的 標準差 大約 是 高於 其 60％ ， 達 41.8％ 。 這 就 說明 不同 資產 間 的 風險 分散 限度 是 不同 的 。 透過 上述 說明 ， 我們 知道 持有 資產 數目 愈 多 時 ， 投資 組合 的 風險 是 可 降低 的 ， 這 類型 的 風險 稱為 「 可 分散 的 風險 」 ， 學術 上 稱為 「 非 系統 風險 」 或 「 公司 獨特 風險 」 。 而 當 「 可 分散 風險 」 到 了 極限 ， 所 殘留 的 部分 風險 就 稱為 「 不可 分散 的 風險 」 ， 學術 上 稱為 「 系統 風險 」 或 「 市場 風險 」 。 圖 3 -3 可 闡述 上述 論及 的 風險 ： 圖 中 不 難 看出 兩 個 重點 ： 首先 ， 個別 資產 的 某些 風險 可 透過 投資 組合 來 消除 ， 就 是 可 分散 風險 區域 。 其 二 ， 有 一 部分 風險 是 無法 透過 多角化 來 消除 的 ， 就 是 不可 分散 的 風險 區域 。 那 為何 某些 風險 可 透過 多角化 消除 ， 另 一 種 風險 卻 不行 ？ 這 答案 當然 就是 系統 與 非 系統 風險 的 區別 了 。 假若 我們 持有 單一 股票 ， 該 股票 價值 就 會 隨 公司 的 特定 事件 而 波動 ； 若 持有 一 個 投資 組合 ， 組合 中 某些 股票 會 因 正面 的 特定 因素 升值 ， 某些 會 因 負面 因素 而 貶值 ， 影響 效果 互相 抵銷 後 ， 對 投資 組合 總價值 的 影響 效果 變更 小 。 這樣 我們 就 可以 知道 ： 個別 資產 的 某些 風險 是 可 藉由 多角化 來 消除 ， 只要 持有 夠多 資產 ， 即可 降低 這 類型 風險 。 然而 ， 系統 風險 為何 不行 透過 多角化 來 消除 呢 ？ 因為 系統 風險 是 影響 「 所有 資產 」 的 風險 ， 通常 是 由 戰爭 等 因素 引起 ， 是 無法 透過 多角化 來 消除 的 風險 。 所以 我們 任何 投資 的 總風險 可 表示為 ： 總風險 ＝ 系統 風險 ＋ 非 系統 風險 對 一 個 多角化 良好 的 投資 組合 而言 ， 非 系統 風險 可 透過 多角化 消除 ， 是 可 忽略 的 ， 市場 沒 必要 支付 報酬 給 未 經 多角化 的 投資 。 因此 ， 實質 投資 上 我們 要 關心 的 風險 則 是 系統 風險 ， 因為 市場 對於 承擔 系統 風險 的 人 ， 是 會 給予 適當 回報 的 。 避免 無 效率 的 投資 組合 我們 現在 了 解 投資 組合 是 應該 做 的 ， 否則 市場 不會 因為 我們 的 不 小心 ， 而 給予 承擔 可 分散 風險 的 回報 。 然而 重點 是 ： 大家 都 知道 多角化 投資 是 不 夠 的 ， 因為 投資 組合 是 由 不同 股票 （ 或 不同 資產 ） 所 組合 ， 我們 得 知道 哪 個 組合 是 最 好 的 ， 才 有 辦法 去 選出 最佳 組合 投資 吧 ， 否則 都 是 紙上談兵 。 我們 先 來 釐清 幾 件 事 ： 首先 ， 多角化 的 投資 組合 並非 保證 讓 你 賺錢 ， 甚至 有 可能 會 賠錢 ； 我們 要 知道 ， 多角化 投資 組合 的 目的 雖然 是 降低 風險 ， 而 這 風險 指 的 是 公司 獨特 風險 ， 但 市場 風險 仍然 是 無法 避開 的 ， 你 做 了 投資 組合 後 風險 還是 存在 的 。 