Ocak etkisi nedir ve hala geçerli mi?

Ocak etkisi, hisse senedi getirilerinin yılın ilk haftalarında alışılmadık derecede yüksek seyrettiği ve bu yükselişe en küçük ve en çok değer kaybetmiş hisselerin öncülük ettiği iddiasıdır. 1976 yılında 1904'e kadar uzanan verilerle belgelenmiş ve o dönemde raporlanan fark, onu hisse senedi piyasalarındaki en ünlü mevsimsel model haline getirmiştir. Bundan sonra yaşananlar ise mevsimsellik üzerine yazılan çoğu makalenin atladığı kısımdır: Bulgular yayımlandı, piyasa katılımcıları bunları okudu ve o tarihten bu yana yapılan her ölçüm daha düşük sonuçlar verdi.

Ocak etkisi nedir?

Bu hikayenin temelinde iki takvim mekaniği yatar ve her ikisi de Ocak ayının kendisinden ziyade 31 Aralık sınırıyla ilgilidir.

İlki vergi amaçlı zararına satışlardır (tax-loss selling). ABD vergi kuralları, bir yatırımcının gerçekleşen zararını aynı vergi yılı içindeki gerçekleşen kazançlarından düşmesine izin verir ve o yılın defterleri Aralık ayının son işlem gününde kapanır. Öne sürülen süreç şu şekilde işler: Aralık ayının son haftalarında satışlar, yatırımcının halihazırda zararda olduğu ve genellikle küçük ve rağbet görmeyen hisselerde yoğunlaşır. Ocak ayının ilk seanslarında bu satışlar durur ve alımlar aynı hisselere geri döner.

İkincisi ise nakit takvimidir. Yıl sonu ikramiyeleri ve yeni yıl emeklilik katkı payları aynı dönemde gerçekleşir.

Bu mekanizmaların hiçbiri piyasadaki en büyük şirketleri işaret etmez. Her ikisi de bu sayfanın sürekli geri döndüğü küçük ölçekli hisselere işaret eder. Söz konusu dönem, piyasa katılım verilerinde açıkça görülebilir. Aşağıdaki panel, S&P 500'ü takip eden en yüksek işlem hacimli fon olan SPY'yi ele almakta ve 2011'den bu yana 21 Aralık ile 10 Ocak arasındaki günlük işlem hacimlerini takvim gününe göre ortalamaktadır.

SELECT
    concat(
        if(toMonth(date) = 12, 'Dec ', 'Jan '),
        if(toDayOfMonth(date) < 10, concat('0', toString(toDayOfMonth(date))), toString(toDayOfMonth(date)))
    )                                      AS label,
    round(avg(toFloat64(volume)) / 1e6, 1) AS avg_volume_millions,
    round(avg(toFloat64(volume)) / (
        SELECT avg(toFloat64(volume))
        FROM global_markets.stocks_daily_aggs
        WHERE ticker = 'SPY'
          AND date >= '2011-01-01'
          AND date <  '2026-08-01'
    ), 2)                                  AS relative_activity
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND date >= '2011-01-01'
  AND date <  '2026-08-01'
  AND ((toMonth(date) = 12 AND toDayOfMonth(date) >= 21)
    OR (toMonth(date) = 1  AND toDayOfMonth(date) <= 10))
GROUP BY toMonth(date), toDayOfMonth(date)
ORDER BY if(toMonth(date) = 12, 0, 1), toDayOfMonth(date)

Dec 21, ortalama 126.2 milyon hisse veya aynı yıllardaki ortalama SPY seansının 1.24 katı kadar işlem görmüştür. Jan 10, ortalama 90 milyon ile tipik hacmin 0.89 katı seviyesinde gerçekleşmiştir. Paneldeki 19 tarih, tatil dönemini ve yeni yılın ilk seanslarını yansıtmaktadır.

İşlem hacmi katılımdır, getiri değildir. Bu sayfa kendi Ocak ayı getiri rakamını yayımlamamaktadır ve bu bilinçli bir tercihtir: Ünlü bir mevsimsel modelin örneklem içi (in-sample) hesaplamasını tazelemek, o mevsimselliği ünlü yapan hatayı tekrarlamanın en hızlı yoludur.

Neden küçük ölçekli hisseler ve eşit ağırlıklandırma sonucu belirler?

