SPY與兩倍槓桿SSO歷史回測比較與分析

生命週期投資法注重的是把一生所有的資產納入考量

簡單來說就是前期盡量多投資股票,甚至開槓桿來投資

而開槓桿的方式有很多種,像是信貸房貸、槓桿ETF、期貨選擇權等等。

而我今天要比較的是兩倍槓桿ETF的表現與沒開槓桿的ETF比較

槓桿ETF最被人詬病的就是它高額的內扣費用

沒槓桿的SPY,內扣費用是0.09%/年

而兩倍SPY的槓桿ETF像是SSO(0.89%/年)、SPUU(0.75%/年)

多了差不多8-10倍的內扣費用

1000萬的資產投資SPY,一年差不多扣9000元,而SSO扣了8萬9000元,SPUU扣了7萬5000元

投資最重要的就是成本了,多花費的錢就等於少賺的錢

那兩倍槓桿賺到的錢扣除高額花費後是否值得呢?今天就來比較看看

(我會用SSO當作槓桿ETF的歷史數據當作比較,因為成立時間較早,有較多歷史數據)

 

SPY與SSO總報酬

 

SPY與SSO總報酬

 

上圖是從2006年7月開始投資100元後不再投入,最終會變多少錢。

 

SPY

SSO

總報酬 303.9% 554.5%
月化報酬 0.7% 1.0%
年化報酬 8.9% 12.1%

 

SSO的最終表現比較好,可是也沒有達到2倍之多。

 

 

SPY與SSO每月報酬比較

 

