ต้นทุนจากการพลาดวันที่ตลาดทำกำไรสูงสุด

การพลาดช่วงเวลาที่ตลาดทำกำไรสูงสุด คือต้นทุนแฝงจากการพยายามจับจังหวะตลาด ตั้งแต่ต้นปี 2016 การลงทุนใน S&P 500 อย่างเต็มจำนวนผ่านกองทุน SPY ให้ผลตอบแทน 275.5% หากพลาดเพียงสิบวันที่ตลาดทำกำไรสูงสุดในช่วงทศวรรษนั้น ผลตอบแทนจะลดลงเหลือ 97% วันที่ตลาดทำกำไรสูงสุดมักไม่ได้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ตลาดสงบ แต่จะเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดผันผวนรุนแรงที่สุด ซึ่งเป็นช่วงที่นักลงทุนที่กำลังกังวลมักจะตัดสินใจขายหุ้นออกไป

ต้นทุนจากการพลาดวันที่มีผลตอบแทนสูงสุด

สรุปใจความสำคัญได้ในประโยคเดียว คือการนำวันซื้อขายทุกวันตั้งแต่ต้นปี 2016 มาจัดลำดับตามผลตอบแทนรายวัน จากนั้นตัดวันที่มีผลตอบแทนดีที่สุดออกจากการถือครอง SPY แบบ buy-and-hold ส่วนวันอื่นๆ ยังคงเดิมทุกประการ แผนภูมินี้แสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนทบต้นในรอบทศวรรษเมื่อตัดวันที่มีผลตอบแทนสูงสุดจำนวนหนึ่งออกไป

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

หากลงทุนเต็มจำนวน SPY มีผลตอบแทนทบต้นอยู่ที่ 275.5% ในช่วงเวลาดังกล่าว เมื่อตัดวันที่มีผลตอบแทนดีที่สุด 10 ออกไป ผลกำไรจะหายไปประมาณสองในสาม เหลือเพียง 97% หากตัดวันที่มีผลตอบแทนดีที่สุด 20 ออก ผลตอบแทนจะเหลือ 42.4% และหากตัดวันที่มีผลตอบแทนดีที่สุด 50 ออก ผลตอบแทนตลอดทั้งทศวรรษจะกลายเป็นติดลบที่ -32.5% โดยมีเพียงห้าสิบวันจากทั้งหมดกว่าสองพันวันที่เป็นตัวกำหนดผลลัพธ์ทั้งหมด ผลตอบแทนในระยะยาวไม่ได้กระจายตัวอย่างสม่ำเสมอตลอดช่วงเวลา แต่กระจุกตัวอยู่ในวันที่มีผลตอบแทนสูงมากเพียงไม่กี่วันเท่านั้น

ทำไมการจงใจข้ามวันที่ตลาดพุ่งสูงจึงเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้

ข้อโต้แย้งที่ชัดเจนคือ นักลงทุนที่ชาญฉลาดควรจะหลีกเลี่ยงวันที่ตลาดขาลงด้วยเช่นกัน แต่ในทางปฏิบัติ วันที่ตลาดพุ่งสูงและวันที่ตลาดดิ่งลงมักเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกัน หากจัดกลุ่มวันที่ตลาดบวกมากที่สุด 20 อันดับแรก และวันที่ตลาดลบมากที่สุด 20 อันดับแรกตามปีที่เกิดขึ้น จะพบว่าข้อมูลทั้งสองกลุ่มกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มปีเดียวกัน

