的領導地位),最主要原因是競爭者需要大量的金錢、技術、時間,缺一不可,加上下游企業的轉換成本太高,所以 ASML 是一家值得我們長期觀察和研究的企業。

2022年5月7日星期六

【投資入門 資產配置】進攻型個人被動長線投資組合 - 調整篇

個人長線投資組合

投資歷程

過去剛開始投資的時候,筆者受到近鄉偏誤 (Home Bias) 的影響主要集中於投資香港市場的個股 卻忽略要地域性的多元化投資,但自從 2020 年時受到大家投資氣氛的影響慢慢開始接觸美股,發現美國市場的世界比相像中更廣闊,而且有更多優質的企業值得投資,所以慢慢把部分心思放到美國市場身上。

而經過幾個月的研究發現美國市場的指數化投資更容易操作,被動型 ETF 的管理費和證券商的手續費便宜【方便自行配置低成本長期投資組合】,而且對於筆者來說更加適合【過去反映出自己的績效比被動投資差,所以對於主動化投資仍然需要持續學習】。自從 2021 年開始就開始履行我自己的計劃,利用每月因工作產出的現金流進行定儲定額投資被動長線投資組合,不過當時對於資產配置的基礎知識仍然一瞭不通,就連債劵的兩大核心﹕存續期間 (Duration) 和凸性 (Convexity) 都不認識,因此組合其實有好多不足之處需要慢慢調整

組合調整

經過 Blog 友 O'Simon's Workshop 的提醒,進行組合建構時,分離定理 (Separation theorem) 是很重要的核心 - 我們應該選擇投資組合時都會選擇無風險資產和風險資產的最優組合點,表示【目標是建構一個承受最少的風險去達到最多的回報的組合】

圖 1﹕分離定理 (Separation theorem)
圖片來源﹕Wikibooks