金融機械人風華正茂

打敗機械人系列三
ETF及自動程式買賣對撼人肉交易員及基金經理



打頭陣的當然是金融圈，我們先從投資界開始。近年，在這個界別的潮流中，以電腦程式、運算法投資（Algorithm Investing）、數據／量化投資（Quantitative Investing）、高頻交易（High Frequency Trading）代替人的主觀判斷而作投資決定，並不是什麼新鮮事。其中近年最為時髦、深入民心的可能是「交易所買賣基金」（Exchange Traded Funds, or ETF），或稱「指數基金」。香港最著名的 ETF，就是1998年因打大鱷而誕生的盈富基金。
本來，ETF的出現，早期也不過是對費用及分紅成本高昂，但回報不穩的互惠基金的一個反浪潮，不過，隨着互聯網金融、運算法投資以及運算能力的提升，各式各樣的指數、種種新的投資平台應運而生，駸駸然居然有個追趕對沖基金、甚至傳統投資基金的趨勢。

資料來源： The Economist，由筆者整理。
投行：矽谷才是我們的敵人

其中比較有趣的現象，是那些對象是新生代、俗稱 Millennials 中的亨利（HENRYs，high earning but not rich yet) 的投資顧問平台，如 Wealthfront、Betterment 等，他們利用低營運成本（沒有廣布的零售店舖、沒有吃佣金的銷售員、沒有複雜的後台人員及系統、沒有為應付監管而存在、且皮費日重的內部合規系統），配以適合亨利世代消費脾性的商業摸式：由電腦程式或預先設定的參數如「聰明啤打」（smart beta）所驅動的投資程式操作，一旦設立後，剩下來的基本上是被動的組合投資，強調自動調節，但又給亨利們自主投資的感覺。

面對這部分低成本高科技的半、全自動投資平台的挑戰，傳統銀行或投行逼於時勢，不得不作出反應，摩根大通的現任 CEO Jamie Dimon 在今年（2015）致股東的公開信中便說，矽谷才是他們現在的敵人；而十年前借第一個互聯網浪潮，賺到盆滿缽滿的網上廉價券商 Charles Schwarb 也不敢怠慢，開發了自家的自動投資組合推薦程式，供客戶不單止以近乎零的佣金炒股之餘，同時享受自動化的投資組合分析、推薦和下單。試問這樣下去，大媽還給錢人肉基金經理嗎？
由於科技的發達，加上資訊大規模的民主化，任何影響投資價值（股價）的資訊如公司的盈喜盈警、產品的即時銷售情況（iPhone）、或藥品的審批狀況（國內的自家「偉哥」），現在都以極低的成本和極快的速度發布。加上大量的投資專家以不同的方式在互聯網上（網誌、twitter、面書、微博、微訊朋友圈、或雪球之類的 Apps）傳播，現今基本上已經不存在一小撮精英（基金經理、投資先知）掌握或壟斷資訊（非法的內幕交易當然除外）。

現在是大媽大叔、專業炒家、基金經理、大鱷莊家、內幕人士、分析師、買升的、買跌的、對沖的、混水摸魚的共冶一爐，老實說，誰都沒有成為長勝將軍的十足把握。在這看似雜亂無章、龍蛇混雜的局面下，投資者或許會選擇相信，最適合的方法是以電腦程式、以大數據及各種量身訂造的運算法技術來追蹤或挖掘投資機會。至於結果（投資回報）是否一定優於其他方法，只有時間才可以驗證。一向強調以價值投資、基礎分析或以各種對沖的模式為核心的積極的投資方式，因回報的不穩定，再加上管理費、銷售費用等，似乎已被強調被動式的、低成本的、以跟蹤指數成份股（或任何指定的對象）的 ETF 擠壓。
打到這裏，各入一球，算打和吧！總比數暫時是2：2。


