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– Oscar Wilde
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一邊說要升息，一邊卻宣布無限量購債，英國政府究竟葫蘆裡在賣什麼藥呢?
最近國際市場有一個大新聞，那就是英國央行（BOE)上週三宣布無限量購債，這在全球一片升息的聲浪當中，顯得特別突兀，究竟發生了什麼事情，讓英國決定先無限量購債之後，再繼續升息的腳步，感覺政策相互矛盾啊！
我們先來說明事件發生的背景。英國新任首相特拉斯上任之後，隨即宣布英國五十年來最大規模的減稅方案，希望藉此刺激經濟，緩解物價飛漲帶給民眾的壓力。
這一系列的減稅方案，不只調降基本所得稅率，還取消收入在金字塔頂端的最高稅率，另外還要花費鉅資補助企業跟家庭今年冬天能源的成本。
雖然政策的本意號稱是幫助民眾緩解高物價的問題跟刺激景氣，但是這波減稅政策卻被民眾認為主要受益對象是英國前5%的富豪，而且減稅的財政缺口並沒有紮實的財源可以填補，等於讓剛經歷covid19撒幣救市的英國財政，陷入更大的麻煩。
因此當政策宣布，國際上多表不認同，認為英國經濟會惡化，因此開始大舉拋售英鎊還有國債，讓英國長期公債殖利率劇烈攀升，英鎊也大幅貶值。
前一段提到的是英國目前的經濟局勢。而當英國公債殖利率短時間驟升也就是公債價格暴跌的時後，英國境內為數眾多的退休基金，將可能會面臨破產危機，逼的英國央行，不得不出手救債市，宣布無限量購債計劃，目的就是要穩定債市價格跟流動性，否則民眾辛苦一輩子的退休資產破產，英國社會將會出現一波腥風血雨。
至於為什麼英國公債暴跌，會導致退休基金破產呢？那就不能不認識英國退休基金主流的負債驅動型投資方式（LDI)
LDI顧名思義，就是基金的管理方式，著重於先計算今日跟未來負債的折現（所謂折現，就是將未來的負債價值，用貼現率，一般就是指長期公債殖利率，回推到目前的價值），得出所有負債的現值之後，接著在挑選資產組合讓資產可以匹配負債的總和。
而對於退休基金來說，因為每年都會有固定提領需求，這些對於基金管理人來說，都是負債的一環，基金管理人需要確保資產的搭配組合，可以匹配這些未來的現金流出。
Ex:最簡單的例子是，假設我精算之後，知道2030年可能有100萬的提領需求，最簡單的作法就是我買進2030年到期的100萬債券，則我可以確保未來現金流無虞。
而當然我可以買入票面利率更高且一樣在2030年到期的優質公司債，這時候因為票面利率比較高，我可以花費較少的本金拿到2030年的100萬現金流，那省下來的本金我就可以投資在其他可能有更高回報的投資項目。
而實際操作上，LDI基金管理人會配置一部分在公債商品上，而其他部分可能配置於股票或是私人投資商品等等，而這些非債券商品跟長期公債殖利率並沒有絕對關係。
這會發生什麼事情呢，如果長期公債殖利率不斷下跌，則負債的折現值會上升，雖然LDI基金持有一部分的長期公債也會升值，不過因為另一大部分持有的資產價值並沒有直接受利率影響，因此形成負債上升比例大於資產上升比例，這就會導致基金管理上的失衡。
為了避免基金受到利率影響，而導致折現負債大於資產的不匹配，LDI基金大量使用利率交換（SWAP)這類型衍生性金融商品，來規避利率風險。
所謂利率交換(SWAP)是一種契約，契約雙方約定好在未來的一段時間內，定期交換雙方彼此利率不一致所造成的現金流差異（本金是不會做移轉的，只有利率條件造成的現金流量移轉）最常見的作法就是，在同樣的約定本金下，一方給付的是固定利率，一方給付的則是彈性利率（可能跟著通膨率掛鉤，或是跟公債殖利率掛鉤）。
假設固定利率是3%，而彈性利率是0.5%加上20年公債殖利率，當公債殖利率低於2.5%的狀況下，選擇收取固定3%利率並付出彈性利率的一方就會得到正向現金流，而交易對手就會是負的現金流。反之當公債殖利率上升，則會變成虧損，交易對手賺錢。
LDI的基金管理人為了規避非長期公債資產不會因為利率下降而升值，造成折現負債會大於資產的現象，會利用swap，尋求交易對手，用這些非長期公債的資產面值，當作合約本金，然後訂定swap，收取當下20年期公債的固定利率，並付出彈性利率。
如果後續利率持續下行，基金付出的彈性利率利息會更低，但是仍然可以收取固定利率的現金流，因此一來一往，等效就是讓現金流入變多，等於讓資產變多，可以匹配折現負債因為長債利率變低而造成的負債價值上升問題。
而這個swap合約的交易對手，為確保合約能夠正常執行合約上載明的本金規模，會需要基金提供部分保證金或是資產當做擔保品，因為前幾年都處於低利率環境，LDI基金都是有利方，所以不需要增加擔保品。
不過當公債殖利率趨勢反轉，變成上行趨勢，交易對手從本來要付出現金流，變成可以從LDI基金那邊獲得現金流，為了確保基金的給付能力，就會要求LDI基金提供更多的保證金來保障履約能力。
於是乎，LDI為了籌措更多的保證金，只好大量出售手上資產像是公債，於是各退休基金大量釋出的長期公債賣壓，抽乾公債市場流動性，沒人要承接，導致價格沒有支撐，讓公債價格持續下探，殖利率持續上揚，而殖利率的上揚又需要更多的保證金，形成所謂死亡螺旋，讓退休基金瀕臨破產危機。
為了防止死亡螺旋的產生，導致退休基金連環爆，因此市場認為這是英國央行不得不出手，宣布無限量購債的主因。
透過政府的力量，提供流動性來支撐長債的價格，避免長債殖利率持續上升，造成退休基金更大的保證金壓力，爭取時間讓退休基金能夠尋求第三方資金援助，順利度過危機。
過去持續的低利率環境，讓許多金融體系的未爆彈藏的很好，很多金融體系的運作，甚至是基於利率不會大幅上調的假設下所建構的，這是過去持續低利的環境所造成的麻痺效應。
就連需要以穩定為宗旨的退休基金，這次都需要英國央行出手來相救，未來持續的升息循環，可能還沒爆出來的金融未爆彈只會越來越多。尤其一些槓桿化投資，在資金快速抽離的升息循環中，所可能引發的連鎖效應，著時令人擔憂。
準備好維持半年到一年的生活必需現金，等待國際經濟情勢穩定下來，是現在能做的，希望大家都能順利度過這段混沌的時間。
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延伸閱讀(一): 棒球投資學-找到最適合自己的投資方式，重複做就對了
延伸閱讀(二): 財商心理素質的鍛鍊-把握每次崩盤的時候
延伸閱讀(三): 投資比的是氣長-能長期在市場存活才是贏家人生- 投機跟投資兩杯水投資法
從日本跟美國的歷史跟央行政策尋找投資機會
最近不管台股或是美股投資人應該都笑不出來，股市不斷破前低，看似永無止盡，於是乎同事間談論股市的人變少了，網路上財經的討論群組或是Facebook粉絲專頁也都變冷清了。
勳仔之前常提到，越是年輕碰到這種幾年一次的全球景氣循環，越是要感到開心，因為更可以學習如何在這種國際經濟情勢不佳的時候存活保存資產，甚至逆勢累積資本，到時候股市回到成長趨勢的時候，更有機會快速翻身。
不過這波股市大回檔，來自於美國怕通膨失控而祭出的升息貨幣緊縮策略，這樣的激進升息策略，讓股市債市都不斷下探，因此傳統股債配置在這波也都受傷慘重。
而傳統只知道股市跟債市為唯一投資工具的朋友，看這樣雙殺的情況，可能最後就是只敢空手到底。不過其實在目前的總經氛圍下，在看各國央行的貨幣政策，我們可能還是可以找到熊市下，不只保全資產，甚至可以累積資產的方式，那就是外匯保證金投資。
再聊今天正題外匯投資之前，我們先來聊聊日本。
應該很多人都聽過所謂日本失落的二十年這個名詞，不過對於他的歷史背景可能不是這麼了解。
1980年代，日本是全球製造業大國，大量的產品銷往歐美國家，像是汽車跟半導體等等，尤其美國對日本有很大的貿易逆差。
因此美日英法德五個當時主要的已開發國家的財政部長跟央行行長在美國紐約開會，並簽下著名的廣場協議，開始聯手干預外匯市場，讓美金貶值，以緩解美國巨大貿易逆差的壓力。
而因為美元貶值，美國產品的競爭力提升，多少會影響到日本當時大量出口的企業，為了減少衝擊，日本當時就開始實施寬鬆貨幣政策，提供企業便宜資金，也鼓勵國內民間消費，藉此減緩衝擊。
但這些熱錢並沒有流入民間消費，而是流入房地產跟股市，不斷被炒作的代價，就是後來大家都知道的日本資產泡沫化，企業還不出錢，民眾還不出房貸，金融體系面對一堆呆帳，民間消費不振，日本國內進入長期通縮的窘況，也就是大家熟悉的日本失落的二十年。
