投資一定有賺有賠，但「投資風險」到底是什麼？ - 泛科學

Beta 數字高低沒有絕對的好壞，單純是參考值；通常Beta 會搭配報酬率來看，若Beta 接近1，且報酬率跟指數差不多或略低，那就建議直接買那種類的ETF 指數基金。

光靠自己 ... 011文字分享友善列印011Promo數學妙用科學傳播投資一定有賺有賠，但「投資風險」到底是什麼？鳥苷三磷酸(PanSciPromo)・2019/07/23・2970字・閱讀時間約6分鐘・SR值550・八年級＋追蹤本文由國泰智能投資委託，泛科學企劃執行文／鄭必郁│國際認證理財規劃顧問(CertifiedFinancialPlanner)大家肯定都聽過「投資一定有風險，投資有賺有賠，申購前應詳閱公開說明書」但就算真有「詳閱公開說明書」，看不懂怎麼辦？坊間許多投資課程的重點便是在教投資人如何分散風險，也有人會尋求理財專員的建議。

而在數位化的浪潮下，也有許多新型的投資工具，利用數據協助投資人做出更理性的投資決策。

投資一定有風險，但什麼是投資風險？我們如此害怕的「風險」，到底是什麼？整體來看，投資總風險可分為系統風險(SystematicRisk)與非系統風險(UnsystematicRisk)。

系統風險又稱市場風險(MarketRisk)，主要來自政經因素影響，例如通貨膨脹、政局不安、經濟衰退、利率變動等，只要你在這地球村上就躲不掉。

而目前全球最「知名」的系統風險，莫過於美國總統川普的推特內容。

川普一說話，世界都震盪。

圖／WikimediaCommons非系統風險又稱為非市場風險(NonmarketRisk)，是可以透過多角化投資組合來分散的風險。

它主要來自產業、企業或投資個案等內部風險，是由本身的商業活動和財務活動帶來的，例如航空業罷工、科技業智財權法律糾紛、知名企業CEO的不當言行等等。

要提高投資的勝率，當然要避開可能的地雷區，如美中貿易戰，目前較明顯主戰場在通訊、網路以及電腦週邊。

因此，現階段美國圍封的中國手機品牌，或者是中國可能會針對的美國電子企業，都是應該避開的項目。

在多數的情況下，我們在投資的環境下談論的非系統風險主要會包括：流動性風險：資金變現的自由度波動度：報酬越高、風險越大債券違約率：欠債不還錢，資金放水流投資商品這麼多，風險當然不一樣！除了上面說的兩種投資總風險外，不同的投資商品也會有不同的風險，讓我們來看看股票、債券、基金各自的風險吧。

股票：投資人成為股東，獲利方向有兩種：第一種是公司發大財，把賺來的錢變成股息（股利）分給股東；或是公司前景看好，股價蹭蹭蹭地往上升，這時候賣掉股票便能賺價差（資本利得1）。

有些人喜歡買穩定高配息（每年發放豐厚的股利）的「定存股」，像是中鋼、中華電信。

不過，大部分的投資人還是喜歡賺價差，例如如果「膽敢」在2014的六月砸每股500美元買一股 Amazon，五年後的今天，獲利可達1,573.73(+479.69%)。

