【書摘03】我眼中的市場真相

作者：金融怪傑系列作者 傑克 史瓦格

Market Sense And Nonsense How the market really work(and how they don't)

-Jack D. Schwager

推薦度：❤❤❤❤❤

難易度：❤❤❤🤍🤍

https://www.books.com.tw/products/0010955093

這本書我非常喜歡，書中破除很多迷思，並且帶來許多嶄新的洞見。本書在揭穿許多金融市場當中被視為是正確的卻荒謬錯誤的假象，帶給我許多啟發與思考，閱讀完後，我使用電子郵件寄信該作者恭喜並感謝他的書籍帶給我的智慧，並最後順利收到作者的回信，使我備受溫暖感動。

這本書出書時間在2012年左右，該書提到的真相有趣的是，隨著時間演進，有些真相似乎又有不同的答案，譬如槓桿ETF，也因此，讀者在閱讀的過程可以得到作者書籍的另一層韻味，市場真相並非固定不變的，市場的真相是靈活且隨著時代轉變的過程，由於我們無法精確觀測到真相，因此更應該思考如何才能在這種環境適當的投資。

前言：

投資失誤並不是只發生在新手投資人身上，專業投資人也會一再犯同樣的錯誤。一個常見的錯誤就是，根據不充分的資料或與事實無關的資料推斷結論，而且這樣的錯誤會以各式各樣的方式出現。2000年代初期的房產業泡沫就是一個經典的例子。造成這個泡沫的主因之一，就是用數學模型來為複雜的不動產抵押貸款證券（mortgage backed securities）定價。問題在於，根本沒有足夠的資料來建構模型。

　　當時，這種貸款的借款人不需提供自備款、工作、收入或者資產證明，就可以取得房屋抵押貸款。因為以前沒有發生過這麼低品質的抵押貸款，所以不會有相關的過往資料可供參考。複雜的數學模型都是根據與現況不符的舊資料所做出的推論，因此導致災難性的失敗。2雖然沒有相關的資料，人們仍使用這些模型來解釋，為何將充滿風險的次貸連結債務證券化給予高評等。結果，導致投資人損失超過一兆美元。

　　根據不充分或者不適當的資料得出結論，這在投資界屢見不鮮。建立投資組合的數學模型就是一個例子。投資組合最佳化模型使用資產過往的報酬率、波動性和相關性，來建立最佳的投資組合，也就是選定的資產組合能創造在特定波動性下的最高報酬率。但這麼做，忽略了一個重要問題，那就是過往的績效、波動性以及各資產間的相關性，是否能代表未來的情況——通常不會。而且，即使這些數學模型所推導致的結果完全符合過去的情況，但是對未來卻完全不管用，甚至會誤導。然而，對投資人來說，未來才重要。

　　投資的市場模型和理論都是為了數學上計算方便，而非以實際證據為根據。投資界的所有理論都是奠基於市場價格是常態分布的假設。這個假設對證券分析師來說很好用，因為以精確的機率為基礎的假設才能成立。每隔幾年，全球市場上會經歷一次被稱為「千年一見」甚至「百萬年一見」（或是更久）的價格波動；這些事件的機率又是從哪裡來的？這些機率是在價格常態分布的假設下，出現價格大幅波動的機率。這些極為罕見事件，卻在短短幾年內全部發生了。令人不禁思考，這樣的數學模型到底符不符合現實世界的市場。可惜大部分的學術和金融機構都沒有得出結論。對他們來說，數學計算的方便性比現實情況來得更重要。

　　事實就是，如果要在現實世界中使用這些投資模型的話，許多人使用的模型和抱持的假設會是錯的。此外，投資人帶著自己的偏誤和毫無根據的信念，會引導他們得出錯誤的結論和有缺陷的投資決策。

https://www.priceactionlab.com/Blog/2020/02/stock-market-5-sigma-event/

上圖描繪的是市場的價格分布，呈現極長的肥尾，到達了至少20個sigma的程度，所以一般模型根本難以評估如此極端的事件。

誤解1：一般投資人聽從理財專家推薦的股票可以受惠。

真相1：驚人的是，專家推薦的股票績效不會比用值硬幣決定要來得好。其實，這麼說還算客氣的，因為大量的過去經驗顯示，專家推薦的績效還不如隨便選股。是的，這表示拿報紙的股票版讓猩猩擲飛鏢的績效不是和專家選股建議一樣好而已，是比專家的績效還要好！

投資人買進並持有指數，會比看理財雜誌買進推薦的個股來得更好－－不過必須承認的是，買進指數的娛樂性比較沒那麼好。

效率市場假說的前提

效率市場假說的摘要如下：

被交易資產的價格已經反映所有已知資訊

資產價格會立即變化以反映新資訊

如果效率市場假說為真，專業操盤手應該不會比猴子值飛鏢選股還厲害。如果不計算成本的話，猴子擲飛鏢的結果可能會和大盤的結果一樣。

為甚麼會落後大盤？因為投資是有成本的：手續費、交易滑價(BA spread)和投資人成本。因此平均而言，專業基金經理人的績效略遜於大盤。

但價格未必永遠是對的

從1998年到2000年初，市場經歷一段科技股投資風潮，尤其是網路股。這段期間有無數的公司成功發行股票，成為上市公司，但是他們的現金流是負的，而且沒有短期內轉虧為盈的合理展望。因為這些公司的股價評價不合哩，或者以傳統的標準來看(也就是盈餘和資產)根本沒有任何正面評價。這個時期的股票分析師發明一些很離譜的評價方式，例如，每個網站的點閱次數或「吸睛率」，以及談論股票估值的「新典範」之類的用語。

