AI 會自行進化?與Sentient 創辦人的一席話

【達人專欄】林天程

一連三日的科技界盛會RISE Conference 上週在灣仔會展舉行,今年的嘉賓講者包括美國連續創業人Gary Vaynerchuk、4月剛在Nasdaq 上市的Cloudera 創辦人Amr Awadallah,誠哥投資旗艦Horizon Ventures 也投資的公司,包括正籌備在港IPO 的遊戲公司Razer 創辦人陳偉民、和人工智能公司Sentient 創辦人兼主席Antoine Blondeau 等,當然還有很多業界猛人,未能一一盡錄。

Antoine Blondeau 的演說深入淺出,說明人工智能並非只有大數據,也不單純為了進行預測,而是有效決策的工具。他又談到 evolving AI - 由AI 生成新的演算法(algorithms),就像生物學的進化論般,演算法會自行學習和成長,並建構新的演算法。人工智能研究向來需要極多科研人才,人力和時間成本不菲,evolving AI 可以不受此限持續發展。根據研究部副總裁Risto Miikkulainen 早前的訪問,演算法部門的研究團隊只有12人!

筆者有幸和Antoine 進行訪談,他除了介紹Sentient 人工智能的商業應用,更詳細講解背後的技術概念,令人眼界大開。Sentient 的AI 應用主要有三方面:股票交易、電子商務、和農業研究。Antoine 解說人工智能應用時,尤其是多維度的特質(high dimensionality),曾以高頻交易作比喻,指其決定性資訊主要是order books (即各大行的落單狀況,以求搶先買賣賺取差價),其它資訊對高頻交易成敗的影響相對低,所以屬於低維度性質,不需要人工智能處理或發掘各種因素的關連系數。Sentient 的AI基金買賣美股和日股,交易週期以日和週計算,基本上只long 不short。由於基金計劃於下半年公開讓機構投資者認購,估計籌集幾億至幾十億美元,為附合相關銷售條例,Antoine 現階段不能披露回報率。

Sentient 去年9月推出兩個電子商務應用工具,第一個是針對網頁設計的Ascend。現時大部份網站設計都是static,即每名用戶看見相同的版面。懂得本土化的公司,或會為不同國家推出當地版本,但總的而言網頁設計和內容排列都一式一樣。據筆者所知,現時的網站設計測試大多沿用A/B test。Ascend 卻可以將網頁的所有細節,包括顏色、字體、內容、圖像和文字大小等自由搭配,並生成數百數千甚至數十萬種組合,再測試哪個版本能達致最佳效果 - 例如用戶瀏覽時間最長、購買鍵獲最多點擊等。高端女性內衣品牌 Cosabella 和網上媒體 ABUV Media 使用Ascend 生成160個和38萬個版本測試,網站轉換率(conversion rate)於七至八星期後分別提升了38% 和45%。這是很驚人的成效吧! 據知Ascend 的最低和最佳網站轉換率紀錄是6% 和 +500%,成效高低取決於容許調節的特質數量、原有網站設計質素,以及測試期的長短。一般而言,可調節的特質數量越多,效果越佳。

第二個工具是以用戶喜好作產品推介的 Aware。 現時大部份網站的產品推介,要麼根據用戶點擊歷史(例如Amazon 會傳電郵推介筆者曾瀏覽卻未購買的書),要麼參考曾購買相同產品用戶的其它購物記錄(cohort recommendations) ,結果整個產品目錄只有約20% 被用戶瀏覽。Aware 則嘗試學習實體店舖銷售員的觸覺 - 在不知道用戶歷史點擊和社交圏的情況下,「觀察」 用戶點擊的產品,然後在整個目錄中搜尋具備相似特質的產品。一般只需要二至五個互動,就能知道用戶的喜好。而且因為搜尋度較廣(產品目錄的100%),找到合心水產品的機率亦相應提高。已使用Aware 的電商包括Skechers (NYSE:SKX) 和 Sunglass Hut (其母公司為Luxottica Group SpA,OTCMKTS:LUXTY)。據 Antoine 透露,至今運用Aware 的電商,轉換率都提升約35% 至40%。

