彭博亞太計量高手系列於去年首度在台主辦金融黑客松大賽，成功吸引到來自業界的專業人士積極參與，建立能夠解決實際金融業務難題的應用程式。
今年的「ESG主題黑客松大賽」，由十個團隊參與。他們針對此公司在ESG投資上面臨的挑戰，將Python程式語言與彭博BQuant計量分析平台相結合，利用彭博廣泛的金融市場數據，開發應用程式來解決ESG投資業務問題。
我們訪問了前三名公司，對其獲獎的ESG app、本次參與黑客松的斬獲，以及BQuant為金融服務公司帶來的益處，均有了更進一步的瞭解。
冠軍Q&A：中國信託投信
問
您決定參加黑客松的動機為何？
答
今年黑客松的主題 : ESG是一個很好的議題，也正是中信集團所重視的一環。因此參與彭博黑客松比賽是一個很好的機會，除了能夠嘗試利用BQuant來完善工作流程上的目標，更能與其他同業交流ESG領域的想法還有解決方案。
問
您希望透過ESG黑客松解決甚麼問題? 或原本投資流程有什麼限制？
答
對於金融機構而言，ESG議題可能更為廣泛與複雜；包含作為機構投資人，我們所管理的龐大資金對於社會極具影響，且被賦予著資訊揭露和與公司議合等角色。
資訊揭露為推動ESG之基礎。如何強化資訊揭露內容，實現金融影響力成為我們的首要目標。
然而，由於臺灣ESG數據的揭露尚處於發展初期，部分數據存在缺失的問題，因此，我們希望以”環境E”作為出發點，建立一個多方資料源整合平台達到數據整合及缺失值的填補，再納入投資流程中進行投資組合分析與影響力優化。
問
請您描述一下您在ESG主題黑客松所建立的應用程式。
答
我們建立了1個名為ESG TWSE Machine Learning Workflow的工作流程，其中包含２套系統，來達成上述的兩大目標。
首先，Mice多元資訊整合平台利用BQuant作為整合多方資訊源的接口，將缺失的數據做估計與填補，並訓練了一個機器學習模型來估計缺失的數據，並為了加快使用者的存取速度，將模型預先訓練好存放於路徑之中供快速存取。
接著，PS4投資組合報表產生器提供了4個功能來揭露並分析投資組合ESG的表現。於投資組合(Portfolio Level)層級，我們首先呈現投資組合於SDGs框架下的揭露程度，再來是一個投資組合影響力投資的報表，報表中計算了單位投資金額的用碳與用水量，並能夠直觀的與大盤做比較；於證券(Security Level)層級，首先提供了一個篩選器，方便使用者過濾掉部分標的，最後是一個雷達圖來與同行業的均值做縱向比較。
問
對貴公司來說ESG列為重點的原因為何?
