單元 01：投資體系導航：區分 Beta 與 Alpha，建立法人級的研究節奏
Hi 大家好，很高興能跟大家在這邊見面，讓我們直接開始這堂課的第一單元：區分 Beta 與 Alpha，建立法人級的研究節奏。
先處理一個問題：一筆投資賺到的報酬，有多少來自市場，有多少來自你買的那一類股票，有多少才跟選股判斷有關。後面 23 則的順序，都建立在這個拆法上。
讀完第一單元，你應該能做到三件事：
- 用大盤和產業 ETF 當尺，把一筆報酬粗略拆成市場 Beta、因子、Alpha 三層
- 說得出這門課為什麼先做量化篩選，再做個股研究
- 排出自己每月、每季、每年固定要看的東西
這張圖是整門課的地圖。灰底是四個階段和各自要回答的問題，藍框是你現在的位置。
去年賺的錢，有多少是你選出來的
先想一檔你去年賺最多的股票，假設它漲了 40%。
多數人檢討這筆投資時，會回頭看當初買進的理由：產品好、財報漂亮、產業有題材。股價漲了，這些理由看起來就都是對的。
但同一段時間，大盤可能漲了 20%，它所屬的類股可能漲了 35%。如果是這樣，這 40% 裡面跟「選了這家公司」有關的部分其實很少，換一家同類型的公司，結果大概差不多。
這個區分會決定你該把時間花在哪裡。報酬如果大部分來自市場和類股，花三個禮拜研究單一公司的細節，回報很有限。反過來說，市場和類股那一層沒看，個股研究做得再深，也可能被大環境整個蓋過去。
學術界花了大約六十年處理這個問題，留下一套拆解報酬的語言。這一則的工作，就是把這套語言交到你手上。
為什麼第一單元就講理論
你報名這門課，想學的多半是怎麼選股、怎麼估值，第一則卻從 1964 年的論文講起。我這樣安排有三個理由。
第一，後面教的每個工具都有使用條件。 QMV 篩選、因子動能、類股輪動，都是從學術研究發展出來的做法。只學做法，工具順的時候沒有問題。等它連續落後一兩年，你會不知道該繼續用還是該丟掉。知道它為什麼有效、在什麼條件下有效，才有辦法做這個判斷。
第二，整門課需要一套共同的語言。 Beta、因子、Alpha 這三個詞會一路用到第 24 則。現在先把定義講清楚，之後討論「這家公司的報酬從哪裡來」「我的判斷跟市場差在哪」，我們指的才會是同一件事。
第三，這門課要求你每個論點都有證據，課程自己的順序也應該如此。 我剛進研究部門的時候，交出去的每份報告，主管追問的都是兩件事：邏輯通不通、證據夠不夠。「先量化篩選、再做個股研究」是這門課的骨架，我不希望你只因為我這樣說就接受它。這一則引用的研究就是這個順序背後的證據，樣本橫跨幾十年和多個市場，比任何一個人的投資經驗都長。
最抽象的內容集中在這一則，第 2 則開始就會動手。每一段理論後面，我都會說明它對實際操作的意義。
先問一個簡單的問題：你跟誰比
進入理論之前，先換一個問法：這筆報酬算好還是不好，你是跟誰比出來的？拿來比的對象叫 benchmark，中文常譯成比較基準。我習慣把它想成一把尺。
回到開頭那檔漲 40% 的股票。同一年大盤漲 20%，它所屬產業的 ETF 漲 35%。
用大盤當尺，這筆投資的報酬是大盤的兩倍，看起來是很漂亮的選股。換成同產業的 ETF，領先的幅度只剩一小段。中間的差距整個產業都賺到了，買這個產業裡的任何一家公司，大概都拿得到。
產業是你已經在用的分組方式，因子是另一種。 同產業的公司面對同一批客戶、同一種景氣循環，股價常常一起漲跌，所以我們會說半導體股、金融股。學術界發現，股票還可以按「特徵」分組：便宜的、小型的、近期強勢的、獲利能力高的。同一組的股票即使產業不同，也會有共同的漲跌。
這種按特徵的分組就叫因子。市面上也有對應的 ETF，通常叫風格 ETF 或因子 ETF，可以當成第三把尺。三把尺依序用下來，量到最後還剩下的，才是跟「這家公司」有關的報酬。
用尺之前，有三件事要注意：
- 尺要跟標的同一個市場、同一個範圍。 美股有 11 個 GICS 產業，各有對應的 ETF，拿來比很方便。台股的大盤和科技類 ETF，單一權值股的比重很高，拿來當尺會失真，解讀時要打折。
- 這是實務上的近似。 產業 ETF 的報酬裡同時有市場和產業兩個成分，它在學術上不等於因子。精確的拆法要把 Beta 算進去，後面有一節進階試算。
- ETF 在這裡只是比較基準。 提到它們是為了量報酬，沒有建議買進的意思。
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