銀行沒有被海嘯淹沒，但能抵擋機械人嗎？

資料來源：JP Morgan Annual Report 2014
金融業除投資界外，更為基礎、「大到不能倒下」的，自然是銀行。銀行業在2008年金融海嘯後元氣大傷，本身就要面對全球各地的政客和監管機構的嚴厲對待，主旋律是提高資本充足率和減少帶風險的業務。換句話說，以更多的資本做較少的事，本身就是緊縮性、消極性的，對行業的用人而言自然是一面倒的的切、切、切！而愈來愈多的傳統業務及其背後的需求，都將會從傳統的銀行，過渡至高盛分析師筆下的「影子銀行」，即非傳統銀行而又提供放貸融資的機構或平台，這正是各種電商、數碼平台要顛覆的風眼中心。

舉個簡單的例子，現在傳統但核心的運作（如存款），根本用不上人手（故 tellers 幾乎是肯定被取代的），而私人放貸業務上，在影子銀行的急速潮漲之下，已經成型的新商業模式有私人／個人消費借貸（各種 P2P 平台），它們的產品和傳統銀行都是一樣（借錢給個人），但其資金的來源是投資者而不是存戶，而其放貸方式是以互聯網技術、社交網路、大數據技術來促成，由此，這些平台可以做到低成本高效能的操作。
資料來源：Company Data, Goldman Sachs Global Investment Research

智能提款機

而與個人消費信貸相似、涉及額度不太大，而較容易做到風險分散的中小企貸款，也同樣在大數據和運算法程式的技術支援下，得到飛躍性的發展。在這方面跑得較快的模式便是眾籌（crowd funding）。這種類似民間借貸的模式，好處是（暫時）沒有系統性的風險，願者上釣，且由於以互聯網思維經營，不涉人工（沒有信貸主任），全程以電腦運算法運作，不需要人手，絕對輕資產。

另一個有能力挑戰傳統銀行業的自動化手段，是互聯網支付或手機支付平台的應用。眾所周知，信用卡的佣金收入，是銀行的其中一個主要利潤來源，長久以來這業務被銀行或其關聯公司組成的寡頭所壟斷（Mastercard、VISA、AMEX 以至銀聯卡）。但現在這個新的應用核心，在於它在上述銀行及其子系統以外，另打造一些以互聯網思維方式營運的支付平台，其中較著名的有 Apple Pay、Google Pay 或 Alipay，另外也有打着顛覆者旗號的，如 Seamless、Venmo、Square Cash 或 Bitpay 等。
當然由於這些新的平台日子尚短，未足以真正板倒現今的支付體系，但不可不說，美國的銀行業界及商界已經給予 Apple Pay 的佣金冠以「蘋果稅 Apple Tax」這個雅號，可想而知大家都認為這些平台，勢將蠶食現有的銀行業其中最為滋味的一塊肥豬肉。

最後，而很可能是最為顛覆性的發明，為 Blockchain 技術的開發及應用。Blockchain 是一套公開的產權登記系統，其實有點像我們的土地註冊，不過，其革命性的地方是它不從屬任何政府、銀行、機構或個人，而是以加密的數碼方式存放在公開的平台，條件之一是要有充足的運算能力。目前，Blockchain 的最大、最廣為人知的應用，在於 Bitcoins。雖然Bitcoins 在最近一個又一個相關交易平台的倒閉而稍見沉寂，但此技術的核心仍被視為極具顛覆性，對貨幣的發行、交易以至儲存，均有極大的影響。若果成事，銀行的存在與否，似乎也成為可以發問的問題了。
資料來源：Google

所有這些挑戰的結果是，傳統銀行業繼續萎縮、受壓以至裁員，而新體系又是用機械人多於人肉。

這場球場上半場結束前，人肉隊又輸了一球，比數暫時是2：3。下半場再點算一下其他行業的存活率。
（待續）

【打敗機械人全系列】
原文上載: http://master-insight.com/content/article/5059