至於AI 的農業應用,Sentient 和MIT Media Lab 合作,研究在可調控光線、氣溫、濕度、水壓等各種因素的環境下,如何生長更優質的植物。首個測試的植物是羅勒(Basil)。傳統智慧是葉子大,香味會降低。若要香味濃,葉子必定小。而人類過往的知識經驗,是植物生長時每天都有8-12小時的黑夜,卻原來讓植物24小時都處於光線下會生長更佳。植物成長的「公式」是一個黑盒,Sentient 和MIT Media Lab 嘗試運用AI 測試並從中找出最佳配方。該研究只進行了六個月,暫時仍屬初階段,未來會以更多植物作實驗。

上述幾種的人工智能應用,令筆者驚嘆科技的進步。據Antoine 所言,evolving AI 的入行門欖極高,包括需要搭建巨型網絡、自動分流大數據、和處理數據流失的方案等,現時具備這種能力的科網企業只有寥寥數間如Google 和Amazon。而Sentient 早於十年前已開始研發evolving AI,技術領先同行。個半小時的訪談,筆者獲益良多,不論對系統交易、人工智能、未來產業等都有很大啟發。篇幅所限,未能全部列出,將來有機會再與讀者分享更多所見所聞。

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大學生交易紀錄換聘書

【達人專欄】林天程

上週有事到台灣,週末順道和朋友聚舊和旅遊。本欄曾提及筆者兩年前在誠品書店認識兼熱衷交易的女大學生,剛畢業了兼且在當地壽險公司找到Fixed Income 部門的職位。聽她說及「一波三折」的畢業經歷,最深刻的體會是:實戰經驗很重要。

女大學生並非就讀台灣三大名校,而是某間私立大學。大一至大三忙於學交易寫程式,又要參加社團,基本上沒唸書,每年都有一科不合格要重讀。她一次過在大四下學期唸四科必修科,若任何一科不合格就要延遲一年畢業。最後一年的大學生活,她專注唸書和找工作,未畢業就獲得聘書,最特別是整個過程都不曾交出成績單!她打趣說要是看成績就完蛋了。除了履歷,她附上自身作品 - 交易程式和記錄。因為具備A股、台指和期貨交易的實戰經驗,面試對談成為展示能力不輸學術尖子的機會。獲得聘書而未畢業期間,她已經兼職上班,發掘和分析具潛力的各地公司債。

這位女大學生確實予人深刻印象,尤其當年在誠品選書,她推介投資交易書,筆者介紹通識類書藉,她翻看內頁後說:「看來有趣有意義,但我要專注學習交易,其它類別書籍只好暫放一旁。」求學時期選定一個課餘範疇,並專注努力發展,大概不是很多年青人做得到的吧!儘管學術成績並非第一流,但筆者確實欣賞這年輕人。

台灣之行與大學同學聚舊,AC是經濟學博士,AK是進取美股交易人。天南地北聊到去年內地人為了「走資」出盡法寶,狂刷信用卡買香港的分紅保單,AK 認為這類十年期以上,平均每年回報達 5-6%的長線投資,適合當孩子的教育基金。AC 卻指研究顯示過去數十年股票的長線buy and hold 回報平均每年7-8%,勝過分紅保單,不如自行買股票或ETF放保險箱。而且現時全球經濟面對下行的風險相對高,因為金融海嘯後,貨幣政策由獨沽一味調控央行利率,加入量化寬鬆。當年美國政府為救市吸納很多垃圾債券,資產負債表增長十倍,但GDP增長率低,經濟至今未見大起色。未來若出現週期性的經濟下滑,將大大打擊經濟,所以分紅保單的未來幾十年回報,不會像過往般平均每年有5-6%,很可能只有3-4%。筆者認為AC 提及的全球性經濟風險,值得投資者部署長線投資時考量。

聊到近期市況,AK 數週前short sell Tesla 大賺一筆 (由此可見其進取個性)。這類賭博和運氣成份高的操作,不適合價值投資人,但AK 對Tesla 的估值其實屬於基礎分析,並早於Tesla $60 左右時觀察並買入,直至約$200 離場。其後股價越升越有,AK認為估值過高忍手不買。直至早前股價格超過$380,未能再創新高才開始沽空。向來價值投資者都只是buy and hold,離場後股價若飆升,或會揼心口和忍手不買,但見到估值過高卻未必會反手沽空。筆者欣賞的並非風險高的naked short,而是理智認清估值繼而行動的心理質素。

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估值到價怎麼辦?