哇賽，買股票也太賺了吧！先別高興得太早，波動幅度大、能夠提供高報酬的股票，也就有比較高的賠錢風險。

接下來，讓我們聊聊另一項商品「債券」。

債券：簡單說就是借錢給需要的對象，並且約定借款利率、付利息方法、借款期間，最後到期清償。

債券是以一開始講好的利率作為獲利，通常較為穩定，相較於股票風險低，但是獲利也會較低。

那債券的風險是什麼呢？其中之一便是債務人借錢不還的違約風險。

如果不想要借出去的錢放水流，就要運用「信用評等」找出誠實可靠、會準時還錢，還願意付出最高利息的人。

試想：一樣是借錢給政府的「政府公債」，美國跟剛果共和國提供了一模一樣的債券條件，你會買哪一種？當然是國力強大、怎樣看都不會倒的美國。

所以，信用評等越高代表它的償債能力好、倒帳機率低，但利率通常就不會太高。

反之，可以獲取較大收益的債券往往是到處借不到錢，只好多花利息來讓投資者同意那筆貸款。

股票與債券，就像在玩翹翹板除了股票風險較高、債券風險較低外，它們更像是在天秤的兩端，會因為貨幣市場利率的調整而此消彼漲。

怎麼說呢？首先我們要知道：公司可透過降低成本來增加獲利，而大部分公司都需要借錢才能運營。

所以當央行宣告調降一碼(0.25%)時，一億元的貸款，每年可以少付25萬的利息費用，省下的這些錢挹注到盈餘，就能讓股價往上攀升。

但是，從另一頭來看，投資債券的獲利來源就是利息。

當利率往下調整、壓縮獲利空間，債券價格當然下跌。

嗚嗚嗚，股票賺錢債券就得虧錢、債券賺得多股票就會賠嗎？不是啦！投資並不是二選一，我們其實可以避免雞蛋放在同一個籃子裡、進行多樣性投資，這也正是基金出現的原因。

基金：是由證券投資信託公司以發行受益憑證2的方式，招募大家的資金，委託專業的經理人管理並依據當初拿到核准函的投資方向投入債券、股票、貨幣或衍生性金融商品等，而不同類型的基金與經理人會有不同的獲利表現和風險。

雞蛋不要放在同一個籃子裡，投資也是。

圖／publicdomainpictures投資風險怎麼看？統計數字大揭密！當我們在公開網站上搜尋特定基金或股票，在風險評等欄位通常能輕鬆查到拿來評估波動度的三個指標：標準差、夏普值(SharpeRatio) 以及Beta值，但它們究竟代表哪些意思呢？標準差：意指某個期間報酬率的上下變動，標準差越大，獲利就越不穩定。

夏普值：衡量基金是否能用「越小的波動」創造越高的獲利，較學術的說法就是承受每單位風險所得的報酬。

用白話文來說，夏普值可以視為是基金的CP值，數字自然是越高越好。

公式如下：夏普值=（基金報酬率─無風險率）／標準差基金報酬率：（基金投資現值─買進成本）／買進成本無風險率：原則上大都以當地貨幣一年期定存率代入以上面公式來看，高夏普率需要下面的條件：基金報酬率高，且波動（標準差）小。

換句話來說，錢投入後，就可以看著它平穩成長。

所以當比較不同類型的基金或股票時，夏普率可以做為最後做決定的關鍵點。

例如要挑選投資基金，最後口袋名單剩兩檔，看起來其他條件大同小異，但每月可投金額僅允許挑一檔，A基金夏普率0.51%，B基金夏普率0.74%，當然挑B基金。

而另外一個指數Beta值(β)則是在看基金與大盤的對應波動幅度。

Beta數字高低沒有絕對的好壞，單純是參考值；通常Beta會搭配報酬率來看，若Beta接近1，且報酬率跟指數差不多或略低，那就建議直接買那種類的ETF指數基金。

光靠自己分散風險太難？用點智能工具吧！看了這麼多數值是不是已經眼花撩亂了呢？但這還不夠喔！你還得考量自己願承受的風險、期望的報酬率3，再根據現有的商品分配不同的比例，才能夠找出最適合自己情況的投資組合。

投資要做的功課實在很多，但人們很難時時盯盤、掌握世界經濟局勢，所以現在不少銀行都開始推出智能投資服務，結合各項投資理論和金融分析模型，讓客戶決定個人投資目標和可承受風險，再利用數據計算出最適合客戶的投資組合與配置，協助客戶進行目標式投資(Goal-basedInvesting)。

此外，智能投資的「再平衡」機制，則會協助顧客做出理性決策、戰勝人性，在市場波動或投資績效偏離預期時，自動監控、提醒客戶，進一步調整優化。

現在有公司推出智慧型方案。

圖／國泰世華銀行提供學完了投資風險相關的基礎知識，也知道了新型的投資工具，但願各位在面對有賺有賠的投資時，能夠多賺一些、少賠一點，用知識發～大～財～（誤）本文由國泰智能投資委託，泛科學企劃執行註解：資本利得：意即以低買高賣的方式，賺取差價所得的獲利。

