ขายตอนตลาดร่วงแล้วพลาดอะไร: วิธีคำนวณ '10 วันที่ดีที่สุด' ของ S&P 500
ในวันที่ข่าวตลาดร่วงถาโถมเข้ามา ความคิดว่า 'ขายไว้ก่อน' มักรู้สึกปลอดภัยที่สุด แต่ตลอด 20 ปี วันที่ S&P 500 ขึ้นแรงที่สุดส่วนใหญ่กลับอยู่ใกล้ ๆ กับวันแบบนั้นเอง เราสรุปวิธีคำนวณ วันที่ สูตรวัดระยะร่วงและความผันผวนด้วยตัวเอง และกับดักที่เปลี่ยนผลลัพธ์ ด้วยตัวเลขจริงทั้งหมด
1. วิธีคำนวณ: ตัดวันที่ดีที่สุดออกแล้วคูณใหม่
- ผลตอบแทนรายวัน = ราคาปิดวันนี้ ÷ ราคาปิดเมื่อวาน − 1
- ตัวคูณเมื่อถือต่อเนื่อง = (1 + ผลตอบแทนวันที่ 1) × (1 + ผลตอบแทนวันที่ 2) × … × (1 + ผลตอบแทนวันสุดท้าย)
- พลาด N วันที่ดีที่สุด = เปลี่ยนผลตอบแทนของ N วันที่ขึ้นมากที่สุดเป็น 0 (วันนั้นถือเงินสด) แล้วคูณแบบเดิมอีกครั้ง
ช่วงเวลาคือจากราคาปิดวันที่ 31 ธันวาคม 2004 ถึงราคาปิดวันที่ 31 ธันวาคม 2024 (5,033 วันทำการ) โดยคำนวณดัชนีผลตอบแทนรวมที่นำเงินปันผลกลับไปลงทุน (^SP500TR) และดัชนีที่ดูเฉพาะราคา (^GSPC) แยกกัน
2. ผลลัพธ์: ตามจำนวนวันที่พลาด
| วันที่พลาด | รวมเงินปันผล | ราคาอย่างเดียว |
|---|---|---|
| 0 วัน (ถือต่อเนื่อง) | 7.18× | 4.85× |
| 5 วันที่ดีที่สุด | 4.53× | 3.07× |
| 10 วันที่ดีที่สุด | 3.29× | 2.23× |
| 20 วันที่ดีที่สุด | 1.97× | 1.34× |
| 30 วันที่ดีที่สุด | 1.29× | 0.88× |
คิดเป็นเงิน: ถือ US$10,000 ไว้ตลอดจะโตเป็นประมาณ US$71,750 แต่ถ้าพลาดแค่ 10 วันที่ดีที่สุด จะเหลือประมาณ US$32,870 คิดต่อปีคือ 10.35% เทียบกับ 6.14% เพียง 10 วัน หรือ 0.2% ของ 5,033 วัน ตัดสินผลลัพธ์ไปมากกว่าครึ่ง
3. 10 วันที่ดีที่สุดคือวันไหน
S&P 500 (รวมเงินปันผล) ระยะร่วงจากจุดสูงสุด, 2005–2024 · ★ 10 วันที่ดีที่สุด
| วันที่ | ขึ้นในวันนั้น | จากจุดสูงสุด |
|---|---|---|
| 2008-10-13 | +11.6% | −34.5% |
| 2008-10-28 | +10.8% | −38.6% |
| 2008-11-13 | +6.9% | −40.3% |
| 2008-11-21 | +6.3% | −47.6% |
| 2008-11-24 | +6.5% | −44.2% |
| 2009-03-10 | +6.4% | −52.4% |
| 2009-03-23 | +7.1% | −45.5% |
| 2020-03-13 | +9.3% | −19.8% |
| 2020-03-24 | +9.4% | −27.6% |
| 2020-04-06 | +7.0% | −21.1% |
ใน 9 จาก 10 วัน ราคาปิดวันนั้นต่ำกว่าราคาปิดสูงสุดจนถึงตอนนั้น 20% ขึ้นไป อีกหนึ่งวันที่เหลือ (13 มีนาคม 2020) ก็อยู่ที่ −19.8% แทบจะเป็นตำแหน่งเดียวกัน โดย 5 วันอยู่ในวิกฤตการเงินปี 2008, 2 วันอยู่ใกล้จุดต่ำสุดปี 2009 และ 3 วันอยู่ในช่วงตลาดร่วงจากโควิดปี 2020
