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正2可以長期持有嗎?用23年數據回測00631L,多頭年與盤整年分開算給你看

正2槓桿00631L槓桿ETF長期持有波動耗損每日重置

最近的股市開始回調
市場列出了許多可能的理由
戰爭、升息、去槓桿
但不管真相是哪個
結果就是利潤回吐
這個時候就是考驗著各位投資者的耐心了
尤其是透過槓桿獲得超額報酬的投資者們
在這次可能也真正感受到雙倍下跌的心理壓力
那究竟該不該割肉離場
就跟我一起來研究研究吧

快速Recap:正2 是什麼

以台灣最知名的 00631L(元大台灣50正2)當範例
00631L是目前台灣市場規模最大的槓桿型ETF
它的目標是追求標的指數(臺灣50指數)「單日」正向2倍的報酬率
而臺灣50指數是臺灣證券交易所上市股票中
總市值最大的50家公司
臺灣50指數依照特定比例去持有這些公司的股票
00631L則是目標獲得這個指數的兩倍報酬

但只要你打開 00631L 的公開說明書
會看到一行警語:
本基金不適合追求長期投資之投資人

00631L 的報酬是 0050 的兩倍嗎?

在過去五、六年的長期多頭行情中
00631L 的累積含息總報酬率大約是原型 0050 的 2 ~ 3.5 倍之間
為什麼不是兩倍呢?
重點在於上面也有特別提到的「單日」
00631L追求的是台灣50指數「單日」報酬的 2 倍
所以基金經理人每天收盤都會把槓桿重設回 2 倍
也叫做每日重置(daily reset)

複利偏移 / 路徑依賴

每日重置會帶來幾個結果

  • 盤整時來回震盪會磨掉報酬(這就是波動耗損
  • 一路上漲的牛市裡 複利會讓你賺超過 2 倍
  • 一路下跌的熊市裡 複利反而讓你跌得少於 2 倍

所以「正2 長期是贏過還是輸給 2 倍大盤?」
取決於這段路是怎麼走的
這個現象叫做複利偏移(Compounding Effect)
也被稱為路徑依賴(Path Dependency)

或許就是有太多人不了解這件事
血本無歸後跑去控訴
主管機關才會要求券商對槓桿型 ETF 設下適格投資人門檻

有了這些知識後
我想問題應該是討論
「在什麼樣的情況下,支付了更高的管理費與耗損後,
正2仍然可以達到超額報酬?」

23 年重播:期望值站在正2 這邊

本站上的槓桿 ETF 計算機有一份 23 年的月線資料
00631L 是 2014 年 11 月才上市的
更早的部分是用 0050 真實日報酬
以「每日重置 2 倍、內扣 1%、融資成本 1.5%」重播出來的合成序列
(合成段會在圖上特別標記 詳見 00631L 情境頁

從 2003 年 7 月放到 2026 年 6 月
同一筆錢:

年化報酬總倍數
005014.2%約 21 倍
00631L(正2 策略重播)20.4%約 71 倍

00631L 歷史回放:2003-07 單筆投入到 2026-06,100% 正2 年化 20.4%、71 倍,0050 年化 14.2%、21 倍

想在計算機上重現這張表的話
把開始時間設 2003 / 07、每月定期定額改成 0(純單筆)
就會看到一模一樣的數字
(計算機預設有每月加碼,所以直接打開看到的年化會不同)

只看 2014 年上市後的真實資料更讓人驚訝
00631L的年化高達 38.5% (誰敢想 誰敢想)
對上 0050 的 21.0% (不曾想 不曾想)
不過這 11 年多台股基本上可以說是超級大牛市
拿牛市的數字說正2真香確實是有些武斷
那我們何不把不同年份拆開看看自己是否能接受?

多頭年 vs 盤整年:耗損的真面目

把 23 年逐年攤來檢查
正2 相對「2 倍的 0050」的落差長這樣:

年份回放區間0050正2 重播倍數
2004(盤整)2003-12 → 2004-12+5.6%+2.4%不到 0.5 倍
2018(空頭)2017-12 → 2018-12-4.9%-10.4%跌超 2 倍
2012(盤整)2011-12 → 2012-12+8.0%+11.1%約 1.4 倍
2019(多頭)2018-12 → 2019-12+33.5%+70.9%超過 2 倍
2021(多頭)2020-12 → 2021-12+21.9%+62.2%接近 3 倍
2023(多頭)2022-12 → 2023-12+27.5%+62.9%超過 2 倍

想在計算機上重現任何一列
把開始/結束時間照「回放區間」設(前一年 12 月 → 當年 12 月)
每月定期定額一樣設 0
因為區間剛好 12 個月 「年化報酬(IRR)」那一列就是當年報酬
(100/0 欄是正2 重播、0/100 欄是 0050)

我們可以看出
盤整時期,正2連 2 倍都拿不到,甚至輸給 1 倍
趨勢向上的年份,複利有機會讓它遠遠超過 2 倍
有別於每天扣你錢的管理費
波動耗損就像是入場券
買入可能的超額報酬
你相信的是「台股長期是趨勢向上」這件事

