Érdemes megvásárolni a nagy sztorikat a tőzsdén?

A tőkepiac története tele van nagy történetekkel. Volt idő, amikor a vakcinagyártók és maszkgyártók részvényei álltak a figyelem középpontjában, később a háborús iparág, az uránbefektetések vagy a tiszta energia kerültek reflektorfénybe. Ma az AI, a félvezetők vagy a kvantumszámítógépek jelentik a legújabb „nagy sztorikat”. A befektetők természetes módon vonzódnak az ilyen narratívákhoz. Egy jól érthető történet sokkal könnyebben megragadható, mint egy mérleg vagy egy cash-flow kimutatás. De mit mutatnak az empirikus vizsgálatok? Vajon a népszerű befektetési történetek valóban tartós felülteljesítést eredményeznek? És ha nem, akkor létezik-e olyan módszer, amely mégis képes kihasználni a narratívák köré szerveződő piaci mozgásokat?

Cikkünkben egy olyan kutatást mutatunk be, amely közel 800 különböző részvénynarratíva teljesítményét vizsgálta. Az eredmények alapján a „sztori” önmagában ritkán jelent hosszú távú előnyt, ugyanakkor bizonyos relatív teljesítményalapú stratégiák ( megfelelő keretek között) mérhető mintázatokat tárhatnak fel. Témáink:

• Miért keressük a nagy sztorikat a tőzsdén?
• A nagy sztorik, történetek nem hoznak kiemelkedő eredményt
• Hogyan használd ki a sztorikat, történeteket a tőzsdén?
• Hogy működik a concept-momentum stratégia?
• Milyen eredménye lett a concept-momentum stratégiának?
• Concept momentum tematikus ETF-eken

Miért keressük a nagy sztorikat a tőzsdén?

A különböző narratívák, történetek, sztorik különösen vonzák a befektetők figyelmét. Ennek oka részben abban keresendő, hogy a befektetők kognitív erőforrásai végesek, így a portfóliókialakítás, a befektetési döntéseik során rengeteg egyszerűsítést alkalmaznak a döntéshozatal során. A fentiek következménye, hogy széles befektetői kör inkább egy jó sztori alapján vásárol részvényeket, mintsem a rendelkezésére álló adatok elemzése alapján. 

Nézzünk néhány ilyen jó sztorit a közelmúltból, például: vakcinagyártás, maszkgyártók, háborús részvények, uránbefektetés, elektromos autózás, technológiai szektor, kvantumszámítógépek, de említsük meg korábbról a tisztaenergia, a napelemparkok, megújuló energia, okosotthonok, kiberbiztonság, 5G, mesterséges intelligencia, blokklánc technológia sztorikat, és a sort folytathatnám amíg egy A4-es lapot meg nem töltenénk.

A nagy sztorik önmagukban nem garantálnak kiemelkedő hozamot

Sajnos azonban az átlagos befektető számára a fenti sztorik nem hoznak kiemelkedő eredményt. Ennek összetett oka van. Egyrészt számos olyan sztorival találkozol (lentebb átnézünk egy kutatást, mely 800 ilyen sztorit kutatott), melyből az ötleten túl nem sok minden valósul meg reálgazdasági körülmények között, azaz a sztori megbukik. Másrészt pedig ezek a történetek népszerűek a befektetők körében, és számos empirikus vizsgálat negatív kapcsolatot talált a túlzott népszerűség és a későbbi hozam között. Nézzük ennek részleteit:

1. Beszéltünk azokról a vizsgálatokról, melyek azt mutatják, hogy a népszerű témákat (tiszta energia, kiberbiztonság, űrtechnológia, VR stb..) kihasználó speciális ETF alapok alulteljesítenek. Ráadásul úgy teljesítenek alul, hogy az alapkezelési díjak magasabbak.
2. Egy másik cikkünkben a tematikus tőzsdeindexekkel foglalkoztunk, például öregedő társadalmakból hasznot húzó vállalkozások, kiberbiztonság, hatékonyabb energiafelhasználás, robotika, okosvárosok, digitális egészség, élelmiszeripari forradalom, tiszta energia, 3D nyomtatás, genetikus tervezés, űripar, nanotechnológia, virtuális valóság. Beszámoltam azokról a vizsgálatokról, melyek szerint az a probléma, hogy olyan részvényeket tartunk, melyek a hosszú távon magas hozammal rendelkező részvények ellenkező tulajdonságaival rendelkeznek (értékalapon drágák, népszerűek, kevésbé jövedelmezők), így várhatóan a hosszú távú hozama ezeknek a társaságoknak alacsony lesz.
3. Szó volt a népszerű új részvény-kibocsátásokról. Tárgyaltuk azokat a vizsgálatokat, mely szerint az átlagos IPO-részvény a következő 5 évben alulteljesíti a már tőzsdén levő társaságokat, lásd: 19.000 IPO esemény tanulságai.
4. Beszéltünk a népszerű SPAC részvényekről, melyek hozama szintén alacsony.
5. De kitérhetünk a value-glamour anomáliára, mely egy 100 éves megfigyelés a tőzsdén, azaz hosszú távon az unalmas, nem népszerű, értékalapú részvények felülteljesítik a népszerű (glamour) növekedési részvényeket.
6. Szó volt arról is, hogy az újságokban a napi nyertesek listájára bekerülő részvények a következő időszakban alulteljesítenek.
7. A hozam, mely a tematikus befektetésen képződik nagyrészt megmagyarázható az ismert részvénypiaci hozamokat alakító tényezőkkel (size, value, jövedelmezőség), azaz a befektetők ezen szempontokat figyelembe véve is eredményt érhetnek el függetlenül a sztoritól, részletek itt. 

