股市老師説多頭就穩當？4大基礎面向搞清楚，你就是自己的巴菲特

「你應該知道的是：在傳統財務理論中的效率市場假說認為，投資者無法透過分析公開或未公開的資訊來獲取超額報酬。但實務上，還是有許多證券投資分析方法被廣泛使用，這些方法可分成四個面向。」

1. 基本面分析

基本面分析是藉由研究影響股票本質的因子，來評估或預測證券價值，這些因子包含總體經濟、產業分析或是一家公司的財務報表和非財務資訊。例如政府法令的變革影響分析、人口結構的改變影響分析、供需之間的成長性預測、企業之間的競爭力比較、公司經營績效的分析⋯等。其中表現公司經營績效的財務報表是基本面分析的核心，例如本益比、股東權益報酬率等都是選股的重要因子。此一方法的代表人物有以價值投資著稱的證券分析之父，班傑明葛拉漢（Benjamin Graham）及其傳人華倫巴菲特（Warren Buffet）。

2. 技術面分析

技術面分析是藉由分析過去的股價及交易量，來預測價格的趨勢以決定買賣的時機。技術面分析相信「歷史會重演」，因此企圖藉由統計大量的過去的市場價量交易資料，找出典型的價量樣式，做為預測未來行情走勢的依據。例如移動平均線（季線、月線），常被用來做為決定買賣時機的依據。此一方法被投資人和金融專家們廣為使用，例如在外匯市場裡，技術面分析的使用要比基本面分析要來得廣泛。

3. 籌碼面分析

籌碼面分析是藉由觀察三大法人（外資、投信、自營商）進出市場情形，以及資券增減變化⋯等訊息，判斷主力與大戶的資金動向，藉此以研判後勢。當法人持續不斷的買進股票，且短時間內不會賣出，此時散戶如果早一點布局，有可能從波段操作中賺取利潤。但也有可能投資人後知後覺晚了一步，反而有成了抬轎人的可能。

4. 消息面分析

消息面分析是藉由收集來自網路、電子及平面媒體的消息，判斷整體市場或個別公司的股票行情。例如當網路上充斥「牛市」、「看多」、「多頭」這些關鍵字，有可能代表整體市場環境現況為多頭市場。但由於消息面是公開的資訊，所以往往市場早已反應，投資人得知時已經算是後知後覺，無法從消息中獲利。此外，消息面的資訊中可能充斥著蓄意誤導的利多、利空訊息，投資人可能因為被誤導反而有低於大盤的報酬。

上述四個構面以基本面分析、技術面分析最重要，簡述如下兩節。

基本面分析

在過去的研究中，常用來做為選股的因子可以分成六大類：

1. 價值因子

便宜股票的報酬率常高於昂貴股票。價值因子用來衡量股票的價格便宜或昂

貴，例如本益比（P/E）3、股價淨值比（P/B）4、股價營收比（P/S）5常被用來衡量股票是否便宜。這些比值越小，代表股票越便宜。

2. 獲利因子

賺錢能力強的公司的股票報酬率常高於賺錢能力弱的公司。獲利因子用來衡量公司的賺錢能力強弱，例如股東權益報酬率（ROE）6常被用來衡量公司的賺錢能力。股東權益報酬率值越大，代表公司賺錢能力越強。

3. 規模因子 （相關報導： 少吃蘋果20億美元也沒差？英特爾超前部署3千億美元資料中心市場 ｜ 更多文章 ）

小型公司的股票報酬率常高於大型公司。規模因子用來衡量公司的大小，例如總市值7常被用來衡量公司規模大小。

4. 風險因子

古典理論認為系統風險越大的股票報酬率越高。風險因子用來衡量股票的風險高低，例如β值可衡量系統風險的大小，它表示一段期間內股票（或投資組合）的漲跌百分比相對於市場的漲跌百分比的比值。如果個股的股價波動程度與整體股票市場的波動程度一致，那麼其β係數等於1；如果大於市場，則β係數大於1；如果小於市場，則β係數小於1。

