Backtest

定期定額長期會變成什麼?每月固定投入的歷史結果

定期定額的報酬率不能用「期末除以總投入」來算——錢是陸續進場的,那樣算會系統性低估。用內部報酬率看,長期結果接近同期市場的年化報酬,只是路徑平緩得多。

每月固定投入一筆錢,三十年後會是什麼樣子?重點不只是最後的金額,而是那個金額對應的報酬率該怎麼算——這一步幾乎所有人都算錯。

主要結果 1871-02 – 2026-08(156 年,月頻)
組合年化報酬年化波動最深回撤自谷底回本1 元變成期末權重
股 60 / 債 405.61%8.93%48.4% 1932-063.2 年4866.063% / 37%

全部為實質(已扣通膨)總報酬,未計費用、交易成本與稅。 回撤以月底值量測,因此比逐日量到的淺。 主角組合的夏普比率為 0.59,以實質國庫券為無風險利率,自 1926-08 起算。

1 元的成長

定期定額長期會變成什麼?每月固定投入的歷史結果:1 元的成長1871-02 到 2026-08,各組合把 1 元變成多少(對數刻度)。股 60 / 債 40期末 4866.0 元。1251020501002005001000200018801900192019401960198020002020股 60 / 債 401 元變成多少(對數)
1871-02 到 2026-08。縱軸為對數刻度——成長倍數是三到四位數,線性刻度會把早期壓成貼著底的一條線。
資料:美股(實質總報酬)、美國長期公債(實質總報酬)

回撤:跌多深、跌多久、回本多久

股 60 / 債 40的回撤曲線1871-02 到 2026-08,股 60 / 債 40距離歷史高點的跌幅。最深 48.4%,自 1929-09 的高點跌到 1932-06,1935-08 回到前高。−50%−40%−30%−20%−10%0%18801900192019401960198020002020谷底 1932-06距離前高
股 60 / 債 40距離歷史高點的跌幅。最深 48.4%,自 1929-09 跌到 1932-06(2.8 年),1935-08 回到前高,花了 3.2 年。

換一個起點,結論就換一個

一般回測報一個年化報酬,而那個數字幾乎完全由起始年決定。 下面把每一個可能的起始年與持有年數攤開——同一個組合、同一份資料, 格子裡的數字差距就是「挑起點」能製造出來的空間。

不同起始年與持有年數的年化報酬橫軸是開始投入的年份,縱軸是持有年數,每一格是那個組合的年化報酬。持有 10 年時,最好的起點 13.4%、最差 -3.8%;持有 20 年時,最好的起點 10.5%、最差 -0.1%;持有 30 年時,最好的起點 7.9%、最差 2.4%。18721881189018991908191719261935194419531962197119801989199820072016持有 10 年10.45.25.04.20.63.99.34.45.18.12.4-1.010.012.13.84.96.0持有 20 年8.86.35.11.15.17.06.65.67.16.0-0.13.910.56.04.8持有 30 年7.95.52.64.85.24.66.66.25.03.43.66.37.16.4開始投入的年份(每 9 年取一個起點;格內為年化報酬 %)
持有 10 年:最好的起點年化 13.4%、最差 -3.8%,相差 17.2 個百分點;持有 20 年:最好的起點年化 10.5%、最差 -0.1%,相差 10.6 個百分點;持有 30 年:最好的起點年化 7.9%、最差 2.4%,相差 5.5 個百分點。只收每年 1 月起算且視窗完整落在資料內的組合。

滾動 10 年的分布

歷史上任選一個起點、持有 10 年,年化報酬會落在哪裡。 每一列的兩端是第 10 與第 90 百分位,圓點是中位數,取自 1748 個重疊視窗。

滾動 10 年年化報酬的分布每一列的兩端是第 10 與第 90 百分位,圓點是中位數,取自 1748 個重疊視窗。股 60 / 債 40:0.1% / 5.6% / 10.3%。−2%0%2%4%6%8%10%股 60 / 債 400.1% / 5.6% / 10.3%滾動 10 年年化報酬(P10 / 中位數 / P90)
股 60 / 債 40的中位數 5.6%,最差的一個視窗 −3.8%,最好的 15.4%;10% 的視窗年化報酬為負。

投入方式

把總額一次投入,與分十二個月投入之後同樣持有到期,兩者的持有期完全相同, 差別只在錢什麼時候進場。掃過這段資料裡每一個可能的十年視窗:

視窗個數1748 個十年視窗
一次投入勝出1190 次(68%)
一次投入贏時的差距平均多 5.9%
分批投入贏時的差距平均多 4.8%

最後 30 年每月固定投入的結果,可以用來說明一個常見的算錯: 用「期末金額 ÷ 總投入」再年化,得到 3.08%; 但錢是陸續進場的,正確的內部報酬率是 5.49%。 同期一次投入的年化為 5.72%。

