「報酬我看得懂 ── 那『風險』到底要怎麼看成一個數字？」
凪用指尖在水面點了一下，漣漪一圈圈散開。
「風險不是一個數字，是好幾種怕。」
「怕它平常晃得兇、怕它最深能跌多少、怕它跟大盤一起翻 ── 每一種怕，都有自己的量法。」
「我一個一個說給你聽。聽完，你就不會再用『感覺』管錢了。」
投組工具的「風險與報酬模型」會用過去約 9 年的日報酬、以你當前的權重回測，算出五個數字。它們各自回答一種不一樣的「怕」：
| 數字 | 它在量什麼怕 | 怎麼讀 |
|---|---|---|
| 年化報酬 (CAGR) | 過去實際複合成長 | 是歷史實現值，不是未來保證 |
| 年化波動度 | 平常晃得兇不兇 | 標準差年化，越高越顛 |
| 最大回撤 | 歷史最深能跌多少 | 從高點到谷底的跌幅 |
| 夏普值 (Sharpe) | 每承擔一單位風險，換到多少超額報酬 | 越高越「划算」 |
| Beta | 跟大盤的連動 | >1 比大盤敏感、<1 較穩 |
| 95% VaR | 常態下，一年內 5% 機率的最差損失 | 「夠衰的那一年」會虧多少錢 |
很多簡化工具把債券當成「不會動的安全資產」，波動算成零。這在 2022 年被狠狠打臉 ── 升息讓債券一年跌了十幾趴。債券會動，只是它動的原因跟股票不一樣。
所以工具用兩套邏輯分開算：
| 股票 sleeve | 債券 sleeve | |
|---|---|---|
| 風險來源 | 價格波動（σ、beta） | 利率風險 + 信用風險 |
| 怎麼量 | 歷史報酬標準差、對大盤 beta | 修正久期 × 利率波動 ＋ 信用利差 |
| 預期報酬 | CAPM（rf + beta×風險溢酬） | YTM 到期殖利率（不是票息率） |
兩個關鍵詞值得記住：YTM（到期殖利率）才是債券真正的預期報酬 ── 它把你買進的折溢價、票息、到期還本全算進去；修正久期則是利率敏感度 ── 久期 5 年，殖利率每升 1%，債券價格大約跌 5%。把這兩個算對，債券的風險與報酬才不會失真。
分開算完股票和債券的風險，不能直接加起來。因為它們很多時候不同步 ── 股災時資金常跑去買公債，股跌債漲。這種「不同步」，就是分散的魔法。
工具用股債相關性 ρ把兩個 sleeve 合併：
關鍵在最後那一項：當 ρ 是負的或很低，這一項變小甚至變負，合併後的波動就比「直接加總」低。這不是會計把戲，是真實的風險下降。
知道風險與報酬怎麼算之後，最後一個問題是：我手上這個配置，是好的嗎？同樣的風險，有沒有可能拿到更高報酬？
工具的做法很暴力也很美：對你的股票部位，撒五千組隨機權重（只做多、加總 100%），每一組都用歷史共變異數算風險、用前瞻 CAPM 算報酬，畫成一片點雲。這片雲的左上緣，就是「效率前緣」── 在每個風險水準下，能拿到的最高報酬。
圖上三個點最有用：最小變異（最左、最穩）、最大 Sharpe（資本市場線與前緣相切，最划算）、和你的配置（粉紅）。如果你的點落在前緣下方，工具等於在跟你說：「同樣的風險，你本來可以拿更高的報酬」── 然後它會把「最大 Sharpe / 最小變異」對應的建議權重列給你參考。
坦白說,海上的消息來得快、散得也快。若你願意,凪會在新的星海記事寫成時,主動替你留一盞燈 ── 不必每天回頭找,新篇靠岸時自然知道。順道,也歡迎到白鯨記的航海圖走一圈,看看這片海上有哪些工具能陪你掌舵。
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