機器人顧問能否因應貨幣波動？

－外匯市場常被視為計量型多重投資的敵人

隨著機器人顧問的興起，大家開始想了解：實務中，機器人顧問會如何因應市場情勢。而外匯市場常被視為計量型多重資產投資的敵人，肇因於外匯的複雜性，且其走勢常出乎眾人意料。其中，最嚴峻的挑戰在於，歷史關係能輕鬆的被扭曲甚至中斷，且相關性分析也會提供錯誤訊息。

目前機器人顧問模組有各種不同的機制，能適當因應外匯市場波動震盪走勢，而最普遍的方式是依據資產與最優化持股之間長期的相關性。晨星英國投資管理投資長 Dan Kemp 於此文運用英國、泛歐洲二個主要市場解釋，一個機器人顧問模組會如何考量投資組合中佈局於英國 / 泛歐洲的外匯部位與風險。

英國脫歐觸發對機器人顧問服務的疑慮

讓我們先來觀察英國股票、英鎊兌美元二者之間的關係 (圖一)。當一個機器人顧問嘗試量化股匯市之間的關係，常會以單一數據示意二者之間未來的關係，並做為配置佈局的依據。

顯而易見的是，英鎊與股票市場之間的關係會隨時間改變，更讓它們之間的關係難以量化。以 2002 年－2011 年之間為例，英鎊與英國股票表現具有一定的正相關；若再分別以 5 年期間來看，它們的相關性更高。然而，隨著時間變化，英國股匯之間的關係，已逐漸變為負相關，且未有停止跡象 (圖二)。

若以投資組合的角度來看，英國股匯市相關性走勢，觸發一個嚴肅的問題。這代表，若從歷史表現來看，一個具有高比重的英國股票、或股票型基金，它們的美元部位能充分發揮其分散風險的功能。因此，當我們在評估下行風險之時，要提出的疑問是：機器人顧問是否有能力理解，在它們為投資組合選擇英磅或美元部位之後，所可能衍生出的各式風險。

舉例來說，如果英國股市崩盤，一個機器人顧問模組能否判斷股市崩盤表現，會與英鎊走勢呈正相關還是負相關。無庸置疑的是，問題的解答取決於，在設計建構機器人顧問模組時，預先設定的條件。一個使用長期平均表現的機器人顧問模組，與一個設定綜合 1 年、3 年、5 年、10 年平均表現的機器人顧問模組，所設計出來的投資組合會相當不同。這也是我們認為機器人顧問模組的首要風險之一，更喚起我們對長期資本管理公司 (Long-Term Capital Management, LTCM) 旗下數學投資系統模組的記憶，由於未將俄羅斯金融風暴等機率微小的事件納入，進而造成其對沖基金無法挽救的虧損，並導致 LTCM 就此衰落。

那麼歐洲市場呢？

歐元兌美元之間的走勢於過去 24 個月相當穩定，然投資人需要評估，若歐股崩盤，歐元會如何反應？

2004 年－2013 年之間，歐元兌美元的歷史表現與英鎊兌美元的歷史表現相近；即歐洲股匯市之間為正相關，換言之，在股市表現樂觀之時，歐元兌美元也會相對升值。不過，前述關係在 2011 年的歐元區危機爆發之時，也一度被迫中斷。

質化方法更好嗎？

撰述至此，Kemp 提醒，質化研究方法的模組並不能保證能有更好的表現。比方說，設計邏輯可能告訴投資人，在英國股市處於危機之時，美元能發揮防禦功能；然近期的相關性分析則呈現不同於以往的走勢。而進行質化投資管理的經理人因應這些問題的方式，則會受到他們的投資行為所影響，更可能產生與計量型模組相佐的投資決策。

為了因應這些問題，我們建議提高下行風險可能導致永久損失的危機意識，而非以波動度做為其基本工具。意即，我們可依據不同的條件關係要素，進行可量化的情境測試，然最終使用質化結果，反映每個資產類別的預期報酬。

另方面，投資人要了解投機部位的重要性，也因此我們增加了逆勢投資的因子在分析之中，加強我們投資於價值低估而被忽略的資產的動機。若依據目前的計算結果，歐元與英鎊兌美元分別出現價值被低估的情形 (圖三)；而歐元兌美元被低估的情形，似乎反映瑪莉勒彭對法國選舉產生的影響，及市場對川普經濟政策越見樂觀的態度。

(本文由晨星美國撰寫，晨星台灣編譯)