買了大盤 ETF，為什麼還需要其他投資？
「我已經買了大盤 ETF，一次投資幾百家公司，為什麼還需要其他投資？」
如果你也有這個疑問，其實很合理。
對多數長期投資人而言，大盤 ETF 是建立資產的好工具。
不需要花費大量時間挑選個股，就能參與整體市場成長，也能有效降低單一公司經營失敗所帶來的風險。
但這裡有個經常被忽略的問題：
你買 ETF，是為了分散單一公司的風險；但當整個股市一起下跌時，誰來分散你的市場風險？
即使你持有多檔 ETF，也可能重複投資相同企業，或讓整體資產承擔相似的市場風險。
歷史資料更顯示，即使是持有數百家企業的大型股票 ETF，也曾經歷超過 50% 的深度回撤，以及長達數年的恢復期。
這正是資產配置中，「持股重疊」、「相關性」與「風險管理」值得被認識的原因。
真正有效的分散投資，不只是持有更多商品，而是讓投資組合擁有不同的報酬來源。
本文將從你熟悉的 ETF 與債券開始，帶你理解個股風險與市場風險的差異、正相關與低相關的配置價值，以及為什麼其他投資策略有機會改善整體投資組合的風險與報酬結構。
這代表你的資金分散投資於美國大型上市公司，而不是集中在單一股票。
這樣的分散方式確實有價值。
當某家公司經營不善、財報不如預期，或股價大幅下跌時，其他公司的表現可能抵銷部分損失。
但如果發生的是整體市場下跌呢？
例如經濟衰退、金融危機、通膨失控，或投資人集體降低風險部位。
這時，即使 ETF 持有數百家公司，也可能因為整體市場同步下跌而產生明顯虧損。
原因在於：
ETF 可以分散個股風險，卻無法完全消除市場系統性風險。
你持有的是很多不同的公司，但它們仍然受到共同的經濟環境與市場因素影響。
這就像把雞蛋放進幾百個不同的籃子，卻把所有籃子放在同一台車上。
雖然個別籃子損壞的風險降低了，但如果整台車翻覆，所有籃子仍可能一起受到影響。
大盤 ETF 能透過持有多家公司分散個股風險（情境 A），但當整體市場下跌時，仍可能面臨共同的系統性風險（情境 B）。
但如果你買了三檔不同名稱的 ETF，它們卻持有大量相同的企業，情況就像準備了三個籃子，裡面放的卻仍然是同一批雞蛋。
例如，你的投資組合可能包含：
這三種 ETF 的追蹤指數與選股方式不同，卻可能同時持有部分相同的大型科技企業。
如果同一家公司同時出現在多檔 ETF 中，你實際承擔的企業曝險，可能比想像中更高。
持有三檔 ETF，不代表擁有三種完全獨立的風險來源。
圖說：不同 ETF 可能重複持有相同企業。投資人應檢查底層持股與權重，而不是只用 ETF 的檔數衡量分散程度。
不過，持股重疊還不是唯一的問題。
即使兩檔 ETF 持有完全不同的企業，它們仍可能受到相同的利率、經濟成長與市場情緒影響，在市場危機中同步下跌。
因此，資產配置的下一個問題，不是「還能買多少檔股票」，而是：
除了股票市場，我的投資組合還有其他不同的報酬來源嗎？
數值介於 -1 到 +1 之間。
例如兩檔都追蹤美國大型股市場的 ETF，即使名稱和發行商不同，績效走勢仍可能非常相似。
同時持有兩檔高度相關的 ETF，未必能大幅增加分散效果。
當其中一種資產表現不佳，另一種資產可能出現相反方向的變動。
某些股票與政府公債的組合，在特定市場環境下，就曾呈現負相關關係。
不過必須注意：股票與債券並非永遠負相關。
例如在通膨及利率快速上升的環境下，股票與債券可能同時下跌。
因此，債券能否有效分散股票風險，仍取決於當時的市場環境。
例如：
這不代表零相關策略不會虧損，也不代表它一定能在股市下跌時獲利。
而是代表：
它的報酬變動，不一定需要跟著股票市場的方向走。
此外，接近零的相關係數（r ≈ 0），也不代表兩種資產完全獨立。它們仍可能存在非線性關係，或在極端市場環境下同時承受損失。
正相關（r > 0）的資產傾向同向變動，負相關（r < 0）傾向反向變動，接近零相關（r ≈ 0）的資產則沒有明顯線性關係。
對已經大量持有大盤 ETF 的投資人而言，這種不同步的特性，可能具有重要的資產配置價值。
因為分散投資的關鍵，不是讓所有資產都上漲，而是避免所有資產的表現過度依賴相同因素。