受益憑證：投資人購買基金時，會由信託人或者基金公司發予投資人的證明，在法律上被視為有價證券。

數感宇宙探索課程，現正募資中！相關標籤：債券利率投資智能投資理財股票風險風險管理熱門標籤：大麻量子力學CT值女科學家後遺症文章難易度剛好太難所有討論 0登入與大家一起討論鳥苷三磷酸(PanSciPromo)133篇文章・ 259位粉絲＋追蹤充滿能量的泛科學品牌合作帳號！相關行銷合作請洽：[email protected]相關文章航空器簽派員：陪著你從起飛到降落的地上飛行員來趟蕉心之旅？購買有產地履歷的香蕉好安心守護飛安沒他們不行！認識航空安全檢查員今年夏天絕不能錯過——「搞笑諾貝爾獎世界展」首度登台！TRENDING熱門討論即時熱門人工智慧會比我們聰明嗎？面對AI的潛在隱憂與未來展望——《霍金大見解》14小時前三餐老是在外，只能外食怎麼辦？──HOWTO認識常見外食地雷區19小時前冠狀動脈狹窄，造成心臟缺血很要命！19小時前「冬令進補」飲食要控制——高油高鹽恐讓心衰竭患者恐越補「傷心」19小時前科學宅的戀愛契機：「同類交配」理論63天前思考別人沒有想到的東西——誰發現量子力學？52022/06/03時間是甚麼？國內物理學家與哲學家怎麼看？42022/06/07控制進食時間與熱量，小鼠可以更長命？32022/05/23174文字分享友善列印174化學物語能源動力電腦資訊機器學習×鈣鈦礦材料：讓AI設計太陽能電池！研之有物│中央研究院・2022/03/09・6280字・閱讀時間約13分鐘＋追蹤本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

採訪撰文｜簡克志美術設計｜林洵安機器學習輔助材料設計為了2050淨零排放的目標，太陽能發電為不可或缺的再生能源之一，其中「鈣鈦礦太陽能電池」是近年最熱門的研究領域，不僅成本低廉、光電轉換效率也可達到25%。

然而，鈣鈦礦材料在環境中容易降解，影響使用壽命。

材料科學家為了做出效能好又穩定的鈣鈦礦「料理」，無不卯足了勁，替這道菜加上各種「食材」，但是越複雜的菜，調出好味道就越困難。

人腦畢竟有限，如果交給機器呢？中央研究院「研之有物」專訪院內應用科學研究中心包淳偉研究員，他與團隊訓練了一套機器學習模型，可以又快又準的找出複雜鈣鈦礦材料的最佳化條件！「鈣鈦礦太陽能電池」是近年最熱門的研究領域，不僅成本低廉、光電轉換效率也可達到25%。

圖／WikimediaCommons光電好夥伴：複雜鈣鈦礦材料對太陽能電池來說，鈣鈦礦材料具有優異的光電性質和低生產成本，近年也廣泛應用在LED、雷射、光感測器和光觸媒。

鈣鈦礦是什麼呢？最初是指鈣與鈦的氧化物CaTiO3，而現在常講的「鈣鈦礦材料」為一種統稱，泛指擁有相似結構的金屬鹵化物材料，通式為ABX3。

要調配出優秀的鈣鈦礦材料並不容易，科學家必須像大廚一樣，運用各種「食材」煮出ABX3。

鈣鈦礦材料ABX3 的結構示意圖，同一個位置可以放入不同的相應元素。

資料來源／JournalofEnergyChemistry鈣鈦礦材料 ABX3 的「食材」有哪些？A的位置：可放入+1價的有機或無機陽離子，例如甲胺（CH3NH3+，簡稱MA）、甲脒（HC(NH2)2+，簡稱FA）或銫離子（Cs+）。