4. ทำไมถึงกระจุกอยู่ในช่วงตลาดร่วง: ความผันผวนมักมาเป็นกลุ่ม
เมื่อตลาดเหวี่ยงแรง วันที่ร่วงหนักและวันที่ขึ้นแรงจะมาพร้อมกัน วันที่แย่ที่สุดใน 20 ปีเดียวกันก็อยู่ในช่วงตลาดร่วงเดียวกัน เช่น 16 มีนาคม 2020 (−12.0%), 12 มีนาคม 2020 (−9.5%), 15 ตุลาคม 2008 (−9.0%)
- 7 ใน 10 วันที่ดีที่สุด อยู่ห่างจากวันใดวันหนึ่งใน 10 วันที่แย่ที่สุดไม่เกิน 14 วันตามปฏิทิน
- 13 มีนาคม 2020 (+9.3%) คือวันถัดจากวันที่แย่ที่สุด 12 มีนาคม (−9.5%) และอยู่ก่อนวันที่ 16 มีนาคม (−12.0%) 3 วัน
- ใน 10 วันที่ดีที่สุด ความผันผวน 20 วันสูงเป็น 1.2 ถึง 8.0 เท่าของระดับปกติ (ค่ามัธยฐานในรอบ 1 ปีที่ผ่านมา) ส่วนตลอด 20 ปี วันธรรมดาอยู่ที่ 0.97 เท่า
ดังนั้น คนที่ออกจากตลาดเพื่อหลบวันที่น่ากลัว มักพลาดวันที่ดีที่สุดที่ตามมาทันทีด้วย และไม่มีสัญญาณใดบอกได้ว่าควรกลับเข้ามาเมื่อไร
5. วัดเอง: ระยะร่วงและแรงลม
- ระยะร่วง = ราคาปิดวันนี้ ÷ ราคาปิดสูงสุดจนถึงตอนนี้ − 1
- ระดับ: 0 ถึง −10% เสียงรบกวน, −10 ถึง −20% ปรับฐาน, −20% หรือมากกว่า พายุ (ช่วงที่ต้องอดทนถือ)
- แรงลม = ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนรายวัน 20 วันล่าสุด ÷ ค่ามัธยฐานของค่านั้นในช่วง 252 วันที่ผ่านมา (1× = ปกติ)
- ลมเริ่มสงบ = วันแรกในพายุที่แรงลมต่ำกว่าแรงลมสูงสุดของพายุนั้น 25% ขึ้นไป
ตัวอย่างปี 2008 (ดัชนีราคา): ราคาปิดสูงสุดคือ 1,565.15 เมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2007 ราคาปิด 1,244.69 ในวันที่ 9 กรกฎาคม 2008 ได้ 1,244.69 ÷ 1,565.15 − 1 = −20.5% และเป็นวันแรกที่เข้าสู่พายุ
ราคาปิดสูงสุดเปลี่ยนทุกครั้งที่มีจุดสูงสุดใหม่ และหน้าต่าง 20 วันกับ 252 วันก็เลื่อนไปข้างหน้าวันละหนึ่งวัน จึงต้องคำนวณทุกค่าใหม่ทุกวัน
6. กับดัก 3 ข้อที่เปลี่ยนผลลัพธ์
- เป็นการคำนวณสมมติ: ไม่มีใครพลาดเฉพาะวันที่ดีที่สุดได้พอดี คนที่ขายจริงอาจหลบวันที่แย่ที่สุดไปด้วย เราจึงคำนวณกฎแยกไว้ในหัวข้อ 7: ขายที่ −20% แล้วซื้อคืนที่จุดสูงสุดเดิม
- รวมเงินปันผลหรือไม่: ถ้าดูแค่ราคา การถือต่อเนื่องจะเหลือ 4.85× และการพลาด 10 วันที่ดีที่สุดจะเหลือ 2.23× ต้องเทียบดัชนีเดียวกันกับตัวมันเอง
- จุดสูงสุดไหน: ระยะร่วงขึ้นอยู่กับว่า 'ราคาปิดสูงสุด' นับย้อนไปไกลแค่ไหน ถ้าโหลดข้อมูลย้อนหลังน้อยเกินไป จุดสูงสุดจริงจะหายไป และระยะร่วงจะดูน้อยกว่าความจริง
7. กรณีจริง: ถ้าขายที่เส้นพายุปี 2008
