創新 的 速度 減慢 ， 經濟 就 會 停滯 ， 直到 更 創新 的 科技 或 概念 把 原來 的 工業 完全 消滅 ， 造成 經濟 衰退 或 蕭條 ， 經濟 就 過 了 一 個 周期 。 熊彼特 舉例 ， 鐵路 行業 從 1850年 起 興旺 了 數十 年 ， 獲得 大量 利潤 ， 令 市場 對 鐵路業 瘋狂 。 由於 鐵路 建設 需要 大量 資金 ， 大 企業 和 現代 銀行 的 興起 剛好 滿足 了 這 個 需求 。 它們 創新 了 融資 方法 ， 讓 投資 者 通過 股票 和 債券 ， 集合 英國 、 歐洲 各 地 的 資金 。 很多 人 認為 現金 沒有 投資 價值 ， 存入 銀行 沒有 甚麼 利息 ， 錯誤 地 以為 資金 應該 像 人 一樣 ， 甚麼 時候 都 要 「 工作 」 ， 都 該 投到 有 風險 的 投資 上 。 第二 章 ： 為甚麼 我 當 不 成 股神 ？ 投資 不 是 副業 頻繁 交易 無意義 投資 從來 不 是 正職 ， 甚至 不 應 視 它 為 副業 。 股票 不 是 天天 炒 的 ， 除非 你 當 投資 是 娛樂 ， 享受 股價 每 天 上上落落 為 你 帶來 的 快感 ， 沒有 人 能夠 干涉 你 的 興趣 ， 只 能 提醒 你 ， 娛樂 是 需要 付錢 買 的 。 投資 是 為 了 財富 增值 ， 與 頻密 交易 沒關係 。 在 合理 的 風險 範圍 內 ， 做 預計 贏 比 輸 機會 大 的 投資 ， 即使 贏 的 機會 只 有 55% ， 比 輸 的 機會 只 多半成 ， 只要 長期 做 這 種 交易 ， 你 總體 贏 多過 輸 的 機會 會 比 5% 大 得多 。 對 這 個 理論 存疑 ， 可 試玩 這樣 一 局 遊戲 ： 擲 兩 粒 骰子 ， 當 擲出 總數 在 2 至 6 之間 算 甲方 贏 ， 7 至 12 則 乙方 贏 ， 即 每 一 局 乙方 會 比 甲方 多 1/11 的 機會 贏 。 假設 甲方 有 10 元 賭注 ， 每 次 下注 1 元 ， 當 甲方 贏得 10 元 或 輸掉 10 元 ， 遊戲 便 結束 。 重複 局數 愈 多 ， 就 會 發現 乙方 贏 10 元 的 機會 遠 大於 1/11 ， 這 也 就 是 賭場 作為 莊家 永遠 贏錢 的 累積 優勢 原理 。 風險 管理 與 邏輯 謬誤 衡量 回報 和 風險 的 過程 包含 不少 主觀 的 預測 ， 例如 回報期 、 升幅 、 跌幅 等 。 在 每 次 投資 以前 ， 投資 者 也 應該 以 數據 紀錄 自己 的 判斷 ， 往後 的 行動 必須 全 按 這 分析 去 做 ， 不能 受 別人 影響 作出 自相矛盾 的 決定 。 譬如說 恒指 現在 23,000 點 ， 你 正在 考慮 是否 入市 ， 便 應 列出 所有 可 發生 的 結果 和 並 分析 可能性 ， 方法 可 參考 下 表 。 預測 有 多 準繩 並 非 列表 的 重點 ， 重要 的 是 投資 者 應 以 此 為 框架 控制 行為 。 第二 章 ： 為甚麼 我 當 不 成 股神 ？ 圖表 2.2 預測 恒指 可能 出現 的 結果 賺 ／ 蝕 預計 指數 範圍 預計 機會率 >+25% >28,7501% +15% 至 +25% 28,750 至 26,4505% +15% 至 +5% 26,450 至 24,15010% +5% 至 -5% 24,150 至 21,85030% -5% 至 -15% 21,850 至 19,95030% -15% 至 -25% 19,950 至 17,25010% -25% 至 -50% 17,250 至 11,50010% <-50% <11,5004% 圖表 清楚 顯示 你 相信 這 次 交易 蝕 的 機會 比 賺 大 ， 那 無論 這時 怎樣 全民 皆 股 ， 你 也 毫無 加入 去 湊熱鬧 的 理由 了 。 請 接受 現實 ： 你 不 是 股神 ， 你 身邊 的 人 也 肯定 不 是 股神 ， 你 身邊 有 誰 靠 投資 發 了 大達 又 能 料事如神 地 避免 泡沫 嗎 ？ 何必 理會 他人 做 甚麼 ？ 再者 ， 投資 成功 根本 不 需要 股神 智慧 ， 只要 有 常識 及 理智 分析 ， 你 便 能 比 絕大部分 的 人 都 表現 好 ， 因為 你 無法 想像 ， 在 普通人 身 上 找到 常識 也 不 是 件 容易 的 事 。 不 帶 傘 上班 損失 有 多 大 ?