Bir endeks değeri bir ortalamadır ve ağırlıklandırma yöntemi kimin getirilerinin hesaba katılacağını belirler. Piyasa değerine göre ağırlıklandırılmış bir endeks, her şirketi piyasa değerine göre ağırlıklandırır; bu nedenle en büyük isimler endeksi belirlerken, en küçükler ihmal edilebilir düzeyde kalır. Aynı şirketlerden oluşan eşit ağırlıklı bir endeks ise 200 milyon dolarlık bir şirkete, 2 trilyon dolarlık bir şirketle aynı oy hakkını verir.

Michael Rozeff ve William Kinney tarafından 1976'da yayımlanan ve Ocak etkisini literatüre kazandıran çalışma, 1904'ten 1974'e kadar NYSE hisselerinden oluşan eşit ağırlıklı bir endeksi ölçmüştür. O günden beri tekrarlanan rakam, Ocak ayı ortalamasının diğer ayların ortalamasının yaklaşık beş katı olduğu yönündedir. Aynı evrenin piyasa değerine göre ağırlıklandırılmış versiyonunda ise küçük hisseler ağırlığın yüzde birinden daha azını oluşturur ve aynı temel fiyatlardan iki farklı yapı, birbirinden çok farklı Ocak ayı sonuçları raporlayabilir. İddianın büyük kısmı endeks yapısından kaynaklanır. Aylık bir rakamı, kimse yorumlamadan önce başka nelerin hareket ettirdiğini görmek için bkz: aylık getiriler nasıl ölçülür.

Büyüklük ayrıca bir "kağıt üstü" primin elde edilmesinin maliyetini de belirler. Günlük hisse adedinin fiyatla çarpımı olan dolar hacmi, bir hissenin ne kadar hareket alanına sahip olduğunun en net ölçüsüdür. Panel, Haziran 2026'da en az on beş seans işlem gören her sembolü ortalama dolar hacmine göre gruplandırmaktadır.

WITH per_symbol AS
(
    SELECT
        ticker,
        avg(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS adv_dollars
    FROM global_markets.stocks_daily_aggs
    WHERE date >= '2026-06-01'
      AND date <  '2026-07-01'
    GROUP BY ticker
    HAVING count() >= 15
)
SELECT
    multiIf(
        adv_dollars <    100000, '1. under $100k',
        adv_dollars <   1000000, '2. $100k to $1M',
        adv_dollars <  10000000, '3. $1M to $10M',
        adv_dollars < 100000000, '4. $10M to $100M',
                                 '5. over $100M')  AS liquidity_bucket,
    count()                                        AS securities_count,
    round(100 * count() / (
        SELECT count()
        FROM
        (
            SELECT ticker
            FROM global_markets.stocks_daily_aggs
            WHERE date >= '2026-06-01'
              AND date <  '2026-07-01'
            GROUP BY ticker
            HAVING count() >= 15
        )
    ), 1)                                          AS share_of_tape_pct
FROM per_symbol
GROUP BY liquidity_bucket
ORDER BY liquidity_bucket

1808 menkul kıymet, günlük ortalama 100.000 doların altında dolar hacmine sahip olup örneklemin 15.1'ini oluşturmuştur. Diğer uçta ise 1429, 100 milyon dolardan fazla ortalama hacme sahiptir. Yayımlanan mevsimsel prim, kapanış fiyatları üzerinden ölçülür. Sığ (thin) grupta bir prim yakalamak, alış ve satış fiyatı arasındaki spread'i iki kez geçmek ve kendi emrinizin fiyat üzerinde yarattığı etkiyi göze almak demektir. Aylık bir getiri serisi bunların hiçbirini göstermez.

Ocak etkisi hala çalışıyor mu?

Dürüst cevap şudur: 1976'dan sonra ölçülen versiyon, öncesinde ölçülenin sadece bir kısmıdır ve belgelenmiş bir anomali genellikle bu seyri izler. Yaşam döngüsü dört adımda gerçekleşir. Tarihsel verilerde bir model bulunur. Yayımlanır. İşlem yapan okuyucular daha erken davranarak, herkesin artık okuduğu bu dönemden önce, Aralık ayında alım yapmaya başlar. Sonraki çalışmaların ölçtüğü şey ise geriye ne kaldıysa odur. 1980'lerden bu yana yapılan araştırmalar, genel olarak Ocak ayı priminin yayımlanmayı takip eden on yıllarda daraldığını ve mevsimselliğin bir kısmının Aralık ayına kaydığını bulmuştur.

