張韋傑的生活時報

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旅行前還好有先做一下功課~比較了一下這附近幾家旅店,

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理財新鮮人、忙碌的上班族，或投資基金有賠錢經驗的人，都可藉由理財機器人克服人性弱點，並設法低買高賣，拉高獲利機會。

理財機器人在全球蔚為風潮！不知該如何選適合標的、不想追高殺低，甚至希望能低點加碼，透過人飯店民宿比價工智慧的精準演算，提供了投資人另一個聰明的選擇。

機器人大軍來襲，關於投資的兩種思考

牛津學者卡爾弗雷(Carl Frey)發表最新研究，未來幾十年內，高達八成不與客戶直接打交道的工作將消失。無論這個觀點是否過度悲觀，我認為，與其擔心飯碗不保，不如積極逆向思考，怎樣利用機器人來創造財富，在投資理財的路上無往不利。

以目前現狀，大家可以有兩個思考方向。第一，長線佈局機器人和物聯網基金。台灣現有四檔相關概念的基金，其中，又以復華全球物聯網科技基金表現相對突出，今年初截至八月底，單筆的累積投報率超過二成。當然過去績效不代表未來績效，這類屬於明星科技產業基金，波動度並不低，更適合長期定時定額。較積極型投資人，則可趁淨值拉回時，分批單筆加碼。

第二，就是善用理財機器人。厲害的機器人會建立強大的資料庫，依客戶的風險屬性，以全球總體經濟最新發展趨勢、產業現況、指數位置，及基金的波動度等等，給予適當的建議，包括：找到適合標的、自動低點加碼和高檔停利，更進化的機器人，還會偵測到相對低檔基金，採取行動分批佈局，並就投資組合每月汰弱留強，讓投資效果向上提升。

善用理財機器人，為無助投資人扳回一城

就此看來，理財機器人最適合理財新鮮人、忙碌的上班族，以及在基金市場有賠錢經驗的人。前面兩種族群，不是專業度不足，就是根本缺乏足夠的時間做功課，由人工智慧協助，從上千檔標的選出強勢或低檔的基金，並進一步擬定加減碼策略，總比倉促中亂下決定來的好。

至於「在基金市場有賠錢經驗的人」總有些通病，買進的不見得是爛基金，卻幾乎都是高點才進場扣款，扣了一陣子沒賺錢，失去耐心就開始停扣，從此便對基金理財失去信心；但往往一贖回，市場就打底完成，基金淨值反轉向上，等於停扣在相對低點。這類偏好追高殺低的投資人，如果能善用理財機器人，就能有效避免情緒的干擾，甚至還能趁低點加碼，把績效扳回一城。

還有，台灣基民也有一種特性，就是習慣把基金當股票短線操作，導致錯失波段行情。據金管會統計，2013到2015年期間募集的新基金，在成立後的半年，總規模中居然有超過五成被贖回，意味著民眾常用「短線獲利」的思維投資基金。倘若此時有機器人在旁監看，好基金提前被賣出的機率將大大降低。

電腦預測愈來愈準，挑戰傳統資產管理公司

理財機器人能否保證永遠獲利？坦白說，各界尚有不同見解。有人認為，理財機器人技術發展至今，尚未經過如2008年金融大海嘯般的空頭，能否「完勝空頭」還需時間驗證；但也有專家指出，系統化的電腦投資工具日趨重要，以普信集團(T.Rowe Price)為例，用電腦演算法管理的美國小型股票基金，規模23億美元，過去五年平均年報酬都超過一成，遠勝九成的同類型基金。

更令人震撼的是，今年六月底，索羅斯的兒子羅伯特．索羅斯宣布，辭去高達260億美元的家族基金總裁，原因之一竟是「電腦模型預測更準，我們越來越難創造超額報酬！」可見，理財機器人確實已給傳統資產管理公司帶來極大衝擊。

本土投信鴨子划水，全自動理財機器人問世

在台灣，各金融機構無不積極佈局理財機器人業務。然而，到底該如何選擇適合的平台？我認為，企業成立的歷史、誠信和績效，是重要的?量依據。就如同挑選基金一樣，我最常推薦給親朋好友的就是歷史悠久、績效長青的「旗艦型基金」，雖不敢保證短線必賺，但長線持有，就能看見累積財富的效果。

挑基金平台概念相仿，歷史悠久、績效長青的「旗艦型投信」，所設計研發的理財機器人平台，也一定具參考價值。以本土的復華投信為例，成立已有二十年，資產管理規模超過2,200億元，在全台排名前三大，得獎遍布海內外，已拿93項獎座。同時，鑽研全自動的理財機器人平台已達7年，如今更首開先河推出全自動理財機器人。

我常說：「投資理財沒有最完美的方法，但一定有更能有效解決問題的方法！」在Fintech(金融科技)時代，復華理財機器人利用大數據推出全自動的「強勢通」，能就投資組合每月固定汰弱留強；「低點通」則讓基民有機會買到淨值處於相對低檔的基金，也堪稱在茫茫大海般的市場中，給了廣大基民一盞明燈。

復華全球物聯網科技基金累積報酬率(%)

▲基金成立日：2016/7/4。基金公會分類：海外股票型-全球一般股票型。（圖／Lipper ; 資料日期: 2017/8/31）

以上資料來源：Lipper，投信投顧公會，復華投信，2017/8/31。

本文提及之經濟走勢預測不必然代表本基金之績效，本基金投資風險請詳閱基金公開說明書。

以上內容僅供參考，投資人應依照自身風險屬性及判斷，做出最後投資決策並自負損益。

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