בחיפוש אחר אנומליית התנודתיות הנמוכה – מקרה מבחן
מאת: פיי מיי צ'אן, קרייג לאזארה
אפריל 2016
“אין דבר מטעה יותר מעובדה ברורה מאליה.”
– סר ארתור קונן דויל, "תעלומת עמק בוסקומב"
תקציר מנהלים
- אנו מציגים ערכת כלים אנליטית פשוטה להערכת ביצועי מדדי גורמים (factor indices) ביחס למדדי השוק עליהם הם מבוססים.
השיטה מייחסת את עודף התשואה של מדד הגורם לשינוי ברמת הסיכון ולשינוי ביחס שבין סיכון לתשואה.
- נמצא כי האנומליה של התנודתיות הנמוכה, כהגדרתה כשיפור ביחס סיכון/תשואה, לא רק קיימת אלא אף התחזקה בשש השנים האחרונות.
- השיטה שהוצגה ניתנת ליישום לצורך בדיקת קיום והתמדה של כל אסטרטגיה מבוססת-גורם.
הקדמה: מהי אנומליית התנודתיות הנמוכה?
לפי התאוריה הכלכלית הקלאסית, קיים קשר חיובי בין סיכון לתשואה – כדי לקבל תשואה גבוהה, צריך לקחת סיכון גבוה. בפועל, מחקרים אמפיריים רבים מפריכים זאת ומצביעים על קיומה של תופעה חריגה, המכונה
האנומליה של התנודתיות הנמוכה, הדומה בגודלה להשפעות של גורמים אחרים כמו בטא, גודל חברה קטן, או שווי נמוך.
מדד S&P 500 Low Volatility, הכולל 100 המניות הפחות תנודתיות במדד ה-S&P 500, הציג ביצועים עודפים לאורך תקופה של 25 שנה, עם
תשואה שנתית ממוצעת של 10.9% וסטיית תקן של 11%, לעומת
תשואה של 9.8% וסטיית תקן של 14% במדד ה-S&P 500 הרגיל.
המשך התרגום – חלק 1: הסבר בסיסי לאנומליה
תיאוריית התנודתיות הנמוכה: תצפיות כלליות
התופעה של ביצועים טובים יותר עם סיכון נמוך אינה מוגבלת למניות אמריקאיות גדולות – היא מופיעה גם בשווקים גלובליים.
בקרב החוקרים, יש הסברים רבים מדוע תופעה זו מתקיימת. לדוגמה, לפי מחקרם של בייקר, בראדלי וטליאפרו, האנומליה ניתנת לפירוק לרמות של מניות ספציפיות ותעשיות שלמות.
אנו מתמקדים כאן
בעמידות של האנומליה לאורך זמן, ולא בהסברים תיאורטיים לקיומה. לצורך כך, אנו מציגים כלי שמפרק את ביצועי המדד לשני ממדים:
- שינוי ברמת הסיכון – מדד התנודתיות הנמוכה לוקח פחות סיכון.
- שינוי ביעילות (tradeoff) בין סיכון לתשואה – כלומר, כמה תשואה מקבלים על כל יחידת סיכון.
גרירת תנודתיות (Volatility Drag)
כאשר ההחזר לתקופה אחת עולה ולאחר מכן יורד באותה מידה (למשל +10%, ואז -10%), התוצאה המצטברת תהיה שלילית – לא 0%.
במילים אחרות, תנודתיות גבוהה גורעת מהתשואה המצטברת – תופעה זו נקראת
"גרירת תנודתיות".
המדדים בעלי תנודתיות נמוכה נהנים מגרירה פחותה, ולכן נוטים לצבור תשואה גבוהה יותר לאורך זמן.
אם תרצה שאמשיך לתרגם את הפרקים הבאים, אנא אשר זאת – ואמשיך בתרגום לפי הסדר.
האם להמשיך בחלק הבא של המסמך (עמודים 5–7)?
You said:
כן
ChatGPT said:
מצוין! הנה המשך התרגום – עמודים 5–7 מתוך המסמך:
ניתוח רכיבי הביצועים – "קילוף הבצל"
פירוק התשואה המצרפית
כדי להבין מה מניע את ההבדל בתשואה בין שני מדדים (למשל, מדד תנודתיות נמוכה מול ה-S&P 500), יש לבחון את שלושת הרכיבים הבאים:
- הפרש בגרירת התנודתיות – יתרון למי שתנודתי פחות.
- השפעת שינוי ברמת הסיכון – לרוב, לקיחת סיכון מזכה בתשואה עודפת. לכן, מדד עם פחות סיכון צפוי להניב פחות.
- שינוי ביחס סיכון/תשואה (Tradeoff) – הממחיש כמה התשואה יעילה ביחס לרמת הסיכון. כאן טמונה האנומליה עצמה.