Vergi mekanizması da bununla birlikte zayıflamıştır. Küçük ölçekli hisse senetlerinin büyük bir kısmı artık emeklilik hesaplarında ve endeks fonlarında tutulmaktadır. Vergi ertelemeli bir hesabın hiçbir vergi amaçlı zarar motivasyonu yoktur ve bir endeks fonu takvim bazlı bir vergi pozisyonuna göre değil, kurallara göre satış yapar.

Bunların hiçbiri sadece Ocak ayına özgü değildir. Mayıs'ta sat ve uzaklaş stratejisi de aynı mekanizmayla çalışır: Tarihsel olarak çarpıcı bir ayrışma ve sonradan eklenen bir hikaye. Düşük volatilite anomalisi ise mevsimsel iddiaların neredeyse hiçbirinde bulunmayan, yayımlandıktan sonra uzun bir kayıt geçmişine sahip olmasıyla ilginç bir karşıtlık oluşturur.

On iki ay çok sayıda test demektir

Çoğu mevsimsel tartışmayı sonlandıran aritmetik şudur: Bir aracı kurumun eğitim sayfası, Temmuz ayının son yirmi yılın yaklaşık yüzde 80'inde daha yüksek kapandığını raporlar. Yirmi gözlem, on altısı yükselişle sonuçlanmış.

Ayları bir an için adil yazı-tura atışları olarak ele alalım. Yirmi atışta on altı veya daha fazla tura gelmesi yaklaşık yüzde 0,6 olasılıkla gerçekleşir; bu gerçekten nadir bir durumdur. Şimdi aynı testi on iki ayın tamamına uygulayalım: En az bir ayın bu barajı geçme şansı yaklaşık yüzde 7'ye yükselir. Bir mevsimsellik sayfası genellikle ay başına birkaç istatistik raporlar; ortalama getiri, medyan getiri, başarı oranı, en iyi ve en kötü yıl gibi. Bu da test sayısını düzinelerce seviyesine çıkarır. Bu noktada Temmuz ayı gibi bir okuma, tabloda bir yerlerde bulmayı bekleyeceğiniz türden bir sonuçtur. Hisse senedi ayları da adil yazı-tura değildir. Uzun örneklemlerde pozitif eğilim gösterirler, bu da mevsimsel bir hikaye anlatılmadan önce her ayın başarı oranını yükseltir.

Ocak etkisi de aynı şekilde, on iki ayın incelenip kazananın sonradan isimlendirilmesiyle bulunmuştur. Bir arama, birçok testin maksimumunu raporlar. Bu, önceden seçilmiş tek bir testin anlamlılığından farklı bir büyüklüktür. Tüm bunların altındaki örneklem küçüktür: Günlük kayıtlardaki her Ocak ayı yaklaşık yirmi seans içerir.

SELECT
    toString(toYear(date)) AS year,
    count()                AS january_sessions
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE ticker = 'SPY'
  AND toMonth(date) = 1
GROUP BY year
ORDER BY year

Buradaki kayıt 23 Ocak ayını, 2004'den 2026'ye kadar kapsamaktadır ve en sonuncusu 20 seans sürmüştür. Yirmi civarında gözlem, 'Ocak ayı X yapar' şeklindeki herhangi bir ifade için modern örneklemin tamamıdır. Bu büyüklükteki bir örneklem, çok çeşitli gerçek değerlerle tutarlı olabilir ve mevsimsel iddialara atfedilen güven genellikle bu örneklemin çok ötesine geçer.

İleriye dönük bakış önyargısı ve hayatta kalanlar önyargısı, iki kardeş

Çoklu testlerin yanında iki hata modu daha bulunur ve her ikisi de bir geriye dönük testte (backtest) mevsimselliği olduğundan iyi gösterir.

Geriye dönük testlerde ileriye dönük bakış önyargısı (look-ahead bias), testin o tarihte sahip olamayacağı bilgilerin kullanılmasıdır. Bugün yazılan ve 1985'e uygulanan bir Ocak ayı kuralı, hangi ayın kazandığını zaten bilmektedir.

Hisse senedi verilerinde hayatta kalanlar önyargısı (survivorship bias), bu özel anomali için daha sessiz bir sorundur. Bugün işlem gören isimlerden küçük ölçekli bir evren oluşturursanız, borsadan çıkarılan veya satın alınan her şirket zaten elenmiş olur. Bunlar, vergi amaçlı zararına satış hikayesinin konusu olan değer kaybetmiş küçük hisselere eğilimlidir; bu nedenle test, tam olarak incelenen grubun hayatta kalanları üzerinde çalışır. Evren sabit bir liste değildir.