A fentiekből az derül ki, hogy az átlagos befektető számára nem hoz kiemelkedő eredményt egy-egy jó sztori megtalálása, sőt arra hajlamosítanak a fentiek, hogy aluldiverzifikáljuk a portfóliót, azaz egy-egy sztorira, történetre a vagyonunk nagy részét áldozzuk fel.

Hogyan használd ki a sztorikat, történeteket a tőzsdén?

Bár az átlagos befektető döntéseire negatív hatást gyakorolnak a fenti történetek, a tőzsdei kereskedők számára hasznosak lehetnek. Ma már arra is vannak bizonyítékok, hogy a történetek hatás gyakorolnak a piacra, a tőzsdék árazására, de különböző gazdasági folyamatokra is hatást gyakorolnak. Elég, ha csak Robert Shiller Nobel-díjas közgazdás Narrative Economics munkájára gondolunk, melyből később egy teljes könyv is született (bővebben itt).

A sztorik részvénypiaci hatásaival kapcsolatos legelső bizonyítékokat Michael J. Cooper, Orlin Dimitrov találta meg 2001-ben, melyet dotkom-effectnek neveztek el. Ennek lényege az volt, hogy azok a cégek, melyek nevébe bekerült a dot.com kifejezés, a következő időszakban abnormális hozamot értek el (a névváltozást követő 10. napon az átlagos abnormális hozam 0,74% volt), azaz olyan hozamot hoztak a részvények, melyekre nincs magyarázat a hagyományos árazási modellekkel. Ezeknek a cégeknek nem változott a fundamentális háttere, mindössze a nevük változott meg, mégis abnormális hozam kapcsolódott a változáshoz.

A fenti kutatások vetették fel azt a gondolatot, hogy megvizsgálják a különböző sztorik alá tartozó részvények teljesítményét. Ezeknek a vizsgálatoknak az eredménye lett az ún. concept momentum stratégia, mely lényege, hogy azokat a részvényeket vásároljuk, melyek valamilyen sztorihoz kötődnek, de csak addig, amíg megfigyelhető a sztorival kapcsolatos momentum. Nézzük ennek a stratégiának a részleteit.

Hogy működik a concept-momentum stratégia?

A concept-momentum stratégiák működésére elsődlegesen a kínai tőzsdékről van bizonyíték. Ennek egyrészt az az oka, hogy itt találhatók olyan adatbázisok, melyekben különböző sztorik, történetek szerint kategorizálva vannak a részvények (lásd Joinquant adatbázist), másrészt a kínai kereskedési platformokon számtalan lehetősége van a befektetőnek arra, hogy tájékozódjon egyes sztorikhoz, történetekhez milyen részvények kapcsolódnak. Ráadásul a kínai befektetőkre sokkal inkább jellemző az, hogy sztorik, történetek alapján fektetik be a pénzüket, semmint adatvezérelt okokra alapozva. A fentiek szerint a Concept Links and Return Momentum cím alatt elérhető kutatásban 800 különböző sztori, történet alá tartozó részvényeken vizsgált meg 32 momentum stratégiát. Az alábbi grafikonon nyomon követheted a különböző történetek számának változását.

forrás: Concept Links and Return Momentum

A vizsgálatuk lényege, hogy az egyes történetek alá tartozó részvényekből (például a maszkhasználat sztori mögött maszkgyártó cégek részvényei állnak) egyenlő arányban súlyozva portfóliót alakítottak ki, majd minden egyes sztori mögötti részvényportfólión különböző momentum stratégiákat futtattak. Egy sztorihoz átlagosan 10 részvény tartozott, azaz nem egy-egy részvény adta a vizsgálat alapját.