「我除了 ETF，也已經買了債券基金，這樣還不夠嗎？」
股票搭配債券，確實是經典的資產配置方式。
股票通常扮演長期成長的角色，優質債券則可能提供利息收益，並在部分市場環境下緩和股票波動。
但股票與債券並不是永遠能彼此抵銷風險。
當通膨升高、利率快速調整，或市場流動性惡化時，兩者可能一起承受壓力。
這意味著即使你同時持有股票 ETF 與債券基金，投資組合仍可能受到某些共同市場因素影響。
因此，有些投資人會進一步研究其他報酬來源，例如：
這些策略不一定比 ETF 或債券更好，也不代表每一種策略都具備低相關特性。
它們值得研究的原因，是部分策略可能透過不同的交易邏輯、持倉方式與風險來源，提供股票和債券以外的報酬機會。
資產配置的目的，不是尋找一種永遠不會跌的商品，而是避免整個投資組合過度依賴同一種市場環境。
投資組合的風險，不只是每個投資商品風險的簡單相加，還取決於它們之間的相關性。
想像有兩種不同的報酬來源。
資產 A 是追蹤大盤的股票 ETF，資產 B 則是與大盤低相關的投資策略。
如果資產 B 具有可接受的風險、成本和預期報酬，將兩者適當搭配後，可能降低整體投資組合的波動程度。
為什麼？
因為它們不一定在相同時間上漲或下跌。
當其中一種資產表現較弱時，另一種資產可能保持相對穩定，或呈現不同的報酬走勢。
這種互補性，正是分散投資能發揮效果的重要原因。
如果將兩種資產各配置 50%，投資組合的理論年化波動率便可降至約 14.1%，低於單獨持有任一資產的 20%。
圖中以假設性走勢呈現分散投資的效果：資產 A 與 B 即使最終都獲得正報酬，過程中仍可能經歷明顯的漲跌；透過低相關配置，投資組合有機會在維持相近預期報酬的同時，降低波動，讓整體資產成長過程更加平穩。
這就是所謂的「分散效益」。
不過，圖中的成長曲線僅為概念示意，不代表實際投資績效。真實結果仍取決於資產報酬、相關性變化、配置比例、交易成本及其他風險因素，低相關配置也不保證最終獲利。
真正值得追求的是：
在預期報酬相近的情況下，讓投資組合承擔較低的波動風險。
這有機會改善投資組合的「風險調整後報酬」，也就是在評估報酬時，同時考慮為此承擔的風險。
對長期投資人而言，除了累積報酬率，波動程度與最大回撤也值得關注。
因為真正困難的，不只是找到長期可能獲利的投資商品，而是在市場劇烈波動時，仍能維持適合自己的投資計畫。
你認同長期持有股票的價值，也願意承擔市場正常波動。
那麼加入低相關策略的目的，不一定是提高報酬率，更可能是讓投資組合不要完全依賴股票市場的表現。
以下是三種值得比較的配置思路。
缺點是整體資產主要承擔股票市場風險。當市場出現大幅修正時，投資組合可能同步回撤。
優質債券可能提供利息收益，並在部分情境下改善投資組合波動，但仍有利率、信用及股債同跌的風險。
如果相關性持續偏低，且策略本身具有合理的風險報酬特性，可能進一步改善整體配置效率。
不過，量化策略同樣存在本金損失、模型失效、流動性、槓桿及交易執行等風險。即使歷史相關性偏低，也不代表在市場劇烈波動時一定能發揮避險效果。
三種配置方式沒有絕對的優劣，也不代表股票、債券和量化策略只能擇一。
實際上，投資人也可以研究三者共同配置的可能性。
圖中以假設性數據比較三種資產配置的最大回撤：A（100% 大盤 ETF）為 −32%、B（ETF＋債券）為 −24%、C（ETF＋低相關策略）為 −18%。
這說明加入不同報酬來源可能減輕投資組合的下跌幅度，但圖中數據並非實際績效，實際效果仍須透過歷史資料驗證。
但真實市場上，即使是分散持有數百家企業的股票 ETF，也曾出現遠超過一般投資人想像的跌幅。
最大回撤（Maximum Drawdown，MDD），是指資產在指定觀察期間內，從先前高點到其後低點的最大跌幅。
除了跌幅本身，投資人還應該關心：市場從高點跌至低點花了多久？從低點恢復至先前高點，又要等待多久？
以下使用 SPY 與 QQQ 的代表性歷史事件，提供更具體的參考。
歷史資料來源：
