Re: [閒聊] 是不是每位投資客都該去看一次韮留美

看板C_Chat作者 (喵)時間2周前 (2026/07/18 23:58), 2周前編輯推噓15(15037)
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-- 雖然我知道這又是一系列廢文,不過剛好看到這個問題: → Rothax: 問個,新手沒概念的情況下,要怎麼知道風險是大是小? 反正我現在很閒,就稍微講一下。 不過再說答案之前,先來看一個問題: 「在一個價格為『前期數字*隨機值』,隨機值為=[-0.1,0.09,...,0.1]公式的 計算模型下,採取停損與停利策略,賺賠比=2:1,是否能創造正期望值, 而讓模擬結果的資金曲線往右上增加?」 假設你完全不靠AI回答,想要靠自己推論找出答案的話, 首先第一步是將概念簡化成你可以理解的形式,例如: -- ┬停利價 │ 所以在幾何的形狀比例上,你可以看到停利比停損要遠。 ┼成本價 但由於停損比停利近,而在問題的純隨機環境下。 ┴停損價 由於價格變動是公平地變動,意思是往上或往下跑機率大約是50:50。 故不論是你用歷史數據回測,還是用Excel、python寫一個純隨機程式模擬。 最終都會得到觸發停利機率<0.33,而觸發停損機率>=0.66的現象。 而就像遊戲計算a,b對戰的命中率公式,其中一種是用對抗式的公式, 令玩家屬性(a)=5,敵人屬性(b)=7,則: 玩家命中率(P)= a / (a+b) , 5/(5+7)=0.416, 41.6%。 用同樣的公式概念,你就可以類推推論出觸及停損停利的機率公式: 停利(a)=2、停損(b)=1,P=事件機率,則停利機率(Pa) Pa = b / (a+b) =0.33、 Pb= a/ (a+b) =0.67。 -- 接下來就是算期望值(EV),獲利a=2,a機率=0.33、虧損b=-1,機率b=0.67 EV = 0.33*2 + (0.67*-1) =-0.01。 所以這代表什麼?這代表你在隨機賭博下,長期你不能創造出正的期望值與財富增長。 停損在純隨機的環境下並不是"沒用",但它的效益跟你預想的"遵守就能發大財"不同。 停損與控制部位比例的效果是:藉由下注的資金比例,來控制你連續損失的程度, 也就是: 連續虧損n次後的本金(G) = 期初本金 - (1-r)^n ,r=比例,此案例為停損比例。 然後你就可以用excel算出表格: 單筆虧損% 連續10次虧損後剩餘本金 -1% 90.4% -2% 81.7% -10% 34.8% -20% 10.7% -- 這個公式的基礎概念是:我承認我可能不會賭贏,但我可以控制損失避免衰到破產。 如果你很有耐心地看到這邊,那恭喜你已經有初步的風險概念了, 也就是說,所謂的風險就是:「我承認我不知道結果,但我要控制萬一賭輸的損失」 我認為承認不知道是一件很重要的觀念,就我來說我只能說, 直到今天我還是不能很有把握地說,哪些東西算是投資、哪些算是含隨機性的賭博。 真正穩賺不賠的東西就只有利率,例如你把錢放銀行等利息。或者買債券等到期。 但如果你基於「債券穩賺不賠」的觀念,延伸到我要低買高賣賺債券價格價差。 那麼由於債券價格,或者某些債券期貨是反過來用債券收益率來計算。 不管單位是啥,由於實際上這些數字的變動,是存在隨機性的。 故你想要賺利息又賺到價差,實際上是從利率收益,轉向隨機價格價差的投機。 當然我不是說你不能賭,但你必須要意識到「你不知道結果,而且可能會賭輸」 你有這樣的觀念下,才有機會找出不太可能會短期爆賺,但也不會爆賠的方法。 同樣的東西可以類推到其他衍伸金融商品,例如外匯保證金、指數期貨、股價價差。 -- 到這邊可能已經有人想反駁「長期股市就是往上的」,來反駁股市不是賭博。 但如果你的獲利核心在於價差,也就是說你要賣高價獲利的話。 就像你不會知道明天的個股或指數價格會漲還會跌,你可以把這段敘述寫成 命題:每一期價格,都會接受到一個隨機的價格衝擊變動。 但漲跌幅有正負值,所以你可以用先平方後開根號的標準差概念, 你一段時間後的隨機報酬,等於持有時間△t開根號,也就是√△t 所以假設你持有股票有現金股利(r),持有一定時間後的收益: R = (1+r)^n + 期望值(EV) 穩定收入 + 連續n期漲跌後的價格結果 嚴格來說,股市的"投資"概念僅存於前面項,而後面項則是含隨機性的投機。 如果你有學過財管,那麼接下來你就可以試著推導出,將隨機的價格波動率, 拆解成:「單一個股的隨機波動」和「其他商品價格波動的相關性」 找出相關性後,就可以發現市場報酬(beta)=資產價格和市場報酬的相關性。 -- 最後你就可以找出幾個現象: 1.你持有一檔標的,會擔負其價格隨機變動的風險 2.持有多個不同標的,如果出現不同標的上漲與下跌,可以達到漲跌抵銷的現象 故可以觀察到相關度低的標的,組合後似乎可以降低風險。 3.但終究會存在「所有標的都下降」,也就是當相關性都提高 那不管你持有幾檔最終都會賠錢,這個就是所謂的市場風險(beta)。 所以你的股價報酬是哪裡來的?答案是你承擔多少的市場風險, CAPM公式會告訴你,你承擔的市場風險越高,運氣好就可以獲得更高的報酬。 