Vetenskapliga metoden, forskning och dess relevans för investeringsstragier

Många ämnen har nyligen behandlat trendföljning och marknadstajming som bra metoder att öka avkastning och minska risk.

Jag har ansett att det inte har stöd i forskning eller ens går att stödja med vetenskaplig metodik och därmed bör undvikas.

Då uppkommer egentligen två frågor:

  • Är vetenskaplig metod ens relevant som metod för att forma investeringsstrategier?
  • Är den forskning som finns på området investeringar över huvud taget applicerbar på ens egna försök till att få högsta avkastningen på sina investeringar?

@christian100 kanske har lite bra input?
@Pellepennan Har du några åsikter hur man ska kunna utvärdera om en investeringsstragi är bra eller inte? Även om man inte tittar på forskningen som finns, kan man använda vetenskapliga metoden? Är statistiska verktyg användbara?
@nhb Är forskningen oanvändbar eftersom den förmodligen har fel?

3 gillningar

Det kan den vara men det är inte den enda relevanta metoden. Går det att använda en vetenskaplig metod så är det bra men inte ett krav.

Det kan den vara men man måste gå till källan för forskningen för att se om den är applicerbar under de förutsättningar de egna försöken bedrivs.

Jag tror att steg 1 är att man måste våga tro på sin metod även innan den ev. är utvärderad. Har man utformat en metod så har man en tanke bakom varför den borde fungera. Man ska inte vara rädd för att prova, vad är det värsta som kan hända? Är man rädd kan man göra det på prov. Jag har som exempel en huvudmetod för momentumstrategier men över tid har jag även haft skarpa testportföljer med mindre kapital där jag provat andra varianter.

Har man tillgång till data för backtest kan man göra sådan men det är inte helt lätt att få tag i sådan data och då faller det på det. Det kan också vara så att man har en metod som inte lämpar sig för backtest. Jag har en metod som inte lämpar sig för att den innehåller en hel del manuella bedömningar och “optioner” innan jag väljer/byter fonder. Det blir mycket svårt eller omöjligt att tillämpa detta på historiska data då facit redan är känt. Möjligen skulle det gå att koda upp ett regelverk i python som ungefär mappar mot de beslut jag tar och sen köra detta på historiska data men jag bedömer att det skulle bli för komplicerat, plus att jag helt enkelt klarar mig utan. Metoden blir då också svår att utvärdera på vetenskaplig basis.

Sista utvägen är att helt enkelt utvärdera löpande. Går det bra? Hur bra?

Här kan vissa invända att man inte kan veta om resultatet beror på metoden eller slumpen men det är en irrelevant invändning om man inte söker vetenskapliga bevis. Om det primära är att man får en bra avkastning som man är nöjd med och som överavkastar mot index så är man hemma om man över tid, månad efter månad, faktiskt uppnår detta. Visst kan tur vara inblandad men det spelar egentligen ingen som helst roll. Har man haft tur med metoden så är ändå resultatet bra. Det är heller inte rimligt att man kan skylla på tur i månad efter månad, år efter år. Vad är sannolikheten för att allt beror på tur om man slår index med hästlängder i flera år? Den är väldigt låg. Om metoden dock inte levererar som man hoppas så finns det anledning till misstro, då kanske en annan metod är bättre. Tillbaka till ritbordet eller byt till någon annan känd metod.

Så för mig personligen är löpande utvärdering alldeles tillräcklig. Vid behov skruvar jag på metoden. Min huvudsakliga metod för utvärdering är att se på hur mitt kapital ökar över tid i mina depåer och total. Jag följer upp värdet på mina depåer via ett kalkylark löpande och kan minst varje månad se hur stor utveckling jag haft sedan årsskiftet. Jag kan jämföra detta löpande med vad index ger. Så länge jag bibehåller en överavkastning får jag löpande evidens för att min strategi verkar fungera.

Min överordnade slutsats är att utfallet är det allra viktigaste, detta kan man lätt utvärdera. Detta i kombination med att man måste ha en tro på sin metod. Ju längre man kör och med gott resultat, ju mer tror man på sin metod. Jag har ingen nytta av att använda en “vetenskapligt utvärderad metod” om den levererar sämre än min hemmasnickrade. För mig är det enda viktiga att värdena på mina depåer ökar, helst så mycket som möjligt men med hänsyn till vald risknivå.

Hur andra gör är upp till dem. Jag tror på mig själv och mitt eget tänk kring min strategi. Detta plus ett gott resultat gör att övrig utvärdering helt enkelt inte behövs för mig. Det här är antagligen en läggningsfråga men så ser jag på det hela då jag har gott självförtroende för mitt eget tänk i detta fall.

Forskningen är bra, viktig och användbar men man kan inte använda den generellt utan den gäller bara för de specifika situationer som studien omfattar. Därför ska man alltid vara försiktig med hur man tolkar den.

2 gillningar

Om någon har tillgång till data för backtest så kan jag föreslå en metod som är relevant för grundtanken bakom min momentumstrategi. Det borde inte vara jättesvårt.

