作者midas82539 (喵)
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標題Re: [新聞] 台股大跌0050打折!清流君曬0050歷史回
時間Fri Mar 6 17:21:31 2026
一樣,看得懂算你有緣,看不懂可以按左離開。
一、名目槓桿與實質槓桿的釐清
先從最簡單的問題開始:
在一個隨機的賭場賭局,令你的資金=1000,勝率=0.5,限定下注次數=2,
賭贏可獲得下注金額的錢,賭輸則失去。若資金<0則終止賽局。
你可以借資金比1:1的錢來賭,故首次投注資金=1000+1000=2000(200%),
那麼可能的結果與機率為何?
贏兩次 1/4 9000 (第一次賭2000,第二次賭6000,最終9000)
第一次輸 2/4 -1000 (-100%)
反勝為敗 1/4 -3000 (第一次賭贏,第二次賭輸要賠賭場3000)
那麼,你要賭25%機率賺9倍,代價是75%會破產虧-1000~-3000嗎?
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我們再從期望值的角度出發:
期望金額=(0.25*9000)+(0.25*-3000)+(0.50*-1000)=1000
那你就會很明白,只單純看大賺情境來論為何不做的人。
或者拿大賺歷史來辯駁的人,本身都只是把情境縮在(0.25*9000)的"事實"
但在這個賭局事件中,其他三項不會存在嗎?存在,只是還沒發生成為事實。
如果你真的在乎你的錢的話,那麼你就應該客觀地看所有情境下的損益;
只討論暴賺的歷史情境,那本身就是一件很低級的事情,完全沒有討論價值。
你只是在浪費你自己的時間而已。
那麼,為何期望金額剛好會等同於你初次下注金額的1000?
這會回答一個很常見的現象:你是不是特地借錢開槓桿做沒有意義的事情?
在本次設計的賭局模型中,單次期望值(E)=0.5*(下注金額)-0.5*(下注金額)=0
你特別開n倍的槓桿,結果也只是n*0=0。本質上沒有任何的意義。
甚至可以說,如果在期望值未知或等於0的狀態下,你把倍數放大,反而會更糟。
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我們再從另一個情境來看,只增加一個參數:投注比例。
同樣規則的賭局,資金=1000,投注比例=0.1,代表你單次只會投10%的錢。
你一樣跟賭場借同樣下注金額的錢,100+100=200。
那麼你在做怎樣的事情?
這就很重要的,雖然看起來你還是做單筆1:1的槓桿,也就是名目槓桿倍率200%。
但你限定了投注比例,所以實質槓桿比例=200/1000=20%。
你實際上是縮小了投注比例,那這在同樣的賽局會有怎樣結果?
贏兩次 25% 1400 (+40%)
一勝一負 50% 1000
輸兩次 25% 600 (-40%)
最大的差異就是由於倍率減小,你就不會破產了。
「你規則不對阿,應該是賭贏的錢全部繼續1:1的借200%名義槓桿才對啊?」
ok,就退百步來看會發生哪種結果。
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贏兩次 1000+200+600=1800
先贏後輸 1000+200-600=600
先輸後贏 1000-200+200=1000
輸兩次 1000-200-200=600
乍看似乎是更好,似乎是找到加減碼的聖杯?
但如果你算期望值:每個機率=0.25,則E=450+150+250+150=1000
這只是在證明一件事情,如果期望值為0,那你怎麼加減碼,改變倍率;
或者單純不改變倍率,它都不會真的如你所願地把期望值"從0變1",
這個在做的事情,單純只是把倍率提高,所以變異數和標準差也會變大。
你賭的是連贏的資產暴增,但同樣也要接受沒有連贏的"耗損"。
這是數學上的必然,你無法避免。
那麼你看到這邊,還會選擇要動態加減碼、或者加大倍率來增加曝險金額嗎?
如果你本質上都是做同樣的事情,為何不更簡化來做更容易計算與維護的方法呢?
說穿了這就是00631L在做的事情。
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這世界就是這樣,你可能找很久的東西結果概念就在人家的公開說明書而已。
二、擇時的幻覺
寫這些東西的人,以及基於建立規則來假定的模型,為何這些人不選擇擇時呢?
我認為,這群人通常會有一個特性,那就是會承認:我不知道。
例如:我承認並接受價格可能是隨機波動的,我不知道未來的價格是怎樣。
而承認"我不知道",你才有基礎來討論:假設價格未知,那我要怎麼達到等比例
的投注,以及等比例地控制虧損金額?那你才會知道怎麼樣算出名目槓桿200%,
但你實質槓桿要幾%,才不會讓自己破產或無法接受,從而繼續執行。
當然有的人可以反駁「那只是你不知道而已,你不知道就等於不存在?白癡」
但重點在於,當規則已經可以把"不知道"變成"可控制的結果",
那麼就算只是我不知道,也不會有太大的影響。而且甚至沒有意義。
例如,如果是以台指期為操作商品的00631L,那麼它本質上的獲利因子為何?
