關於股債配置 - 股票

※ 引述《neamen5566 (半導體5566)》之銘言：
: 大家好
: 最近跟同事聊投資
: 他的投資方式就是買進0050之類的ETF+金融股+美債ETF
: 其中債券ETF占了大部分
: 但是爬文中有人說像美債20年這類的ETF 可能會有大盤跌 債券ETF跟著跌的狀況
: 那這樣他不是就沒有達到避險的效果了嗎?
: 另外像這樣不就債券ETF要占總金額的50%以上 才會有避險的效果?
: 但這樣投資的效益不是很低嗎?
: 謝謝

市場中 投資人 或交易人追求的東西 不盡相同

所以"效益"也因個人而異，

有的人
1.追求高槓桿、高波動、高期望報酬、享受損益帶來的感官刺激。

2.追求平穩，報酬效率

3.追求絕對不能虧損的超低風險報酬


在教科書裡 講究每一分錢的 投資效率，充分利用每單位風險去賺取報酬


假設 一商品 年期望報酬 12%/ 年風險 10%
跟另外一個商品 年期望報酬 22%/ 年風險 20%

兩個效率是相同的 因為 (12%-2%)/10% = (22%-2%)/20% =1，其中Rf=2%
**Rf可以視為資金成本



我手邊資料利用 資料來源Cmoney & Bloomberg
1.台灣50報酬指數
2.金融保險報酬指數
3.TLT US ETF:iShares 20+ Year Treasury Bond ETF


從2006/1/2~2020/12/21 日資料 計算，採用蒙地卡羅法 繪製

三種配置的效率前緣，

最後選取 (年期望報酬-無風險利率)/年化標準差 最高的投資組合


一、商品年報酬%
台灣50報酬指數 金融報酬指數 TLT_US20
2006 22.40 25.25 0.71
2007 11.48 -9.26 10.31
2008 -42.94 -34.23 33.94
2009 74.00 54.12 -21.80
2010 13.10 17.48 9.01
2011 -15.48 -23.00 34.00
2012 12.71 9.39 4.44
2013 11.91 28.17 -14.88
2014 17.61 5.83 27.30
2015 -5.69 -4.91 -1.79
2016 19.12 13.31 1.17
2017 18.83 15.44 9.18
2018 -4.42 3.96 -1.99
2019 33.71 18.91 14.55
2020 29.12 -3.06 17.57
---------------------------------------------------
總計 323.19 130.47 175.45

年期望
報酬 10.34% 5.86% 7.15%

標準差 19.63% 22.82% 14.51%



二、相關係數
金融報酬指數 台灣50報酬指數 TLT_US20
金融報酬指數 100.0%
台灣50報酬指數 83.7% 100.0%
TLT_US20 -7.4% -9.3% 100.0%

從年報酬比較可以隱約看出 債券與指數報酬有時候是反向的

計算相關係數也可以得到類似的結果，

通常我不會稱債券有所謂的 "避險" 效果

而是因為 有低或是負的相關係數商品 使得投資組合的總風險可以降低


三、計算配置
由於 配置 會使得 期望報酬與 共變異 產生不同程度的變化

經過1萬次的 模擬得到 效率 前緣圖
https://imgur.com/vGlRb1i


由於最大化 報酬/風險 的要求，最佳配置 會在 該圖 左上角 位置的投資組合配置

得到
------------
期望報酬 風險
8.6% 11.7%


配置
------------
金融報酬指數 台灣50報酬指數 TLT_US20
0.5% 45.8% 53.7%


四、小結
1.由上述計算 其實金融類股不用買。

2.0050與 20年美債 各50% 差不多就可以了。

3.因為每個人的要求報酬不同，如果以要求報酬10%以上，則應該全部投入0050。
更有甚者應該全部投入台積電，


關於資產配置建議 可以翻翻 書店的投資學、財務管理、高等財管等

然後利用 Excel 就可以 稍加計算。

美國的yahoo finance 有很多 商品的還原價格資料很好用

美國的T. Rowe Price Capital Appreciation 基金 是很好的範例，建議多看看
https://www.morningstar.com/funds/xnas/prwcx/portfolio


上述價格資料與圖形檔案下載 https://reurl.cc/XkdYRD


末祝
賺大錢





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富貴皆由命。前世各修因。有人受持者。世世福祿深。
欲知前世因，今生受者是，欲知後世果，今生作者是。

王一生，你媽在看著你啊

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