機器人理財 掌握五重點

機器人理財發展至今約12個年頭，根據市場調查公司Statista預估，2021年全球管理規模將突破1兆美元，並在2023年翻倍突破2兆美元，全球主要金融機構與金融科技新創（Fin-tech）公司，無不重視機器人理財（Robo-advisor）的發展與布局。

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機器人理財的核心技術，主要體現在資產配置及投資組合管理的能力，藉由了解投資人的投資目的（累積退休規畫、多元息收目的、子女教育基金、類絕對報酬策略）與風險屬性（年紀、交易習慣）後，提供「多資產」與「多市場」的投資組合，並定期/不定期進行「再平衡」（Rebalance）調整。

推薦

元大投信新書《ETF智能投資與機器人理財實務與應用》網羅海外機器人理財發展經驗、元大ETF-AI智能投資平台使用指南、資產配置觀念、投資組合動態調整、投資組合最佳化技術等內容，可作為商管系學生及金融機構認識機器人理財的教科書，也適合作為投資人欲了解機器人理財背後運作的途徑，還包括五個重點：

一、海外機器人理財商業模式：揭櫫海外機器人理財發展經驗，如Vanguard、Charles SCHWAB及Betterment等代表性機器人理財公司，並分析美國主要機器人理財平台近幾年實際績效與風險表現狀況。

二、元大ETF-AI智能投資平台使用指南：包含智能投資組合、投資組合計算器、ETF優化數據、事件投資策略、ETF知識文章等功能介紹（https://www.yuanta-etfadvisor.com/）。

三、資產配置觀念：包含投資組合藉由多角化的分散風險效果、資產類別介紹、投資組合績效/風險評估指標、存股VS資產配置差異、退休理財首重資產配置等觀念介紹。

四、投資組合再平衡機制：分成定期靜態、定期動態、不定期靜態與不定期動態四種再平衡方式，即資產配置權重將隨著「市場」與「年紀」變動而採取不同的再平衡機制。

五、投資組合最佳化技術：機器人理財如何決定投資組合內各類資產的權重為其核心技術，本書將介紹馬可維茲的均值-變異數模型、Black-Litterman模型、風險平價模型及AI演算法結合投資組合最佳化模型之量化技術，並且分享從「台灣投資人」角度出發的資產配置。

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