前言

今天來談談新手剛入市的基本風險分散模式-產業風險分散。

我們投資比較長一段時間的投資人,通常都會以08年作為基礎做所謂的策略回測。

就是利用目前已建立起來的策略模型,試算在08年次貸風暴下,這近幾十年來最大的系統風險中,我們的資產能否在自己承受範圍內縮放。

甚至…應該說我們的投資策略是否能扛過整個08年。

當然,以剛入市的新手來說去計算這些實在過於複雜,要用到的歷史資料、成本報酬計算、「想像」自己當下的心境、測算是否有足夠現金流讓自己的SOP僵化變成機械式不受景氣干擾心境,敢在最低點投資等等。

這些對於08年前已經在市場內,而且在那段時間確實做到存股不賣股,不預測高低點,持續將現金流投入低基期市場的更老手的投資人來說,已經是個非常寶貴的經驗。

只可惜08年船長還在準備高中學測指考,當時也只是個高中普通科,對於次貸風暴只知道家裡生意失敗,快過不下去的樣子…

簡單說,那時連金融小白都稱不上,根本還沒成年,當然還沒有機會實際參與這場巨大的變故。

So…這之後要參與市場的,像船長這樣科技樹往長線投資這塊點開的,通常都是把「風險控制」排在第一位,然後頻繁的將自己的策略模型修正到回測08年金融風暴前後,做到放著持續購買,最大機率的擴大持續在嚴重系統風險下維持正報酬的可能。

雖然船長的核心存股透過財報的方式用另外一種曲線安全邊際擴大,將投資風險降到最低了,不過要弄懂仍需要一點時間,對於新手來說不一定能明白船長在做啥。

但,實際上我們還是有另外一些方式能夠做風險的規避的,雖不能其他風險驅散策略完全抵禦像次貸風暴這樣的金融風險,但有做風險控制當然遠勝過沒有做的重壓單筆。

分散太多筆會導致最終獲利報酬遠低於單筆?


不,事實恰恰相反,分散風險最後合併報酬反而會遠高於單筆重壓。

富人與窮人的投資思維

我想應該很多人聽過這樣的故事-

創業,能撐過一年的只有八成,能活過第二年的僅剩兩成中的再八成,五年後真正成功大賺的僅僅剩下其中的百分之一。

同樣一個創業投資機會,只要成功,我們可能會有數百數萬倍的回報。

對於一個普通資產不多的一般創業人,這麼一次的機會可能需要他所有的資產,真正賺大錢的機率就那麼百分之一,只要一次的失敗就足以讓他無法翻身,甚至負債累累。

但對於有足夠資產的創業投資人來說,一次失敗,可以再試一次,再一次,再一次,直到成功獲取那百倍千倍甚至萬倍的最終成果。

這個小故事中提到的正是「風險控制」。

對於小資金的創業人來說報酬相對風險看似很高,但一次的失敗就什麼都沒有了。

對於大資金的投資人,風報比一樣,但他可以無視前99次失敗,放寬心追求那1%帶來的萬倍報酬。

那,股市其實也可以,這也是船長一直強調,我們不要急著一次買一整張,多多利用零股分散風險的原因。

>>延伸閱讀:零股的運用

利用產業向做風險分散

在我們提及ETF總匯時,船長想了很多種角度切入去介紹ETF策略本身。

最終最終還是決定透過「產業向」讓各位對ETF策略本身有興趣的,又或者新手在挑選時做產業向風險分散搭配。

為什麼要這麼做呢?

因為阿,ETF本身後面都有群專業經理人在操作,挑選個股方面我們不用太緊張他會怎麼處理,那我們還能做風險分散的部分,也就標的間的產業或主題關係了。

所以思量許久,最終抓取政府那的公開資料做另外的解析。

>>延伸閱讀:新手敲門磚彙整-0050、0056外的選擇。

將資產分散在各種產業上

當我們手上有足夠的產業向標的,標的與標的間除了在面對風險時不同的反應程度,會讓我們整體資產帳面上不會因為單一產業向短期風險造成整筆資產帳面價值重創外,在風險下我們不受風險影響的該產業所得盈潤,還是會照常配發給我們。

那這時,我們所得的配息現金流,正好可以將它配置在相對風險下低基期的標的。

然而我們手動利用配息「再投資」的部分轉頭的低基期標的在風險過後,回到市場常態價值時,我們當時的配息轉換的低基期的股權價值也會跟著股價一起翻倍。

這就是船長所說的報酬在利用分散投資不重壓反而會創造比鎖定單一標的還多的意思。

舉例來說,我們一樣以08年做回測簡易計算示範。

08年當時金融業是風暴中心,為避免偏袒單一金融個股,咱先利用0055作為標的示範。

假設當時,我們除了高風險的金融產業外,有另外多做一隻同等投資金額的內需個股,內需ETF成立不久,在當時沒有可以選擇的該產業向ETF下,假設我們拿電信股做為分散風險標的(比較起來也更明顯)。

