大衛.卓曼逆向投資策略:在恐慌中尋找被市場低估的寶藏

大衛.卓曼逆向投資策略:在恐慌中尋找被低估的寶藏

前言

大衛.卓曼(David Dreman)是華爾街最著名的「逆向投資(Contrarian Investing)」大師之一,也是卓曼價值管理公司(Dreman Value Management)的創辦人。他著有於1998年出版的經典名作《逆向投資策略》(Contrarian Investment Strategies),在書中他深入探討了投資心理學與市場效率低下的關聯。

卓曼的核心哲學建立在「均值回歸」與「投資人心理偏差」之上。他認為市場經常對壞消息反應過度,導致績優公司的股價被不合理地殺低;反之,市場也常對熱門股過度追捧,推升本益比至無法維持的高點。卓曼的策略專注於挑選那些被市場冷落、本益比(P/E)與股價淨值比(P/B)低於市場平均,但同時具備高殖利率保護的「價值股」。這套方法不僅是撿便宜,更是一種利用市場情緒錯誤定價來獲利的系統化邏輯。

本文透過 TQuant Lab 將大衛.卓曼的逆向投資法轉化為可執行、可回測的量化條件,並以台股市場作為實證對象,檢驗其長期績效與風險表現。

從高品質資訊開啟量化之路

  • TEJ 量化資料庫:具備 Point-in-Time (PIT) 架構,確保回測時使用的是當時市場真正能取得的資訊,徹底排除前瞻偏差 。
  • TQuant Lab:專為台灣市場打造的一站式平台,整合數據調取、事件驅動回測與 Pyfolio 專業分析模組,助您精確模擬真實交易邏輯 。

量化定義與資料來源

為了驗證此策略在台灣股市的有效性,我們設定了以下嚴謹的歷史模擬環境:

  • 資料來源:TEJ 財務資料庫、交易日曆資料庫、股價資料庫
  • 投資標的:台灣證券交易所上市普通股(排除特別股與全額交割股)。
  • 回測期間:2020 年 1 月 1 日至 2025 年 9 月 30 日,涵蓋了疫情崩盤、多頭復甦及升息循環等不同市場週期。
  • 再平衡頻率每季調整(於 3、6、9、12 月的最後一個交易日進行)。這符合價值投資「買進並持有(Buy and Hold)」的精神,給予價值股足夠的時間發酵,同時降低頻繁交易的摩擦成本。
  • 績效指標:台灣加權報酬指數(IR0001)。
  • 部位配置方式:等權重配置 。
  • 初始資金:1,000 萬元 。
  • 交易成本:最低手續費 20 元,證交稅 0.3%。
  • 滑價成本:採用成交量份額滑價模型(VolumeShareSlippage),設定價格衝擊參數為 0.01,以模擬大額交易對市場價格的真實影響。

策略邏輯:兩階段篩選機制,捕捉錯殺價值股並規避「價值陷阱」

本策略以大衛.卓曼(David Dreman)的逆向投資哲學為核心,旨在利用市場情緒的過度反應(Overreaction)尋找獲利機會。卓曼認為,市場往往對熱門股過度樂觀,而對冷門股過度悲觀,這創造了低本益比股票長期跑贏大盤的「均值回歸」機會。

為了精準捕捉這些被市場錯殺的價值股,並有效規避股價低是因為基本面惡化的「價值陷阱(Value Trap)」,本策略設計了嚴謹的「兩階段篩選機制」:

第一階段:核心逆向篩選(Hard Filter)

