Apakah Dollar-Cost Averaging Efektif?

Dollar-cost averaging berarti menginvestasikan jumlah tetap pada jadwal yang tetap, misalnya $500 ke dalam index fund pada tanggal satu setiap bulan, berapapun harganya pada hari itu. Apakah dollar-cost averaging berhasil? Metode ini berhasil untuk tujuan pembuatannya: mengubah investasi menjadi kebiasaan dan menghilangkan keputusan timing dari tangan Anda. Hal yang tidak dilakukannya, dalam pasar yang naik, adalah mengalahkan strategi menempatkan total dolar yang sama sekaligus.

Apa itu dollar-cost averaging yang sebenarnya

Dollar-cost averaging (DCA) adalah sebuah jadwal, bukan sistem untuk memilih aset pemenang. Anda berkomitmen menginvestasikan jumlah dolar tertentu pada interval yang tetap dan membiarkan harganya apa adanya. Saat harga rendah, $500 Anda membeli lebih banyak saham; saat harga tinggi, jumlah yang terbeli lebih sedikit. Seiring waktu, biaya rata-rata per saham Anda akan berada di tengah-tengah harga yang Anda bayar.

Perbandingan yang jujur adalah terhadap lump sum: total dolar yang sama diinvestasikan sekali, di awal. Kebanyakan orang tidak pernah menghadapi pilihan tersebut secara gamblang. Uang datang bersama setiap gaji, dan Anda menginvestasikannya saat uang itu tiba, yang mana merupakan DCA secara default. Pertanyaan mengenai lump sum hanya menjadi relevan ketika Anda sudah memegang tumpukan uang tunai sekaligus, seperti warisan atau bonus kerja. Kedua situasi ini berbeda, dan data di bawah ini memisahkannya.

$500 per bulan ke dalam S&P 500

Berikut adalah versi sederhananya. Mulai Januari dua ribu enam belas, beli SPY (index fund S&P 500) senilai $500 pada awal setiap bulan hingga pertengahan dua ribu dua puluh enam. Sebagai perbandingannya, bayangkan Anda memiliki total dana yang sama pada Januari dua ribu enam belas dan menginvestasikan semuanya sekaligus.

WITH
monthly AS (
    SELECT toStartOfMonth(dt) AS mo, argMin(c, dt) AS px
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
               argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= '2016-01-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-01 00:00:00'
          AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
               + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        GROUP BY dt
    )
    GROUP BY mo
),
agg AS (
    SELECT argMin(px, mo) AS first_px, sum(500.0) AS total_invested FROM monthly
)
SELECT mo AS month,
       round(sum(500.0 / px) OVER (ORDER BY mo) * px / 1000, 1) AS dca_value,
       round((total_invested / first_px) * px / 1000, 1) AS lumpsum_value,
       round(sum(500.0) OVER (ORDER BY mo) / 1000, 1) AS invested
FROM monthly CROSS JOIN agg
ORDER BY mo

Pada Juni dua ribu dua puluh enam, rencana bulanan telah mengubah kontribusi sebesar $63k menjadi $139.3k. Investasi lump sum, yang diinvestasikan sepenuhnya sejak bulan pertama, berakhir di angka $237.7k. Total dolar yang dimasukkan sama, dan lump sum selesai jauh di depan.

Kesenjangan tersebut terlihat pada grafik, bukan pada properti saham apa pun. Lump sum memiliki seluruh $63k yang bekerja sejak Januari dua ribu enam belas. Rencana bulanan hanya memiliki kontribusi hingga saat itu yang berisiko: pada saat setengah dari uang tersebut dimasukkan, beberapa tahun telah berlalu, dan saham termurah serta paling awal hanya menjadi sebagian kecil dari portofolio. Selama satu dekade dengan tren yang meningkat, uang yang diinvestasikan lebih awal mengalami compounding lebih lama.

Apakah lump sum selalu menang?

Dalam sepuluh tahun pada satu indeks, jawabannya adalah ya. Untuk memastikan bahwa ini bukan sekadar keunikan SPY, berikut adalah lima nama yang dikelola dengan cara yang sama, $500 per bulan dari 2016 hingga 2026, dengan alternatif lump-sum di samping masing-masing. Kelima-limanya tidak mengalami split selama periode tersebut, sehingga harga mentahnya tetap dapat dibandingkan dari awal hingga akhir.

