回撤：亏损的不对称

情景

假设你把 $10,000 投进一项波动大的资产。在四个月里它滑落到 $5,000——一次 50% 的回撤。例子里的数字是虚构的；但这个情景是每一个投资者最终都会遇到的：

• 你的第一直觉说：“它跌了 50%，所以一次 50% 的反弹就能让我回本。”
• 你考虑再投入更多钱去“摊低成本”，加快收复。
• 一个朋友说：“拿着就行——它总会回来的。”

决策点

那份清单上的每一个选项，都悄悄假设了亏损和收复是对称的——即 −50% 和 +50% 相互抵消。它们并不抵消。 百分比是从不同的基数算出来的：亏损是从 $10,000 量起的，但任何收复都是从剩下的 $5,000 量起的。从 $5,000 起的一次 +50% 涨幅只有 $7,500。要回到 $10,000，剩下的钱必须翻倍——一次 +100% 的涨幅。

要点: 亏损是从一个大的基数里减掉的；收复却是在一个小的基数上挣来的。这就是那种不对称。

收复公式

Required gain = Loss ÷ (1 − Loss)

在一次 40% 的亏损之后：0.40 ÷ (1 − 0.40) = 0.40 ÷ 0.60 = 0.667 → 仅仅为了回本，就需要一次 +66.7% 的涨幅。在 20% 之后：0.20 ÷ 0.80 = +25%。在 50% 之后：0.50 ÷ 0.50 = +100%。这个函数不是一条直线——随着亏损加深，它剧烈地向上弯折。

不对称表

为什么这会改变“在亏损之前”做的决策

这种不对称是一个数学事实，而不是一个市场观点——而它真正的用处，来自任何亏损发生之前。它是仓位大小最有力的论据：一个占你投资组合 10% 的仓位亏损 50%，是一次 −5% 的投资组合事件，需要 +5.3% 才能收复——扛得住。同样的亏损，发生在一个满仓的仓位上，则需要 +100%。它也解释了为什么“它总会回来的”是一种危险的安慰：收复要求剩下的资本干双份、甚至三份的活，而没有任何东西能保证某一项单一资产会做到。

更好的决策流程

与其在 −50% 时才决定该怎么办，不如在你入场之前就决定：

• 在入场之前，计算一下：如果这个仓位撞上你最坏的现实情形，投资组合层面的亏损会是多少。
• 把那个数字代入收复公式——所需的翻身，是你能接受的吗？
• 把仓位定到让这个答案始终为“是”（这正是仓位大小那一课所搭建的）。
• 如果你已经深陷回撤之中，就按这项资产今天自身的价值来评估它——已经亏掉的钱，并不迫使这项资产回来。