此階段為「必要條件」,旨在建立一個具備流動性、且估值處於絕對低檔的安全股票池。

  1. 市值 ≥ 市場平均值
    • 邏輯:卓曼偏好大型股,因其財務資訊較透明,且具備較佳的流動性與抗風險能力。排除極小型股可避免流動性枯竭風險。
  2. 本益比(P/E)≤ 50% 分位數 且 ≤ 市場平均
    • 邏輯:這是逆向投資的靈魂。我們僅選取本益比低於市場中位數與平均數的後半段班。低本益比不僅代表買進成本低,更意味著市場對其預期極低,一旦有好消息出現,股價的反彈力道往往最強。
  3. 股息收益率 ≥ 市場平均
    • 邏輯:高股息提供了強大的下檔保護(Downside Protection)。在股價盤整或修正時,股息收入能穩定投資組合的現金流,同時也是管理層對未來現金流具備信心的訊號。

第二階段:財務體質計分(Quality Scoring)

為了確保篩選出的低價股並非將死之象,我們引入「財務計分卡」機制。針對通過第一階段的股票進行五項體質檢測,每通過一項得 1 分,總分需達 3 分(含)以上才納入投資組合。

  • 償債能力檢測
    • 流動比率 ≥ 市場平均:確保短期償債無虞。
    • 負債淨值比 ≤ 市場平均:避免槓桿過高,降低破產風險。
  • 獲利能力檢測
    • ROE > 0 且 ≥ 正值平均:確保股東權益報酬率優於一般獲利企業。
    • 稅前淨利率 > 0 且 ≥ 正值平均:確認本業獲利能力穩健,非靠一次性業外收入美化帳面。
  • 成長動能檢測
    • 盈餘成長率 ≥ 市場平均:即使是價值股,也需具備一定的獲利成長性,以驅動股價回升。

實戰回測與圖表分析

逆向投資策略透過長期持有一籃子低估值、高品質的標的,並配合每季的動態調整,我們觀察到此策略在面對台股多空循環時的抗壓性與獲利爆發力。

以下整理了自 2020 年至今的回測績效數據,從年化報酬率、夏普比率(Sharpe Ratio)到最大回撤(Max Drawdown)等關鍵指標,深度剖析逆向投資策略的實戰優勢:

📊 大盤 vs. 策略 績效對比表

回測期間:2019-12-30 至 2025-09-30 (共 66 個月)

表1:策略績效指標摘要

指標項目台灣加權報酬指數(Benchmark)策略表現 (Strategy)差異/備註
年化報酬率 (Annual Return)18.86%37.44%策略勝出近 2 倍
累積報酬率 (Cumulative Returns)160.99%484.38%策略累積獲利是大盤的 3 倍
夏普比率 (Sharpe Ratio)0.971.41策略承受每單位風險的獲利更高
索提諾比率 (Sortino Ratio)1.362.11策略應對下檔風險的能力更強
卡瑪比率 (Calmar Ratio)0.661.08報酬/最大回撤比率更優
年化波動率 (Annual Volatility)19.77%24.67%策略波動較大
最大回撤 (Max Drawdown)-28.55%-34.80%策略回撤較深,需較高風險承受力
日風險值 (Daily VaR 95%)-2.42%-2.97%
Alpha (超額報酬)0.20具備顯著的選股能力
Beta (市場連動性)1.000.88與大盤連動性略低
每日週轉率 (Daily Turnover)2.36%交易頻率適中
總槓桿 (Gross Leverage)1.00無使用槓桿

從策略的績效結果我們整理了這個策略的重點:

  1. 驚人的獲利爆發力: 策略的累積報酬高達 484%,遠超大盤的 160%。年化報酬率達 37.4% ,證明此逆向策略在長達 5.5 年的週期中(含疫情、升息等事件)具備強大的獲利引擎。
  2. 高風險換取高報酬(且值得): 雖然策略的波動率(24.67%)與最大回撤(-34.80%)都高於大盤,但從 夏普比率 (1.41)索提諾比率 (2.11) 來看,這份額外的風險是「值得的」。索提諾比率高達 2.11,代表策略在上漲時的波動貢獻了大部分,而非單純的下跌風險。
  3. 優異的 Alpha 值Alpha = 0.20 ,代表扣除市場因素後,策略本身依靠選股邏輯每年能創造 20% 的額外收益。
  4. Beta 小於 1: Beta 為 0.88,意味著策略並非單純靠「放大槓桿」或「追逐高 beta 股」來獲利。它在系統性風險上的曝險比大盤還低一點,但卻創造了更高的報酬,這是典型的優質 Alpha 策略特徵。