WITH
monthly AS (
    SELECT ticker, toStartOfMonth(dt) AS mo, argMin(c, dt) AS px
    FROM (
        SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
               argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'MSFT', 'JNJ', 'KO')
          AND window_start >= '2016-01-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-01 00:00:00'
          AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
               + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        GROUP BY ticker, dt
    )
    GROUP BY ticker, mo
)
SELECT ticker,
       round(sum(500.0 / px) * argMax(px, mo) / 1000, 1) AS dca_final,
       round(sum(500.0) / argMin(px, mo) * argMax(px, mo) / 1000, 1) AS lumpsum_final
FROM monthly
GROUP BY ticker
HAVING count() = 126
ORDER BY lumpsum_final DESC

Lump sum berakhir lebih unggul di setiap pilihan. MSFT membawa rencana bulanan menjadi $199.4k dan lump sum menjadi $529.5k. KO, yang kenaikannya paling lambat dari kelimanya, mencapai $92.6k pada rencana bulanan dan $116.8k pada lump sum. Selisih tersebut mengikuti besarnya kenaikan: semakin cepat sebuah nama naik, semakin jauh keunggulan investasi penuh di awal.

Di mana dollar-cost averaging memberikan manfaat

Keunggulan lump-sum bergantung pada dua hal yang jarang terjadi bersamaan: dana tunai dalam jumlah besar, dan pasar yang sebagian besar naik sejak hari Anda membeli. Perubahan titik masuk akan sangat mengubah hasil lump-sum. Panel berikut menjalankan rencana lima tahun sebesar $30,000 yang dimulai setiap Januari dari 2016 hingga 2021, dengan $500 per bulan selama enam puluh bulan, dibandingkan dengan lump sum sebesar $30,000 pada hari pertama.

WITH
monthly AS (
    SELECT toStartOfMonth(dt) AS mo, argMin(c, dt) AS px
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
               argMax(toFloat64(close), window_start) AS c
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND window_start >= '2016-01-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-01 00:00:00'
          AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
               + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        GROUP BY dt
    )
    GROUP BY mo
),
w AS (
    SELECT mo, px,
        sum(500.0 / px) OVER (ORDER BY mo ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 59 FOLLOWING) AS dca_shares,
        count() OVER (ORDER BY mo ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 59 FOLLOWING) AS n_ahead,
        leadInFrame(px, 59) OVER (ORDER BY mo ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 59 FOLLOWING) AS end_px
    FROM monthly
)
SELECT toString(toYear(mo)) AS start_year,
    round(30000.0 / px * end_px / 1000, 1) AS lumpsum_final,
    round(dca_shares * end_px / 1000, 1) AS dca_final
FROM w
WHERE toMonth(mo) = 1 AND n_ahead = 60 AND toYear(mo) BETWEEN 2016 AND 2021
ORDER BY start_year

Lump sum juga menang di setiap tahun awal di sini. Spread adalah poin utamanya. Lump sum $30,000 berakhir di angka antara $45.5k untuk awal 2018, yang lima tahunnya mencakup selloff akhir 2018 dan crash 2020, hingga $60k untuk awal 2017. Hasil Anda bergantung pada bulan saat Anda memulai. Hasil akhir rencana bulanan lebih rapat, dari $37k hingga $45.5k. Strategi averaging mempersempit rentang hasil. Strategi ini mengorbankan sebagian upside untuk mengurangi ketergantungan pada timing.

Kegunaan sebenarnya dari dollar-cost averaging

Jika dibaca bersamaan, panel-panel tersebut menunjukkan hal yang jelas. Dalam pasar yang cenderung naik, lump sum yang diinvestasikan lebih awal mengalahkan jumlah uang yang sama yang dimasukkan secara perlahan. Hal ini berlaku baik untuk indeks maupun saham individual pada berbagai tanggal mulai. DCA bukan cara untuk mengalahkan hal tersebut. Nilainya terletak di tempat lain.

