###### tags: `量化交易` ### 一、CAPM 理論 vs. 實證結果 CAPM (資本資產定價模型)主張: CAPM 預測: 高風險 (高 β) = 高報酬,低風險 (低 β) = 低報酬。 但實證研究發現:風險與報酬呈現關係 遠比 CAPM 預測平緩 ![image](https://hackmd.io/_uploads/S12qqcBdbg.png) 出現:高 β 股票的長期報酬反而低於理論預期 ### 二、 Low Volatility Effect (低波動率效應) 低波動率效應在 β 的現象,稱為 Low-Beta Anomaly (低貝塔異象) 以 1963-2012 作為觀察期間 波動率較低的股票 長期報酬 持續優於 高波動股票 **全球市場** 觀察結果:低 β / 低波動股票的報酬率 ≈ 市場或更高,風險 ↓ 參考:[The Low Beta Anomaly: A Decomposition into Micro and Macro Effects](https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/FINAL%20Decomposition%20of%20Low%20Risk_36c1e488-c814-496a-bd3b-113e54b3be1d.pdf) 有人針對 **台灣股市** 利用:**特質波動度 (Idiosyncratic Volatility, IVOL) **做了分析 台股也得到相似的結果 (2005-2025): ![image](https://hackmd.io/_uploads/SJ-WnqH_bx.png) > [TEJ 特質波動度因子](https://www.tejwin.com/insight/%E8%AA%8D%E8%AD%98%E7%89%B9%E8%B3%AA%E6%B3%A2%E5%8B%95%E5%BA%A6%E5%9B%A0%E5%AD%90/) > 研究結果:**特質波動度在台灣市場展現了穩定且顯著的負向預測效果** ### 三、低波動股票的市場特性 ![image](https://hackmd.io/_uploads/SkTiLcB_-e.png) 跌得少 ⇒ 回本所需漲幅較小 報酬曲線更平穩 ⇒ 幾何報酬率較高 ### 四、行為金融學解釋 投資人常出現:追逐「高波動」股票 類似購買樂透心理,期待爆發性報酬 結果:高波動股票被過度定價,未來報酬率下降 相對:低波動股票較少投機需求,定價較合理,長期報酬反而較高 ### 五、波動率損耗 (Volatility Decay/Drag) 又稱:Volatility Tax (波動性稅)、Variance Drain (方差損耗) 核心概念:波動越大 ⇒ 幾何 (複利)報酬率越低 | 即使算術平均報酬相同 因為:複利為「非線性」,大幅波動會侵蝕資產成長 ### 六、波動率損耗範例比較 (平均報酬皆為 5%) 假設有兩個投資組合,四年平均年收益率均為 5%: 投資組合 A 的年收益率波動較大:+25%、-15%、+25%、-15% 投資組合 B 的收益率較穩定:+15%、-5%、+15%、-5% 儘管兩者的平均年收益率均為 5% 但投資組合 B 比 A 多出約 5.7% 資產 ### 七、量化交易啟示-1: 策略評估方式 或 模型優化目標 目標函數不該簡化為:Max CAGR 而是:Max (CAGR − Volatility²) 也就是:Calmar Ratio ↑, Sortino ↑, Max DD ↓ ### 八、「低波動率效應」實際投資應用 ![image](https://hackmd.io/_uploads/Bkcz-sruZg.png) ### 補充:8 種波動率指標 https://www.ig.com/cn/trading-strategies/8_best_volatilityindicators-230407