股市為何會波動？超額報酬的代價是？

股市很難。去年底到今年現在，市場更是沒有方向。波動這個現象大家都知道，但是什麼造成如此現象？簡單的說，證券市場這個非常龐大的集合，充滿全世界形形色色大至主權基金、避險基金，小至個人散戶的參與者，而且每一個體的決策不盡相同甚至常常相互衝突，因而造成激盪，可說是一種複雜系統。今天這篇討論其實跟EMH效率市場假說淵源密切，有興趣的讀者可自行找書來看，或是之後文章再補充。總之，主要有兩個層面造成波動：

• 股市參與者對未知事物難以精確定價
• 參與者彼此的定價又會相互影響，導致股價的公允價值難以達成，短期而言很難真正算出一家公司的市場價值。如同凱因斯所說，股市短期像報紙選美，勝出條件不是選你認為最好的，而是選你認為「大家都覺得最好」的市場共識。長期才像體重計，評分條件才會回歸公司真實本質，只是多久才算長期也很難抓，因此股市就是在市場情緒和公司基本面間不斷波動。報紙選美譬喻參見Thaler's Number Guessing Game實驗，以及Howard Marks著名的第二層思考。

已知股市會波動，那麼為何某些板塊的波動特別大？其實就是效率市場假說所提，資訊輻散以及被利用的程度不同。超額/卓越報酬只能從「多數人有基本性、原則性、大幅度誤解」的地方來獲得。一旦有足夠的公司和投資人後來居上，終於理解某事物重要性（即知識擴散price-in，效率反映），那麼先行者優勢就會大幅減少，肉不多了。這個時期可能長週期也可能短波段。長如2016年以來雲端產業大幅成長，CAGR上看40%。短如2020年3月新冠疫情碰上無限QE解救，用槓桿抄底跌深的金融或能源板塊可以一年賺6~8倍（笑）。

既然有一部份先行者想從「主流群眾誤解、未充分理解」的「早期」事物獲利（如SaaS嶄新商業模式，近幾年才蔚為風潮，數位轉型的跑道應該還很長），那麼大波動自然無法避免：因為任何突然出現的微觀與宏觀新訊息（如財報發佈、Fed政策、國際政治經濟事件）都會大幅「衝擊」主流群眾的想法，因為面對新資訊，當然無法預測、平靜面對。這就造成大量買賣行為（頻繁交易是散戶常見行為，而大戶也可能用量化程式單）。這些「無法充分理解本質」的買賣，自然伴隨「價格眾說紛紜」的單（因為不知道什麼價位才能合理反應新資訊），進一步造成股價大幅波動。大幅度而言，就是股價大幅波動，個股的volatility在60%很常見，遠比大盤平均的15%高 。小幅度而言，也會造成每筆交易的spread買賣價差（交易量小，或是被量化交易佔便宜）。

對照組以ETF當代表如必需消費VDC、公用事業VPU、醫療保健VHT防禦類股，這些商業模型行之有年，原則上已被研究透徹，投資人「相對而言，不太會被新消息衝擊到」，自然不會下價格眾說紛紜分歧大的單。就算回到科技板塊，比起SaaS模式或其他小型股，權值股如FAANG相對而言也被更多人研究理解。若想賺取穩健報酬，就走正和遊戲路線，買大盤ETF或分散配置權值股。但若想賺取超額報酬，就得忍受伴隨而來的未知消息所造成的大幅波動。

稍微做個結論，若想找到優於大盤的「高報酬」投資目標，必然得從「主流群眾尚未充分理解的事物」中來探索。此未知特質必然伴隨高波動，甚至高風險。風險與報酬是一體兩面，股市投資人面對的就是這種環境，遑論走在更前端的SaaS投資者。我們都希望「搶先一步看到未來以提早佈局」，但在股市裡也得注意，「看得太早太遠，跟瘋子無異」。不被市場認可，還沒撐到轉捩點，可能就吃好幾成跌幅，死在虧損下跌坡道（如2008年大賣空主角先套了2年，才等到空單發威）。若沒有充分銀彈分批進場，可能套在山頂就灰心喪志，認賠殺出，等不到V轉創新高還公道的一天。2021年11月起雲端成長股面對Fed升息恐懼的這波殺盤，還要跌多久才能「跟市場共識」一起上攻？老實講真的不知道。