景氣低迷了一段非常長的時間，日本經濟因此停滯了數十年，直到安倍晉三在2012年到2020年實行了著名的安倍經濟三支箭。
其中第一箭就是持續長期的寬鬆貨幣政策，並放手讓日幣貶值，目標是維持長期通膨2%的目標，匯率不是首要考量，維持通膨在2%才是首要目標，希望以此刺激並維持日本經濟的成長。
日幣貶值的確重新刺激日本企業的產品輸出競爭力，並提供國內企業的資金活水，但是貶值卻也是雙面刃，讓一些進口商品變的很貴，民間實質消費力還是無法實質大幅度上升，因此日本經濟成長幅度也不是如安倍設想的如此美好。
另外運氣也不站在日本這邊，2020頃全國之力策劃的的東京奧運，希望帶來的人流跟觀光商機，帶動日本國內的經濟正向成長，沒想到遭遇Covid-19的問題，雖然還是延後到2021舉辦，但是防疫的成本，跟流失的旅客跟票房收入，讓舉辦方的日本損失慘重。
而很多奧運相關的軟硬體設施跟重大公共建設，當初興建也都是舉債用便宜資金來建設的，但確得不到預期的經濟效益，於是乎奧運過後，這些虧損日本不得不扛起來，好在世界包含日本當時因為疫情，仍舊維持量化寬鬆政策，讓日本經濟還有喘息的空間。
不過近期美國遭遇嚴重的通膨問題，升息是必然之手段，而且來的又快又猛。而反觀日本的通膨率，也同樣遇到三十年來的高點，甚至超過安倍當時設定的2%，但是日本央行仍然鐵了心要維持寬鬆貨幣政策。
為什麼呢？這個問題其實很簡單，美國在過去量化寬鬆的時期，不只撐過疫情，許多企業跟產業甚至逆勢成長，因此累積了一些獲利在手上當作緩衝，當面對升息，企業的基本面是足夠面對資金成本墊高的問題，而且美國國內的通膨率是倍數於日本所面對的通膨率，升息是在所難免。
而日本呢，如同前面提到的，在長期量化寬鬆下，經濟成長都有限，再加上2020東京奧運的錢坑還需要時間消化，如果此時升息墊高資金成本，一些需要倚靠便宜資金緩步復甦的日本國內企業可能會遭到重擊而大量倒閉，這反而會引發更巨大的經濟問題，更何況目前日本的核心通膨率也不過2.x%，雖然是近幾年的新高，但是不像美國，目前的通膨率還在可控的水準。
總之，在面對世界各國紛紛因為高通膨率而生息的狀況下，日本是真的有苦說不出，不是不想升而是兩害取其輕的不能升，因此看到日本央行前陣子雖然罕見的干預匯市，但是仍舊對外宣布寬鬆貨幣政策短期都不會改變，剛看完勳仔的日本歷史講古，應該是不怎麼意外日本還是鐵了心繼續貫徹寬鬆貨幣政策了，因為日本央行實在有苦說不出啊。
當一個國家A，我們知道他的歷史背景，也知道它目前的通膨率還在可控的狀況，因此認為這個國家將會持續維持低利率政策很長一段時間。
而另一個國家B正面臨高通膨，而且不斷升息都還沒看到通膨能有效抑制的狀況下，我們可以預期未來的升息循環還沒到頂，或是至少短時間都不可能走到降息循環。
這時後會發生什麼事情，顯而易見的是資金會不斷從A流入B，畢竟利差很大而且可能會持續擴大，這時候A的貨幣無可避免會面臨巨大的貶值壓力，而B的貨幣則因為利率很高，吸引資金買入，推升幣值。
聰明的你會怎麼做呢？我想如果上述兩個國家的狀況持續發生，我們這時候最好的投資方式就是買入B的貨幣並且放空A的貨幣。
而從前面的結論，我們應該就是要買入的B貨幣並放空A的貨幣。
不過沒有任何分析是百分之百一定完全正確的，我們只能說往某某方向走的趨勢機率比較高，國際情勢瞬息萬變，或是各國政府的貨幣政策有可能朝夕令改，因此在這混頓的年代，保留現金等待下次股市回穩時機到來也是蠻合理的。
不過如果覺得從各國貨幣政策來看，朝我們預期方向走得機率真的蠻大的，那我雖然保留90%的現金資產，我還是可以拿資金的10%，進行曝險來賭匯率會朝我預期的方向走。假設我手上有100萬，我就拿出10萬塊來買進B貨幣跟放空A貨幣。
而雖然只有10%資產的資金，但是一旦我們利用外匯保證金的優勢，我們可以把槓桿放大到10倍，則等於用10%的資產曝險卻可以操作等值100%資產的貨幣部位，損失可控，獲利空間卻很有想像空間。
外匯保證金顧名思義，就是外匯交易加上保證金的概念。外匯交易大家應該很熟悉，我拿台幣兌換美金或是日幣就是一種外匯交易，一旦匯率發生變化，當我換匯回台幣可能就會有賺賠。所以外匯交易就是兩種貨幣的兌換，兩者匯率的變化就會造成虧損或是盈利。
而保證金交易就是我如果要操作10萬元基礎貨幣單位（常稱作一手）的外幣合約，我無須準備好10萬元這麼多的基礎貨幣，在10倍槓桿下，我的保證金帳戶只要有1萬元，我就可以開倉了。不過你的合約價值是用10萬來計算，所以賺賠也都是10萬的合約價值來計算。
Ex:
現在美元兌台幣的匯率是31元，我想開一個契約價值10萬台幣（3226美金），是台幣換成美元的，而如果我跟外匯商談好的槓桿是10倍，則我只需要在保證金帳戶放入1萬塊就可以開倉這個契約了。
而開倉後，美元持續強勢，從31變成31.5元，則這個契約價值變成10萬1613元的台幣（美金價值一樣是3226）。當我關倉的時候，我淨賺1613元。
而如果我們不是透過外匯保證金的方式，而是直接現貨買入美金，則一萬台幣只可以買到322.6美金而已，這時候匯率從31到31.5，我們在把他換回台幣，此時只賺到了161.3元。
從上面可以很明顯的看到保證金制度帶來的槓桿效應，不過上面講得是透過槓桿放大獲利，但是相反的虧損也是會跟著槓桿被放大，所以利用開槓桿的外匯保證金來操作，一定要記得設定好停損點，才不會看錯方向，一次爆倉。
如同勳仔之前在討論期貨選擇權的時候所說的(文章連結)，槓桿只是一個工具，本身沒有好壞，如果經過一些分析，覺得某件事情發生的概率不低，那在停損點設定好的前提下，適時的利用槓桿放大期望值，會是一個提升資金效率的方式。
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延伸閱讀(一):幫助賣方控制風險的選擇權策略-選擇權賣方價差交易(option spread)
延伸閱讀(二): 就愛波動這一味，談權證或選擇權都可以用的跨式策略
延伸閱讀(三): 投資比的是氣長-能長期在市場存活才是贏家人生-投機跟投資兩杯水投資法
台股個股分析- 群光電子(2385)-財務篇
上一篇文章(文章連結)我們知道群光這家公司的歷史，還有其所經營的業務範圍跟產業未來的展望，今天這篇文章，讓我們來看看群光的財務體質。
先從每月營收來看，扣除掉2020年初因為疫情剛爆發的極端值，整體趨勢呈現的是穩定向上。
而對應每季的EPS也是呈現類似的緩緩向上趨勢。
而從營收跟EPS成長有點亦步亦趨的感覺，我們可以猜測，群光的營業利益率應該還算穩定，並沒有犧牲獲利來衝營收成長的情況。
從下表可以看到，過去八年，群光的毛利率跟營業利益率都維持的非常穩定，這對於業務主體在電腦零組件，面臨許多殺價競爭後進者的狀況下，能夠繳出如此穩定的毛利率，是真的難能可貴。
雖然從下表看起來好像很容易的樣子，但是勳仔相信群光管理階層做了相當的努力，去維持這樣的成績。包含利用規模經濟，集團跟上游廠商集體議價來降低原物料成本，啟用更多自動化生產流程壓低人力成本，再來就是持續開發高毛利的產品，甚至跨足到其他高毛利的產業，藉此調整產品結構，提升公司整體毛利。
而負債比的部分，雖然一直維持在50%以上，不過對於一個需要佈局多個生產基地以及全球倉儲據點的企業來說，舉債擴張不算壞事，不過ROA（資產報酬率）要能有對應的表現。
從下表ROE跟ROA的圖表看起來，表現的也都還算穩健。
而對比長債，對於企業財務健康狀況，我們更關心短期負債也就是流動負債的狀況，下表可以看到流動比長期維持在120%以上的區間，代表流動資產是大於流動負債的。
不過速動比，有看到一個下降趨勢，因為速動比對比流動比的計算是把流動資產中的存貨排除，因為認為存貨不一定真的能夠很快變現。
目前看到2021年的流動比提高但是速動比卻下降，這個反應的正是存貨增加，的確這是一個警訊。不過目前還先不用太過擔心，因為如果只是短暫的現象，對於老字號的群光問題不大，只是後續2022下半年的財報要特別關心存貨周轉的部分。
而從現金流量也可以看到一些呼應上面存貨增加的一些端倪，基本上過去八年，群光的營業現金流都能維持在正值的優良表現，不過一樣在去年2021年，有比較大幅度的滑落，雖然還是正向現金流，不過數字對比2020年，有明顯的降幅。
