最後更新日期：2023年01月06日
本文介紹在形成 Growin 投資四象限時，兩個最重要的參考指標：長短天期公債殖利率差以及類股資金流，並藉由過去的統計結果，對 Growin 投資四象限進行說明與判讀。
經濟循環四象限是我們常聽到的一項指標，將市場分成了擴張、過熱、衰退、復甦四種階段，並依據各階段的特性設定較適合的投資資產類別。但我們可以想像透過觀察經濟循環的階段，以此作為了解股市趨勢一定來不及，因為市場急速變化，我們勢必需要更快速的投資訊號幫助我們了解目前的股市趨勢，掌握對的投資方向。因此，Growin 量化團隊開發了一個屬於 Growin 的投資四象限，利用經濟上的指標結合較為快速的資金流量化數據，將市場區分為四種區塊，並分析、捕捉在四種情形時市場各資產可能的走勢，作為 Growin 訓練 AI 投資上，一個重要的參考依據。
因子1：長短天期公債殖利率差
政府公債是屬於較風險較低的投資類別，其中長天期的公債殖利率由於持有期間相對較長，容易受到市場景氣及通膨的影響；而短天期的公債殖利率，則較容易受到政府利率政策的影響。因此，投資的實務上，我們常拿長短天期公債殖利率差額代表景氣、通膨相對於政府利率政策之間的差異，是一個用來觀察經濟循環的常見指標。
由圖（一）可以發現，在債券殖利率差「加速上升」的時期，指數容易發生大跌；而在債券殖利率差較快速的下跌時，指數可能會穩定的成長。
因子2：類股循環
股市中的產業別可分為民生必需品、公用事業、健康護理、原物料、能源、金融、工業、科技、非必需品等產業，其中由於民生必需品、公用事業及健康護理屬於不論市場經濟如何，人民都比較可能使用到的產業項目，可視為「防禦性產業」，在市場衰退下，可能會有相對較穩定的表現，畢竟大家都還是需要買衛生紙、打電話等等；而其餘產業則容易跟隨市場的波動，在市場成長時，可能會有較多的資金流入，特別是科技與原物料類股。如此資金在各個不同產業中輪動、流轉，我們稱為「類股循環」，也會是一個可以協助觀察經濟循環的指標。
由圖（二）中能夠驗證以上所提內容，由於防禦型產業波動較非防禦型產業波動小，因此在股市下跌期間，防禦性產業能夠有稍好一點的表現；而在股市上漲期間，防禦性產業將表現的略遜一籌。
投資四象限解析 — 過去數據統計
我們利用長短天期公債殖利率差與類股的報酬與資金流向組成 Growin 的投資四象限，並將過去各月進行區分，並觀察不同情形時，不同的市場（包含股市、債市、貴金屬及房地產）在未來 1 個月的報酬率，觀察的數值包含了正報酬的次數比例、平均報酬率、正負的平均報酬率及最大、最小報酬率等，以了解到在不同的投資象限時，我們可能會面對到如何的市場情況。
數據將從 2006 年統計至最新日期（下圖為統計至 2021 年 1 月底的結果）。其中，我們能夠從數據中的「報酬為正比例」馬上知道，在過去的時間，處於不同投資象限時，未來一個月較可能上漲或是下跌；並以平均報酬及正負平均報酬了解到，在此情形下，未來正負報酬率間的平均差異大小；再利用最小及最大報酬顯示一個月後可能發生的極端情形。
依照過去的統計結果，投資象限位於第三象限時，未來一個月股市很有可能發生下跌，並產生較大的跌幅；第四象限時，股市上漲機率雖然不低，但波動可能較大（觀察最小月報酬及正負平均報酬差得知）；而第一、第二象限則偏向市場成長階段，投資於風險性商品，可能有較好的獲利機會。
若用較簡單的幾句話歸納出Growin的投資四個象限：
- 第一象限
長短天期公債利差較快速縮小，非防禦性產業表現較佳。預期目前市場處於成長階段，有機會在風險性商品上獲利。
- 第二象限
長短天期公債利差較逐漸擴大，非防禦性產業表現仍較佳。預期目前市場上漲機率相對較高，是增加獲利的時機點，但也需要注意可能的反轉訊號。
- 第三象限
長短天期公債利差較快速擴大，防禦性產業表現優於非防禦性產業。可能目前市場處於衰退階段，預期產生大幅度的下跌，適合將資金移往避險策略中。
- 第四象限
長短天期公債利差較逐漸縮小，非防禦性產業表現仍較遜色。預期市場將呈現較穩定小幅度的成長，可慢慢將資金移出避險策略，但需要隨時注意市場的波動。
結論
話雖如此，投資四象限不同於經濟循環四象限，非必然會按照 I -> II -> III -> IV 的順序運行，有機會出現跳過或在兩個階段間跳動的情形，但仍會是一個協助我們了解目前是否較可能處於市場衰退階段的指標。當然，如果可以取得更多不同指標的「看法」，我們或許能夠對市場未來有更精確地預測。如同 Growin 的量化團隊，我們蒐集許多不同專業的量化指標，經由 AI 不停的訓練與學習，來幫助我們建立預測市場走勢的工具，我們發現，透過這樣 AI 與投資組合管理的結合，可以大幅提升資產配置上的表現。
結至 2021/4月 四象限數據
雖然四月股市不斷創新高，但根據 Growin 投資四象限顯示目前市場情況穩定，不需要太過擔心
作者：Jasper｜ 數據來源：Growin 量化團隊｜ 圖表設計：Yuting
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