上一篇我拿1,000萬元做假設，把0050、0056、00878、00919、00929分成三種配置：

A五檔平均型，每檔200萬；B總報酬優先型，提高0050比重；C現金流型，提高三檔高股息ETF比重。

但寫到最後，我自己留下了一個問題：買了五檔ETF，看起來很分散，拆開以後會不會其實一直買到同一批東西？

所以這次乾脆把ETF麻花捲切開來照X光。

先看單一ETF。

0050實際持有50檔股票，但台積電一檔就占56.31%，前五大合計71.37%；反過來看00929，10/2實際持有50檔股票，第一大華碩只有3.91%，前五大合計16.79%。

所以「都有50檔股票」，不代表分散程度都相同；ETF裡有的股票檔數，不等同於它的持股分散程度。

原本我只想算五檔ETF到底重複多少成分股，但把完整持股攤開以後，我發現這個問題挖得還不夠深。

假設0056買永豐金、00878買中信金、00919買富邦金，三家公司名稱都不同，Excel分析結果會告訴我「沒有重複」。

可是對投資組合而言，我做的事情都是：增加金融股曝險。

於是我再把五檔ETF依產業拆開，結果居然變得很簡單易懂。

0050最大產業是半導體，占69.27%；0056最大是金融26.33%；00878金融32.61%；00919更直接，金融52.91%。00929則完全走另一條路，金融為0，主要集中在半導體、電腦週邊及其他科技電子產業。

市值型、高股息、ESG高股息、精選高息、科技優息……名字看起來五花八門，拆開以後，主菜還是電子科技＋金融，再搭配一些航運、塑膠、通信網路等產業。

兵家所見略同。XD

當然，這不表示五檔ETF都一樣，而是讓我發現：

買很多檔ETF，不等於增加很多種曝險。

再回頭看上一篇的A、B、C三種配置案例，就更有趣了。

A五檔各200萬，分析以後有127檔不重複股票，第一大台積電11.26%，前五大合計29.62%；金融24.00%、半導體27.92%、電腦週邊18.16%。看起來最偷懶的平均配置，結果反而相對平均。

B提高0050到500萬後，台積電直接變成整體28.16%，半導體曝險41.98%，前五大集中度45.33%。這個配置的目的本來就不是追求最大程度的分散，而是保留較高的0050比重，因此大型權值股與半導體曝險也明顯提高。

C則完全是另一個方向。

0056、00878、00919各300萬，第一大持股變成中信金7.12%，金融曝險提高到34.37%。分析結果發現，我明明買了三檔不同的高股息ETF，選股邏輯不同、配息月份不同，拆開後最大的共同方向還是：

金融股。

金融股真的是好棒棒。XD

我自己本來就是金融股投資者，所以金融占34.37%不一定不好。

真正該問的是：這34.37%，是不是你原本就想要的？

如果是，那很好；但如果你只是為了湊出「月月領息」，買著買著才發現三分之一資產都在金融並不是你所想要的，那就值得重新想一次。

這次把各檔ETF照X光這個動作，也讓我重新看待00929。

上一篇我說，0056、00878、00919的配息月份已經可以排滿12個月，所以沒必要「只為了月配」再加入00929。這點沒有改變。

但00929真正不同的地方或許不是月配，而是它的產業結構與另外三檔高股息ETF明顯不同。

所以最後回到最初的問題：「買五檔ETF，真的比買一兩檔更分散嗎？」

答案是：不能只看ETF數量。

真正要看的，是把外包裝拆掉以後，你的錢，到底去了哪裡？

原本我只是想找重複持股，最後卻發現，比「買到同一家公司」更值得注意的是，公司名稱即使不同，我們可能還是在反覆買同一種風險。

這大概就是ETF麻花捲真正麻花的地方。