投資不能憑感覺， 收明亮光第二篇好文。

最近大家都在討論怎麽分散資產，有人建議黃金、比特幣、港股、歐股都來點；也有人說隻要QQQ和SPMO就夠了。其實真正高階的投資，從來不是“買點什麽”，而是像網友楚懷紗提到的那樣：先建立一個投資框架，然後用曆史數據回測，提取關鍵變量，構建多變量風險模型，最後計算出最優的投資組合結構。

我這次就照著楚懷紗的思路，讓AI用過去5年的實際數據，對三種常見組合做了一輪回測：

第一種：穩健型組合

QQQ 50%，SGOV 20%，黃金 10%，REIT房地產ETF 10%，現金或其他10%。

這種組合年化收益大約在11%左右，總回報70%左右，最大回撤控製得不錯，適合對波動比較敏感的人。

第二種：成長型組合

QQQ 40%，SPMO動量ETF 20%，SGOV 20%，黃金 10%，BITO（比特幣ETF）10%。

這類組合過去5年表現非常亮眼，年化收益達到15%左右，總回報接近翻倍，同時通過SGOV和黃金來部分緩衝回撤。比較適合長期投資、願意承受中等波動的人。

第三種：激進型組合

QQQ 40%，SPMO 20%，BITO 20%，SGOV 10%，剩下10%配AI、半導體或杠杆ETF等高彈性資產。

這是高風險高回報路線，年化收益可以達到18%以上，總回報超過130%。但最大回撤超過30%，波動劇烈。適合年輕、有高風險容忍度、願意主動作倉的人。

 

但楚懷紗說得對：這些回報數據隻是結果，更重要的是背後的過程和方法。真正成熟的投資方式，是走完下麵這五步：

第一步，構建投資框架。你是追求穩定？成長？輪動？防禦？這是選資產配置的出發點。

第二步，曆史回測。不是憑感覺，而是用過去數據來測試這套組合在各種極端情形下的表現，比如2020年疫情暴跌、2022年加息暴擊、2023年AI牛市。

第三步，提取關鍵風險變量。利率、通脹、波動率、美元，這些變量如何影響你的資產組合？你的組合對哪類因素特別敏感？知道這些才能判斷什麽時候該調整倉位，什麽時候該對衝。

第四步，優化組合權重。不是“每樣來點”，而是通過現代組合理論（MPT）或Black-Litterman方法，找到能讓你在同樣風險下獲得更好回報的配置。

第五步，動態再平衡和風險監測。比如風險曲線突然陡峭（VIX拉升，利率衝高），你組合裏的高beta資產可能需要減倉，而黃金或現金倉位可能該提升。這種操作不能靠拍腦袋，而是要靠實時數據分析和風控模型驅動。