如何系統性地從2000多檔中發現全能的六邊形戰士ETF？ETF分析手法大揭秘

如何用Python和7大股性指標，從全世界最熱門的ETF分析出有價值的洞見?

ETF的全名是Exchange Traded Fund，白話文指的是「一籃子股票」。

也就是說，持有一檔ETF相當於持有其中多檔股票，持有的概念從「個體」變成「群體」。

有一句話是這麼說的，

對於大多數人而言，最好的投資策略就是定期定額購買大盤ETF。

 

無論你認不認同這句話，

被動追蹤指數的ETF確實是目前公認最適合做「資產配置」的方式之一，

雖然這些ETF並不追求超過大盤的報酬，

但憑藉著波動小，能讓人安心睡覺、績效較穩定這些優勢，

確實很適合不研究金融市場、每天心情隨著股市起伏的大多數人。

這篇文章將如同上一篇如何只用15種指標和Python量化分析俯瞰美股市場?

分析群體中的個股一樣地診斷出各類別中ETF的特性，

如果你還沒有看過的話，強烈建議先去了解一下我們整體分析的架構，

這裡的7大股性指標雖和那裡介紹的皆相同，

但不同點在於這次使用的是ETF的價格，

而非個股的價格來做7大股性指標的計算，

因此，價格的波動率平均而言會比個股低一個檔次。

並且，ETF沒有8大基本面指標可以輔助衡量特性，

因此這裡著重使用7大股性指標、使用類似的手法來分析ETF。

一般而言，一檔ETF通常代表著數十、甚至百檔以上的個股集合，

因此在分析前，我們也滿好奇使用ETF做為分析對象的話，

能洞察出哪些見解，與用「個股作為分析對象」比較的話，

又會有哪些相同或不同的地方。

免責聲明

本篇文章的所有內容純屬個人分析觀點，不構成任何投資建議，

任何數據僅只是根據過去的結果所做的估算或分析結果，不應被視為確切的收益數據。

所有數字僅為說明用途，並非投資建議，投資有風險，投資人應具備獨立思考的能力。

7大股性指標介紹

這裡的7大股性指標與上一篇文章相同，所以如果你已經了解它們的涵義可以跳過這一段。

這7大股性指標都是由一段時間的調整收盤價計算而來的，

它們各自可以反映出ETF價格序列呈現出來的特性，

其中有些特性是難以只使用人眼看出的，

因此透過量化的方式才能看出大多數人不知道的端倪。

此外，它也能幫助我們看出ETF之間細微的差異，做出更好的投資決策。

例如你有選擇障礙，常在兩個類似的ETF中間糾結，不知如何抉擇買哪一檔的，

那麼你可以參考這篇文章的分析方式，

或許在看完後面的分析圖表後，你心中的答案便能浮出水面。

IR

Information Ratio，資訊比率。

原本是用來衡量基金經理人投資績效的能力，

在這裡我們將這個指標反向思考：將原本

「如果投資人只持有該一檔ETF的話表現如何」的角度，

轉變成「持有該ETF是否能提升投資人的績效能力」，

簡單來說是「風險調整後的超額收益率」，

Rank數值愈接近1表示該ETF愈具有「穩賺」的特性。

OR

Omega Ratio，名叫希臘字母Ω的比率。

用來衡量資產獲利相較於虧損的程度，

藉由這個指標你可以知道資產是否屬於漲得兇，跌得也很兇的類型，

抑或是漲多跌少等其他的類型。

簡單來說是「資產的獲利機率/虧損機率」，

Rank數值愈接近1表示該ETF愈具有「賺多賠少」的特性。

CR

Calmar Ratio，年複合成長率(CAGR)除以最大跌幅(Maximum Drawdown)，

分子代表該ETF成長力度大小，分母代表該ETFㄧ段期間內最多曾跌過多少，

兩者相除就是希望ETF要高成長，而且盡量不要有一次暴跌太多的情況，

簡單來說是「風險調整後的年複合增長率」，

Rank數值愈接近1表示該ETF愈具有「穩定成長」的特性。

AD

Average Drawdown，非常簡單的概念，就是「平均跌幅」，

