来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
小组普遍认为，“五月卖出”策略可能不是最优的，因为它可能导致复利损失，并且难以完美地重新进入市场。然而，他们也承认人工智能股票高波动性和集中领导地位的风险，尤其是在九月份。
风险: 人工智能股票的集中领导地位放大了九月的波动性
机会: 第三季度财报可能出现“融涨”
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
“五月卖出，十一月买回”理论主张在五月卖出股票，并在十一月左右回购。
确实，五月、六月、八月和九月是历史上表现最差的四个月份。
但通常在这个时间段内也会有收益。
“五月卖出，十一月买回”这句话可以追溯到 18 世纪的英国。简而言之，伦敦金融城的人们认为他们可以在春天卖出股票，然后去享受夏季，并在秋天重返市场恢复交易。
随着时间的推移，这演变成了投资者应该在五月卖出股票，并在十一月回购的观点。五月至十一月是股市传统上表现不佳的时期。
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| 月份 | 平均回报率 1950-2024 | |---|---| | 一月 | 1.07% | | 二月 | (0.01%) | | 三月 | 1.13% | | 四月 | 1.46% | | 五月 | 0.30% | | 六月 | 0.11% | | 七月 | 1.28% | | 八月 | (0.01%) | | 九月 | (0.72%) | | 十月 | 0.91% | | 十一月 | 1.82% | | 十二月 | 1.49% |
五月、六月、八月和九月是 标普 500 指数 (SNPINDEX: ^GSPC) 表现最差的五个月份中的四个。但这个卖出然后几个月后回购的想法存在问题。你可能避开了历史上表现不佳的月份，但“表现不佳”并不等于“不表现”。
在五月到十月的六个月中，自 1950 年以来，有四个月的平均回报率为正。只有九月的平均回报率明显为负。在这个六个月的时间段内退出市场，你将错过股市可能带来的正回报。而且在任何一年中，回报都可能更高。
虽然你可以争辩说这里存在微弱的季节性模式，但这远远不足以证明每年有一半时间退出股市是合理的。
这里有一个非常基础的例子可以考虑。如果你在标普 500 指数中投资 10,000 美元，获得该指数 10% 的长期平均年回报率，并投资 30 年，你最终将拥有约 174,000 美元。这并非保证会发生，但可以让我们进行一些计算。
假设由于你每年有一半时间不在市场，你每年获得一半的回报，即 5%。在这种情况下，一项投资 10,000 美元并持有 30 年，最终将变成仅 43,000 美元。
你的总回报不仅仅减半。根据我的计算，由于复利的威力以及对收益赚取收益的能力，在这种假设情况下，你的总回报将下降约 75%。当然，你可以在这六个月的休息期间投资国库券并获得一定的利息，但损害是显而易见的。
股票在任何给定时间的走向取决于多种因素：公司收益、经济、通货膨胀、利率、地缘政治冲击、货币政策、投资者情绪等等。这些因素在一年中不断变化，并且不遵循任何特定的日历。股票回报率并不会仅仅因为 7 月 31 日变成 8 月 1 日而下跌。
试图择时交易的投资者可能会对自己的投资组合造成很大损害。“五月卖出”的论点只是这种想法的延伸。大多数投资者应该坚持买入并持有策略，让市场为他们工作。
在购买标普 500 指数股票之前，请考虑以下几点：
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现在值得注意的是，《股票顾问》的总平均回报率为 993%，远超标普 500 指数的 208%。不要错过最新的前 10 名榜单，该榜单可通过《股票顾问》获得，并加入一个由散户投资者为散户投资者建立的投资社区。
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David Dierking 在所提及的任何股票中均不持有头寸。Motley Fool 在所提及的任何股票中均不持有头寸。Motley Fool 拥有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见，不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"五月至十月的季节性表现不佳并不足以证明标普500指数进行择时交易的合理性，因为这六个月中有四个月的平均回报率为正，加上复利效应，仍然有利于不间断的买入并持有。"
文章恰当地强调，自1950年以来，五月至十月包括四个平均回报为正的月份，因此完全退出季节性交易会牺牲复利效应，使10%的长期标普500年化回报率在30年内减少约75%的财富。然而，它却忽略了九月持续的-0.72%平均回报率以及围绕收益和地缘政治的集中波动性仍然可能导致大幅回撤，而行为投资者难以重新进入。近21倍的远期市盈率和集中的人工智能驱动的领导地位也意味着任何夏季的疲软都可能比长期样本所暗示的更为剧烈，即使日历效应总体上在统计上仍然很弱。
