一.投資組合 ============================= 投資組合的淵源 ============================= 　　『投資組合理論』是在1950~1960年代所產生的產物，當時除了該理論之外，還 有個在財務上非常重要的觀點產生：『效率市場假說』。 　　『效率市場假說』的依據，又可以追溯到『隨機漫步理論』。該理論最早是由 法國數學家Louis Bachelier於博士論文中發表，只是當時沒有人注意這件事。該 篇論文是探討法國證券交易所，其中交易的選擇權與期貨價格間的線性相關係。 最後結論是『價格變動行為呈現隨機漫步』。 　　Louis Bachelier的研究之所以不受重視，是因為該論文提出的五年前，愛因斯坦 就已經發表氣體分子碰撞呈隨機運動的著名報告，而此現象稱之為『布朗運動』 (Brownian Motion)。 　　事實上，歷史上第一次觀察到「布朗運動」這個現象的人，是蘇格蘭一位植物 學家Robert Brown。他藉由觀察花粉飄散的狀況，描述這樣的現象純屬隨機，沒有 規則，也沒有特定型態。 　　雖然物理學家對Louis Bachelier說明的「隨機漫步理論」很感興趣，但經濟學 家卻對這個問題漠不關心。1950年代以前，幾乎沒有任何人引用這個理論。 　　1959年，Paul Samuelson(後來拿到經濟學諾貝爾獎)在麻省理工學院圖書館， 偶然翻出Louis Bachelier的博士論文，驚為天人，立刻深入研究探討，從此， 隨機漫步理論成了非常熱門的研究領域。 ============================== 投資組合之父－Harry Markowitz ============================== 　　正因為股價呈現隨機漫步，無法預測，因此，投資股票的風險似乎也變得無法 掌握，更無法預期未來的投資報酬。 　　然而，Harry Markowitz卻透過『投資組合理論』告訴大家，所有的投資一定 都可以透過一套系統，去量化『風險』與『報酬』。該論文指出，透過數學證明， 把許多股票組合成一個投資組合，則此投資組合的「波動性」（volatility）會 低於個別股票的平均波動性。 　　而任何股票的風險都可以大致拆解成兩類：一是『非系統風險』；二是『系 統風險』。 　　系統風險（systematic）有時又稱作市場風險，代表個股被整體市場變動所 引發的波動程度；非系統風險（unsystematic）是指個股因為自身因素而波動的 程度。 　　而投資組合所能降低的，正是那因為個別因素變動所產生的『非系統風險』。 至於『系統風險』，很多人都被教育為無法降低，但其實那是受限在理論之下， 而得到的結論。 　　『系統風險』之所以無法降低，指的是『無法在同一個市場中，透過投資組合 下降』。換句話說，如果你要降低股票現貨市場的系統風險，策略只有一個，就是 『換一個市場操作』。 　　最簡單的策略就是透過期貨市場，利用相關性極高但是反向操作；或是利用債 券市場，其相關性較低，但同時買入。都可以有效降低『系統風險』。 ============================== 投資組合理論對投資基金的啟示1 ============================== 　　因此，站在投資組合理論的角度看，你應該怎麼挑選基金？又或者說，當你 下次要問別人你所挑選的基金好不好時，或許你應該透過投資組合理論去思考。 事實上，這也是一般基金公司的操盤手法，或許你可以參考參考。 　　首先，當你正考慮選擇ABCD四檔基金，你應該思考的，就是這四檔基金的 『預期報酬』與『組合風險』。(如何量化此二參數，請見教科書) 　　就報酬的角度去看，假設此四檔基金你各用25%的資金投入，那麼你將可以得 出相對的投資組合預期報酬，也得出預期的組合風險。 　　