LTCM(藍色)、道瓊指數(紅色)、美國公債(黃色)累計投資價值 (假設投入1,000美元）JayHenry, Public domain, via Wikimedia Commons
大學修讀金融科系的學生，應該都會在課堂上聽到兩次麥倫．休斯（Myron Scholes)的名字。第一次是他和費雪．布萊克（Fischer S. Black)共同發展出了布萊克 - 休斯選擇權定價模型（Black-Scholes Model），這對於衍生性金融商品市場來說，是有如盤古開天闢地般的存在，休斯也因為這項貢獻榮獲1997年的諾貝爾經濟學獎。
但另一次可就沒有那麼光彩了，時隔一年，休斯和其他經濟學者、交易員共同經營的長期資本管理公司（LTCM）在俄羅斯金融危機中創下了46億美元的高額虧損，瀕臨破產，差點釀成另一次金融危機。這個事件不但讓休斯在業界的名譽掃地，也被寫入許多大學教科書中，可謂是「名留青史」了。
和美國歷史上的金融風暴相比，46億美元的虧損幅度雖然只是個小插曲，然而若論戲劇化的程度，這個事件絕對是不遑多讓，值得我們好好省思，並引以為鑑。
LTCM是一個由兩位諾貝爾經濟學獎得主、多個常春藤名校教授，以及數名出身華爾街投資銀行的資深交易員在1993年所創立的避險基金，主要的策略是透過數學模型尋找市場的套利機會，並據以進行交易。
如果我們觀察上圖的投資績效，LTCM的操作在一開始無疑取得了巨大的成功：基金淨值在1994年1月~1998年4月短短不到五年的時間成長了3倍，折合年均報酬率將近40%。。對比同一時期，道瓊指數大約只翻了1.5倍(年均報酬率約25%)，而美國十年期公債，更只有5%年均的報酬率，這樣看來，LTCM的投資績效可以說是非常優異了。
不只如此，如果我們比較LTCM和道瓊的走勢，還可發現LTCM在這段期間幾乎沒有發生任何顯著的拉回，因此不但報酬率遠勝後者，如果以「波動性」來作為衡量的標準，LTCM的風險控制也「看似」絕佳。
大家可以試想一下，如果自己在1998年初，手中持有LTCM基金，看到這麼優異的投資團隊、這麼穩健的歷史績效，讓你過去幾年獲利滿滿，這時你會怎麼做呢？我想，大部分的人應該會選擇繼續持有，很少有人會認為它是一個錯誤的投資吧！
然而，隨著LTCM不斷被投資人追捧、基金規模越來越大時，市場上的套利機會也越來越不足，於是投資團隊在後期除了低風險的套利交易之外，也承做了許多投機行為，並且為了維持高報酬而不斷增加槓桿。到了1998年8月，基金的槓桿倍數已經達到了25倍。
後面的故事大家想必已經知道，俄羅斯政府在財政危機中出乎預料的宣布停止履行債務，並且放任盧布大幅貶值。在債券投資人的恐慌心理下，歐、日公債遭到拋售，和美國公債的利差非但沒有如LTCM數學模型所預測的進行收斂，甚至還不斷擴大，最終造成基金在一個月內就賠掉了40%的權益，緊接著，為了在虧損情況下應付到期的融資，投資團隊又被迫將其他原本有獲利機會的部位在虧損時賣出，到了九月底，基金的權益已經蒸發了90%，在不到兩個月間，LTCM從神壇跌入谷底。
如果說2000年美股高科技泡沫和2008年金融海嘯可以歸咎於群眾集體的愚蠢，那麼LTCM帶給我們最重要的啟示是：就算是絕頂聰明的投資人，在面對人性的貪婪和自滿時，其實往往也是不太有抵抗力的。
在上一章《理解風險》中，我們提到過，霍華馬克斯認為所謂的「風險」，應該解釋為（未來）報酬率的不確定性，當投資人過度貪婪和自滿時，便會輕忽這種不確定性。放大到市場來看，這樣的集體行為往往造成股價被過度吹捧、本益比太高、持股比率過高、高槓桿、風險集中、對於風險資產所要求的報酬率太低等現象。
每當到了這種時候，如果投資人回顧近幾年的歷史數據，一定都會認為目前的風險很低、報酬率很高，而市場的氛圍也是一片樂觀，但就像LTCM的故事一樣，「過去績效不代表未來績效」，如果我們沒有為下檔風險做好準備，當風險事件真的發生時，我們也沒有太多可以做了。因此，多運用自己的「第二層思考」，不時確認目前的風險位置，不讓自己被市場情緒沖昏頭，對投資人來說是非常重要的。
在這一章，霍華馬克思寫下一句很有意義的話：「理論家認為報酬和風險儘管相關，但卻是兩碼子事，價值投資人則認為高風險和低預期報酬不過是一體兩面，主要源自於高價買進」。
換個角度說，什麼時候會出現低風險和高預期報酬呢？那自然就是能夠「低價買進」的時候，前提是投資人要有方法去判斷什麼是「低價」，並且能夠對抗此時市場四處瀰漫的恐慌。
時間剛進入2022年，美股就迎來了程度不輕的修正，標普500指數最大跌幅達13%，那斯達克100指數則來到了18%，差點就進入「熊市」了。如果你此刻為了手中的持股感到憂心不已，不妨靜下心來想想，和幾週前指數創新高、市場一片樂觀的時候相比，美國持續復甦的經濟基本面改變了嗎？企業營利的趨勢改變了嗎？如果你的答案是否定的，那麼，在價格修正過後的現在，和一個月前相比，究竟是「高風險」，還是「低風險」，其實已經很清楚了。
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