B的位置：可放入+2價的無機金屬陽離子，通常是鉛離子（Pb2+）。

X的位置：可放入-1價的鹵素陰離子，如碘（I–）、溴（Br–）、或氯（Cl–）離子。

由於鈣鈦礦材料在環境中容易降解、影響使用壽命。

研究發現，添加多種有機和無機離子的鈣鈦礦太陽能電池可大幅提升性能和穩定性，因此科學家為了調配出最好的鈣鈦礦材料，加料不手軟，成份也愈來愈複雜。

在眾多複雜鈣鈦礦材料中，包淳偉研究員探討的是 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 ，下標符號y和1-y表示相對含量，如果MA佔60%、FA就是40%，因為MA和FA會競爭同一個位置；同理Br和I亦然。

圖片為鈣鈦礦材料通式ABX3 對應到混合離子鈣鈦礦材料MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 之示意圖。

圖／研之有物問題來了，MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 這個材料這麼複雜，比例要怎麼配比較好呢？「你累積的經驗越多，你就猜得越準」，包淳偉說道。

2016年曾經有國外團隊為了找出離子濃度配方與 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 元件性能的關係，不惜花重本「土法煉鋼」，分別將兩組相對含量7等分（0,1/6,2/6,3/6,4/6,5/6,1），做出49種不同的鈣鈦礦太陽能電池，再去測量光電轉換效率，得出最佳比例為MA2/6FA4/6Pb(Br1/6I5/6)3 。

然而，爲何這樣的濃度配方可以得到最佳元件呢？很遺憾的，實驗團隊由於實驗表徵手段的限制，並不能解答這個重要的基礎問題。

因此，實驗團隊仍然需要學生們焚膏繼晷地爆肝，用試誤法（trialanderror）把最佳配方「踹」（try）出來。

國外團隊為了找到MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 最佳比例，做出49種不同的鈣鈦礦太陽能電池，黃框處即為最佳比例。

左圖為相應濃度的元件外觀，右圖為相應濃度的材料表面微結構。

資料來源／Energy&EnvironmentalScience不過，一直反覆試誤並非好方法，畢竟每做一次實驗就是一次成本。

因此，科學家也設法從理論模擬著手，包淳偉強調「模擬的好處是可以在電腦空間中創造一個最純淨的系統。

」，而原子尺度模擬，更可以達到原子級的解析度，提供許多實驗無法量測的資訊。

要如何模擬一個材料系統？材料科學注重製程（Process）、性質（Property）和結構（Structure）之間的關係。

當我們對結構不夠瞭解時，往往只能透過不同的製程參數，慢慢做出我們想要的性質，可能在失敗多次之後，才能抓到一些訣竅。

理論模擬幫助科學家在做出樣品之前，先建立能量模型，找出能量最低、最穩定的微結構。

當我們了解結構之後，可以避免有問題的製程參數設定，進而得到較好的材料性質。

首先，如果要知道材料性質，有個最精準也最耗時的方法：「第一原理計算」，只用量子力學原理，從頭開始把原子間的作用力和能量計算出來。

因為計算繁瑣，應用上只能模擬1奈米以內（10-9 公尺）的三維材料，抓到數個皮秒（10-12 秒）內的原子狀態，若再往外擴展所耗費的時間和成本難以想像。

相對地，計算材料性質也有省時省力的方法：「分子動力學模擬」，運用古典的牛頓力學，搭配統計力學去計算系統的微觀結構和能量。

分子動力學模擬大約可以模擬100奈米內的三維材料，抓到數個微秒（10-6 秒）內的原子狀態，可模擬的系統尺寸和時間都比第一原理計算要來得多！可惜準確度對於現在化學組成高度複雜的新穎材料而言是一個極大的挑戰。

有沒有一種方法，可以做到又快又準呢？有有有！它就是近年大熱門的「機器學習」！圖／研之有物第一原理計算僅適合用在1奈米以內尺度，計算準確耗時；分子動力學模擬可用於100奈米尺度，計算省時卻不夠精準；透過機器學習建立的神經網路模型，可以快速模擬100奈米尺度的材料，也保留高準確度。