מקרה יישום: מדד S&P 500 Low Volatility
- ההפרש בתשואה הגיאומטרית החודשית בין המדדים: 0.083% לחודש – נשמע קטן, אך על פני 25 שנה מצטבר לפער כולל של 1331% מול 1040%.
- ההפרש בתשואה האריתמטית (ממוצע פשוט): 0.046% לחודש.
- גרירת התנודתיות הייתה קטנה יותר במדד התנודתיות הנמוכה, מה שהוסיף 0.037% לחודש.
ניתוח תוספת הסיכון
באופן תאורטי, מי שלוקח יותר סיכון צפוי לקבל יותר תשואה.
לכן, העובדה שהמדד התנודתי פחות גרמה לו "להפסיד"
0.205% לחודש בגין חשיפה נמוכה לסיכון.
בשקלול גרירת התנודתיות והשפעת הסיכון – מתקבל כי סך הכול, הפחתת הסיכון עלתה למדד
במינוס 0.168% לחודש.
הפיצוי: שיפור ביחס סיכון/תשואה
מדד S&P 500 העניק
0.209 יחידות תשואה לכל יחידת סיכון, ואילו מדד התנודתיות הנמוכה העניק
0.288 יחידות תשואה ליחידת סיכון – שיפור ניכר.
שיפור זה הוסיף
0.251% לחודש, ובמובנים רבים,
זוהי "האנומליה" עצמה: לא תוצאה של נטילת סיכון, אלא של יעילות.
סיכום חלק זה:
| רכיב | הבדל בין המדדים (באחוז לחודש) |
|---|
| תשואה גיאומטרית | 0.083% |
| תשואה אריתמטית | 0.046% |
| גרירת תנודתיות | 0.037% |
| השפעת שינוי ברמת הסיכון | -0.205% |
| שיפור ביחס סיכון/תשואה (האנומליה) | 0.251% |
המשמעות היא שאף על פי שהמדד לקח פחות סיכון (ולכן "שילם" על כך),
הוא פיצה על כך דרך יעילות גבוהה יותר – והאנומליה התגלתה שם.
האם להמשיך עם החלק הבא (עמודים 8–10 – כולל גרפים של השפעת הזמן על הרכיבים)?
You said:
כן
ChatGPT said:
המשך תרגום – עמודים 8–10 מהמסמך:
התפתחות רכיבי התשואה לאורך זמן
פירוק רכיבי הסיכון – לאורך זמן
הגרפים בעמודים אלה עוקבים אחרי שני מרכיבים לאורך חלונות נעים בני חמש שנים:
- גרירת תנודתיות – המדד התנודתי פחות נהנה מתשואה גיאומטרית גבוהה יותר.
- שינוי ברמת הסיכון – ככל שהשוק מתגמל לקיחת סיכון, מדדים זהירים "נענשים".
במהלך מרבית התקופה בין 1990 ל-2015, למרות שמדד התנודתיות הנמוכה נהנה מגרירת תנודתיות קטנה יותר,
ההשפעה השלילית של לקיחת סיכון פחותה הייתה גדולה יותר – ולכן התרומה הכוללת של רכיב הסיכון הייתה לרוב שלילית.
השפעת ה־Tradeoff – היעילות של התשואה
לעומת זאת, מדד התנודתיות הנמוכה
סיפק לאורך זמן תשואה גבוהה יותר ליחידת סיכון.
לדוגמה:
- בתקופת בועת הדוט-קום (1997–1999) – המדד נחלש, כיוון שמניות תנודתיות עלו חדות.
- לאחר פיצוץ הבועה (2000 ואילך) – התמונה התהפכה, והיתרון של מדד התנודתיות הנמוכה ביעילות התשואה בלט.
- מאז 2005 ועד 2015 – ה־tradeoff נותר חיובי בעקביות.
שילוב רכיבי הסיכון וה־Tradeoff
כאשר משלבים את ההשפעה השלילית של רמת הסיכון הנמוכה עם היתרון של ה־tradeoff, מתברר:
- למעט חמש השנים הראשונות, היתרון של ה־tradeoff פיצה ואף עלה על החיסרון שבנטילת סיכון נמוך יותר.
- גם בתקופות בהן נראה היה שהאנומליה נעלמת (כפי שמשתמע מגרף הביצועים המצטברים), בפועל – היא המשיכה להתקיים, רק שהסביבה הכלכלית הייתה כזו שתגמלה לקיחת סיכון.
מסקנה ביניים:
מדד התנודתיות הנמוכה לא איבד את יתרונו. התשואה ליחידת סיכון נותרה חזקה.
