Hoe dikwijls hebben we al moeten horen en lezen dat cijfers uit het verleden geen hulpmiddel zijn bij de keuze van fondsen. Dat wij teveel naar het verleden kijken. Dat het screeningssysteem van Al Fonds waardeloos is… Op zeker moment reageerde er iemand op onze screening met de quote:”wij academici zijn van mening dat er geen enkele relatie bestaat tussen cijfers uit het verleden met die van de toekomst”. Misschien zullen die heren hun mening moeten nuanceren ?
Enkele dagen geleden stuurde iemand mij nog een artikel om de argumenten wat kracht bij te zetten:
“Keer op keer wordt gezegd dat rendementen uit het verleden zeker geen garantie zijn voor de toekomst. Toch worden vaak die prestaties genomen om de kundigheid van een fondsbeheerder te bepalen. Morningstar heeft een onderzoek gedaan dat de disclaimer lijkt te bevestigen.
Hieruit blijkt dat beleggers net zoveel kans hebben om een toekomstige winnaar te selecteren uit de slechtst presterende fondsen, als uit de topgroep. Morningstar onderzocht of het loont om fondsen te selecteren die in het verleden goed presteerden”. Niet dus.
Ik heb me de moeite getroost om die studie van Morningstar eens nader te bekijken: 32 bladzijden (in ’t Engels) waarop ze zich baseerden om dat artikel te plegen. Ik ga hier over die studie niet verder uitwijden, maar de studie vergeleek geen fondsen maar categorieën. Dat er wel elk jaar een andere categorie van fondsen de leiding neemt, bewijst Fidelity al jaren.
Ik ben dan maar zelf begonnen met een studie over cijfers uit het verleden van specifieke fondsen en hun mogelijke link naar de toekomst.
Eerst ben ik een aantal fondsen gaan opzoeken waarvan ik over de Netto InventarisWaarde beschikte op de 1ste en de 16de van elke maand en dit sedert 1/01/2000. Ik heb er 31 willekeurig behouden en daar zijn verschillende bekende fondsen bij en ook fondsen uit zowat elke categorie.
Dan ben ik gaan rekenen: 120 periodes van 5 jaar en daarvan het gemiddelde jaarrendement. Dan 120 periodes van 3 jaar en nog 120 periodes van 1 jaar. Daar niet alleen het gemiddelde jaarrendement maar ook de minste en de beste prestatie van al die periodes.
In de laatste kolom heb ik de startdatum van de berekening vermeld: 1/01/2000. Vanaf 1/01/2009 kon ik onvoldoende periodes berekenen. Die worden later nog wel eens toegevoegd.
Daarna ben ik gaan rekenen van 01/01/2003: weer hetzelfde aantal periodes en de vergelijkbare cijfers.
Daarna als startdatum 1/01/2006: weer dat aantal periodes met de te vergelijken cijfers.
Ik heb nog geprobeerd om 2009 als startdatum te nemen, maar kwam niet meer aan 150 referentiewaarden. Die oefening ga ik binnen enkele maanden wel verderzetten.
Dat er wel degelijk een link is van het verleden naar de toekomst, kan je hier zelf zien:
Dat het rendement van de toekomst niet hetzelfde zal zijn dan dat gemiddelde rendement uit het verleden hadden we ook al aangegeven. Dat zou te gemakkelijk zijn.
Hou er ook rekening mee dat wij in de screenings veel langere periodes overzien. Op dit ogenblik gaan we minstens terug tot 2006. Om de Gogiscore te bepalen, nemen we dezelfde periode als in deze studie.
De kolom met het gemiddeld rendement op 3 jaar (AV3) en 5 jaar (AV5). Ook de LOW en de High over periodes van 3 jaar. De cijfers over de jaarlijkse rendementen zijn te wispelturig om er een touw aan vast te knopen. Ik heb ze laten staan, samen met de LOW en HIGH, zodat je je een idee kan vormen van wat je kan overkomen.
