透過波動率優化的投資組合保護：應對不確定市場的策略方法

在不確定時代理解市場風險

當股市面臨動盪時，投資者心理往往成為焦點。投資組合的損失可能引發草率的決策，最終削弱長期財富累積。儘管市場環境在變—from 穩定經濟增長與受控通膨，到高不確定性時期—根本的挑戰仍然是：如何在維持成長機會曝險的同時，降低下行風險。

傳統投資智慧建議在不確定時期將防禦性部位納入投資組合。然而，並非所有防禦策略都一樣。旨在最小化整體投資組合波動性的方法與僅篩選低波動性個別證券的方法之間的差異，可能對風險控制結果與回報潛力產生重大影響。

最小波動性框架與傳統低波動性選擇的比較

考慮兩種建立防禦性股票曝險的不同方法：

傳統低波動性選擇： Invesco S&P 500 Low Volatility ETF (NYSEMKT: SPLV) 採用直接的方法—識別並選擇歷史上價格波動低於平均的股票。此策略自然集中持有在典型的防禦性產業：公用事業 (21.4% 配比)、金融 (19%)，以及必需品 (13.7%)。這些產業本質上較能在市場下跌時較為從容。

投資組合層級優化： iShares MSCI USA Minimum Volatility Factor ETF (NYSEMKT: USMV) 採用完全不同的方法。它不是篩選低波動性個股，而是從大量大中型美股中，數學優化整個投資組合，以達到絕對最低的整體波動性。這一差異至關重要：經過優化的基金可以在分散效應下，仍然持有較高波動性產業的曝險，只要這樣做能降低整體風險。

實務結果可能令人意外。USMV的主要產業持倉包括科技 (29.7%)、醫療 (15%)，以及金融 (14.5%)，其中科技巨頭佔有重要地位。傳統低波動性策略可能會大幅避開這些持倉，但最小波動性策略能在提供較佳下行保護的同時，捕捉這些機會。

實證績效比較

歷史數據顯示，過去十年中，優化策略具有明顯優勢：

• iShares Minimum Volatility ETF (USMV)： 投資組合Beta值0.93，報酬標準差12.23%
• Invesco Low Volatility ETF (SPLV)： 投資組合Beta值1.0，報酬標準差12.53%

除了這些風險指標外，USMV在此期間的年化超額報酬約為1.8%。這種「較低的絕對風險」與「較高的回報」的結合，證明在投資組合層級管理波動性，而非僅在個股篩選，能為長期投資者帶來更佳的結果。

為何在市場不確定時進行投資組合優化很重要

最小波動性不確定性公式本質上認識到：風險管理與成長機會並非必然互斥。透過在投資組合層級進行優化，這種方法實現了許多投資者追求但少有人能得的目標：在市場修正期間提供有意義的保護，同時保持在真正推動成長的產業和證券中的參與。

當不確定性出現、市場情緒轉為負面時，透過此方法構建的投資組合歷史上展現出更強韌性。同時，該框架的彈性—允許在科技、醫療等成長導向產業中獲得合理曝險—確保在牛市延續時，投資者不會失去上行空間。

在不確定時期構建韌性投資組合

對於希望在防禦性布局與成長參與間取得平衡的投資者來說，投資組合波動性優化提供了一個有說服力的框架。整個市場週期的證明顯示，這種方法—如iShares MSCI USA Minimum Volatility Factor ETF—能提供較佳的風險調整後績效，優於單純低波動性股票篩選策略。

在不確定時期，最佳投資組合建構策略是結合專為降低整體波動性而設計的持倉，同時保持對經濟敏感產業的策略性曝險。這種平衡策略能幫助投資者更有效地應對市場下跌與持續上漲，勝過僅採用激進成長或純粹防禦配置的策略。