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用統計數據增加買賣台積電報的勝率

前言

筆者我是一個喜歡作研究比別人告述我結果的人,目前很多專業技能幾乎都是透過自己學習,2008年底iPhone準備在台灣上市前已經決定要買一台,這時候 AppStore 剛剛發表不久,自己開始用黑蘋果來研究開發,為了成功寫出軟體白天晚上都在練習,軟體完成後就想要將它上架,所以就在台灣方發表不久後上架自己的程式。這個趨勢我算是誤打誤撞,抓到機會也替自己累積了一些收入,但是卻忽略了另一個大趨勢,假如2012–2013年有將積蓄投入Apple的股票,資產可能會累積不少。

就在2019年跑去歐洲 Long Stay 時,在冬天特別冷,冷到想提前規劃回程,這時候心血來潮聽聽廣播來增加語言能力,人是懶惰的聽得幾乎都是台灣的節目,無意間聽了多財經相關的節目,才意識到這十年來都覺得股票太貴,要等他崩盤才買,需要好好開始研究股票。

規劃2020年過年後回到台灣,在過年前爆發了新冠肺炎,這段時間陸續關注肺炎會不會影響到歐洲與台灣的航班,很順利的在三月初回到台灣,回來台灣大約2–3週歐洲就爆發了肺炎,這時候我可以篤定的說歐洲淪陷,美歐交流頻繁美國淪陷只是時間問題,只是觀察社會現象,卻沒有將社會現象與經濟環境結合起來。後來美股暴跌,FED釋出最大 QE 股市又暴漲,這些都是與經濟活動息息相關。

開始每天閱讀與吸收大量的財經知識,要買什麼股票,要怎麼操作股票,都還是參考別人的多一點,長榮買在三十幾,但是對貨櫃航運無法判斷,-2x%賣出。環球晶只算幾個tick就賣出,但是卻大漲了一倍以上。可成上漲時小賺,回檔時沒賣原因是大盤是多頭,最後結果沒賺。中鋼突破時買進,但是還是回檔了,最後又突破賺30–40%。

每次買賣都是對交易的重要學習,長榮購買前就知道高波動高風險,左側交易交易技巧不夠好的容易被洗出去;短線交易風險高,卻忽略了長線趨勢;強勢股弱勢股的判斷在可成股票學習到,弱勢股可成在多頭的時候會漲,但是會優先回檔下跌,風險增加時不管有沒有獲利都需要砍掉;中鋼回檔時,因為金額不大,所以就放著雖然最後突破大漲,這樣的操作還需樣檢討。結果沒賺沒賠,卻學習到很多。

最後,多頭時估值都用喊的就好,股票都變得很貴,也能在短短的三到六個月估值修正到正常的水準,財經訊息幾乎每天都是壞消息。這時候該還是2年級的我該如何投資,無法給出答案,唯一的答案是利用統計數據增加買賣股票的勝率。

數據來源

交易數據:[台灣證券交易所](https://www.twse.com.tw/)
財報資料:[公開資訊觀測站](https://mops.twse.com.tw/mops/web/index)
每日交易統計期間:2004–02–11 ~ 2022–08–04
財務報表統計期間:2012Q1 ~ 2022Q1

統計數據參考性?

2330日線圖


先來看看台積電日線圖與每股盈餘的圖表,每股盈餘採用不同的統計時間算出不同數值,TTM 最近四季累計,YTD 當年度累計盈餘 ,YoY 年度成長率,Change 每次的數據變化百分比,看下圖說明。

這張圖表顯示出台積電的盈餘與股價的波動,三種數據盈餘成長率,都可以找到與股價連動的關聯性,單單只有成長率單一個數據,就已經可以使用不同的統計方式,每股盈餘也可以分成三種數據,**每季**每股盈餘(Q1,Q2,Q3,Q4)、**近12個月**累計每股盈餘(TTM)、**當年度**累計每股盈餘(YTD),所以盈餘成長率就會有多種組合,在參考數據的時候務必要了解數據背後的意義以及是如何產生的,這些指標或統計數據才可以協助我們買賣股票做出最好的判斷。

統計時間、統計區間

用歷史線圖人人都是專家

切換到台積電月線圖,在這裡加入了ZigZag指標,ZigZag轉折點指標的計算方式很簡單,只要大於或小於10%就會產生轉折點,為了知道漲跌幅度並且在轉折點處計算出漲跌的百分比。

2330月線圖



將時間拉到最長,用這張張圖,每個人都可以找到很好的買點,但是事實是如此嗎?我隨便挑一個時間點2015年8月來看看…

2330月線圖全部時間


2015年漲31%之後下跌27%之後又漲了44%,這三波每次漲跌約6–7個月。用這張月線圖不是專家也可以說出最佳的買點,這真的是下跌的時候因該要買進嗎?

2330-2015月線圖



換成一張現實中會看得的線圖,最近的一個月累積下跌27%之後股價會上漲還是跌,沒有人可以預測出100%準確的結果。(在那個時候都是壞消息,好消息也是負面解讀,就像現在的股市),敢在這時候買的投資人一定有自己的操作心法。

2330-2015月線圖2


看了月線圖,再看看日線圖,2015年8月下跌並且破新低後反彈,這時候是要再等還是要買?