從基本面來看，群光過去八年的營運表現非常穩健，只是2021看到了一些庫存上升跟營業現金流下降幅度有點大的隱憂，這兩點在2022年是一個主要需要觀察的點，尤其近期嗅到了一點經濟衰退的味道，終端市場需求如果降溫太快，對於群光的庫存壓力就會是個考驗，需要透過2022的季報來做持續的觀察。
目前從2022前兩Q的季報看起來，存貨週轉天數還是呈現緩升的態勢，代表存貨售出的效率比較差，可能是終端市場有一些雜音，讓下游客戶拉貨力道放緩。
好在2022前兩季的營業金現金流對比2021年前兩季有好轉，而營業現金流跟庫存情況，這兩大部分是2022第三季跟第四季財報需要重點觀察的項目，
群光在過去的表現可以說是一個資優生，不只營運績效穩定，對股東也是相當大方，過去十年的平均殖利率將近6%，可以說是一個高殖利率概念股。
而近期股價以本益比河流圖來看，是處在一個相對低點的位置(目前的本益比已經接近八年的最低點)，以價值投資的角度來看，進場點看似已經浮現。
不過雖然目前股價看似可口，如同前面提到，下半年庫存水位的控制，跟營業現金流的表現，是兩個還有一點點隱憂的部分，尤其目前國際整體經濟前景看似不明，預期PC產業下游拉貨力道在2022年下半年可能還是會有點疲軟，不過群光目前多角化布局，除了PC相關零組件的產品線之外，影像產品線的耕耘也看似開花結果，許多高附加價值產品的推出，預期可以分散PC產業趨緩的影響。以價值投資的角度，分批逢低布局，持續觀察庫存跟現金流量的趨勢，來決定加碼或減碼，是一個可以考慮的方向。
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延伸閱讀(一): 台股個股分析- 液晶顯示器樞紐及基座世界級大廠-信錦(台股代號:1582)(上)
延伸閱讀(二): 轉型控股公司的台灣學名藥大廠-永信國際投資控股（台股代號：3705）(上)
延伸閱讀(三):高殖利率概念股的營造廠根基營造(台股代號:2546) (上)
世界級筆電鍵盤及相機模組大廠- 群光電子 (台股代號:2385)
最近全球籠罩在通膨跟升息疑慮之下，股市表現疲軟，不過對於追求構建長期現金流系統的投資朋友，反而是一個逢低撿珍珠的機會。
今天要來介紹的這家公司，旗下幾個較大的電腦跟筆電周邊產品線，都做到世界市佔前三名，實力不容忽視，讓我們來認識這家公司吧！
群光成立於1983年，並於1999年上市，成立至今已經超過三十年。
初期經營以電腦周邊貿易以及鍵盤製造生產為主，而後持續擴大在電腦周邊裝置生產製造的版圖，目前旗下的產品線主要包含下列三大項。
這個事業群部分算是群光的起家事業，包含了傳統鍵盤，mini led鍵盤，電競鍵盤，薄型鍵盤，還有平板電腦的外接式鍵盤以及滑鼠等等輸入裝置。
這部分是群光近年來積極發展的項目，除了同屬電腦周邊的相機模組之外，也包括了運動型攝影機。另外安控相關影像設備以及車用的行車記錄器等等，也是群光有涉獵的領域。
在這塊領域上，應用範圍很廣，除了上述提到的主流影像產品上，群光也持續探索其他高附加價值的相關應用，像是AI嬰兒攝影機，以其醫療用內視鏡相關設備等等，就是幾個很好的例子，基於原有技術，添加一些高附加價值的功能，打造出毛利相對高的產品，是群光未來發展的方向。
而群光另一個非常重要的事業群就是電源供應器的部分。這部份產品線主要是由其旗下子公司群光電能科技（簡稱群電）所貢獻。
而電源供應器不只涵蓋PC跟NB的電源供應器，群光也有跨入伺服器的電源供應方案。另外像是遊戲機上電源供應，還有智慧家庭裝置跟物聯網相關裝置的電源供應，也都是群電有所涉獵的領域。
雖然主要的電源供應事業已經切割給群電，不過群光持有群電過半股權，具有實質掌控力，合併財報仍然可以看到這個事業群對整個群光集團的營收有重要的貢獻。
PC及NB產業在前幾年受惠於疫情，居家上班或是上課的需求強烈，因此繳出亮眼表現，身為全球第一大的NB鍵盤及影像模組供應商，也雨露沾霈。
不過隨著後疫情時代到來，學生返回學校跟工作返回辦公室的比例逐漸增加，可預見的是未來NB跟PC的產業將無法維持過去幾年疫情期間的需求，而回到疫情前的常態，不過因為去年下半年缺料造成訂單遞延的影響，另外人們大量回歸辦公室的工作崗位，也可望帶帶來商用電腦的成長，此漲彼消，根據群光的年報所說，預期今年全球的PC跟NB將僅呈現微幅衰推的態勢，對於全球第一大的鍵盤跟影像模組零組件廠，算是一個不算太差的消息。
不過畢竟PC跟NB產業已經算是一個成熟產業，總使win10預計到2025年後將停止更新，之後預期會掀起一股商用機的換機潮，不過根據IDC預測到2025年，所有電腦的年複合成長率大約3.2%，雖然是成長趨勢，但是力道相對沒有那麼大。
為了追求企業的成長，群光也積極投入更多資源到影像模組的事業群，希望在除了NB跟PC的影像模組市場之外，能持續跨足更高毛利的市場。
目前群光鎖定的主要戰場在於智慧家庭，商用監控設備以及車用影像系統這幾個大項上。因為根據預測，一路到2026年，全球相機模組的CAGR(年複合成長率)是9.8%，而如果看個別細項，手機的CAGR是9.8%，汽車相機應用的CAGR達到14%，消費性電子產品更是高達16%，因此將資源投入這塊市場，看起來是合情合理。
而群光的電源供應器事業，則是穩扎穩打，一樣先求鞏固PC跟NB的市佔率，然後近年來積極往伺服器的領域投入資源做開發， 因為根據DIGITIMES的研究，全球伺服器到2026年的出貨量CAGR將達到6.9%，也還是一個仍然在快速成長的產業。群電在去年底已經陸續供貨高瓦數伺服器電源給客戶，而值得一提的是，群電也搭上低軌道衛星的熱潮，一樣在去年底陸續供貨給客戶，對未來的營運動能添加想像空間。
根據群光110年財報所述，群光未來的發展方向，第一是持續鞏固跟提升PC跟NB市場的市佔龍頭地位，第二是積極開發非屬PC領域的其他高附加價值產品，相信在不久的未來，我們仍然可以看到群光端出更多高附加價值的終端應用商品，藉以平衡PC跟NB成熟產業的低價競爭導致的毛利下滑因素，持續維持集團穩定的毛利跟獲利率。
群光已經連續好幾年，在NB鍵盤，影像模組跟電源供應的市占率都取得世界第一的好成績。在這些電子零組件相對技術比較成熟的狀況下，有這樣的成績，實屬難得。
因為相對生產技術難度不這麼高的電子零組件，進入門檻較低，容易有廠商跨入低價搶單，而群光卻能守住市佔第一的成績，而且維持一定水準的毛利率，說明其具有一定程度的護城河能力。
勳仔認為群光的第一個護城河，是過去三十年累積的生產品質口碑，讓其跟國際級下游客戶，能夠維持非常穩固的關係，客戶也對群光的品質有信心，一直能夠有效維持市佔。
而面對其他廠商的低價競爭，為了滿足一線國際大廠的品質需求，產品品質是絕對不能打折扣的，不過因為累積到目前為止的生產規模，讓其生產具有經濟規模的優勢。因此在維持原物料品質之下，利用大量採購的優勢，節省成本，並且持續引進更多的自動化流程，減省人力，讓其能夠在維持相同品質的大前提下，仍然能保持穩定的毛利率，而這個對後進者來說，就是第一道護城河。
而第二道護城河，在於全球化的生產及倉儲佈局。隨著群光泰國廠的正式啟用，可以一定比例分散過往生產集中在大陸境內的地緣政治風險。而為了就近支援遍佈全球的下游客戶，減短交期，群光在歐美許多國家也都建有倉儲設施，這對於提升客戶合作體驗，維持穩固也長期的客戶關係有很大的助益。
而這樣全球化的佈局，對於後進者來說，需要很長的建置時間，而且在生產規模還沒有提升之前，就先佈置這些基礎設施，不一定符合成本效益，也因此對後進者來說，是第二道護城河。
第三道護城河，就是三十年來持續累積的各種專利，還有取得的安規跟環保認證等等。隨著跨入的產業越來越廣，從PC跨到伺服器，在跨到醫用器材，所需要取得的認證就日益嚴苛，這些都不是一蹴可及，而是需要持續的研發投入，跟日積月累的，這對後進競爭者，不只需要大量金錢，也需要時間，在尚未有穩定客戶之前，看到初期的成本門檻可能就已經卻步，因此可以築起第三道護城河。
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延伸閱讀(一):轉型控股公司的台灣學名藥大廠-永信國際投資控股（台股代號：3705）(上)
延伸閱讀(二):台股個股分析-投影機及顯示器大廠的轉型之路-佳世達(台股代號:2352)
延伸閱讀(三): 台股個股分析-讓你投資一檔股票就等於一籃子股票的遠東新(代號:1402)