A tovább lépéshez érdemes megismerni a momentum stratégia alapelveit. A momentum-anomália kimutatásának egyik népszerű, sokat hivatkozott vizsgálatát Jegadeesh és Titman végezte el, akik J-month/K-month momentum stratégiákat teszteltek vissza, ahol J a visszatekintési időszak (J= 3,6,9,12) hónapban megadva és K a tartási időszak (K=3,6,9,12) volt. Tesztjeikben a 12 havi visszatekintés 3 havi tartási időszakkal kombinálva hozta a legjobb eredményt. Az alábbi táblázatban a momentum stratégiák egyes változata (J és K) és a havi átlaghozamok láthatók. Eszerint a vizsgált 25 éves időszakban a 12 havi múltbeli teljesítmény alapján legjobb és legrosszabb részvények közötti hozamkülönbség átlagosan havi 1,31%, ha 3 hónapos (K) tartási időszakot vizsgálunk. Ha pedig 1 héttel elcsúsztatjuk a portfólió-kialakítást (Panel B), akkor az átlagos havi hozamkülönbség 1,49%-ra növekszik. Érdemes azt is megnézni, hogy a legalacsonyabb és legmagasabb momentumú (buy-sell sorok) részvények közötti hozamkülönbség alapján a legjobb a 12-3 változat, de ha csak vételi ügyletekben gondolkodunk (long only és long-short stratégiákról bővebben itt), akkor a 6-3 és 9-3 változat (lásd 6 Buy és 9 Buy) is jó eredményt hoz (1,71% és 1,86% átlagosan havonta).

Milyen eredménye lett a concept-momentum stratégiának?

Az alábbi táblázat összegzi a concept-momentum eredményeit (havi átlaghozamot). Az F=3 mezőben azokat a momentum stratégiákat látod, amikor az előző három hónapra tekintünk vissza. A W sorban (winner) annak az esetnek havi átlaghozamát látjuk, ha az előző három hónapban legjobb teljesítményű részvényeket megvásároljuk, és tartjuk 3 (H=3), 6 (H=6), 9 (H=9), 12 (H=12) hónapig. Az L sorban (loser) azt az esetet látjuk, ha az előző három hónap legrosszabb teljesítményű részvényeit vásároljuk meg, és a fenti időtávok egyikén tartjuk. A W-L sorban a hozamkülönbség látható, azaz a nyerteseket (winner) megvásároljuk, a veszteseket (loser) shortoljuk (long-short változat). Gyakorlatilag mindegyik esetben pozitív a többlethozam és a vizsgálat statisztikailag szignifikáns (zárójeles részekben 2-nél nagyobb szám jelzi ezt).

forrás: Concept Links and Return Momentum

A fenti táblázatban találsz egy „Skipping one month” mezőt. Ez azt jelenti, hogy a visszatekintés úgy történik meg, hogy az utolsó hónapot figyelmen kívül hagyjuk, azaz úgy tekintünk vissza 3 hónapot, hogy az utolsó hónap eredményeit nem vesszük figyelembe. Ennek oka a short-term reversal hatás kiküszöbölésében keresendő. Látható a táblázatból, hogy long-short stratégiákban a 6 hónap visszatekintés, 6 hónap tartás, illetve a 9, 12 hónap visszatekintés 3 hónap tartás adja a fő eredményeket. Ugyanakkor egy átlagos befektető leginkább a long lábat köti, azaz megvásárolja a nyerteseket. A kutatás alapján a 6-9 hónapos visszatekintésű részvények relatív teljesítménye volt a legerősebb a vizsgált mintában. Az alábbi grafikonon a kék görbe mutatja a 6-6 momentum stratégia long-short változatának halmozott hozamát.

forrás: Concept Links and Return Momentum

A kutatási eredmények arra utalnak, hogy a narratívák köré szerveződő részvények relatív teljesítménye rövid-középtávon eltérő lehet. Ennek gyakorlati alkalmazása azonban módszertani, költség- és kockázati kérdéseket vet fel. Az eredmények alapján a narratívák önmagukban nem bizonyultak tartós teljesítményforrásnak. A teljes képhez hozzátartozik, hogy a kimutatott összefüggések nem egyetlen részvényre, hanem részvények széles körére vonatkoznak, azaz gyakori, hogy a momentum stratégiákban a részvénypiac 10 százalékát vásárolják meg, mely több tucat részvényt jelent. Ennek kivitelezése egy átlagos befektető számára meglehetősen költséges lehet, így a költségekkel is kell számolni, akkor ha a fentiekhez hasonló stratégiában gondolkodunk. A módszerhez alaposan célszerű megismerni a momentum stratégiákat, lásd itt.