但是在這段期間的股價忽然大漲600%後卻又暴跌86%，更有可能的解釋是，網路股從1998年到2000年初大漲，並沒有基本面支持，因此後續的崩盤代表價格跌到與普遍基本面一致的水準。但是這個解釋，卻與效率市場假說互相矛盾，所以需要新的基本面發展來解釋為什麼會飆漲和崩盤。

(編按：在這個效率市場說EMH的缺陷中，在後來金融海嘯後出現新的學說，分形理論FMH，可以補充解釋股市的泡沫崩盤狀況，以股市具有連續性，且自相似的特質探討股價的新型理論)

次貸投資

次級房貸債券是將多筆次級房貸結合成一個證券，並根據房貸繳款的收益支付給投資人利息收入。這些債券通常使用一種結構，從同一批房貸中創造出多個層級。最高評等為AAA，可以最先獲得利息支付，然後才會支付次高評級AA，依此類推。等級愈高，風險愈低，因此該層級的利率就愈低。這個所謂中的權益層級並不是評等，通常會吸收最初3%的虧損，如果達到這個虧損水平就會完全失效。

https://www.govinfo.gov/content/pkg/GPO-FCIC/pdf/GPO-FCIC.pdf

上面的來源是美國金融危機調查委員會（FCIC）編製的近700頁綜合文件。 2011年發布，作為對導致2007-2008年金融危機的因素的官方說明和分析。

但是標準的BBB是評等最低的層級，當違約達3%時，這種債券的價值就會開始降低(所以外面販售違約率僅3%的證券不要太樂觀的以為風險很小）；如果違約達到7%，投資人就會血本無歸。每提高一個層級就會獲得較完整的保障，直到虧損超越下一個較低層級的最高門檻。但是最低層級（也就是BBB級）總是面臨部分資產有可能減損的風險。

2000年代中期的房市泡沫期間，與次級債券BBB層級相關的風險劇增，但這種層級的風險本來就很高了。貸款的品質顯著惡化，放款者因此出售房貸並將債券證券化，將風險轉嫁出去。他們發行且賣出愈多的房貸，收取的費用就愈多。結果房貸機構完全不必擔心他們所放款的房貸到底能不能收到款項。因此，他們有動機核准愈多房貸愈好——事實上他們就是這麼做的。他們對借款人的標準設定的愈低，他們能創造的房貸就愈多，到最後根本沒就沒有核貸標準。

但是，事情還沒結束。不意外的是，這種BBB級債券很難賣出去。華爾街的鍊金術士想出一個解決之道，神奇的把BBB級變成AAA層級。他們創造新的證券化方式，成為擔保債務證券CDO，內含許多BBB級的房貸債券。擔保債務證券也有評等，這種擔保債務證券完全是BBB級，但是前80%通常會被評為AAA級。

雖然擔保債務證券的評等結構，很類似於包含個別房貸的次貸證券所使用的評等機構，但兩者還是有一個重要差異存在。在一批分散程度夠大的房貸產品中，至少我們可以合理假設個別房貸之間的違約風險相關性是有限的。不同的個別房貸不會在同一時間都陷入財務壓力，而且不同地區的經濟狀況也不一樣——但其實正好相反，所有擔保債務證券的內容全都一樣的，全都是一批次貸產品中層級最低的產品。

如果經濟狀況對BBB級的證券不利，足以讓一批房貸債券價值完全降為零，則其他批債券的BBB級證券價值嚴重受損的機率就很高。AAA級的證券要損失到20%，價值才會開始受損——聽起來好像很安全？但是，所有資產都是高度相關的，只要仔細想一想就會知道，其實這並不安全。BBB層級的證券就像一群人待在具有高度傳染力的流感所污染的小空間內的。如果有一個人被感染，其他人被感染的機率就會大幅提升。AAA級證券雖然有20%的緩衝，但緩衝的程度其實只有一張衛生紙那麼薄。

https://www.govinfo.gov/content/pkg/GPO-FCIC/pdf/GPO-FCIC.pdf#page=99

次級貸款年增在2008年引爆後，在市場上升趨勢中瞬間急墜。

只有BBB級資產組成的債券怎麼會被評為AAA級？

這個問題有三個互相關聯的解釋。

1.定價模式本身就會反映房貸違約的歷史資料：但是以前的房貸違約資料過於低估後來房貸違約的風險。

2.相關性假設低得不符合實際狀況：他們的假設沒有適切考量，如果其他BBB級證券出問題，這些BBB級證券破產的可能性也會大增。

3.信用評等機構具有明顯的利益衝突：製造擔保債務證券的機構給信評機構錢。如果信評太嚴苛，他們就會失去金融機構生意，所以他們有動機要盡可能放鬆評等的標準。在評鑑擔保債務證券時，信評機構不是有利益衝突，就是根本無能。而當時AAA級但內容完全是BBB級的次級擔保債務證券收益只高出0.25%，為什麼會有人願意以這麼低的溢價報酬，來買這些最差的次貸資產？

再談效率市場假說Efficient-market hypothesis(EMH)