SELECT
    toString(toYear(date)) AS year,
    uniqExact(ticker)      AS listings_on_tape
FROM global_markets.stocks_daily_aggs
WHERE date >= '2006-01-01'
  AND date <  '2026-01-01'
GROUP BY year
ORDER BY year

9450 farklı sembol, 2006 yılında en az bir seansta işlem görmüştür. 2025 yılında bu sayı 13423 olmuş ve 20 yıllık veri kaydına yayılmıştır. Listelemeler geldikçe ve isimler ayrıldıkça üyelik bu toplamların altında değişir ve bugünün kayıtlarından çekilen bir evren, ayrılanların hiçbirini içermez. Semboller de yeniden kullanılır, bu da kendi başına bir tuzaktır: bkz: ticker sembolleri veri setlerini neden bozar.

Herhangi bir mevsimsel iddiaya sorulacak dört soru

1. Örneklem dönemi nedir ve model bunun dışında nasıl görünmektedir? 1904'ten 1974'e kadar olan veriye ihtiyaç duyan bir ayrışma, son yirmi yılda ölçülen bir iddiadan farklıdır.
2. Hangi endeks ve nasıl ağırlıklandırılmış? Bir evrenin piyasa değerine göre ağırlıklandırılmış ve eşit ağırlıklı versiyonları, küçük şirket mevsimselliği konusunda keskin bir şekilde anlaşmazlığa düşebilir.
3. Kural veriler taranmadan önce mi belirlendi, yoksa bakılarak mı bulundu? Her iki yol da aynı başarı oranını üretebilir. Ancak çok farklı kanıt değerleri taşırlar.
4. Maliyetlerden geriye ne kalıyor? Kayıtların sığ ucundaki spread'ler ve piyasa etkisi, artı herkesin aynı sayfayı okumuş olması gerçeği.

Bu dört sorunun tamamını yanıtlayan bir mevsimsel iddia, yakından okunmaya değerdir. Çoğu bunlardan hiçbirini yanıtlamaz.

SSS

Borsada Ocak etkisi nedir?

Hisse senedi fiyatlarının, özellikle küçük şirketlerin, tipik bir aydan ziyade Ocak ayının ilk haftalarında daha fazla yükseldiği iddiasıdır. Bunun arkasındaki 1976 tarihli çalışma, 1904-1974 dönemini kapsayan eşit ağırlıklı bir NYSE endeksini ölçmüş ve Ocak ayı ortalamasının diğer ayların ortalamasının yaklaşık beş katı olduğunu raporlamıştır.

Ocak etkisi hala çalışıyor mu?

1976'daki yayından sonra yapılan ölçümler orijinalinden çok daha küçüktür ve katılımcılar daha erken hareket ettikçe mevsimselliğin bir kısmı Aralık ayına kaymıştır. Mevcut herhangi bir iddia, kendi örneklem dönemine ve kendi endeks yapısına ihtiyaç duyar; her ikisi de en başta belirtilmelidir. Bu sayfa eğitseldir ve işlem yapılacak bir kural sunmaz.

Ocak etkisi neden küçük şirketlerde en güçlüydü?

Her iki mekanizma da orayı işaret eder. Vergi amaçlı zararına satışlar, yıl içinde zaten değer kaybetmiş pozisyonlarda yoğunlaşır ki bunlar genellikle küçüktür; ayrıca belirli bir miktardaki alım, sığ işlem gören bir hisseyi mega ölçekli bir hisseye göre çok daha fazla hareket ettirir. Eşit ağırlıklı bir endeks bu küçük isimlere tam oy ağırlığı verirken, piyasa değerine göre ağırlıklandırılmış bir endeks neredeyse hiç ağırlık vermez.

Ocak etkisi, "Mayıs'ta sat" ile aynı şey mi?

Bunlar aynı türün farklı dönemleridir: Tarihsel verilerde bulunan ve sonradan bir hikaye eklenen takvimsel bir ayrışma. Her ikisi de bir anlam ifade etmeden önce, testten sonra değil, testten önce seçilmiş bir örneklem dönemiyle başlayarak aynı kanıtlara ihtiyaç duyar.

Buradaki her panel, onu üreten SQL kodunu içerir; böylece yukarıdaki herhangi bir pencere farklı bir ticker veya daha uzun bir aralık için yeniden kesilebilir. Bir mevsimsel iddiayı kendi seçtiğiniz bir örneklem üzerinde test etmek için sorunuzu Strasmore terminalinde yalın bir dille sorun.