买了大盘 ETF，为什么还需要其他投资？
“我已经买了大盘 ETF，一次投资几百家公司，为什么还需要其他投资？”
如果你也有这个疑问，其实很合理。
对多数长期投资者而言，大盘 ETF 是建立资产的好工具。
不需要花费大量时间挑选个股，就能参与整体市场成长，也能有效降低单一公司经营失败所带来的风险。
但这里有个经常被忽略的问题：
ETF 能分散个股风险，但谁来分散整个市场的风险？
即使你持有多只 ETF，也可能重复投资相同企业，或让整体资产承担相似的市场风险。
历史数据更显示，即使是持有数百家企业的大型股票 ETF，也曾经历超过 50% 的深度回撤，以及长达数年的恢复期。
这正是资产配置中，“持仓重叠”、“相关性”与“风险管理”值得被认识的原因。
真正有效的分散投资，不只是持有更多商品，而是让投资组合拥有不同的收益来源。
本文将从你熟悉的 ETF 与债券开始，带你理解个股风险与市场风险的差异、正相关与低相关性的配置价值，以及为什么其他投资策略有机会改善整体投资组合的风险与收益结构。
这代表你的资金分散投资于美国大型上市公司，而不是集中在单一股票。
这样的分散方式确实有价值。
当某家公司经营不善、财报不如预期，或股价大幅下跌时，其他公司的表现可能抵销部分损失。
但如果发生的是整体市场下跌呢？
例如经济衰退、金融危机、通膨失控，或投资者集体降低风险仓位。
这时，即使 ETF 持有数百家公司，也可能因为整体市场同步下跌而产生明显亏损。
原因在于：
ETF 可以分散个股风险，却无法完全消除市场系统性风险。
你持有的是很多不同的公司，但它们仍然受到共同的经济环境与市场因素影响。
这就像把鸡蛋放进几百个不同的篮子，却把所有篮子放在同一台车上。
虽然个别篮子损坏的风险降低了，但如果整台车翻覆，所有篮子仍可能一起受到影响。
大盘 ETF 能通过持有多家公司分散个股风险（情境 A），但当整体市场下跌时，仍可能面临共同的系统性风险（情境 B）。
但如果你买了三档不同名称的 ETF，它们却持有大量相同的企业，情况就像准备了三个篮子，里面放的却仍然是同一批鸡蛋。
例如，你的投资组合可能包含：
这三种 ETF 的跟踪指数与选股方式不同，却可能同时持有部分相同的大型科技企业。
如果同一家公司同时出现在多只 ETF 中，你实际承担的企业风险敞口，可能比想像中更高。
持有三只 ETF，不代表拥有三种完全独立的风险来源。
图说：不同 ETF 可能重复持有相同企业。投资者应检查底层持仓与权重，而不是只用 ETF 的只数衡量分散程度。
不过，持仓重叠还不是唯一的问题。
即使两只 ETF 持有完全不同的企业，它们仍可能受到相同的利率、经济成长与市场情绪影响，在市场危机中同步下跌。
因此，资产配置的下一个问题，不是“还能买多少档股票”，而是：
除了股票市场，我的投资组合还有其他不同的收益来源吗？
数值介于 -1 到 +1 之间。
例如两档都跟踪美国大型股市场的 ETF，即使名称和发行商不同，表现走势仍可能非常相似。
同时持有两档高度相关的 ETF，未必能大幅增加分散效果。
当其中一种资产表现不佳，另一种资产可能出现相反方向的变动。
部分股票与政府公债的组合，在特定市场环境下，就曾呈现负相关关系。
不过必须注意：股票与债券并非永远负相关。
例如在通膨及利率快速上升的环境下，股票与债券可能同时下跌。
因此，债券能否有效分散股票风险，仍取决于当时的市场环境。
例如：
这不代表零相关策略不会亏损，也不代表它一定能在股市下跌时获利。
而是代表：
它的收益变化，不一定需要跟着股票市场的方向走。
此外，接近零的相关系数（r ≈ 0），也不代表两种资产完全独立。它们仍可能存在非线性关系，或在极端市场环境下同时承受损失。
正相关（r > 0）的资产倾向同向变动，负相关（r < 0）倾向反向变动，接近零相关（r ≈ 0）的资产则没有明显线性关系。
对已经大量持有大盘 ETF 的投资者而言，这种不同步的特性，可能具有重要的资产配置价值。
因为分散投资的关键，不是让所有资产都上涨，而是避免所有资产的表现过度依赖相同因素。
