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关於DCA vs 一次投入: 考虑连续12个月每个月投入10000元 vs 一次投入120000元 一次投入的终值是: 120000(1+r12)(1+r11)......(1+r3)(1+r2)(1+r1) ( rn是第n个月的报酬率 ) DCA的终值是: 10000(1+r12)(1+r11)......(1+r3)(1+r2)(1+r1) +10000(1+r12)(1+r11)......(1+r3)(1+r2) +10000(1+r12)(1+r11)......(1+r3) ...... +10000(1+r12)(1+r11) +10000(1+r12) =================================================== 可以看到,Lump Sum的报酬是不受时间序列影响的 反之,DCA的报酬受到第12个月报酬率的影响远超过第1个月的报酬率 某种意义上,Lump Sum才是diversify的做法。 还是觉得DCA比较安全? 事实上,DCA的平均曝险资金其实是较Lump Sum少的。 如果要取得与DCA类似的平均曝险,一个做法是: 将65000一次投入,另外55000投入无风险资产 终值是 55000 +65000(1+r12)(1+r11)......(1+r3)(1+r2)(1+r1) (由於报酬率是连乘而非连加,65000的曝险,如果以算术平均计算预期报酬,与 DCA 的算 术平均预期报酬会有偏差 但rn足够小的话偏差不会很大 且以算术平均计算预期报酬到底是否合理又另当别论) 或者如果DCA12个月全部投入之後预期继续曝险1年 那一次投入92500,另外27500投入无风险资产 总曝险会类似,但时间上更diversify。 预期继续曝险5年的话 则是Lump Sum 92.36% vs DCA 100% 当然如果预期继续曝险30年 我不确定 Lump Sum 98.5% 会不会让你觉得比 DCA 100%更安全啦 -- So stand by your glasses steady, Here’s good luck to the man in the sky, Here’s a toast to the dead already, Three cheers for the next man to die. --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 42.77.106.188 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Foreign_Inv/M.1611821108.A.E28.html
1F:推 ken90007: 完全同意,单笔投入才可以避免时序风险。all in看似高 01/28 16:56
2F:→ ken90007: 风险,但实际的波动更小报酬更高。 01/28 16:56
3F:→ ken90007: 也从此再衍生出lifecycle理论,透过2倍杠杆,尽量提早、 01/28 16:59
4F:→ ken90007: 或趋近「单笔投入」的效益 01/28 16:59
5F:推 icebluesky: 推推 01/28 20:13
6F:推 willism: 感谢分析 01/29 00:50
7F:推 Cathay: 长知识 01/29 06:55
8F:推 goliathplus: all in 波动较大喔 因为曝险较多 不过同一标的理论上 01/29 15:29
9F:→ goliathplus: sharp 会一样 01/29 15:29
10F:→ ken90007: 波动比较小,因为对时间曝险平均,已经有实验回测证实 01/29 23:20
11F:→ ken90007: 的。这篇的内文也有算给你看,lump sum不会因为r1和r12 01/29 23:20
12F:→ ken90007: 对调次序而影响报酬,但定期定额会 01/29 23:20
13F:推 goliathplus: 我跑回测 不管是随机取样的总收益的std 或是单次取样 01/30 09:33
14F:→ goliathplus: 的std 都是单笔大 01/30 09:33
追求报酬的话就整笔投入,std会比较大 想固定风险的话也可以调降投入比重,把std调成跟DCA相等
15F:→ ken90007: 抱歉,我刚刚随机测了一下,你才是对的。我把一些观念 01/30 11:04
16F:→ ken90007: 跟lifecycle investing的内容搞混在一起。Avg和std和单 01/30 11:04
17F:→ ken90007: 笔投入较高,胜率也是。 01/30 11:04
※ 编辑: daze (114.39.100.70 台湾), 01/30/2021 18:00:00







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