效率市場假說並沒有考量到無知大眾的行動，會比知情者（至少有一段時間知情）的行動更強大。

在效率市場假說所描述的世界裡，價格波動是因為基本面出現變化，價格才跟著調整。因此，價格若是大幅波動，隱含某個非常重大的事件。

但事實上沒有任何事件發生股市也會有閃崩的

情況，譬如1987年的黑色星期一，也有脫離基本面發展的股市走勢。

另外，如果效率市場假說是正確的，那麼在評估某個特定過去績效的時候，就必須考量超越大盤的程度有多大，而不只是超越大盤的頻率而已。

文藝復興大獎章基金找得到績效資料的19年間（1990～2009年初），實現每月平均總報酬4.77%，這段期間90%的月份是淨報酬。

一筆1000美元的投資，如果不扣除績效費用，19年下來就會成長為3500萬美元。

在顯著優異績效面前，效率市場假說支持者很喜歡用莎士比亞猴的論點解釋。

如果有無限多隻猴子使用打字機，最後一定會有一隻猴子能打出如同莎士比亞《哈姆雷特》這樣的傑作。如果市場真的有效率，要創造大獎章基金一樣的機率是無限小10^-48。

https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-11-21/how-renaissance-s-medallion-fund-became-finance-s-blackest-box

上圖就是文藝復興大獎章每年報酬率，截至2023年，該基金仍有高達66%的年化報酬

由於所有市場參與者都要付手續費給券商、證券交易稅給政府，還有滑價（slippage；下單價與成交價差異），所以絕大多數的參與者一定會得到低於大盤的報酬。在零和市場中，做多的金額永遠等於做空的金額，所以根據像期貨這樣的零和市場的定義，這個說法是成立的。

事實上，如果可以限制期貨市場只能由全世界一百位最厲害的交易員進行交易，你可以很安全的預測，絕大多數的人都會賠錢。在股市這種絕大多數的參與者都做多的市場中，情況就比較微妙了。這時重要的問題並不是市場參與者是否賺到錢，而是他們的績效是否比著要的股票指數還要好，因為主要的股票指數是整個市場整體報酬的替代性指標。就這點來說，有非常多的證據顯示，絕大多數的股市參與者績效都不如大盤。長期下來，學術研究一再顯示，絕大多數只做多的基金，績效都落後股票指數。散戶投資人、市場分析師、以及推薦經得起考驗的個股的市場理財快報作家，他們的績效也都落後大盤。我不知道有什麼研究能證明，這些人之中有任何一群人的績效長時間下來能超越大盤（但是這些人之中、絕對有些人能辦得到）。

所有市場的絕大多數參與者都無法打敗大盤，讓效率市場假說看似是個事實。但真正的事實是，雖然很難打敗大盤，卻不表示沒有辦法打敗大盤。相信大多數市場參與者的績效落後大盤，同時也相信只有少數能力非常高超的交易者能交出超越大盤的績效（打敗大盤的次數或是獲利空間，這兩者都超過機率可以解釋的範圍），全都是合理的。

行為經濟學提到的展望理論說到：面對獲利時，人們厭惡風險；但是面對損失時，人們卻會願意冒險，這解釋了為什麼人們傾向不停損，卻要停利。

https://medium.com/post-it/prospect-theory-fbb4a65b7489

市場不會精確評估所有已知的基本面資訊，反而會過度高估或低估這項資訊，視市場的情緒環境而定。這就是投資或交易機會之一。

市場泡沫化、然後崩盤的漫長歷史，提供我們多得數不清的實際證據，顯示「群眾的瘋狂」可能導致市場價格遠超過任何以價值和基本面為根據的理性水準，以及市場恐慌可能導致價格加速下跌，與當時基本面變化完全沒關係。

我們完全無法根據基本面和基本面改變的時機，來解釋這些類似的金融事件和事件規模。要解釋這些事件，我們只能承認，很明顯、有時候甚至是壓倒性的，由於人類的情緒，導致完全不理性的行為。

效率市場假說的支持者認為非常難打敗大盤，這是正確的，但是他們的理由卻是錯的。難以打敗大盤不是因為價格會立即反應所有已知的資訊（雖然有時候的確是這樣沒錯），而是因為情緒對價格的影響程度不一，而且幾乎不可能衡量其影響力，情緒會造成有限的價格扭曲這樣的市場環境下，效率市場假說就能提供合理的解釋。

我們通常可以確認市場陷入狂喜或悲觀的狀態，但是難以評估泡沫或是恐慌會有多嚴重，這才是難以打敗大盤真正的原因。投資人絕對可以正確評估市場的公允價值，但是卻會因為太早進場而損失慘重。舉例來說，假設有個交易者於1999年底判斷科技股的漲勢已經過頭了，然後在納斯達克指數站上三千點時進場做空。雖然根據過去10年來市場的狀況（1000～2900點），這個評估絕對是正確的，但是這位交易者卻會因為市場又再飆漲68%，到2000年3月攻頂站上5048點而破產。

https://www.researchgate.net/figure/NASDAQ-composite-index-for-the-period-1998-to-2001_fig1_250803187