在估值高企的时期，即使通过低成本对冲或现金进行适度的季节性下行保护，通过限制在1950-2024年平均值所平滑的集中性回调期间的序列回报损害，也能累积成有意义的超额收益。
"季节性是真实的，但太弱，不足以让大多数投资者进行择时交易；文章中75%的复利损失假设了零替代回报，这才是其逻辑的真正缺陷。"
文章的数学计算具有误导性。是的，错过五月至十月的收益在30年内复利效应很差——但真正的问题不在于是否要退出市场一半的时间；而在于战术性倾斜是否有效。数据显示，自1950年以来，九月的平均回报率为-0.72%，但文章却将此视为噪音。更重要的是：文章忽略了*序列很重要*。错过一个市场周期中最好的10天所造成的损失比错过最差的10天更大。季节性是真实的，但很弱（五月为0.30%，四月为1.46%）。文章将“弱季节性”与“无优势”混为一谈，这是不一样的。对于交易成本低且有信心的活跃交易者来说，适度减持五月至九月可能有效；但对于大多数散户投资者来说，买入并持有是正确的——但这并非因为季节性是虚构的。
如果五月至九月的表现不佳是真实且具有统计学意义的（表格似乎表明了这一点），那么错过这些月份的成本就被夸大了，因为它忽略了你在短期国库券或债券中会赚到的钱——在场外观望的六个月里每年5%的回报并非零，而且如果你获得2.5%的无风险收益而不是0%，复利计算会发生巨大变化。
"基于日历季节性进行市场择时会产生显著的税收拖累和机会成本，这些成本在数学上抵消了避免 minor 季节性波动的好处。"
“五月卖出”的说法是低频交易环境的遗留物，忽略了现代的流动性动态。虽然数据显示九月是波动性的统计异常值，但退出市场的机会成本——错过第三季度财报的“融涨”潜力——远远超过了下行风险的边际减少。文章正确地指出复利是投资者最大的资产，但它忽略了主要风险：税收拖累。对于应税账户，为了择时退出季节性交易而清算头寸通常会触发资本利得税，侵蚀净回报的程度远超2-3%的市场下跌。投资者应关注行业轮动，而非二元化的市场退出策略。
如果我们进入一个宏观不确定性高或第三季度经济衰退冲击的时期，“五月卖出”策略将作为必要的断路器，以防止在传统上流动性较低的夏季月份出现大幅回撤。
"基于日历的择时通常在长期内表现不如以收益为驱动的纪律性投资。"
文章依赖长期平均数据来否定“五月卖出，十一月买回”的说法，并提倡买入并持有。但通胀、利率和收益周期的模式转变会重塑季节性，而错过六个月的复利/股息的成本常常被忽视。所呈现的数学计算假设你能在正确的时间完美地重新进入市场，这既困难又昂贵（税收、滑点）。文章还将数据与营销内容混杂在一起，这可能会影响解读。更稳健的做法是测试在五月至十月期间的部分敞口、对冲或行业轮动，而不是二元化的退出决定。没有这些，结论就有可能夸大一个简单的日历规则的持久性。
在收益广度改善和全市场普涨的模式下，在五月至十月期间保持投资可以抓住“五月卖出”的僵化规则会错失的上行空间；真正的早期周期反弹中，机械地退出市场可能会表现不佳。
"在当今集中化、高估值市场中，五月至九月的战术性减持面临着放大的风险，因为九月的下跌可能超过历史平均水平。"
Claude 正确地指出，错过最佳交易日比避免最差交易日造成的损失更大，但这忽略了人工智能股票的集中领导地位如何放大了九月的波动性。在近21倍的远期市盈率下，任何收益不及预期的失望都可能引发超额下跌，而低成本的战术性减持无法干净地规避，当广度收窄时，将微小的季节性优势变成更大的序列回报风险。
"狭窄的领导地位和高估值可能会打破历史季节性模式，而不是放大它们——这是一个结构性转变，而不是季节性优势。"
Grok 将两个独立风险混为一谈：九月的历史波动性和人工智能集中度当前的放大效应。1950-2024年的数据包括了多次模式转变；当今近21倍的远期市盈率和“七巨头”的主导地位并未包含在该平均值中。真正的问题是：当领导地位如此狭窄且估值如此之高时，九月的表现不佳是否会持续存在？历史季节性可能是一个糟糕的指南，正是因为市场结构已经改变。这是一个模式转变的论点，而不是季节性的论点。
"流动性周期和美联储的政策现在压倒了历史季节性，使得基于日历的退出策略过时。"
Claude 说得对，模式转变使历史平均数据失效，但专家小组忽略了“美联储看跌期权”动态。季节性现在服从于流动性周期。如果美联储在第三季度发出降息信号，“五月卖出”的说法将不顾九月的历史波动性或人工智能集中度而崩溃。我们目前交易的是一个由流动性驱动的模式，其中日历效应次于央行的反应函数。投资者应该关注点阵图，而不是日历，来管理风险。
"二元化的“五月卖出”策略危险不可靠；应采用对冲的部分敞口。"
在流动性模式中，日历效应可能会被掩盖，但不会被消除。真正的风险是人工智能领导地位的广度压缩；如果大型科技股令人失望，第三季度的融涨可能与急剧的九月下跌并存，而错过上涨会累积损失。与其二元化的退出，不如提出一个适度的、以波动性为目标的部分敞口——在五月至十月期间通过对冲将指数贝塔值降低20-30%，而不是零配置。这可以保留上涨的捕捉，同时限制尾部风险。
小组普遍认为，“五月卖出”策略可能不是最优的，因为它可能导致复利损失，并且难以完美地重新进入市场。然而，他们也承认人工智能股票高波动性和集中领导地位的风险，尤其是在九月份。
第三季度财报可能出现“融涨”
人工智能股票的集中领导地位放大了九月的波动性