بہترین دنوں سے محروم رہنے کا خرچہ

مارکیٹ کا وقت متعین کرنے کی کوشش کا پوشیدہ خرچہ بہترین دنوں سے محروم رہ جانا ہے۔ 2016 کے آغاز سے، S&P 500 میں اس کے ٹریکنگ فنڈ SPY کے ذریعے مکمل سرمایہ کاری برقرار رکھنے پر 275.5% منافع ہوا۔ اس دہائی میں صرف دس بہترین دنوں کو چھوڑ دیں اور منافع گھر کر 97% رہ جاتا ہے۔ بہترین دنے پرسکون بعد دوپہروں نہیں آتے۔ یہ مارکیٹ کے بدترین اور سب سے زیادہ اتار چڑھاؤ والے حصوں میں جمع ہوتے ہیں، بالکل وہاں جہاں ایک پریشان سرمایہ کار کو فروخت کرنے کا سب سے زیادہ لالچ ہوتا ہے۔

بہترین دنوں سے محروم رہ جانے کا خرچہ

یہ ہے پورا خیال ایک ہی سطر میں۔ 2016 کے آغاز سے ہر ٹریڈنگ دن کو لیں، انہیں ان کے روزانہ منافع کے لحاظ سے ترتیب دیں، اور SPY میں ایک سادہ خرید اور پکڑو پوزیشن سے بہترین دنوں کو نکال دیں۔ ہر دوسرا دن بالکل ویسے ہی رہتا ہے جیسا تھا۔ چارٹ دکھاتا ہے کہ جب آپ چند بہترین دنوں کو نکالتے ہیں تو یہ دہائی کیا بنت ہے۔

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

مکمل سرمایہ کاری کے ساتھ، SPY نے اس عرصے میں 275.5% تک ترقی کی۔ 10 بہترین دنوں کو نکالیں اور اس منافع کا تقریباً دو تہائی غائب ہو جاتا ہے، جس سے 97% بچتا ہے۔ 20 بہترین دنوں کو نکالیں اور 42.4% بچتا ہے۔ بہترین 50 دنوں کو نکالیں اور پوری دہائی منفی ہو جاتی ہے، یعنی -32.5%۔ دو ہزار سے زیادہ میں سے پچاس دنوں نے پورا نتیجہ سنبھالا۔ طویل مدتی منافع وقت کے ساتھ یکساں طور پر پھیلا ہوا نہیں ہے۔ یہ چند بہت بڑے سیشنز پر انحصار کرتا ہے۔

بہترین دنوں کو جان بوجھ کر چھوڑنا ناممکن کیوں ہے

ظاہری اعتراض یہ ہے کہ ایک سمجھدار سرمایہ کار برے دنوں میں بھی دستک نہیں لگائے گا۔ عملی طور پر اچھے دن اور برے دن ایک دوسرے کے اوپر بیٹھے ہوتے ہیں۔ بیس سب سے بڑے اوپر والے دنوں اور بیس سب سے بڑے نیچے والے دنوں کو اس سال کے لحاظ سے گروپ کریں، اور یہ اسی مختصر سالوں کی فہرست میں جمع ہو جاتے ہیں۔

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

سال 2020 نے تنہا بیس بہترین دنوں میں سے 11 اور بیس بدترین دنوں میں سے 9 کو اپنے اندر سمیٹا ہوا تھا۔ 2022 کا ریڑھ کا بازار ہر ایک میں سے 5 کا حامل تھا۔ ان کے درمیان پرسکون سالوں نے ان میں سے تقریباً کوئی بھی حصہ نہیں ڈالا۔ انتہائی اوپر والے دن اور انتہائی نیچے والے دن ایک ہی موسم ہیں، جو گھبراہٹ کے دوران ایک ساتھ آتے ہیں۔ ایسا قاعدہ جو کریشوں سے بچ جاتا، وہ ان بحالیوں سے بھی بچ جاتا جو ان کے بالکل ساتھ تھیں۔

سب سے بڑے اوپر والے دن کب واقعی ہوئے

انفرادی بہترین دنوں میں گہرائی سے دیکھیں اور یہ نمونہ اور بھی تیز ہو جاتا ہے۔ یہ ہیں دہائی کے دوران SPY کے دس سب سے بڑے ایک دن کے منافع، سائز کے لحاظ سے ترتیب دیے گئے۔

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

دہائی کا واحد بہترین دن Mar 24, 2020 تھا، جب SPY نے 9.5% کی چھلانگ لگائی۔ دس سب سے بڑے اوپر والے دنوں میں سے بیشتر بہار 2020 کے کریش کے دوران آئے، باقی اواخر 2018، 2022 کی مندی، اور اپریل 2025 کی فروخت میں۔ ان دس میں سے سب سے چھوٹے نے بھی ایک سیشن میں 4.4% منافع کمایا۔ ان میں سے ہر ایک اس وقت ہوا جب اس کے اردگرد مارکیٹ تیزی سے گر رہی تھی۔ جو سرمایہ کار کسی خوفناک ہفتے کے بعد صورتحال صاف ہونے کے انتظار میں فروخت کر کے بیٹھ گیا، وہ ان بحالیوں کے لیے بالکل نقد رکھتا۔

