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逢低減碼會帶來多大虧損?隨意出場,你將錯過暴漲

從今年3月24日的相對低點以來,全球股市已經上漲43.42%(藍線),有做資產配置的投資人,這一波反彈也能有22.96%的報酬(綠線),如果你在3月間賣出持股,就真的是砍在阿呆谷。

資料來源:Morningstar,製圖:PG財經筆記自行整理,全球股市指數替代為S&P Global BMI TR USD、美國總體債券指數為BBgBarc US Agg Bond TR USD 、國際總體債券指數為BBgBarc Global Aggregate TR Hdg USD

如同我在《如果你在股市下跌時脫手股票換現金,你會因此付出代價!》這篇文章寫到的:

只要當市場下跌,散戶投資人就會不斷地想撤出市場,這樣的投資決策平均讓他們付出高達3.5%的代價。

錯過暴漲,就是隨意出場帶來的代價。

投資最後獲得的價值高低,有幾大要素:方法、工具、行為。

方法與工具就像是外功,能夠依樣畫葫蘆,但是投資行為卻像是內功心法,必須去體會、咀嚼、內化才能為己所用。

如果今天你能夠自己指數投資、資產配置,能夠長期有紀律的定期投資、再平衡,恭喜你已經往成功之路邁進,請堅持下去,多閱讀並持續地以低成本方式取得市場報酬。

如果今天一個投資人無法堅持自己的投資計劃,因為市場劇烈下跌就忍不住賣出持股,即使他用追蹤全市場指數的ETF組成股債比60/40的全球多元化分散投資組合,最後實際的報酬還是負的20.11%。

資料來源:Morningstar,製圖:PG財經筆記自行整理,全球股市指數替代為S&P Global BMI TR USD、美國總體債券指數為BBgBarc US Agg Bond TR USD 、國際總體債券指數為BBgBarc Global Aggregate TR Hdg USD

堅持不懈,投資報酬已反彈至-1.77%。

恐慌殺低,實現損益是-20.11%。

投資組合很簡單,但是維持投資行為怎麼這麼難?

行為缺口(Behavior Gap)

原因就在於「行為缺口」(Behavior Gap)。

「行為缺口」(Behavior Gap)主要是描述投資人做出的錯誤決策所帶來的負面影響。

缺口並非空穴來風,下圖是J.P Morgan統計1999年到2019年各類資產的年化報酬,股債比60/40的投資組合年化報酬為5.6%、通貨膨脹為2.2%,而投資人平均報酬率只有1.9%。

明明這二十年擺著不動、股息再投資就能有5.6%報酬,為什麼連通膨都無法打敗,這3.7%(5.6-1.9=3.7)的報酬率缺口就是因為做出錯誤行為產生。

我們的大腦自古以來就並不適合長期投資,計算市場複雜的數字、未來情況、情緒反應這些會讓我們的大腦喘不過氣,我們的爬蟲腦並不擅於處理複雜、遙遠的問題,於是人們對於遙遠的退休規劃避而不談。

我們喜歡現在就享受,寧可「停利」享受短期的快樂,也不願做長期規劃,更沒有想到明明雪球還在滾,為什麼要讓他停下來呢?。

未來的事情未來再說吧,可惜的是,往往這就讓我們錯失了長期複利的效果。

我常常聽到:蛤?投資要擺十年、二十年喔?光現在都過不好了,還談什麼二十年後的未來?

這些話不僅僅從年長者口中聽到,也從年輕人口中聽到。

其實,人腦就像是「近視」了一樣,無法正確聚焦,只能看清楚眼前,對於長遠的未來反而是朦朧一片。

理財盲點:有錢人不會做的13件理財決定》這本書寫到:

你想到無法負擔自己想要的生活,這是多麼令人沮喪。

然後「啪」的一聲,你的理智腦短路了,自古殘留的杏仁核開始接管大腦,切換成「戰鬥/逃走」的模式。

你無法在聽信的朋友、顧問所說的話,本質上你已無力處理。

我們在2019年股市一片上漲中歡欣鼓舞,但是在2020年3月疫情間恐懼、擔心,錯誤地高買低賣。

三月以來我發了13篇文章,目的就在於告訴投資人,不要預測市場,買進持有即可,堅持不懈,不要動。

如果下次再遇到下跌該怎麼辦?

還是一樣,維持計畫。

如同足球守門員一樣,攔下罰球最好的方式就是:不要動。

你要先持自己的計劃,繼續工作,買進並持有(Buy and Hold)。

如果你已退休,請檢視自己的資產配置,檢視自己的投資組合是不是過於積極、過於保守。

如果你想調整,你可以再平衡,你也可以趁這時候轉換到低成本的ETF、指數型基金上,但不該是恐慌地賣出持股、加碼債券。

我希望用自己實際的經驗告訴大家,市場的報酬由於閃電般難以預測:

隨意出場,你將錯過暴漲。


你好,我是蔡至誠PG,《阿爾發證券投顧》教育長,《我畢業五年,用ETF賺到400萬》作者,《提早五年退休:PG 財經個人財務調配術》講師。

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來源
BETTERMENT’S QUEST FOR BEHAVIOR GAP ZEROPutting a value on your value: Quantifying advisor's alpha

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