藉由這個指標你能看出哪些ETF在下跌時平均會跌多少，

有一個很常見的應用場景是如果你之後想持有某檔ETF，

你就至少需要能承受這個指標算出的平均跌幅，

這樣你有辦法在它艱難的時候持續陪伴它直到它再次漲起來，

Rank數值愈接近1表示該ETF愈具有「抗跌」的特性。

MOM

Momentum，動能，與物理學的動能概念上類似，

表示近期該ETF上漲的強勁程度，

你可以輕鬆地透過該指標發現最近都是哪些ETF在漲，

當計算範圍涵蓋整個市場共數千檔ETF時，

就可以讓你發現ETF的視野更寬廣，發現一些大家沒有注意到的黑馬ETF，

Rank數值愈接近1表示該ETF近期愈具有「爆發力」。

Alpha

希臘字母α，簡單來說就是多出大盤的超額報酬率，

在避險基金公司中常被用來作為「能賺得比別人多的秘密」，

Rank數值愈接近1表示該ETF愈具有打敗大盤報酬的能力。

Beta

希臘字母β，將各ETF和大盤的價格做迴歸分析後計算出來的產物，

簡單來說是「與大盤連動的風險係數」，

Rank數值愈接近1表示該ETF漲跌愈不會被大盤漲跌所影響。

解讀ETF分析圖表

由於ETF不像美股一樣，有板塊 (Sector)、產業 (Industry) 作為分類依據，

因此，我們使用ETF Database這個網站，

這個網站將ETF分成7種資產 (Asset Class)，

例如 : 證券、債券和固定收益、大宗商品、房地產等等。

以及數百種資產類別 (Asset Category)，

例如 : 中小市值證券、歐洲證券、科技板塊證券等等。

因此這裡相當於是將之前美股的板塊 (Sector)和產業 (Industry)，

轉換為資產 (Asset Class) 和 資產類別 (Asset Category)。

考慮到不同種類的資產其股性皆可能差別很大，

例如 : 低風險的債券類ETF在平均跌幅「AD」會普遍比證券類的ETF排名更高。

所以如果直接不分種類地對全部的ETF進行排名，

很可能會得到某一類集體因爲某項指標低落，

而完全排在後面等不太公平的情況。

並且如果用 Asset Category 分組則又會面臨分太細的問題，

因為有不少Asset Category中總共也不到5檔ETF，

因此這邊決定使用 Asset Class 做為分組依據，讓同性質、同類的ETF再互相比較。

廢話不多說，以下將告訴你如何從群體中發現並挑選出優秀的個體。

首先，我們會爬取2000多檔ETF的價格資料，並每個都去算7大股性指標，

只是由於2000檔如果全部畫出來實在太多，

因此在呈現上我們只從算完的2000多檔抽取出最具代表性的ETF給各位看，

這裡最具代表性的定義是使用了ETFdb中市值前100大、交易量前100大，

這兩者取聯集的ETF做為下圖全部的ETF，

如果想擴大至2000多檔在操作上完全是相同的道理，

只不過2000多檔較難畫出好閱讀的圖出來看。

這裡總共有150多檔ETF，裡面藏著ETF Asset Class 和 Asset Category 的分佈資訊，

因為它是以一個階層的方式呈現，

所以你可以輕鬆看到證券、債券/固定收益、槓桿等資產種類，

以及在這幾種資產下又有哪些類別。

此外，這張圖還有一個特色 : 就是你能夠與它做互動，它不是靜態的圖。

因此你可以點擊圖各 Asset Class 內的區塊，它會帶你進入到該 Asset Class 裡面，

由於 Asset Class 的下面一層是 Asset Category，

因此點進去後你可以更細緻地去看到被納入到這裡的ETF有哪些。

如果想要退回至原本的圖形只要在內圈按兩下就能回去接著看其他 Asset Class 的狀況。

圖要怎麼看?