現代投資理論的重要觀念- 效率前緣(Efficient Frontier)
近年來，隨著科技進步，從網路上可以獲取很多財商的相關知識，有越來越多投資人懂的利用ETF來投資。在更有觀念的，會挑選彼此相關係數低的多種ETF，來組成投資組合。
而當納入了不同資產類別的ETF之後，要如何配置他們的權重就是一個好問題。
要怎麼解這個問題呢？那就不能不認識財金系學生都會知道的Harry Markowitz，他在他的現代投資組合理論所提出的效率前緣，正是用來解這個問題的劃時代產物，他的投資組合理論也讓它得到諾貝爾經濟學獎，對於現代金融的研究，可謂是功不可沒。
到底什麼是效率前緣呢？在解釋它是什麼之前，讓我們先回到文章開頭提到的，究竟我們想解決的問題是什麼？那就是我的投資組合每個成分資產佔比要是多少才是最好的。
而所謂最好，也需要定義，什麼叫做最好？我們一直以來都知道投資天下沒有白吃的午餐，高報酬往往帶來高風險，所以「最好」，這個對每個人的定義都不一樣。有人認為高報酬是最好，可是可能這樣的資產配置波動非常大，一般人早就受不了虧損，直接停損出場了。而有些人認為波動最小最好，但是低波動可能報酬又太低，達不到預期的財務目標。
所以讓我們來定義一下什麼是最好，其實有兩種定義方式。
第一種是在固定所能承擔的風險，找到一種投資組合的權重，可以獲得最高報酬率，就是我們希望找的最佳解。
而第二種則是反過來，假設我知道高報酬帶來高風險，所以我希望在獲得已設定好合理的報酬率之下，找到一種投資組合的權重，讓風險越低越好，這就是我希望找的最佳解。
兩個願望能夠一次滿足嗎？答案是可以的，效率前緣的圖，就是希望能夠提供這兩類資訊。
如下圖所示，我們把各種比例權重的投資組合，分別算出其組合報酬率還有風險（標準差），然後以標準差為X軸，報酬率為Y軸，在圖上標記出來，則我們可以得到一個分佈圖。
接著把這個分佈圖最靠左上方的點連成一個曲線，這個曲線就是著名的效率前緣。
顧名思義，效率前緣，意思就是在這些線上的點，是最有效率的投資組合的權重。
以上圖A線來說明，假設我預計能承擔的風險是固定的，我沿著A線往上找到效率前緣的a點，就是報酬率最高的點，其餘的點，在承擔相同的風險狀況下，報酬率都比較低，所以是相對沒效率的權重配置。
以上圖B線來說明，假設我經過計算，我在一個預訂的報酬率下，就能達到財務目標，那麼我就沿著B線往右邊找位在效率前緣線上的b點，則找到的這個點就是在固定報酬率下，風險最低的投資組合權重。
聽起來效率前緣好像是個非常好用的工具，難道這就是投資的聖杯了嗎？
雖然效率前緣的確看起來是一個蠻好用的量化投資工具，但是因為繪製效率前緣的圖，基於的是這些資產在過去某段時間的歷史數據。所以有發現嗎？它的盲點或是說的它的假設前提就是這些資產過去的表現能夠在未來完美複製，但是我們過往經驗告訴我們，完美複製是一個很困難的事情。
某些本來應該是零相關甚至是負相關的資產，在一些國際性系統事件發生的時候，會變成高度正相關。而效率前緣在計算組合資產的風險的時候，相關係數是一個很重要的參數，因此在這種情況計算出來的效率前緣，可能跟不同採樣時期算出來的結果會差異很大。
所以雖然效率前緣圖是一個蠻不錯的工具，但是我們還是要知道它不是百分之百的投資聖杯，不過對於投資組合的量化分析，還是一個可以讓我們研究過往歷史資料的起手式，或許不能百分之百預測未來，但是或許可以給我們一些趨勢的方向，供我們在資產配置時候的參考。
效率前緣的計算，會用到許多統計學的方式，包含個別資產的報酬率/標準差/變異數等等，然後在計算組合資產的報酬率跟標準差，除了個別資產的報酬率跟標準差等等資訊，我們還需要不同資產的相關係數才能算出組合資產的標準差。
看到統計，看到數學，應該頭就昏了吧，不過不用擔心，其實網路上有很多教學，教大家如何用Excel來計算不同資產的效率前緣圖，勳仔就不打算把數學式子亮出來嚇大家了XD。
不過大部分人分享的是Excel計算效率前緣圖的方式，因為勳仔自己熱愛python，原本想寫一個利用python 來分析並繪製效率前緣的程式，不過偶然發現，已經有熱心的朋友提供了python 範例程式，可以分析並繪製精美的效率前緣圖。
連結就放下面供大家參考了，別忘記保持感恩的心，世界因為有人熱心分享而變得更美好！
https://www.knowslist.com/a/kjP4MzU-cyc
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延伸閱讀(一):投資開槓桿一定不好嗎?讓生命週期投資法刷新我們三觀
延伸閱讀(二): 槓桿型ETF的資產配置可行嗎?顛覆我們想像的資產配置法
凱基台灣優選高股息30挑戰老大哥0056靠的是什麼? 答案就是多因子投資策略
台灣的投資人特別熱愛高配息，也造就台灣股票市場的平均殖利率在世界排名名列前茅。過去談到高股息ETF，絕大部份的股民第一個想到的就是元大的0056高股息ETF。不過過去幾年以來，也有很多人在詬病0056的成分股組成方式。
原因是其選股邏輯是預測未來一年現金殖利率最高的30檔股票作為成分股。因為帶有預測性質，而且考慮的只有未來這一年的預估現金殖利率，所以一方面成分股的替換率很高，另一方面也容易挑到景氣循環股。
例如，去年景氣循環到高點，所以預期今年發放的現金殖利率會很高，可是買進之後，景氣循環開始走到下降趨勢，於是賺了股息但是賠了價差。
而近期凱基發行的一檔也主打高股息的ETF-凱基台灣優選高股息30（00915），主打的就是不只單純考慮現金殖利率的高低，透過多因子的篩選，希望可以解決原本只單純考慮當年度現金殖利率選股邏輯所會遭遇的問題，提升報酬率。
在細看凱基的這檔高股息ETF之前，我們要先來認識因子投資這個現在很夯的名詞。
因子投資概念上是一個介於主動投資跟被動投資中間的投資方式。主動投資者可能會透過基本面分析或是籌碼分析等等方式，選出主觀上認為最佳的幾檔股票做買進。而被動投資者，則認為大部分人很難戰勝大盤，所以買進追蹤指數的ETF，長期持有即可。
因子投資人，則是嘗試找出某些特定的「因子」，是可以創造出對比大盤的「超額報酬」，然後利用這個因子來做機械化的選股策略。所以他帶有主動投資的選股概念，但是所有的選股邏輯都是很清楚定義的，不帶有基金經理人的個人主觀意識，所以某種程度上也算是一種被動投資。
只是對比追蹤大盤指數的ETF著重於「市場」這個因子，而因子投資人選擇的因子種類比較多樣化，像是目前普遍認可的因子包括了動能因子，低波動因子以及價值因子等等，當然也可以用多個因子的策略，來控制資產組合的曝險比例。
不過要證明特定「因子」要能夠真正創造超額報酬，是需要嚴謹的驗證過程的。概念上需要將每檔股票根據這個因子做排序，然後把前段班跟後段班的報酬率拿出來比較，而且要採樣多個時間區段，用歷史統計的方法，來確定這個因子真的能創造超額的報酬。
這個驗證的過程，正常投資人要花費非常多的心力，不過無論是學術界或是業界，在硬體資源跟研究人員的資源上，都遠超出一般的小散戶，所以我們當然樂於站在巨人肩膀上，有公司發行所謂多因子篩選的ETF，對小散戶來說，多了一些選擇不同因子機會，勳仔絕對是樂見的。
凱基的這檔高股息ETF，追蹤的指數是台灣指數公司編制的特選台灣上櫃上市多因子優選高股息30指數。
而從這個指數的官方說明頁面，讓我們來看看它的成分股篩選流程。
第一是採樣母體，這個指數的採樣母體是台灣上市上櫃公司中，市值前300大的公司。
步驟一選出來300檔股票之後，接著要剔除流動性不足的股票，必須滿足過去十二個月成交金額在前20%或是過去十二個月，至少有八個月的自由流通週轉率大於3%。
步驟三進行指標篩選。首個條件是最近四季營業利益總和必須是正數。通過第一個條件之後，根據股票是金融業或是非金融業，分別用資產報酬率跟股東權益報酬率去剔除排名在後25%的股票。前兩個條件都通過之後，計算個股最近126天的日還原報酬，剔除負日還原標準差最高10%的股票。
通過步驟三的個股，優先選擇自由流通市值達到200億以上的股票，如果選不到三十檔股票。則計算剩下股票的股息指標（最近三年平均現金股利，最近一年現金股利，最近四季每股盈餘總和x最近三年平均現金股利發放率，這三項數據的均數），然後進行統計上的資料調整（95%的縮尾調整來處理一些極端值，再對數據做標準化）
