-- 分散投資本身不會提高策略報酬率。 我盡量用一個連小孩都能懂的舉例來說明， 假設現在有5檔ETF，你有兩個選擇：全押其中一檔或平均購買。一年後報酬率 A 0% B +20% C -10% D 0% E +40% 那麼你隨便選一檔重壓，期望值是多少？ EV= 0.2*0 + 0.2*0.2 + 0.2*-0.1 + 0.2*0 + 0.2*0.4 =0.04-0.02+0.08=0.1(+10%) 相對一開始平均買，平均報酬=0.5/5=0.1(+10%) -- 那麼你可以用單純其中一期表現，例如你原本想選E，但後來算了算改平均買。 結果你的報酬只有10%，當初選E就賺40%了，來反論期望值沒有用嗎？ 這種就像是你單純猜拳出剪刀後輸了，就認為出剪刀必輸，才不是理論上勝率1/3 的謬論而已。 平均和分散投資本質上就是犧牲「你可能全押一檔大賺」，但也避免全壓一檔ETF大賠。 所以你是用平均來企圖減少損益波動度。這不管你是買貝萊德世界還三小的傘狀ETF， 只要你方法上會用到平均權重來減少資金變動幅度，那必然要承擔看起來會跑不贏 剛好在5%的標的表現。 同樣的道理，當然也不存在事後可不斷重現的最佳化權重。 你只要有基礎的Python能力，應該可以寫出一個基於幾何布朗運動為基礎， 用數列決定個別成分股的隨機漂移率和波動度的模擬模型。 在這個模型中，策略a是隨機在5檔選1檔持有500期後結算。策略b則是平均購買5檔。 策略c則是先把資金分一半，先個別給策略a,b，再個別執行購買。 -- 那這種教科書講的：1/n n=執行策略的權重策略，實際上你是在幹嘛？ 數學上來說其實只是再把其中的10%資金分到重壓標的x身上，所以持股比例=6:4 那麼，由於重壓持股比例稍微增加，那不用跑蒙地卡羅也可以得知策略表現大概是 在a,b之間。你再跑一次蒙地卡羅用1萬條路徑來統計驗證的話： 指標 A C B 平均報酬 16.74% 16.53% 16.31% 中位數報酬 9.53% 12.04% 14.27% 報酬標準差 57.23% 35.22% 23.39% 平均最大回撤 -32.70% -21.70% -16.41% 虧損機率 39.2% 30.3% 24.7% 最差 5% 平均 -63.01% -36.94% -24.75% 最大回撤=權益值從最高點回落的幅度%。 有沒有發現不論標準差、最大回撤、最差表現，從大到小都是A>C>B。 但你要說C看起來比B好嗎？這只是單純你選擇把錢分給誰比較多的問題而已 實際上你沒偷看未來答案的話，也不可能存在一定能跑贏其他方法的最佳比例。 所以才會有教科書上面建議的 1/n原則，因為那是你承認你不知道後的次佳辦法。 -- 但如果你連這種成分比例造成的報酬分布差異關係都不懂的話， 或者只是單純的認為「阿就是跑輸阿」，那我也只能說算了啦那就買0050 然後每次覺得輸了就換你認為的會贏的標的，只要連續好幾次損益結果， 我想你最終經驗上還是可以理解本文想講的東西的。 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 45.133.4.21 (澳大利亞) ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Stock/M.1791257238.A.6D2.html 我最後一段話是說：就選你認為會贏的標的，例如原文認為的0050。 然後只要認為跑輸了就換你認為目前表現能跑贏的股票，連續好幾次結果就可以得知 我講的問題，請不要把本文曲解成我最後建議只要買0050。 ※ 編輯: midas82539 (45.133.4.59 澳大利亞), 10/06/2026 12:10:17