資產配置理財入門大補包(一) – 資產配置是什麼?用 Python 做資產配置不可不知的兩大好處!

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資產配置是什麼?

資產配置是一種投資方式,主要的做法是把錢分配到不同商品上,一般而言是包含股票、債券,以及少部分的貴金屬,資產多一點的人可能會包含房地產,最新的潮流則是配上一小部分的加密貨幣。

資產配置是期望透過這些資產的循環週期不同下,當你其中一個資產出現虧損時,可以有其他資產獲利去彌補,讓資產更趨向穩健成長。這樣的投資風格相當接近長期持有。

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不同資產類別具有各自的特性

我們一般會將資產配置到不同的資產類別上,因為它們 具有各自不同的特性。這麼做能讓我們的資產能以更穩健的方式成長。這裡先稍微介紹一下它們有什麼特性值得注意吧!

資產類別 特性
股票

股票資產根據估值比率、配息率和產業特性大致可分成價值股和成長股兩種,但實際上,不管是哪種股票,絕大多數的股票波動程度比固定收益產品要來得高。主成分為股票的基金或 ETF 也是,例如台灣 50 指數 ETF(代號 0050)是連結一籃子股票資產投資,因此波動程度也是與一般股票差不多。

一年波動15%以上是非常常見的!因此,在進行資產配置時,一般而言是不會把所有資產都投入到股票資產類別,而會分配一部分到低波動、或是與股票資產低相關或負相關的資產類別上,例如固定收益、貴金屬都是常見的選擇。

固定收益

如同字面,固定收益產品很好理解,基本上是現金(定存、活存)、債券這種領「利息」的投資商品。這其中又可以再依照不同屬性細分,例如:依償還期間長短區分為短/中/長期/永續債券、一發行主體區分為國家主權債/金融債/企業債、依違約風險評級區分為投資級債券/高收益債券。

大部分的固收產品波動度都是相當小的,並且在景氣衰退時,低違約率的投資級債券往往成為全球資金的避風港,一方面是各國央行降息導致債券殖利率下跌,推升債券價格,另一方面,債券不違約下是相當保值,可以分散掉景氣衰退期的股票投資損失。

但需要注意的是,高收益債券具有較高的違約風險。當景氣不好導致違約機率上升時,高收益債券價格滑落,波動程度會上升到跟股市差不多大哦!

貴金屬

黃金、白銀屬於傳統意義上的避險資產,通常被投資人用來規避通膨帶來的負面影響,並且在景氣衰退期,也是屬於「避險天堂」資金的避風港。

但是相對於同為避險資產的債券,黃金的波動程度明顯較大,平時在金融市場的交易量有很大部分是來自投機行為,因此,進行資產配置通常不會放超過 10% 的資產在貴金屬上。

資產配置的三大原則

1. 設定財務目標:

進行資產配置前,必須先設定財務目標,並根據自己收支狀況,釐清自己的目標是否合理。

2. 定義風險偏好程度:

根據自己在每個年齡段下的財務目標,以及所得來源是否多元、所得多寡與穩定程度、生活開銷等收支狀況,決定自己在每個階段的風險偏好程度。

通常隨著資產的積累、接近退休年紀,風險偏好會比較保守,避免投資出現難以彌補的損失。定義好風險偏好程度後,就能知道自己在不同資產類別的配比大致要落在什麼範圍,以及每階段的投資時間長度大概要持續多久了!

3. 配置與持有成本:

配置同一種資產,通常有很多種管道和商品可以進行投資,但每種投資方式的交易成本、持有成本、流動性都有很大的落差。例如投資黃金的管道有:實體黃金、黃金現貨、黃金存摺、黃金 ETF、黃金期貨、黃金差價合約(CFD)等。

以配置為目的的話,一般是推薦透過 ETF 進行資產配置,最大的原因是方便,一個帳戶就能搞定,也不會像期貨一樣需要轉倉,額外花費轉倉成本。另一方面,是 ETF 資產配置的投資門檻較低,配置與持有成本相對也合理。

用 Python 做資產配置的兩大好處

1. 用 Python 可以快速蒐集、整理、分析資產配置相關資料:

現在處於資訊爆炸時代,有用的資訊散落在各處,但人的時間有限,因此,使用 Python 縮短我們蒐集與分析資料的時間,加速我們理解自己的投資,才能有效應對世界經濟的快速變化。

而 Python 本身具有強大的社群支援,因此,在大多數的應用下,我們都能找到相關的套件,讓我們以最有效率的方式開發資料蒐集與分析程式。

2. 讓資產配置更加有條有理:

Python 會完全依照我們設計的規則運算配比,讓我們的配置的動態配比調整是遵循規則的。例如,根據非農就業數據轉好,在隨後的日期 Python 配置模型建議股債比從 60 : 40 拉高到 70 : 30,這樣的配比調整建議不受個人情緒干擾。

換句話說,人工下決策的缺點是,除非是經驗老到的投資人,否則大部分投資人都會面臨配比調整規則前後不一致的問題。


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QP66
QP66

具備逾十年交易經驗,研究交易資產橫跨股票、債券、外匯、原物料,以及加密貨幣。現為量化避險基金交易員,亦曾任職於資金規模逾百億的避險基金,以及在區塊鏈企業擔任顧問一職。

擅長從宏觀至微觀,由淺入深挖掘交易機會,並運用Python實現全自動化的投資組合管理。

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