資料說明：上述歷史數據採用日收盤、股息再投入的調整後總報酬口徑，月份為近似值。所列為指定市場事件的高點至恢復期間，並非 ETF 的平均恢復時間。SPY 資料來源更新至 2026 年 9 月 30 日，QQQ 資料來源截至 2026 年 10 月。價格報酬與股息再投入的總報酬可能產生不同的回撤及恢復日期。
從表格可以看到，SPY 在 2008 年金融海嘯期間曾出現約 55.2% 的回撤，從危機前高點到完全恢復，接近五年。
QQQ 在 2000 年科技泡沫破裂後，最大回撤更達約 83%，從先前高點到恢復經歷了接近十五年。
相比之下，SPY 在 2020 年疫情崩盤後，約半年便重新回到前高。
最大回撤衡量資產曾經跌得多深；恢復時間則顯示投資人可能需要承受多久的等待。
而且，長期投資最困難的情況，不一定只是心理壓力。
假設你今年 40 歲，每個月固定投入 US$500 購買大盤 ETF。
你理解定期定額，也願意在市場下跌時持續投入。
但如果經濟衰退同時造成股市下跌、公司裁員，你可能突然失去工作收入。
房貸、生活費及孩子的教育費，卻不會因此停止。
如果預備金不足，你甚至可能被迫賣出正在虧損的 ETF，才能支付必要支出。
最困難的情況，不是你不知道應該長期持有，而是你知道，卻沒有足夠的現金流讓你繼續持有。
退休投資人也可能面臨相似問題：市場下跌時仍需定期提領生活費，可能減少未來參與市場反彈的投資部位。
因此，除了研究不同資產的預期報酬，也值得管理深度回撤與現金流風險，讓自己更有機會維持原本的長期投資計畫。
這正是將最大回撤納入資產配置評估的重要原因。
真正適合你的配置，取決於投資目標、可承受風險、投資期限，以及每項資產在整體組合中扮演的角色。
有時候，更值得思考的是：
「我是否需要一種不依賴大盤上漲的報酬來源？」
這正是 Mr.Forex 希望透過量化交易策略提供的另一種投資思路。
其中，一項值得關注的指標，就是策略與大盤的歷史報酬相關性。
若以相同期間、相同頻率的報酬資料進行比較，計算出的相關係數接近 0，代表在該觀察期間，策略報酬與大盤報酬之間沒有明顯的線性連動。
因此，這類策略可能具備與傳統股票 ETF 不同的資產配置特性。
不過，歷史相關性可能隨市場環境而改變。即使過去與大盤的連動程度偏低，也不代表未來一定能維持相同特性。
相反地，ETF 可以繼續作為長期核心資產，而量化策略則可以被評估為投資組合中的其他報酬來源。
真正值得比較的，不只是量化策略單獨賺了多少，而是：
把它放進你原本的 ETF 投資組合後，整體風險與報酬結構會發生什麼變化？
例如：
這才是資產配置應該關注的問題。
更應該綜合觀察：
Mr.Forex 重視的不是把報酬推到極限，而是在追求合理報酬的同時，盡力管理回撤與投資過程中的壓力。
重視風控，不追逐暴富。
如果想了解低相關量化策略是否適合自己的投資組合，可以先查看 Mr.Forex 提供的策略績效與風險資料，再決定是否投資。
若希望進一步降低對股票市場的依賴，可以研究債券或其他低相關資產，並評估它們能否改善整體投資組合的風險結構。
例如 S&P 500 ETF、Nasdaq 100 ETF 與大型成長股 ETF，可能同時持有部分大型科技企業。
因此，投資人除了 ETF 數量，也應檢查底層持股、權重及整體市場曝險。
這不表示資產之間完全獨立，也不代表沒有虧損風險。
負相關資產可能更直接地抵銷部分市場波動，但這種關係未必穩定。
零相關資產則可能提供不同的報酬來源。
兩者都需要搭配報酬、波動、成本與極端市場風險一起評估。
量化交易只是使用規則、統計模型或程式化方法進行交易的方式。
不同策略可能與大盤正相關、負相關或低相關，必須根據實際績效資料計算。
效果取決於策略本身的波動率、與 ETF 的相關性、配置比例及市場環境。
若策略風險過高，即使相關性接近零，仍可能增加整體組合的風險。
此外，降低一般情況下的波動，也不代表一定能避免極端行情造成的損失。
例如 SPY 在 2008 年金融海嘯期間最大回撤約 55.2%，從先前高點到完全恢復接近五年。
即使長期投資具有成長潛力，投資人仍需要確認自己是否有能力承受中途的虧損與等待。
量化交易可能提供不同的報酬來源，但跟單也有本金損失、執行差異及策略失效等風險，應先了解相關條件。
