मार्केट के सबसे अच्छे दिन मिस करने का नुकसान

मार्केट को टाइम करने की कोशिश करने का छिपा हुआ खर्च सबसे अच्छे दिनों को मिस करना है। 2016 की शुरुआत से, SPY ट्रैकिंग फंड के माध्यम से S&P 500 में पूरी तरह निवेशित रहने पर 275.5% का रिटर्न मिला। यदि इस दशक के केवल दस सबसे अच्छे दिनों को छोड़ दिया जाए, तो रिटर्न घटकर 97% रह जाता है। सबसे अच्छे दिन शांत दोपहरों में नहीं आते। वे बाजार के सबसे खराब और सबसे अस्थिर दौर में आते हैं, ठीक उसी समय जब एक घबराया हुआ निवेशक बेचने के लिए सबसे अधिक प्रेरित होता है।

सबसे अच्छे दिनों को मिस करने की लागत

इसका पूरा विचार एक लाइन में यहाँ है। 2016 की शुरुआत से प्रत्येक ट्रेडिंग दिन को लें, उन्हें उनके दैनिक रिटर्न के आधार पर रैंक करें, और SPY में एक साधारण buy-and-hold पोजीशन से सबसे अच्छे दिनों को हटा दें। अन्य सभी दिन अपनी मूल स्थिति में ही रहते हैं। यह चार्ट दिखाता है कि शीर्ष कुछ दिनों को हटाने के बाद दशक का संचयी रिटर्न (compounded return) क्या रहता है।

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

इस अवधि के दौरान, पूरी तरह निवेशित रहने पर SPY का रिटर्न 275.5% रहा। यदि 10 सबसे अच्छे दिनों को हटा दिया जाए, तो उस लाभ का लगभग दो-तिहाई हिस्सा गायब हो जाता है, जिससे 97% बचता है। यदि 20 सबसे अच्छे दिन हटा दिए जाएं, तो 42.4% बचता है। यदि सबसे अच्छे 50 दिन हटा दिए जाएं, तो पूरा दशक -32.5% के साथ नकारात्मक हो जाता है। दो हजार से अधिक दिनों में से केवल पचास दिनों ने पूरे परिणाम को संभाला। दीर्घकालिक रिटर्न समय के साथ समान रूप से वितरित नहीं होता है। यह कुछ ही विशाल सत्रों (sessions) पर केंद्रित होता है।

सबसे अच्छे दिनों को जानबूझकर छोड़ना असंभव क्यों है

स्पष्ट आपत्ति यह है कि एक समझदार निवेशक बुरे दिनों से भी बाहर रहेगा। वास्तव में, अच्छे और बुरे दिन एक साथ आते हैं। यदि बीस सबसे बड़े बढ़त वाले दिनों और बीस सबसे बड़े गिरावट वाले दिनों को उनके वर्ष के अनुसार समूहबद्ध किया जाए, तो वे एक ही छोटे से वर्षों की सूची में आते हैं।

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

केवल वर्ष 2020 में बीस सबसे अच्छे दिनों में से 11 और बीस सबसे खराब दिनों में से 9 आए। 2022 के bear market में दोनों में से 5 आए। इनके बीच के शांत वर्षों ने दोनों में से लगभग कुछ भी योगदान नहीं दिया। अत्यधिक बढ़त वाले दिन और अत्यधिक गिरावट वाले दिन एक ही जैसे मौसम की तरह हैं, जो घबराहट के दौरान एक साथ आते हैं। गिरावट से बचने वाला नियम उन रिकवरी को भी मिस कर देता जो उनके ठीक बगल में होती हैं।

सबसे बड़ी बढ़त वास्तव में कब हुई

जब हम सबसे अच्छे दिनों का बारीकी से विश्लेषण करते हैं, तो पैटर्न और भी स्पष्ट हो जाता है। यहाँ दशक के दौरान SPY के लिए आकार के अनुसार रैंक किए गए दस सबसे बड़े एक-दिवसीय लाभ दिए गए हैं।

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

इस दशक का सबसे अच्छा दिन Mar 24, 2020 था, जब SPY 9.5% बढ़ा। दस सबसे बड़े बढ़त वाले दिनों में से अधिकांश 2020 की वसंत ऋतु की गिरावट के दौरान आए, जबकि बाकी 2018 के अंत, 2022 की मंदी और अप्रैल 2025 की बिकवाली के दौरान आए। इन दस में से सबसे छोटा दिन भी एक सत्र में 4.4% बढ़ा। इनमें से प्रत्येक तब हुआ जब बाजार अपने आसपास तेजी से गिर रहा था। एक निवेशक जिसने स्थिति स्पष्ट होने का इंतजार करने के लिए एक डरावने सप्ताह के बाद बिक्री की होती, वह ठीक इन्हीं उछालों (rebounds) के लिए नकद (cash) लेकर बैठा रहता।

