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投資組合最佳化與風險模型

以 0050、0056 成分股為範圍,用效率前緣挑選風險報酬比最佳的組合,再用多種風險度量調整權重,回測比較組合與單持 ETF 的獲利與最大回撤。

投資組合最佳化與風險模型 畫面

挑戰

高股息 ETF 是近年最熱門的投資方式,但從數據來看,0056 在 2020 到 2024 年間最大虧損將近三成;若 2022 年才進場,最大虧損更達三成五。報酬好看的同時,風險常常被忽略。

解決方式

以 0056 與 0050 的成分股為範圍,先用 CAPM 與效率前緣,從上千組隨機權重中找出風險報酬比最好的組合,再以多種風險度量(標準差、VaR、CVaR、最大回撤等)與分層風險平價(HRP)調整持股比重,降低單一標的的風險貢獻。

回測分成兩個進場時間點(2020 年與 2022 年),分別比較各組合與單持 0056 的累積獲利與最大虧損,看出「報酬最高的組合」和「回撤最小的組合」往往不是同一組,選組合前要先決定自己能承受多少虧損。

成果

經風險模型調整後,兩組組合在兩個回測區間的最大虧損都下降,其中一組接近減半;代價是獲利也跟著減少。報告用數據把這個取捨攤開,讓使用者依自己的風險承受度選擇。

回測結果反映的是過去資料,不代表未來績效,不構成投資建議。

流程

  1. 01

    標的選取

    0050、0056 成分股,加入美國 20 年公債 ETF 分散風險

  2. 02

    效率前緣

    隨機產生上千組權重,算出每組的報酬、波動與夏普比率

  3. 03

    風險模型

    用標準差、VaR、CVaR、最大回撤等多種度量調整權重

  4. 04

    分層風險平價

    依相關性把標的分群,分配各群風險貢獻

  5. 05

    回測比較

    不同進場時間點,比較組合與單持 ETF 的獲利與回撤

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