財務模型智能分析與應用

本計畫旨在創造新型態之資產管理工具，根據統計公司Statista的預測，2017年美國智能投顧管理資產規模將達到2248.02億美元，到2021年將達5095.55億美元，年複合成長率達29.3%。截至2017年2月，資產管裡規模最大的前五家公司，Vanguard、Schwab Intelligent Portfolios、Betterment、Wealthfront、PersonalCapital分別管理470、102、73.6、50.1、36億美元，可看出智能投資工具已成未來資產管理的趨勢。而本計劃將財務模型、類神經網路、圖像辨識進行整合，創造能對「個股」進行精準分析的AI系統，有別於市場現有的智能投顧公司，本系統的資料挖掘不侷限於已量化的數據，甚至可對新聞、研究報告上的「文字」及「圖表」進行判讀，可節省以往人工判讀的時間及成本，並透過財務模型的輔助，加強系統預測的準確度。此外歐盟於2018年1月3日起實施的「歐盟金融工具市場規則II(MiFID II)」，將導致券商撰寫研究報告的成本上升，為彌補其中的損失，券商對中小型股的「研究覆蓋率」降低。而台灣證券市場結構以中小型股為主，「研究覆蓋率」降低將導致台股對外資的能見度降低，最終恐影響外資對台股的投入。而本計劃除了提供投資人不同的資產管理工具外，也可在缺乏研究報告的情況下，提供具可信度的分析資料，促進個股的流動性，同時解決台股目前的困境。 隨著科技的演變與進步，軟體與硬體越來越能夠支援AI的運算需求，這一波的AI熱潮可以說是最被看好能將應用廣泛用於商業活動或民生需求上，這個計畫透過跨領域的結合，包含資料科學家、AI工程師以及財務金融專家的結合，讓AI藉由歷史資料的訓練，並將訓練好的模型套上即時資料後做出有利投資人之投資參考決策，除了Long以外，本計畫同時也做Short的投資預測，其目的在於減少市場風險，避免黑天鵝所造成的突發效應。從實證結果來看，AI初步預測出來的投資決策尚數不錯，但未能顯著打敗大盤，經過進一步篩選後，其投資報酬率有明顯的提升，並打敗回測期間大盤之報酬率(24%)。AI預測的結果與輸入的預測性變數息息相關，未來將持續優化精進預測性變數之研究，期能提供更好的投資預測。