一個關鍵指標就能透視複雜系統#
賽馬分析師 Jeff Seder 從花旗辭職後鑽研賽馬，他發現傳統視為關鍵的「血統」其實預測力有限。他衡量馬鼻孔大小、糞便重量、快縮肌纖維密度——通通沒結果。直到他用可攜式超音波量馬的內臟：心臟大小，特別是左心室——竟然是預測賽馬成績最有力的單一變數。這就是他為何說服買家以最高價買下 American Pharoah（2015 年三冠王）。
Hans Rosling 在《Factfulness》中也用「兒童死亡率」這個單一指標衡量整個社會的健康度——馬來西亞每千名兒童僅死 14 個，意味著食物、衛生、醫療、識字率全部到位。
投資也有一個指標可以串起所有決策——多數市場、多數時間都在上漲（Most stock markets go up most of the time）。
多數市場、多數時間都在上漲#
巴菲特的話：「20 世紀美國經歷兩次世界大戰、其他軍事衝突、大蕭條、十多次衰退與金融恐慌、石油危機、流感大流行、總統下台。然而道瓊指數從 66 漲到 11,497。」
這不只發生在美國——全球多數股市長期均呈正趨勢（第 11 章已示）。
既然多數時候都在漲，今天不投，未來大概率要付更高價格。
因此最佳策略：能投就趕快投。
100 年的思想實驗#
假設你拿到 100 萬美元、要在 100 年內成長最多，只能選一種策略：
- A. 立刻全部投入
- B. 每年投入 1%（共 100 年才投完）
如果你不會選等 100 年才投完，那也不該等 100 個月或 100 週。
「最好開始的時間是昨天，第二好的時間是今天。」
為什麼「等更低價」這個直覺通常是錯的#
1930–2020 年隨機抽一個道瓊交易日，有 95% 機率未來會看到更低的收盤價。
但問題是：有時要等很久很久。
一個經典例子#
- 2009 年 3 月 9 日，道瓊跌至 6,547——金融海嘯的最低點
- 上次低於 6,547 的日子是 1997 年 4 月 14 日——12 年前
如果你在 1997 年 4 月 15 日買進，要等將近 12 年才會看到下一個更低點。沒幾個投資人能撐得住這種等待。
結論：時機（market timing）的理論誘人，實務上幾乎沒人做得到。最好的時機策略，就是儘快進場。
Buy Now vs. Average-In：定義與資料#
名詞定義#
- Buy Now：手上的錢一次全部投入
- Average-In：分批投入，例如每月平均一筆，分 12 次投完
Figure 13.1: Buy Now vs. Average-In（投入時間分佈）
S&P 500 1997–2020 的實證#
在所有滾動 12 個月區間：
- Average-In 平均輸 Buy Now 4%
- 76% 的區間 Average-In 都輸
把資料推回 1920 年，Average-In 平均輸 4.5%、68% 區間輸。
Figure 13.2: Average-In vs. Buy Now Over 12 Months（S&P 500，1997–2020）
Figure 13.3: Average-In vs. Buy Now Over 12 Months（U.S. Stocks，1920–2020）
唯一 Average-In 大勝的時刻——重大崩盤的高點前（如 1929、2008）：因為它買在跌下去的過程中，平均成本較低。但崩盤本身罕見，所以 Average-In 多數時間落後。
不是只有美股#
| 資產（1997–2020） | Average-In 平均輸幾%（12 個月） | 輸的時間比例 |
|---|---|---|
| Bitcoin (2014–2020) | 96% | 67% |
| 美國公債指數 | 2% | 82% |
| 黃金 | 4% | 63% |
| 已開發市場股票 | 3% | 62% |
| 新興市場股票 | 5% | 60% |
| 60/40 美股／公債 | 3% | 82% |
| S&P 500（含股息） | 4% | 76% |
| 美股（1920–2020） | 4% | 68% |
隨機選一個月開始 Average-In，很可能輸給一次性投入。
那「Buy Now 風險比較高」的論點呢？#
確實——Buy Now 完全曝險、Average-In 部分時間在現金，所以波動度（標準差）較低。
Figure 13.4: Average-In vs. Buy Now 12-Month Standard Deviation（S&P 500）
解法：不要靠 Average-In 降低風險，而是 Buy Now 進到較保守的組合。
Why: Average-In 100% 股票 vs. Buy Now 60/40 股債——大多數時候後者報酬更好且風險相當或更低。
How to apply: 若目標配置是 80/20 但現在心裡有壓力，先 Buy Now 60/40，計畫一年後再平衡到 70/30，再過一年到 80/20。
Figure 13.5: 12-Month Average-In to S&P 500 vs. Buy Now into 60/40 Portfolio
Figure 13.6: Standard Deviation — 12-Month Average-In to S&P 500 vs. Buy Now into 60/40
把閒置現金放在公債也救不了 Average-In#
常見反駁：Average-In 期間如果把現金放在公債（賺利息），是不是就贏？
| 資產（1997–2020） | Average-In 平均輸幾%（含公債利息） | 輸的時間比例 |
|---|---|---|
| Bitcoin (2014–2020) | 96% | 65% |
| 美國公債指數 | 1% | 72% |
| 黃金 | 3% | 60% |
| 已開發市場股票 | 2% | 60% |
| 新興市場股票 | 4% | 57% |
| 60/40 股債組合 | 2% | 77% |
| S&P 500 | 3% | 74% |
表現只是稍微改善——平均輸 1–3%，仍在 60–70% 的區間落後。
而且實務上多數投資人不會這樣做：AAII 從 1989 起的調查顯示，個人投資人平均逾 20% 的部位放在現金等時機。
估值（valuation）很高時呢？#
CAPE = 「景氣循環調整本益比」（cyclically-adjusted price-to-earnings ratio）。CAPE 越高，股票越貴。
| CAPE 級距 | Average-In 平均輸幾% | 輸的時間比例 |
|---|---|---|
| <15（<25th 百分位） | 5% | 67% |
| 15–20（25–50th 百分位） | 4% | 68% |
| 20–25（50–75th 百分位） | 3% | 71% |
| >25（>75th 百分位） | 2% | 70% |
即使 CAPE 高，Average-In 仍不會勝出。
唯一例外是 CAPE > 30 時 Average-In 略勝 1.2%——但歷史上 CAPE 超過 30 的時段只有「網路泡沫」與最近這個十年，樣本太少。
例：CAPE 在 2017 年 7 月再次突破 30，若那時清倉等下跌，到 2020 年底會錯過 S&P 500 65% 的漲幅（含股息）。
總結#
在「現在投」與「分批投」之間——幾乎所有資產類別、所有時間區間、所有估值狀態，現在投都比較好。
唯一例外是市場正在崩盤——但那時你最不想投。
心裡承受不了風險時，不要靠 Average-In 解決，請改用較保守的組合一次投入。
下一步#
下一章將處理另一個常見迷思——「等回檔再買」（buy the dip），看看這個聽起來合理的策略真實表現如何。