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入榜全球前2%頂尖科學家 葉怡成打破思維開發GVI

活動時間 2022-04-16) 瀏覽人次 1235

土木工程學系教授葉怡成
淡江時報社林薏婷 提供

土木工程學系教授葉怡成

學歷:國立成功大學土木工程博士

經歷:財務管理(Financial Management)、商業預測(Business forecasting)、資料探勘(Data mining)、類神經網路(Artificial neural network)、人工智慧(Artificial Intelligence)、實驗計畫法(Design of experiments)

研究展望:

1.探討營建企業的財務管理與投資分析課題,使營建企業管理者能善用現代金融體系,提昇營建企業的效能。

2.探討資料探勘與人工智慧在營建企業的應用,使營建企業管理者能善用企業資料,提昇營建企業的效能。

文字/李沛育

研究緣起

本校土木系教授葉怡成日前入榜「學術生涯科學影響力排行榜(1960-2020)」以及「2020年度科學影響力排行榜」,在全球前2%頂尖科學家榜單(World’s Top 2% Scientists 2020)榜上有名。這兩個榜單以Scopus資料庫為基礎,並依據下列指標進行評分:citations, h-index, co-authorship adjusted hm-index, citations to papers in different authorship positions and a composite indicator,從近700餘萬名科學家中遴選出世界排名前2%的頂尖科學家,分在22個領域和176個子領域。葉怡成感謝各界的肯定。

葉怡成專長於土木工程材料領域研究,是將土木工程材料與機器學習相互結合的研究先驅者,近年,他投入股票研究,以開發「GVI公式」提供選股模式外,並著作《誰都學得會的最強選股公式GVI》、《台股研究室:36種投資模型操作績效總體檢!》、《AI 證券投資分析:探索超額報酬使用Excel實作》等財經分析書,近期也與券商合作,將其GVI選股公式提供投資者參考,他也成為財經類報章雜誌爭相報導的對象。

研究歷程與特色

葉怡成早期的研究領域是以資料探勘、類神經網路等領域為主,就讀博士班時期,開始接觸I人工智慧領域,他發現到透過AI深度學習演算法方式,可以完成比傳統統計更深層和精準的計算,藉此使建設工程能更為精準縝密。葉怡成將AI人工智慧稱為「神經網路2.0」,在他看來,現今熱門的AI人工智慧科技並非是個全新的領域,是過去的神經網路領域再延伸和擴展。他說明,建材是影響建設工程的成敗關鍵因素之一,而建材會因時間、溫度、溼度等眾多因素而發生改變,尤其是像混擬土這類複合材料,各種比例配置也會影響施工品質,因此他將各種材料經混合的數據變化,以類神經網路的知識統計分析,並提供最佳比例配置方案,提供給土木、建築行業參考,葉怡成提及,這是早期跨領域的結合,透過類神經網路的方式來處理各種材料的資訊單位,來提供最佳解決方案,該篇研究內容也被美國土木工程師協會ASCE(The American Society of Civil Engineers)採用,作為基礎建設的參考文獻之一。

相較於土木系教授的身分,財經作家是葉怡成近期較為人知曉的身分,過去在他校的教職中曾擔任過資管系教師,接觸財務管理與商業預測的領域,開啟他的投資研究領域的大門,他從研究戈登股利增長模式中,發現到該股利增長模式雖是現今廣泛應用的股票增利模型之一,但該模型存在謬誤,為了解決此謬誤,他結合先前在博士班時期所攻讀的AI人工智慧與類神經網路的知識領域與實際操作股市的經驗,投稿數篇論文至金融相關期刊,其中,〈基於基本面因子的指數股票型基金之理論與實證〉,榮獲第二屆白文正ETF金文獎學術組首獎的殊榮;論文〈Growth Value Two-Factor Model〉也受到日本證券分析師的關注,而所開發的「成長價值選股指標(GVI)」也獲邀參與統一綜合證券指數投資證券(Exchange Traded Note, ETN)商品的開發。

談及投資之道,葉怡成表示,這個是和賺取股票價差的方式不同,是以「贏得大盤135天」的目標為基礎,研究台股歷史和特性。並結合自身的操盤經驗開發出「成長價值選股指標(GVI)」,GVI是個簡單而明確的的公式:(每股淨值/股價)*(1+股東權益報酬率)^5,透過財報數據、結合學術論文、統計學分析、排除統計偏差所提出的選股模式,讓投資人可以更客觀冷靜的選股投資。

他也出版《誰都學得會的最強選股公式GVI》一書,向大家揭露自創的股市高勝率公式,他分享自身的操盤心態:「股票的變化源自於人類的活動,人性的不可預測性讓股市瞬息萬變,我們只能從過去的財務報表預測未來,但其實是很難準確預測的,因此只要在股市中減少的損害就是勝利,自身透過此選股方式,每次買30支股票為上限,每兩個月更換股票組成,以減少損失,增加利益。

研究展望

回想研究生涯,葉怡成提到,做研究最怕自我陶醉,因此與各領域學者專家合作是很重要的,可以擴展自身領域,更能啟發創新研究議題;前段的研究生涯奉獻於土木系的結構材料與營運上,現階段將持續致力研究股票市場,未來將持續推廣自創的GVI選股公式,加強學術界對該公式的重視,以「未來的教科書上有GVI選股公式」為目標持續研究商業投資領域。

研究聚焦

。近期參與研究計畫

1.2021/08/01, 110【教學實踐研究計畫】數值平面圖測量實習虛擬實境學習系統之建置與實證

2.2021/08/01, 基於人工智慧的工地現場視頻摘要(2/2)

3.2020/08/01, 基於人工智慧的工地現場視頻摘要(1/2)

4.2019/08/01, 以混合模擬法的二項式評價法評估離岸風力發電開發之實質選擇權 (II)

5.2018/08/01, 以混合模擬法的二項式法評價法評估風力發電開發之實質選擇權

6.2017/08/01, 基於均值復歸與實質選擇權之營建企業的企業價值分佈估計 (II)

7.2016/08/01, 基於均值復歸與實質選擇權之營建企業的企業價值分佈估計

。近期期刊論文

1.2020/11/23, Discovering optimal weights in weighted-scoring stock-picking models: a mixture design approach, Financial Innovation 6, 41

2.2020/01/27, Estimating the distribution of enterprise values with quantile neural networks, Soft Computing 24, p.13085–13097

3.2019/05/19, Evaluating real estate development project with Monte Carlo based binomial options pricing model, Applied Economics Letters 27(4), p.307-324

4.2018/04/01, Building real estate valuation models with comparative approach through case-based reasoning, Applied Soft Computing 65, p.260-271

。近期著作學術專書

1.2018/06/29, 美股研究室, 財經傳訊

2.2017/12/31, 證券投資分析:使用Excel實作, 博碩文化

3.2017/08/31, 用Excel做商業預測:終身受用的原理與實作, 博碩文化

4.2017/08/25, 資料探勘:程序與模式使用Excel實作, 五南圖書出版股份有限公司

更多學術研究內容,請見葉怡成個人網頁(https://teacher.tku.edu.tw/PsnProfile.aspx?u=t967297)查詢。

本報導連結 #SDG04 優質教育 #SDG17 夥伴關係


葉怡成的「成長價值選股指標(GVI)」著作。(攝影/林薏婷)
葉怡成的「成長價值選股指標(GVI)」著作。(攝影/林薏婷)
淡江時報社林薏婷 提供