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2023年11月11日

Anson Sir 型格理財

設定回報率需考慮成功機會

過去一個星期大市反彈後回落,恒指似會再考驗17000點支持位,但基本面沒有什麼利好轉變,理性分析後,暫時視為浮沉市。

人工智能及科技龍頭股繼續支撐美股升浪,筆者的短線趨勢指標也轉好了幾天,可是大市及大部分個股的中長線趨勢指標尚未改善。這種市況時常有疑似機會出現,例如美國醫藥股早前跌得相當低,若心想差不多要入市撈底,誰不知會繼續跌多10%,即使把科技股所賺的資金換馬到醫藥股也變成蝕錢。

設定投資策略或理財計劃的重心之一,是要定下預期回報率,以及升跌多少百分比便止賺或止蝕等,但很少人真的了解回報率的「多個實相」。

投資最緊要有回報,買基金當然先看表現,基金很多時會列出過去5年的年回報作為參考,通常人都是專注於賺多少,卻鮮有人留意適合自己投資周期的整體回報,亦可能沒有那麼多數據提供。以前填寫投資風險評估問卷時會有一條問題:「假設一項投資的潛在回報是正15%、潛在風險是負15%……另一投資是正30%與負30%,你會選哪一項投資?」誰不知全部都是錯誤選擇,因為假設成功機會有五成,而正回報率與負回報率一樣,即是賺錢那年獲利30%,蝕錢那年虧損30%,聽上去是打個和,但你用100萬元第一年賺30萬元變130萬元,第二年蝕30%,即損失39萬元,是倒蝕9萬元!

變數少有較多止蝕空間

筆者以往在講座或教書時問過這個問題很多次,超過一半人沒有想像到誤差會如此大,無他,連所謂專家所出的風險評估問卷都出現這個根本性錯誤,一般人哪會想像得到?止賺止蝕回報率必須與成功率一併計算,假設你的結果只有賺與蝕,成功機會各一半,設定策略時必須考慮止賺回報率比止蝕回報率高出一半或以上。假設成功機會有80%,那就算止賺止蝕回報率一樣,效果就會差得很遠,這一點要針對你的買賣系統、投資項目的價格歷史、個人需要與想要的投資目標、可參與的時間,以及個人成功執行策略的有效度等等得出來。

當然,你永遠不會有絕對答案,但總比必輸的策略要好。簡單來說,成功機率高及變數少的投資,可以有較多的止蝕空間,低機率、難度高、變數多的投資,就要有相比目標回報率低得多的止蝕空間,且最少要有10個以上往績數據才可叫做簡單參考,科學一點要100個數據以上才穩陣,當然後者只有在短線投機才可找到。

筆者最初是工程出身,曾經癡迷於數學,但在金融界及社會工作多年後,知道數學有好與壞,我們做準備或分析一件事情需要數字準確,務求保證我們所追求的目標是「盡量正確」,現實環境卻總是不會萬事如意,所以執行時要識得「執生」。

之後由金融轉到半個科技界人的過程中,令筆者又再進步,機器學習(或AI)的方程式及架構異常複雜,在做金融時很少同事可以比得上我的數理分析力,但在科技界筆者是個「二打六」,太多同學計算那些充滿「火星文」的數學,比筆者強得多。

不過,計數還計數,就算教授也只會彈性使用方程式或理論,實驗才是我們與現實連結的最佳途徑。在理財計劃的頭5年,不妨當作是實驗,這會令你較看得開。筆者以前入行兩年拿過理財策劃師獎,自以為好厲害,到10年後體驗過兩次牛熊市、技術分析的美妙、市場變化及人性影響遠大過計劃等,才感到自己真正認識理財。

金融市場無必然規則

設定理財目標讓我們有個「譜」,但跟演奏家一樣,如果只跟譜演繹卻沒有個人風格,是沒有觀眾的。在資訊發達、資源有限的時代,你的投資回報或多或少需要與別人的決策質素比併,才能在弱肉強食的社會生存。有些人在金融市場看不到別人,好比忘記股市、外滙、債市只是一大堆人的金錢決策所構成的結果,金融市場絕對不限於書本所寫的那種遊戲規則那麼簡單,更不是某些演員或「股神」所講有必然規則,當然,這只是筆者個人見解而非絕對事實。

簡單來說,理財計劃只是一個大方向,就像做人要多做善事,食飯盡量不要食味精一樣,是一個參考,而不是盲從的規則。

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