1° Aan de hand van de screeningcijfers kan je zowat 90% van de fondsen gewoon afschrijven of schrappen. Een slecht resultaat blijkt sowieso een bijna garantie voor een slecht resultaat in de toekomst. De kans dat zo’n minder presterend fonds plots zichzelf voorbij steekt, is minimaal. We hoeven geen namen te noemen, je zal ze zelf wel vinden.
2° Door goed presterende fondsen te selecteren, krijg je een hogere kans op een goed resultaat. Ook in de vermelde studie van M* wordt er aangegeven dat goede fondsen dikwijls op de korte termijn op hun elan doorgaan.
Verschillende goed presterende fondsen vallen op zeker moment van hun sokkel. De goed presterende fondsen aankopen, biedt zeker geen waterdichte garantie. Ook blijkt dat ook de goede fondsen af en toe een mindere periode kennen = noodzaak om te spreiden. Voorbeelden van blijkbaar vergane glorie: Skagen Global Eq en Carmignac Investissement terwijl Carmignac Patrimoine doorgaat op zijn elan.
3° De marge die ontstaat tussen de beste prestatie en de minste prestatie blijft vrij stabiel: op die manier toont een fonds duidelijk wat je zoal kan verwachten. Aan cijfers in de zin van +100% en -100% heb je natuurlijk niet zoveel. Die marge toont ook onverkort de volatiliteit aan en het risico dat je met zo’n fonds loopt.
4° Thema- of sectorfondsen woorden grotendeels gedreven door de markten. Wij noemen ze de categorie Toeval: de manager kan geen kant uit als de sector niet mee wil: ik stip voorbeelden aan van fondsen die beleggen in India, Emerging Europe en zelfs “Flanders”…
Ik vermoed dat de signalen nog duidelijker gaan worden als we aan deze lijst nog enkele lijnen per fonds kunnen toevoegen. Maar ik moest nu al teruggaan tot 2000. Het heeft ook weinig zin om de observatie’s te beperken want dan gaan die mekaar te sterk overlappen.
Toch zou ik niet durven stellen dat die cijfers uit het verleden helemaal geen relevantie hebben. Vooral bij het schrappen van die fondsen die weinig of geen meerwaarde leveren.
Ik kom er zeker op terug.
Ik ben meer dan 30 jaar werkzaam geweest in de financiële sector. Toen ik in 1991 mee aan de wieg stond van de Tak 23 had de fondsenvirus me al snel te pakken. John Bogle stelt dat 94% van de fondsen op de lange termijn hun benchmark op de lange termijn niet konden verslaan. Voor mij was dat een uitdaging om op zoek te gaan naar die andere 6%.
Δ
Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.
Het is een goed initiatief van MK om een studie te doen over de mogelijke link van cijfers uit het verleden met de toekomst. Daar de screening cijfers van MK nogal uniek zijn, is het ook MK zelf die in eerste instantie de gegevens ( screening resultaten op verschillende datums) kan bezorgen. Dit is gebeurt via de link ‘cijfers uit het verleden en toekomst’. Deze link geeft ons een excel data set met de screening gegevens van 31 fondsen en dit voor 3 start data. Uit deze cijfers maakt MK dan een aantal conclusies waaronder: door goed presterende fondsen te selecteren krijg je een hogere kans op een goed resultaat. Het is me niet duidelijk hoe MK uit deze excel data set deze conclusie heeft kunnen afleiden. Welke methodiek werd hiervoor gebruikt? Werden er b.v. correlatie testen uitgevoerd? Als ik b.v. naar de AV3 cijfers met start datum 1-1-2000 kijk dan hebben de fondsen Black Rock emerging Europ en HSBC Indian een slecht rendement terwijl voor AV3 met start datum 1-1-2003 ze de beste rendementen hebben. Hieruit zou men dan kunnen besluiten ( verkeerdelijk?) dat om goede resultaten in de toekomst, best slecht presterende fondsen uit het verleden neemt. Waren dit misschien de uitzonderingen die de regel bevestigen? Daarom is het gevaarlijk om de analyse maar te doen op enkele fondsen. Ik denk dat een correlatie test een beter algemeen beeld geeft van de sterkte van het verband tussen cijfers uit het verleden met die van de toekomt. De correlatie test met de excel functie CORRELATIE tussen de AV3 cijfers van 1-1-2000 en 1-1-2003 gaf als resultaat 0.26 wat duidt op een zwakke positieve correlatie. Vandaar de vraag welke testen heeft MK uitgevoerd om tot hun conclusies te komen. Dank bij voorbaat voor het antwoord.
