【美股投資擇時(shí)篇(二)】驗(yàn)證“低估時(shí)買入，高估時(shí)賣出”策略的收益
?在上一篇列舉了想驗(yàn)證的以下5種策略：
無腦定投(Dollar Cost Avaraging, DCA)
“低買高賣”——PER(市盈率)法
“跌了再買，漲了就拋”?or “追漲殺跌”
(按目標(biāo)年化收益率)止損/止盈
“黃金/死亡交叉” ?和 ?“均線趨勢投資”
? 今天就介紹上面第二個(gè)“低買高賣”的投資策略，也就是以PER(市盈率)判斷指數(shù)是否高估，若高估則賣出，低估則買入。
? 回顧一下模擬時(shí)的前提條件：
? ?- 數(shù)據(jù)：1886/01/02 - 2023/01/17的標(biāo)普500指數(shù)每月記錄(不含股息分紅)，注意是指數(shù)投資，不是個(gè)股投資
? ?- 由于我們不能直接投指數(shù)，因此模擬時(shí)扣除在日本的標(biāo)普500指數(shù)基金中資產(chǎn)規(guī)模最大的指數(shù)基金的托管費(fèi)率0.0968％)
? - 每月可以有1,000塊錢用于投資/儲蓄(在python代碼中的參數(shù)為monthly_income) ? ?- 計(jì)算比較三十年之后的資產(chǎn)情況
?
以下是模擬該策略時(shí)的計(jì)算邏輯：
? 初始時(shí): 投入資產(chǎn)(invested_amount)=0, 錢包(wallet)=0
? 第n月時(shí): 若當(dāng)月PER=Y，則拋掉所有已投資產(chǎn)放入錢包中；最后看投入資產(chǎn)+錢包的合計(jì)
? 以歷史中央值15為分界線分X，Y進(jìn)行模擬
下圖是統(tǒng)計(jì)的思路： ?
? 數(shù)據(jù)是1886-2023年的每月數(shù)據(jù)， 第一次模擬是1886/1-1926/1，采取想測的策略計(jì)算收益情況，第二次模擬是1886/2-2926/2...以此類推。最后計(jì)算所有模擬結(jié)果中的最低值、平均值、中間值、最高值等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
?作為對比，以下是無腦定投的結(jié)果：
?好，確認(rèn)好條件之后我們就可以進(jìn)入正題了，“低估時(shí)買入，高估時(shí)賣出”是否可行呢？中間值的結(jié)果為下圖?？v軸為判斷低估的閾值（也就是X，低于該值買入），橫軸為判斷高估的閾值（也就是Y，高于該值賣出）
? 上面的表格顯示，每月有1000塊錢的收入時(shí)，若采取“PER低于9倍就買入，PER高于25倍賣出”的策略，30年后的資產(chǎn)中央值為604,722塊錢。
? 我們從中可以看出一些傾向：
? 1. PER買入閾值(縱軸)越高，30年后資產(chǎn)的中央值越高
? 2. PER賣出閾值(橫軸)越高，30年后資產(chǎn)的中央值越高
? 3. 無論采取多少的PER閾值，都不能超越無腦定投的中央值
? ? 買入閾值越高就意味著有更多的機(jī)會買入股票，而賣出閾值越高意味著更少的機(jī)會賣出股票。其實(shí)從這一次模擬也進(jìn)一步驗(yàn)證了“投資最好的時(shí)機(jī)就是現(xiàn)在”這樣的說法，猶豫要不要買的時(shí)候趕緊買，買了之后拿著不賣是一個(gè)非常好的策略了。
?接下來看一下各閾值的夏普率（注意這是簡化過的夏普率）： ? ?
? 這一次的話和剛剛的結(jié)論有點(diǎn)不一樣了。買入閾值越低夏普率越高，賣出閾值越低夏普率越高。 ? 這就怎么看了，如果你求穩(wěn)想把風(fēng)險(xiǎn)最小化的話，按PER判斷是否高估再進(jìn)行投資也許是一個(gè)很好的策略。而如果你是求收益的話，還是建議無腦定投吧 ? 最后貼一下各PER閾值情況下的一些統(tǒng)計(jì)結(jié)果(由于篇幅原因只列出4對)：??
?在下一篇準(zhǔn)備驗(yàn)證第三種策略“跌了再買”的策略，順便測一下“追漲殺跌”是否可行（也就是上月漲X%就買，跌Y%就賣），這個(gè)的話只要把“跌了再買”的變量顛倒一下就是了。
?然后準(zhǔn)備再加一種策略，有同學(xué)提出了以下方法：
當(dāng)股價(jià)低于25日移動平均線+25日平均線朝下→賣 ? ?當(dāng)估計(jì)高于25日移動平均線+25日平均線朝上→買
?另外也想驗(yàn)證一下黃金交叉/死亡交叉(Golden Cross/Dead Cross)，即5日移動平均線上穿25日移動平均線時(shí)買入，下穿時(shí)賣出有沒有效果。
Appendix：
? 本次源代碼在：
? https://github.com/lapi2023/Stock-Return-and-safe-withdraw-rates-simulation
? 計(jì)算用：Return_Simulation_monthly_buy_low_sell_high.py
? 繪圖用：plot_Return_Simulation_monthly_buy_low_sell_high.py
? 另外不知怎的本地端GitHub Desktop的時(shí)候Push總是會出現(xiàn)錯(cuò)誤...每次都需要從網(wǎng)頁端把文件拽進(jìn)去才行...
注1：我分享過的，以及將要分享的內(nèi)容都是過去數(shù)據(jù)得出來的結(jié)果，而過去數(shù)據(jù)不能保證將來的走勢，投資有風(fēng)險(xiǎn)，所有后果應(yīng)由自己承擔(dān)。
注2：我不會推薦任何具體的金融產(chǎn)品（最多是指數(shù)），任何高端的操作技巧（K線是不會出來的，之后也會說明其實(shí)這些技巧都沒什么大用），也沒有收任何機(jī)構(gòu)的錢，開戶什么的基本操作請自己搜一下（我也不知道國內(nèi)券商的情況）