為誇張化分散風險後的效果,船長的回測假設以「單筆投資」金融風暴震央的金融指數ETF(0055)最衰姿態,買在2018年初「最高點」作為計算示範,計算至大盤指數整體反彈至原高點,約莫2019年末,咱直接計算2019/12/31最終統計好了。

利用不同產業在相同風險下的差異反應互相平衡風險

>>goodinfo-0055台灣金融指數ETF

金融ETF最衰小買進時機點- 2008年4/16-買進價格17.55。
以10,000元投資金額為記,可以買入約570股。

>>goodinfo-0055台灣金融指數ETF

金融海嘯下重創到最低點6.38,為2018年10月27日開盤跌停(當時漲跌停上限7%),期間沒有配息紀錄(該ETF於2010年才開始配息)。

帳面價值最低僅剩3636元,投報率-63.64%。

這時重壓單筆且衰小買在最高點的投資人心應該在淌血了吧XDD。

好,下一步,假設我們有另外做產業風險分散,另一隻個股投資在台灣大,在相同的時間,買相同的金額(10,000台幣)。

>>goodinfo-台灣大

此時同樣是在4/16號最高點,當天股價59.2,一萬元台幣的資金能買入約167股。

那,在接下去的計算前我們可以看到,電信這樣的剛需產業,光歷史K線圖偷很明顯地看得出,這波金融海嘯與我何干的那種傲氣。

真的…好像跟電信業一點關系都沒有似的,在金融、電子各大產業個股都被金融連帶影響大崩跌時,唯獨電信業受景氣影響最小。

好,以震央的金融ETF最低點我們來抓同時分散到內需產業的電信股發價位在多少-

>>goodinfo-台灣大

當震央的金融產業已經崩跌了六七成,同一天的電信內需僅僅下跌至45.4。

我們的帳面價值縮水到7582左右,投資報酬率-24.18%。

相對跌幅較少。

先不記配息的狀態下,這兩筆單筆資金總額兩萬塊,假設我們只重壓在金融股上,遇上風險時帳面損失將近六成,但若利用產業將長線投資的風險分散,我們兩萬塊的資金遇上相同風險時損失將大量減少。

平均下來損失從七成縮減至四成。

計算到這裡還是損失的部分。

接下來是內需產業的配息的部分,咱將這不太受影響穩定配息的現金流,回加回相對低基期的金融ETF,再最終結算到2009年底。

>>goodinfo台灣大-除權息日程

這裡我們可以看到,台灣大於08/07/21配發2.54元/股,09/09/25配發4.69元/股。

167股共分別收回424元以及783元。

同樣時間抓取相同低基期金融股分別可以買入-

>>goodinfo-0055

以另一產業的配息回補另一低基期金融股ETF-0055在7/21股價12.94,我們當天的台灣大配息424,可買32股。

另一時間點-

>>goodinfo-0055

另一個透過其他產業配息有回購低基期產業平衡風險的時間點2009/9/25日,股價12.3元,783元可買回約64股。

接著,我們直接將時間點拉到我們最後結算的時刻。

>>goodinfo-0055

此時金融指數ETF漲回12.9元,在沒有平衡產業風險下,我們一萬元台幣買入的570股,帳面價值漲回到7353。

在最衰小單筆重壓買入在崩盤前的最高點,我們的帳面報酬-26%。

那,

下一步我們把有分散風險的狀況算回去-

>>goodinfo-台灣大

我們可以從歷史K中發現,到08年初假設我們風險分散在台灣大這個內需產業股,其實09年底股價已經超越我們當時買入價格了。

當時的一萬塊台幣買的167股台灣大風險分散部位,09年最後一個交易日帳面價值將到10420元,帳面投資報酬率4.2%。

這部分本來做產業風險分散的部位轉向變成獲利的了。

然後,咱那最衰小狀態單筆重壓的金融股呢?

由於透過我們獲得的現金流,轉向購買處於低基期的金融股,最後總持股單位將由原本的570股,另外依次增加32股以及64股,總持股數666股。


照09年0055最後價格12.9,我們持有的0055最終帳面價值將達8591元。帳面投報率-14%。

兩者合併投報率:-4.9%。


好,該結束這堂枯燥乏味的計算課程了。

我們可以看到,在沒有分散風險下,遇上產業風險的狀況,少了部分現金流去回補低基期的產業,那部分金流看起來好像很少,但實際卻造成了非常巨大的差異。同樣的投資期間,有沒有適當的產業風險分散,將會是-26%以及-4.9的可觀差距。

盲點

所有的假設回測計算都會有相對應的盲點,在計算過程中,船長是以「單筆投資」買在最高點,來誇張化最極限損失可能。

當然也會有人說,假設我們在只有這兩種投資標的時,為什麼不全部重壓內需產業就好?

恩…這其實是事後諸葛的問題,當我們站在現在2020年的角度回去看,我們當然知道當時壓內需產業是押對寶阿。

不過在這之前,一個當時還不配息的金融指數ETF為什麼可以有這麼高的市場評價(價格)?