  1. Iterera månadsvis på historiska data för fonder
  2. Sök ut 10 bästa fonderna baserat på 3 månaders historik vid tidpunkten för “val”
  3. För dessa 10 fonder, studera vilken avkastning man får under efterföljande månad.
  4. Registrera hur index gått under samma månad.
  5. Räkna ut snittet på deltat mot index i avkastning för varje sådant val, fond 1-10, över hela dataserien

Jag har inga bevis men jag skulle bli väldigt förvånad om inte fond 1-10 (potentiellt olika fonder varje månad) har en mycket hög överavkastning mot index. Fond 1 (högsta 3m momentum en viss månad) bör ha högre snittöveravkastning än fond 10 (lägsta 3m momentum en viss månad av de 10 bästa).

Om någon kan utföra det här har vi någon form av forskningsdata.

Man kan förstås göra det här helt manuellt över några år om man orkar men det blir ju enklare om man har tillgång till data och kan göra det maskinellt.

Dessutom är det viktigt att alltid gå till källan för forskningen. Det är väldigt vanligt att man via svepande formuleringar åberopar forskning som faktiskt inte alls ger stöd för det som hävdas. I nästa led citeras någon som feltolkat forskningen och det sprids som om det vore en sanning fast det egentligen kan vara ett falsarium. Det blir nästan omöjligt att ta död på denna vanbild av forskningen när den väl har fått spridning.

Forskningen visar bara på exakt det man studerat och dessutom bara på den dataserie man hade tillgång till just då. Det är som exempel inte helt ovanligt att man får helt olika resultat beroende på vilken 10-årsperiod man studerade. Kontentan av detta kan vara att från nu kanske en viss gammal känd metod, baserat på vetenskaplig evidens, inte alls är den bästa för vad gäller riskjusterad avkastning. Ny forskning ersätter gammal hela tiden, samma bör gälla inom finansvärlden.

1 gillning

Då det inte blev någon moderering på de bitarna jag i första hand var intresserad att svara på i föregående tråd så tar jag mig friheten att saxa nedan (tror det är mer relevant att ha diskussionen här):

Oj, här vart det nog lite konstigt. Forskning (speciellt inom ekonomi) bygger ju såklart även till stor del på evidens. Anekdotisk bevisföring är ju självklart inte värt noll, men på inget sätt värt att likställa med vetenskaplig bevisföring. Sen står ju dessa två inte i konflikt, resultat som bygger på båda två är ju typiskt starkare än ett resultat som nåtts var för sig. Att insinuera att bara den ena sidan av en diskussion påverkas av confirmation bias leder ingen vart.

Såklart kan man inte skylla allt på slump/tur/otur och många faktorer påverkar. Men det blir minst lika fel (speciellt om man bara förlitar sig på anektdoter), att tillskriva skicklighet när man observerat bra avkastning.

Jag tror att du missförstår argumentet, man kan inte utvärdera sin strategi bara beroende på resultatet. Detta med tanke på att det som vi kom fram till ovan (och i tidigare diskussioner) om att det är väldigt många faktorer som påverkar. Utan ytterligare antaganden så är det matematiskt omöjligt att påvisa ett orsakssamband endast baserat på observerat resultat. En väldigt bra bok som diskuterar det här problemet är The Book of Why av Judea Pearl.

Corona-exemplet är ju ett praktexempel på hur vetenskaplig bevisföring och anekdotisk bevisföring användes i synergi. Jag vill påstå att de flesta behandlingar som provades var grundade i etablerade vetenskapliga behandlingsmetoder. Ligga på magen istället för rygg? Det fanns det studier på att det ökade överlevnaden för andra infektionssjukdomar. Kortison för att dämpa immunförsvaret? Det finns det studier på att det är bra att göra för svårt sjuka i andra liknande infektionssjukdomar. Hydroxychloroquine var ju även något man testade tidigt, men det visade vetenskapliga studier snart att det hade ingen verkan så då slutade man med det (även fast det fanns annan anekdotisk evidens). Självklart är ju Covid-19 inte identisk med de tidigare studierna man gjort så man måste ju testa sig fram, men det görs systematiskt och även parallellt med vetenskapliga studier.

1 gillning

Bygger inte mycket av den nuvarande forskningen på historisk data, för i sådana fall hur kan man veta att det ser ut så framåt? Alltid en intressant tanke med “its different this time”, famous last words och allt det där :smiley: Sen verkar historien rimma, så det talar väl för den forskning som finns.

Sen borde väl ens mål spela in här? Om ena parten säger att jag vill investera enligt bästa tillgängliga evidens för att få den bästa riskjusterade avkastningen så bör ju det rimligtvis se lite annorlunda ut mot någon som går in med tanken att maxa sin avkastning och inte har något emot att ta hög risk för att få det?

Följer tråden med intresse :slight_smile:

1 gillning

Hur lång historisk data brukar forskningen ta med?

Om man spetsar till argumentet med att man inte har något emot att ta hög risk utan bara vill maximera avkastning. Varför inte köpa trisslotter? På riktigt alltså, varför uppfyller inte det den kravspecifikationen?

