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小資族也能買台積電 參與「盤中零股交易」這3件事不可不知

小資族也能買台積電 參與「盤中零股交易」這3件事不可不知
券商公會理事長賀鳴珩。

林信男

聰明理財

記者林信男攝

2019-12-09 18:47

為鼓勵小資族參與資本市場,盤中零股交易制度,預計於2020下半年上路;對此,券商公會理事長賀鳴珩提醒,依證交所規劃,盤中零股交易「一律採電子交易方式委託」、「有獨立交易畫面」,且採「證券商自願參與」,投資人必須留意。

在現行制度下,零股交易時段是下午1點40分到2點30分,也就是盤後才能交易;未來,盤中零股交易上線後,交易時間將提前至上午9點到下午1點半,採每10分鐘分盤集合競價方式撮合成交,而既有的盤後零股交易,仍維持運作。

 

1張股票等於1000股,若想買1張台積電的股票,得花上30餘萬元,對小資族來說,是相當大的負擔,必須存很久的錢,才有機會買到1張;但,透過零股交易,投資人不必一口氣買1張,可一次買50股或100股,逐步累積成1張股票。

 

值得注意的是,為避免投資人下錯單,盤中零股交易下單,一律採「電子交易方式委託」(專業機構投資人除外),採人工委託方式者,只能參與盤後零股交易。

 

另一方面,為降低混淆風險,盤中零股交易將規劃獨立的「零股」交易畫面,藉以和現行「千股」交易畫面區隔;此外,盤中零股交易採「證券商自願參與」,投資人必須先了解,哪些券商有提供該項服務。

 

盤後零股交易

▲盤中零股交易與現行盤後零股交易比較。(資料來源:證交所、記者林信男整理)

 

推動盤中零股交易 有助建立「全民用股票儲蓄」觀念

 

賀鳴珩指出,推動盤中零股交易,可望實現普惠金融,建立全民用股票儲蓄的觀念,「把台積電從外資手上買回」。

 

不過,賀鳴珩也強調,證券業對盤中零股交易的支持,有3項前提,唯有徹底落實,該措施才會成功。

 

首先,是推動開立分戶帳,讓投資人可在券商「一站同時完成開立證券戶與分戶帳帳戶」,不必再赴交割銀行開交割專戶,「你在證券公司買賣的錢,就是放在證券公司你的帳戶裡面,和全世界一樣,接軌國際。」賀鳴珩說。

 

其次,是全e化開戶和交易,賀鳴珩笑稱,按照現行規定,投資人在使用自然人憑證或視訊方式,進行線上開戶身分驗證時,常遇上諸多中止開戶的問題,「我們一直跟政府講,在網路普及的情況下,怎麼開戶程序還是那麼不便捷!」

 

目前證券商受理非當面開戶,依規定得採以下方式,確認委託人身分「為本人辦理」,並留存相關證明文件;第1,以委由往來交割銀行確認委託人身分;第2,委託人檢附律師、會計師等專業人士之證明文件正本,經函證確認;第3,採通信開戶及視訊方式,經訪視確認;第4,其他足以確認委託人身分為本人。

 

券商

▲證券商辦理線上開戶的帳戶類型分級。(圖:券商公會提供)

 

簡化開戶程序 網路交易可望更熱絡

 

賀鳴珩建議,如果是金額100萬以內的開戶,「只要手持身分證件拍照,外加分戶帳,就可以開戶了」,目前網路交易占比已達60%以上,若開戶程序更便利,將來手機、App下單,勢必會更熱絡。

 

最後,是認證成本的檢討,賀鳴珩指出,「下單時,證券商都向認證公司買了認證,20年前,認證是很熱門的東西,全世界都在積極進行,但20年後,只剩台灣有認證。」

 

「若將來我們的客戶只買20塊錢的股票,我要交20塊錢的認證費用,你覺得(零股交易)會推動嗎?」這對台灣e化、FinTech(金融科技)的過程來說,是個阻礙。

 

賀鳴珩認為,台股有許多高殖利率、價格穩健的績優股,但因資金門檻高,讓許多年輕人、小資族買不起,未來投資人透過零股交易,可提升投資自由度,就算資金有限,也能買到喜歡的股票。

 

究竟如何做到?Airbnb數據團隊的第一步,是提取所謂的「關鍵特徵」,在公司演算法發展初期,團隊會先針對房間來源(以下稱房源)的相似性、資料的新舊程度和房源的位置進行分類。相似性的部分比如住房的類型(公寓或城堡)、房間可容納人數、形態(集體宿舍或私人房間)以及既有房客的評論等特徵。

 

