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【MarketWatch旧金山3月15日讯】马克·吐温(Mark Twain)曾经说过,对于那些想要在股市当中投机的人们而言,十月是最危险的月份之一,之所以说是之一,是因为有几个月份和十月一样危险,分别“是七月、一月、九月、四月、十一月、五月、三月、六月、十二月、八月和二月”。
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不难理解,这位幽默大师显然在这里又幽了市场和投资者一默。只是,我们确实可以发现相当的证据,显示股市的表现情况确实是与某些特定的时间因素有关的,比如一年中的某一月份,甚至是一个月当中的某些天。事实上,不仅仅在美国股市,所有国家和地区的股市都存在着季节性因素的影响。3 G* P5 D$ b( @- e; [. |. j" W
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比如说,在这个季度结束之后,我们就要进入不那么理想的半年了,后面的两个季度对于股市而言可不是什么好时间。这一时间的因素过去就已经对股市造成了非常明显的影响,而现在我们也有相当的理由认定一切都会重现。归根结底,股市的运转就是如此,以资金的流动决定其方向,不断重复着过去曾经上演的周期。
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' F7 w' M3 u1 q' w( F$ l 那么,股市的这些季节性因素,其背后的合理性何在呢?《股票交易者年鉴》的主编赫斯克(Jeffrey Hirsch)认为,这正是人类的天性使然。
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; h* ?) _0 k! I4 \ “无论是整个社会还是每一个体,我们的活动都受到基于天性的习惯的影响。”赫斯克解释道,“人们会用自己的资金去做什么,何时去做,以及怎样去做,这些都会对经济和股市造成直接的影响。”
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假如你能够充分掌握所有这些模式,你以较低的风险获得超越大盘的表现的成算就将大大增加。而且,这种策略不仅仅停留在理论的层面,只要你善加利用折扣券商和SPDR S&P 500(SPY)、iShares Russell 2000 Index(IWM)等大盘ETF,交易成本就不会成为问题。+ h7 t# d) g5 }3 V: ~; A& h; o7 h
7 {' R3 a8 B' x, r3 d' U 在这些季节性模式当中,最明显者之一便是所谓的万圣节效应,这一理论认为,股市在夏季月份当中的表现一般是不及冬季月份的,这也就是华尔街上古老相传“五月卖出”说法的来源。此外,还有一种模式显示,每月最初和最后的几个交易日都有着特殊的意义,由此便出现了所谓“月初交易”的做法,即在每月的第一个交易日买进或者卖出基于某一市场指数的投资产品,然后等到下个月的第一个交易日再进行下一次交易。6 H1 Q9 }2 w Y0 r x
; U$ c Q$ C- m; L 其他模式当中还有不少很有名的。比如,股票往往会在当前这个月的中旬有较为强势的表现,尤其是3月17日圣帕特里克节前的五个交易日。关于这一点,赫斯克指出,自从1986年以来,三月的第九个交易日当中,纳斯达克综合指数在70%的情况之下都是上涨的,其中就包括了刚刚过去的周四。此外,市场往往会在假期之前的两三个交易日当中上涨,比如在独立日前或者在圣诞节前。
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当然,许多怀疑主义者会宣称,这些所谓模式其实都是些偶然,其可靠程度不会超过占星术的水准。尤其是过去一两年的市场行情,更让反对者增加了底气。假如我们遵循古老的五月卖出、十一月买进的策略,在2008年11月到2009年4月之间坚持投资股票,无疑将为此付出沉重的代价。更要命的是,如果我们在2009年的5月卖出,我们更将因此错失市场之后的大部分反弹行情。
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# Q# S3 b1 u3 W- ?# w 这些都是千真万确的事实,因此很多专家才会强调,这些模式只能提供一些指导,而不能机械地看待,毕竟它们并不是全球定位系统。“这些情况并不是每一次都会发生的,只是一种整体性的趋势。”Ned Davis Research资深全球分析师克利索德(Ed Clissold)解释道,“虽然发生的可能性要超过一半,但也终究只是可能性而已。我们必须结合市场当前的具体情况仔细考虑,才能得出真正合理的结论。”
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与此同时,必须指出的是,散户投资者往往缺乏执行这些交易策略所必需的纪律。假如你真的希望尝试这种基于季节性因素的交易,千万记得只能拿投资组合很小的一部分来尝试。如果有所谓专家宣称,他们的模式总是能够获得好过买进持有的表现,你就该当心了。
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1 U& \+ e; o+ ^9 I/ }/ ?! L “这就像是二十一点算牌程序一样,你必须玩很多轮,才能实现其价值,让自己获得较为有利的可能性。”《赫伯特金融摘要》追踪许多投资顾问的表现,其编辑赫伯特(Mark Hulbert)强调,“任何一种季节性模式都不能担保每年都灵验。你的确有较大的可能性获得较高的回报,但是与此同时,表现不及大盘的风险也是存在的。”
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1.万圣节效应- t. } b3 n) i5 a8 t) G
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这也就是前面提到过的所谓“五月卖出”,指的是,五月初到十月底的一段时间在过去至少六十年当中都是美国股市表现最为疲软的时期。《股票交易者年鉴》提供的数据显示,其中五月到八月通常都乏善可陈,而九月更加称得上是险恶。
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6 l7 U! A$ W) X9 j& F k$ ?* ? 与此同时,从十一月初到四月底的六个月,则是市场表现最强势的时期,其中唯有二月是个小小的例外。