“我除了 ETF，也已经买了债券基金，这样还不够吗？”
股票搭配债券，确实是经典的资产配置方式。
股票通常扮演长期成长的角色，优质债券则可能提供利息收益，并在部分市场环境下缓和股票波动。
但股票与债券并不是永远能彼此抵销风险。
当通膨升高、利率快速调整，或市场流动性恶化时，两者可能一起承受压力。
这意味着即使你同时持有股票 ETF 与债券基金，投资组合仍可能受到部分共同市场因素影响。
因此，有些投资者会进一步研究其他收益来源，例如：
这些策略不一定比 ETF 或债券更好，也不代表每一种策略都具备低相关性特性。
它们值得研究的原因，是部分策略可能通过不同的交易逻辑、持仓方式与风险来源，提供股票和债券以外的收益机会。
资产配置不是寻找永不下跌的产品，而是避免投资组合依赖单一市场环境。
投资组合的风险，不只是每个投资产品风险的简单相加，还取决于它们之间的相关性。
想像有两种不同的收益来源。
资产 A 是跟踪大盘的股票 ETF，资产 B 则是与大盘低相关性的投资策略。
如果资产 B 具有可接受的风险、成本和预期收益，将两者适当搭配后，可能降低整体投资组合的波动程度。
为什么？
因为它们不一定在相同时间上涨或下跌。
当其中一种资产表现较弱时，另一种资产可能保持相对稳定，或呈现不同的收益走势。
这种互补性，正是分散投资能发挥效果的重要原因。
如果将两种资产各配置 50%，投资组合的理论年化波动率便可降至约 14.1%，低于单独持有任一资产的 20%。
图中以假设性走势呈现分散投资的效果：资产 A 与 B 即使最终都获得正收益，过程中仍可能经历明显的涨跌；通过低相关性配置，投资组合有机会在维持相近预期收益的同时，降低波动，让整体资产成长过程更加平稳。
这就是所谓的“分散效益”。
不过，图中的成长曲线仅为概念示意，不代表实际投资表现。真实结果仍取决于资产收益、相关性变化、配置比例、交易成本及其他风险因素，低相关性配置也不保证最终获利。
真正值得追求的是：
在预期收益相近的情况下，让投资组合承担较低的波动风险。
这有机会改善投资组合的“风险调整后收益”，也就是在评估收益时，同时考虑为此承担的风险。
对长期投资者而言，除了累积收益率，波动程度与最大回撤也值得关注。
因为真正困难的，不只是找到长期可能获利的投资产品，而是在市场剧烈波动时，仍能维持适合自己的投资计划。
你认同长期持有股票的价值，也愿意承担市场正常波动。
那么加入低相关性策略的目的，不一定是提高收益率，更可能是让投资组合不要完全依赖股票市场的表现。
以下是三种值得比较的配置思路。
缺点是整体资产主要承担股票市场风险。当市场出现大幅修正时，投资组合可能同步回撤。
优质债券可能提供利息收益，并在部分情境下改善投资组合波动，但仍有利率、信用及股债同跌的风险。
如果相关性持续偏低，且策略本身具有合理的风险收益特性，可能进一步改善整体配置效率。
不过，量化策略同样存在本金损失、模型失效、流动性、杠杆及交易执行等风险。即使历史相关性偏低，也不代表在市场剧烈波动时一定能发挥避险效果。
三种配置方式没有绝对的优劣，也不代表股票、债券和量化策略只能择一。
实际上，投资者也可以研究三者共同配置的可能性。
图中以假设性数据比较三种资产配置的最大回撤：A（100% 大盘 ETF）为 −32%、B（ETF＋债券）为 −24%、C（ETF＋低相关性策略）为 −18%。
这说明加入不同收益来源可能减轻投资组合的下跌幅度，但图中数据并非实际表现，实际效果仍须通过历史数据验证。
但真实市场上，即使是分散持有数百家企业的股票 ETF，也曾出现远超过一般投资者想像的跌幅。
最大回撤（Maximum Drawdown，MDD），是指资产在指定观察期间内，从先前高点到其后低点的最大跌幅。
除了跌幅本身，投资者还应该关心：市场从高点跌至低点花了多久？从低点恢复至先前高点，又要等待多久？
以下使用 SPY 与 QQQ 的代表性历史事件，提供更具体的参考。
历史数据来源：
