2026/06/13

退休後股票比例反而要增加?讀後心得及個人看法

這篇文章在講一個很反直覺的退休投資觀念:退休後,股票比例不一定要越來越低,反而可以考慮慢慢提高。

一般人常聽到的建議是「年紀越大,股票越少」。理由很直覺:退休後沒有薪水,如果股市大跌,就沒有太多時間等它漲回來。所以很多人會把股票慢慢換成債券,讓投資組合看起來比較穩。

但原文提到一個不同想法,叫做「漸升滑行路徑」。用高中生也能懂的方式說,就是退休剛開始先保守一點,股票比例不要太高;等過了最危險的前幾年,再每年慢慢增加股票比例。

為什麼退休初期最危險?

關鍵在於「報酬順序風險」。如果一個人剛退休就遇到股市大跌,問題會比年輕時嚴重很多。因為退休者不只投資虧錢,還要每年從帳戶裡提錢生活。這就像水桶一邊漏水,一邊又遇到水量大減,很容易撐不住。

所以漸升滑行路徑的想法是:

退休初期:股票少一點,用債券降低大跌傷害。
退休中後期:如果資產撐過前面幾年,再慢慢提高股票比例,讓資產有機會繼續成長。

這不是叫人退休後馬上重壓股票,而是慢慢調整。例如一開始是 60% 股票、40% 債券,之後每年把股票比例提高 0.5% 或 1%。如果每年提高 1%,30 年後大約會變成 90% 股票。過程很慢,不是一次梭哈。

如果退休時手上已經另外準備了 30 個月的現金,觀點又會稍微不同。

30 個月現金,大約等於 2 年半的生活費。這筆錢的作用不是拿來追求報酬,而是當作「安全墊」。如果剛退休就遇到股市大跌,退休者可以先用這筆現金生活,暫時不要賣掉下跌中的股票或基金。這樣做的好處是,可以降低報酬順序風險帶來的壓力。

用簡單例子來說,如果市場跌了 30%,但你未來 2 年半的生活費已經準備好了,就比較不需要在低點賣股票換生活費。你可以等市場有機會恢復,再重新檢查投資組合。這時候,退休初期的股票比例也許不用壓得太低,因為現金本身已經提供了一部分防禦功能。

不過,現金安全墊不是免費的。現金放太多,長期報酬通常會比股票和債券低,也可能被通膨慢慢吃掉購買力。所以 30 個月現金比較像保險:它讓你睡得比較安穩,也讓你在熊市時比較不會被迫賣資產,但代價是少了一部分長期成長機會。

因此,如果已經有 30 個月現金,我會把漸升滑行路徑理解成兩層設計:第一層是現金,用來撐過退休初期的市場風暴;第二層才是投資組合,慢慢從較保守走向較積極。這樣比單純討論 60/40 或 90/10 更接近真實生活。

原文用 1928 到 2025 年的美國歷史資料做模擬,包含 S&P 500 和十年期美國公債。結果顯示,每年慢慢增加股票比例的策略,在很多退休年份中,安全提領率都比固定 60/40 配置更好。尤其對 FIRE 族,也就是很早退休、退休時間可能長達 40 到 50 年的人,這個觀念更值得思考。

我覺得這篇文章最重要的提醒是:投資風險不是只有「股票多不多」這麼簡單,還要看風險發生在什麼時間。退休前幾年遇到大跌,傷害最大;退休後期如果資產已經撐過去了,反而比較有本錢承受股票波動。

不過,這個策略也不是每個人都適合。

第一,歷史資料不代表未來一定一樣。美國過去接近百年的股市表現很好,但未來不保證照著走。


第二,心理壓力很重要。數學上退休後期持有 80% 或 90% 股票也許可行,但如果每天看帳戶上下震盪會睡不著,那就不適合。


第三,台灣投資人還要考慮匯率、稅務、商品選擇和自己的生活支出。不能直接把美國資料完全照搬。


我的理解是,這篇文章不是要推翻所有傳統退休配置,而是提醒我們:退休投資不能只靠一句「年紀越大,股票越少」。比較好的做法,是先理解自己最怕的風險在哪裡,再設計資產配置。


如果用一句話總結:


退休後真正危險的,不一定是股票太多,而是剛退休時遇到大跌又必須提錢。先保守、後逐步增加成長資產,可能比一路減少股票更合理。


參考原文:
https://yp-finance.com/rising-glidepath/


提醒:以上只是文章摘要與個人閱讀筆記,不是投資建議。每個人的退休金、支出、年齡、風險承受度都不同,實際配置還是要自己評估。

Codex 使用心得:從寫程式助手到真正能協作的 AI 代理

對一個軟體工作著而言,以前我對 AI 寫程式的想像很簡單:問一個問題,拿一段程式碼,自己再慢慢修改。真正開始使用 Codex 之後,我的感覺有點不一樣。它比較不像單純的聊天機器人,而像是一個可以進入工作現場的協作者。雖然寫程式方面 Claude Code 在市場上有較高的評價,但是對一個長期訂閱使用 ChatGPT 的人來說,每個月20美金,可以用ChatGPT 和Codex 是很划算的。

Codex 最有感的地方,不只是會寫程式,而是它能先讀懂目前的專案狀態。它可以看檔案、搜尋程式碼、理解既有架構,再依照原本的寫法做修改。這件事很重要,因為很多開發工作不是從零開始,而是在一個已經有歷史、有習慣、有限制的系統裡動刀。

我目前覺得 Codex 適合處理幾種工作。第一種是小範圍修改,例如修一個 UI 問題、調整一個函式、補一段測試。第二種是理解陌生程式碼,請它幫忙整理某個功能從哪裡進來、經過哪些檔案、最後在哪裡輸出。第三種是除錯,尤其是把錯誤訊息、重現步驟和相關檔案一起交給它時,它比較能沿著線索找出問題。

這次使用下來,我最大的心得是:給 Codex 的任務越具體,結果越穩。只說「幫我優化」通常太模糊;如果改成「請先讀目前頁面,找出可讀性、SEO、標題和標籤可以改善的地方,先不要發布」,它就比較容易照著步驟做事。目標、限制、完成條件,最好一開始就講清楚。

我也很喜歡它的權限設計。像需要讀取登入狀態的網站時,可以透過 Chrome;一般預覽或本機測試,則可以用內建瀏覽器。遇到可能會寫入檔案、連網、或對外部服務造成影響的動作時,Codex 會需要使用者確認。這讓我比較敢把實際工作交給它,但又不至於完全失控。

不過 Codex 不是魔法按鈕。它可以幫忙節省時間,但最後仍然要自己判斷。修改程式時要看 diff,重要功能要跑測試;寫文章或整理資料時,也要確認語氣、事實和個人觀點是不是符合自己的意思。AI 可以加速,但不能取代最後的把關。

如果是第一次使用 Codex,我會建議不要一開始就丟很大的任務。先從一個小需求開始,例如「幫我整理這個資料夾的結構」、「幫我找這個錯誤可能在哪裡」、「幫我把這篇草稿改得更好讀」。等熟悉它的節奏之後,再慢慢把測試、重構、文件整理、瀏覽器操作這些流程交給它。

總結來說,Codex 讓我對 AI 工具有一個新的看法。它不是只回答問題,而是能在一定範圍內參與工作流程。真正的關鍵不是讓 AI 全自動完成一切,而是學會怎麼把目標說清楚、怎麼檢查結果、怎麼把它放進自己的日常工作裡。另外,Codex 更新速度很快,最近一週幾乎每兩天就更新一次。我在macBook Air 上使用APP,可以明顯感受到它的進步空間還很大,自己也在試用 OpenClaw 和 Hermes Agent ,相較之下 Codex 我只要建一個專案,給定目標,它會自行進行,中途有需要權限升級或確認的地方,我可以逐一審批,比較讓人放心。

2026/05/01

99 次近在咫尺

  任何行為做了九十九次代表什麼?有什麼意義? 這只是一個自己的提問,就像吃飯這件事,每天都在吃,次數已經沒有太多感覺。但是,有些行為及活動確實不容易達成這樣的次數累積。可能是時間因素,也可能是金錢因素,也可能體能。另外,也有可能是心情或感覺不對了,倦了,也就不會特意去達成次數的里程碑。





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  這幾週在辦公室又見到她好幾次,因為工作方面已無往來,也沒有交談的機會。這麼多年過去了,一切都淡了。回想人生的過往,不也是這樣,時間久了也就淡了。不管是什麼事,只要還活著,總會過去的。以前心中的糾結自然會打開。

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