沒有必要假設市場價格完美，來解釋為什麼打敗大盤是件困難的事。承認情緒會對價格造成很大甚至是全面的影響，具有重要的意義。

所有人都得到相同的資訊，並不表示每個人都會以同樣的效率來運用這個資訊。

誤解2:市場價格是完美的，而且已經考量了所有已知的資訊。

真相2:市場價格經常非常不符合任何合理的公允股價評價。有時候市場價格比普遍已知的基本面還要高出許多，有時候低很多。

誤解3:人類無法打敗大盤

真相3:大盤真的很難打敗，但不是不可能——有一個重要的區別是，有些人能打敗大盤是因為他們的技術高超，不是因為他們運氣好（不過，確實有些人打敗大盤只是運氣好）。因為打敗大盤很困難，所以讓許多人相信除了運氣之外，這件事是辦不到的。

誤解4:價格波動會立即回應基本面的變化。

真相4:價格波動通常會落後基本面的變化。而且有時候價格是受到情緒因素，而不是受到基本面影響。

誤解5:效率市場模型的假設，可以用歷史價格變化來得出各種價格波動的可能性預估。

真相5:效率市場模型隱含假設價格變化通常是分散的，這個假設可預估還算正確的小幅波動的可能性。這個無效率性的後果很重要：大額虧損的風險，遠高於根據效率市場假說的傳統風險模型所隱含的可能性。

打敗大盤確實是很困難，承認這個事實就表示對許多投資人而言，最好的選擇可能是傳統的學術建議：投資指數型基金，這樣你至少可以與大盤一致。

2007年8月統計套利基金崩盤。統計套利是一個市場中立、均值回歸策略，利用數學模型來找出股市波動中的短期異常，透過買進異常下跌的個股來平衡異常上漲的個股（根據這個模型的定義）的賣盤。

2007年8月時，有些統計套利基金大量贖回，導致其他統計套利基金的投資組合出現異常行為，它們做多的部位下跌、做空的部位同時反彈。結果因為槓桿而使得虧損擴大——槓桿就是這個策略必要的方法。模型忽然崩盤和嚴重虧損激勵其他統計套利基金也跟著贖回，因而啟動連鎖反應。在這個高度混亂而且又充滿壓力的環境下，人類的決策及其情緒在這個策略中扮演重要的角色，而自動化交易的領域通常會考量到這一點。

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1386418110000261

投資人的計算方式很簡單：高報酬率很好，低報酬率或虧損不好。

開始長期投資股票最好的時機，就是經過一段長時期低報酬之後——不意外的，這段期間是投資人對股票投資最不感興趣的時候；最糟的投資期間是經過一段很長的高報酬期間（如1990年代末期），此時是投資人最想投資的時候。

投資之前報酬率最佳的類股，績效不只比投資平均分配要來得差，甚至還比投資之前報酬率最差的類股還要差。這暗示的是，投資最好分散投資以達到平均報酬，不要集中投資於過去績效最好的類股。

為何過去報酬率高的類股和策略風格績效會這麼差？

我們已經看了，就股票來說，選擇過去報酬率最高的類股，只能創造和大盤差不多的報酬率，但是風險卻大得多。就避險基金來說，選擇其他投資策略的報酬率非常分散，但選擇過去報酬率最佳的策略，績效遠低於平均和最差報酬率的策略。這個觀察引出一個問題：為什麼過去報酬率最佳的類股，後來的表現會這麼差？有四個可能的解釋：

1. 基本面改變
2. 供給面變化落後：吸引更多競爭者加入產業，導致供給的成長較晚，就會影響未來幾年的獲利空間。
3. 策略擁擠：越多人共享獲利，會越少人得到報酬，因為同樣的交易競爭者眾，在贖回時會導致更多虧損
4. 情緒性價格扭曲

所以選擇過去報酬率較差的標的，績效可能比過去報酬率較好的標的還要還要好得多？

答案是，也不是——這得視基金的績效受大盤或類股的影響有多大而定。

多頭基金通常績效受大盤的影響程度就會比受投資程序和能力的程度高得多。

大部分共同基金受到特定大盤指數的影響，遠高於任何特定管理能力的影響。在共同基金的世界裡，就算選股能力對過去績效有很大的影響，但遠低於大盤或類股對績效的影響。在這裏學到的教訓就是，當你在看共同基金過去的績效時，你主要看到的是大盤或類股過去的表現——正如本章的研究所顯示的。在選擇未來的績效時，這項資訊就算不會造成危害，也沒什麼幫助。

大部分共同基金都跑輸大盤https://www.spglobal.com/spdji/tc/research-insights/spiva/

可轉債套利在遇到市場環境差時，由於絕大多數的避險基金都站在同一邊（多方），賣壓導致供需不平衡，壓抑可轉換公司債的價格。因為其他避險基金經理人也要贖回手中的相同部位，導致原本沒有受到投資人贖回影響的基金經理人出現虧損，這些虧損又導致他們的一些投資人贖回基金。避險基金在牙膏沒有流動性的市場中要求變現，這樣的惡性循環導致更多虧損，結果更多投資人贖回，導致可轉換公司債的價格出現螺旋式下跌。幾乎所有可轉換公司債套利基金都在2008年時出現過虧損，而且虧損的金額都創下紀錄。HFRI可轉換公司債套利指數在那一年的重挫幅度甚至達驚人的紀錄的33.7%——是以前最嚴重的年度虧損的九倍。

許多避險基金追求的策略，大部分的時候看似低風險，其實很容易受到過往紀錄中看不出來偶發性大風險所影響。這些基金過去的績效可能會誤導人們，因為其策略中隱藏還沒有顯現出來的內在風險。

