以美國ETF進行資產配置的實際成績(Asset Allocation with ETFs)
在2014發表的貝萊德環球資產配置基金與固定股債比ETF投資組合績效比較這篇文章中,我用來與貝萊德基金相比的,是一個股債比率固定為60:40的投資組合。
股票這60%,由代表美國的Vanguard Total Stock Market ETF(美股代號:VTI) 、代表歐洲已開發市場的Vanguard FTSE Europe ETF(美股代號:VGK)、代表亞太市場的Vanguard FTSE Pacific ETF(美股代號:VPL)以及代表新興市場的Vanguard FTSE Emerging Markets ETF(美股代號:VWO),各15%組成。
債券這40%,則由代表美國公債的iShares 3-7 Year Treasury Bond ETF(美股代號:IEI)以及代表國際公債的SPDR Barclays International Treasury Bond ETF(美股代號:BWX),各20%組成。
固定股債比60:40的”固定”,指的是,不管這一年市場氣氛如何,投資人是看好股市或看好債券,都不管。股債比就是60:40。固定也指,假如某年市場波動後,造成股債比不再是60:40,譬如變成55:45,那就會進行再平衡(頻率是每年一次),將股債比調整回60:40。
這個投資組合的配置狀況如下圖:
這篇文章我們改以這個ETF投資組合為主角,觀看它所帶來的成果。
該投資組合自2008年初至2015年底,每一單一年度的績效如下表:
年度 | 08 | 09 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
績效% | -21.8 | 24.7 | 10.7 | -4.1 | 12.4 | 9.5 | 0.4 | -3.2 |
(ETF績效資料來源為美國晨星,美金計價)
八年總報酬是23.8%。年化報酬2.7%,單年報酬標準差是14%。
這個成果所代表的是,就算你在近50年最差的時間點,從2008年初,開始以資產配置的方式投入市場,完整的參與了金融海嘯的下跌。到現在,早也已經回到正報酬。
相較之下,從2008年初就單筆買進新興市場,至2015年底,累積報酬是-22.6%。(以VWO為範例)
-22.6%的報酬,落後資產配置投資組合近46%。這就是許多當時很有看法的投資人,看好”高成長”新興市場,然後把資金全部投入的不良後果。
這個例子可以看出,平實無華的資產配置到底是在那裡勝出。資產配置不是贏在看對市場,押對寶,它是贏在讓投資人躲過一個又一個造成資產減損的錯誤。
那麼在這段期間,採用一個股票比重較高的投資組合,成效如何呢?
譬如股債比為100:0。股票部分平均分給四個分區股市標的。這個投資組合的歷年成績如下表:
年度 | 08 | 09 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
績效% | -42.2 | 39.6 | 14.3 | -10.8 | 18.0 | 17.8 | 0.5 | -3.6 |
(ETF績效資料來源為美國晨星,美金計價)
8年累積總報酬是10.8%。標準差是24%。跟剛才提到的,股債比60:40的投資組合相比,全部投入股市的投資組合,波動較大,報酬較差。
也就是說,在2008-2015這八年,投資組合中多放一點穩定的公債,成效會更好。(註)
這又是一個當初不會有人認同的做法。在各主要國家,面對2008金融海嘯,把目標利率壓到不能再低時,面對”只可能升息”的前景,誰會認為把高評等的公債放進投資組合是一個聰明的做法?
八年之後,不少人的投資高見,被證明是投資錯誤。
資產配置是一種心態上非常謙遜的投資方式。
因為不認為自己可以準確看出未來那個地區表現最好,所以採行全球分散。躲開了資產重壓人人看好的地區,結果反而績效最差的陷阱。
也因為不認為自己可以準確的看出未來那個資產類別表現較好,所以採行股債搭配。避開了完全不投資人人看壞的資產類別,結果該資產類別反而表現不錯的陷阱。
投資,很大部分來說,是一個避免犯錯的過程。
資產配置,就是這個概念的實踐。
註:2019寫成的文章不同股債比率資產配置投資組合的實際成績—以美國ETF為例(Different Asset Allocation with ETFs,2019更新),可以再次驗證這點。投資組合中加入一些公債,績效勝過100%投資股票。
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Labels: 資產配置 , ETF實戰績效與投資策略
6 comments:
綠角您好:請問這個績效有包含配息嗎?
有
文中的ETF成績都是包括配息再投入的成果
綠角老師您好,
請問您上表的累計總報酬是如何計算?謝謝
先算出單年報酬
然後就可以算出累積報酬
我猜皮哥或許不懂得基本計算。
請利用右上角搜尋這一篇【如何用EXCEL計算年化報酬率】
或打連結https://goo.gl/6RB5Di
謝謝Rib的幫忙
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