市場異象投資人

  截至2026四月底，10年來台股報酬率是MSCI已開發與新興市場世界第一強，即使我們包含特殊市場(MSCI frontier) 也僅有哈薩克股市近十年超越台股。對於投資股市不夠長期的投資人來說，很容易就從個人經驗中外推至未來，以為未來也會如此，贊成者除了近因偏誤外，有一說法是台灣擁有完整的半導體製造供應鏈，這是未來AI發展的基礎建設，而各國將AI發展為主要方向，所以大量資本支出將使台股擁有持續向上的動能，特別是我們持有最先進的製程技術，已非過往所能評斷。但如我們2019年在這篇 火雞與時間尺度問題 所述，是蠻天真的想法，畢竟每個時期表現最強的市場，總是有原因，但不代表可以無上限外推至長遠的未來。如果金融市場有什麼常態，那常態就是永遠都有人類料想不到的事在前方，導致風水輪流轉。我們要避免這種近因偏誤，客觀作法就是檢視台灣長期價格歷史，與其他國家比較，才能客觀分析整體情形。所以接下來我們做個簡單實驗，我們將各國切割以2026年4月底當作分析，往回推20年，並在過往十年當作一個斷點，我們分別列出前十年與後十年各國的股市長期表現如何，為了數據的公正性，所有數據都從MSCI total gross return取得，並都以USD計價，所有數據來源皆是 下載 於此，我們以MSCI Developed 與 Emerging market 中詳列的每個國家為主，並且資料要符合滿20年的股市長期報酬。 下表一我們列出47個市場中，過去20年包含除權息的報酬率，可以看到台灣位居首位，年化報酬率13.22%，中國A50排第三，美國第四，第二名是少有人提及的秘魯股市，墊底的是希臘股市，共損失87.65%。MDD最大耗損大多發生於08-09年金融海嘯時期。之後我們把20年中間切一刀分為前十年與後十年。 表一   表二 表三  表四  於第一個十年(200604-201604 H1)，橫跨金融海嘯時期，所以這段表現屬於股市較差的十年，第一名是菲律賓，再者是中國A50，日本報酬率在此十年接近0報酬，排名在日本以下的國家於第一個十年報酬率都是負值，希臘在此十年最慘，負95.51%。認為指數化投資十年萬無一失的可以看看這張表，很明顯投資股市十年並不能稱為「長期」。台灣於此期間表現並不亮眼，僅排名23，總報酬率僅44.20%。 表三顯示第二個十年(201604...

  原定四、五兩篇是要分別引用學術論文研究分別寫股市與加密貨幣與各自對標指數的比較，不過結論差不了多少只是統計上偏態差異，故我們合成一篇，此外我們在2017年( 冪次法則Power Law )與2019年( 冪次法則(二)支持長期買進持有ETF的新證據: Do Global Stocks Outperform US Treasury Bills? ) 也引用過這兩篇論文，故我們這篇會以加密貨幣的研究為準。首先我們來簡單回顧一下這兩篇論文，作者都是Hendrik Bessembinder。 這位作者可說是學術圈裡我最敬重的學者之一，很難找到在財務學術領域內，給實務界這樣大啟發的學者（注一），這樣的論文真的少之又少，99%以上學術財務論文，活在自己的象牙塔內，為了升等而寫，與現實脫節。 Do Stocks Outperform Treasury bills? ( 下載連結 )，這篇論文主要研究北美從1926年9月至2016年底，研究單一個股的持有從短期到長期的表現如何，一般來說，大家都知道股票市場上有所謂的風險溢酬(Risk Premium)，也就是股市預期報酬率高於無風險利率的部分。但這樣的預期報酬率是透過承擔系統性風險換來的，對應的數學關係，以單因子來說就是鼎鼎大名CAPM模型，當然這是古早的模型，當前被研究的因子數目都不知道上百個了，但最主流解釋的通常還是Fama-French Five-Factor Model或Carhart Four-Factor Model這兩個最具有代表性。 這種因子投資只是一個評估資產定價或是評估超額報酬的一種方式，對一般的出資實際投資的人並沒有太多實質幫助。多因子模型講白了就是統計上計量分析(注二：公式複習)，不論是時間序列或是橫斷面，常見處理方式如Fama-MacBeth。這些多空投組造出來的統計顯著跟賺錢是沒有太大關係（注三:即使數學推論從平均報酬轉到幾何報酬可能有一些漂亮的公式，但在tail risk下的統計分配可能造成巴菲特所說的精確錯誤。） 誠實說，如果只能選一個，你要想賺錢還是想要投資組合有漂亮的統計alpha? 這兩篇論文神的地方就在於，務實的從個股的角度出發，也就是一般正常投資人碰到的情境。持有單一個股持有期間從短至長期去研究，並且逐一分析與標竿指數及無風險利率的比較。結果發現持有個股時間越長，大多個股是賠錢的...

