分散與相關性：五個代碼仍可能是同一風險
用兩項等權資產，分清名稱數量與共同風險來源。
分散是把投資分配到不同風險來源。五檔基金可能持有相同公司，或依賴同一產業、幣別。持倉清單有幾行，並不能證明風險有多不同。
看穿名稱的表面
比較基金持股、最大權重、產業、幣別與利率曝險。不同管理公司的持倉也可能高度重疊。集中單一產業的基金，不會自動提供廣泛分散。
相關性描述多次觀察中，可比較報酬如何一起變動，而不是兩張價格圖高度是否相似。估計值取決於期間、頻率、幣別與資料；過去的關係不保證危機時仍一樣。
一期與明確權重
表中每行是同一期的不同假設情境，不是連續交易。期初100，A與B各50，權重50/50，沒有資金流、分配、借款與費用。每行情境報酬為0.5×rA+0.5×rB。
兩者都跌10%，組合也跌10%；+10%與−10%相抵，期末100、報酬0%；若跌10%與20%，期末85、損失15%。這是權重算術，不是估計相關性或情境機率。
本編輯部製作的教學例子，所有數值均為假設。
r = 0.5 × rA + 0.5 × rB; 0.5 × 10% + 0.5 × (−10%) = 0%
| 情境 | A;權重50% | B;權重50% | 組合 | 期末 |
|---|---|---|---|---|
| 共同下跌 | −10% | −10% | −10% | 90 |
| 不同方向 | +10% | −10% | 0% | 100 |
| 相反方向 | −10% | +10% | 0% | 100 |
| 兩者下跌 | −10% | −20% | −15% | 85 |
不能從例子推論什麼
估計依存關係需要多期報酬與明確方法。低相關不等於獨立、沒有共同曝險或能避免所有損失。若不重設權重，資產變動會使權重漂移；再平衡是另一個問題。
記錄共同風險假設與檢驗條件，而不是挑選好看的數字。Elliott沒有投資組合最佳化或資產權重建議功能。下一步可在情境日誌保存觀察及限制。
A占80%且漲10%，B占20%且跌10%，一期費用前結果為何？
0.8×10%+0.2×(−10%)=6%，期初100變106。這是情境計算，不是配置建議。
資料來源
來源查核日期: 2026-10-21
本文與翻譯使用AI協助製作，教學計算已透過程式核對。來源解釋概念，範例及檔案則為本文自行建立。
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