Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.
__________
Май — статистически худший месяц для российских акций. Не апрель, не сентябрь, а именно май. За 30 лет данных медианная доходность в мае составила -2.14%. Для сравнения: в январе — +3.19%. Разница в 5.33 процентных пункта — и она статистически значима.
Это продолжение серии исследований сезонности на MOEX. В предыдущем материале мы подтвердили эффект января. Теперь проверяем противоположную гипотезу: работает ли поговорка «Sell in May and go away» на российском рынке?
Данные и методология
Выборка: 165 российских акций, торгуемых на MOEX.
Период: 1997-2026 (~30 лет).
Всего наблюдений: 24 931 месячных доходностей.
Метрика: процентное изменение цены закрытия месяц к месяцу.
Медианная доходность по месяцам:
Распределения не прошли тест на нормальность (D'Agostino-Pearson), поэтому применяем непараметрический Mann-Whitney U тест. Результат: p-value < 0.0001 — разница статистически значима.
Стратегия «Продай в мае»: лето vs зима
Разделим год на два периода:
Mann-Whitney U тест снова подтверждает значимость различий (p < 0.0001).
Что с этим делать?
На мой взгляд, слепо следовать стратегии «Продай в мае» не стоит. Транзакционные издержки, налоги и упущенные дивиденды могут съесть значительную часть потенциальной выгоды. Однако эти данные полезны для тактических решений:
Ограничения исследования
Выводы
Эффект мая на MOEX существует и статистически значим. Май — худший месяц, январь — лучший. «Летний» период (май-октябрь) уступает «зимнему» (ноябрь-апрель). Стратегия «Продай в мае» имеет историческое обоснование, но применять её нужно с учётом своих издержек и целей.
А вы учитываете сезонность в своих инвестиционных решениях? Или считаете, что на эффективном рынке такие аномалии не должны сохраняться? Буду рад обсудить в комментариях.
Если материал был полезен — ставьте 👍 и подписывайтесь на блог, чтобы не пропустить следующие исследования.