 
即使 一 項 投資 的 回報 看來 有 多 吸引 ， 投資 者 也 要 先 評估 自己 能否 承受 可能 出現 的 最 壞 情況 。 衡量 最 壞 情況 並 不 是 簡單 的 一 個 步驟 ， 你 必須 考慮到 所有 可能 引伸 的 危機 。 以 日常 生活 為 例 ， 天氣 報告 說 今天 可能 會 下雨 ， 但 你 上班 前 望 向 街 外 風和日麗 ， 於是 希望 貪 方便 不 帶 傘子 。 若 這 個 方便 為 你 帶來 量化成 200 元 的 快樂 ， 不 帶 傘子 的 最 大 風險 損失 又 是 甚麼 ？ 當 這 天 有 1/3 機會 下雨 （ 其餘 1/3 是 晴天 、 1/3 是 陰天 ） ， 當中 有 1/2 機會 下 大雨 ， 然後 你 又 有 1/2 機會 因為 被 大雨 淋濕 身子 生病 了 要 看醫生 ， 當 診金 是 300 元 ， 這 個 風險 便 相等於 300x1/3x1/2x1/2 =25 元 。 可是 你 要 考慮 的 風險 還 不止 診金 ， 你 因為 淋雨 生病 而 影響 工作 進度 ， 有 機會 令 上司 認為 你 不 夠 責任心 ， 繼而 可能 影響 你 未來 升職 加薪 ， 所以 這 也 是 你 需要 量化 的 風險 。 最 壞 的 打算 是 假設 你 因 病 誤 了 緊要 公事 而 被 開除 ， 縱然 這 機會率 很 低 ， 你 亦 須 把 那 可能 損失 的 薪金 、 以及 找到 新 工作 前 的 開支 統統 計算 在 風險 之內 。 第二 章 ： 為甚麼 我 當 不 成 股神 ？ 放諸 投資 ， 在 你 炒 孖展 以前 ， 就 應 考慮 若 那 股票 的 價值 跌至 零 ， 你 是否 有 能力 償還 ？ 別 忘記 金融 崩潰 往往 影響 整體 經濟 ， 也 是 企業 的 裁員 的 高峰期 ， 假若 你 不幸 成為 失業 大軍 的 其中 一 員 ， 你 是否 有 本錢 和 心理 質素 承受 雙重 打擊 ？ 投資 者 也 需要 衡量 市場 ， 市場 的 資金 流向 是 一 個 簡易 的 指標 。 市場 資金 有 兩 種 流向 ： 一 是 傾向 股票 、 商品 等 投資 產品 ， 二 是 傾向 現金 。 當 市場 有 大 批 數目 相若 的 買家 和 賣家 ， 股票 一邊 有 人 沽 一邊 有 人 接 時 ， 交投量 高企 之餘 ， 市場 也 自然 資金 流通 。 雖然 這 時候 交易 能 輕易 轉手 ， 但 資產 買入價 普遍 被 推高 ， 投資 者 短 炒 賺得 回報 有限 ， 而且 資產 泡沫 容易 形成 ， 並 不 是 理性 的 入市 時機 。 因此 當 市場 資產 流通性 高 ， 散戶 反而 應 手 持 現金 ， 待 上述 的 好 日子 過去 ， 資產 價格 因為 泡沫 爆破 下跌 ， 人人 要 錢 不 要 貨 之 時 ， 你 才 應 拿出 當時 市場 供不應求 的 現金 ， 廉價 接手 別人 的 股票 資產 。 在 選擇 投資 組合 時 ， 不少 人 只 著眼 比較 回報 而 忽略 計算 風險 程度 ， 其實 要 客觀 分析 交易 ， 我們 必須 計算 每 一 風險 單位 的 潛在 額外 回報 ， 以下 簡單 介紹 金融界 經常 運用 的 計算 風險 辦法 。 夏普 比率 夏普 比率 （ Sharpe Ratio ） 是 其中 一 個 最為 市場 採用 的 風險 衡量 算式 ， 將 股票 的 預期 回報率 減去 無 風險 證券 （ 例如 三 個 月 的 美國 國庫 債券 ） 的 回報率 ， 然後 除以 該 股票 的 標準差 （ 反映 股票 價格 波幅 ， 最 常 用 的 風險 量度 指標 ） ， 所得 數字 越 高 ， 代表 調整 風險 後 回報 越 高 。 （ 投資 預期 回報率 - 無 風險 證券 回報 ） / 回報 標準 差 舉例 美國 國債 的 回報率 是 2% ， 股票 的 預期 投資 回報 是 10% ， 標準 偏差 是 4% ， 夏普 比率 便是 （ 10 -2 ） /4 =2 ， 投資 者 每 多 冒 1% 風險 ， 理論 上 會 換來 2% 的 額外 收益 。 第二 章 ： 為甚麼 我 當 不 成 股神 ？ 克瑪 比率 克瑪 比率 （ Calmar Ratio ） 是 較 夏普 比率 更 有效 的 衡量 風險 指標 ， 計算 方法 是 把 股票 的 預期 回報 除以 投資 預期 的 最 大 跌幅 。 投資 預期 回報率 / 預期 最 大 跌幅 這 兩 個 標準 的 差別 ， 是 分別 以 「 標準 差 」 及 「 最 大 跌幅 」 作為 風險 指標 。 由於 「 標準 差 」 的 差異值 同時 包括 升幅 及 跌幅 ， 而 正面 差異 與 風險 並 無 關係 ， 夏普 比率 以 此 作為 風險 計算 工具 自然 存在 偏差 。 至於 Calmar __UNDEF__ 比率 採用 的 「 最 大 跌幅 」 ， 雖然 你 可能 認為 發生 機會 不 大 ， 以 此 量度 風險 亦 不見 公平 。 但 機會 不 大 不 等於 不會 發生 ， 既然 ?
 
豐 銀行 可以 跌 至 33 元 ， 雷曼 銀行 可以 一 夜 倒閉 ， 黑天鵝 也 被 證實 存在 ， 我們 以 最 大 跌幅 作 最 保險 的 風險 預算 又 有 何 不妥 ？ 例子 ： 高風險 ≠ 高 回報 舉例 我們 在 100 元 的 價位 買入 一 份 兩 年期 累計 股票 期權 （ Accumulator ） ， 合約