過去的績效通常是很差的指標，有時候可能會很有用，但是要區分兩者則有困難。其中一個方針是，當經理人的報酬率愈依賴市場或策略類別，過去的報酬率就愈不重要。

誤解6:在大盤獲利的時候進場投資股票。

真相6:實務證據顯示，在經過一段低報酬期間後，投資股市的各種投資工具的績效表現都會比較好。進場投資股票最好的時機，就是在績效不好的期間之後。

誤解7:在投資避險基金時，把焦點放在績效最好的避險基金策略類別。

真相7:投資於過去報酬率最高的策略類型，後來所創造的績效在歷史上看來都很差——不但報酬率低於平均，而且風險很高。的確，實務證據顯示的是反向操作的投資方法，也就是選擇過去報酬率最差的策略，反而是比較好的策略。

誤解8:投資過往績效很好的基金。

真相8:只做多的基金（共同基金）其報酬率高低，與同時期大盤或類股的績效比較有關，而不是個別基金經理人的選股能力。正如本章的說明，大盤或類股歷經高報酬之後，績效表現比較有可能低於平均，而不是再創卓越的績效，尤其是報酬率/風險比來說，選擇過往高報酬的共同基金，也可能會創造低於平均的績效。類似的結論也適用於避險基金，因為避險基金的報酬高低，與基金的策略類別或是整體市場的方向有著密切連結。

由於過去報酬率最佳的避險基金類別，通常在未來的績效會不好，所以投資相同類別的基金（因為高報酬率）也可能會績效不佳，尤其是從報酬率/風險比的角度來說更是如此。雖然在避險基金業有些例外，但總的來看，實務證據指出，選擇最近幾年報酬率最高的基金（而且沒有其他選擇條件）不只沒有幫助，甚至還會對未來的績效造成嚴重打擊。過去報酬率高的投資工具，比較可能是反指標，而不是正指標。唯有當相同的條件仍將維持下去，過去卓越的績效才對決策有幫助——這通常是沒有根據的期待，而且有時候事件的發展方向完全相反。

用錯風險指標比不用還糟

依賴過於低估真實風險指標，可能比不使用任何風險指標要來得危險。的確，投資人之所以發生許多災難性虧損，都是因為風險指標不精確，而不是因為沒有風險指標。

錯誤的風險評估可能使投資人感到安心，但其實根本沒有安心的理由，這其實比完全沒有風險評估要來得糟，缺乏這樣的資訊，反而會使投資人採取更謹慎的態度。

標準差的意義(非常重要)

標準差衡量的是預期報酬率的模糊性。所以直覺上來說應該很清楚，如果標準差較小，隱含的意義是報酬率會相對接近預期報酬率，因為通常會假設預期報酬率等於過去報酬率的平均(當然，這是假設過去報酬率被認定是預期報酬率的最佳預估值)。相較之下，如果標準差偏高，隱含的意義是實際的報酬率能和預期報酬率差很大。

所以，標準差衡量的是報酬的變化性，但未必會反映出虧損的風險。假設有一檔基金每個月虧損1.0%，那麼這檔基金的標準差就是0.0(因為沒有報酬變化性)，但是卻絕對有虧。

標準差衡量波動性的問題根源

唯有當過往報酬率能代表未來可預期的報酬率時，使用波動性來預測下跌的風險才會有用。假設有些基金採用賣出價外選擇權的策略，如果投資人清楚了解，就知道過往績效並不能代表合理的機率範圍，因此不能用來推論未來的風險，不論是用標準差或是用任何其他衡量風險的指標都是如此。

重點在於，如果之前的市場環境對策略比較有利，而不是長期的預測，那麼以過往績效(標準差或任何其他統計數字)為主的風險評估，就很可能非常輕易的被誤導。投資風險預估經常被證明具有重大缺陷，是因為這種預估直指根據看得到的風險－－也就是過去的虧損和波動性，沒有考量到隱藏的風險－－也就是在過往績效期間沒有發生的偶發性事件的風險。

流動性風險

對流動性不佳的投資組合來說，市場價格可能不是反映出投資組合的價值，而是如果能變現，金額可能也被過度誇大。有一些策略就內涵很大的流動性不佳的風險。微型股(microcap)多/空，信貸策略等，這些策略都會持有流動性很低的信貸工具。

諷刺的是，流動性風險都是在急需流動性的時候造成最大的麻煩。流動性情況最差的時候，就是在爆發危機的時候，市場上普遍心態是將資金逃往安全的資產，而且大量投資人贖回，迫使基金將手上的資產變現。在投資人風險厭惡升高期間，許多基金持有類似的部位會過大供需的差距，導致特別大的買賣價差，被迫變現的賣方必須支付大筆的違約金。2008年9月和10月金融危機造成的恐慌，就是一個很好的例子，顯示流動性風險的危險性。

流動性風險示意圖https://www.investopedia.com/articles/trading/11/understanding-liquidity-risk.asp

槓桿風險

有些避險基金策略需要執行大量的槓桿。舉例來說，聚合策略(convergence

strategy)是一種避險基金的策略，買進和賣出關係非常密切的證券，在這些證券價格移動超出統計上限定的正常範圍時，價差能縮小，但是因為這種類型的操作所追求的價格波動，相對來說通常很小，這是在多種特性上利用多空部位互相抵銷會產生的結果，而且必須採用相對大量的部位，才會有可觀的獲利。因此，這些類型的策略通常會運用很大的槓桿。這些基金會有很長一段時間波動性很低，而且最大跌幅很溫和，但是在發生市場流動性事件時，相關投資工具之間的價格可能偏離正常範圍很多。並且維持在異常水準一段時間。這樣的事件可能會因為槓桿部位而造成重大的虧損。