【達人專欄】林天程

近日市道鬧哄哄,投資者大概都有斬獲,早前媒體報道下半年繼續升市,但昨天午後恆指曾一度跌超過500點。 其實,每逢大部份媒體一致對後市樂觀,投資者就應更謹慎小心。本欄過往曾多次提及風險管理和離場策略,除了入場前定下止蝕位、創新高後回調某個百分比即離場等規矩,價值投資人都會為公司估值,亦只有股價低於估值才會入場吸納。

本欄約兩年半前曾分析中國民航訊息(696)和新意網(8008),為文當日收市價為$8.20 和 $2.31,上星期兩股最高曾升至 $23.15 和 $5.30。兩間公司的基礎因素非常好,最新的VIS 分別是 81 和 80,仍屬於可長線持有的優質股。筆者以VIS 估值,兩股的合理目標價分別約 $27.0 和 $5.50。昨日收市價分別達估值的82% 和 87%。一般而言,當股價進入估值 90% 範圍,就值得注意。而估值上下10% 都是合理波動區間。

股價處於估值合理區間,投資者應如何處理股票?

常言道升市莫估頂或 let the profits run,尤其優質股並不輕易遇上,最經典例子是騰訊應該buy and hold,而不是升1倍或幾倍便袋錢離場。上述兩間公司,中國民航信息的業務在內地有壟斷優勢,新意網的數據中心業務則前景亮麗,而且兩者都財務穩健,現金流強勁。
那是否就應只揸不沽?

當股價接近估值,是時候重新考量「潛在利潤」。當初入場的值博率高,因為面對15% 下行風險 (假設止蝕位是15%),而潛在回報超過一倍,即以 -15% 風險博取 +100% 的回報。 但當股價達到估值合理區間,以統計學的詞彙演繹,即預期回報(expected return) 接近零。但投資者面對股價下行的風險並沒有大幅減少(如設定股價創新高後回調8% 離場)。那麼「承擔 -8% 風險博取未能估算的潛在回報」是否值博率高的投資,就值得思考了。

除非市場長期處於理性狀態,股價才會一直在合理價格區間波動。但市場並非static (靜態),可能繼續飆升,也可能回調,其實離場準則之外,重點是未來見到公司價值被低估,又或升勢凌厲,懂得再入場。而另一間本欄曾分析,現時股價進入90% 估值範圍的是珩灣科技(1523)。公司財務穩健,VIS 達78,但股價細而且上市時間短,而早前細價股大跌,即使未被波及,但既然股價接近估值範圍,亦值得投資者注意。至於其它潛力股,筆者近日關注長實地產(1113),信義玻璃(868),和彩生活(1778)。

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獅子銀行用AI 反洗錢

【達人專欄】林天程

友人米奇早前大大讚賞獅子銀行。事緣他收到該行電話查詢某宗信用卡交易,而那宗交易並非友人簽署的,估計信用卡已被盜用。米奇讚賞銀行每日幾千萬宗交易,都注意到兼且反應快,客戶零損失。未知讀者有否類似經驗?

除了個人信用卡消費、存款往來大幅波動等,銀行一直有團隊專責發掘和調查洗錢(money laundering) 的可疑活動。匯豐銀行早前和 Ayasdi 進行12星期的試點方案,運用人工智能和大數據進行分析,令可疑的調查個案總數大幅下降兩成,但匯報要求人類作深入調查的洗錢個案卻沒有下降。結果顯示科技將為匯豐節省大量的人力資源!6月初匯豐公佈和 Ayasdi 合作,令杜絕洗錢活動的調查更有效率。

Ayasdi 是來自矽谷的人工智能初創企業,由2008年成立至今融資了七次合共1.06億美元。共同創辦人兼CEO Gurjeet Singh 是史丹佛大學計算機數學博士,去年10月開始成為匯豐銀行技術顧問董事會員。上週三企業推出專注分析金融服務業數據的 Ayasdi Model Accelerator,目標是減低現時模型中的特質(features)和可變數(variables),令建立和運行模型時的透明度和效率更高。

筆者近來嘗試多閱讀人工智能相關文章,但由於沒技術背景,整體理念始終不容易拿捏。維基百科顯示Ayasdi 是機械智能軟件公司,分析大數據並建立具預測性的模型。Ayasdi 致力大規模的無預設條件自動分析,透過大量的監督(supervised)和非監督(unsupervised) 機器學習演算法,自動找出並排列相關數據,然後以網絡般的地圖顯示結果,幫助分析人員用新方式分類和檢視關連系數。

