主動 vs. 被動投資:有人真的能跑贏大市嗎?

EdWealth Team · Published Aug 2, 2026
主動 vs. 被動投資:有人真的能跑贏大市嗎?

先講結論:對幾乎所有人,被動勝。「主動」是付錢請經理靠選股和擇時去跑贏大市;「被動」是直接透過低成本指數基金持有整個市場。證據壓倒性地一面倒——以 10 年計,能跑贏標普 500 的主動美股大型基金少於六分之一;以 15 年計,沒有一個主要類別能有過半數經理跑贏。不是因為經理不聰明,而是費用加上「持續估中市場」近乎不可能,把他們慢慢拖垮。在香港,這個費用拖累甚至更嚴重。除非你有特定理由,做那個市場,而不是與它對賭。

重點摘要 - 主動 = 嘗試跑贏大市(選股、擇時)。被動 = 貼住大市(持有指數)。 - 2025 年,79% 主動美股大型基金跑輸標普 500SPIVA);10 年計,跑贏的少於六分之一。 - 15 年計,沒有一個主要類別有過半數主動經理跑贏。時間愈長,主動勝算愈低。 - 元兇是較高費用,以及去年的贏家很少能連任——所以你根本無法事前選中。 - 看看你的錢有沒有像你一樣努力 →

這是個人理財中少數證據並不模稜兩可的辯論之一。值得理解「為甚麼」——因為輸的那一方,偏偏有更好的行銷。

兩個詞其實指甚麼

主動投資是直覺那種:專業經理研究公司、選出他認為會跑贏的、並頻繁買賣去嘗試打敗一個基準(例如標普 500)。你為這份努力與專業付較高費用。大部分傳統銀行代銷的基金都是主動型。

被動投資幾乎簡單到令人尷尬:不是嘗試跑贏市場,而是透過指數基金買下整個市場,持有基準裡的所有成分。不選股、不預測、費用極低。你接受市場的回報——不多不少——而這其實是一條很高的門檻。

證據很殘酷

標普每年公佈 SPIVA 記分卡,比較主動基金與其基準。結果相當一致,而且看得愈長、愈難看:

  • 2025 年: 79% 主動美股大型基金跑輸標普 500——比 2024 年的 65% 更差,是記分卡 25 年歷史上其中一個最差的年份。
  • 10 年: 少於六分之一主動大型基金經理跑贏指數。
  • 15 年: 橫跨美股、國際股與債券,沒有一個類別有過半數主動經理跑贏。
  • 20 年:92% 主動美股基金跑輸其基準。

再讀一次那個趨勢:時間愈長,主動輸得愈多。 在真正用來累積財富的數十年尺度上,押注主動管理,就是在跟機率對賭——而且賠率很差。

主動為何會輸(不是因為蠢)

主動經理大多聰明又勤力,卻依然會輸,原因有兩個結構性因素。

費用。 主動基金收費遠高於指數基金——往往 0.5% 至 1% 以上,對比指數基金的零點幾個百分點。經理不只要跑贏市場,還要每年跑贏到足以蓋過自己的費用。這股逆風,會隨你持有的時間一直複利地壓向他。

市場難以估中,而且贏家不連任。 每有一個經理買入,就有一個同樣消息靈通的在賣出——專業投資者合起來本身就是市場,不可能人人都跑贏。而去年榜首的經理,通常不會重演:SPIVA 的持續性數據顯示,頂尖表現者極少留在頂尖。這就是陷阱——即使有些經理真的跑贏,你也無法事前把他們選出來,而昨日之星,明日往往是擲毫。

香港特有:費用拖累更嚴重

在香港,這場對決更向被動傾斜,因為主動那邊的費用更貴。透過銀行或分銷商買到的主動基金,除了 1% 以上的管理費,往往還有最高約 5% 的認購費——一入場就先輸一截。長線複利之下,這個差距是實實在在的金錢。

強積金(MPF)也是同一課。不少 MPF 的主動型基金收費偏高,長年蠶食回報;相對地,指數型基金與「預設投資策略」(DIS)收費低得多(DIS 設有管理費上限 0.75%)。在你能選擇的範圍內,選低成本的指數/DIS 選項,往往比追某隻「star fund」明智。

「那些贏了的又如何?」

任何一段時期,總有些主動基金跑贏——這只是數學。問題是要事前選中他們,並在他們落後的時段裡守住。追逐去年的贏家,是最可靠的「高買低賣」方法之一。而「倖存者偏差」隱藏了墳場:表現差的基金被悄悄清盤、從平均數中消失,令倖存下來的往績,看起來比全貌好。

被動不是甚麼

一個誠實的釐清:被動投資不是「不用做決定」。你仍要決定股票與債券各佔多少、要多環球地分散,以及最難的——在市場下跌時繼續持有。指數基金替你省去選股,卻省不去行為。最大的回報,多數不是輸在「選主動還是被動」,而是輸在市況跌到低位時恐慌沽出一隻好端端的指數基金。