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

เฉพาะในปี 2020 เพียงปีเดียว มีวันที่ตลาดพุ่งสูงที่สุด 11 จาก 20 อันดับแรก และมีวันที่ตลาดดิ่งลงที่สุด 9 จาก 20 อันดับแรก ส่วนตลาดหมีในปี 2022 มีสัดส่วนอยู่ที่ 5 ของทั้งสองกลุ่ม ในขณะที่ปีที่ตลาดเคลื่อนไหวในกรอบแคบระหว่างปีดังกล่าว แทบไม่มีวันที่ตลาดพุ่งสูงหรือดิ่งลงอย่างรุนแรงเลย สภาวะตลาดที่ผันผวนอย่างสุดขั้วทั้งขาขึ้นและขาลงเปรียบเสมือนสภาพอากาศที่รุนแรง ซึ่งมักเกิดขึ้นพร้อมกันในช่วงที่เกิดความตื่นตระหนก หากใช้กลยุทธ์เพื่อหลีกเลี่ยงช่วงตลาดขาลง ก็จะกลายเป็นการพลาดโอกาสในช่วงตลาดฟื้นตัวที่เกิดขึ้นติดกันทันที

ช่วงเวลาที่เกิดการปรับตัวขึ้นครั้งใหญ่ที่สุด

เมื่อพิจารณาเฉพาะวันที่ตลาดปรับตัวขึ้นสูงสุดเพียงวันเดียว รูปแบบจะยิ่งมีความชัดเจนยิ่งขึ้น ต่อไปนี้คือสิบอันดับวันที่ SPY ปรับตัวขึ้นสูงสุดในรอบทศวรรษ โดยเรียงลำดับตามขนาดของผลตอบแทน

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

วันที่ดีที่สุดในรอบทศวรรษคือ Mar 24, 2020 โดย SPY ปรับตัวขึ้น 9.5% ส่วนใหญ่ในสิบอันดับวันที่ปรับตัวขึ้นสูงสุดเกิดขึ้นในช่วงตลาดขาลงในฤดูใบไม้ผลิปี 2020 ส่วนที่เหลือเกิดขึ้นในช่วงปลายปี 2018, ช่วงตลาดขาลงในปี 2022 และช่วงการเทขายในเดือนเมษายน 2025 แม้แต่ค่าที่น้อยที่สุดในสิบอันดับนี้ยังปรับตัวขึ้นถึง 4.4% ภายในหนึ่งวัน ทุกเหตุการณ์เกิดขึ้นในขณะที่ตลาดกำลังอยู่ในช่วงขาลงอย่างรุนแรง นักลงทุนที่เลือกขายหุ้นหลังจากสัปดาห์ที่น่ากลัวเพื่อรอให้สถานการณ์คลี่คลาย จะต้องถือเงินสดในช่วงที่เกิดการดีดตัวกลับเหล่านี้พอดี

ระยะเวลาในการลงทุน สำคัญกว่าการจับจังหวะตลาด

มีคำกล่าวเก่าแก่ว่าการถือครองสินทรัพย์ในระยะเวลาที่ยาวนานให้ผลตอบแทนดีกว่าการพยายามจับจังหวะตลาด ซึ่งมีหลักการทางคณิตศาสตร์ที่ชัดเจนรองรับ ผลกำไรตลอดหนึ่งทศวรรษมักจะกระจุกตัวอยู่ในช่วงเวลาเพียงไม่กี่สิบวัน และวันดังกล่าวอาจเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดกำลังดิ่งลง แทนที่จะเป็นช่วงหลังจากตลาดฟื้นตัวแล้ว การถอนตัวออกจากตลาดเพื่อหลีกเลี่ยงวันที่แย่ที่สุด อาจทำให้คุณพลาดโอกาสในช่วงวันที่ดีที่สุด ซึ่งบ่อยครั้งทั้งสองช่วงเวลานี้อยู่ห่างกันเพียงไม่กี่วัน