מה שנפגע הוא הפיצוי הכולל, כיוון שבאותן שנים שוק המניות "העניש" זהירות ותגמל סיכון.
בחלק הבא (עמודים 11–13), המחקר מתייחס לתנודתיות הפנימית בשוק (dispersion) והקשר שלה לאנומליה. להמשיך?
You said:
כן
ChatGPT said:
המשך תרגום – עמודים 11–13:
רכיב נוסף: שונות בין מניות (Dispersion) ואפשרויות להשגת עודף תשואה
מהי Dispersion?
Dispersion היא מדד לפיזור התשואות של מניות שונות במדד מסוים.
ככל שהשונות הפנימית במדד גבוהה – יש יותר אפשרויות לבחירת מניות מוצלחות.
כאשר הפיזור צר – קשה יותר להכות את המדד באמצעות בחירה סלקטיבית.
ממצאים:
- פיזור התשואות ב-S&P 500 הגיע לשיאים בזמן התפוצצות בועת הדוט-קום (2000) ובמשבר 2008.
- ברוב התקופות, הפיזור נע בין 4% ל-8%.
- בשנים האחרונות למדגם (2014–2015), הפיזור היה ברמות שפל – כלומר, קשה היה "לבחור מניות טובות".
התאמת מדד ה-Tradeoff לפי Dispersion
כאשר מבצעים התאמה של מדד ה־tradeoff לפי רמות ה-dispersion (כלומר, מתחשבים בתנאים הקיימים בשוק), מתקבלת תמונה מפתיעה:
- היעילות של אסטרטגיית התנודתיות הנמוכה לא נחלשה, אלא אפילו התחזקה בשנתיים האחרונות של המדגם.
- כלומר, האנומליה חיה ובועטת – אך מוסתרת בשל סביבה שאינה תומכת בהכרה מיידית של ביצועי יתר.
הרחבת ההשוואה – מדדים אחרים
המחקר ממשיך ומיישם את אותה מתודולוגיה גם על מדדים אחרים:
1. מדד S&P 500 High Beta – מכיל את 100 המניות עם הסיכון הגבוה ביותר
- לאורך זמן, יחס התשואה לסיכון (tradeoff) במדד זה היה שלילי.
- מאז 2009 (שפל השוק לאחר המשבר), ה־tradeoff נעשה אף שלילי יותר.
- הדבר מחזק את ממצאי האנומליה: אסטרטגיות התנודתיות הגבוהה מפסידות לאורך זמן.
2. מדדים הגנתיים נוספים – לדוגמה:
- S&P 500 Dividend Aristocrats (חברות שמעלות דיבידנד כל שנה)
- S&P 500 Low Volatility High Dividend Index (תשואה גבוהה ותנודתיות נמוכה)
למרות שהשיטות לבחירת המניות שונות,
דפוסי ה-tradeoff כמעט זהים – דבר המלמד על עקביות באפקט.
אם ברצונך, אמשיך לעמודים 14–16, שם נבחנים מדדי ערך (value), צמיחה (growth), סקטורים שונים ותובנות מסכמות. להמשיך?
You said:
כן
ChatGPT said:
המשך תרגום – עמודים 14–16:
השוואת מדדי ערך וצמיחה + בחינת סקטורים
מדדי Value ו-Growth
מדדי ערך (Value) וצמיחה (Growth) הם
משלימים – כל אחת מהמניות ב-S&P 500 מסווגת לאחד מהם בלבד.
לכן, לא מפתיע שבגרפים,
מדדי הערך והצמיחה הם כמעט תמונות ראי זה של זה.
- בתקופות בהן ערך הפגין יתרון ב־tradeoff, צמיחה פיגרה – ולהפך.
- דפוסי ה־tradeoff המתחלפים נובעים מרוטציות בין סקטורים מובילים, ולא מאנומליה עקבית.
אין “אלפא סקטוריאלי” קבוע
במחקר נותחו גם כל 10 הסקטורים במדד ה-S&P 500 (כגון: פיננסים, טכנולוגיה, בריאות וכו'), לאורך תקופה של 25 שנה.
המסקנה:
לא קיים "אלפא" קבוע באף סקטור. כלומר – אין סקטור שמספק בעקביות תשואה גבוהה ליחידת סיכון.
זה חשוב: לו כן היו כאלה, ייתכן והמתודולוגיה הייתה חשודה. במקום זאת, אנו רואים מחזוריות בין סקטורים – כל פעם מוביל אחר.
דוגמה – טכנולוגיה מול פיננסים
המחקר משווה בין שני סקטורים מרכזיים:
טכנולוגיה (שיא בבועה של שנות ה-90) ו
פיננסים (שיא לפני המשבר של 2008):
תובנות:
- בשנת 2000, אף על פי שטכנולוגיה הניבה ביצועים חריגים, ה־tradeoff שלה היה אפסי – כלומר, הביצועים הגיעו על בסיס תנודתיות גבוהה מאוד.