資料來源／包淳偉時間就是金錢，請愛用機器學習！當包淳偉看到2016年國外團隊的 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦研究之後，他認為「結構」這塊還有很多地方可以討論，如果透過理論模擬，先找出最低能量的微結構，或許就能更有效率地探索離子濃度空間，找出決定最佳配方的關鍵要素！由於第一原理計算和分子動力學模擬都不夠好用，包淳偉就將念頭轉到近年熱門的「機器學習」，他和團隊就先從簡單的PbI2 開始，慢慢做到複雜的鈣鈦礦材料。

一開始包淳偉的團隊使用布朗大學開發的原子尺度機器學習套件（AtomisticMachine-learningPackage,AMP）來進行訓練與測試，然而，由於AMP套件性能無法達到預期，包淳偉團隊就走上了自行開發機器學習分子動力學模擬程式的不歸路。

訓練神經網路模型時，包淳偉採用第一原理計算的結果當作機器學習素材，並設計函數進行反饋校正，直到預測的原子能量誤差遠小於熱擾動。

這套神經網路模型如何運作？先輸入原子座標（位置向量 r），再換算成「原子指紋」（特徵向量 G，表示該原子與其他原子之間獨一無二的相對關係），之後透過神經網路，快速輸出整個材料系統的原子能量和作用力。

從輸入到輸出，要模擬原子走一個步階（註1）有多快？假設以2000顆原子的計算量來看，自行開發的機器學習方法只要約0.1秒，第一原理計算則要花費3小時，足足快了十萬倍（註2）！包淳偉與團隊成功訓練出可以模擬複雜鈣鈦礦材料系統的神經網路模型。

資料來源／包淳偉此神經網路模型可以準確預測MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的系統能量和受力。

縱軸表示包淳偉團隊的神經網路模型模擬結果，橫軸表示第一原理計算結果。

資料來源／包淳偉AI告訴我們什麼？包淳偉團隊成功訓練出來的神經網路模型，可以在2,000顆原子左右的材料系統上進行數百萬種可能的原子排列採樣，並計算出複雜鈣鈦礦材料的最低能量結構，模擬出不同原子在材料中最穩定的位置、它們的振動，以及它們受到擠壓時會怎麼跑。

多虧了神經網路的快速計算，即使是 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 這麼複雜的系統也能處理，跑了將近1百萬次結構模擬，得出不同成份比例下81種最低能量的微結構（如下圖），這是第一原理計算絕對跑不出來的成果。

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的最低能量原子結構，縱軸y為MA濃度（CMA，從MA0-FA1到MA1-FA0），橫軸x為Br濃度（CBr，從Br0-I1 到Br1-I0），各自9等分。

為求圖片簡潔，省略x,y=0或1的結構圖。

資料來源／包淳偉找出系統最低能量的原子組態還不夠，包淳偉團隊想要進一步檢驗鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 是否能穩定地保持混合狀態，因此計算不同濃度成份下的離子混合能Emix（如下圖）。

混合能是負的，表示系統會傾向混合在一起，這也是材料學家想要的微結構，系統會維持單一固溶相，原子和原子之間「和平共處」。

混合能是正的，表示系統會傾向分離成不同成分的「相」（Phase），材料不能保持穩定的混合狀態，會析出相異固溶相，產生許多缺陷。

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的混合能Emix分布，藍色表示混合能為負（維持單一固溶相），紅色表示混合能為正（析出相異固溶相），可以看到Br和MA濃度高的時候，容易析出化合物。

其中，縱軸y為MA濃度（CMA），橫軸x為Br濃度（CBr）。

資料來源／包淳偉從 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 混合能分布初步來看，Br濃度（CBr）或MA濃度（CMA）越高的時候，混合能就越高，系統越容易析出相異的固溶相。

除了混合能之外，研究團隊更進一步檢驗了不同濃度成份下的其他結構參數，例如短程有序參數αA-B（正值表示A-B析出；負值表示A-B混合）、晶格扭曲ηs（shearstrain）與晶格畸變ηv（volumetricstrain），觀察析出化合物時，是否真的會改變晶格的幾何結構。