處理完的股息指標數據，只選擇非負值的部分，也就是股息指標前段班的個股。
然後根據波動指數（近252日日還原報酬標準差的倒數）進行遞減排序，波動越小的，則優先選入成分股。
選出三十檔成分股之後，權重的部分則先用自由流通市值做加權，然後再根據前面提到的股息指標調整選重，個別成分股的權重上限為8%，
從凱基官網的資料顯示，這個上櫃上市多因子優選高股息30指數，跟0056追蹤的台灣高股息指數相比，從2010年到2021的回測紀錄，多因子優選高股息指數的總累積報酬是162.4%，顯著優於台灣高股息指數的114.1%總報酬率。
從下表可以看到，兩檔ETF前十大成分股中只有華碩一檔股票是重疊的，其餘前十大成分股都不一樣，可以明顯看到這兩檔ETF的差別。
0056前十大主要是航運跟科技類股，而00915則以金融類股跟資訊科技類股為主，兩者的調性差異極大。舉個例子來看，航運類股過去幾年沈寂已久，僅在去年因為疫情獲利大爆發，獲利三級跳，所以照EPS推斷，預期會發放較高的現金股利，所以0056前十大成分股納入陽明長榮，而且高居權重的第一跟第三位。
不過因為這兩檔航運股近幾個月股價從高檔已經下跌許多，根據00915剔除具有下行風險個股的篩選條件，應該在前面幾個步驟，就已經被剔除在成分股清單了，自然也不會出現在前十大成分股之列了。
如同勳仔前面所說，台灣人特別熱愛高配息的產品，不過過往這類型高配息ETF的選擇相對較少，像是0056只著眼可能未來一年現金利率會較高的個股，的確有時候會遇到景氣循環股或是個股因為認列一次性收益，所以EPS飆高，預期發放的現金股利變多，就很容易被選入成分股。
但是這類型股票，可能隔一年，收益就沒這麼好，所以當年度雖然領到高配息，但是因為業績往下或是少了一次性收益，因此股價也隨之下修，雖然領到高配息，但是無法填息，等於賺了股息賠了價差。
而利用多因子作成分股篩選的ETF，的確比較能去除這類型波動大，或是單純一次性收益造成的單一年度配息較高的個股，對希望打造穩定配息現金流的投資朋友來說，的確算是一個好消息，至少選擇的種類也變多了，希望未來還能有更多種類的多因子高配息ETF，提供需要穩定現金流的退休族群更多好選擇。
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延伸閱讀(一): 乾淨能源產業即將成為顯學-就用ETF跟上這個趨勢吧
延伸閱讀(二):投資開槓桿一定不好嗎?讓生命週期投資法刷新我們三觀
延伸閱讀(三): 沒有最好的投資方式，只有最適合自己的投資方式
虛擬貨幣也能利用外匯的雙元貨幣投資DCI提高年化利率
最近虛擬貨幣市場不佳，可能蠻多投資朋友已經決定不在碰虛擬貨幣了，不過也有許多相信虛擬貨幣價值的朋友，持續逢低買進。
勳仔屬於後者，認為目前虛擬貨幣的發展還是很迅速，未來還是有機會帶來更多生活方式的革命，所以還是有配置一小部分資產在虛擬貨幣上。
而追蹤勳仔一陣子的朋友應該知道勳仔的投資方式主要就是創造很多不同種類的現金流入，而虛擬貨幣要創造現金流的方式很多，最單純跟穩定的方式就是把虛擬貨幣資產存入交易所，像一般真實貨幣一樣，穩穩的賺取利息就好。
要怎麼提高利息呢？外匯投資有一個方式叫雙元貨幣投資DCI (Dual Currency Investment)，而虛擬貨幣其實也可以應用類似的方式，至於什麼是DCI，還有虛擬貨幣如何做DCI的商品呢？讓我們繼續看下去。
雙元貨幣投資DCI在銀行的外匯商品，被視為一種不保本的結構型商品，而所謂的結構型商品指的是由固定收益商品跟延伸性金融商品組合而成的一種投資工具。
而DCI的固定收益指的就是外幣存款的利利息，而他的衍生性金融商品就是外匯匯率的選擇權。
這類型的商品可以把利息拉高，就是因為除了本來持有貨幣的利息之外，還多了賣出匯率選擇權拿到的權利金。
不過天下也沒有白吃的午餐，可以拿到較高的報酬，勢必要拿風險來換，這樣的商品之所以強調不保本，就是因為匯率選擇權是站在賣方，所以當匯率走勢不符合預期的時候，會被迫用較差的匯率換成另一種貨幣。
假設現在台幣跟美元的匯率是1:30。而我認為美元匯率如果掉到1:28是一個非常好的長線買點。
這個狀況下，我如何利用雙元貨幣結構性商品，在等待我期待的1:28匯率到來之前，不斷賺取比一般台幣存款利率高出一大截的利息呢？
首先我先投入10萬塊台幣購買以台幣為基底然後連結到美元的雙元貨幣結構性商品，然後這個結構型商品的匯率屢約價是28元，而目前當下的匯率是1:30。
然後假設商品的投資天期是30天，賣出履約匯率在28元的選擇權可以賺1000台幣的權利金，所以大概是1%的本金。台幣目前年化存款利率是1%。
假設一年內，台幣對美金匯率都沒什麼變動，所以一直不會撞到履約價，而每次30天期滿，我一樣把本來十萬塊本金重複買入同樣條件的結構商品。
那麼我就就可以賺到台幣存款利率加上選擇權的權利金，所以年化報酬就變成1% + 1% x 12 (12月的權利金收入）= 13%（一萬三的獲利），對比純粹只領存幣利息1%，報酬率可說是三級跳。
但是當然也沒有這麼美好穩賺的事情，如果同樣的操作，到了第11個月的時候，這時候匯率出現劇烈波動，美金匯率來到1:27，灌破了履約價28，代表我們要被迫用28的匯率來將十萬塊台幣兌換成美金。
10000 / 28 =3571.43美金，而3571.43美金的等值台幣市值是3571.43 x27 = 96428.6元。
所以因為履行外匯選擇權，所以出現了100000-96428.6= 3571.43的本金虧損。
所以還是要在強調一次，因為納入了選擇權的操作，所以這樣的商品絕對不會是保本的商品。
不過在這個case，我們本來就認為28的美元匯率，是長期來看，具有投資價值的，所以希望在28元再出手換匯。而在等待匯率來到目標價之前，我可以透過外匯選擇權，持續賺到現金流，以前述例子，雖然本金因為履約虧損了3500元台幣，但是過程中的權利金收入，其實已經cover掉這塊虧損，甚至整體部位還可以賺一萬塊左右。
如果把虛擬貨幣真的想成是一種貨幣，那理論上外匯投資的這套方式，也可以如法炮製套用在虛擬貨幣上。
沒錯，之前勳仔之前介紹過有一個虛擬貨幣自動交易平台派網Pionex，除了可以使用網格交易(教學說明)或是期現套利(教學說明)的方式來賺取現金流之外，它們也推出了基於外幣DCI觀念的雙幣理財商品。
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Step4: 接著系統會帶出USDT跟BTC交易對目前可以選擇的雙幣理財商品。這邊先選擇一天期，然後比特幣掛勾價是20500的商品。系統會帶出預估的年化收益率是26.438%。
這邊要注意，還有另一個掛勾價是21000的商品，預估的年化收益率來到118.974%，看起來很誘人，不過目前比特幣的現價是21285.92，只要比特幣下跌超過1.34%，那麼我們的本金就會有虧損，所以如果是以賺高額利息為主的朋友，還是先選擇履約價較遠的商品，雖然報酬率相對較低，但是年化有26.438%，也已經不錯了。
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外匯的DCI結構型商品已經行之有年，很多銀行都有類似的商品。不過這類型的商品，因為不是單純的存款而已，還牽涉到外匯選擇權的部分，所以相對需要有相關的背景知識在做投資，會比較好，因為並不是保本的產品，不要看到高利，就all in 身家，如果貨幣發行國的利率政策大幅度調整，可能就會有嚴重虧損。
而虛擬貨幣的波動更是遠大於傳統貨幣，所以如果想要零風險的利用虛擬貨幣賺取被動收入，乖乖的存款領息一定是最保守的方式。
不過對於長期看好虛擬貨幣發展的朋友，這個雙幣投資其實就有點像是在美股我們會使用的naked put策略。我如果看好一檔股票，不過因為他現在價格我覺得有點偏高，於是我就不斷sell put，然後履約價格設定在我覺得合理的買進價。在等待股價回到合理區間的過程中，我就不斷收取權利金的收入。
如果股價下跌到我想要的價格區間，就可以用我認為的合理價格買入，也好過一開始就追高套牢好。
這個雙幣投資，只是把股票換成了貨幣，概念上是很類似的，所以如果有美股選擇權的經驗，是可以體驗看看這樣的投資方式，不過當然，曝險部位還是要控制好，畢竟高報酬的背後一定是高風險，還是要量力而為!