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下面就是标准普尔公司提供的标准普尔500指数1970年至2010年期间在全年十二个月的平均投资回报情况(未计入股息),前述的模式在此处可以看得非常清楚。5 E; _: ~ @5 ~1 q4 V/ O2 P
+ t8 I$ t3 C' G8 h+ y, V7 A 一月 1.0%
+ h6 v" R. o7 |- p# D! T
9 _ {! w; y6 K$ B 二月 -0.08+ c4 k5 P7 g% L- p& W. t5 f4 @8 |3 n
& d8 s- ~7 |6 p6 x- m 三月 0.99/ B7 L% m/ `6 ^4 `
! H# {9 C# s, k: e$ Q: H2 ?) Y% } 四月 1.3
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/ B t' o+ o' r9 h3 l9 u5 n6 [ 五月 0.767 V" o$ {' I, }7 q# R
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六月 0.29
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7 J! @+ h0 a' [6 q7 D! x 七月 0.28
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八月 0.35. H$ Z* ?, O1 E! |! b( }
1 S. W9 L0 Y! K( o- H0 N 九月 -0.89
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十月 0.44" ~' r2 H+ }8 J8 v* s
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十一月 1.3/ B$ k+ Y$ i- H, K' G- D0 A6 L: ~
1 T- _: O/ C* ~4 q* b, \ 十二月 1.69 F4 ^8 u* _) A9 r
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事实上,原本十月的表现也是很糟糕的,可是最近二十年左右的时间以来,这一情况正在逐渐好转,这或许是说明,愈来愈多的交易者都开始尝试针对基金传统的年底装饰交易做先下手为强的努力了。8 `, I" o7 }; o& K7 v# @' C8 Z
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“这就像是向着终点的飞奔。”纽约券商公司Auerbach Grayson的全球技术策略师罗斯(Richard Ross)指出,交易者对诸如股息、假期之类的各种因素愈来愈重视了,“在市场背后,总有众多的眼睛虎视眈眈。”
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这一模式在一月乃至于之后的整个春季都将持续下去,而其中每年第一个月的表现还常常被看作是全年表现的风向标。“贪婪与恐惧的周期恰好与自然界的气候相互吻合。”罗斯表示,“这一点从最初的时候就深深根植在我们的市场当中了。” g4 i: ]3 j Y: ]
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照理说来,万圣节效应的名声是如此响亮,影响是如此深远,原本已经不应该再成为一种像样的机会,因为了解它并按照它行事的投资者已经很多了。
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然而,无论在美国还是在其他国家的市场,这样的模式却依然持续存在着。新西兰梅西大学金融学教授雅各布森(Ben Jacobsen)曾经发表过针对万圣节效应的深度研究报告,他表示,“即便它不是每年都有效的,只要我们将观察的角度换到较长的周期,比如十年左右,我们就会发现,它依然存在。”
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他表示,整体而言,股市十一月到四月的表现“往往足够让模式的信奉者感到快乐,而且收获高于平均水准的回报,与此同时,怀疑者在其他时间也能收获足够让他们快乐的回报,只是这回报多少不及平均水准”。5 K: Q$ u, s; u1 _
2 ~6 E' x5 k3 D. J: r8 B9 _# b T* I 2.月初效应
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在这一策略当中,投资者在每个月的最后一个交易日当中买进,而在下个月过了三四个交易日之后卖出。' t& S) @) U+ f" p6 E0 c3 k' q
( a; K$ v7 h7 z* q+ V- f 这种做法为什么能够成功呢?原因也在于它把握住了资金流动的规律。在这样的时候,基金经理人都会进行一些装饰性的交易,让自己的投资组合看上去体面一些,与此同时,退休金基金和自动退休计划往往也都是在这时候购买股票的,所有这一切都在股市上造成了需求。 Q E2 Q) } D3 d
5 W1 N& @5 J4 w8 ?/ @ “在每个月初的强势中卖出是一个不错的策略。”罗斯表示,“如果每个月最初的一两天,你都在市场当中,这时,来自退休计划的资金,以及那些希望让自己的表现看上去不错的资产经理人的资金往往都会为你创造一场小小的涨势。”
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对于这一指标,诠释得最出色的便是所谓“季节性因素随势操作系统”,这一系统是由资深市场策略师、Fosback's Fund Forecaster投资通讯编辑福斯贝克(Norm Fosback)研究和构筑的。
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" k8 R$ _+ q* a 这一系统要求投资者在每个月的最后一个交易日当中将投资组合100%的资金都投入股市,在下个月过了四个交易日之后卖出,此外,在每个市场假日之前的两个交易日当中,它也要求投资者是100%的投资。7 E3 Y: x+ V2 [7 ~5 `% [; p
0 `3 M, F0 R, |5 P( J “综合风险因素进行考虑,季节性因素随势操作系统的表现可谓是非常出色。”赫伯特在一篇相关专栏文章当中写道,“它算得上是最为出色的随势操作系统了。”$ Z' Q1 {- u% j0 v- |1 }7 q