此外,因為房源需求受到季節性因素影響很大,數據團隊因此先將相關性低的資料(例如今年前幾季的數據)排除,僅保留相關性最高的部分;考慮了季節性因素後,最終還有一個令Airbnb頭痛的問題:位置。

 

50億筆資料試算 為屋主找出最佳推薦價

 

有別於傳統旅館多成聚落型分布於各城市,Airbnb的房源遍布各處。許多城市的房價分布,除了與市中心的距離有所關聯外,亦與街區特性高度連動;也因此,Airbnb在數據分析初期,動用了許多製圖人員,將各城街區搭配房價,通過地理資訊的分析,如周圍的河流、公路和運輸線,畫出相應的「價格邊界」,再對房源進行分類。

 

經過逾五十億筆歷史資料分析試算後,一五年六月,Airbnb正式推出「價格提示」(price tips)功能。該功能即以前述分類機制作為基礎,進一步納入更多(數百個)房源參數及市場需求因子,並透過分類機器學習模型的方式,對系統進行訓練。

 

系統會記錄每一次房主的價格選擇,並將之與系統原先的建議價格比較,一旦有所偏離,即會透過動態演算在下一次調整。此外,團隊在一開始設定估價模型時,會先假設一些參數較為重要,也因此會給予其較高的權重,比如說地理條件比有沒有浴缸重要。然而,透過分析哪些價格提示獲得了成功,系統會回頭修正不同房源參數的權重,同時在必要的情況下添加新參數。

 

「若談到在近年大數據的發展下,Airbnb對全球做了什麼貢獻,『價格媒合』(matching)這一塊算是一個典範。」柯爾斯表示。而一旦採用公司的建議價格,根據Airbnb的分析,房主租出去的機率提升近四倍。

 

然而,在實務上,由技術人員藉由大量的數據累積及分析建模後所搭建的資料平台,卻常常會出現業務人員不知道如何使用的情況,亦即他們缺乏將巨量資料轉化為「價值」的能力,「這也是現在許多傳統企業在面對大數據浪潮下的困境。」東吳大學巨量資料管理學院助理教授鄭江宇指出。

 

Airbnb

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推公司資料透明共享 員工可調閱全球住宿數據

 

有別於傳統公司,Airbnb三位創辦人中有兩位是設計出身,公司又是依靠產品起家,對業務開發格外重視,此外,他們亦深刻體認到,Airbnb業務要能快速發展,「資料」必須扮演主力推手的角色。「大數據就是Airbnb的生命之血(lifeblood)。」Airbnb資料科學前總監紐曼(Riley Newman)曾如此比喻。

 

也因此,在創辦初期,除了在總部的資料科學部門有負責統整資料分析基礎架構的人員外,業務、公共政策等不同的垂直部門,也都會配置專屬的資料科學家,他們因此可針對不同部門需求,預先建立資料模型,或提供專屬的資料服務。目前Airbnb在全球約三千名員工中,資料科學家團隊就超過兩百人,相當於每十五位員工,就有一位資料科學家,充分顯示出Airbnb對數據驅動業務的高度重視。

 

另一方面,對「資料民主化」精神的堅持,更是Airbnb內部大數據發展成功的一大關鍵。Airbnb的非IT(資訊科技)部門員工,除了可透過各部門的「營運儀表板(Dashboard)」自行調閱公司在各城市的住宿預訂等相關數據,公司亦開發了一款名叫Superset的開放資料平台,使用者可用來執行複雜的運算及跨部門間快速地傳輸資料,並以顯而易懂的視覺化方式來呈現。「其他的我不敢說,但我們在這一塊的技術應用,已經可與臉書及Google並肩了。」柯爾斯自豪地說。

 

同時,在內部員工的培訓上,Airbnb亦不遺餘力,除了持續在「營運儀表板」等相關工具投入資源改善可用性外,公司內部亦成立了「數據大學」,從最初階的統計學、SQL(用來從資料庫讀取與儲存資料的電腦語言)到高等計量經濟模型、實驗設計及機器學習,提供一系列完整的「數據人才」養成課程。開辦僅一年多,已有接近半數的公司員工至少在該「大學」修習了一門課程。「不過,目前最多員工修習的仍是入門的初級統計學啦!」柯爾斯大笑。

 

最終,彷彿回應鄭江宇對台灣企業的憂慮般,「這麼多年來,我們已累積了許多資料,現在其實早已不缺數據,缺的是如何讓更多人能更容易地親近及使用數據,並從中產生出有益的洞察。」柯爾斯語帶提醒地表示。


彼得.柯爾斯(Peter Coles)
出生:1976年
現職:Airbnb首席經濟學家暨資料科學團隊主管
經歷:哈佛大學商學院助理教授、eBay全球策略及資料實驗室總監、經濟分析部門主管
學歷:史丹佛大學經濟學博士

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