我的網誌
同樣是買跟 AI 相關的美國股票基金，有人把錢全押在那些大家都聽過的大型科技公司，每天看著新聞跟著股價心驚肉跳。 但也有人悄悄把眼光放到另一塊領域，今年以來不知不覺就賺了超過 20%。 其實這背後，跟市場資金悄悄換位子有很大的關係。
為什麼現在要看「中小型股」？AI 不是大公司的專利嗎？
很多人以為，現在是 AI 的時代，所以只有那些超級大公司才能賺到錢。 但最近的最新資料顯示，法人(指擁有龐大資金的投資機構，像銀行或保險公司)預期，美國中小型股有望持續受惠於「AI 擴散效應」。 這聽起來有點學術，但我們可以這樣想像。
就像是準備蓋一座超級現代化的購物中心。 一開始最賺錢、最受矚目的，肯定是賣水泥、包下整體工程的大財團，這就像是現在市場上的大型科技股。 但是，當購物中心的骨架蓋好之後，接下來會是誰賺錢？ 其實是那些進駐商場幫忙裝潢的木工團隊、拉水電的公司，甚至是未來在裡面賣特色手搖飲的小店。
這就是所謂的擴散效應。 也就是說，大公司建好了 AI 的基礎，現在輪到中小型公司利用這些技術來優化服務，或者提供大公司需要的小零件與軟體。 換個角度看，因為這些中小型公司的基期比較低，所以市場預期它們未來的獲利成長幅度，其實會比那些已經漲上天的大型股還要高。 因此，原本高度集中在少數幾家 AI 大公司的資金，最近已經開始慢慢分散，尋找這些隱藏的珍珠了。
實際攤開成績單，最近備受討論的基金表現如何？
說了這麼多概念，我們直接來看看實際的數字。 最近這幾天，財經圈有不少討論特別點出「美盛銳思美國小型強勢」的現象，這其實是在暗示美國小型股基金最近的表現非常強勁。
舉個具體的例子，像是「美盛銳思美國小型公司基金」，它截至八月中旬的今年以來績效(從今年1月1日到現在，這檔基金幫投資人賺了多少百分比)竟然達到了 29.8%。 這對你來說代表什麼意思呢？ 等於是你如果在今年初，把辛辛苦苦存下來的 10 萬元放進去，現在這筆錢已經不知不覺長大變成將近 13 萬元了。 對一個月薪 5 萬的上班族來說，這幾乎是大半個月的薪水。
另外一檔「聯博美國中小型股票基金」，同期的今年以來績效也超過了 24%。 等於 10 萬元也變成了 12 萬 4 千多。 這就是為什麼，很多原本只盯著大型股看的人，最近看到這些數字都會忍不住停下來多看兩眼，因為中小型股的爆發力確實不容小覷。
買中小型基金，規模大小有關係嗎？
如果你對這類基金開始有點興趣，你在挑選時可能會看到一個數字，叫做基金規模(就是目前這檔基金總共幫投資人管理了多少錢)。 以剛剛提到的「美盛銳思美國小型公司基金」來說，最新的資料顯示它的規模大約是 9 仟 1 佰萬美元。 你可能會想，這個數字算大還是算小？對我有什麼影響？
基金規模其實就像是水庫的水位。 如果水位太低，可能會因為少數幾個人把錢抽走，就導致水庫劇烈晃動，運作困難。 但是，買「中小型股」的基金，規模也絕對不是越大越好。 因為中小型公司的股票數量本來就不多，如果一檔基金的規模像大西洋一樣大，經理人(幫大家操盤、決定基金要買哪些股票的專業團隊)反而會很難買股票。 這就像是一個體型巨大的相撲選手，硬要擠進一間小小的特色咖啡廳一樣，不僅轉身困難，還可能把店裡的桌椅都撞翻（把股價買得太貴）。
所以，9 仟 1 佰萬美元（換算台幣接近 30 億），對一檔專注在小型公司的基金來說，算是一個滿健康的體態。 這讓經理人有足夠的資源可以去發掘那些還沒被大家發現的好公司，同時又保有靈活進出的彈性。
如果想跟上這波熱潮，新手可以怎麼做？
看到這裡，你可能心裡會有點糾結：「既然中小型股這麼會賺，那我是不是該把手上的錢全部換過去？」 先別急，這時候我們要回到投資組合的本質來思考。
中小型公司的特色就是活潑、有爆發力，但相對地，當市場遇到逆風時，它們的波動(就是價格上下起伏的劇烈程度)也會比那些家大業大的傳統巨頭來得明顯。 想像你正在組建一支球隊，你不會讓場上五個人全都是負責衝刺得分的前鋒，你一定也需要有人負責防守跟搶籃板。
所以，對於剛開始學理財、每個月努力存下幾千到一萬塊的你來說，最好的方式是把中小型股基金當作你的「得分後衛」。 你可以把你總投資資金的 20% 到 30% 分配到這類基金上，用來增加整體賺錢的速度。 其他的錢，依然可以安穩地放在你原本熟悉的大型股或相對平穩的標的裡。 這樣一來，你既沒有錯過 AI 擴散到中小型股的賺錢機會，晚上睡覺時也不會因為市場震盪而失眠。
如果是你，下次發薪水想扣款買基金時，會選擇繼續堅守大家都知道的大型股，還是願意分一點資金，給這些正在悄悄賺錢的美國中小型公司一個機會呢？ 下次去基金平台逛逛時，不妨搜尋一下「美國中小型」，看看裡面的月報，說不定你會發現一片新大陸喔。
本文所提數據均為歷史數據或概念性說明，歷史績效不代表未來表現。投資涉及風險，包括可能損失投資本金。本文不構成任何投資建議，申購前請詳閱公開說明書及產品風險揭露文件。