मार्केट को टाइम करने के बजाय मार्केट में बने रहना

पुरानी कहावत है कि मार्केट को टाइम करने (timing the market) के बजाय मार्केट में बने रहना (time in the market) बेहतर है, और इसके पीछे का गणित स्पष्ट है। एक दशक का लाभ कुछ दर्जन सत्रों पर केंद्रित होता है, और वे सत्र बिकवाली के बाद के बजाय बिकवाली के बीच में आते हैं। सबसे खराब दिन से बचने के लिए पीछे हटने का मतलब है सबसे अच्छे दिन से पहले पीछे हटने का जोखिम उठाना, और ये दोनों अक्सर कुछ ही दिनों के अंतर पर होते हैं।

यही वह सबक है जो दूसरों के डरने पर खरीदने के विचार में निहित है: सबसे तेज रिकवरी तब शुरू होती है जब हेडलाइंस अभी भी खराब होती हैं। यह इस बात से भी जुड़ा है कि पोर्टफोलियो को लंबे समय तक रखने के लिए कैसे बनाया जाता है। गिरावट के दौरान बने रहना उन पोजीशन के साथ आसान होता है जिन्हें आपने उतार-चढ़ाव के लिए सही आकार दिया है, जो concentration risk को सीमित करने और lower-volatility stocks पर भरोसा करने के पक्ष में एक तर्क है, जिन्हें तूफान के दौरान बनाए रखना आसान होता है। सबसे अच्छे दिन बुद्धिमानी का इनाम नहीं हैं। वे आपकी सीट पर बने रहने का इनाम हैं।

FAQ

मार्केट में सबसे अच्छे दिनों को मिस करने की लागत क्या है?

2016 से, SPY में निवेशित रहने पर 275.5% रिटर्न मिला। केवल दस सबसे अच्छे दिनों को मिस करने से यह घटकर 97% रह गया, और सबसे अच्छे पचास दिनों को मिस करने से दशक -32.5% के साथ नकारात्मक हो गया। कुछ ही दिन अधिकांश दीर्घकालिक रिटर्न का भार उठाते हैं।

क्या मैं इसके बजाय केवल बुरे दिनों से बच नहीं सकता?

सबसे अच्छे और सबसे खराब दिन एक ही अस्थिर दौर में आते हैं, अक्सर एक ही सप्ताह के भीतर। 2020 में, बीस सबसे अच्छे दिनों में से 11 और बीस सबसे खराब दिनों में से 9 उसी एक वर्ष में आए। कोई भी विश्वसनीय नियम उन्हें पहले से अलग नहीं कर सकता है, और गिरावट से बचने के लिए बेचना आमतौर पर उछाल (rebounds) को मिस करने जैसा है।

सबसे बड़ी बढ़त कब हुई थी?

2016 के बाद से SPY का सबसे अच्छा दिन Mar 24, 2020 था, जिसमें 9.5% की बढ़त हुई। दस सबसे बड़े बढ़त वाले दिनों में से अधिकांश 2020 की वसंत ऋतु की गिरावट के दौरान हुए, जबकि अन्य 2018 के अंत, 2022 और अप्रैल 2025 में हुए, जो सभी बाजार की तेज गिरावट के दौरान थे।

क्या मार्केट में बने रहना मार्केट को टाइम करने से बेहतर है?

इस रिकॉर्ड के आधार पर, हाँ। एक पूरी तरह से निवेशित पोजीशन ने किसी भी ऐसी पोजीशन की तुलना में कहीं अधिक रिटर्न दिया जो बाजार से बाहर निकली और कुछ सबसे अच्छे सत्रों को मिस कर गई। सबसे अच्छे दिन इतने कम और गिरावट के भीतर इतने केंद्रित होते हैं कि उनके आधार पर विश्वसनीय रूप से ट्रेड करना संभव नहीं है।

यहाँ प्रत्येक आंकड़ा एक संग्रहीत क्वेरी है जिसे आप खोल और ऑडिट कर सकते हैं। Strasmore टर्मिनल पर किसी भी इंडेक्स या स्टॉक पर यही 'best-days' टेस्ट चलाएं।