其次 ， 在 確定 可 承受 的 風險 下 ， 不同 的 投資 組合 會 呈現 不同 報酬 ， 且 其中 只有 一 個 組合 是 最佳 的 ； 因此 在 不同 的 風險 下 ， 若 可 找到 一 個 最佳 的 投資 組合 ， 並 將 這些 最佳 的 投資 組合 串聯 起來 ， 就 會 呈現出 任一 風險 下 「 最 有 效率 」 的 投資 ， 馬克維茲 稱 它 為 「 效率 前緣 」 （ efficient f rontier ） 。 這裡 我 沒 必要 搬出 馬克維茲 投資 理論 中 複雜 的 「 不同 權重 」 與 「 相關 係數 」 關係 ， 再 秀出 推導 的 公式 或 一 堆 圖形 ， 來 說明 為何 會 出現 效率 前緣 ， 畢竟 那 對 實質 投資 是 沒有 幫助 的 。 我們 只要 了解 ： 在 真實 的 投資 環境 中 ， 確實 會 有 相同 風險 但 卻 有 不同 報酬 的 組合 ； 換句話說 ， 只要 投資 組合 沒有 落在 效率 前緣 曲線 ， 皆 屬 「 無 效率 」 的 組合 ， 這 種 投資 皆 應該 避免 。 如 圖 3 - 4： 圖 3-4 表示 在 各 種 投資 組合 後 ， 理論 上 即可 呈現出 最 有 效率 （ 上方 實線 ） 與 最 無 效率 （ 下方 虛線 ） 的 可能 曲線 。 明眼人 一 看 ， 想必 也 不會 投資 在 無 效率 的 曲線 上 吧 ！ 但 問題 是 ： 有 那些 股票 會 掉 在 效率 前緣 曲線 之上 呢 ？ 概念 大家 都 懂 ， 但是 要 真 做起來 ， 卻 是 相當 困難 的 。 如何 找到 最佳 的 投資 組合 是 一 件 事 ， 但 實情 是 有 誰 會 閒到 將 臺灣 1,600多 檔 股票 拿出來 計算 各 種 組合 的 標準差 與 報酬率 ？ 光 1,600 檔 股票 中 要 抽取 2 檔 形成 組合 ， 就 有 1,279,200 個 組合數 ， 接下 還 有 3 檔 、 4 檔 等 組合 ， 沒完沒了 。 不要 忘 了 ， 這些 組合 完成 後 ， 還 得 再 計算 每 個 組合 下 「 不同 權重 」 的 期望 報酬 與 標準 差 ， 這 不同 權重 與 不同 組合 的 組合數 ， 將 會 是 個 天文數字 。 講白點 ， 為了 避開 10％ 的 非 系統 風險 ， 卻 花 了 200％ 的 精力 去 尋找 ， 值得 嗎 ？ 巴菲特 曾 在 他 老師 班傑明‧葛拉漢 （ Benjamin Graham ） 那裡 學到 一 個 重要 的 教訓 ： 「 你 不必 為 了 得到 不 平凡 的 成果 ， 去 做 不 平凡 的 事 。 」 雖然 投資 組合 這 種 不 平凡 的 工程 目前 是 可 透過 電腦 來 完成 ， 但是 真 要 投資 ， 到底 會 有 幾 個 人 為了 分散 風險 ， 寫 個 浩大 的 電腦 程式 後 ， 再 來 找出 哪 個 權重 是 最 有效 的 投資 組合 呢 ？ 想必 這 種 人 在 真實 投資 市場 中 還 很 難找 得 到 。 你 該 做 的 ： 簡化 投資 組合 投資 是 要 愈 簡單 愈 好 ， 你 若是 要 投資 組合 ， 基本 上 就 是 多樣化 的 投資 ， 只要 不 買到 「 低 報酬 高風險 」 或 「 高風險 低 報酬 」 的 股票 來 組合 ， 在 我 看來 都 是 最佳 的 組合 了 。 這裡 可能 會 有 人 問 ： 前面 不 是 說好 報酬 與 風險 是 有 順序 ， 且 不 可 逆 的 嗎 ？ 這時 為何 還 會 有 「 低 報酬 高 風險 」 與 「 高風險 低 報酬 」 的 組合 呢 ？ 其實 在 股票 市場 上 這 類 的 公司 還 真