Er is onder andere ene Victor die -onafhankelijk van MK- een willekeurige test heeft uitgevoerd en daarbij ook tot die conclusie kwam. Ik heb zijn bemerkingen netjes in een artikel gegoten: een proef op de som.
De vraag was niet hoe dat Victor tot conclusies is gekomen, doch hoe MK tot deze conclusies is gekomen.
Wel ik zou zeggen:”gebruik je tijd nuttiger dan daar zitten op te rekenen om wat te bewijzen ?” Het gaat hier immers niet over het hoogste rendement ! Misschien die brainwashing op school of univ dat alles absoluut moet bewezen worden. Sommige zaken zijn nu eenmaal moeilijk of niet te bewijzen. Ik ga proberen dit weekend een artikel klaar te zetten voor maandag dat op een eenvoudige manier uitlegt hoe we tot die stelling gekomen zijn. Met verwijzingen hoe diezelfde manier op vele plaatsen gebruikt wordt (misschien zelfs in jouw specifiek geval) en dan ga je ook de link begrijpen tussen onze werkwijze en andere selectiemethodes zoals onder andere de sterren- en analyserating van M*.
Betreffende: Wij academici zijn van mening dat er geen enkele relatie bestaat tussen cijfers uit het verleden met die van de toekomst
Over dit onderwerp is er geen gebrek aan academische studies. De volgende twee referenties geven een samenvatting van een aantal studies: /1/Hot Hands, Cold Hands: Does Past Performance Predict Future Returns? van mei 2006 autheur: William G. Droms /2/ Prediction of Future Performance of Mutual Funds on the Basis of Past Performance van mei 2016 auteurs: Goel Sweta en Mani Mukta
Referentie /1/ maakt o.a. de volgende conclussies: The most important implication from performance persistence studies is that the historical performance of mutual funds contains useful information about future performance, at least for one-year holding periods. Winners in one year tend to remain winners in the following year and losers have an even stronger tendency to remain losers The studies consistently find that investment strategies based on investing in portfolios of fund winners outperform the average fund as well as portfolios consisting of fund losers Evidence for longer-term performance persistence, such as two to four years, is much less clear, though generally it’s not as strong as short-term persistence There is some suggestion that persistence may be sensitive to the period tested. Thus, findings of persistence need to be interpreted with caution, and should not be the sole or even the most important criterion for selecting a mutual fund
Referentie /2/ maakt de volgende conclussie: About half of the study found no evidence of significant performance persistence in mutual funds
Samenvattend besluit ik dat er onder de academici geen consensus is over dit onderwerp, doch er is een meerderheid aan artikels die er op te wijzen dat cijfers uit het verleden, nuttig kunnen zijn voor de selectie van fondsen.
Opmerking: Blijkbaar is er voor het bepalen van de” performance” ook geen consensus over welke parameter het best geschikt is. Mogelijkheden zijn de Sharpe ratio, Treynor ratio, Alpha, …., Morningstar ratings ( sterren en analyst ), MK-Q en MK-Qbis In ref /1/ wordt het type test aangegeven en dit was meestal de alpha indicator.
Om te kunnen nagaan of de screening cijfers uit het verleden ‘bruikbaar’ zijn voor de toekomst is het nodig om screening cijfers te bekomen, genomen op verschillende data met voldoende tussenpozen. Mijn Kapitaal overschrijft echter de vorige uitgaven van de screening resultaten per kwartaal. Dit artikel verhelpt hier gedeeltelijk aan door screening resultaten te geven, genomen op verschillende ‘start data’ ( 1-1-2000, 1-1-2003 en 1-1-2006) Mijn interpretatie van deze gegevens is dat voor de gegevens met b.v. start data 1-1-2000 en voor de periode van 5j , voor de bepaling van AV5 men metingen heeft uitgevoerd over de tijdspanne van 1-1-2000 tot 1-1-2009 en niet de tijdspanne van 1-1-1990 tot 1-1-2000. daar hiervoor nog geen NIW’s van deze fondsen beschikbaar waren. Dus eigenlijk zijn de cijfers met de aangegeven start datum geen cijfers van het verleden t.o.v die startdatum, doch van de toekomst en bijgevolg niet bruikbaar voor de studie. Waar maak ik hier ergens een fout in dit kommentaar?