重點不在於是否已經持有 ETF，而在於新加入的策略能否對整體投資組合產生合理的互補效果。
但買進不同公司的股票，與建立真正多元化的投資組合，是兩個不同層次的問題。
前者是在股票市場內分散風險；後者則是思考，如何降低整體資產對相同風險來源的依賴。
而 SPY 與 QQQ 的歷史回撤也提醒我們：即使持有廣泛分散的股票 ETF，市場危機仍可能帶來深度下跌與漫長恢復期。
對長期投資人而言，除了相信資產的長期成長潛力，也需要確認自己是否能承受取得報酬過程中的風險。
股票、債券、低相關量化策略，各自可能扮演不同角色。
它們並不是彼此取代，而是值得從整體投資組合的角度評估是否互補。
好的資產配置，不只是問哪個投資商品賺得最多，而是思考哪些資產搭配在一起，能讓你用更適合自己的風險，追求長期投資目標。
如果你已經持有大盤 ETF，現在或許值得認識另一種不完全跟著大盤走的投資方式。
風險提醒： 本文僅供金融知識教育與一般資訊參考，不構成個人化投資建議或獲利保證。文中 A、B、C 配置及其他模擬數據僅用於觀念說明，不代表任何實際策略績效；SPY 與 QQQ 的歷史資料則為指定市場事件的公開紀錄。歷史績效、相關係數、最大回撤與恢復時間均不代表未來結果。股票、債券、量化交易與跟單投資均可能產生本金損失；部分策略另涉及槓桿、流動性、模型失效及交易執行差異等風險。投資前請充分了解策略、交易條件及相關費用。
如果你也有這個疑問，其實很合理。
對多數長期投資人而言，大盤 ETF 是建立資產的好工具。
不需要花費大量時間挑選個股，就能參與整體市場成長，也能有效降低單一公司經營失敗所帶來的風險。
但這裡有個經常被忽略的問題：
你買 ETF，是為了分散單一公司的風險；但當整個股市一起下跌時，誰來分散你的市場風險？
即使你持有多檔 ETF，也可能重複投資相同企業，或讓整體資產承擔相似的市場風險。
歷史資料更顯示，即使是持有數百家企業的大型股票 ETF，也曾經歷超過 50% 的深度回撤，以及長達數年的恢復期。
這正是資產配置中，「持股重疊」、「相關性」與「風險管理」值得被認識的原因。
真正有效的分散投資，不只是持有更多商品，而是讓投資組合擁有不同的報酬來源。
本文將從你熟悉的 ETF 與債券開始，帶你理解個股風險與市場風險的差異、正相關與低相關的配置價值，以及為什麼其他投資策略有機會改善整體投資組合的風險與報酬結構。
一、買了幾百檔股票，為什麼還是不夠分散？
假設你持有追蹤 S&P 500 指數的 ETF。這代表你的資金分散投資於美國大型上市公司，而不是集中在單一股票。
這樣的分散方式確實有價值。
當某家公司經營不善、財報不如預期，或股價大幅下跌時，其他公司的表現可能抵銷部分損失。
但如果發生的是整體市場下跌呢？
例如經濟衰退、金融危機、通膨失控，或投資人集體降低風險部位。
這時，即使 ETF 持有數百家公司，也可能因為整體市場同步下跌而產生明顯虧損。
原因在於：
ETF 可以分散個股風險，卻無法完全消除市場系統性風險。
你持有的是很多不同的公司，但它們仍然受到共同的經濟環境與市場因素影響。
這就像把雞蛋放進幾百個不同的籃子，卻把所有籃子放在同一台車上。
雖然個別籃子損壞的風險降低了，但如果整台車翻覆，所有籃子仍可能一起受到影響。
大盤 ETF 能透過持有多家公司分散個股風險（情境 A），但當整體市場下跌時，仍可能面臨共同的系統性風險（情境 B）。
買了三檔 ETF，就等於把雞蛋放進三個不同的籃子嗎？
「不要把所有雞蛋放在同一個籃子裡」，是分散投資最常見的比喻。但如果你買了三檔不同名稱的 ETF，它們卻持有大量相同的企業，情況就像準備了三個籃子，裡面放的卻仍然是同一批雞蛋。
例如，你的投資組合可能包含：
- 追蹤 S&P 500 指數的 ETF。
- 追蹤 Nasdaq 100 指數的 ETF。
- 美國大型成長股 ETF。
這三種 ETF 的追蹤指數與選股方式不同，卻可能同時持有部分相同的大型科技企業。
如果同一家公司同時出現在多檔 ETF 中，你實際承擔的企業曝險，可能比想像中更高。
持有三檔 ETF，不代表擁有三種完全獨立的風險來源。
