認識量化股票

今日投資者面對的兩大挑戰

挑戰 1

 市場更為集中

現時，指數回報愈來愈多由少數巨型市值公司所帶動。雖然近年這種情況令市值加權投資更受追捧，但歷史顯示，市場的領導企業往往會隨時間更替。一旦市況逆轉，過度集中的投資組合便可能面對更大風險。

挑戰 2

 市場更為複雜

市場資訊多得前所未有﹕由企業業績及經濟數據，到新聞、分析員研究以至投資氣氛。沒有人可以持續、即時地處理所有的資訊。

您知道嗎？

每天大約會產生4億TB（兆位元組）¹的數據。

¹ IBM, https://www.ibm.com/case-studies/hsbc-usa

資料來源︰滙豐投資管理，2026年6月。

甚麼是主動量化投資？

主動量化投資結合數據、科技和投資專業，以一致的框架分析數以千計的公司，並按系統化規則發掘投資機遇，同時建立多元化的投資組合，力求提升風險調整後回報。這種投資方式通常會運用學術及統計研究，配合處理大型數據的模型與計算程式，找出可能與未來回報相關的模式或訊號。

主動量化投資有助於

	處理更多資訊 – 分析的公司及數據遠超任何個人投資者。
	減低集中風險 – 物色指數成分股以外的機遇，避免過度依賴少數股份。
	保持紀律 – 透過系統化規則作出一致的投資決策，有助減少情緒及行為上的偏誤。
	覆蓋更廣泛市場 – 同一方針可一致地應用於更廣闊的投資範疇。

您知道嗎？

在標普500指數當中，前十大成分股合共佔指數近40%³ ，突顯市場集中度及分散投資的重要性。

² Verified Market Research，2026年。
³ 滙豐投資管理，截至2025年12月底。

3 種投資股票的方式

主動量化投資仍會著眼於公司的基本因素（例如盈利能力和估值），分別在於進行投資決策的方式。有別於主要依賴投資經理對選股的判斷，量化策略以系統化的規則，一致地運用於廣闊的投資範疇。

投資方式	如何作出決策	主要目標
被動（指數）	跟隨指數	與指數的表現一致
傳統主動（基本因素）	基金經理判斷 + 研究	透過選股尋求超額回報
主動量化	模型規則 + 數據分析	以可擴展的流程尋求超額回報

	成本效益 – 系統化投資組合的建構往往比傳統的主動型策略更具成本效益。
	發掘被忽略的機遇 – 不只著眼於最大的指數成分股，而是從更廣的範圍尋找投資機遇。
	兼顧基準的靈活性 – 管理投資組合相對於指數的風險，同時容許持股和回報與指數出現具意義的差異。

您知道嗎？

量化投資的發展遠早於人工智能，其學術基礎始於1930年代，但隨着運算能力在近數十年來的提升，量化投資今天成為被廣泛採用的投資方式。

因子︰量化決策背後的要素

因子用於以系統化的方式，比較不同公司的可計量特徵。公司會就每項因子獲得評分並作排名；分數愈高，代表該公司在相關特徵上的程度愈明顯。某些因子在過往與超額回報及／或不同的風險表現相關。不過，因子在不同市場環境下的成效可能會有差異。

每項因子都對應一個不同的投資問題；把眾多因子結合起來，便能更全面地描述一家公司的特質。

常用的因子包括︰

	價值 「這隻股票的價格吸引嗎？」 識別相對同業而言估值偏低的公司。
	質素 「公司的財政狀況穩健嗎？」 聚焦於盈利能力、資產負債表實力及盈利質素。
	規模 「投資這間較小型公司是否有額外回報？」 不只聚焦最大型企業，從其他公司中尋找潛在機遇。
	低風險 「公司的股份較大市穩定嗎？」 識別預期波幅較低的公司。
	行業動能 「現在哪些行業的升勢最強？」 物色受惠於行業趨勢好轉的公司。

從數據到投資組合︰3步簡化流程

1. 搜集數據
   從眾多來源收集數據，包括公司的基本因素、經濟指標、新聞、市場資訊及投資氣氛。透過數學模型的協助，把非結構化的數據轉化為可用的投資輸入資料。
2. 建立模型
   量化模型分析數據、評估不同因子，並就每家公司分配因子分數。
3. 構建投資組合
   結合投資訊號、投資組合限制措施和風險監控，從而構建與投資目標一致、最優化的投資組合。

 主要風險須知

模型風險︰結果取決於模型的建立是否完善。若假設、校準、數據輸入或實施不夠穩健，實際結果便可能與預期有落差。

風格（因子）風險︰策略可能偏好某些風格（例如價值、質素或動能等）。這些風格可能一段時間不受市場青睞，導致表現落後。

環境敏感度︰歷史上觀察到的關係未必能在不同宏觀環境下持續成立，從而影響模型的成效。

投資組合偏向︰即使設有限制，投資組合仍可能偏向某些行業或某類公司，從而加大波幅。

市場風險仍然存在︰即使模型按計劃運作，市場仍可能下跌，令投資組合出現回撤。

 人為監督不可或缺

即使在量化系統化投資中，人仍然不可或缺——尤其在設計、數據完整性檢查、風險控制及監督方面。

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僅供說明，不應被理解為任何投資產品或策略的建議，亦不應被視為促銷或建議購入或出售任何金融工具。本文所載任何預測、預計或目標僅供參考，且並非任何形式的保證。滙豐投資管理概不就未能達成任何預測、預計或目標承擔責任。