全書目次

第六部 直覺但未必最優

22 創新高進場與極端高點單筆投入


22.1 「創新高不能買」的直覺

直覺是這樣的:價格在歷史高點 ⟹ 貴 ⟹ 未來報酬低 ⟹ 應該等回檔。這個推論鏈有一個致命錯誤:「歷史高點」不是估值指標,它是價格路徑的性質。一個長期向上的序列,本來就會經常創新高。

一個簡單的計算

若價格是帶正漂移的隨機漫步,「今天是歷史新高」發生的機率相當可觀。實證上,標普 500 大約有 7% 的交易日是歷史收盤新高,而且新高往往叢聚出現。

實證結果(多家機構以 1926 年起的美股資料重複驗證):在歷史新高當天投入,其後 1 年、3 年、5 年的平均報酬,略高於隨機挑一天投入。

為什麼會這樣?因為「創新高」帶有輕微的動能訊號,而且它排除了「正在崩盤中」的樣本。等待回檔的策略則面臨一個殘酷的算術:如果等 −10% 才進場,而市場先漲了 30% 才回檔 10%,自己的進場價比原本高了 17%。

22.2 但估值高就不一樣了

請務必把「價格新高」和「估值極端」分開。前者沒有預測力,後者有(圖 12-2)。真正需要擔心的不是「指數創新高」,而是「CAPE 站上 35 倍」。這兩件事有時同時發生,有時不會。

情況歷史新高估值極端該怎麼做
多數時候照常投入,不必調整
1999、2021下修報酬假設;可小幅傾斜;不要清倉
2009、2020 三月否(便宜)照常投入;心理上最難的時候

22.3 最壞情境:在真正的頂點單筆投入

我們來認真做這個惡夢實驗。假設有人全世界運氣最差的人,只在歷史大頂點單筆投入標普 500 並持有至今:

進場點隨後最大回檔名目回本所需時間實質(含息)回本
1929 年 9 月約 −86%約 25 年(價格)約 4.5 年(含息、含通縮)
1973 年 1 月約 −48%約 7 年約 10 年(高通膨拖累)
2000 年 3 月約 −49%約 7 年約 13 年
2007 年 10 月約 −57%約 5.5 年約 6 年

數字為量級近似,用於說明;不同指數與股息/通膨處理方式會有差異。

三個結論:(一)「在最高點買」在三十年尺度上仍然是正報酬,只要沒有賣;(二)真正的殺手不是回檔幅度,是回本期間的長度,因為那決定會不會在中途放棄;(三)1973 與 2000 的案例顯示,通膨起始估值對回本時間的影響,大於崩跌幅度本身。

三個角度:在歷史新高進場

理論上 §22.1 已說明:上漲的資產本來就會經常創新高,「新高」是上漲趨勢的副產品,不是一個估值訊號。它與預期報酬的關係,應該接近零。

歷史上 這是一個典型的條件式歷史檢定:把「每次創新高後進場」的後續 1、3、5 年報酬分佈,與「任意日期進場」的分佈直接對比。以標普 500 在 1950 年至 2025 年 8 月的資料,只在歷史新高進場的 1、3、5 年報酬,與指數的平均報酬相當接近,而這段期間包含 1987 年黑色星期一、網路泡沫與金融危機。要追問的是另一個問題:這個結論有沒有跨市場複製?實證上它在已開發市場較弱、在不同資產類別上差異很大——這正好支持「接近零訊號」而不是「新高是看多訊號」(若相信後者,就又回到 §13.6 的多重檢定問題)。

未來最大的未知 上面這段歷史的起始估值與利率環境,與今天不同(§12.5)。「新高不是訊號」與「估值是訊號」可以同時成立,而它們指向完全不同的行動:前者說不要等,後者說調預期報酬。

來源:RBC GAM〈Investing at all-time highs〉,資料來自 Bloomberg,標普 500,1950 年 1 月至 2025 年 8 月(未扣除交易成本與稅)。

22.4 先把「等回檔」的兩種意思分開

到這裡有人會說:「我不是因為它創新高才不敢買,我是因為全球估值真的太高了。所以我等回檔再進場。」這是一個認真得多的版本,而且它的前提(高估值 ⇒ 未來報酬較低)在第 12 章是有實證支持的。所以這一節到 22.9 要把它從頭到尾算清楚。

但第一步不是算,是把問題定義清楚。「等回檔」這四個字至少有兩種完全不同的意思,它們的數學、結論、甚至可行性都不一樣:

實務上最常見的情形是:人們嘴上說的是意思乙,腦子裡算的是意思甲。他們以為自己在等一個幾乎一定會到的機會(乙),卻預期拿到一個比今天便宜的價格(甲)。這兩件事不能兩全,而接下來兩節就是把它們各自的代價算出來。

