期望值理論 | 投資組合的期望回報
期望投資回報
其他用資本資產定價模型 (Capital Asset Pricing Model, CAPM) 來計算期望回報，可看：投資理念及策略
期望值理論 - 期望投資回報
用預測的機率和回報來計算期望投資回報，這個計算方法側重預測的事件發生機率和發生後的預期回報，是期望值理論的計算模型。
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公式如下：
其機率的預測是用歷史數據、趨勢及動能，來預測未來表現。是用主觀及歷史數據作不準確的量化表現預測。而這套模型可以用作計算投資組合 (Portfolio) 內的總體期望投資回報 (Total Portfolio Return)。
例子 1：
投資組合 (Portfolio) 內有 50% Amazon, 30% Apple, 20% Tesla，個別股票在一個月內的預期表現為：
Amazon: 預測 30% 機率，股價會上升 5%；70% 機率會下跌 5%：
Apple: 預測 60% 機率，股價會上升 10%；40% 機率會下跌 10%：
Tesla: 預測 70% 機率，股價會上升 5%；30% 機率會下跌 5%：
總體期望投資回報
計算總體期望投資回報，就是把投資組合內的各檔股票的期望回報，加權後的總和。
公式是：
從以上的例子，計算投資組合內的總體期望投資回報是：
亦即是：
一個月的總體期望投資回報是 0%，即沒有收益。
可見，因為有兩檔股票的期望回報都是 2%，一檔股票是 -2%，所以總體期望回報便取決於加權。亦即是，個別股票在投資組合內的比重。
因為 Apple 和 Tesla 的期望回報是一樣，為正 2%，理論上它們之間的加權差異對總體期望投資回報的影響不大。而因為 Amazon 的期望回報為負 2%，而它的加權卻是最大，所以拖低整體回報。
Variation 1:
如果改變投資組合成：只有 0% Amazon, 50% Apple, 50% Tesla，其中的預測機率不變，此組合的一個月的總體期望投資回報會是 0.02，即 2%。比之前的組合，多了2%。
Variation 2:
如果改變投資組合成：Equal Weighting，即有 33.33% Amazon, 33.33% Apple, 33.33% Tesla，其中的預測機率不變，此組合的一個月的總體期望投資回報會是 0.006666，即 0.6666%。比例子1的原來組合，多了0.6666%。
結語
例子 1 告訴我們，一些期望回報已知為負的股票，會拖累整個投資組合總體期望回報。最好還是把它們的加權減少，或不要買入。
而所謂的「預測機率」畢竟是以股價趨勢作估計，所以不能所有時候也準確。似乎較適合短期投機操作。較務實的法是，用長遠的眼光，基於基本因素來預測個別股票的上升機率，時間長了，預測錯誤的機率會減少（長時間，會減低偶然性）。而且因為自己目標放在較長遠的未來，只要長遠回報的上升幅度合理，短期的波動就不須理會。
而當預測機率為高度不確定時，例子 Variation 2 告訴我們，均等地分散投資在不同股票上，可以減低只集中投資一檔領跌股票、或不適合比重的投資組合（如例子1）的風險。這個策略不能使你賺得最多，但這是最簡單、省時、又較少相對風險的策略。
延伸文章：
風險決策的兩個理論: 期望值 & 期望效用
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