2330-2015日線圖


判斷成長股或是景氣循環股

現在把時間切換到2004年看看,線圖告述我2004–2010年股價都在40–70波動,直到2010年12月突破到75價位,那個時候台積電變成成長股了嗎?用短短的幾個月來判斷還不夠,需要有更多資料來做判斷,目前手上擁有的數據2012年之後才有財務統計資料,所以只能看出台積電的股價波動趨勢有改變。

2330-2004月線圖


再次切換時間到2012年,2012Q4 ~ 2015Q2 EPS分別為6.4與12.1盈餘與股價各分別成長了40–50%左右,這可以說明台積電實實在在的成長。這時候台積電是標準的成長股,回想那時候的我只有考量到台積電比以前貴了一倍,心裡只想著好貴,想要等他下跌再買。結果一等就等了快十年,只要當時肯花時間研究,肯定會有差不多的判斷,這些都是要透過學習累積後的結果,不要只會伸手牌問某某股票該買該賣,這些的問題都是要問自己的。

2330-2012月線圖


總體經濟

接下來透過每季數據,左右分別是當季最高價與最低價,分析一下對台積電股價,大約股價每次約1年後會往下一個百元價位累積,百元從2013Q1~2017Q1,兩百元2017Q2~2019Q3,三百價位只花三個季度就突破到四百元,四百五百價位各只花一季突破,為什麼2020–2022年會有這種情況呢?在2020年跟朋友說要投資股票,朋友的反應跟大部分人的反應一樣,回覆說很他認識的人都賠錢,股票不是好投資,買房子才是比較好的選擇等等,但是幾個月後再次見面的時候,說不買賣股票的朋友也開始買賣股票,而原因就是因為同事玩當沖,一次可以賺好幾萬等等。這就是金錢的渲染力,賺錢的人會巴拉巴拉的一直講,有賺錢當然也會有賠錢的,至於賠錢的人就淹沒在這個錢潮底下,完全忽略掉風險。

FED在2020年三月史上最大的貨幣寬鬆,所以很多人利用高倍數幹桿買賣股票或加密貨幣,有人暴富有人慘賠,要記住越短線越像賭博,越利用高倍幹桿越容易賠回去。就是在這個氛圍之下,證券開戶數創下新高,每天交易金額屢創新高,所以台積電也容易創造出不一樣的交易數據。

2330每季盈餘、股價高低價位


月線圖與本益比河流圖

當我在想要嘗試自己統計出本益比河流圖的時候,統計期間採用每月與每季兩種,價格使用統計時間的最後一個交易日的收盤價格,當看到每月的圖表很像本益比河流圖,所以就加入開盤、最高、最低與收盤價,其實本益比河流圖就是月線圖,本益比河流圖最重要的數據我認為是本益比倍數的算法,目前各大網站本益比河流圖都只提供一個區間,參考月線圖更有價值,這時候思考著該如何統計出合理的又有參考價值的本益比倍數。

2022台積電月線圖
財報狗台積電河流圖

圖片來源[財報狗](https://statementdog.com/analysis/2330/pb-band)


回到現實

以上是歷史,只能當作參考,至於未來的台積電又該如何看待呢?看看最近幾年的月線圖,對台積電這家公司會有以下的問題與觀點

1. 是否還會成長?
2. 2022年7月的價格約兩年前2020的價格,所以是便宜的?
3. 2020年3月起大漲了188%,後來又下跌了37%,以前有類事的情況嗎?
4. 現在的估值是否合理?

問題越多,求證越精確,投資的公司越容易在逆境中存活下來,但不表示一定賺錢!以下還有許多小問題(我對台積電而言)

1. 總經理或董事長是誰
2. 競爭對手
3. 真獲利假獲利
4. 獲利能力
5. 經營績效

是否還會成長?

請務必自己主觀的判斷,未來的預測沒有人可以100%預測準確。我相信台積電短期3–5年內還是會繼續成長,接下來的難題將會是縮小到極限後的物理限制,會有何結果目前無法預測。8月2日財報狗的Podcast聽到專業的產業專訪[汎銓科技談半導體](https://statementdog.com/blog/archives/12796),更加深我對晶圓代工的認識,台積電每一天都在為未來一年兩年後的新製程努力,未來的營收都是靠這些研發人員沒天沒夜努力所換來的成長動能。

2022年7月的價格約兩年前2020的價格,所以是便宜的?

這個前提是我相信台積電會繼續成長,所以現在的價格已經回到正常價格,相對來說就是便宜的價位,想想看2020年3月無限QE開始,又加上復甦缺料的影響下,企業獲利提高,沒有賺錢的公司都可以用很高的估值籌到很多資金,高成長性公司市場給了超高的本益比,台積電的本益比也來到歷史高本益比區間,經過六個月的修正回到正常水準。

2020年3月起大漲了188%,後來又下跌了37%,以前有類似的情況嗎?

就在2015年有類似的情況同年9月開始漲,最高到一倍多,回檔只有2x%,這是歷史只能參考用。

2015台積電月線圖

估值是否合理?