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延伸閱讀(一): 本多終勝的賭場策略- 馬丁格爾加密貨幣自動交易機器人
延伸閱讀(二): 小資族的懶人投資-如何利用太陽能賺取被動收入還可以友善環境?
延伸閱讀(三): 美股現金流 – 善用選擇權的時間價值
利用槓桿型ETF做資產配置可行嗎? 來看看國外討論熱烈的特別資產配置法!
勳仔上一篇提到兩位耶魯大學教授所說的生命週期投資法(文章連結)，其中一個很重要的論點是年輕的時候，要適當應用槓桿來放大年輕時候的部位。
不過放大槓桿這個東西，代表的是賺得快，賠的也快，所以應在個股上，平常雖然有賺，不過只要踩雷一次，似乎就會把籌碼賠光了。
那麼就有人想到，既然這樣，我開槓桿投資指數型ETF好了，指數型ETF等於擁有一籃子股票，基本上不太會發生個股踩雷血本無歸的問題，縱使遇到經濟不景氣，全市場都下跌，過去歷史告訴我們，把時間拉長到數十年，跟蹤市場的報酬還是能繳出漂亮的成績單。
不過所謂開槓桿的意思，難道是要我融資買進指數型ETF嗎？其實不用這麼麻煩，現在有很多槓桿型ETF，本身就是透過期貨或延伸性金融商品來投資全市場指數，而這些延伸性金融商品本身的保證金制度，就可以很容易達到槓桿的效果，因此可以簡化投資人還要自行開槓桿的麻煩，直接投資槓桿型指數ETF，就能夠達到開槓桿投資全市場指數的功能。
除了前面提到絕大部分的槓桿型ETF是透過期貨等延伸性金融商品達到槓桿的效果，槓桿型ETF還有一些特性，是投資人要知道的。
第一個重要的觀念，就是槓桿型ETF所謂的槓桿倍數，跟蹤的是每一「天」的指數漲幅。
這是什麼意思呢？舉個例子：
原型指數第一天上漲5%，第二天也上漲5%。
所以兩天（1+5%）x (1+5%) -1 =10.25%。
而這時候兩倍槓桿的ETF這兩天的報酬是
（1+10%）x ( 1+10%）-1 = 21%的報酬。
21% > 10.25%x2=20.5%。在連續上漲的狀況下，因為槓桿型目標追蹤的是原型的每日績效，所以有點像是複利的效果，實際上的績效會比原型的績效乘上槓桿倍數還要好。
那當連續下跌的時候呢？一樣舉個例子：原型指數第一天下跌5%，第二天也下跌5%。
（1-5%）x (1-5%）=90.25%，虧損了9.75%。
（1-10%) x (1-10%）=81%，虧損了19%。
19% < 9.75%x2=19.5%，反而槓桿型的跌幅會小於原型的跌幅乘上槓桿倍數。
漲的時候會多漲，跌的時候會少跌，看似很美好，但是如果原型指數第一天先上漲5%，第二天在下跌5%，這時候槓桿ETF的績效就會比原型指數直接乘以槓桿還要來的差，有興趣的朋友可以自己算算看。
如同前面所說，槓桿型ETF的目標是追蹤原型指數每「天」的漲跌幅，想辦法調整部位以達到當日的漲跌幅非常接近預定的槓桿數字。
不過因為有槓桿的關係，槓桿型ETF跟原型的追蹤，每天都需要根據資產的漲跌幅，不斷做部位調整，讓當日的槓桿數能夠接近預定值，而較多的部位調整意味著較多的交易成本，所以對比原型ETF，槓桿型ETF先天上的內扣成本一定遠高於原型ETF。
也因為先天的內扣成本比較高，所以絕大部分人的觀念，都是認為槓桿型ETF應該只能用來搶短，不太適合長線佈局。
不過這個傳統觀念，國外有人提出了新的論點，告訴我們其實用槓桿型ETF，也是可以拿來做為資產配置的。
從這個配置方式的名字來看，發明人應該是hedgefundie，不過這個名字也太詭異了吧，是哪一國人的名字？
會有這個疑問是正常的，事實上hedgefundie是一個化名，沒有人知道他是誰，但是它2019年在Bogleheads這個論壇用這個化名，提出用三倍槓桿型指數ETF加上三倍槓桿美國長期公債配置而成的資產組合，吸引人很多人的目光，引起熱烈討論。
他的配置方式是這樣：
45%的TMF + 55%的UPRO。 (這個是更新過的版本，最早提出的版本是40%的TMF+60%的UPRO)
TMF是三倍槓桿投資美國20年期以上公債的槓桿型ETF。而UPRO則是三倍槓桿追蹤標普500的每日漲跌幅。
沒錯這看起來像是股債配置，但是股跟債都開了三倍槓桿，非常有趣。
這個想法也蠻有趣的，傳統股債配置，的確是希望靠股市跟債券相對負相關的關係，來達到降低波動度的目標。
也就是股市下跌的時候，過往經驗美國長期公債有比較高的機率會上漲，而股市上漲的時候，則相對公債表現較差，不過這兩個資產整體來看，長期都還會是上漲的，所以用股債配置平衡中短期波動，著眼的是長期的總報酬成長。
既然股債配置的觀念被很多人接受，代表大多數人接受股債長期都是向上的，那既然如此，我開三倍槓桿，在前面命題成立的條件下，理論上總報酬應該也要讓人驚豔才對。
而波動度，雖然開了槓桿，不過是股債都開，所以預期還是可以起到跟傳統股債配置效果一樣的功能，讓波動度控制在一定範圍。
好的，到這邊為止想起來很美好，讓我們看實際2010~2022年的回測結果(下面的回測，採用的是每季重新做一次比例分配)。
Portfolio 1用的就是hedgefundie配置。而portfolio 2也是一樣追蹤標普500的SPY ETF佔55%，而追蹤美國二十年期以上債券的TLT ETF佔45%，所以股債比例一樣，只是去槓桿的版本。而Portfolio 3則是100%都投資在SPY上。
從2010到2022年回測的結果看起來，用hedgefundie的配置，達到了總資產超過20倍的成長，年化報酬率高達27.71%，非常驚人的報酬率，遠遠超過另外兩個傳統習慣的配置方式。
不過標準差高達25.12%，代表波動是非常劇烈啊，不過這個應該也在預期範圍內，因為雖然股債的相關係數比較低或是甚至是負值，但是也絕對不是完美的-1，所以當股票波動劇烈的時候，債券的變動不太可能完全反向補償回來，所以在三倍槓桿的情況下，波動也還是會放大。
而最大回落來到54.5%，而且發生的時間剛好就今年的上半年。至於為什麼上半年會出現最大的回測呢？有興趣的朋友可以去翻看看標普500跟公債價格在今年上半年的走勢，因為通膨導致的升息，除了讓公債價格大跌，同時快速緊縮的資金也讓股市大跌，股債雙跌再加上三倍槓桿，這個回落的比例自然就是相當驚人，這也是這個投資組合最大的隱憂，當兩個資產都呈現正相關，而且都放到三倍槓桿，一旦面臨拉回，資產砍半一點都不意外。
從上面提到的hedgefundie資產配置法的回測結果來看，績效真的非常亮眼，不過當然標準差跟最大回落也是非常驚人。所以其實沒辦法有結論說利用槓桿型ETF做資產配的方式到底是不是利大於弊，或是弊大於利，這完全取決於對風險忍受的能力，高風險帶來高報酬，投資市場一直是有這樣的規則存在。
如果相信生命週期投資法，而且跟勳仔一樣還在三十幾歲的年紀，那麼配置一小部分的比例在這樣的資產配置上，勳仔自己是覺得未嘗不可，把定期買樂透的錢拿去慢慢投入建置這樣的資產配置，重大獎的機率應該比樂透高XD。
至於已屆退休年齡之際，保本才是最重要的，這時候生活承受不起這麼大的波動，就還是採行穩健的投資會比較適合囉!