機器學習除了監督式和非監督學習,還有強化學習(reinforcement learning),即透過獎賞機制讓機器懂得辨別較好的選擇,現時的最佳例子是 AlphaGo。監督學習需要大量數據,而強化學習需要的數據量相對少很多,但始終未能像人類般不經歷都可以學懂。例如不衝紅燈過馬路,人類聽過一次就知道,不需要親身試過。但若以監督學習訓練機器,就需要大量的交通意外數據才能學會避開車輛。至於強化學習,則可能要在學習過程中撞幾千次車,機器才會學懂。

據聞現時非監督學習的應用不廣泛,實質例子少。Ayasdi 同時運用監督和非監督學習分析數據,並套用在不同行業(包括醫療、交易策略、疾病研究、資訊安全,金融服務等),確實是「超級智能」。希望在一年一度的科技界盛事RISE Conference,有機會向Gurjeet Singh 了解更多。

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量化世代 傳統投資搵掟企

【達人專欄】林天程

上星期摩根大通量化交易頭號人物Marko Kolanovic,指出約60% 的股票資產由被動型基金和量化投資人持有,10年間數字增加一倍!而網媒估計美股交易量中,只有約10% 屬於基礎分析交易。簡而言之,市場已經變成量化世代。

瑞銀報告指出美國量化投資和基礎分析投資的資金,於5月12日錄得最大差距 - 資金當然是流入量化投資,而不是基礎分析基金。根據Hedge Fund Research 的估算,今年首季度非量化基金錄得超過100億美元的資金淨流出,同期約46億美元流入量化基金。

以此趨勢觀之,量化基金應該賺到盤滿缽滿。可是根據華爾街日報報導,Two Sigma Investment 管理450億美元的旗艦基金,截至5月底錄得負2.5%回報(2015 和2016 分別錄得15% 和10.33% 回報)。AHL Dimension 的52億美元基金,截至6月9日只是錄得2.2% 回報 (去年錄得負1.9% 回報)。Winton Group 105億美元的期貨基金,截至6月7日只是輕微上升1.4%(2015和2016分別錄得少於1% 和負3% 回報)。同期標普指數上升8.7%,可見不少名氣量化基金跑輸大市。

以往本欄曾多次提及Renaissance Technologies,作為行內佼佼者確是技勝一籌 - 截至5月錄得13.5% 回報,跑贏大市。據聞Renaissance Technologies 不只運用數字數據,也投入自然語言分析技術,從多途徑了解宏觀經濟和上市公司狀況。

處於科技世代,數據量與日俱增,甚至垂手可得。誰懂得營運數據和解讀數據,就獲得優勢。被動型基金和量化基金大行其道,再加上新近的人工智能和機器學習,傳統基礎分析的主動型基金若再固步自封,日子大概會越來越難過。現下仍有時間追趕,據友人智兄所述,純AI技術公司走入金融市場,業績都普普通通,倒是傳統量化基金加入少量 AI 或機器學習元素後成效顯著。他認為AI 基金不能單靠高新科技,需要有具備領域知識的專才參與,兼且各方面配合,包括人脈、策略優勢 、風險管理、實際交易執行力等,才能成功。

所謂傳統量化基金的優勢,應該是較懂得市場運作原理。而基礎分析投資人,除了運用數據估值,亦從經驗中了解人性。若希望學會更有系統地運用數據,筆者推介車品覺兄的新書《覺悟。大數據》。品覺兄曾主管阿里巴巴數據部門達6年,現為紅杉資本中國專家合夥人。儘管內文的數據看似只關乎電商或企業日常營運數據,實則他對待和處理數據的心法,會啟發讀者思維。

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本地網購還有無得撈?

【達人專欄】林天程

美劇《Billions》近日成為朋友間熱話。劇情關於檢控官奮力偵查億萬富豪從事金融內幕交易的證據。筆者未有機會看劇,友人在FB 引用一段劇中主角教訓向銀行借貸創業碰釘子的妻子,原話大意是:現在做的事,你是世界第一嗎?你提供的服務並非自家發明,沒有獨特性又沒有專利技術,也沒有專屬的市場定位… 要我繼續數下去嗎?我早就告訴你,但你聽不入耳…

上述的確是銀行不借貸、投資人不參與的理由。但是否只要世界第一、或具備獨特性就一定會成功融資?未必吧。銀行家和基金經理的眼光不見得就真的獨到。企業未必需要是the best 都可以生存和開拓市場。

