Tidsstrategier for aksjemarkedet - fungerer de virkelig?

I teorien kan du maksimere gevinster og tilnærmet eliminere tap.

Men er dette mulig? Finnes slike strategier?

Et eksempel på markedstiming

Konglomerasjonen av børsnoterte selskaper er ofte representert med et mindre tverrsnitt av aksjer kalt en indeks. For eksempel vil vi bruke den velkjente Standard and Poor's 500-indeksen, eller S&P 500. Denne indeksen er fokusert på store amerikanske selskaper og brukes vanligvis til å måle aksjemarkedet generelt.

I løpet av treårsperioden fra januar 2008 til januar 2011 mistet S&P 500 12,11%. Hvis du eide aksjer i flere store amerikanske selskaper, er det sannsynlig at du ville hatt et tilsvarende tap i løpet av denne tiden. Tenk deg at du solgte aksjene før krasjet i januar '08 og kjøpte i begynnelsen av oksesyklusen i mars 2009. På mindre enn 2 år ville du ha økt 88%.

Hvis du derimot hadde forutseende til å kort selge bjørnemarkedet, ville du hatt en ikke-sammensatt gevinst på over 140% - noe som er en langt bedre belønning enn å tape 12.11% for å kjøpe og holde.

Hvorfor det er vanskelig å time markedet

Imidlertid er markedstimingen vanskelig, hvis det i det hele tatt er mulig. Det er overbevisende argumenter mot ideen om å "kjøpe oksen og selge bjørnen."

1. Effektiv markedsteori

Den effektive markedshypotesen er et populært konsept som sier at alle aksjer til enhver tid er riktig verdsatt basert på all tilgjengelig informasjon. En aksje er verken undervurdert eller overvurdert, men det er akkurat der den skal være.

Hvis dette er sant, er timing av markedet umulig, siden prisene umiddelbart vil gjenspeile endringer når ny informasjon blir tilgjengelig. Det er med andre ord ikke tid for deg å reagere på forhånd av markedet ved å kjøpe eller selge aksjer før det går opp eller ned.

2. Isolerte dager med enorm bevegelse

En studie som heter Svarte svaner og markedstiming: Hvordan ikke generere Alpha undersøkt effekten av outliers, eller unormale handelsdager, på en langsiktig portefølje. Studien fjernet de 10 verste dagene med markedsaktivitet mellom 1990 og 2006, og porteføljeverdien hoppet 150,4% høyere enn en passiv som fortsatt var investert hele tiden.

Da de fjernet de 10 beste dagene, falt porteføljeverdien med mer enn 50%. Men siden disse stort sett uforutsigbare “svarte svanene” forekommer mindre enn 0,1% av tiden, konkluderte papiret med at det er bedre å kjøpe og holde enn å prøve å gjette når disse isolerte periodene kan oppstå.

3. Verdipapirfond

Oppgaven med tittelen Verdipapirfond sitert en bred studie fra USA og Storbritannia om verdipapirfond. Et funn var at aktive fondsforvaltere i gjennomsnitt var i stand til veldig lite tid til markedet. Netto gevinsten deres ble imidlertid nesten fullstendig konsumert i forvaltnings- og transaksjonsgebyrer og hadde derved praktisk talt ingen effekt på den samlede fondsresultatet. Hvis trente fagfolk som aktivt forvalter aksjefond bare kan sette tid i markedet, er det lite sannsynlig at tilfeldige investorer i det hele tatt kan gjøre det. Det er også viktig å være på vakt mot vanlige løgner fortalt av aksjefondforvaltere.

4. Konfliktindikatorer

Siden det er en rekke grunnleggende og tekniske indikatorer tilgjengelig - hvorav mange konflikter - som følger du? Med andre ord, hvordan reagerer du når sysselsettingsgraden synker, men aksjer stiger til nye høyder på økt inntjening? Bør du kjøpe når aksjer er godt under historisk pris / inntjeningsgrad til tross for høyt salg av volum? For hver rapport og undersøkelse som antyder en retning, er det vanligvis en motstridende indikator som antyder det motsatte.

5. Ser til fortiden

Hvordan beviser du effektiviteten av en markedstimingmodell? Du gjør det generelt ved å teste det ut igjen med historiske data. Men ved stadig å se til fortiden for å validere et system, risikerer du at kurve-tilpassede data som ser ut til å fungere godt i ettertid, men kan ha lite forutsigbar kraft for fremtiden.