资料说明：上述历史数据采用日收盘、股息再投入的调整后总收益口径，月份为近似值。所列为指定市场事件的高点至恢复期间，并非 ETF 的平均恢复时间。SPY 资料来源更新至 2026 年 9 月 30 日，QQQ 资料来源截至 2026 年 10 月。价格收益与股息再投入的总收益可能产生不同的回撤及恢复日期。
从表格可以看到，SPY 在 2008 年金融危机期间曾出现约 55.2% 的回撤，从危机前高点到完全恢复，接近五年。
QQQ 在 2000 年科技泡沫破裂后，最大回撤更达约 83%，从先前高点到恢复经历了接近十五年。
相比之下，SPY 在 2020 年疫情崩盘后，约半年便重新回到前高。
最大回撤看跌幅，恢复时间看等待有多长。
而且，长期投资最困难的情况，不一定只是心理压力。
假设你今年 40 岁，每个月固定投入 US$500 购买大盘 ETF。
你理解定期定额，也愿意在市场下跌时持续投入。
但如果经济衰退同时造成股市下跌、公司裁员，你可能突然失去工作收入。
房贷、生活开支及孩子的教育费，却不会因此停止。
如果预备金不足，你甚至可能被迫卖出正在亏损的 ETF，才能支付必要支出。
长期持有最难的，不是懂得坚持，而是有没有现金流让你坚持。
退休投资者也可能面临相似问题：市场下跌时仍需定期提取生活开支，可能减少未来参与市场反弹的投资仓位。
因此，除了研究不同资产的预期收益，也值得管理深度回撤与现金流风险，让自己更有机会维持原本的长期投资计划。
这正是将最大回撤纳入资产配置评估的重要原因。
真正适合你的配置，取决于投资目标、可承受风险、投资期限，以及每项资产在整体组合中扮演的角色。
有时候，更值得思考的是：
“我是否需要一种不依赖大盘上涨的收益来源？”
这正是 Mr.Forex 希望通过量化交易策略提供的另一种投资思路。
其中，一项值得关注的指标，就是策略与大盘的历史收益相关性。
若以相同期间、相同频率的收益资料进行比较，计算出的相关系数接近 0，代表在该观察期间，策略收益与大盘收益之间没有明显的线性连动。
因此，这类策略可能具备与传统股票 ETF 不同的资产配置特性。
不过，历史相关性可能随市场环境而改变。即使过去与大盘的连动程度偏低，也不代表未来一定能维持相同特性。
相反地，ETF 可以继续作为长期核心资产，而量化策略则可以被评估为投资组合中的其他收益来源。
真正值得比较的，不只是量化策略单独赚了多少，而是：
把它放进你原本的 ETF 投资组合后，整体风险与收益结构会发生什么变化？
例如：
这才是资产配置应该关注的问题。
更应该综合观察：
Mr.Forex 重视的不是把收益推到极限，而是在追求合理收益的同时，尽力管理回撤与投资过程中的压力。
重视风控，不追逐暴富。
如果想了解低相关性量化策略是否适合自己的投资组合，可以先查看 Mr.Forex 提供的策略表现与风险资料，再决定是否投资。
若希望进一步降低对股票市场的依赖，可以研究债券或其他低相关性资产，并评估它们能否改善整体投资组合的风险结构。
例如 S&P 500 ETF、Nasdaq 100 ETF 与大型成长股 ETF，可能同时持有部分大型科技企业。
因此，投资者除了 ETF 数量，也应检查底层持仓、权重及整体市场风险敞口。
这不表示资产之间完全独立，也不代表没有亏损风险。
负相关资产可能更直接地抵销部分市场波动，但这种关系未必稳定。
零相关资产则可能提供不同的收益来源。
两者都需要搭配收益、波动、成本与极端市场风险一起评估。
量化交易只是采用规则、统计模型或程式化方法进行交易的方式。
不同策略可能与大盘正相关、负相关或低相关性，必须根据实际表现资料计算。
效果取决于策略本身的波动率、与 ETF 的相关性、配置比例及市场环境。
若策略风险过高，即使相关性接近零，仍可能增加整体组合的风险。
此外，降低一般情况下的波动，也不代表一定能避免极端行情造成的损失。
例如 SPY 在 2008 年金融危机期间最大回撤约 55.2%，从先前高点到完全恢复接近五年。
即使长期投资具有成长潜力，投资者仍需要确认自己是否有能力承受中途的亏损与等待。
量化交易可能提供不同的收益来源，但跟单也有本金损失、执行差异及策略失效等风险，应先了解相关条件。