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延伸閱讀(一):投資開槓桿一定不好嗎?讓生命週期投資法刷新我們三觀
延伸閱讀(二): 沒有最好的投資方式，只有最適合自己的投資方式
延伸閱讀(三): 投資比的是氣長-能長期在市場存活才是贏家人生- 投機跟投資兩杯水投資法
投資開槓桿一定不好嗎? 來聽聽兩位重量級耶魯大學教授怎麼說
近期勳仔注意到越來越多人在討論利用槓桿型ETF來做資產配置的方式。在我們細看這個話題之前，勳仔想來先介紹生命週期投資法（Lifecycle investing)，這個由兩位耶魯大學教授Ian Ayrea跟Barry J. Nalebuff所提出的論點。
這句話應該是所有開始投資的朋友，最常聽到的話。所以近年來投資ETF的朋友越來越多，因為投資ETF等於擁有一籃子股票，可以有效降低單一個股踩雷的問題。
而且除了股票型的ETF，資產配置理論告訴我們，除了透過股票ETF擁有一群股票，我們也可以再加入債券ETF的資產組合，達到一個更為分散的投資組合。
這些觀念，應該大家都耳熟能詳了。不過這邊的風險分散，指的是同一個時間維度內，透過分散不同標的的方式，來降低風險。
我們除了資產標的的分散之外，其實還有其他不同維度用來分散風險的方法，也就是生命週期投資法的中心思想，用分散曝險時間的方式，來達到另一種分散風險的效果。
相較於同個時間買進不同資產，來達到分散風險的效果方式，生命週期投資法選擇的是用分散資產曝險時間的方式，來達到分散風險的效果。
聽起來有點饒口，不過觀念其實很簡單。年輕剛出社會的時候，薪水少，存款少，假設只能有10萬塊資金投入股票。這時侯我的資產曝險的就是這十萬元。
而大部分的人，一方面會隨著工作年資的提升而得到相對應薪資的提升，而另一方面累計的工作時間，也夠持續存下比較多的資產，讓我們先假設資產在幾十年後可以來到500萬的規模。
如果這500萬也都不做債券的配置，全部投入股票，那麼曝險程度就是500萬。而這500萬，一天股市下跌超過2%，則幾十年前存的那10萬，跟本就不重要了，因為變成只是每日波動上上下下的數字罷了。所以年紀越大，資產越多的狀況下，我們要讓我們曝險減少，年輕的時候資本小，所以要讓曝險程度拉高，來平均分散未來預期總資產在每個期間的曝險程度。
所以也常聽到根據年紀的資產配置方式，也就是年齡20歲的話，股80債20，30歲的話就變成股70債30的配置比例，年紀越大，資產配置在風險低的債券比例要拉高，而配置在風險部位的比例要降低。
不過這兩位耶魯大學教授覺得年輕的時候做股80債20的配置還是不夠，因爲年輕的總資產佔比未來預期可能成長到的總資產還是非常低，所以要達到拉高這時間的曝險佔比以達到分散的效果，就要利用槓桿，讓年輕時候資產曝險程度拉高，甚至超過一倍，建議值則是兩倍。
其實如果依照退休年紀想要獲得的總資產，用類似股價模型的折現概念去反推年輕時候時候的資產，要放多少部位在股票市場，這個推出來的值，往往都是年輕時候資產的數倍，也就是2倍槓桿是不夠的。
不過越是高槓桿，面對短期的市場波動，撐住不被擊倒的機率就越低，所以也不能無限放大槓桿比率，照作者的想法，最多就是兩倍槓桿。
而隨著年紀增加，資產放大，就可以逐步降低低槓桿。
根據生命週期投資法的作者所述，人生的財富累積可以分成三階段。
第一階段：從出社會工作到十年左右的年資，這時候薪水收入比較少，資產累積也比較少，這時候槓桿比例可以開到200%，透過比較大的槓桿放大這時期部位佔人生總資產部位的比例。
第二階段：從年資十年工作到中年約莫50歲左右，這時候預期薪資收入跟資產都有一定的提升，這時候適度降低槓桿，讓槓桿介於200%到100%之間，也就是還是開槓桿只是比例可以降低。
第三階段：屆臨退休前約莫十年，這時候的資產經過數十年的累積已經有一定規模，還有職涯可能也坐上比較高的位置，這時候就要完全去槓桿化，並且納入更多的債券配置，降低整體部位曝險在高風險市場的比例。
雖然很多人知道要做資產配置，也有聽過年紀的股債配置法，不過對於鼓勵年輕時候利用槓桿的這個觀念還是很難接受，不過其實有很多人其實不知不覺就已經應用了這個觀念了，那就是房貸。
勳仔可以理解傳統上認為，投資就是要按部就班，不要亂開槓桿，風險很高，不過我們買房子其實就已經應用到類似生命週期投資的概念。
我們年輕的時候，要成家立業，很多人會想要擁有一種有自己家的歸屬感，所以會想買房子。
但是假設房價一千萬，年輕時候的我們，薪水跟資產都還很少，可能只能拿出200萬的頭期款，其餘就是利用跟銀行貸款剩下的八成來補足購屋款，然後後面幾十年當中，在邊工作邊還。
而用200萬取得1000萬價值的資產，其實就是在開槓桿，而且還是高達五倍的槓桿。隨著寬限期過後，開始還本金數年之後，貸款的數字會慢慢下降，某種程度上就是持續讓槓桿降低，直到我們將房貸還完，就等於是完全的去槓桿了。
所以房貸的概念，也一樣在年輕的時候開高槓桿，然後隨著年紀增長，讓貸款成數持續下降，等到快退休之際，貸款都還完，就完全變成自己的資產，也等於沒有曝險的問題。
所以房貸也是一種利用拉長時間，來降低投資風險的一種方式，我們無形中都應用了類似的方式在累積資產，不過同樣的觀念套用到股市投資上，能接受的人相對就比較少了。
生命週期投資法的核心思想之一，就是覺得年輕人應該在年輕的時候利用槓桿來增加這時期佔未來總資產的佔比。
這個觀念跟傳統上老一輩告誡不要開槓桿是完全背道而馳的，所以勳仔第一次聽到這樣的說法也是有一種刷新三觀的感覺。
不過因為兩位教授都是學者，這樣的論述其實都有相關歷史的數據可以佐證，這樣的做法，確實是能夠降低風險的。
不過學術歸學術，勳仔不是真正鼓勵大家都照單全收，明天馬上開期貨帳戶用兩倍槓桿開始進場操作，很可能賠的一屁股。
因為一旦開了槓桿，損失也都是兩倍起跳，縱使學術研究告訴你，短期損失撐下去未來有很大機會翻身，但是一方面如果你現在就急需用錢，當下的兩倍損失也是得吞，或是心理那關過不去，選擇在兩倍損失的當下，就停損出場，這都是人之常情。
所以是否應用生命週期法，仍舊取決於自己的個性跟風險承擔的能力，如果開了兩倍槓桿，每天都提醒弔膽，工作都沒辦法專心，那真的還是專心工作就好，至少心理壓力不會那麼大。
如果有一些閒置資金，而且對生命週期投資法頗感興趣朋友，或許可以撥用一部分資金先試行看看勳仔之後會提到的槓桿型ETF，透過實際進場體驗，就會知道這個方法是否真的適合自己。
免責聲明: 本篇文章僅就公開資訊進行主觀分析，僅供投資朋友參考，不應當做投資依據，投資朋友仍然需要根據自身風險承擔能力作為投資判斷，盈虧自負。
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延伸閱讀(一):棒球投資學-找到最適合自己的投資方式，重複做就對了
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用免費的python回測框架驗證自己的策略吧!