Ik moet eerlijk zijn dat ik jouw bericht meerdere keren heb moeten lezen om te proberen te begrijpen waar je naartoe wil. Ik denk dat je een fout maakt door te focussen op die startdatum. Eigenlijk is de startdatum de datum van de opmaak van de screening: vanaf die datum ga je telkens de laatste periode van één jaar (drie – vijf enz) bekijken en dan een halve maand verder in de tijd, nog een halve maand verder in de tijd… tot zolang je zo’n volledige periode kan berekenen… Spijtig genoeg beschik ik niet over cijfers van de toekomst.
De cijfers met start datum 1-1-2000 voor berekening van AV5 met AM120, gaan die over de periode 1-1-1990 tot 1-1-2000 of 1-1-2000 tot 1-1-2009? Ik meen uit uw antwoord onrechtstreeks af te leiden 1-1-1900 tot 1-1-2000. Dacht echter uit het artikel te kunnen afleiden dat u maar NIW’s had tot 1-1-2000
In de laatste screening die afsloot op 1/10/2017 gaat de laatst berekende periode van 5 jaar over 1/10/2012 tot 1/10/2017, de tweede over 16/09/2012 tot 16/09/2017, dan 01/09/2012 tot 01/09/2017 en zo verder in de tijd tot ik er 120 bij mekaar heb. Van sommige fondsen heb ik inderdaad historiek sinds 1990: maar er zijn er zeer weinig die zo ver teruggaan of ze omgerekend hebben naar EUR. Ik ga echter niet zo ver terug met de screening: dat heeft immers geen zin.
Mijn vraag had geen betrekking op de screening resultaten van 1/10/2017 doch deze waarvan de link in dit artikel van 29 jan 2016 is aangegeven met als naam link-naar-de-toekomst
Ik probeerde met dat artikel aan te tonen dat je met cijfers (van fondsen!)uit het verleden wel enig zicht kan krijgen op rendementen van de toekomst. Je krijgt op die manier geen garanties, maar een goede fondsmanager blijft meestal wel een goede fondsmanager. Als je in de voetbal een goede goalgetter moet hebben, dan kies je toch ook een speler die al vele goals gemaakt heeft. Of als je een medewerker moet aannemen: kies je dan iemand zonder diploma of ene met een diploma en liefst veel ervaring. Ik durf niet zeggen dat onze screening ook zou werken voor aandelen. Misschien ook niet voor trackers. Ik mis daar de menselijke tussenkomst of impact op de resultaten.
Opmerking / vraag ivm de screeningmethodolodie:
Enkele weken geleden heb ik kennis gemaakt met Mijn Kapitaal. Hier is veel werk ingestoken, met een schitterend resultaat, de screening tabellen zijn een ware goudmijn en de GOGI methodologie is echt een nuttig hulpmiddel bij het bepalen van je instapmoment.
Eén bemerking toch. Jullie kijken terug naar prestaties over vele periodes van één, drie, vijf, zeven en een half en tien jaar, telkens met intervallen van twee weken. Dit is écht een toegevoegde waarde ten opzichte van de standaardinformatie die je van de markt krijgt. Maar in deze methode wordt er evenveel gewicht gegeven aan periodes ver terug in de tijd als aan de meer recente periodes.
Bijvoorbeeld: de screening tabel bevat vaak 169 periodes van 3 jaar (AM3 = 169). Dat wil zeggen dat – als ik de methodologie goed begrepen heb – een driejarige periode die zowat zeven jaar geleden eindigde even zwaar doorweegt als de driejarige periode die in december 2015 afliep.