為了將模擬結果和實際情況對照，包淳偉再將模擬出來的結構以第一原理計算出不同濃度成份下的材料能隙（Eg），以及用內差法比對2016年國外團隊的實驗數據，得出不同濃度成份下的元件短路電流（Jsc）和光電轉換效率（powerconversionefficiency,PCE）。

有了這些關鍵數據，我們終於可以完成鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 優化製程參數的最後一哩路！鈣鈦礦材料設計最佳化！還記得我們一開始跑模擬的目標嗎？幫助研究團隊在花大錢做實驗之前，先找出最穩定的結構，從結構參數回推好的製程參數，進而得到較好的材料性質。

那麼要如何把這麼多參數的相關性一網打盡呢？有個好工具叫「皮爾森相關性矩陣」（Pearsoncorrelationmatrix）。

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料透過機器學習方法模擬之後，計算出性質參數（Eg、Jsc、PCE）、結構參數（Emix、α、ηs、ηv）與製程參數（CMA、CBr）與之間的相關性。

其中，r為相關係數，紅色正值表示兩者正相關，藍色負值表示兩者負相關。

資料來源／包淳偉上圖的矩陣整合了結構參數、製程參數與性質參數的相關性。

這張表格要怎麼解讀呢？首先看結構參數，混合能（Emix）越高，晶格扭曲（ηs）程度越大，MA和FA不互溶，Br和I也不互溶，鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 不能保持穩定的混合狀態。

再來看製程參數和結構參數，Br的濃度（CBr）和MA的濃度（CMA）越高，晶格扭曲明顯增加，使得混合能越高。

尤其是Br，Br加得越多，MA和FA不互溶，Br和I也不互溶，容易析出其他固體相，在材料中引入缺陷。

最後看性質參數與結構參數，會發現混合能越高，光電轉換效率（PCE）和元件短路電流（Jsc）越差。

因此，如果要提升光電轉換效率，必須降低Br和MA的摻雜濃度來減少晶格扭曲，以降低混合能，使得MA和FA，Br和I都能充分混合，讓析出物和缺陷減少。

使電流傳輸時不會受到材料缺陷或晶界的阻礙，光電轉換效率才會好。

要做出好的鈣鈦礦材料MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 必要條件之一：「降低Br和MA的摻雜濃度，盡量讓材料維持單一固溶相」。

這就是理論模擬的科學力量，預先評估一款材料設定的製程參數好不好。

如果要透過實驗方法窮舉出上述的最佳化原則，不僅金錢花費巨大，時間成本也相當高。

包淳偉與研究團隊透過近年熱門的機器學習技術，建立了模擬材料系統的神經網路模型，因為神經網路快速運算的特性，大幅降低花費時間和成本，並且模擬結果相當準確。

包淳偉團隊從簡單的化合物模擬開始，終於在2021年成功發表複雜鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 的最佳化條件，成果發表在權威期刊《JournalofPhysicalChemistryLetters》。

目前除了繼續改善神經網路模型之外，也開始和其他國外研究團隊合作解決混合複雜元素的材料系統問題，例如高熵合金。

最近包淳偉團隊與香港研究團隊在《自然》期刊發表了一種超彈性高熵合金，而包淳偉團隊也正在使用機器學習輔助原子尺度模擬來研究它有趣的塑性變形性質。

要做出好的材料，結構、製程與性質缺一不可，機器學習輔助的模擬方法可以幫助科學家快速找到最低能量的結構，這是傳統模擬方法無法做到的。

目前除了繼續改善神經網路模型之外，最近包淳偉團隊與香港研究團隊在《自然》期刊發表了一種超彈性高熵合金，而包淳偉團隊也正在使用機器學習輔助的原子尺度模擬來研究它有趣的塑性變形性質。

圖／研之有物註解註1：原子走一個步階的意思是：原子從某個位能井跳到下一個位能井。

註2：此為研究團隊早期模擬MAPbI3 的成果，之後的神經網路模型效率更好。

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