圖說：不同 ETF 可能重複持有相同企業。投資人應檢查底層持股與權重，而不是只用 ETF 的檔數衡量分散程度。
不過，持股重疊還不是唯一的問題。
即使兩檔 ETF 持有完全不同的企業，它們仍可能受到相同的利率、經濟成長與市場情緒影響，在市場危機中同步下跌。
因此，資產配置的下一個問題，不是「還能買多少檔股票」，而是：
除了股票市場，我的投資組合還有其他不同的報酬來源嗎？
二、真正的分散投資，關鍵在於「相關性」
在投資領域，「相關係數」（Correlation Coefficient）用來衡量兩種資產的報酬變動是否具有線性關聯。數值介於 -1 到 +1 之間。
正相關：兩種資產傾向一起漲跌
當相關係數接近 +1，代表兩種資產的報酬變動方向高度一致。例如兩檔都追蹤美國大型股市場的 ETF，即使名稱和發行商不同，績效走勢仍可能非常相似。
同時持有兩檔高度相關的 ETF，未必能大幅增加分散效果。
負相關：一種資產上漲，另一種傾向下跌
當相關係數接近 -1，代表兩種資產的報酬變動方向傾向相反。當其中一種資產表現不佳，另一種資產可能出現相反方向的變動。
某些股票與政府公債的組合，在特定市場環境下，就曾呈現負相關關係。
不過必須注意：股票與債券並非永遠負相關。
例如在通膨及利率快速上升的環境下，股票與債券可能同時下跌。
因此，債券能否有效分散股票風險，仍取決於當時的市場環境。
零相關：兩種資產沒有明顯的線性連動
當相關係數接近 0，代表兩種資產的報酬缺乏明顯的線性關聯。例如：
- 股市上漲時，某個策略可能上漲，也可能下跌。
- 股市下跌時，該策略不一定跟著下跌。
- 該策略的績效可能主要由其他市場因素或交易邏輯驅動。
這不代表零相關策略不會虧損，也不代表它一定能在股市下跌時獲利。
而是代表：
它的報酬變動，不一定需要跟著股票市場的方向走。
此外，接近零的相關係數（r ≈ 0），也不代表兩種資產完全獨立。它們仍可能存在非線性關係，或在極端市場環境下同時承受損失。
正相關（r > 0）的資產傾向同向變動，負相關（r < 0）傾向反向變動，接近零相關（r ≈ 0）的資產則沒有明顯線性關係。
對已經大量持有大盤 ETF 的投資人而言，這種不同步的特性，可能具有重要的資產配置價值。
因為分散投資的關鍵，不是讓所有資產都上漲，而是避免所有資產的表現過度依賴相同因素。
三、既然有債券，為什麼還需要低相關策略？
了解相關性之後，你可能會產生另一個疑問：「我除了 ETF，也已經買了債券基金，這樣還不夠嗎？」
股票搭配債券，確實是經典的資產配置方式。
股票通常扮演長期成長的角色，優質債券則可能提供利息收益，並在部分市場環境下緩和股票波動。
但股票與債券並不是永遠能彼此抵銷風險。
當通膨升高、利率快速調整，或市場流動性惡化時，兩者可能一起承受壓力。
這意味著即使你同時持有股票 ETF 與債券基金，投資組合仍可能受到某些共同市場因素影響。
因此，有些投資人會進一步研究其他報酬來源，例如：
- 市場中性策略： 嘗試降低整體投資組合對市場方向的敏感度。
- 趨勢追蹤策略： 透過價格趨勢判斷交易方向，尋找不同市場的交易機會。
- 多市場量化交易策略： 運用規則或統計模型，在不同市場尋找交易機會。
- 其他替代性投資： 研究與傳統股債報酬來源不同的資產或策略。
這些策略不一定比 ETF 或債券更好，也不代表每一種策略都具備低相關特性。
它們值得研究的原因，是部分策略可能透過不同的交易邏輯、持倉方式與風險來源，提供股票和債券以外的報酬機會。
資產配置的目的，不是尋找一種永遠不會跌的商品，而是避免整個投資組合過度依賴同一種市場環境。
四、為什麼 ETF 加上低相關策略，可能產生 1+1>2 的效果？
這是本文最重要的觀念。投資組合的風險，不只是每個投資商品風險的簡單相加，還取決於它們之間的相關性。
想像有兩種不同的報酬來源。
資產 A 是追蹤大盤的股票 ETF，資產 B 則是與大盤低相關的投資策略。
如果資產 B 具有可接受的風險、成本和預期報酬，將兩者適當搭配後，可能降低整體投資組合的波動程度。
為什麼？
因為它們不一定在相同時間上漲或下跌。