Det är också väldigt vanligt att man ratar forskning för att antaganden och förutsättningar inte exakt överensstämmer. Som vanligt är ju ingen av dessa två ytterligheter korrekt och hur applicerbar forskningen är ändras från fall till fall.

För att använda en nidbild så skulle man ju med det här argumentet kunna säga att ingen bör ta vaccin mot covid-19 för det testades ju enbart på några tusen och vi är ju inte exakta kopior av dessa personer? Men istället så använde man sig av så kallade Randomized Controlled Trials så att man kan utesluta (med stor sannolikhet) att andra faktorer skulle ge upphov till den skillnaden man såg.

Det är ju därför man ofta studerar alla 10-årsperioder samt att man kan testa på flera marknader etc. etc. Ny forskning ersätter definitivt gammal forskning, men det görs inte med anekdoter.

1 gillning

På vilket sätt skulle ditt regelverk bli för krångligt att koda upp? Jag känner till metoder för att applicera tusentals till hundratusentals variabler i dynamiska modeller i mjukvara. Jag skulle bli mycket förvånad om inte ett 10 tal variabler över ett par års tid räcker för att beskriva din modell. Det klarar de allra minsta processorer av mycket enkelt.

Är det inte bättre att vara skeptisk och försöka hitta potentiella felkällor. Så man kan testa just felkällorna för att utesluta dem?

Vad menar du med låg i sammanhanget? Under 20%?

Så du backtestar på data (och då bara den data du fått från dina egna urval) sen ditt senaste förändring av strategin?

Eftersom jag vet att du inte tycker att vetenskaplig metod är tillräcklig. Menar du då att man istället ska försöka utnyttja sin egen confirmation bias för att öka på avkastningen?
Så att istället för som den vetenskapliga metoden försöka få bort all confirmation bias så maximerar man sin confirmation bias, för att utnyttja allt man har lärt sig till max?

Detta låter som du försöker maximera confirmation bias också?

Med mycket hög överavkastning mot index, hur mycket högre menar du då? Ett spann går alldeles utmärkt att svara med. Helst inte en faktor gånger index utan hur mycket mera över (additativt).

Snälla, kan du inte lägga ner det där med trisslotterna nu. Du vet nog mycket väl att ingen seriöst skulle se köp av trisslotter som en investeringstrategi. Ett lotteri är något helt annat där det faktiskt inses lätt att det bara handlar om tur och ingen skicklighet alls.

1 gillning

Jag antar att en del är bedömningar baserat på intuition som kan förändras över tid och därmed kan vara svåra att kodifiera.

Ja det stämmer. Bedömningar baserade på erfarenhet och överordnade bedömningar av världsläget, olika marknader, nyheter, teknisk analys m.m. En del eftersträvar en mekanisk metod utan egna bedömningar men jag ser det som en styrka om man har en grundmetod som man sen väger in sin erfarenhetsbank på när man sen gör sina val. Just därför blir det i princip omöjligt att kodifiera.

Ja, därför den underliggande mekanismen är känd som en förlust för den som köper lotterna.

Men hur mycket lotteri respektive skicklighet är börsen då? Hur kan du vara så säker på att det är någon skicklighet alls? Det kanske är 10% skicklighet och 90% tur? Hur vet man? Hur ska jag kunna veta?

1 gillning

Absolut inte. Jag återkopplar utfallet mot strategin för att vid behov förändra strategi och tillämpning. Jag ser både strategi och tillämpning som ett levande “dokument” som bara är verktyg för att få en bra avkastning. Det jag mäter på är avkastningen och jämför även mot index (och mot de mest högavkastande fonderna). Jag har inget absolut mål utöver “så bra som möjligt”. Det finns ingen bias när jag tolkar hur värdet på mina depåer ökar från månad till månad jämfört med index.

Instämmer. Men hur kan du vara så säker på att den vetenskapliga bevisföringen du tänker på grundar sig i just de strategier som en del av oss använder? Jag har inte läst om någon strategi här som redovisats tillräckligt tydligt för att kunna utgöra underlag till vetenskapliga studier. Har du? Berätta.

Det varierar från person till person vid olika tidpunkter och lär inte gå att mäta, någonsin. Så varför bry sig? För min del spelar det ingen som helst roll bara utfallet är bra på mina konton. Svårare än så är det faktiskt inte. Klart att jag försöker öka utfallet genom att skruva på strategi och tillämpning men då är vi inne på finliret, jag nöjer mig egentligen med den avkastning jag fått hittills. Jag finlirar mer för att jag tycker att det är kul.

Förstår jag dig rätt om du menar att anledningen till att det går att använda din erfarenhet som en bra grund är just att du kan bedöma orsakssambanden utan bias? Så att den vetenskapliga metoden blir överflödig. Eftersom den i praktiken krånglar till bedömningen som du kan göra utan bias ändå?

Mycket bra sammanfattat! Önskar bara att jag hade kommit på det själv.

1 gillning