Selv om en trend har uttrykt seg flere ganger historisk, kan økonomiske, politiske, industrielle og selskapsspesifikke faktorer endres, slik at trenden i det vesentlige ikke lenger er relevant.

Strategier for markedstiming

Selv om noen sier at timing av markedet er praktisk talt umulig, er det andre som hevder en slik bragd faktisk er oppnåelig. Hvilke teknikker bruker de og hvilket bevis har de for at markedstimingen er en praktisk og lønnsom innsats?

1. Følger trenden

Hvis markedet beveger seg i sykluser, bør det være mulig å bruke tekniske verktøy for å kvantifisere disse trendene og bestemme med et mål på nøyaktighet oksen og bjørnemarkedstrinnene. Et glidende gjennomsnitt er en enkel metode for å oppnå nettopp det.

Det bevegelige gjennomsnittet er en linje som plottes gjennomsnittsprisen på en aksje over en bestemt tidsperiode. En grunnleggende handelsmetode er å kjøpe når aksjekursene stiger over det langsiktige glidende gjennomsnittet og selger når kursen faller under. I papiret, Teknisk analyse med et langsiktig perspektiv: Handelsstrategier og evne til markedstiming, noen uvanlige tilnærminger ble evaluert. En strategi var å analysere de fire år med markedsdata for å bestemme hvilken glidende gjennomsnittlig lengde som viste seg å være den mest effektive for å ta investeringsbeslutninger. I motsetning til vanlig beregning av glidende gjennomsnitt ved bruk av perioder så korte som 50 eller 200 dager, ble de bevegelige gjennomsnittene i dette papiret beregnet over mye lengre tidsperioder.

Så oppnådde denne langsiktige glidende gjennomsnittlige strategien overflødige markedsgevinster? Vel, mens S&P 500 returnerte 90% mellom 1994 og 2009, returnerte denne dynamiske bruken av et langsiktig glidende gjennomsnitt 572%. Utvilsomt er disse resultatene imponerende. Men det er forsvarlig å huske at tidligere avkastning ikke er en idiotsikker indikator på fremtidig ytelse.

2. Den reviderte FED-modellen

Ed Yardeni, som var Chief Investment Strategist for Oak Associates samt professor og økonom i Federal Reserve Bank, utviklet FED-modellen. Denne modellen sammenligner obligasjonsrenter med egenkapitalpremier. For eksempel, hvis den 10-årige statskassen har høyere inntjeningsavkastning enn aksjemarkedet (som beregnet basert på de etterfølgende 12 månedene), bør du kjøpe obligasjoner. Hvis markedets inntjeningsavkastning derimot er over obligasjoner, bør du kjøpe aksjer.

Imidlertid har denne modellen iboende problemer siden aksjer bærer mer risiko og er mer ustabile enn statsobligasjoner. For eksempel kan fremtidige inntjeningsprognoser stige eller falle i aksjemarkedene, noe som kan påvirke investeringen din positivt eller negativt. Hva om 12-måneders inntjeningsprognoser er fryktelige ettersom økonomien er spådd å gå i en lavkonjunktur? Den tradisjonelle Fed-modellen vil ikke redegjøre for denne fremtidige ytelsen og kan derfor unøyaktig foreslå investorer at aksjer representerer et bedre alternativ enn obligasjoner.

Det var ikke nødvendig å redegjøre for slik volatilitet at den reviderte FED-modellen ble opprettet. Denne modellen legger i utgangspunktet anslått inntjening til analysen. Med andre ord, hvis forventet inntjening i aksjemarkedet vil vokse i løpet av det neste året, er FED-modellen pålitelig og investorer kan ganske enkelt sammenligne inntektsrentene mellom obligasjoner og aksjer. Men hvis inntjeningen i aksjemarkedet vil bli redusert, er denne strategien ineffektiv. Ved å gjøre rede for anslått inntjening skaper den reviderte Fed-modellen en mer pålitelig metode for investering.

Så hvordan ville dette markedets tidsstyringssystem gått ut over de siste fem årene? I henhold til grunnleggende tilbaketesting, ville disse to enkle reglene gitt 18,9% årlig avkastning med en maksimal trekning på 17,4%, og den totale avkastningen på 5 år ville vært 137,26%. (Drawdown refererer til mengden porteføljetap fra topp til trau.) Til sammenligning hadde markedet en årlig avkastning på 0,65% og en 5-årig gevinst på 3,3% med en maksimal trekning på 56%.

