2021年7月4日 星期日

[網站開發] 新增Market Correlation Matrix頁面 - 美股搜尋網站 Norn-StockScreener

接前篇:

[網站開發] 個人網站新增Monitor頁面, 多因子選股模型新增盈餘殖利率(最近一季)因子

分散投資這個概念, 在不少投資相關的書籍都有重點篇幅介紹, 藉由分散投資把資產配置到不同的標的, 可以達到分散風險的效果。 甚至我看過的某本書有提到, 投資這件事中唯一免費的午餐, 就只有分散投資了, 可以想見這本書多麼重視分散投資這件事。 

至於要怎麼做到分散投資, 從大角度來看, 你可以把資產分配到各個不同的國家, 這樣你的資產就不會因為某個國家出現問題, 而造成資產大幅縮水; 你也可以把資產配置到不同金融商品, 像是股票、債劵、房地產、儲蓄險, 這樣你的資產就不會因為單一市場的動蕩造成資產大幅減少; 另外把範圍再縮到更小, 你可以把資金配置到不同產業的股票, 這樣就不會因為某個產業因為政治或環境問題而衰退, 或是某間公司出現重大危機事件, 一次損失大筆財產。


這次新增的Market Correlation Matrix頁面, 主要是針對上述的最後一項, 透過選擇不同產業的公司投資來達到分散風險的效果。 今天分散投資, 不是說把資金分散到不同的標的就沒問題了, 這些標的還必須不能有太大的相關性才行。 

舉個例來說, 今天你把資金分散配置到十間不同的石油開採公司, 那基本上只能避免單一公司因為個別公司問題產生的風險(e.g. 公司掏空, 財務危機等), 沒辦法降低承受的產業風險, 因為所有的石油公司的營運獲利都與石油價格 & 供需有高度相關, 雖然你分散投資了十間石油公司, 可是相對來說你等於只投資了"石油"這個單一產業, 你的資產會隨著石油價格與供需大幅變化, 今天要是石油價格大跌, 你的資產可能就會大幅縮水甚至歸零(就像幾年前的深海鑽油產業一樣, 如果你不幸投資的還不是頁岩油而是深海鑽油的話...)

至於要怎麼知道各產業以及各公司的相關性, 可以用每日價格計算相關係數, 像是皮爾森相關係數(Pearson product-moment correlation coefficient), 斯皮爾曼相關係數(Spearman's rank correlation coefficient)等等..., 這不是這篇的重點, 有興趣的可以參考下面的連結:

皮爾森積差相關分析(Pearson Correlation)-說明與SPSS操作


如果要自己計算相關係數, 可以把想要比較的兩個產業市場指標或是公司股價的每日收盤價用一段時間做相關係數的計算, 這樣就可以得到兩個產業或公司的相關性, 以皮爾森相關係數來說, 0是無相關性, 越大於0就是正相關性越高(A漲B也漲的機率越大, 反之跌亦然), 1的話則是完全一致; 而越小於0則是負相關性越高(A漲B卻跌的機率越大, 反之亦然), -1則是完全負相關。

不想自己找資料計算的話, 現在不少網站都有提供相關係數的計算, 例如這篇文章就有詳細介紹以及提供可取得的網站:

資產相關係數解讀,配置多元投資組合的必勝方程式

Asset Correlations


雖然有網站可以幫忙計算各市場指標 & 各公司比較的相關係數, 可是以我個人來說還是很不方便, 因為市場指標以及上市公司太多了, 如果是檢視目前我感興趣或持有個股標的的所有相關性, 那我得做1+2+3+...(n-1)次才行, 我也找不到有網站提供各產業或各公司的Correlation Matrix (也不意外, 畢竟這麼多指標跟上市公司, 根本畫不出來這麼大的矩陣), 所以後來想想, 各個公司是不可能了(自己持有的公司倒行), 各產業總該可以吧, 畢竟以GICS標準來說就只有157個子產業, 就決定來做個以產業為主的市場指標的相關性矩陣頁面了!

做完的成果如下:

https://norn-stockscreener.zmcx16.moe/market-correlation-matrix/


上面是把我目前整合好的市場指標一年資料用皮爾森相關係數做成Correlation Matrix, 可以看見以這一年的資料來說, 大部分的產業都是正相關, 畢竟最近這一年大盤整個大漲, 原物料也大漲, 什麼都漲的情況也不意外...。 不過各產業之間的正相關性還是有大幅相關跟輕度相關的差異, 像藍色比較淡的就是低度相關, 我們在挑選分散投資的產業時, 就可以挑選產業之間彼此低度相關的公司, 這樣單一產業大跌時其他標的就比較不會受影響。

而上面有兩條比較有意思的地方, 第一個是對其他產業的相關性幾乎全白的指標: WSJMXUSMENT

這是娛樂產業指標, 因為這一年疫情的關係, 娛樂產業是好壞參半, 實體產業營運應該是大幅虧損, 而線上娛樂的部分則大概獲利頗豐, 所以這一年的價格沒有跟著大盤跑其實不太意外。


而第二條紅色的則是黃金的現貨價格以及市場指標, 黃金的價格本來就跟股市大盤沒有相關性, 而至於不是白色而是紅色的關係, 我在想應該是大盤這一年瘋狂上漲, 而黃金則是從最高價2000跌到1800以下, 跟大盤這一年的表現呈現負相關, 所以才會是紅色 (明年就不知道了, 不過我想之後應該會漸漸從紅色轉成白色, 至少應該不會變成藍色)。


最後想表達一個重點是, 分散投資不是只要挑相關性低甚至負相關性的產業做配置就好, 不如說這樣是十分危險的, 像最近一年大盤狂漲, 你要是為了分散風險去買負相關性高的黃金, 那對你的整體報酬反而是大大扣分! 而如果挑選相關性過低的產業(e.g. 娛樂產業)也是小扣分, 而這也不是說你該買相關性高的產業, 畢竟這樣分散投資就沒意義了, 大多數產業相關性高是最近一年大盤跟原物料大漲的關係, 不代表未來也是這樣, 沒辦法預測未來的情況這樣做一樣風險很大。

要做分散投資, 該看的不僅僅是相關係數, 相關係數能表達的只有相關性, 你看不到那個相關性的變化等級以及背後的原因, A第一天漲10%第二天漲20%, 跟B第一天漲100%第二天漲200%, 相關係數都同樣是1, 可是代表的意思卻完全不同。 在用相關係數決定資產配置時, 還必須思考這產業的波動, 風險以及未來的前景等等, 如果只靠相關係數決定資產配置, 那只是在幫你的資產報酬打折扣, 甚至還可能造成大幅資產報酬大幅衰減, 在使用這個系數的時候, 必須仔細思考其他各種因素才行。