22.5 意思甲:可能永遠等不到(第一穿越定理)

這個問題有封閉解,而且結果非常乾淨。設對數價格 Xt = ln(St/S0) 遵循帶漂移的布朗運動:

定理(第一穿越機率)

Xt = νt + σWt,其中 ν = μ − σ²/2 > 0(股市長期往上)。

令門檻 b = ln(1−d) < 0,τb = inf{t : Xt = b}。則:

P(τb < ∞) = eθb, θ ≡ 2ν/σ²

證明

取 Mt = e−θXt。由對數常態的動差生成函數:E[Mt] = et(−θν + θ²σ²/2)

代入 θ = 2ν/σ²:−θν + θ²σ²/2 = −2ν²/σ² + 2ν²/σ² = 0,所以 Mt 是鞅,E[Mt] = M0 = 1。

對 τb 用選擇樣本定理。在「永遠不碰到 b」的事件上,ν > 0 使 Xt → +∞,故 Mt → 0;在「碰到」的事件上 Mτ = e−θb。於是:

1 = e−θb·P(τb < ∞) + 0·[1 − P(τb < ∞)] ⇒ P(τb < ∞) = eθb ■

又,條件於碰到,過程行為像漂移為 −ν 的布朗運動,所以平均等待時間 E[τb | τb < ∞] = |b|/ν

這條式子的含意很少人意識到:市場有相當高的機率永遠不會再回到今天以下,而且要求的跌幅愈深,這個機率愈高。以 μ = 8%、σ = 18%(ν = 6.38%、θ = 3.94)代入:

等的跌幅曾跌到的機率永遠等不到的機率等到的話平均等多久
−10%66%34%1.7 年
−20%42%58%3.5 年
−30%25%75%5.6 年
−40%13%87%8.0 年

模型值。實際市場有厚尾(§3.3),深跌的機率比這張表高一些,但量級不變。

請把第三欄看一遍。「等全球股市從今天跌 30% 再進場」這件事,有四分之三的機率永遠不會發生。那不是「進場時機不佳」,而是一輩子沒有進場——而這個結局永遠不會在任何回測表上出現,因為回測只統計那些「有進場」的路徑。這是一種沒人在算的存活者偏誤。

對應 §22.5

22.6 意思乙:等到了,但價位比今天高

意思乙聰巧得多:不管漲到哪,只要從高點回檔 d% 我就進場。這種回檔幾乎一定等得到。問題在於等到時價位在哪裡——而這一題也有封閉解。

定理(首次 δ 回檔時的期望高點)

令 δ = −ln(1−d) > 0,M = 首次出現 δ 回檔之前的對數最高點。則:

M ~ 指數分配,E[M] = (eθδ − 1)/θ

證明

先解雙門檻問題。h(x) = e−θx 是調和函數(同 22.5 的鞅),故從 0 出發先碰 +a 而非 −δ 的機率為

P(先碰 +a) = (1 − eθδ) / (e−θa − eθδ)

令 a = dx 為無窮小上升幅度,展開 e−θ·dx ≈ 1 − θ·dx,得「在爬升 dx 之前先發生 δ 回檔」的機率為

λ·dx, λ = θ / (eθδ − 1)

這是一個與位置無關的常數危險率,所以 M 服從參數 λ 的指數分配,E[M] = 1/λ。■

於是期望進場的對數價格 = E[M] − δ,而期望等待時間由 E[Xτ] = νE[τ] 得 E[τ] = (E[M] − δ)/ν

同樣以 μ = 8%、σ = 18% 代入,結果是這樣:

等的回檔期望先漲到期望進場價(相對今天)平均等待
從高點 −10%+13.9%+2.6%(比今天貴)0.4 年
從高點 −20%+43.0%+14.4%2.1 年
從高點 −30%+118%+52.8%6.6 年

這是全章最重要的一張表。它說:要求的回檔愈深,等到的那個「便宜價」就愈貴。原因是純粹的算術——愈深的回檔需要愈長的等待,而愈長的等待讓漂移累積得愈多。而且在等待期間只拿現金利率,那筆機會成本要另外加上去。

最原始的版本可以寫成一行:

設決定「等跌 d 再進場」。在等待的期間,市場先漲了 u,才從高點回檔 d。自己的實際進場價相對於今天:

(1+u)(1−d) − 1

u = 30%、d = 10% ⇒ 自己的進場價比今天高 17%

要讓「等待」真的划算,必須 (1+u)(1−d) < 1,即 d > u/(1+u)

另外,等待期間這筆錢只拿 rf,還要再加上 (μ − rf)×T 的機會成本。

這條不等式是重點。它說:需要等的回檔幅度,必須大於等待期間市場漲的幅度(除以 1+u)。而市場每年的期望漲幅是正的(這正是想投資的原因),所以等得愈久,門檻就要設得愈高。實務上這變成一個自我逐退的陸陣:等到門檻達到時,已經需要一個更大的門檻才划算。

22.7 高估值的正確反應:一個可以證明的命題

前面兩節算的是「等待」這個手段的代價。但那位提出質疑的人的動機是對的:如果全球估值真的偏高,未來報酬確實可能較低(第 12 章)。那麼正確的做法是什麼?