5. 慣性因子

慣性現象是指股票目前的報酬率越高，未來的報酬率越高的現象。反轉現象是指股票目前的報酬率越高，未來的報酬率越低的現象。股市中報酬率常存有短期反轉、中期慣性以及長期反轉的現象。慣性因子用來衡量股票的漲跌趨勢，例如週、季、三年報酬率分別可用來代表短期、中期、長期報酬率，做為預測未來報酬率的依據。

6. 流動性因子

流動性低的股票報酬率經常高於流動性高的股票。流動性因子用來衡量股票的流動性高低，例如月或季成交量常用來衡量股票的流動性。

依據對國際股市、台灣股市數十年來的回測結果發現，上述因子以價值因子與獲利因子最可靠。

技術面分析

擇時（market timing）是指股票買賣時間點的抉擇。傳統上，股票的擇時有兩個方法：

• 經濟面的方法：從總體經濟面的興衰變動來決定買賣時間點。
• 技術面的方法：從股市本身的價量波動及供需情勢變動來決定買賣時間點。

實務上，技術面的方法比經濟面的方法更常被用來擇時。

技術面分析是建立在「歷史性的行為必定會在未來重演」的假設上，也就是股市的價量及指數波動變化可能存在著某種規則性。技術面分析是研究過去金融市場的價量資訊的規則性，來預測價格的趨勢，進而決定買賣股票的時機。技術分析規則的產生有兩種方式：

• 個人主觀歸納：依個人經驗歸納，是較不科學的方法。
• 資料客觀歸納：使用統計分析來發現、驗證規則，是較科學的方法。

技術面分析的優點包括：

• 資料最為即時。
• 資料最為真實。

技術面分析的缺點是在使用統計分析來發現、驗證規則的過程中，可能發生過度配適（over－fitting），使得規則只有解釋過去結果的能力，而沒有預測未來的能力，簡單地說這些規則有可能只是「事後諸葛亮」。因此有很多學者反對使用此類分析，例如「漫步華爾街」一書，嘲諷技術面分析像是瞎子摸象。但學界亦有少數的支持者，例如「技術分析科學新義」一書。但無法否認很多實務界人士喜用此類分析方法之事實。

技術面分析方法大致可歸為兩大類：

1. 順勢系統

其理論基礎是漲者恆漲、跌者恆跌，即當漲或跌形成某一趨勢時，會持續一個波段。此類技術面分析專注於擷取長期間波段行情，因此在波段趨勢明顯時的表現往往較佳。雖然這類系統勝率雖不高，但經常大賺小賠，且交易頻率通常不會太高，交易成本較低，所以報酬率較佳。這類系統以移動平均線9為代表。

2. 擺盪系統

其理論基礎是漲多必跌、跌多必漲，即當股價短期漲或跌超過一個合理股價範圍時，終會回到合理範圍。此類技術面分析專注於擷取短期間的振盪高低點價差，因此在振盪盤整時期的表現往往較佳。雖然這類系統勝率較高，但經常小賺大賠，且交易頻率過高，導致交易成本大增，侵蝕報酬率，所以報酬率較差。有時交易成本的增加甚至可能大於獲利的增加，反而得不償失。這類系統以相對強弱指數（RSI）10等為代表。

上述兩類技術面分析方法的邏輯剛好相反，因此適用的情況也剛好相反：

• 順勢系統在「波段趨勢」時期表現較佳；
• 擺盪系統在「振盪盤整」時期表現較佳。

可惜的是我們很難判斷未來股價走勢會是「波段趨勢」，還是「振盪盤整」。

作者/葉怡成

本文摘自《台股研究室：36種投資模型操作績效總體檢》

責任編輯/任婉鵑 （相關報導： 少吃蘋果20億美元也沒差？英特爾超前部署3千億美元資料中心市場 ｜ 更多文章 ）

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