自從王維基失落免費電視牌照,香港電視在網上免費播放高質素自家製作劇集,到後來停止拍劇轉戰網上購物(HKTV mall)… 老實講,筆者不看好。科技界的友人亦認為意念落後,香港市場太小,而且網購業逢勃,又有巨頭如Amazon、淘寶、天貓,不同類別產品又有專業網購如MyDress、Strawberry Net,根本看不到HKTV Mall 有任何優勢。貿貿然步入戰場,還要包攬各式各樣貨物,雖說很多具品牌的正品,但選擇不算多,價錢又不是特別低。最初的巿場推廣策略,沿用多年前推廣CTI 那一套 - 流動貨車以小部分極優惠貨品吸引師奶入會… 在科技人眼中,怎麼看都是落後甚至是未必具效益的做法。

自身不太喜歡shopping,幫襯最多的網購是Amazon,淘寶戶口則是年初友人來家探訪幫忙開通(的確太老土)。過去一個月,某些日用品超市經常缺貨,因而成為HKTV Mall 的客戶。說真的,user experience 有驚喜 - 落單後如存貨不足,會即時在螢幕顯示,不會為了「等貨」而影響送貨日期。整個過程由搜尋選購、價格標示、數量選擇、購物車check out 等,每一個步驟都很順暢,而最最最欣賞是送貨超快!(好像都只會提前,不會延後。)用過一次,會返轉頭再購物。

筆者不知道HKTV Mall 的優勢有多獨特,但可以網上購買新鮮和冷凍產品、賬單銀碼未達免費送貨,又可以選購超市類別以外的貨品,加上驚喜的送貨速度,以及流暢的用戶介面和貨品搜尋目錄,應該勝過所有本地的日常用品網購平台。當然專營某類別產品的網購站,整體用戶體驗也許更佳,但貨品種類不夠多元。買不同產品要往不同平台,都幾麻煩。

閒談間知道不少朋友是HKTV Mall 客戶。雖然曾出現多次送貨延誤和退款安排混亂的情況,客服又只有online chat 令人沮喪,但普遍滿意其服務。

筆者對HKTV Mall 確實大大改觀,產品夠多元,送貨又快捷。香港市場的確細,但若能掌握大部份家庭的購物習慣,也會價值連城的數據。HKTV Mall 似乎會慢慢壯大,殺出一條路。

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做功課藐嘴天然呆 本地初創 AI 助學習

【達人專欄】林天程

近來一股人工智能熱,尤其是AlphaGo 贏了中國棋王柯潔後,讓人更了解AI 的力量。DeepMind 宣佈AlphaGo 從圍棋戰場退役,未來會將技術應用在其它範疇。

AI 聽就聽得多,但真正使用於產品和服務的企業,為數有限。香港有否應用AI 的公司?

去年12月,友人介紹了一間本地初創企業Find Solution AI,產品是數學練習app,特點是運用AI 辨識用戶表情,並追蹤眼球活動,然後連同答題時間和答案一併分析,了解用戶做不同類別數學題時的狀況,最大好處是實時辨識而且成本低。其實,此應用程式的原型是針對患有自閉症或注意力不足過動症兒童的學習需要。由於孩子的表達能力有差異,運用AI 分析表情和眼球活動,能讓老師迅速了解學童的需要。

創辦人Viola 利用AI 技術主攻教育,源於切身需要。她的兒子患有自閉症,本身又經營補習社,所以十分明白老師的工作,以及人力的限制。而能否及時察覺學生需要再因材施教,對學習成效起關鍵作用。Find Solution AI 的歷史不長,但實際戰績不俗。學生使用後3個月,數學成績能晉升一級。而2015年 Viola 在來自68國家的創業家中脫穎而出,獲得青年企業家獎。近日又在初創匯主辦的第三屆創投融資路演大賽中,成為十大最具投資項目。

筆者曾試玩該數學app,分析結果蠻詳盡的 - 會顯示用戶做每一題練習的情緒。以往老師要觀察數十甚至過百名學生的學習進度,委實不容易。現在透過Find Solution AI 的實時表情和數據分析,老師能迅速掌握每名學生於不同範疇的進度,大大提升教學效果。據知公司已為技術註冊專利,更已和數間學校簽約,以月費形式為學生提供練習。香港之外,機構亦放眼中國,估計2019年將有10萬名內地用戶。