算術平均與實際拿到的複利

這段期間 股 60 / 債 40 的月報酬算術平均年化後是 6.03%, 實際的年化複利只有 5.61%,差距 0.42 個百分點。 這個差距來自波動本身,與費用和稅無關。教科書上的近似式

gμσ22g \approx \mu - \frac{\sigma^2}{2}

在這組資料上給出 5.63%,與實際的 5.61%相差 0.02 個百分點。 這條式子平常只是課本上的一行,這裡是它在 156 年真實資料上的誤差。

這個回測最容易誤導的地方

下面每一條都由這一次計算的結果算出來,換一組資料或一個配置就會換一組警示。

關鍵換一個起點,結論就換一個

同樣持有 30 年,最好的起點年化 7.9%、最差的 2.4%,差距 5.5 個百分點。任何只報一個年化報酬的回測,都是在報「作者挑的那個起點」。

進場時機能決定多少 →
關鍵單一國家的長序列帶有倖存者偏誤

今天還能拿到完整長期資料的股市,本身就是活下來的那些。二十世紀有好幾個市場歸零或長期關閉,它們不會出現在任何回測裡。用單一國家的歷史推論「股市長期一定如此」,等於只看贏家的成績單。

本國偏誤 →
注意這個回撤是用月底值量的

最深 48.4%,發生在 1929-09 到 1932-06。月頻量到的回撤一定比逐日淺——盤中與月中的低點看不到。實際承受的跌幅比這個數字更深,而不是更淺。

風險不只是波動 →
注意滾動視窗不是獨立樣本

1748 個 10 年視窗彼此高度重疊,相鄰兩個只差一個月。所以那個分布描述的是「歷史上任選一個起點會遇到什麼」,不是「未來的機率分布」,也不能拿去算信賴區間。

樣本數的錯覺 →
注意沒有扣任何成本與稅

這裡算的是指數或資產類別的報酬,沒有內扣費用、交易成本、價差與稅。實際能拿到的報酬一定低於這個數字,而且再平衡越頻繁,差距越大。

費用的長期影響 →

計算前提
  • 使用 美股(實質總報酬)、美國長期公債(實質總報酬) 的月頻總報酬序列,期間取各序列的共同區間 1871-02 – 2026-08。
  • 年化報酬為幾何平均;年化波動由月報酬的樣本標準差乘以十二的平方根得到。
  • 夏普比率以月頻超額報酬計算後再年化,無風險利率為美國國庫券的實質報酬。
  • 再平衡在該月報酬發生之後執行,最後一個月不再平衡(不會改變結果)。
  • 不再平衡時各部位各自複利,權重隨相對績效漂移,期末權重列在主要結果表裡。
  • 起點敏感度只收每年 1 月起算、且視窗完整落在資料內的組合。
未計入
  • 內扣費用、交易成本、買賣價差與稅。實際報酬一定低於這裡的數字,再平衡越頻繁差距越大。
  • 月內的高低點。最大回撤以月底值量測,比逐日量到的淺。
  • 個別標的的追蹤誤差。這裡算的是資產類別或指數,不是任何一檔基金或 ETF。
來源
公式
年化報酬為期末除以期初、開 12/n 次方再減一;最大回撤為路徑上距離此前最高點的最大跌幅。兩式的完整寫法列在回測總覽
分位數
線性內插(等同 R 的 type 7 與 numpy 的預設)。滾動視窗彼此重疊,不構成獨立樣本。

資料與制度都可能更新。發現有誤或已過期,請回原始來源核對,並參考方法論了解模型如何運作。


這頁的數字從哪裡來
發布
Robert J. Shiller, Yale University
涵蓋期間
1871-01 – 2026-08
單位
指數為相對值;CAPE 為倍數;gs10 為百分比;fwd10Stock 為小數形式的年化報酬。
本站擷取
可再散布
是——原始檔可轉載
使用條款
Shiller 公開提供本資料供學術與一般使用。本專案保存的是欄位子集的衍生檔,並保留抓取腳本。
拿這份資料下結論之前要知道的 4 件事
  • 1871–1926 的股利與盈餘是內插與重建值,不是即時揭露的數字。
  • 最新幾個月的盈餘可能是估計值,CAPE 會隨後續修正而變動。
  • fwd10Stock 在最後十年為空值(未來還沒發生)——回測時必須注意這是 look-ahead 的邊界。
  • 「實質」以美國 CPI 平減,對台灣讀者而言不是自己的實質報酬(§2.3、§19.9)。
引用這一頁

頁面上的年化、回撤與重訂基期是本站依所選期間即時計算的,原始機構沒有發布過那幾個數字, 所以引用的對象是這一頁,原始來源列在同一段裡。轉載圖表請一併保留來源那一行。

Yu Lab,〈定期定額長期會變成什麼?每月固定投入的歷史結果〉,Yu Lab,https://yulab.tw/backtest/dca(擷取於 2026-09-06)。原始資料:Robert J. Shiller, Yale University《Online Data — U.S. Stock Markets 1871–Present and CAPE Ratio》(1871-01 – 2026-08)。
回報數字有誤