In eerste instantie wou ik de mixer en flexer gewoon overnemen in mijn eigen portefeuille, maar toen ik mijn huiswerk begon te maken, merkte ik dat enkele mixerfondsen de laatste twee, drie jaar benedengemiddeld of in het slechtst presterende kwartiel uit hun categorie (dus ten opzichte van gelijkaardige fondsen) vallen volgens de Morningstar criteria. F Gl Fundam Strat Balanc FTIF K € (LU0316494805) en Balanced Risk Alloc (Invesco) K € (LU0432616737) zijn hiervan voorbeelden. Dit kan een dipje zijn (hoewel, al drie jaar…) en meerdere oorzaken hebben, maar roept toch vragen op.
Hoe verder je teruggaat in de tijd, hoe minder relevant de historische prestaties, vandaar mijn vraag: enige mogelijkheid om de Mijn Kapitaal screening te verfijnen zodat we zowel de gemiddelde prestatie over alle gemeten periodes kunnen blijven aflezen, alsook de gemiddelde prestatie over de periodes (van 1, 3, 5, 7,5 en 10 jaar) die de voorbije drie jaar afliepen? De gegevens hebben jullie al, het is een kwestie van enkele extra kolommen in de screening…
Vroeger gaf ik altijd het gemiddelde mee van de laatste twaalf maanden zodat je kon zien of een fonds bovenmaats of ondermaats presteerde. Met de komst van GOGI heb ik dat weggelaten omdat ik dacht dat dit overlappend was. MAAR door die twee kolommen even te vergelijken: krijg je wel een idee = de screening is op lange termijn, bij de GOGI krijg je alles van de laatste 120 periode. Dit zou al een beeld moeten geven. Je selecteert via de screening en checkt dan af aan de GOGI: zo moet je niet alle fondsen gaan doornemen.
>> Ik heb er 31 willekeurig behouden Van de hoeveel (waarvoor je cijfers had sedert 1/01/2000)?
Ik ben niet van plan die gaan te tellen omdat ik geen tijd heb en ook bijna geen mogelijkheid: ze zijn hier aan mijn woning grote werken aan ’t uitvoeren. In mijn datasysteem krijg ik alle fondsen onder mekaar: alle lijnen die geen cijfer hadden voor 1/01/2000 werden geschrapt. Kwam ik een bruikbare lijn tegen dan weerhield ik die, met dien verstande dat ik per fondsenuitgever meestal maar één liet staan (een bekende of veelgebruikte). Op het einde bleek ik er 31 over te hebben: je kan bijna zeggen dat ze at random (en zonder veel nadenken over het fonds) gekozen werden. Ik acht de selectie dan ook representatief.
Cijfers van het verleden hulpmiddel bij de selectie van fondsen? Verondersteld wordt dat fondsen die goed presteerden in het verleden ook in de toekomst tot de betere fondsen zullen behoren. Er wordt dus verondersteld dat er een positieve correlatie ( begrip uit de statistiek) zou zijn tussen de cijfers uit het verleden en deze van de toekomst. Dit eens nagezien met de Excel functie CORRELATIE op de cijfers van de dataset link- naar- de -toekomst.excel voor de parameters AV5 en AV3 met het volgende resultaat: Correlatie tussen 2000 en 2003 cijfers: 0.73 voor AV5 en 0.26 voor AV3 Correlatie tussen 2000 en 2006 cijfers: 0.18 voor AV5 en 0.91 voor AV3 Correlatie voor 2003 en 2006 cijfers: 0.44 zowel voor AV5 als AV4
Enkele gevolgtrekkingen – Er is een positieve ( doch niet al te grote) correlatie tussen de cijfers uit het verleden met deze van de toekomst ( tenminste voor deze steekproef) – De correlatie vermindert echter met de tijdverschil voor AV5. Voor AV3 is dit niet het geval. Is dit toevallig?
Opmerkingen – Is een steekproef van 31 fondsen wel representatief (betrouwbaar) voor een populatie van ongeveer 15900 fondsen? – Zou een steekproef met de ‘betere’ fondsen geen grotere correlatie laten zien?
