1.0Fortune Insighthttps://prime.fortuneinsight.com/web錢琛https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/author/chinshunrich600338<blockquote class="wp-embedded-content"><a href="https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/482778">從統計套戥到金融抗爭</a></blockquote> <script type='text/javascript'> <!--//--><![CDATA[//><!-- !function(c,d){"use strict";var e=!1,n=!1;if(d.querySelector)if(c.addEventListener)e=!0;if(c.wp=c.wp||{},!c.wp.receiveEmbedMessage)if(c.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if(t)if(t.secret||t.message||t.value)if(!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var r,a,i,s=d.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),n=d.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=0;o<n.length;o++)n[o].style.display="none";for(o=0;o<s.length;o++)if(r=s[o],e.source===r.contentWindow){if(r.removeAttribute("style"),"height"===t.message){if(1e3<(i=parseInt(t.value,10)))i=1e3;else if(~~i<200)i=200;r.height=i}if("link"===t.message)if(a=d.createElement("a"),i=d.createElement("a"),a.href=r.getAttribute("src"),i.href=t.value,i.host===a.host)if(d.activeElement===r)c.top.location.href=t.value}}},e)c.addEventListener("message",c.wp.receiveEmbedMessage,!1),d.addEventListener("DOMContentLoaded",t,!1),c.addEventListener("load",t,!1);function t(){if(!n){n=!0;for(var e,t,r=-1!==navigator.appVersion.indexOf("MSIE 10"),a=!!navigator.userAgent.match(/Trident.*rv:11\./),i=d.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),s=0;s<i.length;s++){if(!(e=i[s]).getAttribute("data-secret"))t=Math.random().toString(36).substr(2,10),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t);if(r||a)(t=e.cloneNode(!0)).removeAttribute("security"),e.parentNode.replaceChild(t,e)}}}}(window,document); //--><!]]> </script><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/482778/embed" width="600" height="338" title="“從統計套戥到金融抗爭” — Fortune Insight" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe>https://prime.fortuneinsight.com/web/wp-content/uploads/2020/04/Hong-Kong-Umbrella-Movement.jpg1200675要加速金融抗爭，必定要有經濟誘因，否則難以成事。筆者聽過不少有心人提及不少建議， 唯部份建議誘因不足。思前想後，發現將統計套戥（statistical arbitrage/StatArb）配合外國流行的ESG投資概念，可能可以加速抗爭進程。 先談背景資料吧。統計套戥為一種交易策略，概念上是使用某種方法找出被低估及被高估的資產，然後同時long前者及short後者。詳細操作較為深奧，筆者在交易課程上有更多解釋，在此不贅。至於ESG投資則是一種投資理念，大致上是認為會照顧所有持份者（包抱雇員、環境保護者等）之企業的內在值會上升，反之亦然。政府/監管機構對ESG之措施，亦會影響市場在這層面的效率，有不少外國例子可以討論，之後詳談。 本港市場比美國理論上擁有較低市場效率（market efficiency），有良好聲望、以港人為先的企業估值可能會被低估，聲望差、背棄港人的企業估值又可能被高估，結果令前者財政上處於劣勢。好消息是，如果有交易策略可以在此錯誤定價（mispricing）中獲利，投資者高興之餘，優質與差劣的企業亦能被合理估值，企業的良心可以反映在市值上，提高整體市場效率，一舉多得。 聰明的讀者應該知道，這種交易策略就是統計套戥。用以回測（backtesting）的策略邏輯非常簡單，就是每天為一籃子港股定立ESG分數，分數越高，公司ESG表現越好。然後，long整個籃子的一小組擁有最高ESG分數的股票，short一小組擁有最低ESG分數的股票。再者，將此邏輯應用在港股的歷史數據中，檢查策略表現，再因應表現改善策略，完成回測。但策略有機會獲利嗎？Simon Glossner在2017年的研究指出，聲望風險（reputation risk）較高的企業，在回測中擁有negative alpha，可見策略的潛在回報。 最重要的問題是：如何量度ESG分數？先看看外國research paper的結果吧。Glossner的研究中量度聲望風險的數據源於一個名為RepRisk的數據庫。數據庫會根據一個月內的新聞內容，為不同企業制定一個RepRisk分數。應用類似邏輯的話，使用自然語言處理（natural language processing/NLP）程式分析每天的企業新聞，就可以量化每間企業每天的ESG分數。量化ESG表現後，更可創造rating effect，讓ESG為主題的基金增持優質ESG企業，推高其市值。 筆者不想擔當甚麼「冷氣軍師」，只求「做隻卒仔」，運用自己作為計量分析員的經驗，為這個NLP工具出一分力。有編程背景的朋友，不妨可以研究一下，個人認為要入手，python中的gensim及NLTK是不錯選擇，其中gensim的documentation更非常user-friendly，易學易明。能設立上述系統，精準地計算每間公司的ESG分數，令不同基金的策略profitable的話，要資金留進「真·香港企業」就不是夢。