投資組合回測
投資組合選項
再平衡和現金流選項
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時間範圍
財務選項
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資料選項
預測與建模選項
摘要
AI Insights
深入分析您的投資組合的表現、風險狀況、組成和長期預測。利用AI推理，全面審視回測結果的各個維度，揭示優勢、風險和顯著規律。 了解更多
重要提示：本工具僅供參考，不構成投資建議或投資推薦。
關鍵指標
績效指標
風險指標
詳細報酬
價值成長分析
投資組合價值成長分析追蹤投資組合總價值隨時間的變化。它考慮初始投資，並可選擇性地模擬現金流情境，如固定投入、固定提款或比例提款。
此分析協助投資人了解其投資組合的歷史表現，並可用於評估投資組合是否符合長期財務目標。
投資組合價值成長
投資組合價值成長表
資產比較
資產分析提供投資組合中各個資產的深入見解，包括績效和風險指標、資產間的相關性及整體資產配置策略。
多元化在投資組合建構中扮演關鍵角色，因為投資組合的風險不是由其底層資產的平均風險所決定，而是由它們的共同移動程度——即相關性——所決定。
資產配置
資產比較表
績效分析
績效分析透過累積報酬、年底（EoY）報酬及 Sharpe 比率、Sortino 比率等風險調整指標，評估歷史資料以衡量投資策略報酬。這有助於投資人在不同市場條件下評估絕對和相對績效。
累積報酬
年底報酬表
年底報酬
風險分析
風險分析是指對可能導致資本損失的潛在負面事件進行評估。進行風險分析有助於決定是否應進行投資。這是透過回撤、波動率和 Beta 等風險指標來完成的，這些指標反映了利益相關者對投資策略一致性的信心。
回撤
回撤表
Monte Carlo 模擬
Monte Carlo 模擬是一種統計方法，透過從歷史資產價格資料中隨機抽樣產生大量潛在結果，用以預測投資組合報酬。它協助投資人評估各種市場條件下投資組合的潛在風險和報酬。模擬考慮初始投資，並可選擇性地模擬現金流情境，如固定投入、固定提款或比例提款。
重要提示：透過 Monte Carlo 模擬產生的預測純屬假設性質，不保證未來報酬。投資決策應考量多種因素，過去表現不代表未來結果。
Monte Carlo 指標
模擬投資組合價格
Efficient Frontier
Efficient Frontier展示基於 Markowitz 均值-方差框架，在給定風險水準下提供最高預期報酬（或在給定報酬下提供最低風險）的投資組合配置集合。位於前緣的投資組合代表最佳風險-報酬權衡，並優於其下方的所有投資組合。使用 最佳化工具 進行詳細的最佳化分析。