Mit érdemes még figyelembe venni?

A bemutatott eredmények értelmezésekor fontos néhány korlátra is tekintettel lenni. A concept-momentum vizsgálatok döntően a kínai részvénypiacon készültek, ahol a részvények narratívák szerinti kategorizálása intézményesített formában elérhető. Más piacokon az eredmények eltérhetnek. Az is lényeges, hogy a legerősebb többlethozamok jellemzően long–short stratégiákban jelentkeztek. A kizárólag vételi (long) megközelítések eredményei mérsékeltebbek voltak.

Gyakorlati szempontból a magas forgási sebesség miatt a tranzakciós és finanszírozási költségek érdemben csökkenthetik a bruttó hozamot. A rendszeres újrasúlyozás, a széles portfólió és adott esetben a shortolás szükségessége pedig tovább növeli a megvalósítás összetettségét. Végül nem szabad elfelejteni, hogy a momentumhatások időben változó jelenségek, azaz vannak időszakok, amikor erősebben, máskor gyengébben érvényesülnek.

Concept momentum tematikus ETF-eken

Az egyik lehetséges megoldás a concept momentum problémára, hogy nem egyedi részvényeken, hanem tematikus ETF-eken alkalmazunk momentum stratégiát. Korábbi vizsgálatunkban már megállapítottuk, hogy a tematikus indexek hosszú távú, passzív tartása nem jár együtt tartós pozitív abnormális hozammal. A „megveszem és tartom” megközelítés tehát önmagában nem bizonyult hatékonynak (lásd itt). Ez felértékeli az időzítés szerepét.

Az alábbiakban azt vizsgáltuk meg, hogy a tematikus ETF-ek közötti relatív teljesítmény alapján kialakítható-e egy működő momentumstratégia. Az adatbázis közel 50 tematikus ETF-et tartalmazott (megújuló energia, robotika, biotechnológia, félvezetők, kibervédelem stb.), 2007-től kezdődő havi adatokkal.

A stratégia lényeg, hogy minden hónap végén kiválasztjuk azt a három tematikus ETF-et, amelyek az elmúlt 6, 12 vagy 18 hónapban a legmagasabb visszatekintő hozamot érték el, és a következő hónapban ezeket tartjuk a portfólióban. A portfóliót havonta újrasúlyozzuk.

Az alábbi ábrán jól látható, hogy az időszak elején még viszonylag szűk volt az univerzum (körülbelül 15 ETF állt rendelkezésre), később azonban a tematikus termékek számának növekedésével 30-50 közé bővült a választható alapok száma. Ez önmagában is fontos, és a kezdeti időszakot torzító tényező, mert a momentumstratégia hatékonysága nagyban függ attól, mekkora a relatív rangsorolási tér.

forrás: saját szerkesztés

Az áttekinthetőség érdekében az alábbi ábrán csak a 6 és 12 havi visszatekintő momentumstratégiák halmozott hozamát mutatjuk be a széles részvénypiaci benchmarkhoz viszonyítva. A grafikon alapján a vizsgált időszakban mindkét momentumváltozat magasabb kumulált hozamot ért el, mint a piac.

Fontos azonban látni, hogy a hozam önmagában nem elegendő mutató egy stratégia értékeléséhez. A magasabb halmozott hozam mögött eltérő kockázati profil, nagyobb volatilitás, mélyebb visszaesések és jelentősebb pozíciócserék is állhatnak. 

forrás: saját szerkesztés

A vizsgálatban ezért kiszámoltuk az évesített volatilitást, az egységnyi kockázatra vetített hozamot (sharpe-mutatót) és a maximum visszaesést (max drawdown) is. Az alábbi táblázat már a kockázati mutatókkal kiegészítve tartalmazza az eredményeket.

Bár az éves hozamok alapján a 6 és 12 havi, havi újrasúlyozású stratégiák (6M/H, 12M/H) érdemben meghaladják a benchmark teljesítményét, de a kockázat figyelbevétele árnyalja ezt a helyzete.  A volatilitás mindhárom havi momentumváltozat (6M/H, 12M/H, 18/M)esetében lényegesen magasabb, mint a széles részvénypiac volatilitása. Ennek következtében az egységnyi kockázatra jutó többlethozam (Sharep) már nem mutat egyértelmű előnyt. A részvénypiaci benchmark Sharpe-rátája (0,54) magasabb, mint a legtöbb momentumstratégiáé, és csak a 12 havi havi rebalanszírozású változat (0,51) közelíti meg azt.

