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杠杆型 ETF 适不适合长期持有?回测 TQQQ

· 13 分钟阅读
Eric Cheng

关于投资的问题,我一律建议 ALL IN TQQQ

网上的一张梗图,蛮可爱的就拿来当封面了..XD

这张图很明显是个反串,就像「关于感情的问题,我一律建议分手」、「关于工作的问题,我一律建议离职」一样,所以 TQQQ 真的不能买吗? 杠杆型 ETF 适不适合长期持有?网路上的文章很两极化,大部份的回答是「不行」,都似乎都说不出个明确的理由,但有另一派的人会直接 post 对帐单,证明投资这类型的 ETF 报酬率多高,多好赚。 好吧,这个 blog 的工作就是帮大家做回测

简介 TQQQ

TQQQ 是什么?全名:ProShares UltraPro QQQ,成立于 2010/02 ,由 proshares 发行并追踪复制 NASDAQ-100 Index,不过是三倍作多,也就是理论上报酬不管赚赔都是三倍, 规模不算小,应该没有流动风险的问题,管理费用不算低,查了一下资料是 1.01% ,对比 QQQ 的 0.2% 是整整五倍

不多说废话,直接绩效图,回测时间用 2010-02-11(TQQQ 的上市日) ~ 2022-02-25 , 时间约12年,然后放上对照组 QQQ

QQQ vs TQQQ 走势图

QQQ vs TQQQ 走势图

QQQ vs TQQQ 最大亏损

QQQ vs TQQQ 最大亏损

ETF总报酬率最大亏损CAGR年化报酬率(Daily)年化波动率(Daily)夏普值(Daily)
QQQ788.40%-28.56%19.89%20.12%19.71%1.02
TQQQ11930.93%-69.92%48.87%57.09%58.24%0.98

这个数据大概就是 TQQQ 的支持者最有力的说词,12 年来的年化报酬率为 57.09%,在「复利」的效果下,总报酬率为 11930.93%, 换言之,如果你在 12 年前投资了 1万美金,现在会变成 120.3万美金(省点用可以退休了),超过 100倍的报酬率

所以问题在哪里?

一切看起来都很美好,所以问题在什么地方?如果看过之前的回测文【股票市场多少是合理的投资报酬率?实测美股大盘28年】 应该就会发现最大亏损好像怪怪的,为什么连 SPY 的最大亏损都超过 50%,但 QQQ 只有 20% 不到?看一下回测时间就知道为什么了, 因为 TQQQ 是 2010 才成立的,并没有经过 2008 金融风暴和 2000 网路泡沫化,这段时间的回测最大亏损只有在 2020 的新冠肺炎而已

TQQQ 的三倍作多 QQQ 是真的吗?

重看这个表格

ETF总报酬率最大亏损CAGR年化报酬率(Daily)年化波动率(Daily)夏普值(Daily)
QQQ788.40%-28.56%19.89%20.12%19.71%1.02
TQQQ11930.93%-69.92%48.87%57.09%58.24%0.98

年化报酬率:57.09% / 20.12% = 2.84

年化波动率:58.24% / 19.71% = 2.95

这两个数值追的很好,都是接近 3 倍

最大亏损:-69.92% / -28.56% = 2.45

CAGR:48.87% / 19.89% = 2.46

这两个数值就不是 3 倍了,如果看不懂这些数据代表的意义的话,建议先看之前的文章【看懂回测绩效,如何评价一个交易策略或投资组合的好坏

QQQ 如果跌超过 33% 的话,TQQQ 会怎么样?

如果单日跌幅超过 33% 的话,我不知道,我只能假设这件事不可能发生,毕竟 ETF 是一群股票的组合,不是单一个股,从历史资料来看,QQQ 的单日最大跌幅是 11% 左右,如果某天真的超过 33%,那可能不只是股灾了

如果是最大亏损累计超过 33% 的话,从上面的表格来看,TQQQ 的最大亏损其实不会是 3 倍,因为是每天累计下来的,用个简单的数学算式就知道。

假设 QQQ 连续跌 15%,三天跌幅是 1-(0.85*0.85*0.85) = 38.6%,而 TQQQ 连续跌 45%,三天跌幅是 1-(0.55*0.55*0.55) = 83.4%,这也是为什么最大亏损其实不会是 3 倍的原因

CAGR 为什么和 年化报酬率(Daily) 差那么多

之前文章有提过,年化报酬率(Daily)比较像是数学模型,CAGR比较像是现实生活,这两个值指的都是年报酬率,理论上要很接近,而从上表看到 年化报酬率(Daily) 高达 57.09%,CAGR 虽然也不错,有 48.87%,但差了 8%,为什么差那么多?这是这篇文章的重点之一,文章后面会详细说明

