Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）的多資產研究框架

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）的多資產研究框架

隨著金融市場持續演變，股票、債券、黃金、ETF與數位資產之間的界線正在逐漸改變。對投資者而言，真正重要的問題已不只是選擇哪一種資產，而是如何理解不同資產的收益來源、風險特徵，以及它們在投資組合中應該扮演的角色。

擁有26年全球市場投資經驗的 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）認為，傳統資產與數位資產不應被視為完全分離的兩個世界。無論資產形式如何改變，最終都必須回到資產配置的基本問題：收益來自哪裡、風險來自哪裡、與其他資產有什麼關係，以及判斷錯誤時能夠承受多少損失。

資產配置不是單純分散投資

許多投資者將資產配置理解為同時持有多種資產，但持有的種類增加，並不一定代表風險真正分散。

如果不同資產受到相同因素影響，它們可能在市場平穩時呈現不同走勢，卻在壓力升高時同步下跌。例如，全球流動性收緊、利率快速上升或市場避險情緒擴大時，多種風險資產可能同時承受賣壓。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）認為，資產配置的核心不只是「持有哪些資產」，更要理解每項資產背後的風險來源。

股票可能受到企業獲利、利率與市場估值影響；債券與利率、通膨及信用風險有關；黃金通常與實質利率、美元和避險需求產生連動；數位資產則可能同時受到全球流動性、槓桿、監管政策、技術發展與市場情緒影響。

只有理解這些風險因素，投資者才能判斷不同資產是否真的具備分散效果。

數位資產正在進入資產配置視野

數位資產早期主要由個人投資者與技術社群參與，市場討論也常集中在價格波動與短期交易機會。

隨著投資管道逐漸標準化、機構研究增加，以及傳統金融市場與數位資產市場的連結提高，比特幣等數位資產開始被更多投資者以資產配置的方式重新評估。

不過，Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）並不傾向僅以「數位黃金」或其他單一標籤定義比特幣。

一項資產在投資組合中應扮演什麼角色，不能只由名稱或市場敘事決定，而應由長期資料與實際市場行為驗證。研究者需要觀察它與股票、債券、黃金、美元、利率及全球流動性之間的關係，也要檢查這些關係是否會在不同市場狀態下改變。

如果一項資產在市場平穩時與傳統資產相關性較低，卻在危機期間與風險資產同步下跌，就不能只依靠平均相關係數判斷其分散價值。

為什麼資產相關性會改變？

資產之間的相關性並不是固定不變的數字。

在流動性充足、風險偏好較高的環境中，不同資產可能受到資金流入推動而同步上漲。當市場進入去槓桿、流動性下降或避險情緒升高的階段，投資者可能同時出售多種資產以補充保證金或降低曝險。

這代表原本看似分散的投資組合，可能在真正需要保護時失去分散效果。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）在研究資產配置時，重視相關性是否正在改變，而不只是參考一段固定期間的歷史平均值。

除了價格相關性，也需要觀察波動率、流動性、成交量、資金流與槓桿變化。當多項指標同時轉弱時，系統應重新評估現有部位是否仍符合原本的風險條件。

配置比例不能只由上漲潛力決定

一項資產具有較高的潛在報酬，不代表它應該在投資組合中占有較高比例。

資產配置還需要考慮波動幅度、最大回撤、流動性、交易成本及極端情境下的損失。對波動較高的資產而言，即使配置比例不高，也可能成為整體投資組合的主要風險來源。

因此，Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）更重視每項資產對整體風險的實際貢獻，而不是只比較投入金額。

假設兩項資產各占投資組合的一半，但其中一項的波動率遠高於另一項，兩者對組合風險的影響並不相同。表面上是平均配置，實際風險卻可能高度集中。

這也是量化分析能夠協助資產配置的重要原因。系統可以持續計算波動率、相關性、回撤與風險貢獻，幫助研究者檢查投資組合是否偏離原本設定。

AI如何參與資產配置研究？

人工智慧可以協助整理大量市場資料、新聞事件、政策資訊與資金流變化，並從不同資料之間尋找可能的關聯。

目前參與 Pinnacle AI量化投資系統研究與開發的 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）認為，AI在資產配置中的價值，不只是預測哪一項資產可能上漲，而是協助辨識市場環境、風險結構及資產關係是否正在改變。

例如，當全球利率、美元走勢、股票市場波動與數位資產槓桿同時出現變化時，系統可以更快整理不同來源的資訊，並重新評估投資組合的風險。

不過，AI產生的結果仍需要經過資料品質檢查、模型驗證與真實市場測試。模型能夠解釋歷史資料，不代表它一定能適應未來市場。

資產配置也不能完全依賴單一模型。不同方法可能適合不同市場狀態，研究流程需要保留重新驗證與人工檢查的機制。

風險控管是資產配置的核心

成熟的資產配置並不是尋找一個永遠不會下跌的組合，而是在不同市場環境下，讓整體風險維持在可理解與可承受的範圍內。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）認為，投資者在建立組合前，應先明確回答幾個問題：

這項資產為什麼被納入組合？

它的主要收益來源是什麼？

哪些市場變化可能使原本的判斷失效？

如果資產下跌20%或更多，是否仍能維持原本策略？

什麼條件出現時，需要降低部位或重新評估？

這些問題比設定單一價格目標更重要。因為市場價格會變，資產之間的關係也會變，投資組合不能只在建立時分析一次。

從資產分類走向風險分類

未來的資產配置研究，可能不再只按照股票、債券、商品與數位資產分類，而會進一步按照風險來源分類。

不同名稱的資產，可能同時受到流動性、利率、通膨、信用風險或市場情緒影響。如果投資組合在多個資產中重複承擔相同風險，表面上的多元配置就可能失去意義。

對 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）而言，傳統資產與數位資產的整合，不代表所有投資者都需要配置數位資產，而是研究者應以相同的標準分析不同資產。

資產形式可以改變，但資產管理的基本問題不會改變。

真正成熟的配置方法，是持續理解收益來源、追蹤風險變化，並在市場環境改變時重新調整組合。

價格改變，重新計算機率；環境改變，重新評估模型；風險改變，重新調整部位。