當其中一種資產表現較弱時，另一種資產可能保持相對穩定，或呈現不同的報酬走勢。
這種互補性，正是分散投資能發揮效果的重要原因。
用簡單數字理解分散效果
假設資產 A（大盤 ETF）與資產 B（低相關策略）的年化波動率皆為 20%，而兩者的同期報酬相關係數為零（ρ = 0）。如果將兩種資產各配置 50%，投資組合的理論年化波動率便可降至約 14.1%，低於單獨持有任一資產的 20%。
圖中以假設性走勢呈現分散投資的效果：資產 A 與 B 即使最終都獲得正報酬，過程中仍可能經歷明顯的漲跌；透過低相關配置，投資組合有機會在維持相近預期報酬的同時，降低波動，讓整體資產成長過程更加平穩。
這就是所謂的「分散效益」。
不過，圖中的成長曲線僅為概念示意，不代表實際投資績效。真實結果仍取決於資產報酬、相關性變化、配置比例、交易成本及其他風險因素，低相關配置也不保證最終獲利。
1+1>2，不是保證賺得更多
這裡的 1+1>2，並不是說投入兩種資產，就能讓投資報酬翻倍。真正值得追求的是：
在預期報酬相近的情況下，讓投資組合承擔較低的波動風險。
這有機會改善投資組合的「風險調整後報酬」，也就是在評估報酬時，同時考慮為此承擔的風險。
對長期投資人而言，除了累積報酬率，波動程度與最大回撤也值得關注。
因為真正困難的，不只是找到長期可能獲利的投資商品，而是在市場劇烈波動時，仍能維持適合自己的投資計畫。
五、如果已經持有大盤 ETF，該如何思考低相關配置？
假設你已經建立一個以大盤 ETF 為核心的投資組合。你認同長期持有股票的價值，也願意承擔市場正常波動。
那麼加入低相關策略的目的，不一定是提高報酬率，更可能是讓投資組合不要完全依賴股票市場的表現。
以下是三種值得比較的配置思路。
配置 A：100% 大盤 ETF
優點是簡單透明、成本通常較低，能完整參與所追蹤股票市場的表現。缺點是整體資產主要承擔股票市場風險。當市場出現大幅修正時，投資組合可能同步回撤。
配置 B：大盤 ETF＋債券
在股票之外加入不同的資產類別。優質債券可能提供利息收益，並在部分情境下改善投資組合波動，但仍有利率、信用及股債同跌的風險。
配置 C：大盤 ETF＋低相關量化策略
透過與股票市場連動程度較低的交易策略，嘗試建立另一種報酬來源。如果相關性持續偏低，且策略本身具有合理的風險報酬特性，可能進一步改善整體配置效率。
不過，量化策略同樣存在本金損失、模型失效、流動性、槓桿及交易執行等風險。即使歷史相關性偏低，也不代表在市場劇烈波動時一定能發揮避險效果。
三種配置方式沒有絕對的優劣，也不代表股票、債券和量化策略只能擇一。
實際上，投資人也可以研究三者共同配置的可能性。
圖中以假設性數據比較三種資產配置的最大回撤：A（100% 大盤 ETF）為 −32%、B（ETF＋債券）為 −24%、C（ETF＋低相關策略）為 −18%。
這說明加入不同報酬來源可能減輕投資組合的下跌幅度，但圖中數據並非實際績效，實際效果仍須透過歷史資料驗證。
歷史上的 SPY 與 QQQ，最大回撤究竟有多深？
前面 A、B、C 的比較是理論示意。但真實市場上，即使是分散持有數百家企業的股票 ETF，也曾出現遠超過一般投資人想像的跌幅。
最大回撤（Maximum Drawdown，MDD），是指資產在指定觀察期間內，從先前高點到其後低點的最大跌幅。
除了跌幅本身，投資人還應該關心：市場從高點跌至低點花了多久？從低點恢復至先前高點，又要等待多久？
以下使用 SPY 與 QQQ 的代表性歷史事件，提供更具體的參考。
歷史資料來源：
- Tideline｜S&P 500 Bear Markets and Corrections：SPY 歷史高點、低點、回撤及恢復日期。
- AssetsAnalyzer｜SPY Drawdown Analysis：SPY 歷史回撤交叉參考。
- Investors FastTrack｜QQQ Maximum Drawdown & Recovery：QQQ 科技泡沫的歷史最大回撤與恢復日期。