在使用各種策略的避險基金中，有一些會使用槓桿來提高報酬率，在市場走勢不利期間，這樣使用槓桿也會擴大虧損。如果策略的條件有利，這種槓桿的風險在過往績效中可能無法馬上看出來，除非報酬率很高。

槓桿的另一個問題，和所使用的槓桿工具類型有關。當基金使用短天期的槓桿工具來提高長天期資產的報酬時，就會發生不合的問題，例如，用短天期的商業票據來融資房貸擔保債務證券(collarteralized debt obligations, CDO)，這裡的風險就是融資可能無法展延。

雖然使用過度或是無擔保的槓桿，是避險基金大額虧損的主要原因之一，包括虧損過大導致基金倒閉的情形。讀者一定要知道的事，槓桿也可以當成避險工具以減輕風險，此外，搞不清楚槓桿和風險兩者的差別，也是避險基金投資人會有的重大誤解。

信貸風險

雖然大部分時候信貸利差會在溫和的交易區間波動，但是在偶爾爆發金融危險的時候或是破產件數增加時，信貸利差就會大幅擴大。在發生這些事件時，高殖利率債務證券(例如：垃圾債券、新興市場債券)的價值大跌，可能導致本金虧損的程度遠高於殖利率差所賺到的金額。在2007年初到2009年，HFR固定收益公司債指數一直維持負報酬，同時間信貸利差也急遽擴大，在這些情況下，信貸風險和槓桿風險就會出現負綜效作用(synergistic effect)，也就是槓桿愈大，信貸投資虧損就愈大。

https://mergersandinquisitions.com/credit-hedge-funds/

信貸型對沖基金的績效對比其他基金示意

評估隱藏風險

1.量化方法

a. 相關性

由於標普500指數在2007年10月時也經歷過穩定的漲勢，這麼高度的相關性表示該基金的跌勢也很有限，可能是反映先前對股票非常有利的環境，而非低風險。高度相關性也可能表示，如果股市反轉，基金就很可能也會劇烈下跌－－後來的確也發生了。

b. beta值

Beta值和相關性兩者之間的數學計算有關聯，並提供兩種不同的方法來檢驗類似的資訊。相關性指的是每一段期間內報酬率與大盤之間的關聯程度有多大；beta值則是指出大盤每1%的波動與投資工具的預估報酬率之間的變動關係。

2.報酬為負值的月份的平均報酬率

容易受風險影響的基金，通常在場環境不利的時候表現會比較差。在評估風險時，與其看所有月份的報酬率，到不如只看在大盤下跌的幾個月中基金的報酬率，會來得更有意義－－畢竟，少即是多。舉例來說，基因的虧損可能更少，因為過去正好是大盤趨勢向上的期間。而不是因為基金經理人的風險管理能力佳。但是如果在大盤趨勢向下的那幾個月，基金的平均報酬率明顯為負值，就顯示如果市場環境變得不利，基金就很容易承受風險。

3.質化評估

雖然過往績效顯示高風險，代表未來的風險也會很高，但反過來說未必為真：過往績效顯示低風險，並不表示未來的風險也偏低。所以投資人可以針對基金的風險因子計算 市場、信貸、波動性、流動性、槓桿等評分衡量。

不要混淆波動性和風險

波動性指數風險整體的一部分，而且是容易量化的部分，所以常被用來當成風險的替代性指標。諷刺的是，許多低波動性的基金可能比高波動性的基金還要高風險。最容易受事件風險影響的策略(例如：做空波動性、做多信貸)。容易受事件影響的投資行為，運作方式是兩種完全不同的狀態：市場條件有利下的主要階段、市場條間不利下的偶發性階段。關鍵在於判斷波動性的原因。如果波動性低，是因為策略所採取的方式是多次獲利，但仍然偶爾會面臨遭遇大額虧損的風險(例如：賣出價外選擇權、槓桿做多信貸部位)，就算基金過往績效的其間並沒有發生不利的事件，風險評估還是必須納入不利事件可能的結果。但是，如果低波動性是因為策略採取積極的風險控制；舉例來說，風險管理紀律將每一筆交易的最大虧損限制在0.5%－－低波動性可能就真的反應低風險。

波動性通常是以標準差來衡量的，但波動性不只會嚴重低估有隱藏風險的環境，在某些情況下，波動性也會過於高估風險，譬如買價外OP的基金。波動性在不同基金策略之間不是一個好用的指標，因為在某些情況下，高波動性可能是因為獲利高、虧損控得好所造成。

風險值法的問題

風險執法(Value at risk, VAR)是最嚴重虧損情況的預估，它是在特定期間內特定信賴水準(通常是95~99%)的最大損失。

計算風險值的方法有好幾種，但都要視投資組合過去一段期間持股的波動性和相關性而定－－問題就在這裡。風險值提供的是最壞情況下的預估虧損，並假設未來波動性和相關性都跟過去一樣，但是這個假設通常非常不恰當。舉例來說，2007年初時，某個高評等的次級房貸債券投資組合風險值喜善風險極低，因為之前這些證券的價格及為穩定。投資人根本完全看不出來這些證券內涵災難性的風險，因為風險值只反映過去價格波動中看得見的風險。