Het grote probleem met zo’n studie is natuurlijk fondsen vinden die al lang genoeg bestaan want anders is het moeilijk om in het verleden te gaan kijken. Daarom vond ik het al goed dat ik er 31 had. Opgelet ook, bij die 15000 zijn er ook heel wat trackers (eigenlijk zijn dat ook fondsen) en ik vermoed dat de correlatie daarnog minder zal zijn dan bij de fondsen. Dat de correlatie vermindert naargelang de tijdspanne, lijkt mij ook logisch. Het is niet omdat iemand vandaag goed presteert, dat hij/zij dat ook nog doet binnen jaar. Ook M* vermeldt in zijn studie dat de correlatie er is op korte termijn. Waarschijnlijk ook de reden dat sommige mensen met trendlijnen werken… Mijn streefdoel is altijd beter te doen dan het gemiddelde: als je goede fondsen kan kiezen en je weet dat die gemiddeld op 4 jaar drie positieve jaren leveren, dan krijg je altijd winst zonder veel extra energie. Om dat gemiddelde rendement dan te overstijgen, moet je enorm veel inzet leveren: dat noem ik de Wet van de verminderende meeropbrengst. Op zeker moment moet je zoveel meerwerk leveren terwijl de winst nog amper groeit.
Blijft investissement deel uitmaken van de flexer nu het wat minder gaat de laatste maanden?
Ha, een oplettende lezer!
In het verre verleden haalde CI veel hogere rendementen dan nu, dat is zeker waar. Toch scoort dit fonds nog altijd vrij goed als je de verhouding rendement/risico berekent. Hierdoor past het zeker nog in de Flexer, die streeft naar beperking van de volatiliteit.
M.a.w. er zijn nog andere dingen belangrijk dan puur rendement.
Ander alternatief om te ‘bewijzen’ dat cijfers uit het verleden bruikbaar zijn om de toekomst te voorspellen is om voor een bepaalde beleggingshorizon b.v. 3 jaar een selectie te maken uit de screening lijst met bepaalde criteria zoals PERC=100% en AV3 > een bepaald objectief en volatiliteit lager dan en bepaald niveau. U kiest deze waarden zo dat u bv in 2008 de selectie zou gemaakt hebben dit zou resulteren in een 10 tal ‘ beste ‘ fondsen. Indien u nu in 2016 dezelfde selectie zou maken hoeveel van deze beste fondsen zouden nog in de nieuwe selectie lijst overblijven? Behoren ze nog bij de ‘betere’ fondsen?
Vind ik een goede suggestie om eens uit te testen. Mijn collega had mij al gevraagd om ook die PERC en de VAR te vermelden. Maar… het zal niet voor direct zijn.
Wat de thema of sectorfondsen betreft, veronderstel ik dat je hierin enkel kan investeren als het thema- of sectorfonds een serieuze dip kent? Is het dan verstandig om bv nu te investeren in een sectorfonds zoals Blackroch Energy Fund met als ISIN-code LU0171301533 nu de olieprijs op één van zijn laagste punten ooit staat?
Ik weet niet of de energie (petroleum) snel in prijs gaat stijgen of nog verder gaat dalen; of misschien terplaatse blijven trappelen. Als je beleggingshorizon voldoende lang is, kan je zo’n gokje (want dat is en blijft het) wel eens positief uitdraaien.
Uniek aan de situatie is dat bepaalde partijen via de lage olieprijzen proberen hun concurrentie te elimineren. Men verwacht in de sector heel wat faillissementen.
Aandelen van bedrijven die gedaald zijn kunnen altijd herstellen. Maar bij een failliet gaat die waarde definitief en onherstelbaar verloren. Wat het herstelpotentieel van zo’n fonds sterk kan beperken.
Het is en blijft dus een “grote” gok…misschien beleg je dan gewoon beter in Royal Dutch shell? Een sterk petroleumbedrijf in plaats van een resem petroleum/energiebedrijven die kunnen failliet gaan?
Denk dat er een foutje zit in de link naar de file.
grts
Die zou nu moeten opgelost zijn.
© 2012 - 2022 MijnKapitaal.be