認識波動和報酬的原理，不見得能為投資帶來立即獲益，但本來很多學習的事物都是得慢慢反思，才能化為可操作的策略或是綜觀大局的心態。至少要知道自己在做什麼，知道自己處於怎樣的賽局，才不會對眼前發生的狀況感到過於訝異，阻礙該有的冷靜。畢竟，身處股市這個長期賽局，具備足以面對長期順逆境的自制力和意志力，或許才是投資人能培養的真正優勢吧。

群眾智慧三條件：多樣性、誘因、整體性

發現一篇有趣的論文，算是用科學規範來檢證世俗常識的研究。

Why does individual learning endure when crowds are wiser?

這個領域的討論之前讀過一些書，最近時間不夠就先不詳讀這篇論文。群眾智慧是近代行為經濟學、心理學、複雜系統等相關學科相當熱門的議題，究竟如何才能優化決策品質，乃至於精準預測天氣、公司經營、甚至股市前景轉折點，都可能有群眾智慧派上用場的地方。

善用群眾智慧來決策，通常成本更低、資訊更準確，那麼為何還有個體研究者願意花時間自己找資料，而不是搭便車就好？當然直覺上我們知道群眾必然是許多個人聚集而成的集合體，因此首先必然要有許多個體願意花時間研究，其意見共同匯集而成，才有可能導出群眾智慧（或反過來，團體迷思與盲從）。

要發揮群眾智慧，需要這三個條件（參見本書）：

• 多樣性：確保不同觀點存在，個體願意獨立思考，而非全體一致，否則許多心理偏誤如群聚效應、光環效應、訴諸權威等都會使人以決策議題外的無關因素來跟風，降低個人思考辯證的中立客觀性。
• 誘因：確保個人有充分動機提出最好觀點，而非偷懶或搗亂。這邊提到的誘因就跟此論文有關了，誘因不見得是財務報酬，也有可能是心理成就感。
• 整體性：確保所有不同的意見都充分納入考量。

至少做到上述三點，才能讓群體決策有個正確的出發點。反過來說，想操弄或使群眾決策失效，這三個面向都可能是有心人士上下其手的地方，我們在決策思考時也得留意充分收集多元意見，別落入心理盲點或陷阱。

回到本篇論文，那麼個體戶為何願意花時間作研究？簡單的答案是，個人能得到決策品質以外的獎賞，即觀眾與社會地位。從心理學角度就不難理解，人天生是社會動物，都需要觀眾，都想被肯定，這些乍看之下可能跟經濟報酬無關的事物，對當事人而言仍具有效益utility，是值得追求的東西。況且，有了觀眾與社會地位等人際優勢，要轉變為財務優勢也不難，譬如取得高階工作機會、收取顧問諮詢費、開課程、賣授權。群眾智慧與個體戶的互動會產生一個勞務分工均衡，即絕大多數群眾能從群眾智慧獲利（或搭便車），而個體戶能得到他想要的名望或衍生利益。網路世代十幾年來，一直有許多大大免費分享資源或寫文章貢獻知識，或許就是這個原因吧，到了現在更是直播、播客、線上線下課程的戰國時代呢。

群眾智慧這個議題很有趣，進階討論的範例譬如以前網誌寫過的猜數字遊戲，個人誘因與個體間相互制衡也可能使產出大大不同，類似賽局理論的概念。群眾智慧在線性、低機率領域的應用或許比較有效，但涉及非線性因果、隨機、複雜領域譬如股市，應用上就更難了，未來有空再繼續聊吧。

