機器人理財的投資原則—— 資產配置

2020/05/05閱讀時間約 5 分鐘
「機器人理財」的核心價值,就是希望讓投資人「以簡單、低成本方式,進行分散風險的長期投資」,分散風險則是讓投資人能堅持長期投資的關鍵之一,但要分散風險,就得做好「 資產配置 」。
那什麼是「 資產配置 」呢?「 資產配置 」就是將資金分配到不同的資產上,所謂的資產包含股票、債券、REITs(不動產投資信託)、現金等,亦即藉由選擇不同資產、分配不同資金比例投資到不同資產上,此舉就能達到分散風險的效果,而最終由各項資產組合形成的內容則為「投資組合」。<更詳細內容,請參考 輕鬆了解 資產配置 !>

1. 為什麼強調 資產配置 ?

許多投資人經常認為,要掌握投資的每項變數,像是經濟數據的變動、公司的消息、基本面分析、技術面分析等,才能獲得好的投資成果。然而,根據1986年發表於《金融分析師雜誌》(The Financial Analysts Journal)的一篇研究指出,影響投資組合長期報酬率的關鍵因素是「 資產配置 」,其占比超過90%,反而讓投資人花費最多心思的事情,像是致力於選擇標的、掌握買賣時機等因素,並非影響投資組合報酬率的重要因素,由此可知,做好「 資產配置 」才是影響投資成果的關鍵,而非將心力放在個股挑選、判斷市場走勢等,對投資報酬貢獻不大的事情上。
圖一、影響投資組合報酬率的因素
資料來源:《金融分析師雜誌》The Financial Analysts Journal,1986
這樣的研究結果也意味著,之所以進行「 資產配置 」、分散投資是投資成功的重要原則,是因為沒有人可以準確預測金融市場未來的情況。如果我們可以很肯定每年哪個資產會有最好的表現,那麼我們就可以將100%的資金都投資在這個資產上,自然沒有理由一定要分散投資。但很可惜的是,實際上沒有人可以持續知道每年哪個資產會表現最好,這就是為什麼我們要分散投資——為無法準確預測金融市場提供一個保護:將投資組合分散到不同資產,有助於降低整體風險,為投資組合提供一定程度的保護。
「降低整體風險」就是「 資產配置 」最大的功能,很多投資人在資產上漲時,很容易誤以為自己可以承擔高風險,因此會將資金集中投資在高風險、高報酬的資產上,但是在資產下跌時,才發現自己承擔的風險超過自己的預期,面臨巨大投資損失時,便衝動的賣出資產,如此一來,不僅讓資產大幅縮水,也錯失後續上漲的獲利,也就難以做到長期投資。<參考 股票價值偏高,債券收益那麼低,此時該如何投資?>

2. 資產配置 能達到什麼效果?

由於不同的資產,在不同的金融市場與經濟情況下,其所能獲得的預期報酬與潛在風險有所不同,想要做到在相同風險之下報酬率最高,最簡單的方法就是進行「 資產配置 」,將資金分散投資到不同資產上。如下圖,高收益債資產自1995年以來,年平均報酬率為7.1%、年平均標準差(風險)為7.1%,此為單一資產的表現,但如果加入其他資產,組成一個投資組合,在相同7.1%的風險之下,年平均報酬率最高可達8.7%。
由於投資組合中包含不同資產,隨著時間的經過,有些資產會上漲、有些會下跌,不同資產間會有不同的相關性,「 資產配置 」即是利用這樣的特性,找出效率前緣 ( Efficient Frontier ) ,達到「相同風險下報酬最高、或相同報酬下風險最低的效果」,因此選擇相關性很低的不同資產來做「 資產配置 」效果會更好。諾貝爾獎經濟學獎得主哈利‧馬可維茲(Harry Markowitz)將這種不需增加風險,只需分散投資,就可提高報酬的投資方法,喻為「現實經濟世界裡,唯一的免費午餐。」
圖二、效率前緣上的每個點皆為最有效的投資組合
資料來源:阿爾發機器人理財,資料期間為1995年1月~2018年1月

3. 該如何決定 資產配置 ,找到最佳投資組合?

如同上述,既然效率前緣上的每個點都是最有效的投資組合,哪個才是最佳投資組合?答案是因人而異,觀察效率前緣曲線就可發現,高風險伴隨高報酬、低風險伴隨低報酬,不存在對所有人都最好的一個投資組合,適合你投資計畫、風險屬性的就是最佳投資組合,簡單來說,「 資產配置 」其實就是風險與報酬之間權衡( trade-off )下的結果,如下圖,投資人要依據「風險承受度」,才能做出適當的「 資產配置 」、在效率前緣上找出適合自己的最佳投資組合。
圖三、依據風險承受度進行 資產配置
資料來源:阿爾發機器人理財
因此,機器人理財就是以「 資產配置 」為投資原則,讓人可以簡單達成分散風險、長期投資的理財平台,可不是報明牌的工具哦!簡單來說,就是透過系統自動化,為投資人建立個人化「 資產配置 」,來達到分散風險的效果,讓投資人以適合自己的投資組合進行投資,不輕易受到短期市場波動影響,成為長期投資者。
小編認為投資其實很簡單,不需要花太多心力挑選標的、判斷市場走勢,讓機器人理財替你做好「 資產配置 」就夠了。
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    對科技金融、不動產相關非常有興趣的女子:)
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