企業現正作A 輪融資,目標是集資200萬美元作日常營運、軟件開發,以及和醫學院合作研究的項目經費。現時識別學習障礙兒童,需要成人察覺異樣後,再主動尋求專業意見做問卷。而和醫學院合作的研究項目,是透過日常的數學練習,以AI分析表情和眼神,再對比數據庫資料,識別懷疑有學習障礙人士。假若研發成功,醫療診斷成本將大幅下降90%,並顯著縮短診斷時間。

AI 和數據相輔相成。Find Solution AI 指至今約有90,000 人使用過產品。雖然 9萬距離大數據仍遠,但只要未來用戶越來越多,分析準繩度會隨之提升。建立和儲存數據需要時間,估計這類科技業務會有先行者優勢。

教育範疇之外,筆者從友人口中得知一間本地對沖基金Aidyia,運用人工智能投資買賣,可惜未知基金自2011年成立後至今的回報率。未來大概是AI 的世界。讀者若知道更多本地AI 公司,希望能來函告知。

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落後的小型內房股:中國奧園

【達人專欄】林天程

上週談及納指單日跌幅超過1個標準差,及後連續幾日錄得升幅,且收復失地有餘。 週一恆指微升62點,美國則是假期休市,週二香港休市,輕鬆過端午節。

過去一週美股和港股的波動有限,但內房股升勢凌厲,尤以恆大(3333) 的走勢最吸睛。集團自4月中開始在市場以每股$8.00 - $9.22 回購股份,至4月底市傳集團用以回購的現金快用盡,令股價短短幾日從最高$9.31 回落至最低$7.49,足足下跌20%。之後拾級而上,週一更單日升超過22%,收市價為每股$15.2。若早前於低位入市, 短短3星期賺超過100%。其它內房股如碧桂園(2007) 自5月初至今,亦錄得可觀升幅 (約25%).

去年至今內房股普遍升幅大。除了恆大、碧桂園、雅居樂、融創、萬科等規模較的中國地產發展商,這板塊還有否財務穩健、前景具潛力而股價又落後的內房股?

中國奧園(3883)規模小,市值僅約64億。現時市盈率約6.7倍,市賬率約0.65。去年業績佳,銷售額為人民幣256億元,較2015年增加約69%,更超額完成全年目標51%。毛利增長約24%,毛利率約28%,淨利潤約10.1億元,較2015年增長11%。而今年截至4月份的累積銷售額約人民幣86億,較2016年同期增長56%。

截至去年12月底,集團的可供銷售物業價值超過434億,持有現金約105億,短期阿康負債約30億,長期貸款約38億,財務穩健。而土地儲備總建築面積約1464萬平方米,主要位於廣州、廣東省、重慶、瀋陽等地,亦在溫哥華和悉尼有土地儲備。

相比其它內地大型地產商,中國奧園的規模的確很小,但勝在財務穩健、負債率低,而且銷售業績佳,估計今年的銷售情況仍能保持強勁增長,值得投資注意。

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納指到頂未?

【達人專欄】林天程

上週三晚美股因特朗普面對被彈劾風險而大跌。過往本欄曾提及波動合理與否可運用統計學概念,若波動小於1個標準差便屬正常波動。當晚納指跌約2.5%,而道指和標普跌約1.6%。以3個月的標準差計算,道指和標普500都跌穿2.3個標準差,而納指僅跌穿1.3個標準差。

納指下跌的百分比較大,但波動比率(標準差)反而較低。筆者查看指數過去數月的走勢,發現納指升幅較大,所以即使其下跌百分比較道指和標普多,標準差卻較小。如果投資美股市場,尤其是只long 不short 的投資人,過去數月買納指(科網股)的回報勝過道指和標普。美股三指數齊跌前的10多天,指數每日波幅少於0.5%,所以當晚跌幅超過1.5% 甚至達 2.5%,都幾震撼。

到底美股到頂未?