- לעומת זאת, סקטור הפיננסים הפגין tradeoff חיובי מאוד בתחילת שנות ה-2000 – אך tradeoff שלילי חזק מאז 2007.
- כלומר, במקרה של פיננסים, נראה שהייתה תקופה של ביצועים "אידיוסינקרטיים" (יוצאי דופן).
סיכום עיקרי (עמוד 16)
המסקנה הכללית של המחקר:
פיתחנו שיטה פשוטה לבחון את ביצועי מדדי גורמים לעומת מדדי שוק רגילים.
התשואה העודפת מוסברת על ידי:
- שינוי ברמת הסיכון
- שינוי ביחס סיכון/תשואה
במקרה של מדד התנודתיות הנמוכה (S&P 500 Low Volatility):
- הקושי בביצועים בשנים האחרונות נובע מהעובדה שלקח פחות סיכון בשוק שהתגמל על לקיחת סיכון.
- אולם, האנומליה לא נעלמה – היעילות של התשואה (tradeoff) נותרה יציבה וחזקה.
האם תרצה שאמשיך גם את התוספות שבנספחים A–C (עמודים 17–26)? הן כוללות ניתוחים סטטיסטיים טכניים, גרפים, ותוספות למתודולוגיה.
You said:
כן
ChatGPT said:
המשך תרגום – נספחים A–C (עמודים 17–26):
נספח A: השוואה הוגנת – מדד משווה חלופי
המחברים מציעים שייתכן ש
השוואה למדד S&P 500 הרגיל אינה הוגנת, כי הוא מבוסס על משקל שוק (Cap-Weighted), בעוד שמדד התנודתיות הנמוכה
קרוב יותר למשקל שווה (Equal-Weighted).
מה קורה אם נשווה למדד S&P 500 Equal Weight?
- התשואה החודשית הגיאומטרית של מדד התנודתיות הנמוכה נמוכה ב-0.077% לעומת המדד השקול שווה.
- גרירת התנודתיות נותרת נמוכה יותר במדד התנודתיות הנמוכה.
- אך: השפעת הפחתת הסיכון עולה למדד ביותר מ-0.32% לחודש – פגיעה גדולה יותר מאשר בהשוואה למדד הרגיל.
- גם כאן, ה־tradeoff של מדד התנודתיות הנמוכה חיובי ומהותי (0.193% לחודש).
סיכום:
אפילו כאשר משווים למדד השקול-שווה (שנחשב "קשה יותר לנצח"), האנומליה עדיין קיימת – אך אינה מספיקה כדי להניב תשואת יתר מצטברת.
נספח B: גרפים – tradeoff חמש-שנתי לכל סקטור במדד S&P 500
הגרפים מציגים כיצד השתנה מדד ה־tradeoff (יעילות תשואה ביחס לסיכון) של כל אחד מ-10 הסקטורים במדד, לאורך חלונות נעים של חמש שנים בין 1990 ל-2015.
המסקנה המרכזית:
- אין סקטור עם יעילות עקבית לאורך זמן.
- כל סקטור מראה מחזוריות – לעיתים מעל המדד הכללי, לעיתים מתחתיו.
נספח C: tradeoff מתואם ל-dispersion במדדי גורמים שונים
בנספח זה נבחנים מספר מדדי גורמים שונים ב-S&P 500 לאורך השנים, כמו:
- Low Volatility
- High Beta
- Momentum
- Growth / Value (כולל Pure Growth ו-Pure Value)
- Enhanced Value
התוצאה:
- האנומליה של התנודתיות הנמוכה (Low Volatility) מתמידה גם לאחר התאמה ל-dispersion.
- לעומתה, מדד High Beta מציג tradeoff שלילי מתמשך – אישור נוסף לכך שסיכון גבוה לא בהכרח שווה לתשואה גבוהה.
- מדדי ערך וצמיחה מציגים תנועות מראה עקביות, בהתאם למחזורי השוק.
דברי סיום
המחקר הסתיים באזהרה מפני הסתמכות על ביצועים היסטוריים בלבד, במיוחד כאשר מדובר במידע מבוסס back-testing.
הכותבים מדגישים את החשיבות של ניתוח מרכיבי הסיכון והיעילות בנפרד – ומחזקים את הקביעה כי
האנומליה של התנודתיות הנמוכה אמיתית ומתמשכת, גם אם הביצועים התקופתיים משתנים לפי תנאי השוק.



Reactions: ג'נטלמן, yitzhak123, יוסף טל ועוד 3 משתמשים6 //