主動 被動
目標 跑贏大市 貼住大市
費用 較高(0.5–1% 以上,另有認購費) 極低(常低於 0.1%)
10 年跑贏指數機率 少於六分之一 你本來就「得到」指數
主要風險 扣費後跑輸 要坐得住跌市
最適合 少數低效率的窄市場、看清風險 幾乎所有人組合的核心

問題背後的問題

「主動還是被動」通常比它背後的問題小得多:我到底有沒有投資,還是坐在現金?我的錢是不是太集中在單一注碼?我有沒有付著沒察覺、正在蠶食回報的費用?跌市時我守得住嗎? 這些對結果的影響,遠大於「主動/被動」這個標籤。

這正是 Ed 想給你的判斷。Ed 不會替你選基金、也不會預測市場——它讀你的整體狀況,指出真正在拖你後腿的東西:你沒留意的費用、沒察覺的集中、應該工作卻在閒置的現金。一個免費的 Money Diagnosis,就是對「你的錢有沒有為增長而擺好陣」的誠實第二意見。(想知道該持有哪一種「包裝」,可看〈互惠基金 vs. ETF〉。)

對絕大多數人:便宜地持有整個市場、把費用壓到近乎零,把精力放在「留在場內」——而不是在一場連專家都多數會輸的遊戲裡,去贏過專家。

Money at peace. Wealth in motion.

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Ed: Wealth 是一個研究與自我檢視工具,並非持牌投資顧問。以上內容不構成任何財務、投資或稅務意見。文中數據與收費為一般說明,實際以各基金及強積金公佈為準。決定權一直在你手上。

資料來源

  • S&P Dow Jones Indices, SPIVA U.S. Scorecard(2025 年一年期及 10/15/20 年主動跑輸數據) — https://www.spglobal.com/spdji/en/spiva/
  • 積金局(MPFA)——強積金基金收費與預設投資策略(DIS) — https://www.mpfa.org.hk/
  • 投資者及理財教育委員會(IFEC,錢家有道)——主動與被動投資 — https://www.ifec.org.hk/
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如何判斷 AI 給你的理財答案,值不值得照做

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三個 AI 系統在準確度上只差三分之一分,但其中一個被選中的次數,仍然接近另外兩個的三倍。MoneyBench 的數據顯示,真正拉開距離的,不是誰答得對。

答案正確,跟答案有用,是兩回事

三個 AI 系統回答了同樣的 106 條個人理財問題。單看事實準確度,它們幾乎並駕齊驅——五分制之下分別是 3.99、3.72 和 3.65,差距約三分之一分。但當評分者要挑出「哪個答案我真正想要」,其中一個被選中的次數,接近另外兩個的三倍。 有趣的正是這道落差。既然三者答得同樣正確,勝出的那個就不是靠「答得對」贏。下一個直覺猜測是它寫得比較好——但表達力恰恰是三者最接近的一項,其中一組對比的差距甚至未達統計顯著。 那麼被獎勵的,究竟是什麼?是第三種特質。MoneyBench 研究報告(全文為英文)對它的定義異常精準:一個有用的答案,是能夠支撐它所回應的那個決定——它指出與問題相關的數字、說明這些數字如何互相作用,並講清楚它們對眼前這個選擇意味著什麼。 聽起來很溫和,實際上卻是全部分野所在——而且一旦你看得見它,就可以用它來檢驗任何一個 AI 給你的理財答案。 這是三篇系列的第二篇。第一篇講述這場測試如何設計、以及發現了什麼。
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我們用真實理財問題實測三個 AI。結果是這樣。

2026年7月,我們把 106 條真實理財問題交給三個 AI 系統——Ed、ChatGPT 和 Gemini——所有答案以匿名方式評分,評審模型不屬於三者任何一方的模型家族,而每一項關鍵事實都對照即時來源核查過。Ed 在 62.3% 的問題上勝出,Gemini 20.8%,ChatGPT 17.0%。 完整研究已經公開,名為 MoneyBench(報告為英文版),內容包括方法論、評分準則、研究限制,以及我們輸掉的那一輪。 有兩件事值得在讀下去之前先知道。第一,這些問題不是為測試而寫的,而是從真實用戶問過個人理財 AI 的紀錄中抽出來——是那種瑣碎、具體、帶著個人處境的問題,不是教科書式的題目。第二,事實核查那一關令 Ed 的分數下跌。核查之前,Ed 是 67.6%;當每個答案的每項關鍵事實都對照即時來源查證之後,Ed 是 62.3%——被削去 5.3 個百分點,而兩個對手的分數則同時上升。Ed 仍然排第一。 這篇文章講 MoneyBench 量度什麼、測試怎樣搭建。另外兩篇會走得更深:什麼才算一個「有用」的 AI 理財答案,以及你自己可以怎樣判斷一個 AI 理財答案。 寫程式和數學都有公開的基準測試。你可以查到模型排名、看到題庫、對評分方式提出質疑。個人理財問答卻沒有對應的東西——這其實有點奇怪,因為它正是「答錯代價最大」的領域之一。
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