Rischiu è Ritornu Imaging

Scrittu da Michael Lebowtiz via RealInvestmentAdvice.com,

Oghje un investitore pò guadagnà un ritornu di 4% + cun risicu zero. Per l'ultimi 15 anni, questu seria chjamatu un sognu di pipa. Oghje hè a realità. In cunseguenza, l'investituri facenu un tassu senza risicu micca luntanu da i renditi di l'equità storica. Questa cunfigurazione presenta à l'investituri cù l'opzioni chì sò principarmenti micca familiarizati.

Cù a Fed chì prova apposta à rallentà a crescita ecunomica è una crisa bancaria in piena evoluzione, i risichi elevati sustennu chì l'investituri anu da accettà cun piacè i rendimenti di u bonu attuale è riduce l'esposizione à l'equità?

Per aiutà à apprezzà a quistione, avemu stancu cù statistiche. Questu articulu visualizeghja i profili di risicu è di ritornu in diversi ambienti di u mercatu è pusizioni di pulitica monetaria. L'obiettivu hè di dimustrà cumu i cambiamenti in u tonu di u mercatu è o a pulitica di a tarifa di a Fed alteranu u risicu previstu è u prufilu di renditu di l'azioni.

Cunsiglii chjave

• L'statistiche ci permettenu di quantificà è paragunà e probabilità di risichi è di ritornu per l'assi.

• A coda di grassu aumenta a probabilità di più risicu è ritornu di quellu chì si pò aspittà.

• Cumpartemu curve di distribuzione per i mercati bull versus bear, QE versus QT, è cambiamenti in a tarifa di i Fondi Fed.

Statistiche 101 – Bell Curves

Prima di visualizà i profili di risichi è di ritornu in ambienti differenti, vale a pena sbulicà e statistiche.

Una distribuzione di dati normale hà ritorni perfettamente simmetrici. Per esempiu, se ci sò sei ghjorni cù un guadagnu di 2.456% in quattru anni, ci sò ancu sei cù una perdita di 2.456%. Una distribuzione perfetta di a curva di campana ùn si trova micca cù ritorni di stock è hè una rarità in quasi tutti i dati. Indipendentemente, più una cullizzioni di ritorni storichi s'assumiglia à una distribuzione normale, più cunfidenza pudemu quantificà u risicu è l'expectativa di ritornu.

Distribuzione di Ritornu S&P 500

Quì sottu sò torna ogni ghjornu S & P 500 da 1970. Mentre a curva s'assumiglia à quella sopra, hè luntanu da una distribuzione perfetta.

U graficu di l'area sopra mostra u percentualità di casi induve a gamma di ritorni nantu à l'assi x hè accadutu. Per esempiu, l'esempiu più cumuni, chì rapprisenta u 14% di i ghjorni di cummerciale, hè un ligeru guadagnu trà cero è 0,25%. Nota chì l'assi x hè in incrementi di .25% eccettu fora di +/-3%, à quale puntu raggruppemu l'occurrence in intervalli più largu.

Riassumemu u graficu in a tabella sottu.

U graficu hè luntanu da una distribuzione normale. Per esempiu, un muvimentu di trè standard di deviazione (sigma) include guadagnà di 3.30% o più è pèrdite di 3.24% o peggiu. Trè avvenimenti sigma sò accaduti 183 volte o 1.4% di u tempu. In una distribuzione normale, tali avvenimenti outlier devenu esse una volta ogni 2,85 anni o 19 volte in a storia di 53 anni chì prisentamu. L'occurrenza attuale era 10 volte più frequente. Più stupente, ci sò stati 36 cinque eventi di deviazione standard. Ci deve esse solu unu ogni 13.843 anni ! U fondu hè chì u risicu di guadagnà o pèrdite più grande di l'espertu hè assai più di l'espertu in una curva in forma di campana perfettamente distribuita.

Fat Tails

I statistichi riferite à stu fenomenu cum'è coda grassa è misuranu cù curtosi. A più grande hè a curtosis, u più grassu a coda, vale à dì, u più grande i risichi. À u cuntrariu, una kurtosi negativa indica chì i dati sò più centrati intornu à a media cù menu risicu di ciò chì una curva normale suggerisce.

Skew hè un altru stat chì descrive a forma di a curva. Skew misura quantu simmetrica hè una curva. I dati sò cunsiderati abbastanza simmetrici se u skew hè trà -0,5 è + 0,5. Al di là di questi limiti, u skewness aumenta.

A cunsiderazione critica hè chì a maiò parte di i mudelli di risichi assumenu una curva di forma normale. Dunque, u più skew è curtosis, u più sottuvalutemu e probabilità di risultati indesiderati.

