Pasívne investovanie

Mnoho analytikov tvrdiacich vo svojich štúdiach, že existujú indikátory schopné správne časovať trh a dosiahnuť vyššiu výkonnosť ako pasívna investícia, zabúda očistiť svoje výsledky o tzv. data snooping, alebo data mining bias. Táto chyba sa vyskytuje pri testovaní veľkého množstva hypotéz – v tomto prípade veľkého množstva indikátorov a ich nastavení – na obmedzenom množstve dát. Ekonómovia zvyknú testovať tisíce indikátorov len na niekoľkých rokoch dát.

Zo štatistiky však vyplýva, že na minulých dátach už len vplyvom čistej náhody pri takom množstve testovaných ukazovateľov nájdu niekoľko takých, ktoré trh porazia. Keď sa však predĺži testovacie obdobie a ‘úspešné’ indikátory sa otestujú na novopridaných dátach, ich výkonnosť sa ukáže ako podpriemerná.

Andreas Neuhierl z University of Augsburg a Bernd Schlusche z University of California v Berkley zverejnili minulý rok štúdiu, v ktorej skúmali takmer 10 000 jednoduchých aj zložitých indikátorov v období 1980 až 2007 na akciovom indexe S&P 500. Išlo napr o tieto indikátory: PE, PB, úrokové miery, očakávaná inflácia, implikovaná volatilita, dividendový výnos atď. Zistili, že po zohľadnení data snooping bias a transakčných nákladov žiadny z jednoduchých alebo zložitých (tvorených z niekoľko jednoduchých indikátorov) indikátorov nedokázal poraziť pasívneho investora, ktorý by v roku 1980 kúpil indexový fond investujúci do indexu S&P 500 a držal do roku 2007. Z tejto štúdie si možno zobrať záver, že investícia do pasívneho, indexového fondu je výhodnejšia voľba ako pokúšat sa načasovat vstupy a výstupy z trhu pomocou rôznych indikátorov.

English summary (taken from the original article):

Some analysts fail to account for data snooping bias in their analyses of market timing indicators. This bias amounts to incorporating pure luck into results by testing many different rule variations or parameter settings within rules. This luck does not persist out-of-sample. In their February 2009 paper entitled “Data Snooping and Market-Timing Rule Performance”, Andreas Neuhierl and Bernd Schlusche assess the profitability of a comprehensive set of simple and complex market timing rules based on fundamental indicators and investor sentiment indicators after correcting for data snooping bias. Even though S&P 500 index timing rules based on fundamental indicators and investor sentiment indicators might significantly beat a buy-and-hold benchmark when evaluated in isolation, this outperformance generally evaporates after correcting for data snooping bias. In other words, luck is the dominant differentiator of rule performance.

Via CXO Advisory Group.