مارکیٹ میں وقت گزارنا، مارکیٹ کا وقت متعین کرنا نہیں

پرانی کہاوت ہے کہ مارکیٹ میں وقت گزارنا مارکیٹ کا وقت متعین کرنے سے بہتر ہے، اور اس کے پیچھے کا حساب سیدھا ہے۔ دہائی کے منافع چند درجن سیشنز پر لاد دیے جاتے ہیں، اور وہ سیشنز فروختوں کے بعد کے بجائے ان کے درمیان ظاہر ہوتے ہیں۔ سب سے برے دن سے بچنے کے لیے ہٹ جانے کا مطلب سب سے بہترین دن سے پہلے ہٹ جانے کا خطرہ ہے، اور یہ دونوں اکثر چند دنوں کے فاصلے پر ہوتے ہیں۔

یہ وہی سبق ہے جو جب دوسرے خوفزدہ ہوں تو خریدنا میں چلتا ہے: تیز ترین بحالیاں تب شروع ہوتی ہیں جب سرخیاں اب بھی بری ہوتی ہیں۔ یہ اس بات سے بھی جڑا ہے کہ ایک پورٹ فولیو کو پکڑے رکھنے کے لیے کیسے بنایا جاتا ہے۔ گراوٹوں میں بیٹھنا اس وقت آسان ہوتا ہے جب آپ کی پوزیشنز اس سفر کے لیے موزوں سائز کی ہوں، جو توجہ کا خطرہ کو محدود کرنے اور کم اتار چڑھاؤ والے اسٹاکس پر انحصار کرنے کے موقف کا حصہ ہے، جنہیں طوفان میں پکڑے رکھنا آسان ہوتا ہے۔ بہترین دن چالاکی کا انعام نہیں ہیں۔ یہ اپنی سیٹ پر اب بھی موجود رہنے کا انعام ہیں۔

عمومی سوالات

مارکیٹ کے بہترین دنوں سے محروم رہ جانے کا کیا خرچہ ہے؟

2016 سے، SPY میں سرمایہ کاری برقرار رکھنے پر 275.5% منافع ہوا۔ صرف دس بہترین دنوں سے محروم رہنے سے وہ 97% رہ گیا، اور بہترین پچاس دنوں سے محروم رہنے سے دہائی منفی ہو کر -32.5% رہ گئی۔ ایک مختصر تعداد میں دنوں میں طویل مدتی منافع کا بیشتر حصہ شامل ہوتا ہے۔

میں برے دنوں سے بھی کیوں نہیں بچ سکتا؟

بہترین اور بدترین دن ایک ہی اتار چڑھاؤ والے حصوں میں جمع ہوتے ہیں، اکثر اسی ہفتے کے اندر۔ 2020 میں، بیس بہترین دنوں میں سے 11 اور بیس بدترین دنوں میں سے 9 اسی واحد سال میں آئے۔ کوئی قابل اعتماد قاعدہ انہیں پہلے الگ نہیں کرتا، اور گراوٹوں سے بچنے کے لیے فروخت کرنے کا مطلب عموماً بحالیوں سے محروم رہ جانا ہے۔

سب سے بڑے اوپر والے دن کب ہوئے؟

2016 سے SPY کا واحد بہترین دن Mar 24, 2020 تھا، جس میں 9.5% کا منافع ہوا۔ دس سب سے بڑے اوپر والے دنوں میں سے بیشتر بہار 2020 کے کریش کے دوران پیش آئے، باقی اواخر 2018، 2022، اور اپریل 2025 میں، یہ سب مارکیٹ کی تیز گراوٹ کے دوران۔

کیا مارکیٹ میں وقت گزارنا مارکیٹ کا وقت متعین کرنے سے بہتر ہے؟

اس ریکارڈ کے لحاظ سے، ہاں۔ مکمل سرمایہ کاری والی پوزیشن کسی بھی اس نسخے سے کہیں آگے بڑھ کر منافع کماتی ہے جو ہٹ گیا ہو اور بہترین سیشنز میں سے کچھ کو بھی چھوڑ دیتا ہو۔ بہترین دن بہت کم اور downturns کے اندر اس قدر مرتکز ہیں کہ ان کے اردگرد قابل اعتماد تجارت ممکن نہیں۔

یہاں ہر عدد ایک محفوظ شدہ کویری ہے جسے آپ کھول کر آڈٹ کر سکتے ہیں۔ Strasmore ٹرمینل پر کسی بھی انڈیکس یا اسٹاک پر یہی بہترین دنوں والا ٹیسٹ چلائیں۔