  對沖基金(Hedge Fund 以下簡稱HF)一直以來都是財務領域中最神秘，也幾乎是財務相關求職者對財務工作中最嚮往的領域之一，原因不外乎薪資水準最高，潛在報酬最好，通常在美國能錄取頂尖HF多是常春藤名校MBA或是頂尖理工PHD，當然競爭如此激烈待遇也非一般，如indeed資料隨意找幾間大型HF，初級職位年薪15萬美金左右，量化相關職位又會更高( 見此 )。如能有幸開個成功的HF，抽個業界常見的2/20 (管理費2%與獲利抽成20%)，是有機會名列億萬富豪，以 Bloomberg Billionaires Index 排名中，有許多位都是HF的創辦人，知名的如Ken Griffin、David Tepper、Ray Dalio、Steve Cohen (影集金融戰爭Bobby Axelrod原型人物)、David Shaw、Stan Druckenmiller。就連巴菲特與蒙格早期也是經營HF起家的。 即使是資產管理中最精英的一群，也不是像多數人所想的績效遠超大盤，而是以絕對報酬率來說，近十年擊敗單純的60/40投資組合也是相對困難，由於我們沒有細部的每檔基金資料，所以此篇透過比較十年各種HF策略，對標傳統的MSCI世界指數或60/40股債投資組合，以及我們會找幾家業界頂級HF，提供資料供比較，讓各位看此產業幾家龍頭近年績效表現。 以下我們使用 Eurekahedge 指數作為代表，Eurekahedge 指數是HF行業中一個重要的績效指標工具，於2001年創立， Eurekahedge涵蓋北美、歐洲、亞洲和拉丁美洲的HF數據庫，指數在每月底平均更新率達96%，且超過220個數據點的追蹤，客戶包括：家族辦公室、捐贈基金及信託、養老基金、對沖基金中的基金（fund of funds）、主權財富基金、私人銀行、顧問及業界服務提供商。 Eurekahedge 提供全球各類型HF表現，這些指數涵蓋各種策略，包括多空策略、事件驅動、套利、宏觀策略等，為投資者提供了全面了解HF市場動態的便利途徑。 透過 Eurekahedge 指數，可以清晰地看出各種策略對沖基金與傳統投資組合如 MSCI 世界指數或世界型版本的80/20與60/40股債投資組合作為績效比較 (註一)。此處採用ACWI與BNDX的投資組合計算，可以使用凰 ( https://phoenix-v1.o...

本篇我們接續上一篇 再訪擊敗大盤？很難！(一) 此篇要檢視台灣共同基金的長期表現，由於台灣並沒有研究機構做出像美國SPIVA那種報告，我們僅能透過網路公開資料自行計算來獲得概略性的結果。 我們分析的基金資料來源是 SITCA ，中華民國證券投資信託暨顧問同業公會委託台灣大學財務金融系所統整，由李存修教授、邱顯比教授製作，分析資料截至2024年八月底。這裡需提及，此份報告資料應沒有像SPIVA報告做生存者偏差調整，也就是說，當我們分析主動型股票基金時，依照此份資料應會「高估」主動型基金擊敗大盤的比率。 由於台灣的國內股票型基金並沒有很多，所以我們的大盤比較，指的是加權股價報酬指數，此外，我們在主動型基金中保留了一些非大盤型ETF，就我們的觀點，此類ETF其實不算是傳統上認知的純市值型大盤類型。 先以十年為期來說，結果令人訝異，總共有126檔主動型基金，勝過大盤比率高達46.83%，即使我們使用 台灣50報酬指數 作為基準，主動式基金擊敗比率仍然高達27.78%，遠高於我們七年前寫的文章 擊敗大盤？很難！ ，七年前擊敗台股大盤比率僅17%左右，且兩者資料皆無生存者偏差調整，所以是可比較的，問題在於為何整體主動基金表現大幅提升？台美股近十年都是全球表現特別好的市場(後續篇章會有資料)，但在美股市場擊敗大盤困難，所以應不是此因素。另說台股效率不彰也是很怪異的，沒理由認為台股現在效率會低於七年前。由於資料有限，我們僅能合理猜測，原因可能在於最大權重的台積電於此期間的大幅成長，如圖一所示，近十年漲幅超過900%，而整體半導體類股也因這段期間Covid-19事件及當前火熱生成式AI應用使半導體類股表現極佳，如表一，台灣半導體類股成長遠大於大盤。所以當主動式基金押注科技類半導體類股佔比較多，就容易擊敗台股加權報酬指數。另一例子是0050 ETF，即使扣除管理手續費，報酬率也高於加權股價報酬指數，台積電佔比權重較大也是主因。最後主動型基金蠻多都屬科技類基金，如此推論應還算合理。 因排版關係，本篇表格(一至三)也可見此  google sheet 連結                          圖一 0050 vs 台積...