前面介紹的是整個投資組合的回測，這個則是單一ETF的回測，同樣也是用均線作為進出場的依據。以上圖使用SPY為例，時間是2001年開始到現在，設定以200日均線為進出場依據，每個月評估一次，結果如上圖，會在2002年三月底進場一次後一個月就馬上出場，小賠5.82%，接下來到2003年四月才進場，這次就持有到2008年一月底才出場，賺了62.75%，持有將近五年。而整個金融海嘯時期都沒進場，一直到2009年五月底才又進場，持有一整年到2010年五月底出場，報酬有20.57%。
總計這十年來，SPY含股利報酬為17.6%，但這個策略則有84.8%的報酬，而賺兩次、賠一次，賠只有小賠，賺則都大賺。
看起來很美好，但是也請記得要看上一篇文章的注意事項。
即使只拿市場投資組合(例如SPY), 加上一條不太離譜的均線, 用版主在本文的方式"適時"進出(或依版主的定義, 這也屬於一種"被動"進出, 雖然我比較傾向這是一種"主動"的概念), "長期"來看, 要創造出比買進持有較低的波動度, 較低的最大連續月損失, 較高的夏普指數, 及大於零的 Jenses's Alpha 並不是太困難. 這在實務界已經是公開的秘密(假如算是秘密的話 :>)
回覆刪除而版主介紹的這個網站, 剛好可以讓不太想自己寫程式, 或不太方便自己抓資料的讀者, 有機會可以"部分"驗證上面那段話的論點
當然, 上述所說之現象, 其數值與買進持有的數值相比, 是否具統計上顯著的差異, 那是另外一個課題. 不過老實說, 統計顯著不一定會有大獲利(或像某些業界文獻所寫的"財務顯著"好了); 統計不顯著, 也不一定就財務不顯著. 學術界就是太愛強調統計顯不顯著, 所以不大承認這個現象, 實務界只要有錢賺就好, 才不管統計顯不顯著這回事.
當然, 要買進持有做指數化也是可以, 至少Alpha非常接近零, 但其實投資人只要多花一點點功夫就可以做的更好, 世上投資方法不是像某些書上所傳教般的那樣,訂於一尊的 :>