投資的誤解

誤解9:風險評估對投資人一定會有幫助。

真相9:錯誤的風險衡量工具比完全沒有風險衡量工具還要糟，因為這樣會給投資人毫無根據的安全感。

誤解10:高波動性代表高風險。

真相10:雖然高波動性通常代表著高風險，但是對於下跌風險有限、且高波動是因為偶發性大獲利的策略來說，就並非如此。舉例來說，有能力的基金經理人因為預期價格大幅波動而買進價外選擇權，可能就符合這種情況。透過買進價外選擇權可以限制每一筆交易虧損的程度；諷刺的是，經理人對市場的判斷能力愈好波動性就愈大(因為獲利更大)

誤解11:低波動代表低風險。

真相11:唯有當過去的情況可以合理預測未來的情況時(但通常這種假設是沒有根據的)，低波動才代表低風險。低波動通常反映的是過往績效期間沒有發生重大的不利事件。

誤解12:基金過去虧損的頻率和規模是很好的風險指標

真相12:任何策略的主要風險通常在過去績效中看不出來，因為風險是偶發的，而且可能過去從沒有發生過。結果，過去虧損可能會過於低估這些隱藏風險。

誤解13:市場價公允的反應投資組合的價值

真相13:有很多流動性不佳的投資組合，如果必須將資產變現，價值可能會比市場價格還要低很多，因為要出脫的部位價格可能會下跌。

誤解14:風險值是很好的指標，可以用來衡量最糟情況下的風險。

真相14:過去用來計算這個統計數字的期間，不能代表未來的波動性以及投資組合持股的相關性程度時，風險值可能會嚴重低估最糟情況下的風險。當溫和的市場還轉變為投資人大舉變現的情況，實現的虧損可能已超過之前的風險值所代表的上限。當風險值充分調整成新的高風險環境時，早就已經發生大於預期的虧損。

波動性

波動性－－無法指出很多間歇性的風險。因此追求低風險的投資並且根據波動性來決定標的的投資人，可能反而會被高風險投資吸引。只因自從房子蓋好以來還沒淹過水，不代表未來淹水的風險很低。沒有高風險的證據，並不能證明風險很低。

大部分投資人不了解，較高的波動性也會降低報酬率。相同比例的獲利與虧損，結果並不是損益兩平，而是代表著淨虧損－－獲利與虧損的絕對規模愈大，虧損就愈大。舉例來說，一年獲利50%，隔年虧損50%，算起來是第二年底時淨虧損25%。簡單來說，波動性是會拖累報酬率的。

編按：所以這是投資VT或VWRA的好處，分散了非常多的股票，本身的波動性低，就能讓波動拖累的報酬率下降，從而增加報酬率。

誤解15:只有從風險的角度來看，波動性才重要

真相15:高波動性對報酬負面影響。波動性愈大，任何平均月報酬的累積報酬率就愈低。

誤解16:槓桿ETF是增加曝險部位的好方法，而且會比目標報酬率大約高出指定倍數。

真相16:槓桿ETF只有美日計算才會創造出接近的隱含收益。長期下來，計算波動性較大的兩倍ETF的報酬率，會和目標報酬率相差甚遠。雖然這個差異可能有好有壞，但是在市場趨勢不明朗時，例如盤整、價格修正，槓桿ETF經常會低於目標報酬率(兩倍的大盤報酬率)。

波動性的負面影響是投資人應該多元分散的理由，但沒甚麼人了解這一點。投資人最好將資金配置在多筆投資中，每一種的預期平均報酬率都相同，而不是只投資其中一種。這不只是因為這麼做的風險較低(這理由大家都了解)，也因為多元分散的投資組合波動性較低，產生的複合報酬率會比較高。事實上，多元分散的投資組合所產生的複合報酬率，通常會高於投資組合報酬率較高的幾個工具的組合。這隱含的意思是，除非你有信心選到獲利遠高於平均值的工具，否則最好還是多元分散你的投資組合，就算只是為了報酬率也好，更不用說這麼做還可以降低風險。

過往績效記錄埋藏獲利陷阱

帶動債券長期多頭最主要的原因，是自1980年開始，長達二十二年的大宗商品價格跌勢，以及同時間的通膨趨緩。但是債券未來的展望和過去的歷史非常不同。三十年期債券殖利率從1981年的18%下滑至3%，不論假設是甚麼，未來利率下滑的空間非常有限。過去的利率下跌(也就是債券價格上漲)不只對對未來不具有代表性，甚至根本不會發生。未來三十年都不可能發生利率從3%跌到-12%的情況。但是我們卻有理由預期，利率在長期走跌後會開始反轉。大宗商品價格已經反轉至新的長期上升趨勢，以回應迅速成長的開發中經濟體的激增需求。

https://www.cnbc.com/quotes/US30Y

投資的陷阱在於，有時過往卓越的績效，其實反映的勢較高的風險這樣的負面特質，而不是經理人選股能力的正面特質，譬如1999年重壓科技股，2004-2007的信貸利差交易

誤解17:為未來投資決策時，參考過去的報酬率是合理的作法

真相17:如果有理由相信，未來的市場環境很可能出現重大的改變，且不同於過去績效的環境，就像債券市場的例子，這樣一來過去的報酬率就會誤導投資人。如果有理由相信某一個策略的有效性可能會不如以往，過往的報酬率也會誤導投資人。