最終才會形成你看到的風險溢酬。 所以說為何像是槓桿ETF,例如正向2倍為何會有較高的報酬率? 因為這代表你承擔的是單日兩倍的價格波動,例如令無風險利率=0.01、 標的年化價格波動率=0.13,由於你承擔2倍風險,所以報酬率為 大漲報酬率= 0.01 + (+0.13 *2) = 0.27 大跌報酬率= 0.01 + (-0.13 *2) =-0.25 -- 拉回到南韓的案例,雖然你可以從龍頭股的比例>30%,或者個股槓桿ETF 對市場影響切入。但對於資產定價模型(CAPM)來說,答案極其簡單: 如果你承擔兩倍的市場風險,而且又有大量的部位,那麼碰到大跌的未實現損失 大致上就是:部位 * -2倍的BETA風險。 特別是如果你是借錢融資,你存在本金<契約部位價值,所以有維持率問題。 首先一步一步來: 剩餘資產比例(Pr) = 1- 減損比例(r)。 例如跌1% =1-0.01=0.99 而槓桿代表的是,你只要用1/契約價值倍率(L)本金,就可以買一口。 所以資產剩餘比例 = 1 - (1/L) = (L-1) / L 倒過來就是你當下資產的維持率 = L / (L-1) 幾倍槓桿 維持率 2 200% 3 150% 也就是說,你出越少錢,相對維持率就越少。 5 125% 你離斷頭率例如25%就越近。 10 110% -- 這時當漲跌幅變大,就代表你原本就很近的斷頭價,因為單日價格波動是標的的2倍 代表只要幾天連續跌幅,就可能會到達斷頭線了。 當然你可以說我是在大漲初期買的,現在跌回去也只是少賺。 但這就是一種很典型的「路徑偏誤」,也就是你看到別人賺錢了, 而且現有資訊也表示大漲路徑大於大跌次數,所以你認為就算現在進場也沒有 別人講的高風險。 但這代表的是,你的進場點也跟其他人不同,所以像是碰到連續的跌幅。 就像韓國指數從10000多再往下跌幾千點,你9000點進場認為可以漲到12000。 但實際上大跌到7000點,你是借錢用5倍槓桿買正二ETF,那麼你大概就會被斷頭了。 就像你不能回到5年前狂買,我認為從過去的大漲對帳單,而推論出開槓桿風險低於 數學計算結果,由於你不能穩定重現每次都會大漲。所以這對於"買後大跌沒有 太多緩衝空間"的風險,並不會有任何助益。這種討論是沒有意義的。 不少人都會認為:「持有時間越長,累積的價格波動率會越大」 故「現在借錢買大部位放幾年就會暴賺」。 -- 但儘管前面敘述是正確的,但不代表後面的敘述也是對的。 如果你有疑慮的話回去看上一頁。 你開始有能力分辨這兩者概念的不同,而開始想要怎麼應對預防的話, 你才會有所謂的風險意識與相對比較正常的風險觀念。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 98.159.43.5 (泰國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1784390336.A.76D.html

07/19 00:31, 2周前 , 1F
不明覺厲...但意思大概就是新手掌握不了
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07/19 00:35, 2周前 , 2F
07/19 00:35, 2F

07/19 00:41, 2周前 , 3F
其實新手只要掌握一個原則:閒錢才投資,不要借錢玩大的
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07/19 00:41, 2周前 , 4F
就好。但很可惜,大部分都做不到
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07/19 00:47, 2周前 , 5F
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07/19 01:23, 2周前 , 6F
唯一的真理就是這些。但總是會有人覺得自己找到了一個超
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07/19 01:23, 2周前 , 7F
厲害的老師 or 自己有著多年的投資經驗…
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07/19 01:23, 2周前 , 8F
然後就把自己炸掉了
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07/19 01:42, 2周前 , 9F
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西洽真是臥虎藏龍,上一次看到類似的論述是在馬克.米奈爾
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維尼的著作裡。
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07/19 01:51, 2周前 , 12F
