MPC 使用諾貝爾獎得主Harry Markowitz 提出之效率前緣或是有效邊界 (Efficient Frontier)之概念,建構均異最適化演算引擎。MPC 將這個已經在學術機構以及金融業行之有年的理論,提升到一個全新的境界;它可以讓 您將所有計算均異最適化所需要的相關參數透過系統計算出來或是手動輸入 ,並找出預期報酬率或收益率最高、波動或是風險最小的投資組合,以達到完全掌握細部調整演算引擎的目的。
除此之外,有別於市場上同類型系統只進行風險性產品(例如股票、基金等 等)的配置, MPC 可以同時結合風險性與無風險性產品(例如存款等)進行 投資組合最佳化的運算,建立更貼近與符合實務上操作之投資組合。
資產配置最佳化
透過Markowitz & Black-Litterman演算法找出風險最低、預期報酬率最高的投資組合。
最強大的均異最適化(Mean-Variance Optimization)演算引擎
MPC 使用諾貝爾獎得主Harry Markowitz 提出之效率前緣或是有效邊界(Efficient Frontier) 之概念,建構均異最適化演算引擎。MPC將這個已將在學術機構以及金融業行之有年的理論, 提升到一個全新的境界;它可以讓您將所有計算均異最適化所需要的相關參數透過系統計算出來 或是手動輸入,並找出預期報酬率或收益率最高、波動或是風險最小的投資組合,以達到完全 掌握細部調整演算引擎的目的。Black-Litterman配置法
繼Markowitz 提出之效率前緣或是有效邊界之後,市場上興起另一種資產配置方式 - Black-Litterman。它是結合統計學貝式定理(Bayes Theory)、資本市場評價模型(CAPM),以及Markowitz有效邊界(Efficient Frontier)之大成的創新演算模型。效率投資法
效率投資法-核心衛星資產配置
核心-衛星資產配置(Core-Satellite
Allocation)一直以來,為國內外專業投資法人所使用的投資方式。此種投資策略將投資組合分成核心配置和衛星配置。核心配置由報酬穩定的核心基金所構成,以獲得與大盤指數相當或略高於大盤指數的報酬為目標,衛星配置則由波動程度較大的基金所構成,並以擊敗大盤來增加整體投資組合之績效為目的。母基金每月提撥固定金額投資子基金,當子基金達到停利點時,即轉回母基金守住獲利核心衛星資產配置模組如此不斷循環下去,也就是說,效率投資法就是將「單筆、定期定額」結合在一起的最好方式。
MPC
的效率投資法-核心衛星資產配置模組,透過系統所提供的參數(任選扣款日、分斷式停損停利條件、加減碼、贖回設定、子基金的數量沒有限制等)之排列組合,隨心所欲建立各種核心衛星投資法模型,並且立刻依照歷史資料,回測並檢視投資模型的獲利程度與有效性。透過系統科學化計算,取代人工進行核心衛星投資模型獲利計算,正確又快速,大幅提昇工作效率。
模型亦可以與指數、或是其他投資方式(單筆投資、定期定額)作績效比較,瞭解核心衛星模型與指數或是其他投資方式之間績效的勝敗關係。
投資組合損益監控
每日透過損益旗標,監控投資組合的獲利狀況。
最適投資組合也需要定期作損益監控,如此一來,最適投資組合才可以繼續維持在最佳的狀態。MPC
幫助您針對每一檔構成投資組合的基金以及投資組合本身,依照當初投資金額及現值,計算出最新損益。
每一檔基金及投資組合都可以設定損益上下限。每一檔基金及投資組合也都有一個損益旗標。透過每日最新的基金淨值將損益反映在旗標上,並以不同的旗標顏色象徵損益狀況。.