這問題太難答。投資者都知道美股屢創新高,現價並不便宜,特別是科網公司,因為增長高而且現金流強勁,估值頗高。再加上近來的人工智能熱潮,令人更憧憬科技的未來發展。
如果不想放棄手上的優質科技股,投資者可以考慮沽售少量QQQ (納指ETF) 作對沖。對沖是有成本的 - 如果納指像過去數日般慢慢回升,沽售QQQ 會錄得虧損,但正股(尤其是強勢優質股)的獲利,應足夠蓋過虧損有餘。沽售指數ETF 只是為防美股半夜突然大挫,走避不及蒙受多於預期的損失。由於每個投資組合都不一樣,投資人需自行計算組合升跌與市場走勢的關連性,再決定沽售比例。

其實價值投資者向來只買單邊 - 看好公司前景和股價具升值潛力才會買入,而最簡單直接的風險管理方法是:看不通後市就離場。沽售ETF 對沖令事情複雜了,未必是最理想的策略。不過美股交易時間是香港的沉睡時間,加上某些優質科技股確實穩健兼具潛力,沒理由因為市場噪音引致的波動而輕易放手。為規避市場突發波動的風險,沽售少量指數ETF 也許是值得考慮的方法。

『股神』畢菲德早前盛讚 Amazon 創辦人 Jeff Bezos,又說錯過了購買Google 的最佳時機。筆者確實敬佩美國科網創業者的視野。以Elon Musk 為例,他認為人工智能(AI)將會是未來最具力量的工具,如果只讓少部分人擁有運用AI 的知識和能力,AI可能會被利用做「壞事」。為了全人類的福祉,他支持非牟利機構Open AI,務求讓大部份人都有渠道有能力輕易使用AI。這與東方文化有天壤之別 - 中國企業大概是有機會壟斷市場賺取利潤最好,才不考慮支援開源。(內地科網巨企多少受惠於中國的封閉政策,並獲得壟斷性優勢吧?)而Elon Musk 面對成功率極低的高端科技 - Tesla 電動車、Space X 民用火箭,Solar City 等,並不害怕退縮,卻樂意投放資源研發。他抱持「即使在生之年不成功,已做的研發都會為後來者帶來益處,科技創新多行一小步聊勝於無」的想法,這種視野和胸襟實屬少見兼難能可貴。Elon Musk 之外,美國的不少科網巨企掌舵人擁有遠大目光,配合超班的執行力和大量資金,美國科網公司實在值得投資者關注和押注。

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向David Webb 致敬

【達人專欄】林天程

過去一週最火紅的本地市場新聞,除了瑞聲科技(2018) 被沽空機構狙擊,是David Webb 週點名五十間「不該持有的股票」。筆者向來較少關注創業板,被點名的23間主板公司中,大概認得5間屬於「避之則吉」類別。讀者又認得多少間呢?

David Webb 的文章附上一張五十間公司的「千絲萬縷關係圖」,清楚列出各間上市公司的相互持股狀況。他說部份公司的股價顯然有泡沫,而證監會又曾發出「股權過度集中」的警告(筆者認得幾間公司,正正因為股權太集中),但持股的上市公司漠視風險,堅持不放售泡沫股票。David Webb 認為這些上司公司並非以股東的利益為先,而是有其它算盤(other plans)。

David Webb 的文值得細看。他除了點出來龍去脈,更提出潛在漏洞 - 未來上市公司可能透過SPC (segregated portfolio companies) 持股而不必再披露實質投資。但相互持股的披露很重要 - 例如今次點名的50間公司,他估計是「一致行動」人士。儘管表面是上市公司獨立的投資決定,但多間上市公司同時「相中」並投資名單中的股票(香港大概有2000 間上市公司),按David Webb 的說法:如果不是「一致行動」人士,那就是非比尋常的巧合。("If the corporate are not acting in concert then it is an extraordinary coincidence that they have picked many of the same stocks in which to invest.") 他更建議證監會細看這網絡。

近幾年港股市場確是越來越多「操控」的情況,尤其多次發生公司股價同日登上10大升幅和10大跌幅榜。公眾經常在財經新聞看到「貨源歸邊」、「搭棚」、「介紹形式上市」等字詞,又見到財務平平無奇的公司股價走勢凌厲,嘩然的同時卻未必會翻查持股狀況。這次David Webb 公開「不應持股」的名單,對小股民非常實用,真正造福股民。

文章之外,David Webb 的網站還有很多寶藏 -數據非常齊整完備,表達方式又清楚,還要免費讓公眾使用。筆者真心敬佩他的為人 - 不怕得罪人提醒小股民,並無償公開自身的研究和數據處理成果。若然夠耐性細心,可以從中發掘投資機會。股市是鱷魚潭,不時發生吞噬小綿羊的情況。David Webb 持續揭發問題,半幫助半督促監管機構執法維持秩序,香港人真的要多謝David Webb.

此文同見於《信報》的《價值投資》專欄
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