這次我用 PortfolioVisualizer 做了 2016～2025 的回測，與其單純持有 全倉QQQ（100% QQQ）相比，透過 433配置(保守)（40% QQQ + 30% QLD + 30% BIL）和 442配置(激進)（40% QQQ + 40% QLD + 20% BIL）的多元分散，能在相同或可承受的風險水準下顯著提升年化報酬、Sharpe Ratio 及 Upside Capture，同時降低最大回撤與縮短復甦時間。以下將依現代投資組合理論、資產配置角色、風險調整後績效與回撤表現，詳述三者勝出原因。

資料期間：2016/01/01–2025/03/31；來源：《Backtest Portfolio Asset Allocation》回測報告

• 現代投資組合理論指出，透過同時持有多種不完全相關的資產，可在不增加整體風險的情況下，達到更高的組合報酬；或在維持報酬的同時，有效降低波動度與回撤幅度​

• 持有相關性低的資產（科技股 vs. 槓桿股 vs. 短期公債），可透過不同市場環境下的負相關或低相關性，減緩單一市場劇烈波動的衝擊。

• 美股與美國短期公債之間的相關性常常趨近於零，甚至在市場劇烈波動期間呈現負相關，能於股市下跌時提供緩衝，降低組合整體回撤

• 分散後的 433配置(保守) 與 442配置(激進) 於相同回測期間內，Sharpe Ratio 分別達 0.86、0.85，與全倉QQQ 相當；而 Sortino Ratio 更提升至 1.43，顯示其在下行風險管理上優於單一 QQQ。

Invesco QQQ Trust (QQQ)

QQQ 追蹤 Nasdaq-100 指數，主要涵蓋市值前百大非金融公司，科技與成長股佔比超過 70%，提供穩定且持續的長期資本增值潛力​。

ProShares Ultra QQQ (QLD)

QLD 為日內兩倍槓桿 ETF，旨在放大每日納指正向表現 2 倍，能在多頭市場中顯著提升上行報酬，但同時也會加劇下檔損失，適合作為短期增強收益工具​ProShares ETF投資。

SPDR Bloomberg 1–3 Month T-Bill ETF (BIL)

BIL 投資於剩餘期限 1–3 個月的美國國庫券，幾乎無利率期間風險且流動性極高，是市場動盪時的短期避險首選，能在股債同跌時維持資本價值。

投資組合 依序為

Portfolio 1

QQQ（納指100） 100%

**QLD（QQQ 2倍槓桿）**0%

BIL（短期公債） 0%

Portfolio 2

QQQ（納指100） 40%

**QLD（QQQ 2倍槓桿）**30%

BIL（短期公債） 30%

Portfolio 3

QQQ（納指100） 40%

**QLD（QQQ 2倍槓桿）**40%

BIL（短期公債） 20%

• 相對穩定、簡單的配置方式。

• 雖然回報比不上 Portfolio 3，但風險相對低且 Sharpe Ratio 也不錯。

• 適合不想使用槓桿的長期投資人。

• 最佳 Sharpe 與 Sortino Ratio，代表風險調整後報酬相對穩定。

• 加入 BIL 提供一定緩衝效果。

• Drawdown 恢復時間最短（2022年的回檔只需7個月復原）。

Portfolio 3（442配置(激進)）

• 報酬最高（20.37%年化），但波動與最大跌幅也最大。

• 高比例的 QLD 提供強勁上漲動能（Upside Capture 148%）。

• 適合高風險承受能力的投資者。

• Sharpe Ratio 衡量投資組合超額報酬對單位風險的補償程度，分散後的 Portfolio 2 與 3 相較單一 QQQ，分別提升至 0.86 以上，顯示同風險下獲得更高報酬​。

• Sortino Ratio 只考慮下行風險的指標，Portfolio 2 的 Sortino Ratio 高達 1.43，比 QQQ 的 1.39 更具下檔風險管理優勢​。

• Upside Capture Ratio：Portfolio 3 能在市場上行期間捕捉 148% 的基準報酬，顯示槓桿部位有效放大多頭收益​。

• Downside Capture Ratio：BIL 等避險部位在下跌市況中幾乎不受影響，顯著降低組合下檔捕捉率，緩衝總體回撤​。

• 2022 年

• 全倉QQQ 最大回撤 -32.58%，復甦時間約 12 個月

  • 433配置(保守) 最大回撤 -30.77%，復甦時間僅 7 個月

  • 442配置(激進) 最大回撤 -36.96%，復甦時間約 12 個月

• 2025 Q1

• 全倉QQQ -8.28%｜433配置 -8.47%｜442配置 -10.33%｜Vanguard 500 -4.31%

單一 QQQ 在 2022 年經歷最大 32.6% 回撤，需約 12 個月才能收復失地；而 Portfolio 2 動用 BIL 配置後，最大回撤降低至 30.8%，且只需 7 個月即可回升，顯著縮短逆境持續時間。