重点不在于是否已经持有 ETF，而在于新加入的策略能否对整体投资组合产生合理的互补效果。
但买进不同公司的股票，与建立真正多元化的投资组合，是两个不同层次的问题。
前者是在股票市场内分散风险；后者则是思考，如何降低整体资产对相同风险来源的依赖。
而 SPY 与 QQQ 的历史回撤也提醒我们：即使持有广泛分散的股票 ETF，市场危机仍可能带来深度下跌与漫长恢复期。
对长期投资者而言，除了相信资产的长期成长潜力，也需要确认自己是否能承受取得收益过程中的风险。
股票、债券、低相关性量化策略，各自可能扮演不同角色。
它们并不是彼此取代，而是值得从整体投资组合的角度评估是否互补。
好的资产配置不是追逐单一产品的最高回报，而是以适合自己的风险实现长期目标。
如果你已经持有大盘 ETF，现在或许值得认识另一种不完全跟着大盘走的投资方式。
风险提醒： 本文仅供金融知识教育与一般信息参考，不构成个人化投资建议或获利保证。
文中 A、B、C 配置及其他模拟数据仅用于观念说明，不代表任何实际策略表现；SPY 与 QQQ 的历史数据则为指定市场事件的公开纪录。历史表现、相关系数、最大回撤与恢复时间均不代表未来结果。
股票、债券、量化交易与跟单投资均可能产生本金损失；部分策略另涉及杠杆、流动性、模型失效及交易执行差异等风险。投资前请充分了解策略、交易条件及相关费用。
如果你也有这个疑问，其实很合理。
对多数长期投资者而言，大盘 ETF 是建立资产的好工具。
不需要花费大量时间挑选个股，就能参与整体市场成长，也能有效降低单一公司经营失败所带来的风险。
但这里有个经常被忽略的问题：
ETF 能分散个股风险，但谁来分散整个市场的风险？
即使你持有多只 ETF，也可能重复投资相同企业，或让整体资产承担相似的市场风险。
历史数据更显示，即使是持有数百家企业的大型股票 ETF，也曾经历超过 50% 的深度回撤，以及长达数年的恢复期。
这正是资产配置中，“持仓重叠”、“相关性”与“风险管理”值得被认识的原因。
真正有效的分散投资，不只是持有更多商品，而是让投资组合拥有不同的收益来源。
本文将从你熟悉的 ETF 与债券开始，带你理解个股风险与市场风险的差异、正相关与低相关性的配置价值，以及为什么其他投资策略有机会改善整体投资组合的风险与收益结构。
持有几百只股票，就足够分散风险了吗？
假设你持有跟踪 S&P 500 指数的 ETF。这代表你的资金分散投资于美国大型上市公司，而不是集中在单一股票。
这样的分散方式确实有价值。
当某家公司经营不善、财报不如预期，或股价大幅下跌时，其他公司的表现可能抵销部分损失。
但如果发生的是整体市场下跌呢？
例如经济衰退、金融危机、通膨失控，或投资者集体降低风险仓位。
这时，即使 ETF 持有数百家公司，也可能因为整体市场同步下跌而产生明显亏损。
原因在于：
ETF 可以分散个股风险，却无法完全消除市场系统性风险。
你持有的是很多不同的公司，但它们仍然受到共同的经济环境与市场因素影响。
这就像把鸡蛋放进几百个不同的篮子，却把所有篮子放在同一台车上。
虽然个别篮子损坏的风险降低了，但如果整台车翻覆，所有篮子仍可能一起受到影响。
大盘 ETF 能通过持有多家公司分散个股风险（情境 A），但当整体市场下跌时，仍可能面临共同的系统性风险（情境 B）。
三只 ETF，持仓会不会重复？
“不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里”，是分散投资最常见的比喻。但如果你买了三档不同名称的 ETF，它们却持有大量相同的企业，情况就像准备了三个篮子，里面放的却仍然是同一批鸡蛋。
例如，你的投资组合可能包含：
- 跟踪 S&P 500 指数的 ETF。
- 跟踪 Nasdaq 100 指数的 ETF。
- 美国大型成长股 ETF。
这三种 ETF 的跟踪指数与选股方式不同，却可能同时持有部分相同的大型科技企业。
如果同一家公司同时出现在多只 ETF 中，你实际承担的企业风险敞口，可能比想像中更高。
