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穩健資產配置策略之建構-以iShare ETF為例

為了解決國泰ai+robo成分股的問題，作者黃議玄 這樣論述：

近年來因資訊科技軟硬體的發展，過往傳統的投資觀念逐漸被科技的進步所顛覆，在投資市場崛起一股量化投資 (Quantitative Investment)的新投資觀念，透過大數據 (Big Data)的概念加上AI演算法的導入，成功搭上了這一波的金融科技 (FinTech)浪潮，「智能理財」或「理財機器人」的新投資概念就因此油然而生，機器人理財顧問 (Robo-Advisor)更成為國內外金融業近一年來最火紅的話題之一。科技在金融交易上被廣泛的運用，讓金融市場的行情變化速度加快，加速了各家金融交易團隊在交易策略上的開發及運用，而已經有幾十年歷史的資產配置 (Assest Allocation)

的觀念仍然在金融快速變化的環境中屹立不搖。在大型法人交易機構，有較多的投資規範，例如：法規、市場胃納量及基金持股比例…等限制，無法過於頻繁的交易及標的轉換，故法人交易機構，皆透過資產配置 (Assest Allocation)的觀念來進行部位的建立及資金的配置規劃，以達到其想要的投資報酬績效。本研究之研究樣本採取美國最大ETF發行商iShare所推薦的核心配置型ETF作為研究標的，投資期間標的選擇以動能策略 (Momentum Strategy)為基礎，再把投資標以資產配置之股債比例60/40法則來作為 Black-Litterman的市場權重設定，並透過 Black-Litterman資產配

置模組來重新計算資產配置權重，最後分別比較三種績效指標的績效穩定度。本研究發現透過 Black-Litterman資產配置模組可以讓投資組合績效更為穩定，降低了每單位報酬所承擔的風險。最後研究者提出心目中對「保守」、「穩健」、「積極」…等三種資產配置策略。