觀察市場熱度預測，優化自身思考框架

不斷進化的網路時代，人們擔心的已經不是資訊不足，而是資訊爆炸，如何從龐大、浮濫、虛假的數據中找出真正對自己有幫助的資料。自己從大學時代就有收藏網頁剪報的習慣，最近幾年接觸股市後，瀏覽每日市場動態更是不可或缺的舉動。雖然很多投資書籍都建議不要過度暴露在新聞雜訊，以免心思受到短期動盪消息影響，輕舉妄動買賣所導致的判斷錯誤、交易成本反而不利長期報酬。這點認同，但真的實務習慣上很難不去注意新聞（笑），因此轉個彎，不如更有效率地去收集網頁剪報，或者說善用這些資訊的價值？

整理資料也是一門藝術，或許我們能善用群眾智慧，從文件管理的角度來優化投資思維，譬如建立一個PDF剪報資料夾，標記日期與檔名摘要，專門收集網路上那些看好、持平、看壞市場的言論。每過一陣子對照實際市場走向，看看那些文章中提及的論點、數據、環境跟現實世界趨勢是否一致、無關、相反。去認識這些撰文者都用哪些立場、指標來衡量個股、產業、政策、全球政經情勢。如此一來，不但能學習到業界人士都用哪些參數看市場，更重要的，去觀察他們用的這些參數是否有效，當然有些參數的因果關係可能清楚直白，有些可能晦澀難辨，這個層面的判斷更進階困難。配合個人特質之風險耐受度、資金水位等，進一步建立自己的投資決策框架，批判性思考檢視市面上的媒體新聞。

典型的新聞媒體最喜歡用煽動標題吸引點閱率（更過份的，市場主力透過媒體放消息左右大眾觀點），譬如暴漲暴跌等字眼，我們不用被這種形容詞綁架，而是去深究文內提到的引用資料。稍微有良心的媒體都會提供出處（或是自己覺得可疑的就餵Google找相關資料），而原文其實較不會被終端的媒體渲染，學會找出原始資料，就能更客觀的思考文章論點，跟資料展開智識上的交流對話。譬如最近幾天著名學者席勒提出用Excess CAPE Yield(ECY)解釋股市走勢，就是一個值得學習的新觀念。

預測只是第一步。沒有人說預測完就得跟著做。對特定時間、特定點位的預測較無參考價值，而且也很難，因為市場本身就是參與者眾多的龐大預測機器，而每個人的預測與行為都會進而改變市場走勢，進而讓先前的預測失效（參見凱因斯報紙選美、索羅斯反射理論、塞勒猜數字遊戲）。一般而言，能大略摸索出方向就很受用了。預測只是第一步，畫出樹狀圖並分配每個可能事件的機率，隨著時間改變不斷修正路線（或堅持），才是實務上合理的做法。

看看最近的新聞都在講什麼吧：

2020.07 2020股災會不會再來？從歷史上重大股災看股市大崩盤的5個前兆，關鍵警訊竟在這！

2020.11 美股悲觀情緒達到高點 分析師：此時才是 「歷史絕佳進場時機」

2020.11 快逃！專家恐怖預言：明年美股雪崩40％

2020.12 「企業內部人士瘋狂倒貨」美股現崩盤3大警訊 分析師：恐暴跌40％

2020.12 太擠了小心踐踏！ 專家：2018年美股2千點屠殺恐重演

2020.12 巴菲特指標閃紅燈！提防6因素導致股市回檔

2020.12 全球股市為何漲翻天？從一個指標可知道

2020年末，市場無懼疫情散播繼續創新高，荷包變肥很開心但泡沫跡象也不免讓人憂心究竟熱錢派對還能嗨多久。這些新聞標題都很煽動甚至具備高度娛樂性，聰明的投資人應該避免被形容詞誘導，儘量用理性客觀的角度去檢視這些論述到底有沒有幫助。