雖然槓桿 ETF（如 QLD）可在短期大幅提升回報，但由於每日再平衡機制，長期持有易產生衰減，使其長期表現不及理想倍數回報，故須搭配其他資產平衡風險​。

• WealthManagement 指出，將 40% 股票 / 30% 槓桿股票 / 30% 短期公債 的配置，能在當前市場環境中提升風險調整後報酬，兼顧增長動能與安全邊際​。

• Reuters 報導顯示，槓桿 ETF 於 2025 年 4 月吸入突破 100 億美元，反映投資人積極利用波動機會，但同時伴隨長期持有風險警告​Reuters。

• Business Insider 分析指出，美國關稅政策可能使股票與債券同跌，突顯短期 T-Bill 於避險與流動性管理上的重要地位​。

結合低相關公債與高增長股票／槓桿部位，可在市場逆風時大幅緩衝回撤，同時保有上行潛力。

從 Sharpe、Sortino 及 Capture Ratio 指標均顯示，分散組合勝過單一 QQQ。

短期採用槓桿 ETF 放大多頭動能，並以 T-Bill 作穩健現金池，兼顧收益與安全。

1. 全倉QQQ：策略簡單，長期成長穩定，但缺乏緩衝機制。

2. 433配置(保守)：槓桿與公債兼備，風險/報酬平衡最佳，適合中度風險承受者。

3. 442配置(激進)：報酬最高但回撤也最劇烈，僅建議高風險偏好者。

https://www.portfoliovisualizer.com/

https://www.wealthmanagement.com/alternative-investments/the-case-for-the-40-30-30-portfolio?utm_source=chatgpt.com

https://www.kkr.com/insights/regime-change-benefits-private-credit-traditional-portfolio?utm_source=chatgpt.com

https://www.investopedia.com/terms/m/modernportfoliotheory.asp?utm_source=chatgpt.com

這次我用 PortfolioVisualizer 做了 2016～2025 的回測，與其單純持有 全倉QQQ（100% QQQ）相比，透過 433配置(保守)（40% QQQ + 30% QLD + 30% BIL）和 442配置(激進)（40% QQQ + 40% QLD + 20% BIL）的多元分散，能在相同或可承受的風險水準下顯著提升年化報酬、Sharpe Ratio 及 Upside Capture，同時降低最大回撤與縮短復甦時間。以下將依現代投資組合理論、資產配置角色、風險調整後績效與回撤表現，詳述三者勝出原因。

資料期間：2016/01/01–2025/03/31；來源：《Backtest Portfolio Asset Allocation》回測報告

• 現代投資組合理論指出，透過同時持有多種不完全相關的資產，可在不增加整體風險的情況下，達到更高的組合報酬；或在維持報酬的同時，有效降低波動度與回撤幅度​

• 持有相關性低的資產（科技股 vs. 槓桿股 vs. 短期公債），可透過不同市場環境下的負相關或低相關性，減緩單一市場劇烈波動的衝擊。

• 美股與美國短期公債之間的相關性常常趨近於零，甚至在市場劇烈波動期間呈現負相關，能於股市下跌時提供緩衝，降低組合整體回撤

• 分散後的 433配置(保守) 與 442配置(激進) 於相同回測期間內，Sharpe Ratio 分別達 0.86、0.85，與全倉QQQ 相當；而 Sortino Ratio 更提升至 1.43，顯示其在下行風險管理上優於單一 QQQ。

Invesco QQQ Trust (QQQ)

QQQ 追蹤 Nasdaq-100 指數，主要涵蓋市值前百大非金融公司，科技與成長股佔比超過 70%，提供穩定且持續的長期資本增值潛力​。

ProShares Ultra QQQ (QLD)

QLD 為日內兩倍槓桿 ETF，旨在放大每日納指正向表現 2 倍，能在多頭市場中顯著提升上行報酬，但同時也會加劇下檔損失，適合作為短期增強收益工具​ProShares ETF投資。

SPDR Bloomberg 1–3 Month T-Bill ETF (BIL)