想當然耳,是因為在風暴之前絕大部分投資人都還是看好所謂金融產業的狀態。

那,想像自己站在那個時候的當下,我們真的選擇個股的時候會去挑選電信產業嗎?不見得吧。

船長特別拉本益比河流圖歷史線圖出來,是也要順便請大家看看,當時的電信產業本益比是有多低XD。

嘿對,當時的本益比低,反應著其實沒有什麼人願意去投資電信股,電信股也是因為在金融風暴後才被大家發現原來有如此高的抗跌性。

附帶一提,目前ETF在Goodinfo上是沒有辦法畫出線圖的,所以沒線圖不是代表他投資的產業沒有獲利喔。


船長是要說,這些都是歷史資料,當時電信業的「抗跌」,不一定是真的源自電信產業的剛需特性。

在財報面來看,船長是認為當時沒人理的電信產業,獲利良好穩定,但相對乏人問津的狀態,也就是船長之前所說「處於跌無可跌」的績優股。

所以齁…

也不要現在一窩蜂毫無持股其他理由的,單以「大家說電信股比較抗跌」這個特性去買進電信股。

這個買進理由的合理性與邏輯性船長在這裡先掛個問號。

極端值算起來還是賠錢的?

是的,沒錯,當我們利用最大損失可能計算時我們當然還會有賠錢的可能。

不過這是「單筆投資」的狀況下,當遇上世界級的系統性風險下,我們除了產業風險分配外,仍然要做好定期投資的策略。

對於市場正在反應風險中,我們若是有足夠的金流,不管是其他標的的配息好,還是工作收入也好,又或者源自於其他資產的衍伸金流,足夠讓我們多多少少每個月買一點買一點。


想想,我們光兩年間透過另外一個產業配置的那麼一點點配息現金流回頭加碼在低基期的金融股上,就可以在極端值下的期終將帳面損失縮減兩成多。


那假設我們原本設定是透過定期定額,剛好遇上系統風險,最終結果是如何呢?

這裡由於混搭其他產業向的風險分配在回購低基期會需要Excell表去抓價計算,我怕弄完太複雜。

既然我們是定期定額,咱直接以2008、2009年均價綜合平均來看吧。

>>goodinfo-0055股利政策頁

這裡我們可以合理假設,咱若透過定期定額按月甚至每個交易日買,買到後來2008、2009年成本會貼近該年年均價。

那,若我們是使用「定額」策略,兩年分別成本為12.6/股,及10.7/股。

兩年平均成本會落在11.65/股。

但我們也看到,09年最後一個交易日,0055回升到12.9/股了。

所以這時我們的帳面損益是10.72%喔。

比起極端衰小值單筆投入-14%,我們足足多了約25%的損益差。

這也是為什麼定期定額的投資策略在股市上也適用的原因,當然,在選股上除非是選擇ETF這類篩網式產業向基金,不然也是有因為自行篩選的個股沒有撐過這段時間,在08年這麼一波衝擊下,熬不過最後下市掰掰變壁紙的。

小結

金流,金流,還是金流。

船長的最終核心存股策略模型,最後財報參數都著重在最後金流反饋上,最主要最主要也是要讓透過模型完成的資產體系完整的提供足夠金流讓整體資產完成「內外雙循環」,利用金流彈性極力壓低整體投資風險。

我們今天雖然以產業為題,但最後將風險壓盡的策略,仍然是透過相對穩健的金流去削低整體市場帶給我們的可能帳面損失。

那,這也僅僅是在風險下的結果,若在多頭市場,一樣的金流,一樣的風險分散模式。

我們的投資仍然會以相對的方式去反應更高的報酬。

當然,個股上需要足夠的篩選能力,但稍以產業面透過ETF或該產業相對應龍頭個股去做風險分散,在同時定扣下,利用配息金流去回補低基期標的,省去自選股的功課少了點報酬,但也是有不錯的效果。

長期下來,我們做好產業風險分散,甚或分散在數十數百檔個股上,只要我們確認自己每次的投資購買都在相對低基期,或能夠持續定扣無視漲跌的買買買,最終風險平衡後,事件過去後,持有成本降低了,帳面轉正報酬後也可以不再擔心下一次風險到來。

後話

新手利用產業向ETF去做產業風險分散是最快的啦其實XD。

個股挑選上真需要一定的功力,我們之後再來談談消息面對於市場的影響以及最近為什麼妖股事件頻傳。

麻…

雖然可能都會是船長我自己的個人偏見,不過呢,不管是回測試算也好,銀彈實彈演習也好,船長這幾年的投資經驗分享出來,最主要也是希望新手能看明白,不要自己燒太多學費在市場上。

當然,即使懂了一種遊戲方式後也不完全代表去做其他嘗試是錯的,分享出我們曾經的嘗試過的損失,或許可以讓更多聰明的新進的投資人看出我們實驗的盲點,在針對盲點去做嘗試。

而不是同樣的問題一波又一波的新人去當韭菜去賠學費這樣。

船長在市場上的損失喔…

最多一年到六十多萬吧哈哈哈。

大概燒掉當時本金的一半去了。

好啦,今天就這樣啦,感謝各位對於方舟的支持~

預祝各位股市遊戲愉快,
共勉之。

>>回到方舟賢者



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最後修改日期: 2020 年 9 月 28 日