& }& ]+ |6 f' q% p& W 根据赫伯特的研究,如果有一位投资者从1999年12月到2010年2月之间,根据这一系统不断在威尔夏5000指数和九十天国债之间转换投资,则他在此期间所获得的年平均投资回报率为4.1%,而同期之内,买进持有策略则年平均亏损0.3%。更加重要的是,这样一个投资组合,其整体风险只有买进持有投资组合的三分之一。
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. K! F5 z- o/ }* A# \, q: _ 不必说,这段期间整体而言市场是下跌的,这样一个策略可以让投资者避开那些最为糟糕的时候,因此带来了好处。那么,它在牛市当中的表现又是怎样呢?从1989年12月31日至1999年12月31日,这一季节性系统的年平均回报率为13.4%,而买进持有投资策略的年平均回报率为17.6%。
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) p5 }4 k i f" ] 赫伯特强调,虽然看上去,这一策略在牛市期间的表现不及大盘,但是它在此期间的风险却只有买进持有策略的四成。换言之,如果将风险因素纳入考虑,它的表现仍然超过大盘。. [$ ]) Z9 ?) p; o f, q5 U8 V2 H0 I
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福斯贝克是根据对市场1926年以来表现的研究在1970年代中期创造了这一系统。
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“它已经存在了三十五年。”福斯贝克表示,“在这三十五年当中,它持续创造着好过平均水准的回报。这一策略未必会保证你获得好过整体市场的回报,但是你的回报至少也会和整体市场相去不远。”
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0 o8 F' |, p* I8 s& g/ X: d 更为重要的是,你不必为获得这样的表现去忍受市场种种难以逆料的波动。“只有大约30%的时候,你是暴露在市场风险之中的,而在其余70%的时间,你可说没有任何风险。”4 p% w$ [ P; d3 _
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那么,如果说月初效应是因为企业月底发薪、退休金供款和其他方向资金流入的缘故,市场在假期之前几个交易日当中会有较好的行情,这又是因为什么呢?( [0 j7 V& R1 m2 Q) x* Q3 o
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福斯贝克认为,当假期来临,那些空头卖家往往都不希望自己暴露在假期可能发生的风险之下。“我的假设是,在假期之前,空头回补的愿望往往都比其他时候更为强烈。”
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0 g1 g& X8 ]7 Q) A 福斯贝克还补充道,根据他的观察,这种模式近期以来似乎在小型股票身上体现得尤其明显,因此他建议投资者开始考虑使用一支小型股票ETF,比如追踪罗素2000指数的产品。' l6 v7 L3 Y4 U7 p9 _0 t4 ~( o9 \
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3.每月第一日交易
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' q: I, B& u# w 在这所谓月初效应之下,又派生出一种“每月第一日交易”的策略,这一策略要求投资者在每月的第一个交易日全额投入,而在其他的时间当中都是完全的现金部位。
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% l E. Q# q! O9 W& w0 f 显然,这一策略在熊市当中的表现是非常出色的。比如,根据标准普尔公司提供的数据,从1999年年底到2010年3月1日,如果一位投资者按照这样的策略交易标普500指数,不计入股息,则他将获得累计28%的回报率,即当初1万美元的投资今天可以变成1万2800美元。与此同时,一位买进持有投资者的1万美元,现在则缩水成了7600美元。9 r; U- ?$ t; x' ^3 b
* ]; z8 \: ?) M 标普公司资深指数分析师希佛布拉特(Howard Silverblatt)承认,“在熊市当中,它的表现是要出色一些。”
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8 W+ W8 ^ q8 G 不过,牛市当中就是另外一番景象了。从1990年的第一个交易日到1999年底,这一策略将让投资者获得年平均3.5%的回报,当初1万美元的投资最终的价值将是1万406美元。5 O% {. Q8 P0 Q! m3 N" l
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与此同时,买进持有策略的年平均回报率却可以达到15.3%,即最初的1万美元将变成4万1000美元以上。
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6 y# [$ X; _. Y, o- I 这也是一个证据,告诉我们在利用任何一种季节性体系进行交易时,都必须将整体市场的趋势和技术分析等方面的因素纳入考虑。“没有任何一种指标或者策略可以孤立地发出买进或者卖出的讯号。”罗斯告诫投资者,“你必须搜集足够的证据,来确定当前的趋势是支持还是反对你的策略。”- U9 s6 o5 L$ B7 J) y4 v: y
" i. s0 @; a' |9 ? K 不过,正如标普公司提供的数据显示的,整体而言,每月第一个交易日的确还是有一定特殊性的。1926年至今,这一交易日有57%的情况是上涨的,而所有交易日的上涨可能性则是52%。希佛布拉特表示,“只要大量的资金涌入,市场就会上涨,哪怕是在熊市当中。”
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(本文作者:Jonathan Burton) |
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