投資的邏輯（四）：買進（建倉、加碼） & 賣出（停損、停利）

買進&賣出這個交易行為的核心，可說是市場上最眾說紛紜，卻又莫衷一是的大哉問。各派論點、每個老師說法因為

操作標的不同（台股、美股、陸股）

經歷時期不同（2000、2008、2020）

規模不同（散戶、大戶、機構投資人）

立場不同（散戶聽消息、分析師幫公司出貨）

給出不同見解是很自然的事情。當事人在自身經歷得到的教訓就算對當時的他有用，也不見得能全盤類推給其他不同時期屬性的投資者。

交易藝術有無通則？或許，但人人都知道的通則可能就無法帶來投資上領先大盤的優勢。要有所取捨，去權衡風險報酬這個雙面刃，自己到底要的是安心，還是獲利最大化？這些考量都會影響到交易策略的執行與績效。

基於股市本質就是機率與不確定性，針對各種動作給出非線性的反饋循環，無法正確歸納因果，身為一般人的我們真的很難找出絕對準則，只能盡量批判性思考，一點一滴的從教訓學習以提升勝率和獲利期望值。來自被動投資的告誡：別這麼累又徒勞，快皈依正途吧！

• 買進：建倉、加碼

為什麼買進，是因為相信標的未來會上漲。

為什麼加碼，是因為相信標的未來會持續上漲。

投資人可能透過基本優良、技術突破、消息看好而買進一檔股票、產業、大盤ETF。買進的邏輯比較直觀（國際政經、產業情勢，只要你當初判斷的進場理由足以說服自己），但投資交易不是只有「買」這個動作，還需要「賣」來實現獲利，才算完整循環。無論是長短線、投機交易、紀律再平衡，或為了人生目標如買房買車、教育基金等用途，你總是得在人生的某個時間點執行賣出。這邊先不討論被動投資的機械式再平衡和生涯規劃，而是單純聚焦在主動派買賣交易。

• 賣出：停損、停利

賣出的理由，可分為停損（表現不佳、避免續跌，果斷出場）或停利（動能消失、漲幅滿足，獲利了結）。根據某些流派觀點，其實停損和停利（甚至換股）或可視為同樣一件事，即賣出。以下詳細解釋。

同樣透過基本、技術、消息、籌碼四個面向出發。

• 要從基本估值與消息面辨識出未來好轉或惡化並不容易，因為事件不一定會在你以為要發生的時間點反應在你所認為的股價上，也就是因果關係晦澀不明，反饋機制非線性。
• 技術流的說法是，股價變動說明一切，因此直接看線圖就好。然而技術分析的弔詭之處在於，你不是唯一、第一時間看到線圖的人。其他人可能利用你對線圖的觀點，來佈局第二層、第三層對策，如同之前提到的猜數字遊戲，參與者彼此的判斷會影響股價走向，譬如自我應驗預言。被動投資也經常批評看線圖根本是看著後照鏡開車。即便如此，也有學者對技術分析做出系統研究，因此技術分析的實用性目前還難以蓋棺論定。筆者自己看法是，技術分析同樣有機率準確與失靈，若能讓技術分析操作勝率長期達到五成以上，即便微幅領先也好，那麼還是有其參考價值（市場屬性也會影響技術分析被利用的機率，如美股市值大，大戶較難憑一己之力畫線，而台股淺碟市場，就有高機率被大戶串連，畫線誘導散戶）。
• 籌碼面而言，13F表格畢竟不是即時訊息，就算你發現大戶上季買賣什麼，機會可能也早已反應在股價上。有日公告的基金報告書比較即時也更有用，但法人的資金規模、比例配置畢竟不同，譬如大型基金買個投機標的不過是零頭小錢，我們資金少，承受不起波動，就不能照抄標的。

檢視過上述面向，也能直接回歸價格本身來看，你進場的成本價位會影響加碼或減碼的判斷（如獲利達幾%就出場，虧損達幾%就出場），這牽涉到市場趨勢、對持股的信心、自己風險耐受度等綜合考量。利用技術分析觀察K線來停損（如均線死亡交叉）或停利（如RSI買超過熱、移動停利等）也是個方法。