Bull vs Bear Market Returns

Cù una cunniscenza basica di e curve di distribuzione è statistiche per aiutà à apprezzà, visualizemu i ritorni in diversi ambienti di u mercatu.

Cuminciamu cù un paraguni di i mercati di toru è bearsi da u 1970. Per questa analisi, avemu cunsideratu l'S & P 500 in un mercatu di toru quandu u so prezzu hè sopra à a so media mobile di 200 ghjorni (dma) è in un mercatu bears quandu sottu u 200- dma.

U graficu sottu paraguna l'istogrammi di u mercatu di toru è bear. I mercati di l'orsu anu una curva assai piatta cù coda più grassa. Coda grassa in i mercati bearsi risultatu da grandi è più frequenti ritorni pusitivi è negativi. Cum'è mostra in a tavula, a kurtosi di i mercati di l'orsu hè 10,75, chì indica una coda fatter. A distribuzione di u mercatu di toru hà una kurtosi è skew vicinu à cero. A distribuzione di ritornu di u mercatu di u toru hè assai più normale chè a distribuzione di u mercatu di l'orsu.

I tavulini quì sottu evidenzianu ancu e differenze. A volatilità annualizzata hè guasi duie volte più altu in un mercatu bears chì in un mercatu bull. Comu dicenu, i mercati di toru piglianu i passi, mentre chì i mercati d'orsi piglianu l'elevatore.

QE attivu versus QT

In seguitu, paragunemu i periodi induve a Fed aghjusta attivamente à u so bilanciu (QE) versus quelli quandu reducenu attivamente u so bilanciu (QT). I dati sò da u 2008 à l'attuali.

I periodi in quale a Fed facia QT sò ligeramente inclinati à a manca versu i periodi di QE. Hè impurtante per capisce chì QE spessu principia quandu i stocks eranu in calata. Dunque, QE tende à include tendenzi bullish è bearish.

I tabelle di dati sottu ùn furnisce micca assai insight. I periodi di QE è QT anu una distribuzione simili di ritorni. Tuttavia, i ritorni tendenu à esse significativamente megliu durante QE. In più, u percentualità di ritorni di ghjornu pusitivi durante QE hè ligeramente più altu ch'è in i mercati toro. QE hè inequivocabilmente bullish, ma QT pò esse micca cusì bearish cum'è parechji crede.

Avvisemu i risultati postu chì i periodi QT sò limitati à u 2018, a mità di u 2019 è a seconda mità di u 2022.

Cambiamentu in i Fondi Fed

U graficu sopra è e tavule sottu indicanu ritorni debbuli, curtosi relativamente alta, è ritorni assai distorti negativamente quandu a Fed aumenta i tassi d'interessu. In ogni casu, a volatilità tende à esse bassu durante questi periodi. A Fed spessu eleva i tassi à a fine di i periodi di crescita sopra à a media è in u principiu di recessioni.

I periodi quandu a Fed reduces rates tendenu à guidà à megliu rendimenti, ancu s'è cù una volatilità elevata.

Riassuntu

Un rendimentu senza risicu di 4% pare una bona opzione se ci hè una recessione è u mercatu seguita a strada di u 2022 più bassu. Cum'è avemu dimustratu, a volatilità aumenta, mentre chì i ritorni falten in i mercati bearsi.

In ogni casu, l'analisi era menu chjaru nantu à cumu a pusizione attuale di a pulitica di a Fed in quantu à u QT è i tassi più alti affettanu statisticamente i rendimenti. Cum'è avemu scupertu, u prublema cù a nostra ricerca hè chì i periodi di QT è tassi più alti spanned tendenzi bullish è bearish.

Basatu annantu à questa analisi, a tendenza di u mercatu pò esse u fattore più cruciale per cunsiderà u risicu è u ritornu. Quandu u mercatu cummerciale sopra à a so media mobile di 200 ghjorni, i ritorni di u ghjornu mediu sò assai più grande di a media da u 1970, è a volatilità hè assai più bassu.

À u cuntrariu, i mercati bearsi pruducenu ritorni horrible, volatilità più altu, è una distribuzione più anormale di ritorni.

Extra: 200-dma

Data l'impurtanza di u 200-dma, avemu prisentatu i grafici sottu. U primu graficu di cortu termine mostra u S&P 500, u so 200-dma, è a pendenza di u dma. Slope quantifica a tarifa è a direzzione in quale u 200-dma hè in capu. A tendenza più bullish si trova quandu l'S&P 500 hè sopra à u so 200-dma, è a pendenza hè pusitiva è crescente.

U graficu sopra furnisce una guida nantu à induve si trova l'S&P 500 versus i so 200dma.