貝萊德如何運用智慧數據,打造高效率的系統化選股策略?

2022年8月4日
  • 貝萊德

量化投資、大數據投資、機器人投資、或者AI投資在最近幾年一直是金融市場的熱門話題。然而您知道嗎?量化投資領域其實已經有數十年的發展歷史,貝萊德的量化選股團隊 – 貝萊德系統化主動股票團隊,就是量化領域的先鋒者之一 !這個團隊成立至今已經超過30年,豐富的團隊操作經驗,讓我們得以與時俱進,持續納入新維度的資訊與技術進入投資分析環節。

貝萊德系統化主動股票團隊的量化選股模型,主要專注在以下三大重點作為選股流程的訊號指標 :

  1. 基本面(約占~70%) : 包含了傳統的公司獲利、資產負債表、現金流等財報數據,同時納入獨家的非傳統指標,包含企業新聞稿的內容關鍵字統計、以及公司監管文件、公司在網路上的搜索流量等,全方位掌握個股基本面狀況;
  2. 市場氣氛(約占~20%) : 透過資金流向等數據,了解市場對個股的興趣程度;
  3. 總經環境(約占~10%) : 觀察經濟指標、人口變化、人力銀行召聘等數據,判斷並預期個股可能會受到哪些總體經濟或產業因素的影響。

投資建議:貝萊德全球智慧數據股票入息基金(基金之配息來源可能為本金)

貝萊德全球智慧數據股票入息基金 (基金之配息來源可能為本金) 由貝萊德系統化主動股票團隊操盤,透過三大類選股訊號指標,每天分析全球超過3,000檔股票的訊息,自動建構投資組合跟交易清單,搭配專業投資團隊的人為檢視,幫助投資人輕鬆運用智慧數據,打造高效率的系統化選股策略 !

選股訊號

資料來源:貝萊德。以上圖像僅供舉例說明之用。

關鍵觀點

  1. 智慧選股的範例一 : 本基金透過系統化方式預測不同國家與產業的配股日期,掌控每月配息來源,可望更高效率地賺取潛在收益。
  2. 智慧選股的範例二 : 本基金運用人工智慧,大量「閱讀」上市公司的法說會文本,統計法說會的特定詞彙、評估市場情緒,還能判斷並預測個股的長期基本面變化,如現金流量、每股盈餘、營業利益率等。
  3. 智慧選股的範例三 : 本基金透過電商平台等網路流量資訊、以及信用卡或實體購物等消費習慣的趨勢分析,有助於在疫情期間找到產業贏家。

投資小錦囊

貝萊德全球智慧數據股票入息基金 (基金之配息來源可能為本金) )的操作團隊是貝萊德系統化主動股票團隊,該團隊是全球鑽研量化領域最早的團隊之一,1988年成立至今,由全球共計約80位投資專家組成,掌管資產規模約1,510億美元。1

基金投資涉及一定程度之風險, 建議投資人應一併審視自己的風險承受度及投資目的, 再選擇最適合的投資標的。

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