持有三只 ETF，不代表拥有三种完全独立的风险来源。
图说：不同 ETF 可能重复持有相同企业。投资者应检查底层持仓与权重，而不是只用 ETF 的只数衡量分散程度。
不过，持仓重叠还不是唯一的问题。
即使两只 ETF 持有完全不同的企业，它们仍可能受到相同的利率、经济成长与市场情绪影响，在市场危机中同步下跌。
因此，资产配置的下一个问题，不是“还能买多少档股票”，而是：
除了股票市场，我的投资组合还有其他不同的收益来源吗？
二、真正的分散投资，关键在于“相关性”
在投资领域，“相关系数”（Correlation Coefficient）用来衡量两种资产的收益变化是否具有线性关联。数值介于 -1 到 +1 之间。
正相关：两种资产倾向一起涨跌
当相关系数接近 +1，代表两种资产的收益变化方向高度一致。例如两档都跟踪美国大型股市场的 ETF，即使名称和发行商不同，表现走势仍可能非常相似。
同时持有两档高度相关的 ETF，未必能大幅增加分散效果。
负相关：一种资产上涨，另一种倾向下跌
当相关系数接近 -1，代表两种资产的收益变化方向倾向相反。当其中一种资产表现不佳，另一种资产可能出现相反方向的变动。
部分股票与政府公债的组合，在特定市场环境下，就曾呈现负相关关系。
不过必须注意：股票与债券并非永远负相关。
例如在通膨及利率快速上升的环境下，股票与债券可能同时下跌。
因此，债券能否有效分散股票风险，仍取决于当时的市场环境。
零相关：两种资产没有明显的线性连动
当相关系数接近 0，代表两种资产的收益缺乏明显的线性关联。例如：
- 股市上涨时，某个策略可能上涨，也可能下跌。
- 股市下跌时，该策略不一定跟着下跌。
- 该策略的表现可能主要由其他市场因素或交易逻辑驱动。
这不代表零相关策略不会亏损，也不代表它一定能在股市下跌时获利。
而是代表：
它的收益变化，不一定需要跟着股票市场的方向走。
此外，接近零的相关系数（r ≈ 0），也不代表两种资产完全独立。它们仍可能存在非线性关系，或在极端市场环境下同时承受损失。
正相关（r > 0）的资产倾向同向变动，负相关（r < 0）倾向反向变动，接近零相关（r ≈ 0）的资产则没有明显线性关系。
对已经大量持有大盘 ETF 的投资者而言，这种不同步的特性，可能具有重要的资产配置价值。
因为分散投资的关键，不是让所有资产都上涨，而是避免所有资产的表现过度依赖相同因素。
已经有债券，为什么还要考虑低相关策略？
了解相关性之后，你可能会产生另一个疑问：“我除了 ETF，也已经买了债券基金，这样还不够吗？”
股票搭配债券，确实是经典的资产配置方式。
股票通常扮演长期成长的角色，优质债券则可能提供利息收益，并在部分市场环境下缓和股票波动。
但股票与债券并不是永远能彼此抵销风险。
当通膨升高、利率快速调整，或市场流动性恶化时，两者可能一起承受压力。
这意味着即使你同时持有股票 ETF 与债券基金，投资组合仍可能受到部分共同市场因素影响。
因此，有些投资者会进一步研究其他收益来源，例如：
- 市场中性策略： 尝试降低整体投资组合对市场方向的敏感度。
- 趋势跟踪策略： 通过价格趋势判断交易方向，寻找不同市场的交易机会。
- 多市场量化交易策略： 运用规则或统计模型，在不同市场寻找交易机会。
- 其他替代性投资： 研究与传统股债收益来源不同的资产或策略。
这些策略不一定比 ETF 或债券更好，也不代表每一种策略都具备低相关性特性。
它们值得研究的原因，是部分策略可能通过不同的交易逻辑、持仓方式与风险来源，提供股票和债券以外的收益机会。
资产配置不是寻找永不下跌的产品，而是避免投资组合依赖单一市场环境。
ETF + 低相关策略：如何理解 1+1>2？
这是本文最重要的观念。投资组合的风险，不只是每个投资产品风险的简单相加，还取决于它们之间的相关性。
想像有两种不同的收益来源。
资产 A 是跟踪大盘的股票 ETF，资产 B 则是与大盘低相关性的投资策略。
如果资产 B 具有可接受的风险、成本和预期收益，将两者适当搭配后，可能降低整体投资组合的波动程度。
为什么？
