本來最近一時沒什麼靈感繼續寫。
因為b大的文章提出的問題，所以先就進出時間和報酬預估這個問題寫一篇。
資產配置部分就之後再寫。
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一、長期投資的報酬預估
長期作以股市為主的配置投資能得到多少報酬呢？ 之前第一篇
引用過stock for the long run的數據，可知，雖然放愈長期，
可以使報酬的波動減小，也使打敗通膨的機會愈高，但不同的時間點
投入，是會造成報酬的大小不同，即使放了十年，還是可能不如中
期債券的報酬（在近200年內有2成的機會，在1871年以後有1成5的機會）
。這是絕對可能的，因為股市是「平均報酬」較高
的資產類別，即使我們可以透過較長的持有時間拉低波動，
但不能否認它還是具有較高的風險。
那麼長期投資股市到底能得到多少報酬呢？這問題人人都想知道，
許多的學者也研究很多的模型來作股市報酬的預估
例如john bogle 在《買基金賺大錢》裡用了一個公式。
現股利率+獲利成長率+本益比變化。來作估算。但事實證明，第三項要準確
算出來並不容易。。但如果預先能算出來且算得準，那投資就沒有風險，
這是不可能的。
我們最多能由長期的歷史數據來看平均而言長期可以獲得的獲利，
（兩百年來到2006年美 國股市大約是平均每年7 %的實質報酬，亦即扣除通膨）
以及以投入點大致的本益比協助作估算。但，還是不準確。
有些時段會遠超過7%，而有些時段則會遠低於7%。
那麼怎麼辦呢？萬一剛好遇到最慘的十年（例如十年前到現在）
豈不是很慘。下一段會概略處理這個問題。
二、投入和出場時間點。
由上一段可得知，假如取任何一個開始結束點，即使投入時間到十年，還是
可能在像美國股市這樣好的市場中獲得極低的報酬。那麼，如何避免因此受到
傷害呢？最簡單的方式就是拉長投資時間。前面提到10年有約80%機會勝過債券，
到20年就有92% 30年就幾乎鐵定贏債券了。
不過不是每個人都能等這麼久，所以需要考慮兩者，1、投入時間點，2、
出場時間點。我們希望能避免因為單一時間點的風險（買在高點、賣在低點）
影響了長期投資的效果。
1、關於投入時間點，對長期投資而言，就是要避免讓錢都買在單一高點，先
假設對市場無法作很好的判斷。（除非是超級過熱市場比較容易判斷，例如
之前本益比到60的大陸股市，這類當然儘量避開）
，最簡單的方式就是定期定額了（之後也許會再發文介紹）
另外也可以採用分批投入的方式。若能把把買入時點分散，
就能將「買在高點」的機率減到最小。 但分批投入或定期定額
也並非萬靈丹，如果預估投入十年，剛好前兩年在上漲階段，
分批投入或定期定額反而會提高成本。
如果果要減少這種高點買過多的情況，可以採「定期固定價值投資法」，
即在固定時間內（如一年）先定好各類資產買入的總價值比例，這樣
開始買之後漲的資產，之後就少買，買之後跌的資產之後就多買。
（但這種方式並不總是優於定期定額，之後會再作討論）
另外。還可以再加上用「定期重新平衡」的機置，減少漲多的部
分的投入甚至賣出一部分（這部分資產配置會再討論）
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2、出場時間點：亦即要防止賣在低點：
關鍵在於要規畫自己投資計畫的時間。不要讓自己在短期間蒙受大的風險。
，以近十年的投資為例，假如一個人在 1998年十月買入s$p500，預計投資十年。
十年後要用一整筆錢。
根據風險和投入時間，把80%的資產都放在s&p500，剩下20%放公債，
後經歷了2000-02的大跌，到2003年10月時，雖然漲回一些，但距離目標只剩下5
年了，已經絕對不能算是長期了，所以不能讓自己再承受原本10年期能承受的風險。
。這時應該作的是，每年開始逐步減少s&p500的投資比例，例如2003年10月調
整為70%股市30%公債。2004年10月調整為60% 2005變40% 2006變25% 到2007年10月時
，大概只剩10%左右。而因為這一路下來，股市一直漲，所以漲多的部分也都因著
比例的調整而賣出。也因此，近一年來雖然大跌。但不致於太嚴重地影響到2008年1
0月時要用錢的狀況。十年下來的報酬可能不見得頂好，但也會比
定存或從頭到尾全部買債券要好。
這只是一個例子，很多時候（例如退休金）投資的錢並不會需要一次用掉，
也因此，賣出的點又會更分散，因此賣在低點的風險又會拉得更低。
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以上這些是一些減少買進賣出時點不佳風險的方式。
但即使這些方式都用上了，也只是盡量減少危險，
，還是不能保證， 「一定」能獲
得多少以上的報酬 ，或一定贏債券。
長期股市指數投資，只是一個相對穩定，又能獲得一定報酬的選擇，但
如果都沒有風險，就會吸引更多人的投資進而拉低它的未來報酬，
因此，它所以獲得比定存（國庫券）或公債更高的平均報酬，就是正因為
仍然有一定的風險存在。如果不能忍受這樣的風險。就應該選擇平均
報酬更低但波動更小的配置來作投資。反過來，如果不滿意配置的預期
報酬，就要承受更高的風險來提高預期報酬。畢竟天下是沒有白吃的午餐的。
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