想自己調參數玩玩看的話
槓桿 ETF 計算機可以直接重播這段歷史

長期持有的真正代價:五張腰斬時間表

那接著我們來討論路徑依賴的問題
以月線收盤計(盤中會更深)
23 年裡 00631L 跌超過三成的有五次:

高點低點跌幅回到前高花了多久
2007-102009-01-86%約 10 年(合成段)
2021-122022-10-47%約 2 年
2004-022004-07-35%約 2 年
2019-122020-03-37%7 個月
2025-012025-04-32%7 個月

以最慘烈的金融海嘯為例
0050 跌 54% 花不到 7 年回前高
正2 跌 86% 等了 10 年才順利解套
這就是那行紅字警語想提醒的事情之一

最壞情境長什麼樣
可以直接在計算機重播:
2007 年 10 月最高點單筆進場、抱緊十年到 2017 年 10 月
正2 的報酬倍數剛好是 1.0 倍
同樣的情況下 0050 還有 1.6 倍(年化 4.6%)

00631L 最壞情境回放:2007-10 高點進場抱十年,正2 報酬 1.0 倍、最大回撤 -86%,0050 報酬 1.6 倍

我們也可以看一下離我們比較近
2020 和 2025 那兩次
大概半年多就回到前高了
也造成較年輕的投資人經歷的都是這種暴力V轉
很容易被慣壞
以為跌了「馬上」就會回來
所以才有人說那些能夠挺過 2008
至今還持有的人
或許才是真正通過長期投資考驗的人

所以:可以長期持有嗎?

如果參考歷史來看
確實是可以長期持有
但歷史我們只能參考
未來的報酬/波動/資金利率
我們都無法預測
我的小工具可以透過蒙地卡羅模擬
幫你模擬一些可能的未來情形
但最終仍得是你做出選擇

財富是對認知的補償
你只能替自己做決定
並接受它帶來如地獄般的試煉
或許能換取垂涎欲滴的果實


本文與站上計算機僅供教育參考,並非投資建議。2014 年 11 月前的 00631L 序列為以 0050 日報酬模擬之合成回填(含內扣與融資成本假設),與真實產品表現存在差異;回測以月線還原價計算,盤中回撤與斷頭風險會比表中數字更嚴重。槓桿 ETF 具高風險,台灣證交所對購買槓桿型 ETF 訂有適格投資人條件,投資前請詳閱公開說明書並諮詢合格財務顧問。

參考資料與延伸閱讀

常見問題

正2(槓桿 ETF)可以長期持有嗎?

數據上,00631L 用 23 年歷史重播(2014 年上市前以 0050 日報酬模擬回填)的年化報酬約 20.4%,同期 0050 約 14.2%,長期持有的期望值確實更高。但代價是路徑:2008 年等級的股災中它會回撤超過八成,並花上十年才回到前高。所以問題不是「能不能」,而是「你砍不砍得掉」——能撐過腰斬而不賣在低點的人,數據站在他那邊;撐不住的人,槓桿只會讓他更快離開市場。

波動耗損(波動衰減)是真的嗎?有多嚴重?

是真的,但常被講得太玄。每日重置的 2 倍 ETF,在連續上漲時複利會讓你賺「超過」2 倍;在上上下下的盤整段,來回震盪則會磨掉報酬。以回測數據為例:2004 年 0050 全年 +5.6%,正2 策略卻只有 +2.4%,連 1 倍都拿不到;反過來 2021 年 0050 +21.9%,正2 拿到 +62.2%,遠超過 2 倍。耗損不是每天都在扣的固定費用,而是「盤整市的稅、趨勢市的紅利」。

00631L 腰斬過幾次?每次多久才回到前高?

以月線收盤計(盤中低點會更深),23 年重播中跌幅超過三成的有五次:2008 金融海嘯 -86%(花約 10 年回前高,此段為模擬回填)、2022 升息年 -47%(約 2 年)、2020 疫情 -37% 與 2025 年初關稅風暴 -32%(都約半年多)、2004 年 -35%(約 2 年)。長期持有正2 的真實含義,是這五張時間表你每一張都要撐得過去。

00631L 和 00675L 該買哪一檔?

兩檔都是台股 2 倍槓桿 ETF,主要差異在追蹤指數(台灣50 2 倍 vs 加權報酬指數 2 倍)與內扣費用(約 1.0% vs 0.75%)。從 00675L 上市(2016-10)至今的實際資料回測,兩者年化報酬分別約 43.7% 與 43.8%,幾乎打平——指數成分與費用率的差異大致互相抵銷。選擇上更像是「你想放大 0050 還是放大大盤」的口味問題,細節我會另外寫一篇比較文。

00631L 今年分割(拆股)後,過去的報酬怎麼看?

2026 年 3 月的分割只是把一張切成好幾張,股價從五百多元變成二十幾元,你的總市值和報酬完全不變。看歷史績效時要用「還原調整後」的價格序列,否則圖上會出現一根假崩盤。本文與站上工具用的都是調整後資料,分割前後可以直接接起來比。

indigo.la.ringo

關於作者

indigo.la.ringo

想斜槓的軟體工程師,本來想釐清跟世界的關係,現在卻被逼著釐清跟AI的關係。最近則沈迷於鑽研人與金錢的關係。但不管最後找到怎樣的答案,都沒關係。

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