ETF 專欄 美股教學

人工智慧的ETF的「2大觀察重點」:數據決定價值、成本決定效率!

本文作者:麥道森

「你有沒有AI人工智慧的產品,我們現在很缺!」

一位從事金融業多年的朋友在碰面時,第一句話就問起人工智慧。

是的,在2018年靠近尾聲的這個時候,AI幾乎成為每個領域的重點,因為AI能夠解決人類大量數據處理的問題,如果你不知道AI如何顛覆世界,我整理幾個現象!

1.Alpha Zero打敗Alpha Go

注意不是Alpha Go,而是他的小老弟Alpha Zero。當初Alpha Go打敗圍棋天王李世石,靠的是人工智慧,持續不斷與人類下棋,學習人類的思考方式。但是在2017年底,開發出Alpha Zero,Alpha Zero以壓倒性的優勢打敗Alpha Go,靠的是AI訓練AI,Alpha Zero不斷與自己下棋,進而學習。

2.台積電

半導體未來10年的發展,聚焦人工智慧,NVIDIA的AI人工智慧晶片,特斯拉跟Mobileeye分手,轉跟 Nvidia 合作,NVIDIA是台積電的大客戶。

在投資界,有沒有AI領域的ETF,其實去年已經有類似的概念,今年更有一個完整一年的績效,可以檢視AI的績效如何。我們期待的AI投資應該就是屬於能夠自己學習、判斷新聞、判斷訊息,判斷基本面,找出投資機會,解決人類的問題:不夠有紀律、無法處理大量的投資訊息、錯失執行下單的良機等…

首先,依據ETF DB的資料,我們可以找到AI領域的ETF,各位可以在連結找到這些具有AI投資概念的ETF:包含QQQ、VGT、XLK、FDN等

https://etfdb.com/themes/artificial-intelligence-etfs/

根據ETFDB的說明,這些AI ETF投資在那些生產、研發AI的技術、或者是那些運用AI技術選股,而進行投資的公司。

以資產規模AUM第一大的ETF:QQQ為例,資產規模高達656億美元,已經屬於巨無霸等級的ETF,今年也繳出11.8%的績效,其投資在蘋果、微軟、亞馬遜等運用AI公司,QQQ就是投資在ETFDB的第一類的定義:投資在那些生產、研發AI的技術。

麥道森曾經是法人部門的操盤人,更關心的是第二類的ETF:運用AI技術選股,而進行投資的公司。

檔ETF叫做AIEQ(美股代號AIEQ.us),採用IBM Watson 超級電腦,其選股編列機制由一家美國Fintech公司EQUBOT,採用IBM的華生技術來建構選股機制。你可能知道,Watson可以使用自然語言來回答你的問題,現在一家ETF公司整合這個超級電腦,每天處理 100 萬條包括新聞、財報在內的訊息,在美國股市中進行選股。

就持股來看,AIEQ確實持有一些特殊的股票,前十大持股如下:

資料來源:美國晨星資料庫

第一大持股:FCE.A 森林城市房地產信託,過去都是虧損,在2017年12月的財報利潤率轉正,AIEQ就捕捉到這檔個股的基本面轉正,買入這檔個股。

圖片來源:美股狙擊手網站

類似的例子,或許也發生在第八大持股ZAYO公司,不過這次的選股績效就有點差強人意,今年以來ZAYO下跌18%。根據過去的報導,過去AIEQ也持有PVAC,一家做探勘的天然氣以及石油業者,在股價大漲之後,及時在高點賣出這檔個股。

類似的例子都可以看到,AI採用了一些方法,來精進自己的投資,不過這個方法會帶來另一個可能的負面效果、高週轉率。

一個可能較公平的比較(因為沒有其他AI ETF 可比較)就是,把AIEQ績效拿來跟已經知道的第一類的AI ETF進行比較,可以看到AIEQ的績效在過去一年,跟QQQ的績效,以目前績效看來,看來平起平坐,QQQ今年以來績效為9.86%略勝AIEQ,在十月份的下跌,AIEQ下跌幅度也較大,個人認為主要原因是QQQ是市值導向,市值越大,持股比重更高,光光是蘋果、微軟、亞馬遜,三檔個股就超過30%的比重,大型股在大跌時通常比小型股抗跌,這或許也是AIEQ的績效在大跌時較差的原因。

資料來源:美國晨星資料庫

最後,麥道森必須強調,檢視AI是否可靠,有幾個觀察重點:

1.數據決定價值

QQQ類似的ETF,已經屬於超高效率,投資在蘋果、微軟、亞馬遜,也已經不是單純的科技公司,而是已經進入各種領域、包含消費、金融等日常生活,且AI領域,是數據決定價值,美國AI公司都擁有巨量數據的黑洞能力了。

2.成本決定效率

AIEQ的費用比率為75%,QQQ僅有0.2%,兩者費用差距一年為0.55%,AI能不能帶來超額的0.55%的收入,在美國這樣具有極度高效率的資本市場,可能很難說。

最後,套一句AIEQ創辦人說的,他自己也不知道AIEQ能不能安然度過熊市,如果可以,這檔ETF才算是成功。

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