因为它们不一定在相同时间上涨或下跌。
当其中一种资产表现较弱时，另一种资产可能保持相对稳定，或呈现不同的收益走势。
这种互补性，正是分散投资能发挥效果的重要原因。
用简单数字理解分散效果
假设资产 A（大盘 ETF）与资产 B（低相关性策略）的年化波动率皆为 20%，而两者的同期收益相关系数为零（ρ = 0）。如果将两种资产各配置 50%，投资组合的理论年化波动率便可降至约 14.1%，低于单独持有任一资产的 20%。
图中以假设性走势呈现分散投资的效果：资产 A 与 B 即使最终都获得正收益，过程中仍可能经历明显的涨跌；通过低相关性配置，投资组合有机会在维持相近预期收益的同时，降低波动，让整体资产成长过程更加平稳。
这就是所谓的“分散效益”。
不过，图中的成长曲线仅为概念示意，不代表实际投资表现。真实结果仍取决于资产收益、相关性变化、配置比例、交易成本及其他风险因素，低相关性配置也不保证最终获利。
1+1>2，不是保证赚得更多
这里的 1+1>2，并不是说投入两种资产，就能让投资收益翻倍。真正值得追求的是：
在预期收益相近的情况下，让投资组合承担较低的波动风险。
这有机会改善投资组合的“风险调整后收益”，也就是在评估收益时，同时考虑为此承担的风险。
对长期投资者而言，除了累积收益率，波动程度与最大回撤也值得关注。
因为真正困难的，不只是找到长期可能获利的投资产品，而是在市场剧烈波动时，仍能维持适合自己的投资计划。
低相关资产如何补充 ETF 组合？
假设你已经建立一个以大盘 ETF 为核心的投资组合。你认同长期持有股票的价值，也愿意承担市场正常波动。
那么加入低相关性策略的目的，不一定是提高收益率，更可能是让投资组合不要完全依赖股票市场的表现。
以下是三种值得比较的配置思路。
配置 A：100% 大盘 ETF
优点是简单透明、成本通常较低，能完整参与所跟踪股票市场的表现。缺点是整体资产主要承担股票市场风险。当市场出现大幅修正时，投资组合可能同步回撤。
配置 B：大盘 ETF＋债券
在股票之外加入不同的资产类别。优质债券可能提供利息收益，并在部分情境下改善投资组合波动，但仍有利率、信用及股债同跌的风险。
配置 C：大盘 ETF＋低相关性量化策略
通过与股票市场连动程度较低的交易策略，尝试建立另一种收益来源。如果相关性持续偏低，且策略本身具有合理的风险收益特性，可能进一步改善整体配置效率。
不过，量化策略同样存在本金损失、模型失效、流动性、杠杆及交易执行等风险。即使历史相关性偏低，也不代表在市场剧烈波动时一定能发挥避险效果。
三种配置方式没有绝对的优劣，也不代表股票、债券和量化策略只能择一。
实际上，投资者也可以研究三者共同配置的可能性。
图中以假设性数据比较三种资产配置的最大回撤：A（100% 大盘 ETF）为 −32%、B（ETF＋债券）为 −24%、C（ETF＋低相关性策略）为 −18%。
这说明加入不同收益来源可能减轻投资组合的下跌幅度，但图中数据并非实际表现，实际效果仍须通过历史数据验证。
历史上的 SPY 与 QQQ，最大回撤究竟有多深？
前面 A、B、C 的比较是理论示意。但真实市场上，即使是分散持有数百家企业的股票 ETF，也曾出现远超过一般投资者想像的跌幅。
最大回撤（Maximum Drawdown，MDD），是指资产在指定观察期间内，从先前高点到其后低点的最大跌幅。
除了跌幅本身，投资者还应该关心：市场从高点跌至低点花了多久？从低点恢复至先前高点，又要等待多久？
以下使用 SPY 与 QQQ 的代表性历史事件，提供更具体的参考。
历史数据来源：
- Tideline｜S&P 500 Bear Markets and Corrections：SPY 历史高点、低点、回撤及恢复日期。
- AssetsAnalyzer｜SPY Drawdown Analysis：SPY 历史回撤交叉参考。
- Investors FastTrack｜QQQ Maximum Drawdown & Recovery：QQQ 科技泡沫的历史最大回撤与恢复日期。
