各家機器人理財大評比!一篇就懂的AI智能投資 | 社區大學終身學習網
2022年1月4日—各家機器人理財會隨著市場調整投資組合的建議,每個不同的時間點調整投資...至於想知道哪一家機器人理財比較會賺錢的話,小資女其實也無從評斷, ...
小資女升職記 製圖投資入門最常見的問題,不外乎就是工作太忙沒辦法投入時間去研究、或是覺得投資這門課艱澀難懂不得其門而入,然而最近這幾年開始,台灣開始出現了所謂的機器人理財、智能理財、智能投資等等...標榜著個人化資產配置、24 小時盯盤、甚至是運用了諾貝爾級的投資模型,彷彿是投資界的 AI管家賈維斯,無微不至的替投資人掌控每一分風險,想辦法讓主人的錢錢多更多!然而機器人理財真的那麼厲害嗎?究竟又什麼是智能理財呢?這些看起來很厲害的服務到底能不能真的為我們的投資帶來什麼幫助呢?就讓我們看下去!
Q:智能理財究竟有多智能?
看到這裡大家不難發現:「***咦~怎麼好像有演算法跟系統自動執行就可以算是機器人理財,好像沒有想像中的那麼複雜欸!***」
雖然法規是這樣解釋沒錯!不過你我會考慮使用機器人理財,無非就是想用少少時間就可以獲得大大的績效,而這個決定績效的關鍵正是各家機器人理財所使用的「演算法」以及投資決策流程。
觀察各家機器人理財的產品介紹,發現有兩個看起來高深莫測的模型是經常被提到的,分別是得過諾貝爾獎的 Markowitz 的現代投資組合理論、以及基於前者理論所改良的 Black-Litterman 模型。這邊簡單講一下這兩個模型到底差在哪裡~
Markowitz的現代投資組合理論:在1952年,由美國經濟學家Markowitz首次提出,主要是將歷史資料以呈負相關性資產建構投資組合,來找出最適當的資產配置比,也因此Markowitz獲得了諾貝爾經濟學獎。 Black-Litterman 模型:在1992年,由高盛的Fisher Black、Robert Litterman,基於Markowitz的理論進行改良,是將研究團隊(或是AI)對於市場評價與看法預測佐以歷史資料加入資產配置中,得到最適化的投資組合。至今仍廣為金融領域使用。然而真的去細究這些演算法及投資決策流程,並非真的哪...
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