模拟 TQQQ 从 1999~2010 绩效

如果 TQQQ 在 1999 就成立了,在 2000 和 2008 年会是什么状况?这个其实是可以模拟的,因为 TQQQ 是 QQQ 的三倍杠杆,从前面的回测也可以看出 TQQQ 追踪的相当不错, 写一支程式,看如果把 QQQ 的「每日」涨跌都乘 (57.09% / 20.12%) 会是什么样子?新的指数叫 TQQQ mock

TQQQ vs TQQQ mock 走势图

TQQQ vs TQQQ_mock 走势图

TQQQ vs TQQQ mock 最大亏损

TQQQ vs TQQQ_mock 最大亏损

ETF总报酬率最大亏损CAGR年化报酬率(Daily)年化波动率(Daily)夏普值(Daily)
TQQQ11930.93%-69.92%48.87%57.09%58.24%0.98
TQQQ mock14032.07%-67.06%50.87%57.08%55.94%1.02

很好,两者几乎重叠,代表这个假设是成立的,那我们可以用同样一支程式来模拟不存在的 1999~2010 了

QQQ vs TQQQ mock

回测时间用 1999-03-10(QQQ 的上市日) ~ 2022-02-25 , 时间约23年

QQQ vs TQQQ mock 走势图

QQQ vs TQQQ_mock 走势图

QQQ vs TQQQ mock 最大亏损

QQQ vs TQQQ_mock 最大亏损

ETF总报酬率最大亏损CAGR年化报酬率(Daily)年化波动率(Daily)夏普值(Daily)
QQQ681.76%-82.96%9.37%12.77%27.62%0.46
TQQQ mock251.34%-99.91%5.62%36.24%78.36%0.46

应该不少人看到这两张图都会吓到,认真说,这其实只是模拟,不会是真实情形,毕竟最大亏损为 -99.91%,这支 ETF 应该已经下市了

比较值得讨论的地方在前面说的 CAGR 和 年化报酬率(Daily) 的差距

CAGR 为什么和 年化报酬率(Daily) 差那么多

TQQQ mock 23年来的总报酬率只有 251.34%,年化报酬率算出来是 36.24%,但实际上的CAGR 只有 5.62%,甚至比 QQQ 还低, 刚才差了 8% 已经觉得很奇怪了,现在整整差了 7 倍,原因是什么?

用简单的数学公式来看,当股价先跌 10%,再涨 10% 的话,结果并不会是原来的价格

1 * 1 * 1 = 1
1 * 0.9 * 1.1 = 0.99 < 1
1 * 0.5 * 1.5 = 0.75 << 1
1 * 0.1 * 1.9 = 0.19 <<<<<< 1

赔掉 90% 的资产不是再赚 90% 回来就好,而是要 10倍,换句话说 年化报酬率在波动过高的投资标的并没有实际意义,因为它并不能转化成真实的资产增加

此外复利在波动过高的投资标的也没有实际意义,这个也很好理解,因为复利最大的优势就是时间,但因为波动过高造成提早买入反而有可能买在高点

其实也不需要想的太复杂,想想如果投资这类型的投资标的,很开心看到涨了十倍,如果没有卖掉的话,突然跌了 90%,那之前赚了都只是纸上富贵而已

那涨上去卖掉就好啊。啊,我们好像在谈长期持有耶...

定期定额

2022-03-26 补充

其实不只一位网友问过定期定额的问题,统一说明好了,从「历史数据回测」的角度来看,一定会比较好,就像如果只回测过去十年的数据一样。 但从「数学模型」的角度来看,我个人认为定期定额很有可能会造成更糟的结果, 原因很简单,Nasdaq 以它的波动率来说,从高点回跌个 30% ~ 40% 是很有可能的,以 2020 的新冠肺炎为例,QQQ 跌了 28.56%,TQQQ 跌了 69.92%, 如果 QQQ 再多跌个 10% 呢?可不可能,绝对是有这个可能性的,QQQ 跌了 40%,TQQQ 可能会跌到快 90%, 定期定额代表投入的金额会一直持续的在增加,同时代表这个一直在增加的投入的资金有一天可能会近乎归零

结论

老哈自己有买 TQQQ 吗?

刚看了一下自己的嘉信帐户,TQQQ 大概占了我的资产的 6% 左右,没意外的话会长期持有吧(当然会去做再平衡)

你在装肖维,文章写了一堆,把它讲的问题多大,结果自己跑去买?怎么每篇文章的内容和结论都不一样?

老话一句,投资市场没有绝对的对和错,只有适不适合,其实我的概念中像 TQQQ 这种杠杆型商品,不应该「重仓」,也不太适合「单独持有」, 但是透过一些简单的配置,ex 相关系数为负的投资标的或是像选择权之类的衍生性金融商品,只要把风险控制在自己能承受的范围,这类型的商品并不是不能买,但前提还是要了解投资商品的特性。

至于可以占资产多重比例,其实每个人的状况不一样,你要有这笔资金可能会近乎归零的可能性,必须是赔得起的钱

如果真的搞不懂或不想搞懂的话,那还是建议避开这类型的杠杆型 ETF 吧

备注

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