นี่คือบทเรียนเดียวกับการ ซื้อเมื่อผู้อื่นกำลังกลัว เนื่องจากช่วงที่ตลาดฟื้นตัวอย่างรุนแรงมักเริ่มต้นขึ้นในขณะที่ข่าวสารยังคงมีแต่เรื่องลบ นอกจากนี้ยังเชื่อมโยงกับวิธีการจัดพอร์ตการลงทุนเพื่อการถือครองระยะยาว การทนรับสภาวะตลาดขาลงจะทำได้ง่ายขึ้นหากคุณกำหนดขนาดสถานะให้เหมาะสมกับการถือครอง ซึ่งเป็นเหตุผลหนึ่งในการจำกัด concentration risk และการเลือกใช้ lower-volatility stocks ที่ช่วยให้ถือครองได้ง่ายกว่าในช่วงที่ตลาดผันผวน วันที่ตลาดทำกำไรสูงสุดไม่ใช่รางวัลของความฉลาดหลักแหลม แต่เป็นรางวัลสำหรับการยังคงอยู่ในตลาดต่อไป

คำถามที่พบบ่อย

การพลาดวันที่ตลาดทำผลตอบแทนสูงสุดส่งผลเสียอย่างไร?

ตั้งแต่ปี 2016 การลงทุนใน SPY ให้ผลตอบแทน 275.5% หากพลาดเพียงสิบวันที่ดีที่สุด ผลตอบแทนจะลดลงเหลือ 97% และหากพลาดห้าสิบวันที่ดีที่สุด ผลตอบแทนในรอบทศวรรษจะกลายเป็นติดลบที่ -32.5% จำนวนวันเพียงไม่กี่วันเป็นตัวขับเคลื่อนผลตอบแทนส่วนใหญ่ในระยะยาว

ทำไมฉันไม่หลีกเลี่ยงเฉพาะวันที่ตลาดแย่ที่สุดแทนล่ะ?

วันที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดมักเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูงและมักอยู่ในสัปดาห์เดียวกัน ในปี 2020 มีวันที่ดีที่สุด 11 จากยี่สิบวัน และมีวันที่แย่ที่สุด 9 จากยี่สิบวัน เกิดขึ้นในปีนั้นเพียงปีเดียว ไม่มีกฎเกณฑ์ที่แน่นอนในการแยกแยะวันเหล่านี้ล่วงหน้า และการขายเพื่อหลบช่วงตลาดขาลงมักทำให้พลาดช่วงที่ตลาดฟื้นตัว

วันที่ตลาดพุ่งสูงที่สุดเกิดขึ้นเมื่อใด?

วันที่ดีที่สุดเพียงวันเดียวของ SPY ตั้งแต่ปี 2016 คือ Mar 24, 2020 โดยมีกำไรอยู่ที่ 9.5% วันที่ตลาดพุ่งสูงที่สุดสิบอันดับแรกส่วนใหญ่เกิดขึ้นในช่วงวิกฤตฤดูใบไม้ผลิปี 2020 ส่วนวันอื่นๆ เกิดขึ้นในช่วงปลายปี 2018, 2022 และเมษายน 2025 ซึ่งทั้งหมดเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดปรับตัวลดลงอย่างรุนแรง

การถือครองระยะยาวให้ผลตอบแทนดีกว่าการจับจังหวะตลาดหรือไม่?

จากข้อมูลนี้ คำตอบคือใช่ การถือครองสถานะแบบเต็มจำนวนให้ผลตอบแทนทบต้นสูงกว่าการเข้าและออกจากตลาดเพื่อหลบเลี่ยงแม้เพียงไม่กี่วันที่ดีที่สุด วันที่ตลาดทำผลตอบแทนสูงสุดนั้นมีจำนวนน้อยเกินไปและมักเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดขาลง ทำให้ไม่สามารถใช้เป็นกลยุทธ์ในการซื้อขายได้อย่างแม่นยำ

ทุกตัวเลขในที่นี้มาจากฐานข้อมูลที่คุณสามารถเปิดตรวจสอบได้ คุณสามารถทดสอบด้วยวิธี "best-days" แบบเดียวกันนี้กับดัชนีหรือหุ้นตัวใดก็ได้บนเทอร์มินัลของ Strasmore