作者：Todd Wenning
編譯：深潮 TechFlow
深潮導讀：學術金融理論將風險分為系統性風險和特質性風險。同樣，股票回撤也分為兩種：市場驅動的系統性回撤（如 2008 年金融危機）和公司特定的特質性回撤（如當前 AI 擔憂導致的軟件股崩盤）。
Todd Wenning 以 FactSet 為例指出：系統性回撤時，你可以利用行為優勢（耐心等待市場恢復）；但特質性回撤時，你需要分析優勢——對公司十年後的願景比市場更準確。
在 AI 衝擊軟件股的當下，投資者必須區分：這是暫時的市場恐慌，還是護城河真的在崩塌？
不要用鈍器般的行為解決方案去解決需要細膩分析的問題。
全文如下：
學術金融理論認為風險有兩種類型：系統性和特質性。
- 系統性風險是不可避免的市場風險。它無法通過分散化消除，而且它是你唯一能獲得報酬的風險類型。
- 另一方面，特質性風險是公司特定的風險。因為你可以廉價地購買不相關業務的分散化投資組合，所以你不會因承擔這種風險而獲得報酬。
我們可以改天再討論現代投資組合理論，但系統性-特質性框架對於理解不同類型的回撤（從投資的峰值到谷底的百分比下降）以及我們作為投資者應該如何評估機會很有幫助。
從我們拿起第一本價值投資書開始，我們就被教導要在股票拋售時利用沮喪的市場先生。如果我們在他失去理智時保持冷靜，我們將證明自己是堅忍的價值投資者。
但所有回撤併不相同。有些是市場驅動的（系統性），而另一些是公司特定的（特質性）。在你出手之前，你需要知道你在看哪種類型。
Gemini 生成
最近因 AI 擔憂而導致的軟件股拋售說明了這一點。讓我們看看 FactSet（FDS，藍色）和標普 500（通過 SPY ETF 衡量，橙色）之間 20 年的回撤歷史。
來源：Koyfin，截至 2026 年 2 月 12 日
FactSet 在金融危機期間的回撤主要是系統性的。2008/09 年，整個市場都在擔心金融系統的耐久性，FactSet 也無法免受這些擔憂的影響，特別是因為它向金融專業人士銷售產品。
當時，股票的回撤與 FactSet 的經濟護城河關係不大，更多的是關於如果金融系統崩潰，FactSet 的護城河是否重要。
2025/26 年的 FactSet 回撤是相反的情況。在這裡，擔憂幾乎完全集中在 FactSet 的護城河和增長空間上，以及對加速的 AI 能力顛覆軟件行業定價權的普遍擔憂。
在系統性回撤中，你可以更合理地進行時間套利押注。歷史表明，市場往往會反彈，擁有完整護城河的公司甚至可能比以前更強大，所以如果你願意並且能夠在其他人恐慌時保持耐心，你可以利用強大的胃口來利用行為優勢。
照片由 Walker Fenton 在 Unsplash 上提供
然而，在特質性回撤中，市場告訴你業務本身出了問題。特別是，它暗示業務的終值越來越不確定。
因此，如果你希望利用特質性回撤，你需要在行為優勢之外還擁有分析優勢。
要成功，你需要對公司十年後的樣子有比市場價格目前暗示的更準確的願景。
即使你很瞭解一家公司，這也不容易做到。股票通常不會無緣無故地相對市場下跌 50%。很多曾經穩定的持有者——甚至可能是一些你因其深入研究而尊重的投資者——不得不投降才能發生這種情況。
如果你要在特質性回撤期間作為買家介入，你需要有一個答案來解釋為什麼這些原本消息靈通且深思熟慮的投資者賣出是錯誤的，以及為什麼你的願景是正確的。
信念和傲慢之間只有一線之隔。
無論你是持有處於回撤中的股票，還是想在其中開始新頭寸，重要的是你要明白你在進行什麼類型的押注。
特質性回撤可能會誘使價值投資者開始尋找機會。在你冒險之前，確保你不是在用鈍器般的行為解決方案來解決需要細膩分析的問題。
保持耐心，保持專注。
Todd