然而，假設你改變權重，使得A基金50%，B基金30%，C基金15%，D基金5%， 那麼，你也會得到『相同基金下，不同的預期報酬與風險』。 　　所以這第一個啟示是： 　『相同標的之下，當你改變個別權重，你的投資組合報酬與風險會跟著改變』。 　　因此，假設你已經確定好就是ABCD四檔基金，那麼你可以依照個人偏好， 去計算出整體投資組合的預期報酬，同時也了解風險值的變化。 　　畢竟每個人的風險偏好都不同，你喜歡德盛綠能的程度或許很強烈，但如果你 擔心該基金過度波動影響你的投資績效和心情，你可以選擇把比例降低。 ============================== 投資組合理論對投資基金的啟示2 ============================== 　　假設你眼前有8檔基金你很喜歡，但你不曉得怎麼挑選，那麼也許你可以嘗試 這麼做。當然..前提是你有能力量化報酬與風險的參數值。 　　第一步先確認你手邊的金錢，這個程序在經濟上叫做『預算限制』，然後我們 將要在這預算限制上，依照你的風險偏好，求取報酬極大化。 　　如果依照你手邊的金錢，你最多可以挑選三檔基金，那麼，你可以開始利用電腦， 將那30檔基金做三三篩選，沒意外的話，你的投資組合選項將會產生: 8 8 x 7 x 6 C = -------------- = 56　種組合。　 *(此不考慮權重變動與單一或兩兩組合) 3 1 x 2 x 3 　　接著，請你依照『在相同風險下，報酬最大；相同報酬下，風險最小』的原則， 再把56種組合篩選出最有效率的幾組，比方說是剩下12組。那麼，此時你應該可以得 到一條由左下到右上的曲線，財務上稱為『效率前緣』。 　　這時候你已經擁有這剩下的12檔組合，你也應該知道這12檔基金的報酬與風險， 你就可以依據自己的偏好，選擇一個最適合你的『報酬與風險』的組合。 　　所以，投資組合的啟示二要告訴我們： 　　『並不是所有基金(組合)都是有效率的，也許你特別偏愛富蘭克林OOXX，但其實 　　　你或許可以自己建構，或者搞不好有某個單一基金，其實報酬比富蘭克林OOXX 　　　要高，但是風險比富蘭克林OOXX小』。 　　畢竟，你投資基金的目的是賺錢，不是為了跟該基金談戀愛。沒有必要擁有莫名 的忠誠度，或者無謂的偏愛。 　　另外，這裡也給我們另外一個啟示： 　　『倘若你原本預期你的組合應該給你15%報酬，標準差8%；維持了好一陣子之後， 　　　發現有開始走下坡很多的情況。這或許就代表，你應該重複上述方式，重新 　　　建構你的投資組合了。』 ============================== 　投資組合理論應用上的缺失 ============================== 　　最後請注意，投資組合並沒有考慮到『各種基金獨特的個性』。也就是說，不管 你今天投資的是富蘭克林坦伯頓OOXX，還是寶源OOXXˋ聯博OOXX..只要你給我數字， 我就可以建構一個適合自己投資組合。 　　然而，這樣的作法很有可能造成幾乎只建構報酬極高，表現很好的那幾檔基金。 以筆者自己為例，曾經拿了一堆基金去做投資組合，結果發現，不管我怎麼篩選， 總是會產生某一檔超強的基金--『亨德森泛歐地產』。 　　由事後諸葛來看，後來受制於升息的影響，使得該基金近期內表現不佳；然而， 如果筆者沒有分辨基金屬性，單純只拿數字去跑程式，相信一定會產生莫大誤差。 　　畢竟，投資這回事，還是要了解基金屬性，完全參考數據，會流於『瞎子摸象』。 而無法窺探全貌。自然會大大降低投資成功的機會。 　　然而，Harry Markowitz的確透過他的觀點，提供給我們很好的量化模式， 並且在投資上給予我們很多啟發。這樣的貢獻，無怪乎他會拿下諾貝爾經濟學獎了。 (原文未完..待續) --

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