資料說明：上述歷史數據採用日收盤、股息再投入的調整後總報酬口徑，月份為近似值。所列為指定市場事件的高點至恢復期間，並非 ETF 的平均恢復時間。SPY 資料來源更新至 2026 年 9 月 30 日，QQQ 資料來源截至 2026 年 10 月。價格報酬與股息再投入的總報酬可能產生不同的回撤及恢復日期。
從表格可以看到，SPY 在 2008 年金融海嘯期間曾出現約 55.2% 的回撤，從危機前高點到完全恢復，接近五年。
QQQ 在 2000 年科技泡沫破裂後，最大回撤更達約 83%，從先前高點到恢復經歷了接近十五年。
相比之下，SPY 在 2020 年疫情崩盤後，約半年便重新回到前高。
最大回撤衡量資產曾經跌得多深；恢復時間則顯示投資人可能需要承受多久的等待。
而且，長期投資最困難的情況，不一定只是心理壓力。
假設你今年 40 歲，每個月固定投入 US$500 購買大盤 ETF。
你理解定期定額，也願意在市場下跌時持續投入。
但如果經濟衰退同時造成股市下跌、公司裁員，你可能突然失去工作收入。
房貸、生活費及孩子的教育費，卻不會因此停止。
如果預備金不足，你甚至可能被迫賣出正在虧損的 ETF，才能支付必要支出。
最困難的情況，不是你不知道應該長期持有，而是你知道，卻沒有足夠的現金流讓你繼續持有。
退休投資人也可能面臨相似問題：市場下跌時仍需定期提領生活費，可能減少未來參與市場反彈的投資部位。
因此，除了研究不同資產的預期報酬，也值得管理深度回撤與現金流風險，讓自己更有機會維持原本的長期投資計畫。
這正是將最大回撤納入資產配置評估的重要原因。
真正適合你的配置，取決於投資目標、可承受風險、投資期限，以及每項資產在整體組合中扮演的角色。
六、量化交易策略，能在 ETF 投資組合中扮演什麼角色？
對已經持有大盤 ETF 的投資人來說，下一個值得研究的商品，未必是另一檔股票 ETF。有時候，更值得思考的是：
「我是否需要一種不依賴大盤上漲的報酬來源？」
這正是 Mr.Forex 希望透過量化交易策略提供的另一種投資思路。
不一定要跟著大盤走
Mr.Forex 的量化交易策略，希望提供與傳統股票市場不同的報酬來源。其中，一項值得關注的指標，就是策略與大盤的歷史報酬相關性。
若以相同期間、相同頻率的報酬資料進行比較，計算出的相關係數接近 0，代表在該觀察期間，策略報酬與大盤報酬之間沒有明顯的線性連動。
因此，這類策略可能具備與傳統股票 ETF 不同的資產配置特性。
不過，歷史相關性可能隨市場環境而改變。即使過去與大盤的連動程度偏低，也不代表未來一定能維持相同特性。
不是取代 ETF，而是研究如何互補
我們並不認為每位投資人都需要放棄原本的大盤 ETF，改成投資量化交易。相反地，ETF 可以繼續作為長期核心資產，而量化策略則可以被評估為投資組合中的其他報酬來源。
真正值得比較的，不只是量化策略單獨賺了多少，而是：
把它放進你原本的 ETF 投資組合後，整體風險與報酬結構會發生什麼變化？
例如：
- 原本的投資組合波動率是否下降？
- 最大回撤是否改善？
- 風險調整後報酬是否提升？
- 這些改善在計入交易成本後是否仍然成立？
這才是資產配置應該關注的問題。
在投資之前，你應該確認哪些數據？
在評估 Mr.Forex 或任何量化交易策略時，我們建議你不要只看累積報酬率。更應該綜合觀察：
- 與大盤的相關性： 策略報酬與股票市場的歷史連動程度，以及不同市場環境下是否穩定。
- 最大回撤百分比： 歷史上從資產淨值高點到後續低點，曾經承受的最大跌幅。
- 回撤恢復時間： 策略在歷史下跌期間，從低點回到先前高點經歷多久，以及是否存在尚未恢復的回撤。
- 風險調整後報酬： 每承擔一定程度的風險，所對應的報酬表現。
- 歷史績效期間與資料性質： 策略是否經歷不同市場環境，並區分真實交易與回測結果。
- 交易條件與費用： 槓桿、流動性、交易成本及跟單執行差異是否符合自身風險承受能力。
Mr.Forex 重視的不是把報酬推到極限，而是在追求合理報酬的同時，盡力管理回撤與投資過程中的壓力。
重視風控，不追逐暴富。
如果想了解低相關量化策略是否適合自己的投資組合，可以先查看 Mr.Forex 提供的策略績效與風險資料，再決定是否投資。