Pertama, DCA menyesuaikan dengan cara pendapatan diterima. Anda dibayar bulanan, dan Anda berinvestasi bulanan. Tidak ada lump sum yang menganggur menunggu untuk digunakan. DCA hanyalah tindakan berinvestasi saat Anda memperoleh penghasilan.

Kedua, DCA menghilangkan keputusan penentuan waktu dan penyesalan yang menyertainya. Momen tersulit untuk menginvestasikan lump sum adalah tepat setelah penurunan, saat situasi terasa paling buruk. Jadwal tetap mengambil keputusan tersebut dari tangan Anda dan terus membeli di tengah ketakutan, pada harga yang lebih rendah. Awal investasi tahun dua ribu delapan belas dan dua ribu dua puluh di atas terus berkontribusi sepanjang kedua aksi jual tersebut.

Ketiga, DCA mempersempit rentang hasil. Seperti yang ditunjukkan oleh panel tahun masuk, hasil akhir DCA mengelompok di mana hasil lump sum berfluktuasi mengikuti kalender. Bagi penabung yang tidak mampu menanggung waktu masuk yang buruk, rentang hasil yang lebih ketat bisa lebih penting daripada rata-rata yang lebih tinggi.

Tidak ada satu pun dari hal ini yang berargumen bahwa DCA memaksimalkan return. Jika Anda sudah memegang kas hari ini dan memiliki cakrawala waktu yang panjang, data historis mendukung untuk segera menginvestasikannya. Jika sebaliknya Anda membangun tumpukan dana bulan demi bulan, yang menggambarkan kebanyakan orang, maka DCA adalah rencananya itu sendiri. Pasangkan dengan kepemilikan yang terdiversifikasi untuk menghindari mempertaruhkan seluruh jadwal pada satu saham, dan tetap perhatikan volatility jika pergerakan yang lebih mulus membantu Anda tetap berinvestasi melewati bulan-bulan yang buruk.

FAQ

Apakah dollar-cost averaging lebih baik daripada investasi lump sum?

Biasanya tidak, dalam pasar yang sedang naik. Menginvestasikan $500 per bulan di SPY dari 2016 hingga 2026 meningkatkan kontribusi sebesar $63k menjadi $139.3k, sementara total yang sama yang diinvestasikan di awal mencapai $237.7k. Dana lump sum sudah bekerja sejak hari pertama.

Apakah dollar-cost averaging adalah strategi yang baik?

Bagi penabung bulanan, ini adalah pendekatan yang alami: Anda menginvestasikan setiap gaji saat diterima dan tidak perlu menentukan waktu entri. Strategi ini mengurangi ketergantungan hasil pada hari Anda memulai, dengan konsekuensi kehilangan sebagian potensi keuntungan saat pasar naik secara stabil.

Apa manfaat utama dari dollar-cost averaging?

Disiplin dan pengurangan risiko timing. Strategi ini mengotomatisasi pembelian baik di bulan yang menguntungkan maupun yang buruk, serta mempersempit rentang hasil di berbagai titik entri, seperti yang ditunjukkan oleh panel tahun mulai lima tahun di atas.

Apakah dollar-cost averaging menurunkan biaya rata-rata Anda?

Strategi ini menetapkan biaya rata-rata Anda pada rata-rata harga yang Anda bayar sepanjang jadwal, membeli lebih banyak saham saat harga rendah dan lebih sedikit saat harga tinggi. Hasilnya berada di bawah harga terburuk yang mungkin Anda bayar dan di atas harga terbaik. Ini bukan jaminan biaya di bawah harga pasar.

Haruskah saya berinvestasi sekaligus atau menyebarnya?

Catatan historis lebih mendukung investasi lump sum lebih awal jika Anda sudah memegang uang tunai dan memiliki cakrawala investasi yang panjang. Menyebarkan investasi menukar expected return dengan rentang hasil yang lebih sempit dan rasa penyesalan yang lebih kecil jika pasar turun tepat setelah Anda membeli. Keduanya bukan merupakan sebuah prediksi.

Setiap angka di sini adalah query tersimpan yang dapat Anda buka dan jalankan kembali. Ubah ticker, jumlah bulanan, atau tanggal mulai dan uji rencana Anda sendiri di terminal Strasmore.