停損/停利還是得回歸到自身設定的交易原則。交易原則沒有絕對的對錯，重點在於自己是否能維持，以達到主動投資人琅琅上口的「小賺小賠，絕對要避開大賠，並期待偶爾的大賺」。

繼續討論到換股。

理想上，主動投資人都希望把資金放在效益最高的跑道。每一筆資金都要放在能夠產生最大獲利的個股或ETF。

停損出場的資金，改放到潛力目標，血就不算白流。

停利出場的資金，放到更有潛力目標，舊持股的錢就不算少賺。

基本、消息、籌碼面或許能挖掘出有利資訊使你決定換股，技術分析也有相對強弱指標可比較。理想上我們都希望優化配置，但實務上總是有各種難處，包含看錯風險（假摔、假突破），交易成本（換股的買賣佣金）等。

全球投資史上的大危機與崩盤從來沒少過，每次大跌都讓人性想贖回資金躲的遠遠地。但如同上一篇買賣勝率的探討，你怎麼知道自己是否剛好賣在高峰或谷底？何時又該認錯買回？金融市場的韌性，或者說人類文明進步的力道，總能屢次跨越憂慮之牆，繼續往上攻，創新高。如果對賣點沒把握，那麼單純堅持做多指數，定期定額買進，歷史會證明給你看很不錯的績效。誠然過去不代表未來，每個人的風險耐受度也不同，但如果對股票市場這點信心也沒有的話，那麼怕熱就別進廚房，還是買定存跟債券就好。

Wall of Worry: 克服許多危機，持續上攻的美國股市

「砍掉虧損，讓獲利奔馳」聽起來理所當然，但你怎麼知道會不會誤殺，會不會給錯資源？事後當然都能嘗試補救買回，但其中產生的成本，依然會有拉低績效的風險。主動投資者面臨的挑戰就是這麼險峻，如同上一篇提到的，投資人必須搞清楚自己要的到底是獲利最大化還是風險最小化。

這裡特別提及Morningstar Portfolio Manager裡面的標竿比較功能：可以觀察Personal Return（進出）跟Total Return（只進不出）的差距，來檢討自己是否多此一舉，頻繁買賣反而輸給啥都不做放著。善用績效追蹤軟體，就是有這種讓客觀數據說話的好處。筆者自己就是開始投資記錄三年多，發現賣點很差，常常賣在低點，使得Personal Return績效被拉低，輸給Total Return單純買進持有的自己。買點已經很難掌握了，至少先排除賣點更難抓這個風險。2020年開始逼迫自己減少賣出的手癢衝動，希望情況有改善。

筆者績效（2020/09/24）

綜合上述，大概就能理解為什麼說停損、停利、換股其實講的都是同一件事：賣出，即資金如何放到更有潛力的目標上。

這樣思考，就能歸納出幾個賣出的判斷方式：

• 找到更好目標而賣出。比原先資金所佔標的優秀就行
• 買進理由消失而賣出。如基本面出現變化。但事件不一定清楚反應在股價上，因此也不容易判斷
• 技術線型看壞而賣出。線圖很直覺，但勝率依然不是絕對

如果你的持股清單出現上面訊號，相信自己可以掌握好轉換時機，就試試看吧（後果自負）。

最後，補上一句個人覺得相當受用的話：「別愛上持股」。什麼意思？從心理學角度解釋，我們在擁有一件事物後，會不自覺地只看到優點，忽略缺點，即稟賦效應，又稱敝帚自珍效應。道理同樣適用到股票，讓我們不自覺地過度重視持股的正面利多，忽略負面利空。然而優秀的交易者都知道，股市投資最忌諱讓主觀情緒影響客觀理性決策，因此要不斷耳提面命，別愛上持股，該買就買，該砍就砍，才能確立自己設下的交易原則。

以上，這系列文章從（一）主動 vs. 被動投資差異、（二）選股標的、擇時進出、資金投入比例、（三）&（四）買進、賣出等議題，大致分析了股市投資該具備的基礎買賣邏輯。概念不算複雜，但市場如戰場，各種策略彼此競逐廝殺，當然會有論點的爭辯，也算是學術思維的醍醐味。其中提及的國際政經局勢、產業發展動態、技術指標、資金配置等具體策略，之後再各自獨立篇幅詳談。See you next time!