资料说明：上述历史数据采用日收盘、股息再投入的调整后总收益口径，月份为近似值。所列为指定市场事件的高点至恢复期间，并非 ETF 的平均恢复时间。SPY 资料来源更新至 2026 年 9 月 30 日，QQQ 资料来源截至 2026 年 10 月。价格收益与股息再投入的总收益可能产生不同的回撤及恢复日期。
从表格可以看到，SPY 在 2008 年金融危机期间曾出现约 55.2% 的回撤，从危机前高点到完全恢复，接近五年。
QQQ 在 2000 年科技泡沫破裂后，最大回撤更达约 83%，从先前高点到恢复经历了接近十五年。
相比之下，SPY 在 2020 年疫情崩盘后，约半年便重新回到前高。
最大回撤看跌幅，恢复时间看等待有多长。
而且，长期投资最困难的情况，不一定只是心理压力。
假设你今年 40 岁，每个月固定投入 US$500 购买大盘 ETF。
你理解定期定额，也愿意在市场下跌时持续投入。
但如果经济衰退同时造成股市下跌、公司裁员，你可能突然失去工作收入。
房贷、生活开支及孩子的教育费，却不会因此停止。
如果预备金不足，你甚至可能被迫卖出正在亏损的 ETF，才能支付必要支出。
长期持有最难的，不是懂得坚持，而是有没有现金流让你坚持。
退休投资者也可能面临相似问题：市场下跌时仍需定期提取生活开支，可能减少未来参与市场反弹的投资仓位。
因此，除了研究不同资产的预期收益，也值得管理深度回撤与现金流风险，让自己更有机会维持原本的长期投资计划。
这正是将最大回撤纳入资产配置评估的重要原因。
真正适合你的配置，取决于投资目标、可承受风险、投资期限，以及每项资产在整体组合中扮演的角色。
量化策略在 ETF 组合中的作用
对已经持有大盘 ETF 的投资者来说，下一个值得研究的商品，未必是另一只股票 ETF。有时候，更值得思考的是：
“我是否需要一种不依赖大盘上涨的收益来源？”
这正是 Mr.Forex 希望通过量化交易策略提供的另一种投资思路。
不一定要跟着大盘走
Mr.Forex 的量化交易策略，希望提供与传统股票市场不同的收益来源。其中，一项值得关注的指标，就是策略与大盘的历史收益相关性。
若以相同期间、相同频率的收益资料进行比较，计算出的相关系数接近 0，代表在该观察期间，策略收益与大盘收益之间没有明显的线性连动。
因此，这类策略可能具备与传统股票 ETF 不同的资产配置特性。
不过，历史相关性可能随市场环境而改变。即使过去与大盘的连动程度偏低，也不代表未来一定能维持相同特性。
不是取代 ETF，而是研究如何互补
我们并不认为每位投资者都需要放弃原本的大盘 ETF，改成投资量化交易。相反地，ETF 可以继续作为长期核心资产，而量化策略则可以被评估为投资组合中的其他收益来源。
真正值得比较的，不只是量化策略单独赚了多少，而是：
把它放进你原本的 ETF 投资组合后，整体风险与收益结构会发生什么变化？
例如：
- 原本的投资组合波动率是否下降？
- 最大回撤是否改善？
- 风险调整后收益是否提升？
- 这些改善在计入交易成本后是否仍然成立？
这才是资产配置应该关注的问题。
在投资之前，你应该确认哪些数据？
在评估 Mr.Forex 或任何量化交易策略时，我们建议你不要只看累积收益率。更应该综合观察：
- 与大盘的相关性： 策略收益与股票市场的历史连动程度，以及不同市场环境下是否稳定。
- 最大回撤百分比： 历史上从资产净值高点到后续低点，曾经承受的最大跌幅。
- 回撤恢复时间： 策略在历史下跌期间，从低点回到先前高点经历多久，以及是否存在尚未恢复的回撤。
- 风险调整后收益： 每承担一定程度的风险，所对应的收益表现。
- 历史表现期间与资料性质： 策略是否经历不同市场环境，并区分真实交易与回测结果。
- 交易条件与费用： 杠杆、流动性、交易成本及跟单执行差异是否符合自身风险承受能力。
Mr.Forex 重视的不是把收益推到极限，而是在追求合理收益的同时，尽力管理回撤与投资过程中的压力。
重视风控，不追逐暴富。
如果想了解低相关性量化策略是否适合自己的投资组合，可以先查看 Mr.Forex 提供的策略表现与风险资料，再决定是否投资。
