年化報酬率是關鍵

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假如有兩個商品都說報酬率 100%,我們通常會接著問,那時間呢? 因為累計報酬率的算式為:
Rc = (FV / PV) - 1
FV 為終值、PV 為現值,有注意到嗎? 累計報酬率只是把你最終拿到的錢除以投入的錢後再減 1,接下來再告訴你一個是 12年、另一個是 4年,那麼根據 72 法則(用 72 除以資產翻倍的時間)我們就知道:
  • 商品 A 的年化報酬率為 72 / 12 = 6%
  • 商品 B 的年化報酬率為 72 / 4 = 18%
用〔年化報酬率〕我們才能比較商品的績效表現,就像我們在比較蘋果與橘子哪個比較貴,通常我們會換成每斤多少錢的道理一樣。
如果有一個商品(6年期儲蓄險)跟你說你每年繳 X 元,六年後可拿回 Y 元,總報酬率是 3.26%,你可以問他兩個問題:
  • 請問第六領回的 IRR 是多少? (我遇過說不知道什麼是 IRR 的...)
  • 請問年化報酬率是多少? (如果他不知道 IRR 是什麼的話)
不管他講得多麼好,請你在掛斷電話後自行計算一下,即使你忘了 X、Y 是多少也沒關係。這邊你只要把 3.26% 這個累計報酬率還原成年化報酬率,你就知道下次不要接他的電話了。
Rc = (1 + Ry)^n - 1...這是從上面式子將 FV 換成 PV x (1 + Ry) ^n 而來
所以年化報酬率 3.26% = (1 + Ry)^n - 1
Ry = 1.0326^(1/6) - 1 = 0.00536 = 0.536%....年化報酬率還不如銀行定存
驗算一下
(1 + 0.00536)^6 = 1.0325940......3.26% 無誤

試算台灣加權指數報酬率

下面看不懂可以直接看結論,這段程式只是把台灣加權指數在 2010/1/1(資料的第一筆是 2010/1/4,所以沒問題)到現在的資料(最後一筆資料是2021/12/30)算出累計報酬率與年化報酬率:
df = si.get_data('^TWII', start_date='01-01-2010')
fv, pv = df['adjclose'][-1], df['adjclose'][0]
Rc = (fv / pv) - 1
y = (df.index[-1] - df.index[0]) / np.timedelta64(1, 'Y') # how many years
Ry = np.power(fv / pv, 1/y) - 1
pv, fv, Rc, Ry # (8207.8173828125, 18218.83984375, 1.219693615735285, 0.06878442704304755)
加權指數從 8207 漲到 18218,累計報酬率 121.97%,年化報酬率 6.88%

後記

我不是要打擊儲蓄險,(事實上我還持有富邦金(2881.TW)的股票,它是金融股中的獲利王,主要業績就是壽險業務收入),只是要說明如果你真的想買這種險的話,要知道怎麼比較它與定存的關係,因為它至少要打敗定存。
這種商品其實保險的成份不高,比較適合想要強迫儲蓄的人又或是無法承受風險的人,那它只要打敗定存就好。而且這種商品繳費期間解約一定是對你不利的,因為那幾年都被內扣吃光光,要到第六年開始才真的有價值,所以第六年領回也是不利的,可以用 IRR 算一下要到哪一年才開始打敗定存。
我剛出社會時也買了一張儲蓄險,而且每年繳六萬多,為期 15年,後來我繳到第 9年後有人教我如何在不損失本金的情況下拿回(先不說),因為我發現它要等到第 15年後才開始以 3.15%增值(現在買不到這麼高的了…),而且壽險幾乎是沒有的。
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本專題將透過大量閱讀 FIRE 書籍並從書中獲取有效且可行的方式一步一步達成財務自由之路,並穿插投資大師們如比得林區、柯斯托蘭尼與投資經典書籍如漫步華爾街、投資金律之讀書心得,每日都會有文章,帶領讀者一步一步邁向財務自由之路。
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2021年初在工作技能上學習了Pandas,機器學習與深度學習的知識,並在六月的時後重新打造資料收集的應用,完成股票分析中資料收集的優化,原先從證交所抓資料的方式盡量改成用 yahoo finance 的來源收集,並在最近新增 ETF 資訊的收集,目前完成的應用為:
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