除了投資組合報酬 (Portfolio Return)之外，Portfolio Visualizer 裡的資產配置回測 (Backtest Asset Allocation)分析結果還包含幾個模塊的內容，本文將其餘重點匯整說明如下：
統計指標 (Metrics)
這部分內容展示在計量分析裡常用的一些指標，用以評估投資組合回測結果的收益、風險狀況，除了在上一篇提到的幾個較重要的關鍵指標外，還有幾個指標我認為也可以作為投資評估的參考：
- Beta：可以理解為投資組合報酬率對美國股票市場報酬率變化的敏感度，例如當Beta等於2時，代表當美國股票市場報酬率上升(下降)1％時，投資組合的報酬率會上升(下降)2％。一般而言，Beta要與相關性一起看，在這裡用的是美國股票市場相關性 (US Market Correlation)。其中，Beta是斜率的概念，相關性則是衡量線性相關程度的概念。舉例而言，一個高相關性、低Beta(低斜率)的投資組合(例如案例設計裡的股債配置組合3，相關性為0.88，Beta為0.47)，雖然與美國股市漲跌的線性趨勢幾乎同步，但與之同步漲跌的幅度較低，僅約一半不到。一般而言，低Beta是一個多元分散投資組合的良好特徵。
- 偏態係數 (Skewness)：偏態係數用來表達回測期間月度報酬率分佈的尾端集中情況。作為對比，常態分佈的偏態係數為0。左偏(偏態係數為負)代表有少數月份產生極端的負報酬率，右偏(偏態係數為正)代表有少數月份產生極端的正報酬率。一般股票市場的報酬率分佈都是左偏，顯示黑天鵝事件發生時，對股票市場產生的巨大回撤影響。以股債配置的組合3來看，其報酬率分佈偏態係數相對接近0，代表黑天鵝事件對股債配置的組合衝擊會較小。
- 超額峰態係數 (Excess Kurtosis)：用以表達回測期間月度報酬率分佈相對於平均數的集中呈度。作為對比，常態分布的超額峰態係數為0。若超額峰態係數為負，代表月度報酬率分佈較分散，平均數較沒有代表性；反之，若超額峰態係數為正，代表月度報酬率分佈較往平均數集中，此時平均數較能代表大部分時候的收益水準。
- 歷史法在險值 (Historical Value-at-Risk (5%))：在險值用來表達回測期間內，在某個信心水準下，投資可能產生的最大損失。其中，歷史法是衡量在險值(VaR)的方法之一。以股債配置的組合3來看：在險值為-3.1%，代表在過去這段回測期間，有5%的可能會產生至少-3.1%的月度虧損。在險值的數值愈接近0，代表在極端的黑天鵝事件受到的衝擊較小。
- 上行捕獲率 (Upside Capture Ratio (%))：用來表示在美國股票市場上行月份(報酬率大於0)時，該組合的獲利能力。若上行捕獲率大於1，代表市場上漲的時候，組合的上漲幅度高於市場；若上行捕獲率小於1，代表市場上漲的時候，組合的上漲幅度低於市場。因此，上行捕獲率大於1，可以視為組合的「進攻能力」較強。
- 下行捕獲率 (Downsided Capture Ratio (%))：用來表示在美國股票市場下行月份(報酬率小於0)時，該組合的獲利能力。若下行捕獲率小於1，代表市場下跌的時候，組合的下跌幅度低於市場；若上行捕獲率大於1，代表市場下跌的時候，組合的下跌幅度高於市場。因此，下行捕獲率小於1，可以視為組合的「防守能力」較強。以股債配置的組合3來看：上行捕獲率54.5%，下行捕獲率41.3%，代表股債配置在市場上漲時漲得較少，但在市場下跌時跌得更少，因此長期下來能累積穩健的收益。
年度報酬 (Annual Returns)
呈現各個組合在回測期間內所有年度的通貨膨脹率 (Inflation)、報酬率以及累積資金情況，右邊則是回測組合內涉及各資產的年度報酬率情況。由於一般投資人對金融市場內各種資產的年度報酬率較為熟悉，因此這個模塊的內容利於橫向比較多個投資組合在不同市場情況下的績效表現差異。
回撤 (Drawdowns)
呈現各個組合在回測期間內的回撤表現。例如回撤-10%，代表從前一個淨值高點到現在已經產生10%的損失。從回撤圖也可以看出股債搭配的組合3(黃線)與純股票組合(紅線與藍線)在股票市場大幅回撤時的表現有顯著差異。
市場壓力測試(Drawdowns for Historical Market Stress Periods)
下方的表格是歷史情景的市場壓力測試，可清楚看出在特定市場黑天鵝事件發生時，不同組合的下跌情況。從近年的實際情況來看，2008年的次貸危機(Subprime Crisis)、2020年的新冠疫情(未顯示在表格內)，以及2000年的網際網路泡沫(Dotcom Crash)都是很好的測試事件，可以了解組合的抗壓性。
再往下的表格則是呈現各組合前10大回撤期的起止時間(Start/End)、下跌持續期間(Length)、恢復期間(Recovery Time，從最底部漲回到回撤開始淨值點的時間)，以及水下期間(Underwater Period，下跌持續期間＋恢復期間)等。可以明顯看出股債配置的組合3有更短的水下期間，例如2008年的次貸危機，水下期間為2年1個月；而純股票組合，水下期間接近4年半到5年。可以看出在投資的過程中若挖的坑越大(50%的回撤)，需要花更長的時間才能將坑填平，這也再次體現出多元資產配置的重要性。
資產 (Assets)
總結組合內涉及的各項資產在回測區間內的收益、風險與相關性。包含組合的收益拆解(Portfolio Return Decomposition)與風險拆解(Portfolio Risk Decomposition)。其中收益拆解可以看出組合內各項資產的收益貢獻情況；風險拆解可以看出組合內各項資產的風險來源佔比情況。一般而言，組合內長期的收益來源與風險來源都會以風險性資產為主(例如股票)，畢竟要承擔更高風險才有可能獲取更多的預期報酬。
各資產歷年報酬率 (Annual Asset Returns)
最下方可以看到投資組合裡各個資產在歷年的報酬率表現，可以清楚看出投資組合在歷年的收益貢獻來源。
滾動報酬 (Rolling Returns)
滾動報酬可以看出各個組合在回測區間的長期收益平均表現。在計算滾動報酬時採回看的方式，以36個月滾動報酬為例，即在任何一個時間點往前36個月計算年化報酬，再將每個月的36個月滾動報酬結果連接起來。若線的波動越小，代表長期收益較穩定。從回測滾動36個月的結果來看，股債搭配的組合3(黃線)明顯收益穩定性較高，從表格對照可看出，股債搭配36個月滾動報酬的平均值、最大值與最小值分別是8.89%，20.59%與-2.52%。其中，發生負報酬率的情況極少，絕大部分情況下，持有三年該組合的報酬率為正。而隨著持有期間增加，穩定性也會隨之上升。
寫在最後
Backtest Asset Allocation與Backtest Portfolio兩個功能極為類似，差別只在於前者配置的是資產，後者配置的是可供投資的產品，包含ETF、股票、基金等。後者更為實際，因為最終還是要以投資商品的形式來實現投資組合。這兩個功能是我在Portfolio Visualizer裡使用最多的分析，各模塊裡又能完整包含風險、收益、相關性等內容，對於有在使用美股ETF或基金進行資產配置的投資人來說，若能讀懂各個指標的意涵，已經是相當全面的分析工具。
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