七、常见问题 FAQ
Q1：买大盘 ETF 不就已经很分散了吗？
大盘 ETF 能有效分散单一公司的风险，但仍会受到整体股票市场的影响。若希望进一步降低对股票市场的依赖，可以研究债券或其他低相关性资产，并评估它们能否改善整体投资组合的风险结构。
Q2：买多只 ETF，为什么还会有持仓重叠？
因为不同 ETF 的跟踪指数或选股方式可能涵盖相同企业。例如 S&P 500 ETF、Nasdaq 100 ETF 与大型成长股 ETF，可能同时持有部分大型科技企业。
因此，投资者除了 ETF 数量，也应检查底层持仓、权重及整体市场风险敞口。
Q3：什么是零相关投资？
零相关指两种资产的收益相关系数接近 0，代表历史收益没有明显的线性关系。这不表示资产之间完全独立，也不代表没有亏损风险。
Q4：零相关投资比负相关投资更好吗？
不一定。负相关资产可能更直接地抵销部分市场波动，但这种关系未必稳定。
零相关资产则可能提供不同的收益来源。
两者都需要搭配收益、波动、成本与极端市场风险一起评估。
Q5：量化交易一定与股票市场零相关吗？
不一定。量化交易只是采用规则、统计模型或程式化方法进行交易的方式。
不同策略可能与大盘正相关、负相关或低相关性，必须根据实际表现资料计算。
Q6：加入低相关性策略，一定能降低 ETF 投资组合的风险吗？
不一定。效果取决于策略本身的波动率、与 ETF 的相关性、配置比例及市场环境。
若策略风险过高，即使相关性接近零，仍可能增加整体组合的风险。
此外，降低一般情况下的波动，也不代表一定能避免极端行情造成的损失。
Q7：ETF 的最大回撤与恢复时间，为什么值得注意？
最大回撤显示投资历史上曾经从高点下跌多深，恢复时间则显示从低点回到先前高点经历多久。例如 SPY 在 2008 年金融危机期间最大回撤约 55.2%，从先前高点到完全恢复接近五年。
即使长期投资具有成长潜力，投资者仍需要确认自己是否有能力承受中途的亏损与等待。
Q8：已有 ETF，跟单量化策略是否合适？
需要依照个人的财务状况、风险承受能力与投资目标判断。量化交易可能提供不同的收益来源，但跟单也有本金损失、执行差异及策略失效等风险，应先了解相关条件。
重点不在于是否已经持有 ETF，而在于新加入的策略能否对整体投资组合产生合理的互补效果。
结语：需要的是不同收益来源，而非更多 ETF
大盘 ETF 仍然是许多投资者建立长期资产的合理选择。但买进不同公司的股票，与建立真正多元化的投资组合，是两个不同层次的问题。
前者是在股票市场内分散风险；后者则是思考，如何降低整体资产对相同风险来源的依赖。
而 SPY 与 QQQ 的历史回撤也提醒我们：即使持有广泛分散的股票 ETF，市场危机仍可能带来深度下跌与漫长恢复期。
对长期投资者而言，除了相信资产的长期成长潜力，也需要确认自己是否能承受取得收益过程中的风险。
股票、债券、低相关性量化策略，各自可能扮演不同角色。
它们并不是彼此取代，而是值得从整体投资组合的角度评估是否互补。
好的资产配置不是追逐单一产品的最高回报，而是以适合自己的风险实现长期目标。
如果你已经持有大盘 ETF，现在或许值得认识另一种不完全跟着大盘走的投资方式。
探索 ETF 之外的另一种收益来源
了解 Mr.Forex 量化交易策略的历史表现、大盘相关性、最大回撤与恢复时间等风险指标，评估它是否有机会与你现有的 ETF 投资组合互补。风险提醒： 本文仅供金融知识教育与一般信息参考，不构成个人化投资建议或获利保证。
文中 A、B、C 配置及其他模拟数据仅用于观念说明，不代表任何实际策略表现；SPY 与 QQQ 的历史数据则为指定市场事件的公开纪录。历史表现、相关系数、最大回撤与恢复时间均不代表未来结果。
股票、债券、量化交易与跟单投资均可能产生本金损失；部分策略另涉及杠杆、流动性、模型失效及交易执行差异等风险。投资前请充分了解策略、交易条件及相关费用。
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