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經風險調整回報: 夏普比率 (Risk Adjusted Return by Sharpe Ratio)

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Sharpe Ratio 是夏普比率,是一項用來衡量一樣資產、一個投資組合 (portfolio),經調整風險後的期望收益盈餘 (Excess return) 。所謂「調整風險」,就是把我們期望的收益盈餘除以風險,而這裡的風險因為要量化,所以用標準差 (standard deviation),即波動性 (volatility) 來計算。 Sharpe ratio 是一個用來比較其他投資組合的指標。光是 Sharpe ratio 本身,就單一資產、投資組合、策略來說,其意義並不大。 

貝氏定理 (2): 應用例子

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Bayesian Theorem: Examples 從上一篇 貝氏理論 (1) 中, 有兩個概念沒有說明,但又十分重要,要分清楚 (figure out) 的:(i) Event 事件;(ii) Condition 條件。 在表達條件機率時,要留意: P(Event D | Condition A) ,即代表:在 A 條件下,發生 D 事件的機率是多少; 不要混淆 P(Event A | Condition D) 。這代表:在 D 條件下,發生 A 事件的機率是多少。   反向謬誤 (inverse fallacy) 就是指,人們經常把上面兩者混淆,而錯誤地認為它們的機率必然相似甚或等同。

貝氏定理 (1): 理論 (Bayesian Theorem)

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之前的< 我的書架 | 思考的框架 (2a): 機率思考 - 貝氏思維 (Bayesian Thinking) >已簡單說過貝氏定理。 首先,先看看條件機率 (Conditional Probability) 。        Photo by marianne bos on Unsplash    

機率思維 | 黑天鵝事件及肥尾效應

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筆者在之前的文章已介紹過何謂「 肥尾曲線 」。現在寫的是, 怎樣理解股市的肥尾曲線分佈?和肥尾曲線可能帶來的風險? 在探討肥尾風險前,先看上一篇文章介紹的幾個機率理論: 機率思維 | 大數法則, ⼩數定律, 賭徒謬誤, 墨菲定律 其中, 大數法則 與 墨菲定律 ,在這裡論的 肥尾風險 及 黑天鵝效應 是有密切關係。

機率思維 | 大數法則, ⼩數定律, 賭徒謬誤, 墨菲定律

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大數法則 (Law of Large Numbers)  大數法則的簡明道理 : 當事件進行的次數足夠多時,那麼其發生的頻率會隨著次數的增加,而趨向概率,也就是預期概率 。若某事件進行的次數趨向無限 (approach infinity) ,那麼那怕是極少機率的事件也幾乎必然會發生。 例 子 1 : 擲骰子 當你擲 100 次,出現 "1" 的次數是 20 ,那頻率是 20/100 = 0.2 = 1/5 。 當你擲 10,000 次,出現 "1" 的次數是 1,900 ,那頻率是 1900/10000 = 0.19 。 當你擲 1,000,000 次,出現 "1" 的次數是 170,000 ,那頻率是 180,000/1,000,000 = 0.17 。

期望值理論 | 投資組合的期望回報

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  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。   Photo by Nataliya Vaitkevich from Pexels  

我的書架 | 思考的框架 (5): 簡單優越 (Make-it-Simple Thinking)

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   <思考的框架>,作者:夏恩、派瑞許 思考的框架 (1): 第一原理 (First Principle) 思考的框架 (2a): 機率思考 - 貝氏思維 (Bayes Thinking) 思考的框架 (2b): 機率思考 - 肥尾曲線   (Fat-tailed Distribution) 思考的框架 (3): 逆向思維 (Inversion Thinking) 思考的框架 (4): 第二層思維 (Second-Order Thinking)

我的書架 | 思考的框架 (4): 第二層思維 (Second-Order Thinking)

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<思考的框架>,作者:夏恩、派瑞許 原著: "The Great Mental Models", written by Shane Parrish (Farnam Street Blog Author) 思考的框架 (1): 第一原理 (First Principle) 思考的框架 (2a): 機率思考 - 貝氏思維 (Bayes Thinking) 思考的框架 (2b): 機率思考 - 肥尾曲線 (Fat-tailed Distribution) 思考的框架 (3): 逆向思維 (Inversion Thinking) 思考的框架 (4): 第二層思維 (Second-Order Thinking)

風險決策的兩個理論: 期望值 & 期望效用

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  在風險決策的領域上,有三大 基礎 理論: 期望值理論 (Expected Value Theory) 期望效用理論 (Expected Utility Theory) 展望理論  (Prospect Theory) 展望理論優化了期望效用理論,是被認為最貼近人類真實的風險決策流程。 以下是其餘兩個風險決策的理論:期望值理論 (Expected Value Theory) 和期望效用理論 (Expected Utility Theory) 的簡介。 Photo by Vlada Karpovich from Pexels    

用投資組合 (Portfolio) 的思維來降低風險

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用投資組合 (Portfolio) 的思維來降低風險 用 可承受風險程度 來計算自己應該投入 多少金額 來 買股票 : ( 筆者會另發文闡釋 ) 簡單來說,問自己如果自己的投資組合下跌 35% ,你可以接受嗎?不要單看「 35% 」這數字,而是真實算出下跌 35% 的金額,看自己是否仍然心情平靜?那便是你應該投資的金額。 例如 :下跌 3.5 萬美元,你仍然心情平靜,即 10 萬美元是你應該投資的金額。 投資 10 萬美元買股票,不代表你整個倉只有 10 萬美元 , 投資 倉內要有一定比例現金作「抄底」之用。

我的書架 | 思考的框架 (3): 逆向思維 (Inversion Thinking)