Selv om denne strategien har vist imponerende avkastning, avhenger den fortsatt av den kvalitative analysen til mange analytikere med hensyn til anslått fremtidig inntjening. Hvis det oppstår uventede økonomiske forhold som skader økonomien, kan til og med den reviderte FED-modellen føre investorer til ulønnsomme beslutninger.

3. KAN SLIMNE

William J. O'Neil utviklet et handelssystem med høy vekst som bruker forkortelsen CAN SLIM. Denne strategien tilsier at du bare investerer i markedet i oksetrinn, og bruker en nyskapende teknikk for å avgjøre når disse stadiene oppstår.

I motsetning til modeller som følger inntjening eller trender, sporer William O'Neil de "store pengene" ved å følge handelslys fra institusjoner. Han hevder at du kan gjette når institusjoner selger, siden markedsindeksene vil vise et høyt volum uten noe forhånd. Han kaller disse "distribusjonsdagene" eller salgsdagene. Hvis du ser fire eller fem av disse utsalgsdagene med høyt volum i løpet av en handelsmåned, må du være forberedt på et etterfølgende prisfall. Med andre ord, du bør selge aksjene dine og være i en kontantposisjon for den potensielle bjørnefasen.

Men hvor lønnsom er denne markedstimingmodellen? Det er vanskelig å si. Selv om screening for aksjer med høy vekst i henhold til CAN SLIM-metodikken er ganske enkel med programvare, er analysen av markedet ganske tolkende og krever typisk en visuell tilnærming. Jeg er ikke kjent med en spesifikk datastyrt og testbar algoritme som er i stand til å etterligne denne markedstimingsteknikken. Men som rapportert av American Association of Individual Investors, er den 5-årige årlige avkastningen av CAN SLIM aksjeplukkingsmetode 21,9%. Når det er sagt, hvor mye gevinst man kan få med denne isolerte timingsteknikken på markedet er ikke lett tilgjengelig kunnskap.

4. Kortsiktig teknisk analyse

Noen investorer er først og fremst opptatt av å identifisere store markedssykluser som varer i mange år av gangen. Enda andre handelsmenn prøver å isolere veldig smale vinduer for å gjøre raske handler basert på mini-markedet pops og drops som kan vare bare uker. Ett system bruker et sammensatt regelverk basert på pris- og volumindikatorer utviklet av Marc Chaikin. 10-års totalavkastning fra dette systemet er 1 388,9% eller 30,3% årlig. Selv om dette kan virke som verdens største investeringssystem noensinne, så jeg nærmere på hvordan dette systemet kan fungere for en gjennomsnittlig investor.

Jeg kjørte simuleringen på nytt og sto for transaksjonsgebyrer på $ 20 per handel. Jeg har også innarbeidet en utglidning på 0,50% fordi det å kjøpe store stillinger i løpet av kort tid vil føre til at prisene vil øke og føre til glidning. Dette resulterte i en 5-årig årlig avkastning på 18,9% med en maksimal trekning på 38,4%, og 45% av handlene var vinnere. Men kanskje det viktigste, det var en massiv omsetning av aksjer til 400% per år, noe som ville resultere i store gebyrer og krever en betydelig tidsinvestering.

Endelig ord

Mens tilbaketesting av slike teknikker avslører lønnsomme resultater, er det ikke en slam-dunk for fremtidige resultater. Som ethvert system tar det en disiplinert investor å følge systemet og ikke bli svaiet av sine egne følelser når dataene ikke er enige. Selv for velprøvde markedstidsstrategier vil det alltid være investorfeil å vurdere, siden datamaskinbaserte modeller ikke tar hensyn til dette. Dessuten er økonomien og markedet stadig i endring og kan innføre nye variabler eller endre gamle antagelser som kan komplisere disse strategiene ytterligere eller påvirke resultatene.

Det er absolutt sterke meninger om effektiviteten til timingsmetoder, kanskje drevet av deres løfte om store belønninger. Mens noen hevder at timing av markedet er mulig og svært lønnsomt, hevder andre at timing av markedet enten er umulig eller ikke er verdt risikoen. Det gjenstår likevel å se hvilke av disse markedstimingstrategiene som vil tåle tidens evne, og hvilke nye som skal utvikles. Mye forskning og testing må fremdeles gjøres for å legitimere markedstimingsteorier blant akademikere og investorer.

Prøver du å sette markedet i tid med investeringsstrategiene? Hvor mye suksess har du hatt?