這個條件是我認為最重要的,2022年7月中華電信本益比24–25倍,25倍的本益比我是覺得太過昂貴不值得買入。估值的計算採用最簡單的方式合理本益比倍數*每股盈餘=合理股價。台積電的本益比倍數透過每天交易收盤價格與最近4季的EPS總和,算出每日的本益比倍數,去除小數點只取整數,最後用本益比倍數算出出現頻率。

本益比倍數出現頻率分佈表如下圖表,簡單易懂,最後該用幾倍的本益比來算合理的股價,交給讀者自己判斷。(注意因為統計區間不同會有不同的數據)

本益比倍數出現頻率
統計期間:2012-10-01 2022-03-31
統計天數:2326

2330本益比倍數出現頻率1
2330本益比倍數出現頻率2


下表採用平均數統計出的本益比倍數,這張表格太多數值有點複雜,要採用最小值還是平均數,三年還是五年....或許再調整數據,只取正數倍數,看了才不會頭昏腦脹,這個工作就交給讀者自己動手做。最後取用哪個數據請依照自己的判斷,無法判斷的讀者請多問自己幾次,透過網路可以找到很多答案,當您已經可以判斷的時候,表示可以解讀別人所提供的訊息正確與否。

2330本益比倍數平均數1
2330本益比倍數平均數2
2330本益比倍數平均數3
TTM       每季有一個平均數值,再取四季的平均數=SMA4 
3Year     2019–2021三年的平均數, 取每年四季的平均數, 最後用三個數據算出平均本益比 
5Year     2017–2021五年的平均數, 同上 
Quarterly 每季有一個平均數值,統計區間所有季度的平均數


真獲利假獲利?

2330每股盈餘


由台積電每年度每股盈餘與現金股利表,可以發現賺的錢都比發給股東的錢還要多,台股中有些公司當年度虧損,卻還可以發股利,在這段時間內就有好幾次紀錄,這家公司投資前需要特別注意。現金股利是要利用盈餘收入,撥出部分盈餘分給股東,優良經營團隊會將剩餘的盈餘創照出更多的盈餘;台股有些經營團隊會再賺的比較少的時候提撥這些保留盈餘分給股東;至於惡劣的經營團隊公司不能長期維持獲利,常常利用市場來增資,再用這些錢分給股東,換句話說,不賺錢的公司每年都還是有現金股利。**每股盈餘與現金股利**這個只是判斷一家公司真假獲利方法之一,投資資歷尚淺的我,目前只能提供一個可靠的方法。

數據的真實性或可靠度

採用以上的分析最少要求要有:
1.股本固定、沒有增資減資
在做統計的時候沒有考慮到增資減資時產生的變動,股權的變動會導致股價跟著變動,這一個改變連動到很多數據一起變動,不是只有股價變動,所以各大財經網站能提供數據,並且能驗證所有的數據都沒有錯誤這才是一個可靠的結果。

台積電普通股數(張)

2330普通股數1
2330普通股數2
2330普通股數3


2.獲利穩定、沒有虧損
假設某家公司Q1、Q2每股盈餘分別為1與-0.1,股價分別為15,10

Q1 PE = 15/1 = 15
Q2 PE = 10/-0.1 = -100

統計的時候因該要捨棄 Q2 這個數據才會準確,但是這樣一來雖然可以統計出一個數據但是缺少的季度讓這個數據可靠度變低了,所以才會聽到獲利不穩定的公司要用股價淨值比,原因就是這個。


這些問題您可以回答嗎?

1. 能不能分辨出詐騙、假投資?
2. 0050、0056哪個績效好?
3. ETF、股票、股票期貨、指數期貨,基金這些金融商品有什麼不一樣?
4. 現金股利等於獲利嗎?
5. 高殖利率的迷思?

注意全部都是問答題!

2412 中華電

本益比倍數出現頻率
統計期間:2012–10–01 2022–03–31
統計天數:2326

中華電本益比倍數出現頻率

為什麼台灣的中華電信本益比偏高呢?

後記

同步發表於 [Mirror](https://mirror.xyz/0xeFb9cf19e57aad8b4fF4B76B584Ed95797aef11e) / [Matter](https://matters.news/@6u3m)
數據的產生方法請看這篇 [自己動手統計台積電金融數據](https://mirror.xyz/0xeFb9cf19e57aad8b4fF4B76B584Ed95797aef11e/3Hl9LWAK6DXu3AEEwD_YsXkMjkqEwQtkic8h_M4Hsho)
所有的數據僅供參考,不能保證100%準確無誤
[交易數據bar.csv](https://github.com/6u3m/statistics-finance/raw/gh-pages/2330/20220807/bar.csv)
[財務數據quarter.csv](https://github.com/6u3m/statistics-finance/raw/gh-pages/2330/20220807/quarter.csv)
[日線圖表](https://6u3m.github.io/statistics-finance/2330/20220807/daily.html)
[月線圖表](https://6u3m.github.io/statistics-finance/2330/20220807/monthly.html)
[數據下載](https://github.com/6u3m/statistics-finance)

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@6u3m 2022–08–06

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