首先，先講解一下如何看這種圖表，

你可以先看到右上角選擇一個你要看的7大股性指標，

並記下它是哪一種顏色，之後你便能從圖中該顏色的長度得知該ETF那方面的表現，

由於我們已經將各指標從原始的數值轉換為介於0~1的Rank數值，

且愈偏向1代表該指標表現愈好。因此，每一項指標的尺度皆相同，

如果將每一項指標的分數加起來愈高的便會排在前面。

然而，這裡並不是要求全部指標總和都得很高才能算是優秀ETF，

我們的本意也不是希望ETF要十項全能，

事實上有時候是會出現因為非常晚才上市，

導致計算指標時因為樣本數不夠多導致排名過度樂觀的情況。

因此，這裡建議對於太晚上市的ETF排名可以看看就好，

對於其他ETF的排名則用以下的思考角度去看。

「如果某檔ETF很多項指標表現都很差的話，

那很有可能真的代表它並不是好的投資標的，

因為全部的ETF有這麼多檔，肯定能發現比它更好的。」

這樣的好處一來是可以省去時間，去除掉許多根本不值得再往下細看的ETF，

二來是不會輕易的排除掉本質上是優質只是被某個指標耽誤的ETF。

從證券類(Equity)的圖中不難發現，

那些世界公認的優質ETF，如那斯達克100指數(NDX)的ETF(QQQ)、S&P500大型成長美股(IVW)

確實在7大股性指標評比中都在排在很前面的位置。

由此一來，你如果發現你現在持有的ETF如果它的排名站在行業的頂端，

你便能增加一些信心，畢竟幾乎大多數的ETF都在這了，

誰要是能在這裡排在相對前面的位置，就代表著它總是有它的過人之處。

除了證券類ETF以外，大家也可以趕緊去看一下自己觀察清單內的ETF有沒有在裡面，

看看自己有興趣的ETF在同個 Asset Class 中的表現算是如何，

是不是有符合你自己對他的認知呢?

如果你最近對某個資產類別很有投資興趣，想要從該資產類別中找到一隻持有，

那麼這張圖表應該對你會有所幫助。

如果你是剛開始接觸ETF的新手，你不妨藉著這個機會好好認識一下，

目前各資產類別的龍頭股是誰，發現自己感興趣的ETF後才自己對其進行更深入的研究。

不過有鑑於這篇文章重點在於透過Python量化分析、揭露ETF隱藏的股性，

因此以下專注以各資產種類的前10名為例，

從7大股性指標的排名中看出ETF的蛛絲馬跡。

由於以下各個類別中的ETF實在太多，我們無法針對每檔ETF一一講解，

因此，前十名後面的ETF就留給有需要的觀眾自己慢慢細品囉。

證券類

1.QQQ 是追蹤NASDAQ-100的ETF，身為最耳熟能詳的著名ETF之一，包含了在美國國內外市值最大的非金融業公司，果然沒有讓人失望地排在前五，與IVW、SPYG、IWF、SCHG這幾檔其實差距都很細微，都有資格作為我們要找的六邊形戰士ETF。

2.XLK 科技業ETF的代表，95%以上的資產都投資在科技業公司上，包含了網路以及IT服務、軟體、電腦、週邊設備、半導體設備和各式各樣的通訊科技產品，由此也可以看出將美股每一個板塊如果來比的話，果然還是科技板塊綜合能力最好，屬於領頭羊的板塊。

3.EWT 是追蹤MSCI Taiwan 25/50 指數的台灣ETF，剛好排在第10，可以很明顯地看出，它是靠著高”Beta”排名擠進前10名的，由於我們的大盤設定是SPY，標普500 (S&P500)的ETF，因此大多美股的”Beta”都不會太高；然而台灣的ETF，由於成分股多半不同於其他ETF，與SPY的走勢不會這麼接近，因此Beta排名分數才會最高。

債券/固定收益類

1.SCHP、TIP 這前兩名都是抗通膨債券ETF，可以看出，債券/固定收益類的ETF，比起證券類ETF，雖在Alpha、MOM這個項目分數普遍較低，不過Beta、AD這兩項則遠勝於證券類ETF，是這類ETF的典型特徵。

2.SHY 1-3年期美國公債， Alpha、IR、MOM等進攻型指標最弱，但憑藉著防守型指標AD、OR、Beta表現出色，維持在第二名。

3.BNDX 總體國際債券，和上面三位一樣都排在前五名內，與SCHP、TIP、SHY一樣，皆是很著名的債券，都是這類ETF中各方面皆有一定水準的債券/固定收益ETF。

槓桿類

1.TQQQ 三倍做多納斯達克指數ETF，其實本質上就是QQQ，只是把槓桿包在裡面，可以注意到，槓桿類的ETF即使第一名，總分也是大輸於證券類的前10名，也就是說綜合來看其實如果長期持有，QQQ絕對會比TQQQ好，因為本質上由於槓桿的損耗累積效應，本來就對長期不利。