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其實說穿了,00631L的獲利核心跟0050差不多,也就是賺取市場,也就是Beta的收益。
然而這邊存在一個問題:你可以用過去的歷史平均Beta值,來預期未來的Beta值嗎?
答案是不行,而這可以說明為何擇時反而不會有好結果。
你部位是否每天在市場內,其實存在著機會成本,例如最近的例子。
假設你嫌年後周一到周三的選擇權契約點數太貴,而不做那麼你就會錯過這次暴漲。
那麼就你的資金曲線和理論的策略曲線,就會存在誤差。
以及很常見講到爛的,經常有人把時間取樣為2021年大跌前買00631L,來看報酬率
報酬率當然會有變化,因為這回歸到一個基礎:歷史報酬率、歷史Beta會隨著
你樣本的時間長度而改變,所以本質上再取平均也是不穩定的統計量。
那麼剩下的重點,就不在於:我相信Beta是正的,所以我要執行。
而是承認我不知道未來的beta是怎樣,但我可以在變化時都可以保持一定曝險。
剩下骰出來的beta是多少,就看隨機骰出的結果。
那麼擇時、抓轉折,如果你企圖賺的是Beta,那麼正常情況下,你不應該放棄機會成本
來造成行情來了你卻沒有部位的誤差。這是倒果為因的愚蠢。
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當然我並不是說你必須永遠都在市場上。還記得上一頁我講的是"正常"嗎?
實際上的確會存在很不正常的環境,例如本周三的周選擇權就是一個例子,
現實的環境是存在一些"摩擦"的成本而導致不正常的結果,
例如假設在一個高價格波動環境,可以預期高的隱含波動率,但造市商也不想承擔風險。
那他就會降低或乾脆不鋪單,所以委買委賣更差會導致更差的價格與成交效率,
在這個情況下可以把任何選擇權策略,包括垂直價差都變成無利可圖的環境。
那當然在這種環境下不做是很合理的選擇,至於你如果又錯過了後來的行情。
就會回歸到最基本的,那是你已經看到答案,如果答案未知而且沒有發生,
你願不願承受比預期高的高額虧損,答案就顯而易見。
三、結果未知的隨機賭局
我想可能會有人想反駁「既然說未知你怎麼會知道勝率和賺賠比多少,
你講的模型根本沒有,北七」
那麼,就來做一個實驗來模擬這種期望值會因為價格隨機而變動的狀況。
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令資金=10000,單次賺賠損益取決於骰出數列的一數=[-1,0,1,2],
也就是模擬出一個很常見的固定賺賠比制的交易策略,只要打到-1停損,+2停利。
但實際上存在0,1的結算價的損益。
投注比例=0.5,投注次數=2次,名目槓桿率=1:1=2倍的結果。
由於第一次和第二次可能會各有4種值的結果,用excel算數列可以得出:
第 二 次
第一次 -1 (全賠) 0 1 (贏 1x) 2 (贏 2x)
-1 2,500 5,000 7,500 10,000
0 5,000 10,000 15,000 20,000
1 7,500 15,000 22,500 30,000
2 10,000 20,000 30,000 40,000
由於平均期望值=0.5,所以這個投注策略應該可以賺錢。
但我們講過的,由於投注比例高,你還是會有:
(1)最左上方的大賠虧損
(2)左上方的"震盪"耗損
所以這代表什麼?這代表進十步而言,就算期望值為正,數學上的耗損必然會存在。
只是你有沒碰到而已,如果時間一長必然會成為常態。
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那你覺得極端狀態會-75%不能接受,而認為某作者認為的50/50重分配法不好。
你沒有辦法接受這種耗損,那答案就很簡單:你把比例調低就好了。
只要調到一個你看右下方很爽左上方可以接受的結果,基本上就可以解決很多問到爛
的問題。至於你要問有沒有更好的辦法?
當然有,你想想看平均期望值怎麼算的。怎樣可以把期望值拉高?
但最終來說你還是會得到跟指數型ETF長期持有的結果差不多。
所以講那麼多,說到底就只是你想要用多少的投注比例來換隨機的結果而已。
了解你的實質槓桿才是主要控制方法,ETF標榜的名目槓桿200%只是倍率。
而你可以靠下多少來控制倍率的損益,並接受數學上耗損是必然的結果。
那就不會有太多的疑慮。
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→ lawrence0731: 產風險。真正要控制的是「實質槓桿」(資金曝險比 03/06 18:58
→ lawrence0731: 例),而不是名義倍數。市場走勢具有高度隨機性, 03/06 18:58
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