「投資最難的，是保持平常心」
前幾天看到有一位知名的價值投資經理人跳樓的新聞。
去查了一下他的績效(下圖)，真的輸指數蠻多的，最近10年是年年落後指數，上一次贏S&P500是2010年。
同樣是價值投資的巴菲特，雖然這10年累積也輸指數，但整體沒有輸很多。
新聞中提到好公司昂貴、買不到標的、手上持有大量現金都是可能的原因。
即便找到看好被低估公司，首先你不知道這些公司多久以後會回到合理價值，比方說你覺得它距離合理價值應該還有30%的上漲空間，問題是如果它就這麼在低檔盤了5年才漲上去30%，那折合年化報酬就剩5.3%。
其次你不知道這期間指數漲多少，如果其他大型股整體就是比較強，年化平均10%，那原本要打贏指數就非常困難。
就像台灣去年台積電強到天上，台積電又佔指數超高比重，那一般做台股的基金經理人可以因為行情好績效不錯，但要贏指數難度就很高。
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我覺得一般普通投資人，跟基金經理人還是有很大不一樣。
➡1. 普通投資人，投資方法的彈性更大
如果你是經理人，你不大能隨意調整過去的投資方法，因為這等於是承認自己過去是錯的，承認錯誤對專業人士是一件很難的事，他們必須冒著職業生涯風險做這件事。
況且我們很難確認什麼是真正的錯誤，
例如在上面的例子，價值投資真的錯了嗎？我覺得沒錯，只是績效輸大盤而已。
但對普通投資人其實沒這麼多限制，你可以一次用個五招八招而沒什麼包袱。你可以左手買巴菲特、右手價值投資、左腳買ETF、右腳押成長股，只要你知道自己在幹嘛，好像也沒什麼問題。
✔普通投資人有個問題要注意是：「不要告訴別人你的績效，也不要告訴別人你買了什麼。」
因為一旦說出口，後面我們本能反射性的就會想要「保持正確」、「保持與過去一致」，這樣其實就等於拋棄彈性。
而誰又能確保自己永遠是正確的呢？
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➡2. 普通投資人，沒有擔心績效輸大盤的包袱。
管理別人資金的人，在績效或sharpe ratio上如果顯著輸給指數，那無疑的代表工作做得不好，無論你再認真或再投入都沒有用，因為績效說明一切。
但普通投資人管的是自己的資金，也是自己設定目標、自己對自己負責，輸指數也不會有人開除你、指責你。這不是說績效差也沒關係，只是我們並不用承擔那些額外的壓力。
✔雖然說普通投資人績效輸大盤沒有心結，
但絕大多數人其實還有個問題是，當你績效落後你鄰居或者你隔壁的同事，那通常問題就大了。
很多人在看到同事朋友上個月買股票績效50%、100%，人們就坐不住、亂了套了。
有句話說：士兵只會忌妒班長，不會忌妒將軍。
人們會在意自己薪水少同事5000元、報酬率比別人少幾%，但卻不會在意自己收入落後比爾蓋茲5000萬。如果把眼光放遠，有些比較真的不值一提，假如你很在意自己的成長，那麼應該要很謹慎的選擇自己比較的對象。
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➡最後談談價值投資，
先說我認為價值投資並沒有失效，
如同巴菲特所說，價值投資裡面"價值"兩個字是多餘的。每個人衡量價值的方法不同，成長股難道沒有價值嗎？是有的，比較大的問題只是這幾年好公司幾乎沒什麼跌下來、讓保守投資者沒有機會跟上而已。
✔保守本身不是種錯誤，而是種選擇。
以前有寫過一篇關於價值投資的缺點，連結放在留言。我覺得有缺點並不是壞事，任何投資方法都一定有缺點，問題只在於自己能不能接受。
以前做過回測的經驗是，各種類型投資方法都有它好的時期與不好的時期，過去怎樣是一回事，未來我們依然不知道是誰比較好，有個歌詞&諺語是: "every dog has its day"，意思是每個人都有它走運的一天，每個投資方法其實也是如此。
有些讀者也許有發現，市場先生的網站基本上是各種投資方法和工具都會談，因為我自己傾向盡可能保持開放心態多元的去研究。
分散投資不是只有分散持股而已，分散資產、分散方法，也都是分散概念的延伸。分散越多並不是說績效一定會越好，但對人生來說，可以讓過程會相對更平順一點點。
當然，任何研究從開始到最終能被使用都還是有一段距離的，前提要確保方法是符合邏輯，以及最好有充分數據證明。
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➡方法沒問題後，最後剩下的就是心態問題。
前陣子看到網友留言一個蠻樂觀的例子說：你可以同時買S&P500指數ETF、買波克夏，再買ARK。
ARK績效領先時，你可以說自己打敗股神巴菲特；
波克夏績效領先時，你可以說自己績效領先木姐；
S&P500 ETF績效領先時，你可以說自己把巴菲特和木姐按在地上磨擦。
最後成果是一回事，但我覺得這在心態上就很不錯。
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「投資最難的，是保持平常心。」 - 市場先生
以後應該會常常聽到我重複這句話。
#看完覺得有收穫可以留言告訴我
市場先生 2021.05
#以後遇到績效低潮時記得要放寬心一點不要想不開
回測報酬率意思 在 Mr. Market 市場先生- 【年化報酬率38.9% 6年總 ... 的推薦與評價
我一下子有點卡住不知道怎麼回答，一來我已經沒有區分平日或假日這概念蠻久了，做的事情沒有差別，二來有點難解釋最近在做回測是甚麼意思。 最近在測試很多資料，印證一些 ... ... <看更多>