誤解18:假設股票最大跌幅溫和，過去的報酬率高絕對是好事

真相18:有時候，過去的高報酬率反映的是，在有利的市場環境下承擔過高的風險，而不是選股能力卓越。如果風險是偶發性事件，而且在基金運作期間尚未發生過風險事件，過往的績效可能就看不出風險。了解報酬率的原因，對於評估隱含的意義以及是否相關非常重要。

誤解19:在量化評估時，自有績效紀錄以來報酬率/風險比較高的基金經理人，比報酬率/風險比較低的經理人還要好。

真相19:當經理人過往績效其間差異過大，而且通常都是這樣，不重疊期間的市場環境可能是績效出現差異的主因。在比較經理人之間的差異時，只能比較重疊的期間(而不是個別基金開始的時間)。而且只有在比較交易類似的市場以及類似風格策略時，經理人之間比較才有意義。

誤解20:過往績效期間愈長，愈有意義

真相20:如果投資策略或投資組合管理負責人出現重大的改變(績效期間較長的基金通常會有這種情形)，長期的績效表現意義就不大。

舉例來說，一檔股票型避險基金的經理人過往的績效期間正好是多頭市場，可能完全無法顯示基金經理人在區間盤整市場中會有甚麼樣的表現。有時候，好的過往績效可能反映的是，在溫和的環境中承擔過高的風險，而不是反映經理人的選股能力。若要評估過績效是否有用，投資人須了解過往獲利的來源，以及為了創造這些獲利所承擔的風險。

檢視過往績效的工具

截至<我眼中的市場真相> 一書

另外，對數刻度才是繪製資產淨值線圖的正確方法，而且特別是在資產淨值的範圍、時間軸較廣的時候很重要。

一般線性刻度https://tivo168.pixnet.net/blog/post/266557730

對數刻度https://tivo168.pixnet.net/blog/post/266557730

唯有透過對數後才能精確描繪每個時期的市場波動變化如何，而不會過度偏重後期資產累積後的波動而忽略早期市場的波動性難以判斷。

許多投資人過於強調報酬率，投資人可以透過提高曝險部位(也就是承擔更大的風險)來提高報酬率，因此以報酬率/風險比來衡量績效顯得更有意義。但與反向特徵的另類投資相比，風報比高，報酬低的投資，可以透過槓桿來達到相同的高報酬率，而且還可以降低風險。

若要評估一項投資是否值得投資可以使用以下績效圖：

• 資產淨值圖
• 12個月和24個月的動態區間報酬圖
• 雙向虧損曲線圖2DUC

截至<我眼中的市場真相> 一書

相關性

誤解29:投資策略和市場指數的相關性低，代表兩者之間沒有關係

真相29:雖然這個結論通常是正確的，但其實低相關性只是代表兩者沒有線性關係。不能因此排除兩者之間的非線性關係，譬如賣出選擇權的例子，可能是曲線關係。

誤解30:兩者變數之間的相關性高，代表兩者之間有因果關係

真相30:當兩個高度相關的變數都與第三個變數有關時，這兩個變數間有可能毫無關係，比方說，兩個變數在同一段期間內的趨勢都一致。

誤解31:與市場高度相關的投資，在空頭市場時比較可能會下跌。

真相31:比較兩支基金時，在空頭市場期間虧損較少的基金仍有可能與指數的相關性很高。這種基金在多頭市場時與指數的相關性會更高，這正是投資人想要的。即使一檔基金在市場下跌時都是獲利，但如果在空頭市場時的報酬比多頭市場還要低，還是有可能與市場指數有很高的相關性。投資人真正在意的是空頭市場中的相關性：他們不希望基金在空頭時下跌，但是希望多頭期間基金也跟著上漲。因為相關性並沒有空頭與多頭之分，還需要再補充幾個統計數據，來評估該基金在空頭市場的表現。

誤解32:一個基金和大盤的相關性愈高，大盤變化對基金的影響就愈大。

真相32:大盤變動1%，基金的變化(beta值)等於相關性成以基金與大盤的標準差比率。比較兩筆基金投資時，如果和大盤相關性高的基金的波動性夠高，這檔基金就有可能變化會更大。如果要衡量大盤變化時的基金的變化情形，我們應該看的是beta值，而不是相關性。

摘要結尾

由於該書後段都在講避險基金又稱為對沖基金，一般台灣人難以投資，還有投資組合的建構介紹比較簡陋，在其他書有更多餘的知識，故不做摘要筆記。

至於作者為何前面肯定效率市場對基金經理人的壓力，尤其是針對共同基金，後面又介紹避險基金，主要是兩者投資有明顯的差異，前者追求的是相對報酬，後者追求的是絕對報酬，當股票市場是具有效率的時候，對沖基金同時可以在股票、債券、外匯、期貨、選擇權等市場同時操作交易，包含多方與空方，所以，單一市場的論證並不能推翻主動資產管理行業中，是否透過多元資產的靈活操作，就能獲得更佳的績效，風險報酬比，這是未知的，而且避險基金的資訊較少，通常HFI也沒辦法精確衡量各自避險基金的好壞，所以投資人未來對這方面的資產管理有興趣，務必多閱讀，多查詢資料，多探聽，畢竟在台灣還是少見，而且私募型的基金也很可能是假冒詐騙，要小心。