讓機器人投票的選股模型初探

By | 2018-01-16

去年10月,第一檔用人工智慧操盤的ETF上市,這檔基金號稱是在IBM的華生平台上建構選股量化模型,我試著去了解這個ETF的投資邏輯,加上先前研究過的一些自動化選股系統,在此跟大家分享一些我的心得。

這檔代碼AIEQ.US的ETF,它是把各種數據及文字匯入系統後,研判那些股票會因為經濟情勢,投資趨向,最新公佈的數據及消息而受益,挑選受益程度最大的前30-70檔股票作為投資組合,值得留意的是,大部份挑中的股票市值都在10億美金上下,其中有幾檔漲幅頗驚人。

下圖是這檔ETF自上市以來的績效圖

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從績效來看,除了第一個月之外,後面績效開始追趕了上來,目前已追上S&P500的漲幅。

我的理解是,AIEQ是模仿不同產業分析師的分析模型,透過不同的演算法,用最新的各項數據去預估這家公司未來的目標價位,然後再透過投票表決系統,把眾多模型都看好的股票,放到投資組合當中。

我試著用XS的選股系統來表達這樣的概念。

如果我們把不同的選股法,當做一個投票者,那麼如果同時有很多個選股法,那麼同時符合最大選股標準的股票,就是投票時得到最多票數的標的。

作法上就像是把不同的選股腳本,通通放到同一個選股策略中,然後用"OR"來設定彼此的關係。

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把各種不同的選股腳本都放進來,用OR連結起來(目前XS  Support同時可以拿來聯集的選股條件是30 個)。

拿這樣的選股策略,把所有的股票通通拿進去選,執行之後,挑出來的股票欄位裡,有一欄叫"符合條件數",按一下就可以排序,找出符合最多選股腳本的股票了。

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以上是我初步模擬AI選股的心得,當然AI的腳本與投票系統比這樣流程要複雜的多,不過萬丈高樓平地起,作為個人投資者,透過這樣的方式,也是可以完成自己的選股投票系統。

 

 

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