Finans derslerinin ilk haftasında öğretilen kural basittir. Daha çok risk alırsan daha çok kazanırsın. Volatilite riskin ölçüsüdür, o yüzden çok oynayan hisseler uzun vadede daha yüksek getiri vermelidir.
Bu cümleyi BIST verisinde test ettik. Sonuç tam tersi çıktı.
Ne ölçtük
Her ayın sonunda, o gün elimizde olan bilgiyle 567 hissenin son bir yıllık günlük getiri standart sapmasını hesapladık. Geleceğe bakmadık, sadece o tarihe kadarki veriyi kullandık. Sonra tek bir soru sorduk. Ayın sonundaki volatilite sıralaması ile bir sonraki ay gerçekleşen getiri sıralaması arasında ilişki var mı.
Bunun ölçüsü kesitsel bilgi katsayısı. Sıfırsa volatilitenin gelecek hakkında söyleyecek sözü yok demektir. Ders kitabına göre pozitif olması gerekir.
Ölçtüğümüz değer eksi 0,082.
Küçük bir sayı gibi duruyor ama kesitsel tahminde değil. Tek bir özelliğin bu seviyede istikrarlı bir katsayı üretmesi kantitatif tarafta kayda değer sayılır. Ve işaret negatif. Volatilite arttıkça beklenen getiri düşüyor.
Karşılaştırma için baktığımız diğer özelliklerin katsayıları şöyleydi. Fibonacci ve hacim birleşme mesafesi eksi 0,035. Yüksek hacimli düğüm oranı eksi 0,033. Hacim oranı eksi 0,027. Fiyatın yıllık aralıktaki konumu artı 0,022. Volatilite hepsini geride bıraktı.
Portföyde karşılığı ne
Hisseleri her ay volatiliteye göre on gruba ayırıp sonraki ay getirilerine baktık. En sakin grup ile en oynak grup arasında aylık iki puanın üzerinde fark çıkıyor.
Farkın büyük kısmı oynak uçtan geliyor. Yani mesele sakin hisselerin olağanüstü performans göstermesi değil, çok oynak hisselerin düzenli olarak hayal kırıklığı yaratması.
Volatiliteyi çok faktörlü seçim modelimize eklediğimizde tahmin gücü üç katına çıktı. Modelin önerdiği isimlerin karakteri de değişti. Heyecanlı küçük şirketler yerine Aygaz, BİM, Anadolu Sigorta gibi sıkıcı isimler gelmeye başladı.
Neden böyle oluyor
Bu bulgu bize özgü değil. Literatürde düşük volatilite anomalisi diye geçer. Ang, Hodrick, Xing ve Zhang 2006’da ABD ve gelişmiş piyasalarda aynı ters ilişkiyi belgeledi. Üç açıklama öne çıkıyor.
Birincisi kaldıraç kısıtı. Çoğu yatırımcı borçlanarak pozisyon büyütemez. Daha yüksek getiri isteyen kişi kaldıraç yerine daha oynak hisse almak zorunda kalır. Bu yapısal talep oynak hisseleri pahalılaştırır.
İkincisi piyango tercihi. İnsanlar küçük ihtimalli büyük kazanç vaadine fazla ödeme eğilimindedir. Beş katına çıkabilir hikayesi olan hisse, gerçekçi beklentisinin üzerinde fiyatlanır.
Üçüncüsü dikkat. Oynak hisseler daha çok konuşulur, alım kararları çoğunlukla dikkat çekmiş isimler arasından verilir. Bu da fiyatın bilginin önüne geçmesine yol açar.
Türkiye’de bu üç mekanizmanın da güçlü çalışmasını beklerdik. Veri bunu doğruluyor.
Bununla karıştırılmaması gerekenler
Bu bulgu riskten kaçının demek değil. Hisse evreninin içinde bir kesit karşılaştırması yapıyoruz. Hisseye hiç girmemekle ilgili hiçbir şey söylemiyor.
Düşük volatilite düşük kayıp anlamına da gelmiyor. Sakin bir hisse de sert düşebilir, sadece dağılımı daha dardır.
Ve tek başına bir strateji değil. Volatiliteyi tek ölçüt yaparsanız elinizde sadece birkaç büyük ve pahalı isim kalır. Bizim modelimizde volatilite altı bileşenden biri.
Dürüst olalım
Bu tür yazılarda genelde gösterilmeyen sınırlar var, uygulamanın ekranında da yazılı duruyor.
Veri setimizde bugün işlem gören hisseler var. Borsadan çıkmış şirketler eksik, dolayısıyla tarihsel sonuçlar olduğundan iyi görünüyor. Getiriler nominal TL, enflasyondan arındırılmadı. İşlem maliyeti hesaba katılmadı ve aylık devir hızı yüksek bir modelde bu ciddi bir kalem. Son olarak anomaliler yayınlandıktan sonra zayıflayabilir, geçmiş gelecek demek değil.
Kendi hisselerinizde deneyin
Model ve Backtest ekranında her hissenin volatilite yüzdesini, kompozit skorunu ve önerilen ağırlığını görebilirsiniz. Tarih aralığını değiştirip sonuçların hangi dönemlerde tuttuğunu, hangilerinde bozulduğunu kendiniz test edebilirsiniz.
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.