Kosten durch Market Timing beim SPY

Das Verpassen der besten Tage ist der versteckte Preis für den Versuch des Market Timings. Seit Beginn von 2016 erzielte eine vollständige Investition in den S&P 500 über seinen Tracking Fund SPY eine Rendite von 275.5%. Wenn man nur die zehn besten einzelnen Tage über dieses Jahrzehnt auslässt, sinkt die Rendite auf 97%. Die besten Tage treten nicht an ruhigen Nachmittagen auf. Sie häufen sich in den schlechtesten, volatilsten Phasen des Marktes, genau dort, wo ein nervöser Anleger am ehesten zum Verkauf neigt.

Die Kosten des Verpassens der besten Tage

Hier ist das gesamte Konzept in einem Satz: Nehmen Sie jeden Handelstag seit Beginn von 2016, ordnen Sie sie nach ihrer täglichen Rendite und entfernen Sie die absolut besten Tage aus einer einfachen Buy-and-Hold-Position in SPY. Jeder andere Tag bleibt genau dort, wo er war. Die Grafik zeigt, worauf sich das Jahrzehnt aufzinst, wenn man die obersten Handvoll herausstreicht.

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY dt
),
rets AS (
    SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
ranked AS (
    SELECT log(1 + ret) AS lr, row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS rnk
    FROM rets
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT k AS best_days_missed,
       round((exp(sumIf(lr, rnk > k)) - 1) * 100, 1) AS total_return_pct
FROM ranked
CROSS JOIN (SELECT arrayJoin([0, 10, 20, 30, 50]) AS k) AS kvals
GROUP BY k
ORDER BY k

Vollständig investiert erzielte SPY über den Zeitraum eine kumulierte Rendite von 275.5%. Entfernt man die 10 besten Tage, verschwindet etwa zwei Drittel dieses Gewinns, was zu 97% führt. Entfernt man die 20 besten, verbleiben 42.4%. Entfernt man die besten 50, wird das gesamte Jahrzehnt negativ mit -32.5%. Fünfzig Tage von mehr als zweitausend trugen das gesamte Ergebnis. Die langfristige Rendite verteilt sich nicht gleichmäßig über die Zeit. Sie konzentriert sich auf eine geringe Anzahl massiver Sitzungen.

Warum man die besten Tage nicht absichtlich überspringen kann

Ein offensichtlicher Einwand ist, dass ein intelligenter Anleger auch die schlechten Tage auslassen würde. In der Praxis liegen die guten und die schlechten Tage direkt beieinander. Gruppiert man die zwanzig größten Aufwärts-Tage und die zwanzig größten Abwärts-Tage nach dem Jahr ihres Auftretens, häufen sie sich in derselben kurzen Liste von Jahren.

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY dt
),
rets AS (
    SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
clean AS (
    SELECT dt, ret FROM rets WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
ranked AS (
    SELECT dt, ret,
           row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS best_rnk,
           row_number() OVER (ORDER BY ret ASC) AS worst_rnk
    FROM clean
)
SELECT toYear(dt) AS year,
       countIf(best_rnk <= 20) AS best_20_days,
       countIf(worst_rnk <= 20) AS worst_20_days
FROM ranked
GROUP BY year
ORDER BY year

Allein das Jahr 2020 enthielt 11 der zwanzig besten Tage und 9 der zwanzig schlechtesten. Der Bärenmarkt von 2022 enthielt 5 von beiden. Die ruhigen Jahre dazwischen trugen fast nichts von beidem bei. Extreme Aufwärts-Tage und extreme Abwärts-Tage sind dasselbe Wetter, das gemeinsam während Paniken auftritt. Eine Strategie, die die Crashs vermieden hätte, hätte auch die Erholungen verpasst, die direkt daneben liegen.

Wann die größten Aufwärts-Tage tatsächlich stattfanden

Betrachtet man die einzelnen besten Tage genauer, wird das Muster noch deutlicher. Hier sind die zehn größten Tagesgewinne für SPY über das Jahrzehnt, nach Größe sortiert.