長期追蹤勳仔的朋友們，應該知道勳仔今年初許下的目標，就是要研究程式交易的部分。
而程式交易上線之前，有一個很重要的部分，就是要把策略進行回測。
目前台灣這邊市場的主流是使用multichart 或是XQ之類的軟體，用其各自的策略撰寫語言，來進行回測。這類型軟體，雖然功能也都非常強大，不過要使用完整功能，都需要付費購買完整版或是訂閱加值模組。
而另一個麻煩的點，就是還要去學習其對應的策略或指標的撰寫語言，雖然語法對應傳統程式語言可能已經比較簡單了，不過還是需要花時間去了解一些特定的寫法。
而身為精打細算代表的勳仔，第一個是不想花大錢買套裝軟體或是想節省每個月的持續訂閱費，二來是勳仔也有點懶的去學那些套裝軟體的策略語言，於是乎一開始我就打算用目前最流行的python程式語言，來做策略開發跟回測。
而相對應的，勳仔也選擇在有提供python API的券商跟期貨商開戶，方便後續把策略串接到實際盤中下單，達到自動交易的功能。
用python來建自動交易系統的好處，是網路上有非常大量的資源可以使用，像是時下最流行的AI，python 有非常多前人開發的套件可以使用，所以可以迅速嘗試非常多種類的策略，不過對於希望專注策略開發的投資朋友，直接選擇功能完整的套裝軟體multichart跟XQ也是沒有問題的，如果真的能找到好的策略，則支付在軟體的成本很容易就可以直接忽略。
勳仔這篇主要著重在介紹python 的策略回測框架套件backtesting.py，關於python 環境的建置（ex:anaconda)，還有基本的語法，不會在這篇做介紹，有需要的朋友可以投靠google 大神，網路上有很多免費教學的資源可以利用。
Backtesting的這套免費策略回測框架，回測框本身跟API使用方式都潛顯易懂，等下後面會有一個簡單的程式碼範例可以給大家參考，而且回測後的結果也可以生成html網頁檔案，讓我們可以視覺化的去研究策略的成效，對於跟勳仔一樣還在程式交易新手村的投資朋友們，已經非常夠用了。
我們這邊就用有投資網紅推薦的，利用0050的KD指標的黃金交叉跟死亡交叉當作進出場依據的策略當作範例，來實際回測過去八年(一般認為景氣循環是四年，八年跨過兩個景氣循換)的0050日k數據，看看是否真的是個能賺錢的策略。
KD指標又稱隨機指標，是一個剛學習技術分析的投資朋友一定都聽過的指標。
而KD值的計算還會用到另一個指標，叫做RSV指標。RSV指標叫做未成熟隨機值，這個指標的意義是用來表示今天的股價對應近期一段時間內，究竟是弱勢還是強勢。
RSV的算法是找出最近N天股價的最高點跟最低點當作分母，而當日的股價減掉最近N天的最低價當作分子,兩者相除再乘上100之後會得到一個介於0-100的值。
從上述RSV指標的定義，可以看出這個指標看的是今天股價相對於近期的股價，是處於偏弱勢區間還是偏強勢區間。
而K值的計算，是計算昨日的k值跟今日的RSV值加權平均，昨日的k值佔2，今日的RSV值佔1。
而D值的計算則是昨日的D值，跟今日的K值，一樣照2:1的比例取加權平均來計算。所以相對k值，D值在反應股價的變化上，相對K值來的慢。
所以一般認為，K值向上穿越D值，稱為黃金交叉股價後勢預期看漲，反之K值向下穿越D值，稱為死亡交叉則，代表股價後勢看跌。
而KD在盤整時期，可能會在中線50的位置附近，頻繁交錯，所以投資達人或是書上常常會在加上幾個過濾條件，那就是黃金交叉而且KD值都低於20當作進場條件，而死亡交叉加上KD值都高於80當作出場條件。
這個策略看似非常簡單，但是真的有用嗎？還有為什麼是20跟80這個魔術數字，85跟25不行嗎？
勳仔不知道大家在看所謂投資達人出書再講這類型的操作時，會不會跟勳仔一樣浮出類似的問題。身為工程師，不自己來驗證看看怎麼行呢！這就是為什麼我們需要學回測框架目的，雖然過去經驗不完全代表未來，但是一套策略在過去績效慘澹，到未來能夠大放異彩的機率相對還是比較低的。
我們利用python backtesting.py的框架，寫了KDCross下面這個非常簡單的策略。
基本上這個框架的使用方式很簡單，首先要先準備歷史股價資料，包含了Close/High/Low/Open/Volume這些資訊。
接著我們開始撰寫自己繼承自Strategy class的策略。在init函數要初始化一些需要用到的資料，而重點的策略則放在next函數中。
backtesting.py跑回測的時候，會從餵進來的歷史資料中，從時間序列的最前面開始一個一個時間點都去執行這個next，所以每一個next的呼叫都會判斷當時是否有某種訊號滿足一些預先定義好的行為，如果有，相對應要做什麼樣的交易動作，這些都會在next函數中被呼叫。
當歷史資料處理好，而且策略也寫好之後，就可以新增一個Backtest的類別然後執行他的run函數，則它就會自動開始執行回測，然後執行完之後會把結果回傳，我們在把它印出來看即可，同時也可以用plot函數，輸出並開啟html進行視覺化的分析，一切就是這麼簡單!
範例程式:
import pandas_datareader as web
import pandas as pd
from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
import matplotlib.pyplot as plt
from talib import abstract
import numpy as np
# download stock history data
#df = web.DataReader(name='0050.TW', data_source='yahoo', start='2014-07-25', end='2022-07-25')
#df.to_csv("stock_0050_2014_2022_0725.csv")
# build data from csv and select target data
df = pd.read_csv('stock_0050_2014_2022_0725.csv')
df = df.interpolate() #flll empty data
date_sel = df['Date']>='2014-07-25' #select target data
df_sel = df[date_sel]
df_sel['Date'] = pd.to_datetime(df_sel['Date']) #convert type to datetime
df_sel = df_sel.set_index('Date') # set date as index
#calculate KD signal with talib
df_tmp = df_sel
df_tmp.rename(columns = {'High':'high', 'Low':'low','Adj Close':'close','Close':'non_adj close'}, inplace = True) #rename for talib
kd = abstract.STOCH(df_tmp)
kd.index=df_tmp.index
fnl_df = df_tmp.join(kd).dropna() #merge two data frame
fnl_df.rename(columns = {'high':'High', 'low':'Low','close':'Close'}, inplace = True) #rename column name for backtest
def I_bypass(data): # bypass data in Strategy
return data
class KDCross(Strategy):
lower_bound = 20
upper_bound = 80
def init(self):
self.k = self.I(I_bypass, self.data.slowk) #K
self.d = self.I(I_bypass, self.data.slowd) #D
def next(self):
if crossover(self.k, self.d) and self.k<self.lower_bound and self.d<self.lower_bound and not self.position: #long position
self.buy()
elif crossover(self.d, self.k) and self.k>self.upper_bound and self.d>self.upper_bound:
if self.position and self.position.is_long:
self.position.close()
#run backtest
bt = Backtest(fnl_df, KDCross, cash=10000, commission=.002)
rslt = bt.run()
print(rslt)
bt.plot()當K值跟D值發生低於二十的黃金交叉而且我們目前沒有倉位，則開倉作多。反之，當KD值發生高於80死亡交叉且我們手上有多單，則平倉賣出。
回測區間從2014年的八月六號到2022年的七月二十五號。回測結果如下:
看起來策略績效有點慘啊，居然會是負的，等於單純套用這個策略，不只沒有賺錢還會虧錢。雖然勝率有61%，但是獲利因子(profit factor)只有1.02，代表這個策略比較像是小賺大賠，基本上是不可能可以實際操作的策略。
而我們試著來改善這個交易策略，因為目前獲利因子很低，所以先追求減少虧損交易的虧損金額，希望能提高獲利因子，因此先考慮加入停損機制，讓每次賠錢的交易虧損不會太多，藉由大賺小賠的方式，達到績效的改善。
因此把上述策略多加上停損的條件: “前一天k棒收盤價的99%當作停損價"。一旦觸到這個價格，手上的持倉就會被停損掉。
class KDCross(Strategy):
lower_bound = 20
upper_bound = 80
sl_ratio = 99 # stop loss ratio, 99 means 1% loss
def init(self):
self.k = self.I(I_bypass, self.data.slowk) #K
self.d = self.I(I_bypass, self.data.slowd) #D
def next(self):
if crossover(self.k, self.d) and self.k<self.lower_bound and self.d<self.lower_bound and not self.position: #long position
self.buy(size=.99,sl=self.data.Close[-1]*self.sl_ratio/100)
elif crossover(self.d, self.k) and self.k>self.upper_bound and self.d>self.upper_bound:
if self.position and self.position.is_long:
self.position.close()再跑一次回測結果:
這次的總報酬總算翻正的，有19.69%的總報酬，雖然還是慘輸單純買進持有的77.62%的回報率，不過至少策略修正看起來是有效的。因為停損點設得很敏感，所以很容易觸發到停損點，所以勝率剩下30.77%，不過因為控制了虧損交易的最大虧損，所以獲利因子就提升到了1.63，這個策略的型態就變得比較像是大賺小賠了。
縱使加了停損點讓報酬率變正，不過這個離實戰都還很遠，還有很多進出場條件的濾網可以去試，例如趨勢盤的時候，KD指標會遇到鈍化的問題，所以一種可能的濾網就是拿可以判斷震盪或是趨勢型態的指標當作是否要暫停這個策略的判斷依據，只在震盪盤的時候使用，如此一來應該還能再改善一點報酬率。
上述例子只是一個很簡單的例子在說明回測的重要性，不要看了書或是一些財經達人介紹某某策略，讓它財富翻倍，就照單全收，直接進場用一樣的策略操作。通常虧錢的機會比較多，如果有回測框架，我們就可以先拿來驗證可信度，至少下次有人跟你說0050在KD低於20的黃金交叉買進，KD高於80的死亡交叉賣出這套策略可以賺錢，你就可以回他說，我可能還是無腦buy & hold就好，哈哈。
對於程式交易者來說，把策略做回測是很重要的，而對於一般投資人來說，縱使不打算使用程式交易，但是利用回測去證實投資達人書上提到的方法是否有用，也可以幫助自己不會被書上影響，走到歪路，畢竟，「盡信書不如無書」，用量化數據佐證，也更能在心理層面支持投資決策，下單有憑有據，心態也比較穩定。
這篇示範了幾個非常簡單的case，如今python相對簡單易懂的免費程式語言再加上簡單易懂的回測框架，勳仔真的鼓勵投資朋友們可以勇於嘗試看看，其實真的挺有趣好玩的。
免責聲明: 本篇文章僅就公開資訊進行主觀分析，僅供投資朋友參考，不應當做投資依據，投資朋友仍然需要根據自身風險承擔能力作為投資判斷，盈虧自負。
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