佩服推,謝謝,先存下來
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07/19 01:57, 2周前 , 13F
推米達斯大大
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07/19 03:00, 2周前 , 14F
你連續時間報酬那條怪怪的,前面不應該長那樣
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而且後面也漏了最重要的隨機項,單純波動乘上持有時
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間開根號,只會是一個正數而已
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嗯,我重新解釋一下。 首先在隨機的價格變動,決定報酬率的是期望值(EV),也就是: EV=(獲利機率*報酬)+(虧損機率*虧損)。 那麼原本的公式的確有問題,要描述的話就是先分成 無風險利率 + 隨機下的期望值(EV) 假設我們對待錢放定存等利息,以及拿同樣的錢去賭博,價值(V)是相等的。 則V = EV / (1+r)^n。 但實際上人對於即使EV和無風險利率結果相當的情境, 例如假設你有兩個選擇:(1)不賭,投入1元,會還你2元,利率=100%。 (2)用1元賭,50%機率拿到3元、50%機率賠1元。EV=1 儘管在V =(2) / (1) 是成立的,但對於人類的選擇偏好來說,如果不賭就可以拿到; 那麼(2)有風險價值,不應該等於(1)啥都不做就可以獲利的無風險價值。 也就是說,有風險的選擇下必須要有更高的報酬誘因(x),才會值得去做。 那麼在設計上可以用 V = EV/ (1+r+x)^n。 放到分母是因為這樣可以解釋,如果x變得很大,例如在價格波動率變大的情境 代表可能大漲或大跌。那麼由於分母變大,代表隨機賭的期望值沒有跟著變大, 那麼風險上是不值得做的。 接下來就是如何找到這個未知的X,可能會有哪些因子。 這一塊會存在不確定性,我這樣說好了,假設你利用歷史資料回測, 得出了:「分散買20個股組合」,就回測結果有5%報酬率。 而相對的無風險報酬=1%,則組合的風險溢酬=5%-1%=4%。 這代表:「你冒著組合的虧損風險,基於數據可能有優於無風險利率的報酬。」 至於你觀察到的報酬會不會穩定重現?不知道,這端視接下來算的beta而定。 但怎麼樣才可以避免組合的虧損風險?那就要看組合中,各個個股, 本身的漲跌賺賠,和市場(大盤)的相關性,也就beta直觀看的: beta = 大盤相關度 * 個股波動/大盤波動 如果用標準差來做為標準化波動的尺度: 你挑了一個波動較大的小型股(a),相較於大盤(b), 其中個股(a)標準差=0.3、大盤(b)標準差、兩者歷史資訊的相關係數=0.8。 帶入公式, beta= 0.8*0.3/0.2=1.2。 最後把beta和風險溢酬放回去原本未知的x, x= beta *(組合風險溢酬 -無風險利率) 組合的風險溢酬 = 無風險利率(r) + beta * (組合期望預估報酬 -無風險利率) 前面有多一次算無風險利率,是你的組合預估報酬應該要大於無風險利率。 所以報酬應該是:無風險報酬 + 扣除無風險利率後的組合報酬差額 *市場變動(beta) 大概就是這樣。 ※ 編輯: midas82539 (98.159.43.9 泰國), 07/19/2026 04:31:31

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你還是沒回到問題點上,你上面想說持有一定時間後的
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收益是(1+r)^n + σ(根號t)這點的時候就出問題了,前
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面是簡單多期複利報酬,後面你卻用的是該期間的波動
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尺度,這既沒有隨機變數,也不是實際報酬,不能直接
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把兩者相加來描述隨機價格過程。就算你後來改成EV也
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是一樣,期望值本身仍然不是隨機結果
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如果你真的要算離散報酬近似,那你後面那項至少要加
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入Z來表式整個價格過程的隨機擾動,例如σ(根號t)Z。