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY dt
),
rets AS (
    SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
clean AS (
    SELECT dt, ret FROM rets WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
ranked AS (
    SELECT dt, ret, row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS best_rnk FROM clean
)
SELECT formatDateTime(dt, '%b %e, %Y') AS episode,
       round(ret * 100, 1) AS daily_return_pct
FROM ranked
WHERE best_rnk <= 10
ORDER BY daily_return_pct DESC

Der einzelne beste Tag des Jahrzehnts war der Mar 24, 2020, als SPY um 9.5% sprang. Die meisten der zehn größten Aufwärts-Tage fielen während des Crashs im Frühjahr 2020, der Rest Ende 2018, während des Abschwungs 2022 und während des Verkaufs im April 2025. Selbst der kleinste dieser zehn erzielte 4.4% in einer Sitzung. Jeder einzelne von ihnen ereignete sich, während der Markt um ihn herum stark fiel. Ein Anleger, der nach einer beängstigenden Woche verkauft hätte, um zu warten, bis sich die Lage beruhigt, hätte genau für diese Erholungen Cash gehalten.

Time in the market, nicht timing the market

Die alte Redewendung lautet, dass "Time in the market" besser ist als "Timing the market", und die Mathematik dahinter ist eindeutig. Ein Jahrzehnt an Gewinnen konzentriert sich auf wenige Dutzend Sitzungen, und diese Sitzungen treten eher mitten in Verkaufsphasen als danach auf. Sich zurückzuziehen, um den schlimmsten Tag zu vermeiden, bedeutet das Risiko einzugehen, vor dem besten Tag zurückzutreten, und die beiden liegen oft nur Tage auseinander.

Dies ist dieselbe Lektion, die sich durch Käufe, wenn andere Angst haben zieht: Die schärfsten Erholungen beginnen, während die Schlagzeilen noch negativ sind. Dies steht auch in Verbindung mit der Art und Weise, wie ein Portfolio für die langfristige Haltedauer aufgebaut wird. Man hält Positionen leichter durch die Rückschläge, wenn man sie für die Volatilität dimensioniert hat. Dies ist ein Argument für die Begrenzung des Konzentrationsrisikos und für die Nutzung von Volatilitätsarmen Aktien, die während eines Sturms einfacher zu halten sind. Die besten Tage sind keine Belohnung für Klugheit. Sie sind eine Belohnung dafür, dass man noch am Platz sitzt.

FAQ

Was kostet es, die besten Tage am Markt zu verpassen?

Seit 2016 erzielte eine vollständige Investition in SPY eine Rendite von 275.5%. Das Verpassen der zehn besten Tage reduzierte dies auf 97%, und das Verpassen der besten fünfzig machte das Jahrzehnt mit -32.5% negativ. Eine geringe Anzahl von Tagen trägt den Großteil der langfristigen Rendite.

Warum kann ich nicht einfach die schlimmsten Tage vermeiden?

Die besten und schlechtesten Tage häufen sich in denselben volatilen Phasen, oft innerhalb derselben Woche. Im Jahr 2020 fielen 11 der zwanzig besten Tage und 9 der zwanzig schlechtesten in dieses eine Jahr. Es gibt keine zuverlässige Regel, die sie im Voraus trennt, und Verkäufe zur Vermeidung von Rückschlägen bedeuten meist, die Erholungen zu verpassen.

Wann fanden die größten Aufwärts-Tage statt?

Der einzelne beste Tag von SPY seit 2016 war der Mar 24, 2020 mit einem Gewinn von 9.5%. Die meisten der zehn größten Aufwärts-Tage traten während des Crashs im Frühjahr 2020 auf, andere Ende 2018, 2022 und im April 2025, jeweils während starker Marktrückgänge.

Ist "Time in the market" besser als "Timing the market"?

Auf Basis dieser Daten: Ja. Eine vollständig investierte Position erzielte eine deutlich höhere kumulierte Rendite als jede Version, die ausgestiegen ist und auch nur einige der besten Sitzungen verpasst hat. Die besten Tage sind zu selten und zu stark innerhalb von Abwärtsphasen konzentriert, um sie zuverlässig handeln zu können.

Jeder Wert hier ist eine gespeicherte Abfrage, die Sie öffnen und prüfen können. Führen Sie denselben "Best-Days"-Test für jeden Index oder jede Aktie auf dem Strasmore-Terminal aus.