ウォール街の共通の信念の 1 つは市場が今年の残りの部分で実行する方法を予測する指標として 1 月の 1 ヶ月間の市場行動が使えます.
この信念は正確だった場合, 1 月が年の残りの部分を持っていた予測値の周り全体の戦略を開発すること. さらに簡単, 1 月のパフォーマンス、年の残りのためのトレンド フィルターとして使用できます。. これからも信念を広く開催をバックアップする任意の実際の証拠があるが、?
定量的なトレーダーとして, 私たちの最初の本能は、歴史的なデータを使用してこの信念の精度をテストするには. それはまさに CXO 諮問グループでやった、 最近のポスト. S のロバート ・ シラーの長期サンプル データをプル&P 複合の株価指数は、すべての方法を出会い系に戻る 1871. 彼らはまた、毎月の S のデータを閉じるを使用&P 500 までさかのぼる 1950.
シラーの S&P 複合在庫データは指定した 1 ヶ月間毎日の終値の平均を取ることによって算出しました。. それはそれは S よりもわずかに異なる&P 500 データ, 単に月の最後の日の終値を使用してください。.
テストのシラーの S&P 複合データ
説明最初のグラフのためのリターンと比較して毎年 1 月のリターンをプロット、 11 ヶ月の期間のそれに続く. 実質的には視覚的相関関係データの広い範囲をどのようなグラフを示しています.
著者がデータをベスト フィット直線を描画します, 1 月性能と今年の残りの部分の非常にわずかな正の相関があることがわかります. 記事 1 月パフォーマンス アカウントのことを示唆しています。 5% 今年の残りの部分のリターンの, 非常に弱い相関であります。.
前方に移動, 著者は、3 つのより短い期間にテスト期間を分割します。 47-48 各年. これは中間の期間は、示しています, 差出人 1919 宛先 1965, 他の 2 つの期間よりもはるかに低い相関があった. これの証拠はさらに 1 月間の関係そして年の残りの部分は信頼性の高い.
テスト S&P 500 データ
使用して同じ種類の散布図を作成するとき S&P 500 データ, 1 月データは担当がわかります 8% 今年の残りのためのリターンの. これはシラー データよりわずかに良い, それはまだ非常に弱い相関です。.
著者を提供する次のグラフが表示されます私たちのリターンを予測する 12 ヶ月のそれぞれの能力、 11 直後に数ヶ月. シラー ・ データを使用してください。, 我々 はそれを参照してください。 1 月は次を予測でよくないです。 11 4 月より数ヶ月, 5 月, 12 月. S を使用してください。&P データ, 1 月最高の予測因子であります。, それはまだ非常に貧しい.
さらに分析は S を使用して 1 月が表示されますわずかなエッジを示す&P 500 データは過去のデータに大きく偏っています。. とき S&P 500 データは 2 つの期間に分かれています, 最近のデータは、1 月のすべてのエッジを示さない.
1 月の最初の 5 日間
この 1 月理論一般的なバリエーションの 1 つは、1 月の最初の 5 日が今年の残りのための良い予測因子であります。. 別の散布を一緒に入れてください。, この関係はまた非常に弱い、著者は私たちを示しています.
S を使用してください。&P 500 データ, 1 月の最初の 5 日だけ説明します。 7% 今年の残りのバリエーションの. この関係は古いデータの方も偏っています。.
この 1 月理論に加えて, CXO 諮問グループはまた、最近のトピックをカバー、 1 月の影響 偽であることを証明し、. それは各 1 月の当社取引カレンダーにちょうど別の月が表示されます。.