【系列文章】

投資的邏輯（一）：主動 vs. 被動

投資的邏輯（二）：選股標的、擇時進出、資金投入比例

投資的邏輯（三）：買進 & 賣出的勝率

投資的邏輯（四）：買進（建倉、加碼） & 賣出（停損、停利）

關於預測

和朋友閒聊最近貿易戰的走勢

把理論性的一些想法詳細整理記錄在網誌。

我不太喜歡講預測性質的東西，畢竟進入股市以來所閱讀的書本都一再告誡預測很難。那些聲稱預測神準的說法，除非立論紮實，否則動聽的話語難以叫人相信。何況，如果預測這麼簡單有效，這麼寶貴的資訊有可能不藏私，寫在書中或網路公開任人使用？

那麼，我們該如何理解預測這檔事？
人類大歷史一書提到複雜系統的兩種分類：

一階混沌系統：事情結果不會因預測而改變，如天氣預報，人類預測颱風行進方向，但颱風這個自然現象，不會因為人類做出預測這個行為，而改變本身強度或路徑。

二階混沌系統：事情結果會因預測而改變，如之前寫的猜數字遊戲，個別參與者彼此行為的不同，會對集體產出造成變化；參與者不能只猜測最終數字會是什麼，還必須正確預測到其他各層級的參與者會對結果有什麼想法。

複雜系統理論上溯到Edward Lorenz、Benoit Mandelbrot等眾學者（延伸閱讀：華爾街的物理學、股價、棉花與尼羅河密碼），運用到金融證券市場大概也是1980年代以來的事，電腦科技大數據的蓬勃發展或許有助於日後研究更加深入，至少現在，不同學派與實務操作者對市場的本質依然眾說紛紜。目前個人看法偏向效率市場，股市走勢短期必然充滿隨機波動，中長期或許有某種趨勢，但也不是一般人能輕易看透。偶爾猜中的話當然很好，但最忌諱誤把幸運當實力。

美股大盤指數S&P 500誕生將近九十年，即便走勢充滿波動，過程或許平緩，或許急漲急落，但以長期機率統計來看，每年上漲機率近七成，而線圖走勢也大致往上，年化報酬率約7~10%（見圖，走勢參考Macrotrends）。

這或許意味著，如果尋常投資人不具備任何艱深莫測的知識與技巧（如Buffett價值投資、O'Neil成長投資、Soros宏觀趨勢、Simons量化投資、Taleb槓鈴策略、Greenblatt特殊事件等），只要相信標普指數，單純做多的策略長期貫徹，則勝率與期望值足以對投資人帶來有利報酬。當然，老生常談的過去績效不代表未來，不過S&P500長達近九十年的樣本，可信度與績效應該優於很多同類對象了。這邊順勢借用Herbert Simon有限理性（bounded rationality）的觀點，既然人不是完美理性的，那麼在真實世界裡，一般人足以察覺到相對優秀的選項，去做期望值有優勢的決策，就堪稱良好了。

系統是由個體所構成。談到個體，就絕不能忽略投資人的心理。現代人自命理性，但其實很多心理因素還是承襲人類演化超過數萬年的原始習性，很難輕易擺脫反射習慣。想要在市場取得思考優勢（或者保守地說，至少避免被操弄），就得熟讀金融心理與歷史（延伸閱讀：金融心理學、金融投機史、金融狂熱簡史）。

證券市場這個非線性複雜系統裡，總體不必然等於個體的簡單加總，更常發生的反而是資訊不對稱、過度貪婪與恐慌、風險偏好與趨避、戰或逃等各種心理習慣乘上複雜法規制度，一切產出都在全球化的電子訊號間迅速傳遞，漣漪擴散。這些主題十分龐大，之後有機會慢慢寫來分享。