第二章 機器人理財如何改變財富管理市場
第一節 財務經濟理論與機器人理財的連結
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第二章 機器人理財如何改變財富管理市場
第一節 財務經濟理論與機器人理財的連結
演算法交易與機器人理財的學理基礎，是由財務經濟學(Financial Economics) 希望處理的經典問題而來。當特定資產的合理價格與市價不同時，就會出現套利 空間1，此時獲利機會造成市場力量浮現也將驅動買賣雙方進行交易，最終使得價 格再次達到均衡。演算法交易與機器人理財的功能即在於幫助使用者找到獲利的 契機，依使用者個人投資及風險偏好為本，建構一個符合個人預設目標報酬率的 投資組合。
Markowitz 於 1952 年提出了現代投資組合理論(Modern Portfolio Theory, MPT)，
說明理性的投資人會考量預期收益率與收益率的標準差(波動率，亦即風險)來建 構投資組合。2理性投資人將會在固定風險程度的情況下追求收益最大化，或在固 定收益率的情形下追求風險最小化，因此投資組合的最佳配置不會是特定的點，
而是形成一個效率前沿(Efficient Frontier)。由於不在效率前沿上的投資組合配置 是無效率的，自然理性消費者將會以達到投資前沿為本建構投資組合。實務上，
多數應用是以分散投資的方式降低投資組合風險，並配合投資人自身的風險偏好 與預期報酬來建立一個符合上述理論架構的投資組合。
1 依財務經濟學理論，套利僅止於無風險套利(Covered Arbitrage)。一般人所稱的套利交易並非無 風險，實為價差交易(Spread Trading)。
2 Harry Markowitz, Portfolio Selection, THE JOURNAL OF FINANCE, Vol. 7, No. 1., 77-91, (1952).
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圖 1 投資組合如何組成效率前沿 (作者整理)
圖 2 選擇有效率的投資組合 (作者整理)
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圖 3 效率前緣與投資組合配置 (作者整理)
資訊不對稱理論(Information Asymmetry Theory)係指交易發生前或發生時，參 與交易的其中一方對交易標的所擁有的資訊多過於另一方，使得擁有更多訊息的 這方因更了解交易標的之實際價值得以牟利。
Akerlof(1970)以美國中古車市場為例，說明中古車業者擁有比消費者更多關 於中古車物件的資訊，因此能夠將車子以高於「合理價值」的「價格」賣給消費 者。由於市場中總是充斥著不對稱的訊息，只要業者知道商品的實際價值低於消 費者的開價，就可以得超額利潤。於是，業者會一再地嘗試將車子以溢價賣給消 費者。不斷重複這項過程的同時，將產生逆選擇問題(Adverse Selection)，市場終 將剩下不符價值的中古車與劣質業者。而劣幣驅逐良幣的結果也將讓整個交易市 場逐漸萎縮。因為消費者終將體認，無論如何，在資訊不對稱的情況下，他們永 遠只能用偏高價格買到偏低合理價值的中古車。3
另外一個典型地資訊不對稱和逆選擇問題的案例，則發生在保險市場之中。
已經罹病或者認知到自己未來需要更多醫療協助的消費者，會更有意願購買醫療
3 George Akerlof, The market for lemons: quality uncertainty and the market mechanism, QUARTERLY JOURNAL OF ECONOMICS 84 (3), 488-500, (1970).
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價模型(Capital Asset Pricing Model, CAPM)建構了市場收益率與股票價格的關聯 性，進而決定股票合理價格。45Ross(1976)認為只要存在套利的空間，就會有市場 力量驅使交易發生，並消除套利空間。於是以此發展了套利訂價理論(Arbitrage Pricing Theory, APT)，試圖解決一般資產價格的訂價問題。6Black 和 Scholes 模型 與二項式選擇權定價模型(Binominal Options Pricing Models)則是在 1970 年代後期 開展，解決了早前無法確切計算選擇權合理價格的問題。財務經濟學的發展始終4 William Sharpe, Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk, JOURNAL OF FINANCE, 19 (3), 425-442, (1964).
5 Jan Mossin. Equilibrium in a Capital Asset Market, ECONOMETRICA, Vol. 34, No. 4, 768–783, (1966).
6 Stephen Ross, The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing, JOURNEY OF ECONOMICS THEORY (13), 341-360, (1976).
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求更有效率的方法進行資產配置。機器人理財並不贊同效率市場假說(Efficient-Market Hypothesis, EMS)，資產價格並非已經被市場交易價格充分反映，證券市場 也不是隨機、不可預測的。正是因為市場缺乏效率且往往存在資訊不對稱與套利 空間，又經常依循一樣的模式循環，才有運用演算法找到被低估之投資標的，進 而從中獲利之可能性。套利定價模型等財務模型是演算法用來描述的核心價值，
亦即其機器人理財背後之經濟原理與運算邏輯。最後，用演算法計算出的結果替 代傳統投顧的投資建議，可以建構更有效率的投資組合，避免人性的偏見與謬誤。
以演算法取代真人，在即時接收市場資訊與價格變化後可以隨即經由演算法計算 來做出因應，無論是持有、買進、賣出或以其他交易策略因應，都更加地迅速。
相較於真人從事金融交易時需要面對的情緒考驗，演算法可以更有紀律地執行交 易策略。
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Advisors」分析，機器人理財服務係 2008 年金融海嘯後方始蓬勃發展。其主因為 金融海嘯造成投資人們鉅額金錢損失，也對傳統投資顧問業者產生不信任感。此7 Capgemini，Evolution of the Automated Advisors,
https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/evolution_of_automated_advisors_2016.pdf (瀏覽日期:2018 年 7 月 15 日)