วันที่ 9 กรกฎาคม 2008 S&P 500 ปิดที่ 1,244.69 และทะลุเส้นพายุ −20% เราเทียบคนที่ขายวันนั้นกับคนที่ถือต่อ ไปจนถึงวันที่ 28 มีนาคม 2013 ซึ่งดัชนีกลับขึ้นไปถึงจุดสูงสุดเดิม (1,569.19) ถ้าคนที่ขายรอเห็นจุดสูงสุดเดิมก่อนแล้วจึงซื้อคืน กำไรในช่วงนั้นคือ 0%
หลังผ่านเส้นพายุ ดัชนียังร่วงต่ออีก 45.6% จนถึง 676.53 ในวันที่ 9 มีนาคม 2009 การถือต่อไม่ใช่เรื่องง่าย แต่เมื่อใช้กฎเดียวกันกับ S&P 500 ตั้งแต่ปี 1927 การถือต่อได้ 6.17% ต่อปี ส่วนการขายที่เส้นพายุได้ 2.62% ต่อปี (ทั้ง 8 ตลาดที่ทดสอบ การถือต่อให้ผลสูงกว่าทุกตลาด และรวมต้นทุน 0.1% ต่อการซื้อขายแล้ว)
8. ข้อจำกัด
ดัชนีกลับไปถึงจุดสูงสุดเดิมได้ในที่สุด แต่หุ้นรายตัวอาจไม่กลับมาอีกเลย แต่ละตลาดก็ต่างกันด้วย เช่น ทองคำมีเพียง 2 ใน 10 วันที่ดีที่สุดที่อยู่ในช่วงพายุ ตัวเลขทั้งหมดเป็นการคำนวณจากข้อมูลในอดีต โดยไม่รวมภาษี ค่าธรรมเนียม และผลของอัตราแลกเปลี่ยน
9. เช็กลิสต์รายวันถ้าทำด้วยมือ
- หลังตลาดปิด จดราคาปิดของดัชนีเดียวกัน และอัปเดตราคาปิดสูงสุดจนถึงตอนนี้
- คำนวณระยะร่วง เทียบกับ −10% / −20% แล้วตัดสินว่าเป็นเสียงรบกวน ปรับฐาน หรือพายุ
- หาส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนรายวัน 20 วันล่าสุด แล้วหารด้วยค่ามัธยฐานของค่านั้นในช่วง 252 วันที่ผ่านมา เพื่อหาแรงลม
- ถ้าอยู่ในพายุ ให้จดแรงลมสูงสุดของพายุนั้นไว้ และดูว่าแรงลมวันนี้ต่ำกว่านั้น 25% ขึ้นไปหรือยัง
- เรียงลำดับการขึ้นรายวันของช่วงที่กำลังดู หา 10 วันที่ขึ้นมากที่สุด แล้วตรวจระยะร่วงของแต่ละวันนั้น ทำใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนช่วงเวลา
จะทำทั้งหมดนี้ด้วยมือทุกคืนจริงหรือ?
ลืมเรื่องปวดหัวไปได้เลย แค่เปิด Storm Radar ไว้ก็จบ มันแสดงบนแผงว่าตลาดอยู่ในช่วงเสียงรบกวน ปรับฐาน หรือพายุ ร่วงจากจุดสูงสุดมาแค่ไหน และแกว่งแรงกว่าปกติเท่าไร พร้อมติดดาวให้วันที่ขึ้นแรงที่สุด ให้เห็นทันทีว่ามีกี่วันที่อยู่กลางพายุพอดี ไม่ใช่สัญญาณซื้อขาย แต่เป็นเข็มขัดนิรภัยที่ง่ายที่สุดสำหรับใจที่หวั่นไหว ถ้าคุณเป็นคนเดียวที่พลาดไป จะไม่น่าเสียดายหรือ?
ดู Storm Radar →คู่มือนี้จัดทำเพื่อช่วยการวิเคราะห์กราฟ ไม่รับประกันผลกำไร และการลงทุนมีความเสี่ยงที่จะขาดทุน ตารางและกรณีศึกษาคำนวณจากข้อมูลในอดีต และไม่รับประกันผลตอบแทนในอนาคต
ข้อมูล: ราคาปิดรายวัน ^SP500TR และ ^GSPC จาก Yahoo Finance (2004-12-31 ถึง 2024-12-31) คำนวณโดย ChartArmory การคำนวณ 'พลาดวันที่ดีที่สุด' เป็นวิธีที่รู้จักกันแพร่หลาย ซึ่งคำนวณใหม่ที่นี่ด้วยสูตรข้างต้น