【美國減息】金管局：減息周期剛開始，利率一段時間仍處較高水平(【美股投资择时篇(三)】验证“跌了就买”、“追涨杀跌”策略的收益)
Copyright 2024 ET Net Limited. http://www.etnet.com.hk ET Net Limited, HKEx Information Services Limited, its Holding Companies and/or any Subsidiaries of such holding companies, and Third Party Information Providers endeavour to ensure the availability, completeness, timeliness, accuracy and reliability of the information provided but do not guarantee its availability, completeness, timeliness, accuracy or reliability and accept no liability (whether in tort or contract or otherwise) any loss or damage arising directly or indirectly from any inaccuracies, interruption, incompleteness, delay, omissions, or any decision made or action taken by you or any third party in reliance upon the information provided. The quotes, charts, commentaries and buy/sell ratings on this website should be used as references only with your own discretion. ET Net Limited is not soliciting any subscriber or site visitor to execute any trade. Any trades executed following the commentaries and buy/sell ratings on this website are taken at your own risk for your own account.
《經濟通》所刊的署名及／或不署名文章，相關內容屬作者個人意見，並不代表《經濟通》立場，《經濟通》所扮演的角色是提供一個自由言論平台。
第一篇中列举了想验证的以下4种策略：
那么今天想验证一下第三种策略——“跌了再买，涨了就抛”，以及“追涨杀跌”策略是否可行。
此模拟前提条件：
- 数据：1886/01/02 - 2023/01/17的标普500指数每月记录(不含股息分红)，注意是指数投资，不是个股投资
- 由于我们不能直接投指数，因此模拟时扣除在日本的标普500指数基金中资产规模最大的指数基金的托管费率0.0968％) - 每月可以有1,000块钱用于投资/储蓄(在python代码中的参数为monthly_income)
- 计算比较三十年之后的资产情况
下图是统计的思路：
数据是1886-2023年的每月数据， 第一次模拟是1886/1-1926/1，采取想测的策略计算收益情况，第二次模拟是1886/2-2926/2...以此类推。最后计算所有模拟结果中的最低值、平均值、中间值、最高值等统计数据
计算逻辑：
初始时: 投入资产(invested_amount)=0 钱包(wallet)=0
第n月时: 若上月变动幅度低于X%，投入1,000块钱，以及钱包中的所有钱。若上月变动幅度大于X%且小于Y%，则把1,000块钱放入钱包中。若上月变动幅度>=Y%，则抛掉所有投入资产放入钱包中；
最后看投入资产+钱包的合计，计算不同阈值X%, Y%的收益情况。
作为对比，以下是无脑定投的结果：
确认好条件之后我们就可以进入正题了，“跌了再买，涨了就抛”策略是否可行呢？
下图是结果，纵轴为判断买入的阈值（也就是X%，上月收益率低于该值就买入），横轴为判断卖出的阈值（也就是Y%，上月收益率高于该值卖出），首先看一下中间值的分布情况：
上面的表格显示，每月有1000块钱的收入时，若采取“上月跌幅大于3%就买入，上月涨幅高于5%卖出”的策略，30年后的资产中间值为407,706块钱。 我们从中可以看出一些倾向：
1. 买入阈值(纵轴)的绝对值越低，30年后资产的中间值越高。也就是说，买入的机会越多收益越高
2. 卖出阈值(横轴)越高，30年后资产的中间值越高。也就是说，卖出的机会越少收益越高
3. 无论采取多少的阈值X,Y，都不能超越无脑定投的中间值
这次的结果，和上一篇模拟的结论差不多。虽然“跌了再买”心理上可能过得去，但是从收益率的情况来讲，是非常不值得采纳的。 顺便贴一下夏各阈值的夏普率：
可以说，买卖越频繁风险越低吧，不过收益就不那么可观了。
最后贴一下各阈值情况下的主要统计结果(由于篇幅原因只列出4对)：
采用最高中间值的策略，收益高出无脑定投3万6千块钱左右，不过无脑定投只要设置好就一步到位了，而“追涨杀跌”就要关心上个月资产的变动情况。为了这个差距需不需要付出精力，那就是你要考虑的事情了吧。
另外在日本的话如果投资有收益了的话每次卖出都需要付出约20%的税，所以该策略在日本是否可行还是需要进一步分析的
也就是涨了就买，跌了就卖，也称“趋势投资”，是一个非常符合人类心理的策略（也是多数散户采用的策略吧），以下是计算逻辑（就是把上面的策略反过来）：
初始时: 投入资产(invested_amount)=0 钱包(wallet)=0
第n月时: 若上月涨幅高于Y%，投入1,000块钱，以及钱包中的所有钱。若上月变动幅度大于X%且小于Y%，则把1,000块钱放入钱包中。若上月变动幅度<=X%，则抛掉所有投入资产放入钱包中；
最后看投入资产+钱包的合计，计算不同阈值X%, Y%的收益情况。
下图是结果，纵轴为判断卖出的阈值（也就是X%，上月收益率低于该值就卖出），横轴为判断买入的阈值（也就是Y%，上月收益率高于该值买入），首先看一下中间值的分布情况：
上面的表格显示，每月1000块钱的收入，采取“上月涨5%以上买入，跌7%以上卖出”策略时，30年后资产的中间值是998,291块钱。横轴0%意味着只考虑做止损的情况 这一次的结果比刚刚的好很多，特别地，有四对组合超过了无脑定投策略：（-5%, 1%）、(-8%, 1%)、(-9%, 1%)、(-9%, 5%)，其中（-5%, 1%）的中间值最高，为1,042,732，高出无脑定投3万6千块钱左右。如果你每月投的稍微多一点，每月投1,500块钱的话，30年后就可以提前退休了。 说实话这个结果还挺让我意外的，以前一直以为投资不择时，跌再多也拿着的无脑定投是收益率最高的，然而这次模拟验证了止损的重要性吧。毕竟历史上单月跌5%以上的情况很少（12*30个月中平均36次），可能是一个很好的股灾警示。
顺便贴一下各组合的夏普率：
这一次也是，相比无脑定投的1.85， 相对好一些
最后贴一下收益最高的和夏普率最高的两组合的统计概要：
采用最高中间值的策略（即上月涨1%以上就买，跌5%以上就卖），收益高出无脑定投3万6千块钱左右，不过无脑定投只要设置好就一步到位了，而“追涨杀跌”就要关心上个月资产的变动情况。为了这个差距需不需要付出精力，那就是你要考虑的事情了吧。
另外在日本的话，如果投资有收益，每次卖出都需要缴纳对收益部分约20%的税，所以该策略在日本是否可行还是需要进一步分析的
下一篇准备分析“(按目标年化收益率)止损/止盈”策略的收益情况。
Appendix
本次源代码在： https://github.com/lapi2023/Stock_Return_and_safe_withdraw_rates_simulation
“跌了再买”： 计算用：Return_Simulation_monthly_buy_after_falling.py
绘图用：plot_Return_Simulation_monthly_buy_after_falling.py
“追涨杀跌”： 计算用：Return_Simulation_monthly_follow_the_herd.py
绘图用：plot_Return_Simulation_monthly_follow_the_herd.py
注1：我分享过的，以及将要分享的内容都是过去数据得出来的结果，而过去数据不能保证将来的走势，投资有风险，所有后果应由自己承担。
注2：我不会推荐任何具体的金融产品（最多是指数），任何高端的操作技巧（K线是不会出来的，之后也会说明其实这些技巧都没什么大用），也没有收任何机构的钱，开户什么的基本操作请自己搜一下（我也不知道国内券商的情况）