這一節給出答案,而且是可以證明的。關鍵在於把兩個問題徹底分開:

水準問題(level):我該持有多少比例的股票?→ 這是一個關於 μ、σ、γ 的問題。估值資訊屬於這裡。

時機問題(timing):我該在哪一天把它買進來?→ 這是一個關於路徑的問題。估值資訊不屬於這裡。

命題一(估值只改變水準,且是等比例地改變)

由 §8.1 的 CRRA 解 α* = (μ − rf)/(γσ²)。若估值資訊使把期望報酬從 μ₁ 下修到 μ₂(兩者皆 > rf),則

α₂ / α₁ = (μ₂ − rf) / (μ₁ − rf) ∈ (0, 1)

數值:μ 從 9% 降到 5.5%、rf = 3.5%、σ = 18%、γ = 3 ⟹ α* 從 57% 降到 21%

注意結論的形式:一個較小但持續持有的部位。不是 0%,也不是「先 0% 再 100%」。

有人會問:那「先 0% 再 100%」跟「一直持有 57%」的時間平均曝險可能一樣,為什麼不能等價?下面這個命題回答它,而且答案是嚴格的。

命題二(在相同的時間平均曝險下,平滑嚴格優於跳動)

設曝險路徑 α(t) ∈ [0,1],財富的累積對數報酬為

L = ∫₀ᵀ [ rf + α(t)(μ − rf) − ½α(t)²σ² ] dt + ∫₀ᵀ α(t)σ dWt

因此 E[L] = rfT + (μ − rf)∫α dt − ½σ²∫α² dt, Var[L] = σ²∫α² dt

現在比較兩個時間平均曝險相同(∫α dt = ᾱT)的策略:

・平滑策略 S:α(t) ≡ ᾱ ⟹ ∫α² dt = ᾱ²T

・跳動策略 J:前 (1−ᾱ)T 年為 0,之後為 1 ⟹ ∫α² dt = ᾱT

由柯西–施瓦茲(或 Jensen,因 α ↦ α² 為凸函數):∫α² dt ≥ (∫α dt)²/T,等號僅在 α 為常數時成立。故 ᾱT > ᾱ²T(只要 ᾱ < 1)。

⟹ E[LJ] < E[LS] 且 Var[LJ] > Var[LS]

兩個方向同時變差,所以對任何風險趨避程度(任何 γ > 0)的投資人,J 都被 S 嚴格支配。■

代入數值:ᾱ = 0.5、T = 10 年、σ = 18%。∫α²dt 從 2.5 變成 5.0,差 2.5。

期望對數報酬的損失 = ½σ² × 2.5 = 4.05%(累積)≈ 0.40%/年;同時變異數翻倍

請注意這個證明的結構有多強:它沒有假設市場效率、沒有假設報酬不可預測、也沒有假設自己的估值判斷是錯的。它只用了「波動拖累正比於曝險的平方」這一件事——也就是第 2.2 節那條 σ²/2。把曝險集中在少數時段,∫α² 就必然變大,而它同時出現在期望值的減項與變異數裡。這是等待策略真正的、無法迴避的成本。

對應 §10

22.8 「等待就是持有一個選擇權」錯在哪

最後一個常見的辯護是:「我在等,等於我持有一個可以更便宜買進的選擇權,這是有價值的。」這個類比很吸引人,但它在三個地方是錯的。

附帶一個有趣的推論。真正忠實實作「我願意在跌 10% 時買進」這個意圖的工具,不是坐在現金裡,而是賣出以現金擔保的價外賣權(cash-secured put):承諾在較低的價位買進,並且收取權利金。注意方向——付錢的是市場,因為它認為這個承諾對賣方以外的人有價值,不是對它自己有價值。這正好倒推出前面的結論:等待本身不是資產,它是免費送出去的東西。

22.9 所以,如果真的認為全球估值過高,該怎麼做

前面五節的結論不是「自己的擔憂是錯的」,而是「自己的擔憂是對的,但自己選的工具不對」。以下是把它換成正確工具的六個步驟。

一句話總結第 22 章

估值說明「該持有多少」,永遠不說明「該在哪一天買」。把資訊用在水準上,得到的是命題一的等比例縮減;把同樣的資訊用在時機上,得到的是命題二的雙重損失,加上 22.5 那個 75% 的機率永遠不進場。這兩條路的差別不是風格,是算術。