BIL 投資於剩餘期限 1–3 個月的美國國庫券，幾乎無利率期間風險且流動性極高，是市場動盪時的短期避險首選，能在股債同跌時維持資本價值。

投資組合 依序為

Portfolio 1

QQQ（納指100） 100%

**QLD（QQQ 2倍槓桿）**0%

BIL（短期公債） 0%

Portfolio 2

QQQ（納指100） 40%

**QLD（QQQ 2倍槓桿）**30%

BIL（短期公債） 30%

Portfolio 3

QQQ（納指100） 40%

**QLD（QQQ 2倍槓桿）**40%

BIL（短期公債） 20%

• 相對穩定、簡單的配置方式。

• 雖然回報比不上 Portfolio 3，但風險相對低且 Sharpe Ratio 也不錯。

• 適合不想使用槓桿的長期投資人。

• 最佳 Sharpe 與 Sortino Ratio，代表風險調整後報酬相對穩定。

• 加入 BIL 提供一定緩衝效果。

• Drawdown 恢復時間最短（2022年的回檔只需7個月復原）。

Portfolio 3（442配置(激進)）

• 報酬最高（20.37%年化），但波動與最大跌幅也最大。

• 高比例的 QLD 提供強勁上漲動能（Upside Capture 148%）。

• 適合高風險承受能力的投資者。

• Sharpe Ratio 衡量投資組合超額報酬對單位風險的補償程度，分散後的 Portfolio 2 與 3 相較單一 QQQ，分別提升至 0.86 以上，顯示同風險下獲得更高報酬​。

• Sortino Ratio 只考慮下行風險的指標，Portfolio 2 的 Sortino Ratio 高達 1.43，比 QQQ 的 1.39 更具下檔風險管理優勢​。

• Upside Capture Ratio：Portfolio 3 能在市場上行期間捕捉 148% 的基準報酬，顯示槓桿部位有效放大多頭收益​。

• Downside Capture Ratio：BIL 等避險部位在下跌市況中幾乎不受影響，顯著降低組合下檔捕捉率，緩衝總體回撤​。

• 2022 年

• 全倉QQQ 最大回撤 -32.58%，復甦時間約 12 個月

  • 433配置(保守) 最大回撤 -30.77%，復甦時間僅 7 個月

  • 442配置(激進) 最大回撤 -36.96%，復甦時間約 12 個月

• 2025 Q1

• 全倉QQQ -8.28%｜433配置 -8.47%｜442配置 -10.33%｜Vanguard 500 -4.31%

單一 QQQ 在 2022 年經歷最大 32.6% 回撤，需約 12 個月才能收復失地；而 Portfolio 2 動用 BIL 配置後，最大回撤降低至 30.8%，且只需 7 個月即可回升，顯著縮短逆境持續時間。

雖然槓桿 ETF（如 QLD）可在短期大幅提升回報，但由於每日再平衡機制，長期持有易產生衰減，使其長期表現不及理想倍數回報，故須搭配其他資產平衡風險​。

• WealthManagement 指出，將 40% 股票 / 30% 槓桿股票 / 30% 短期公債 的配置，能在當前市場環境中提升風險調整後報酬，兼顧增長動能與安全邊際​。

• Reuters 報導顯示，槓桿 ETF 於 2025 年 4 月吸入突破 100 億美元，反映投資人積極利用波動機會，但同時伴隨長期持有風險警告​Reuters。

• Business Insider 分析指出，美國關稅政策可能使股票與債券同跌，突顯短期 T-Bill 於避險與流動性管理上的重要地位​。

結合低相關公債與高增長股票／槓桿部位，可在市場逆風時大幅緩衝回撤，同時保有上行潛力。

從 Sharpe、Sortino 及 Capture Ratio 指標均顯示，分散組合勝過單一 QQQ。

短期採用槓桿 ETF 放大多頭動能，並以 T-Bill 作穩健現金池，兼顧收益與安全。

1. 全倉QQQ：策略簡單，長期成長穩定，但缺乏緩衝機制。

2. 433配置(保守)：槓桿與公債兼備，風險/報酬平衡最佳，適合中度風險承受者。

3. 442配置(激進)：報酬最高但回撤也最劇烈，僅建議高風險偏好者。

https://www.portfoliovisualizer.com/

https://www.wealthmanagement.com/alternative-investments/the-case-for-the-40-30-30-portfolio?utm_source=chatgpt.com

https://www.kkr.com/insights/regime-change-benefits-private-credit-traditional-portfolio?utm_source=chatgpt.com

https://www.investopedia.com/terms/m/modernportfoliotheory.asp?utm_source=chatgpt.com