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  < 思考的框架>,作者:夏恩、派瑞許 逆向思維 (反演法) (Inversion Thinking) (以下是筆者的理解, 不是 Shane Parrish 在書寫的。) 多數人思考問題的方法,都是從單一方向,平舖直敍來思考。逆向思維是透過改變視角、反轉方向、上下顛倒、內外反轉、正反反轉,來提升思考力的強大工具。

我的書架 | 思考的框架 (2b): 機率思考 - 肥尾曲線 (Fat-tailed Distribution)

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<思考的框架>,作者:夏恩、派瑞許 肥尾曲線 (Fat-tailed Distribution) 先看 Figure 1 的肥尾曲線 (Fat-tailed Distribution) 跟常態分佈 (Normal Distribution) 的比較圖:

我的書架 | 思考的框架 (2a): 機率思考 - 貝氏思維 (Bayesian Thinking)

<思考的框架>,作者:夏恩、派瑞許 思考的框架 (1): 第一原理 機率思考 (Probabilistic Thinking) 作者 Shane Parrish 認為,未來永遠是不可知的,而且我們無法可以知道全部資訊。對未來影響的變數太多,數據只要出現稍微誤差,結果會偏離真實甚遠,所以未來是無法預測的。但是,我們可以從了解某事件的發生機率,確認並計算真實而有用的機率,我們可以藉此找出最有可能發生的結果,幫助我們做出更精確的決策。

我的書架 | 思考的框架 (1): 第一原理 (First Principle)

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< 思考的框架>,作者:夏恩、派瑞許 原著: "The Great Mental Models", written by Shane Parrish (Farnam Street Blog Author) 這是一本非常簡單易讀的書,寫的是簡單但十分有用的 思維模式,說的是實用真智慧。看畢這本書,好像自己的思考工具箱內,多了幾件 有用的 工具似的 。   如作者 Shane Parrish 所說,這 不是 一本教人如何做決策的書,但是書中說出的一些簡單知識,的確會使筆者多了些不同 的 思考 方法。 筆者個人得著不少, 非常推薦。

期望投資回報: 計算方法

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  Photo by RODNAE Productions from Pexels. 計算方法:     Method 1:  用資本資產定價模型 (Capital Asset Pricing Model, CAPM) 來計算期望回報的話 ( 看下面公式 ) 。 企業風險報酬率是個別企業或資產的風險溢價 (risk premium) 。  

投資理念及策略 (Investment Philosophy & Strategy)

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簡要概括 投資目的 (Goal) : 如 退休, 將資本最大化,及在最短時間 合理地 倍大回報 。所謂「合理」,是指等同或優於大市表現。 預計投資時期 (Time Horizon) : 如 10-20 年   期望投資回報 (Expected Rate of Return) ( 亦稱 Return on Investment, ROI ) :如 每年 13.6% 。 ( 筆者會另發文闡述 )   

是通脹令股市下跌? 而通脹有利什麼行業?

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股市為何下跌? 是通脹因素嗎? 通脹上升本身是不會令股市下跌,反而是會有助股市上升 。因為從資產配置的角度來看,股票資產是其中一項可以用來抵禦通脹的工具。當通脹預期升溫,資金會流入股市,所以股市上升也是正常。 令到股市下跌,其實是利率上升 。這裡說的 「利率」是指聯邦資金利率(Federal Funds Rate)。 "Inflation & Gold" by Paolo Camera is licensed under CC BY 2.0

經濟學家論 | 利息上升, 股市會上升?

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利率上升,股市真的會上升? 雖然,有某某末日經濟學家聲稱,什麼「加息會有助股市上升」,其理據是「我的拼圖是這樣說」。可是筆者完全不認同。 Photo by Andrea Piacquadio from Pexels 下面是本人用了 10 年 的十年期美國國債債息的百分比轉變,和 S&P 500 指數的百分比轉變,用兩者的 月數據 來繪製時間圖 (Time Series Plot),see Figure 1。   註: 那經濟學家是用 20 年 的十年期美國國債債息的百分比轉變,和 S&P 500 指數的百分比轉變的 年數據 來繪製時間圖 。  

十年美國債息急升, 股市何以下跌?

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  最近的美國十年長債息突然抽升的影響下, 美股連番震蕩。筆者認為投資者在接收訊息時,應該學懂分辨該訊息是真確還是謠言。學懂分析,你便有能力駕馭市場的震蕩而不致驚惶失措,四處詢問如何處理。   以下是筆者 極 粗疏和極膚淺的分析: 「 通脹」這故事 這個「美國十年長債息突然抽升,導致的股市震蕩」情況,會在近來及不遠的將來,會不斷發生。因為通脹、加息、長債息上升畢竟是會來臨的情況,市場有心人會加以利用來獲利。 這種看來「很可信」的「故事」:什麼「通脹預期升溫」、什麼「聯儲局會加快加息」、什麼「聯儲局會扭曲操作 (Operation Twist, OT),即是沽短期債券買入長期債券來令債息曲線放平的市場操作」,這些都是華爾街編造出來的「故事」,用意是在於打落股市,而從中獲利。

展望理論 Prospect Theory (6): 股市應用 --- 違反人性的風險決策

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在之前文章中,我們看到展望理論如何解釋為何會買入高估值的股票,卻不願放棄已虧損的股東: 展望理論 Prospect Theory (5): 如何應用在股市 讓我們再看: 為什麼 Barberis et al (2016) 會總結為 賭博心態呢?這與之前所說的「不同的情景與機率下,人的風險決策的取態會有所不同」有關,重溫下圖:   Table 1. 展望理論中,不理性 人的風險決策的取態