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當你用期望值的時候,期望值本身已經消去了隨機項,
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只剩下分布的平均值,仍然不是隨機價格路徑
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然後,你後面用到CAPM模型那邊也有問題,CAPM可以用
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於探討投資組合甚至個股,但它只對不可分散的系統性
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風險定價,不會因為承擔了非系統性風險而獲得額外報
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另外,CAPM 拆開只有兩部分:前面是無風險利率(時間
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成本),後面是承擔系統性風險所獲得的補償(風險溢酬)
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乘上β。風險溢酬本身就已經扣除了無風險利率,不能
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再從風險溢酬中額外多扣一次rf
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而且你第二條式子用的是「組合本身的預估報酬」,不
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是CAPM標準式的「市場期望報酬」,跟前面循環定義了
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。然後,如果把第二條式子的組合風險溢酬帶回第一條
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,你會發現你的β變成了平方 :)
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最後,提出一個從投資學上的基礎觀點,股利與價格變
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化本身都屬於總報酬的一部分,沒有哪個是特別「投機
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」的,進入市場本身就是把資產放入有風險的地方進行
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投資/投機行為(看你怎麼定義,不同人看法不一樣),然
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後希望承擔風險而以此獲得報酬,本質上沒有不同
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07/19 09:05, 2周前 , 44F
07/19 09:05, 44F

07/19 11:29, 2周前 , 45F
我是來看喇賽不是來看認真...........阿不對 這裡不是
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股版 是C洽學術論壇
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07/19 11:31, 2周前 , 47F
我覺得股票已經是相對簡單的地方了 一堆大手早就幫你
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定價訂好了(風險VS報酬的定價) 剩下就只是簡單的你想
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07/19 11:31, 2周前 , 49F
承擔多少風險而已
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07/19 11:45, 2周前 , 50F
新手上面看不懂的可以把整段複製下來叫ai 解釋成你
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07/19 11:45, 2周前 , 51F
比較能看懂的方式
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07/19 17:35, 1周前 , 52F
好專業
07/19 17:35, 52F
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