[標的] 比特幣,定期定額還是單筆投入?
看板CFP (理財規劃)作者evans0810 (Xac_Evan_to_the_Moon)時間7月前 (2024/04/03 12:09)推噓-10(1推 11噓 3→)留言15則, 13人參與討論串1/1
近幾年定期定額(DCA)似乎成了投資市場上的顯學。無論是傳統金融媒體的投資達人,
或是幣圈的 KOL,都在大力吹捧這個進場模式。畢竟它除了能讓我們參與到市場的高報酬
之外,還能大大降低價格下跌的風險。
然而,事情真的是如此嗎?
如果有關注比較專業的金融期刊或是媒體,就會知道 DCA 被過度神化早已不是秘密。除
了降低風險的效果沒有想像中好之外,多數情況下 DCA 的報酬還是輸給一次 All in 的
。舉例來說,這篇先鋒集團在 2012 年發表的研究在標題就直接反駁了 DCA 能降低風險
的論點:Anatoly Shtekhman, Christos Tasopoulos, and Brian Wimmer (2012), Dolla
r-cost averaging just means taking risk later (Vanguard Research:
https://reurl.cc/WEWENe)
值得注意的是,多數期刊討論的都是傳統金融中的優質標的,但如果今天我們想要買的是
比特幣呢?在熊市動輒 7、80% 回調的情況下,是不是還是應該要採取 DCA 的方式進場
比較合理?
為了客觀衡量 DCA 與 一次 All in 的優劣,我回測了過去 10 年的歷史數據,並比較以
下兩種結果:
A. 定期定額,每月買進一次
B. 單筆投入,一次 All in
另外,依據 DCA 的時間長度比較:
1)分 3 個月買進
https://i.imgur.com/MwmK8X7.jpg
在第一次買進後 3 個月檢視盈虧,DCA 的勝率為 60.59%,平均報酬則為 15.57%。而如
果我們在一開始就一次 All in,勝率為 60.11%,平均報酬則為 24.38%。
令許多人意外的是,就算標的是比特幣,DCA 還是無法降低我們賠錢的機率,而且我們還
因為較晚進場,損失了約 9% 的報酬。
在勝率幾乎一樣的情況下,一次 All in 的報酬竟然是 DCA 的 1.5 倍左右。
2)分半年買進
https://i.imgur.com/hPHKs7N.jpg
在第一次買進後半年檢視盈虧,DCA 的勝率為 64.9%,平均報酬為 32.14%。而一開始就
一次 All in 的勝率為 64.32%,平均報酬則為 58.99%。和前述結果相似,DCA 無法降低
我們賠錢的機率,而且我們這次更錯失了超過 26% 的報酬。
理論上,我們只要將時間拉越長,慢慢投入,風險便會越低。但在分批投入半年後,我們
的勝率並沒有真的贏過單筆投入,而這半年期間幣價的上漲也使得一次 All in 的報酬達
到了 DCA 的 1.8倍左右。
3)分一年買進
https://i.imgur.com/1jfrcmQ.jpg
在第一次買進後一年檢視盈虧,DCA 勝率為 75.88%,平均報酬為 79.68%。而一次 All i
n 的勝率為 73.75%,平均報酬為 168.34%。
在分批買入一年的情況下,我們確實看到了較高的勝率差異,但 2% 的差距仍不顯著。另
一方面,平均報酬的差距卻高達 89%,資金的閒置使得一次 All in 的報酬超過了 DCA
報酬的 2 倍。
綜合上述結果來看,DCA 除了無法將低我們賠錢的機率之外,還會讓我們損失極極為可觀
的報酬。
我相信這個結果對許多人來說可能很不直觀,畢竟我們才剛經歷過一輪熊市,許多人也是
在 69,000 的歷史高點進場後,透過持續買進才轉虧為盈。
理想上,在幣價上漲時, DCA 和 All in 一樣能獲利;而在幣價下跌時, DCA 則會有較
高的勝率。然而,以比特幣這種優質標的來說,其多數時間價格都是上漲的,下跌時則會
在相對短的時間內跌完並且反彈。因此, DCA 真的能打敗 All in 的機會並不多,其造
成的資金閒置,卻很有可能讓我們損失巨大的報酬。
當然,在最糟的情況發生時,DCA 確實能降低我們的損失。這就和買保險的概念很像,即
使期望值為負,我們還是會做好最壞的打算,希望能在事情發生的當下有所準備。這部分
就和個人的投資規劃有關,我也相信這世上確實沒有最好的投資方式,只有最適合自己的
投資方式。
我個人則是指數化投資的信奉者,因此在存夠一定的緊急預備金之後,我的所有收入皆是
採取單筆一次 All in 的方式進場。在了解以上數據後,我更是堅定了自己的作法。
不知道年初剛領年終的各位是以 DCA 還是一次 All in 買進比特幣?而在看過以上數據
後,你是慶幸自己當初做的決定,還是後悔了呢?
感謝有耐心閱讀到最後的人,除了歷史數據分析之外,我也透過回測開發了許多量化策略
,如果想接收我的程式訊號推播,或是看更多類似分析,都歡迎加入社群:
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