2.SOXL 每日三倍做多半導體ETF，與證券類時我們講過的一樣，排名靠前的很多都是科技相關ETF，即使是槓桿類的也是一樣，身為科技業中最重要的產業之一 : 半導體產業，排在第二並不令人意外。

3.SPXL 每日三倍做多標普五百ETF，基本上也是毫無懸念地排在第三，藉由以下槓桿類的圖表你可以發現此類的ETF落差極大，後面的ETF幾乎能力值分布都很極端，而像證券及槓桿這種類型的ETF，排名在前面的不外乎都是由一些知名ETF相關、或是科技業相關所組成。

其他類

其他類包含著，由於相對於其他類數量太少，因此我們將這4種類的ETF放在一起。

這4種包含大宗商品 (Commodity)、房地產 (Real Estate)、反向 (Inverse)、波動 (Volatility)。

算是比較冷門的存在，通常要做資產配置的話最多只會選擇其中的一種而已。

1.GLD、IAU 這兩個追蹤黃金價格的ETF，因為Alpha、Beta兩者皆是該類中相當高的存在，並且綜合能力不差，一起佔據前兩名的位置，不過以總分來看還是與證券類ETF有一定的差距。

2.DBC 它是追蹤六個交易量最大且最具重要性商品的ETF，分別有原油、熱燃油、黃金、鋁、玉米和小麥，引此它算是由各種商品組合起來的ETF，績效也像是這些大宗商品的平均能力值一般，相對於只有追蹤一個商品的ETF比較起來更為分散。

3.USO 追蹤原油價格的ETF，雖然近期動能很好，但往往增長無法累積且持續，長期來說並無法跑贏大盤。

證券板塊 7大股性指標

債券/固定收益板塊 7大股性指標

槓桿板塊 7大股性指標

其他板塊 7大股性指標

如何看這些ETF分析指標?

前面看了這麼多張圖，也講了這麼多這些指標有什麼功能，

相信各位的心中或多或少都有產生出一些想法或疑問了，

那麼，在文章的最後一段當然要告訴你如何應用啦。

其實，分析這些圖表無非就是想要更了解某些ETF，

因此最好的實戰應用便是結合自己的偏好來使用這些工具幫助你選ETF。

簡而言之，整個流程的目的就是透過這7大量化指標或甚至你自己喜歡或自創的指標，

以各指標不同的角度，識別出ETF隱藏的特性，並從中篩選出符合你價值觀標準的ETF。

對於7大股性指標而言，

某檔ETF的數值可以理解成是實際從過去一段時間只持有那一檔ETF到現在的績效。

如果你的投資風格符合某個指標的衡量方式，

那麼你就可以考慮持有該指標Rank數值愈接近1的ETF。

因爲這些指標多半代表著過去一段時間的平均表現，

不容易發生很大的變動，可以拿來代表ETF在某方面的能力值，

買進這些中長期績效指標都排名前面的ETF就能實際反映在自己的投資績效上。

例如A先生是比較保守的投資風格，喜歡有「賺多賠少」、「抗跌」特性的ETF，

那麼他就可以選擇投資OR、AD這兩個指標Rank數值愈接近1的ETF。

例如B先生是比較激進的投資風格，喜歡有「漲得兇」、「打敗大盤」特性的ETF，

那麼他就可以選擇投資MOM、α 這兩個指標Rank數值愈接近1的ETF。

結論

選ETF是一門藝術，也是一門科學

這篇文章介紹了如何運用各種著名的財報數據和原本用來衡量交易績效表現的指標，

轉換成Python量化分析ETF的工具，並使用各指標對各Asset Class的ETF進行排名比較，

在文中也有舉例說明你能怎麼根據自己的投資風格來結合使用這些指標，

選出符合你投資價值觀的ETF。

假設你剛好有觀望在上述ETF池中的ETF，

那麼你應該能發現它一些原本沒有顯現出來的特性，

並多少能對它有更深的一層了解。

如果你能從這篇文章中學習到新的分析角度並應用至自己的投資體系，

這篇文章便算是起到了它的作用了！

免責聲明

本篇文章的所有內容純屬個人分析觀點，不構成任何投資建議，

任何數據僅只是根據過去的結果所做的估算或分析結果，不應被視為確切的收益數據。

所有數字僅為說明用途，並非投資建議，投資有風險，投資人應具備獨立思考的能力。

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