答
中國信託證券投資信託股份有限公司(CTBC Investments)作為中國信託金融控股股份有限公司（CTBC Financial Holding Co., Ltd）的一員，我們致力於達成母公司所訂定的ESG政策目標；此外，身為協助客戶管理資金的機構投資人，我們希望能落實機構投資人盡職治理，適當地發揮金融影響力，達到金融、企業與社會環境永續發展三贏的局面。
問
您認為BQuant可以在ESG分析上提供什麼樣的協助？
答
BQuant提供了一個平台，幫助使用者可以方便的利用彭博中豐富的數據來進行分析，並開發出視覺化的報表分享給同事使用。此外，本次也嘗試利用BQuant作為整合多方資料源的接口，更進一步提升了分析的擴展性。
問
您從此參與的經驗中學到了什麼？
答
ESG是很大的主題，也是近年來最熱門的話題。在過程中，我們與團隊進行了深度的討論與交流，除了認識了ESG的各大框架中的差異，更發現了碳排放與水排放的相關性，進而納入補充缺失值的實務運用。
另外，我們學習了彭博的計量分析功能，包含BQuant所提供的分析還有視覺化，提升了我們在資產管理上的效率。
問
在黑客松活動之後，您是否對公司進行了任何改變？
答
我們將比賽過程中的發現嘗試納入實務運用，提供ESG揭露上的解決方案。並透由集團中相互分享與交流，提出不同角度的建言與執行方案，有助於ESG策略的完整性，期待中國信託投信成為金控旗下ESG的生力軍。
亞軍：富蘭克林華美投信
如何將 ESG整合到投資流程中為本公司研究重點，此次比賽本團隊建構產業評比架構，並藉由因子方式，將ESG揭露分數、ESG落實情形及碳排放等細項數據以視覺化方式呈現，藉以輔助投資團隊決策。
在思考該做哪一類評比時，從實證研究發現，ESG表現優良公司，具備兩大特點(1)財務體質健全(2)股價表現穩定，也就是屬於防護力的特性，因此訓練目標不是常見的以超額報酬為考量，而是未來一年最大下跌幅度 (Max Drawdown)較低的個股。
訓練資產是費城半導體指數成份股，模型方面則嘗試使用非監督式的分群(K-means)，以及監督式演算法並以排名為結果變項的分類模型(Random Forest等)，最後我們選擇Gradient Boosting模型，並以模型feature importance篩選有效因子並計算分數。研究結果發現，公司治理為模型最重視因子佔63%，ESG揭露狀況佔18%，社會責任佔13%，環境則佔6%，模型分數越高公司，越有效對抗股價風險能力
在BQuant平台上開發，除了可直接取用ESG資料及機器學習套件建模外，並有豐富的視覺化圖表模版，在防護力評比APP中，使用者可在設定好訓練目標及參數後，程式會自動完成機器學習訓練流程，呈現最佳模型結果，並透過互動式圖表呈現各因子的重要性熱圖，因子評分結果與目標值的分佈，以及篩選前後的績效差異。
總結以上，ESG防護力評比模型，幫助我們找出未來下檔風險較低個股，實證一個可導入ESG至投資流程中可行的方案，未來會持續完整其他產業及市場，再次感謝Bloomberg提供一個那麼棒的機會與平台。
視覺化界面
季軍：台灣人壽
2022彭博ESG主題黑客松大賽，台灣人壽投資團隊的參賽主題是：做好事賺大錢，以ESG因子模型檢驗ESG是否能產生超額報酬。
近年來ESG投資策略已是世界潮流，但是做好事(ESG)真的會賺錢嗎?
以ESG因子作為投資選股的邏輯並不難，但影響股價因素眾多，需要過濾大盤、產業等影響後，才能真正顯現ESG因子與股價報酬關聯性，為此，我們開發了一個ESG因子模型回測的應用程式，目的在檢視哪些ESG因子具有產生超額報酬的影響力。
這個APP主要是將S&P 500的500檔股票為基礎，以BQuant 的各項 ESG因子進行檢視，依據因子分組累積的各項報酬率等指標來驗證ESG因子本身是否能超越大盤並產生超額報酬，在計算過程當中，因子的數據需要經過數據對齊、轉換(去極值、中性化及標準化)，再依據數據做排序與分組等處理。
此外，這個APP是讓不會寫程式的使用者也可以做回測的投資工具，除了APP介面上的基本參數設定外，要回測的ESG因子亦可透過編輯Excel欄位去做客制化設計，只要放入要從彭博讀取的ESG數據欄位，以及一些回測的設定，就可以客制化任何想要回測的ESG因子，能夠提供投資單位一個實用的ESG投資工具。
藉由這次的APP，我們發現了一些因子能幫助我們找出具有競爭力的公司，也找到目前尚未能產生超額報酬但未來仍會持續關注的因子，像是碳排因子未來在碳權的實施之下，數據的重要性勢必將與日俱增。
最後，感謝彭博提供了BQuant這樣功能強大的平台以及舉辦黑客松比賽，並在過程當中提供完整的指引與協助。