A maximum visszaesés (max drawdown) tekintetében sincs érdemi javulás, azaz a többlethozam jelentős része a megnövekedett volatilitással és kockázattal magyarázható. A táblázat utolsó sorában szereplő 12M/N változat abban tér el a 12M/H stratégiától, hogy az újrasúlyozásra csak negyedévente kerül sor. 

Stratégia	Éves hozam	Éves volatilitás	Sharpe	Max. DD
6M/H	13,2%	27,6%	0,48	-51,1%
12M/H	13,8%	26,9%	0,51	-48,9%
18M/H	10,9%	27,6%	0,40	-56,7%
12M/N	11,7%	25,8%	0,45	-51,3%
Benchmark	8,4%	15,7%	0,54	-52,2%

Bár a fenti eredmények alapján a magasabb nominális hozam első ránézésre kedvezőnek tűnhet, a vizsgálat eddig nem tartalmazott tranzakciós költségeket. Márpedig egy rendszeresen újrasúlyozott momentumstratégia esetében a költségek nem elhanyagolható tényezők. A költséghatás megbecsléséhez kiszámoltuk a stratégiák forgási sebességét (turnoverét), vagyis azt, hogy átlagosan hány pozíció cserélődik egy adott időszakban.

Az alábbi táblázat a havi átlagos cserék számát (Turnover), az abból számolt éves pozíciócseréket, valamint az ezekből következő éves tranzakciószámot mutatja. Mivel minden csere egy eladással és egy vétellel jár, az éves tranzakciószám a tényleges ügyletkötések számát tükrözi.

Stratégia	Turnover	Éves csere	Éves tranzakció
6M	1.96	23.5	~47
12M	1.65	19.8	~40
18M	1.44	17.3	~34
12M/N	2.04	8.16	~16

Ha ügyletenként 0,2%-os költséggel számolunk (vétel és eladás külön-külön 0,2%), akkor az éves költséghatás a következő nagyságrendbe esik:

• 6 havi momentum (havi újrasúlyozás): kb. 3,1% éves költség
• 12 havi momentum (havi újrasúlyozás): kb. 2,6% éves költség
• 18 havi momentum (havi újrasúlyozás): kb. 2,3% éves költség
• 12 havi momentum (negyedéves újrasúlyozás): kb. 1,1% éves költség

Természetesen a fent bemutatott konstrukció egy lehetséges paraméterezés, mert a top 3 helyett választható top 1 vagy top 5 elemű portfólió, és a tartási időszak is módosítható (negyedéves vagy akár féléves újrasúlyozásra), amelyek befolyásolhatják az eredményeket. Ezek érzékenységét részletesebben a témához kapcsolódó előadásunkban elemezzük (lásd itt).

Összegzés

A vizsgálat alapján a tematikus ETF-eken alkalmazott momentumstratégiák nominális értelemben képesek voltak meghaladni a széles részvénypiac hozamát, de a magasabb hozam jelentős része magasabb kockázattal párosult. A volatilitás érdemben meghaladta a benchmark értékét, és a sharpe-mutató alapján a stratégiák nem mutattak egyértelmű kockázat-arányos előnyt.  További fontos probléma, hogy a  drawdown-profil nem javult. A maximum visszaesések nagyságrendileg hasonlóak vagy kedvezőtlenebbek voltak, mint a benchmark esetében. Ez azt jelenti, hogy a többlethozam nem járt együtt alacsonyabb kockázattal.

Másrészt azt is láthattuk, hogy a  költségek kulcsszerepet játszanak, és a többlethozam meghatározó részét elvihetik, és bár a negyedéves újrasúlyozás mérsékli ezt a hatást, de még ebben az esetben is érdemi költségterhelés jelenik meg.

Fontos limitációk. A vizsgálat történeti adatokon alapul; a múltbeli teljesítmény nem garantál jövőbeni eredményt. Az ETF-univerzum időben bővült, ami befolyásolja a rangsorolási lehetőségeket. A számítások nem tartalmazzák az adózási hatásokat. A tranzakciós költségek feltételezett, egységes százalékos értéken alapulnak. A stratégiák koncentráltak (3 ETF), így jelentős szektor- és téma-kitettség jelenhet meg. A cikk kizárólag oktatási és ismeretterjesztő célt szolgál. Nem minősül befektetési tanácsadásnak vagy ajánlásnak. A bemutatott eredmények történeti adatokon alapulnak.