七、常見問題 FAQ
Q1：買大盤 ETF 不就已經很分散了嗎？
大盤 ETF 能有效分散單一公司的風險，但仍會受到整體股票市場的影響。若希望進一步降低對股票市場的依賴，可以研究債券或其他低相關資產，並評估它們能否改善整體投資組合的風險結構。
Q2：買多檔 ETF，為什麼還會有持股重疊？
因為不同 ETF 的追蹤指數或選股方式可能涵蓋相同企業。例如 S&P 500 ETF、Nasdaq 100 ETF 與大型成長股 ETF，可能同時持有部分大型科技企業。
因此，投資人除了 ETF 數量，也應檢查底層持股、權重及整體市場曝險。
Q3：什麼是零相關投資？
零相關指兩種資產的報酬相關係數接近 0，代表歷史報酬沒有明顯的線性關係。這不表示資產之間完全獨立，也不代表沒有虧損風險。
Q4：零相關投資比負相關投資更好嗎？
不一定。負相關資產可能更直接地抵銷部分市場波動，但這種關係未必穩定。
零相關資產則可能提供不同的報酬來源。
兩者都需要搭配報酬、波動、成本與極端市場風險一起評估。
Q5：量化交易一定與股票市場零相關嗎？
不一定。量化交易只是使用規則、統計模型或程式化方法進行交易的方式。
不同策略可能與大盤正相關、負相關或低相關，必須根據實際績效資料計算。
Q6：加入低相關策略，一定能降低 ETF 投資組合的風險嗎？
不一定。效果取決於策略本身的波動率、與 ETF 的相關性、配置比例及市場環境。
若策略風險過高，即使相關性接近零，仍可能增加整體組合的風險。
此外，降低一般情況下的波動，也不代表一定能避免極端行情造成的損失。
Q7：ETF 的最大回撤與恢復時間，為什麼值得注意？
最大回撤顯示投資歷史上曾經從高點下跌多深，恢復時間則顯示從低點回到先前高點經歷多久。例如 SPY 在 2008 年金融海嘯期間最大回撤約 55.2%，從先前高點到完全恢復接近五年。
即使長期投資具有成長潛力，投資人仍需要確認自己是否有能力承受中途的虧損與等待。
Q8：已經投資 ETF，還適合跟單量化交易嗎？
需要依照個人的財務狀況、風險承受能力與投資目標判斷。量化交易可能提供不同的報酬來源，但跟單也有本金損失、執行差異及策略失效等風險，應先了解相關條件。
重點不在於是否已經持有 ETF，而在於新加入的策略能否對整體投資組合產生合理的互補效果。
結語：你不一定需要更多 ETF，而是需要不同的報酬來源
大盤 ETF 仍然是許多投資人建立長期資產的合理選擇。但買進不同公司的股票，與建立真正多元化的投資組合，是兩個不同層次的問題。
前者是在股票市場內分散風險；後者則是思考，如何降低整體資產對相同風險來源的依賴。
而 SPY 與 QQQ 的歷史回撤也提醒我們：即使持有廣泛分散的股票 ETF，市場危機仍可能帶來深度下跌與漫長恢復期。
對長期投資人而言，除了相信資產的長期成長潛力，也需要確認自己是否能承受取得報酬過程中的風險。
股票、債券、低相關量化策略，各自可能扮演不同角色。
它們並不是彼此取代，而是值得從整體投資組合的角度評估是否互補。
好的資產配置，不只是問哪個投資商品賺得最多，而是思考哪些資產搭配在一起，能讓你用更適合自己的風險，追求長期投資目標。
如果你已經持有大盤 ETF，現在或許值得認識另一種不完全跟著大盤走的投資方式。
探索 ETF 之外的另一種報酬來源
了解 Mr.Forex 量化交易策略的歷史績效、大盤相關性、最大回撤與恢復時間等風險指標，評估它是否有機會與你現有的 ETF 投資組合互補。風險提醒： 本文僅供金融知識教育與一般資訊參考，不構成個人化投資建議或獲利保證。文中 A、B、C 配置及其他模擬數據僅用於觀念說明，不代表任何實際策略績效；SPY 與 QQQ 的歷史資料則為指定市場事件的公開紀錄。歷史績效、相關係數、最大回撤與恢復時間均不代表未來結果。股票、債券、量化交易與跟單投資均可能產生本金損失；部分策略另涉及槓桿、流動性、模型失效及交易執行差異等風險。投資前請充分了解策略、交易條件及相關費用。
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