基金風格分析
利用Sharpe與Brinson獨特的分析方式,透視投資組合內的基金與報酬率貢獻度
報酬率風格分析法(Return-Based Style Analysis)
基金經理人的獨特投資哲學及風格對於基金的績效表現有著絕對的影響。所以,唯有透過一套 科學化的演算法分析基金經理人的投資風格,才可以將基金經理人的投資哲學及風格完整呈現。Brinson分析法
績效良好的投資組合,此投資者或是操作者之資產配置能力(Asset Allocation)以及/或是 選股能力(Stock Selection),一定有獨到的方法或是見解。MPC 採用Brinson分析法, 分析基金或股票投資組合的績效來源。它可以完全分離出投資組合內之資產配置能力、選股能力、 或是兩者之綜合能力(Policy),藉以瞭解這些個別能力對於整體投資組合績效之貢獻度與影響度, 作為分析投資組合績效時,另一項重要的計量參考指標。風險/報酬移動區間分析
基金或股票投資組合的風險與報酬可能隨著經理人、市場、或是時間改變。 MPC 透過風險/報酬移動視窗分析(Style Rolling Window Map),瞭解基金或投資組合 從過去到現在的風險報酬走勢,藉以瞭解商品或是投資組合歷經市場波動,或是經理人變換後的 風險/報酬之表現,做為進行投資與決策時的重要參考依據。風險分析-VaR
以變異數-共變異數、蒙地卡羅與歷史模擬等方法,準確評估投資組合的最大風險。
風險分析-Value at Risk
商品或投資組合的預期報酬率以及波動度的預測,對於資產配置的精確性,以及商品或是投資 組合的風險管理有著絕對的關係。MPC 2011透過最新財務工程演算技術,採用學術界與業界 評價最高之演算模型,預估預期報酬率以及波動度,並計算出VaR值,大幅提升資產配置與風險 控管的精確性。VaR Model
變異數─共變異數法(Variance-covariance Method)
歷史模擬法(Historical Simulation)
蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)
波動度評估法
簡單移動平均法(Simple Moving Average)
假設歷史報酬率皆為常態分布,是最簡單的波動度計算方式。指數加權移動平均法EWMA
依據資產報酬率的遠近給予不同的權數,離現在愈近的資料給予愈大的權數,以補捉短期波動性的波動變化。GO-GARCH(p,q)
以Carol Alexander的O-GARCH為基礎,依照van der Weide的GO-GARCH進行投資組合波動度評估。透過以上三種不同的波動度評估法,計算出不同的共變數矩陣、風險值以及VaR值,並可以進行不同演算法VaR值的回測與前測
投資組合回測
比較投資組合的歷史報酬率走勢圖。
有別於以往理財人員或專業投資顧問以基金DM或是自製的投資建議來推薦基金投資方式,基金回測模組 可以依照不同的投資模式(單筆投資、定期定額或不定期不定額等),透過人性化介面的設計,還有簡單 且有效的參數設定,讓使用者在彈指的瞬間,依照歷史資料,動態調整投資參數,並且建立準確及 迅速的模擬,藉以比較不同投資方式所帶來的損益狀況,協助使用者針對個別基金,或是基金投資組合, 找出獲利最大的投資方式。
基金/投資組合回測模組具備以下各項種不同的回測功能:
基金單筆投資/ 投資組合單筆投資
基金定期定額/ 投資組合定期定額
可設定每月定期之投資日期與金額。基金不定期不定額/ 投資組合不定期不定額
可設定停損、停利、損失加碼等條件。指數回測
可依照以上不同之策略以指數作為回測標的進行回測。投資損益方面,依照不同投資策略,系統也提供以下欄位呈現明細:
總投入金額
期滿金額
現值
獲利金額
累積報酬率
停利及損失加碼次數
以及最短及最長獲利區間等等
投資組合報告書
瞬間產生一個word、pdf、html、excel等格式之美觀大方的報告書。
MPC 可以產出現有投資組合與目標投資組合的調整報告書,並且針對目標投資組合進行:
資產配置分析
投資組合蒙地卡羅模擬
投資組合回測
投資組合移動區間績效評估
現有投資組合與目標投資組合
報告書可以同時透過word、pfd、html、excel等不同格式輸出。
銀行端、證券業、保險業等產品部門與研究部門、基金經理人、私人高階理財顧問、CFA、投顧投信業投資組合操盤人等等。