總結:這是一個「高波動、高成長」的攻擊型策略,適合風險承受度較高、追求長期資本大幅增值的投資人。

圖 1:策略累計報酬率圖(Cumulative Returns)

圖 1:策略累計報酬率圖(Cumulative Returns)
說明:圖中綠線為 Backtest 策略,灰線為 Benchmark 大盤

值得注意的是在2021年4月到6月所創造出的超額績效,使策略績效在此時機校指標開始產生極大差距。因此我們深入分析2021年依據策略所選擇之股票為何?

圖 2:報酬分析

圖 2:報酬分析

關鍵時刻:策略在 2021 年成功捕捉航運主升段

從權益曲線圖中可以觀察到,本策略與大盤績效真正拉開差距的關鍵點發生在 2021 年 4 月至 6 月。透過持倉歸因分析,我們發現該期間策略成功捕捉到了台股歷史上的重大行情——長榮 (2603) 的主升段

這並非巧合,而是 David Dreman 逆向投資邏輯的完美演繹:

  1. 低本益比的訊號:2021 年初,航運股獲利開始爆發,但股價尚未完全反應,導致本益比(P/E)處於市場極低水位,觸發了策略的「核心篩選機制」。
  2. 成長動能的確認:策略的計分系統偵測到其盈餘成長率與 ROE 大幅好轉,確認其並非價值陷阱,而是被低估的成長股。

這筆成功的逆向操作,使策略在短短一季內創造了爆炸性的超額報酬,不僅證明了模型在極端行情下的捕捉能力,也奠定了後續績效大幅領先大盤的基礎。

圖 3:2021年4月到6月的持股明細

圖 3:2021年4月到6月的持股明細

圖 4:2603長榮股價走勢(2020年1月到2025年9月)

圖 4:2603長榮股價走勢(2020年1月到2025年9月)

以專業數據架構大師策略:開啟您的量化選股之路

大衛.卓曼的逆向投資策略提醒我們,群眾的共識往往是錯誤的。在市場過度悲觀時買進績優的價值股,需要極大的勇氣與耐心。透過 TQuant Lab 的量化回測,我們驗證了這套邏輯在台灣市場的可行性:長期持有低本益比、低股價淨值比且高殖利率的大型股,是一個穩健累積資產的有效方法。

TQuant Lab:一站式量化策略開發平台

TQuant Lab 是專為量化交易者設計的專業開發環境,整合了從數據調取、策略研發至績效評估的全流程優勢:

  • 精準數據與高效整併:內建 Point-in-Time (PIT) 量化資料集,配合 TejToolAPI 自動完成跨頻率數據整併(如將季、月頻率財務指標轉換至日頻率),讓使用者在排除前瞻偏差的前提下,快速建構如「營收成長率」等複雜選股因子。 
  • 高模擬度事件驅動回測:採用 事件驅動 (Event-driven) 架構,全方位模擬台股真實交易環境。回測過程中嚴謹計入證交稅、手續費與滑價成本,並具備注意股、處置股等流動性過濾機制與資金控管功能,確保回測績效具備高度的可執行性。 
  • 多構面績效量測指標:系統化產出專業評估報表,包含涵三大構面: 
    • 報酬指標:累計報酬率、年化報酬率、Alpha 值。 
    • 風險指標:最大回撤 (MDD)、夏普比率 (Sharpe Ratio)。 
    • 持股分析:前十大持有標的占比、換手率統計。 

數據的品質與工具的效率,決定了量化模型的生命力。不論您是想複製大師經典策略,或是開發獨門的因子模型,TEJ 與 TQuant Lab 都是您在資本市場中最堅實的數據後盾。

本文內容僅供研究與學術探討之用,不構成任何投資建議。 

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