邱志昌：ETF投資的2大致勝關鍵
回顧過去幾年全球量化寬鬆（QE）政策下的大多頭行情績效，投資人會赫然發現，與其自己絞盡腦汁建立投資組合，不如參與共同基金，結合同屬性投資人，享受共同成長績效；或是投資於指數型基金ETF，被動式投資績效多遠優於主動式。
至目前為止，全球有多家基金公司已藉由人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）操作、管理ETF。熟知AI深度學習特性，並善用總體經濟與財務理論者，將是未來的投資贏家。本文將以人工智能、類神經網路（Artificial NeuralNetwork）模型邏輯概念，闡述被動式投資理念。
以高科技公司為主的美國那斯達克（Nasdaq）綜合指數，於2017年6月9日與7月27日，對美國聯準會（Fed）的升息與縮表利空顯著反映，拉出兩根長黑；科技類股重要指數的費城半導體股價指數，自此進入整理格局。之後那斯達克指數，在8月猶能續創新高，但力道已趨弱。
在美股結構發展上，2017年7月至8月初，歷經財務報表宣告後，道瓊工業與那斯達克股價指數分道揚鑣。前者仍然持續創新高，但後者則明顯進入整理。以科技產業觀點來看，上市公司股價與財報宣告前的預期有差異，因而導致股價產生明顯波動。
投資市場詭譎多變
被動式投資成顯學
全球最大網路電子商務亞馬遜（Amazon），由於獲利不如預期，股價短期跌破1,000美元。但主攻智慧型裝置的蘋果（Apple），獲利超乎預期，股價強勢，也帶動那斯達克指數反彈，並推升台股與全球新興市場同步上揚。
而仍處於虧損狀態的美國電動車巨擘特斯拉（Tesla），由於虧損金額遠比預期少，股價呈現強勢。亞馬遜、蘋果、特斯拉3大科技企業表現優異，再加上目前很夯的人工智能，全球高科技類股的股價後勢可望強勁成長。
除了日常生活與交通，AI人工智能在美國已滲透到醫療產業與財務金融。在醫療產業發展方面，人工智能可輔佐醫生對重大疾病的精確診斷，讓醫療成本和效率達到最佳化。仿人類神經元的類神經模型，若再融入總體經濟與財務金融因子理論模型概念，幾乎可掌握被動式投資的方向與績效。
過去數年來，全球股票市場的主流類股多偏重在半導體與科技類股，因此普羅大眾即使窮盡畢生知識去建立股票投資組合效率前緣，投資報酬率仍無法打敗大盤，也無法勝過股價指數報酬率，ETF這種追蹤指數績效、投資一籃子股票的被
動式投資工具因而抬頭。
ETF的一籃子股票是從相同市場與類別的股票中篩選出來，投資人買進該檔ETF等同與該市場大趨勢同步。ETF也可將債券價格、債券殖利率指數化做成債市投資，亦可發行石油、黃金等商品ETF，滿足投資人對商品投資需求。ETF及共同基金這類被動式投資的績效與市場趨勢有關，想投資任何一種市場前，必須先研究影響該市場趨勢的核心變數。
總體經濟與財務理論
是被動投資致勝關鍵
影響台股指數變數的時間序列為資金面的新台幣兌美元匯價，以及實體經濟的GDP成長率。台股指數時間序列與股價指數呈現正相關，匯率升值，股價上揚，匯率貶值，股價則下跌。
與預估新台幣匯價變化相關的指標有：美國10年期公債殖利率、美元指數、歐元兌新台幣匯率等。而能預估股價指數與股票ETF趨勢變數的，還有該經濟體經濟成長率、季度GDP數值預期數據。
本專欄僅代表專家個人觀點
全文未完，完整內容請見《Money錢》2017年9月號第120期
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