月份 SPY月報酬 SSO月報酬 SSO每月績效與SPY比較(贏W輸L)
2006.07 2.18% 4.25% W
2006.08 2.25% 4.69% W
2006.09 3.61% 5.52% W
2006.10 1.99% 3.35% W
2006.11 0.78% -1.76% L
2006.12 2.07% 6.56% W
2007.01 -1.96% -4.57% L
2007.02 0.76% 1.61% W
2007.03 4.84% 8.88% W
2007.04 3.39% 6.17% W
2007.05 -1.88% -4.05% L
2007.06 -2.71% -6.77% L
2007.07 1.28% 1.10% L
2007.08 3.38% 7.50% W
2007.09 1.84% 2.37% W
2007.10 -3.87% -8.50% L
2007.11 -1.65% -7.17% L
2007.12 -5.55% -8.97% L
2008.01 -2.58% -5.42% L
2008.02 -1.38% -3.28% L
2008.03 5.28% 9.59% W
2008.04 1.51% 2.36% W
2008.05 -8.81% -16.56% L
2008.06 -0.40% -2.23% L
2008.07 1.55% 2.25% W
2008.08 -9.94% -19.83% L
2008.09 -16.04% -34.76% L
2008.10 -6.96% -16.98% L
2008.11 0.17% -1.24% L
2008.12 -7.47% -16.28% L
2009.01 -10.74% -21.10% L
2009.02 7.56% 13.98% W
2009.03 10.72% 20.94% W
2009.04 5.85% 11.20% W
2009.05 -0.63% -0.98% L
2009.06 8.07% 14.86% W
2009.07 3.69% 7.39% W
2009.08 3.05% 6.82% W
2009.09 -1.46% -4.04% L
2009.10 6.16% 12.33% W
2009.11 1.36% 3.63% W
2009.12 -3.12% -7.48% L
2010.01 3.12% 6.11% W
2010.02 5.65% 11.94% W
2010.03 1.55% 3.21% W
2010.04 -7.95% -16.09% L
2010.05 -5.62% -11.12% L
2010.06 7.34% 14.31% W
2010.07 -4.50% -9.25% L
2010.08 8.38% 18.09% W
2010.09 4.38% 7.89% W
2010.10 0.00% -0.40% L
2010.11 6.13% 13.92% W
2010.12 2.87% 4.35% W
2011.01 3.47% 6.94% W
2011.02 -0.42% -0.63% L
2011.03 3.34% 6.01% W
2011.04 -1.12% -2.38% L
2011.05 -2.17% -3.82% L
2011.06 -2.00% -4.14% L
2011.07 -5.50% -12.81% L
2011.08 -7.42% -14.04% L
2011.09 11.49% 22.04% W
2011.10 -0.41% -1.56% L
2011.11 0.41% 1.89% W
2011.12 5.30% 8.99% W
2012.01 4.34% 8.45% W
2012.02 2.77% 6.46% W
2012.03 -0.67% -1.38% L
2012.04 -6.01% -11.37% L
2012.05 3.52% 7.15% W
2012.06 1.71% 2.64% W
2012.07 2.51% 4.61% W
2012.08 1.99% 4.67% W
2012.09 -1.30% -3.97% L
2012.10 0.57% 0.94% W
2012.11 0.18% 1.89% W
2012.12 5.86% 10.48% W
2013.01 1.28% 2.16% W
2013.02 3.34% 7.34% W
2013.03 2.37% 3.91% W
2013.04 2.36% 4.55% W
2013.05 -1.85% -3.18% L
2013.06 5.72% 10.49% W
2013.07 -3.00% -6.08% L
2013.08 2.66% 6.37% W
2013.09 5.14% 9.18% W
2013.10 2.96% 5.77% W
2013.11 2.04% 5.03% W
2013.12 -3.00% -7.15% L
2014.01 4.55% 9.06% W
2014.02 0.39% 1.49% W
2014.03 1.14% 1.26% W
2014.04 2.32% 4.41% W
2014.05 1.58% 4.02% W
2014.06 -0.87% -2.80% L
2014.07 3.95% 7.87% W
2014.08 -1.84% -2.98% L
2014.09 2.83% 4.42% W
2014.10 2.75% 5.54% W
2014.11 -0.80% -1.03% L
2014.12 -2.96% -5.97% L
2015.01 5.62% 11.40% W
2015.02 -2.01% -3.62% L
2015.03 1.43% 2.03% W
2015.04 1.29% 2.31% W
2015.05 -2.51% -4.20% L
2015.06 2.76% 4.33% W
2015.07 -6.10% -12.48% L
2015.08 -3.06% -5.54% L
2015.09 9.07% 17.45% W
2015.10 0.37% 0.60% W
2015.11 -2.31% -4.10% L
2015.12 -4.41% -10.08% L
2016.01 -0.08% -0.62% L
2016.02 6.18% 13.72% W
2016.03 0.91% 0.60% L
2016.04 1.70% 3.18% W
2016.05 -0.17% 0.03% W
2016.06 4.19% 7.54% W
2016.07 0.12% 0.10% L
2016.08 -0.50% -0.37% W
2016.09 -1.24% -3.59% L
2016.10 3.68% 7.23% W
2016.11 1.43% 3.87% W
2016.12 1.79% 3.59% W
2017.01 3.93% 7.83% W
2017.02 -0.31% -0.13% W
2017.03 1.43% 1.96% W
2017.04 1.41% 2.55% W
2017.05 0.15% 0.95% W
2017.06 2.55% 4.04% W
2017.07 0.29% 0.31% W
2017.08 1.51% 3.72% W
2017.09 2.86% 4.63% W
2017.10 3.06% 5.87% W
2017.11 0.70% 2.21% W
2017.12 5.64% 11.33% W
2018.01 -3.64% -8.07% L
2018.02 -3.13% -5.68% L
2018.03 0.92% 0.34% L
2018.04 2.43% 4.41% W
2018.05 0.13% 0.85% W
2018.06 4.17% 7.27% W
2018.07 3.19% 6.15% W
2018.08 0.14% 0.80% W
2018.09 -6.49% -13.93% L
2018.10 1.85% 3.15% W
2018.11 -9.33% -17.93% L
2018.12 8.64% 16.05% W
2019.01 3.24% 6.21% W
2019.02 1.36% 3.25% W
2019.03 4.54% 7.92% W
2019.04 -6.38% -12.77% L
2019.05 6.44% 13.85% W
2019.06 2.01% 2.73% W
2019.07 -1.67% -4.04% L
2019.08 1.48% 3.62% W
2019.09 2.68% 4.00% W
2019.10 3.62% 7.07% W
2019.11 2.40% 5.46% W
2019.12 0.45% -0.26% L
2020.01 -7.92% -15.46% L
2020.02 -13.00% -29.97% L
2020.03 13.36% 25.49% W
2020.04 4.76% 9.16% W
2020.05 1.33% 2.95% W
2020.06 6.36% 11.69% W
2020.07 6.98% 14.29% W
2020.08 -4.13% -7.97% L
2020.09 -2.10% -5.38% L
2020.10 10.88% 22.51% W
2020.11 3.26% 7.26% W
2020.12 -0.60% -2.21% L
2021.01 2.78% 5.29% W
2021.02 4.20% 8.88% W
2021.03 5.29% 10.68% W
2021.04 0.66% 1.09% W
2021.05 1.91% 4.33% W
2021.06 2.78% 4.71% W
2021.07 2.98% 5.92% W
2021.08 -4.97% -9.44% L
2021.09 7.36% 14.32% W
2021.10 -0.80% -1.72% L
2021.11 4.26% 8.76% W
2021.12 -4.94% -10.60% L
2022.01 -2.95% -6.28% L
2022.02 3.44% 7.00% W
2022.03 -8.49% -17.34% L
2022.04 0.23% -0.52% L
2022.05 -8.64% -16.73% L
2022.06 9.68% 18.69% W
2022.07 -4.08% -8.69% L
2022.08 -9.62% -18.37% L
2022.09 8.57% 15.74% W
2022.10 5.56% 10.12% W
2022.11 -0.07% -0.04% W

 

2倍槓桿ETF追求的是“當日”兩倍,所以時間一拉長,槓桿ETF的報酬不會剛好是兩倍

但是我們都會預期會看到兩倍報酬

所以上面數據有些我用紅字標起來,當SPY當月漲幅很小的時候,SSO常常會變成負的而不是正的

這其中跟追蹤誤差以及高內扣有關

所以槓桿ETF很怕股市長期盤整,不上不下的

 

SPY與SSO每月報酬走勢
SPY與SSO每月報酬走勢

 

SPY

SSO(2倍槓桿)

每月正報酬比率 64.5% 62.9%
每月勝率 37.6% 62.4%
每月標準差 4.59% 8.98%
當月最大漲幅 13.36% 25.49%
當月最大跌幅 -16.04% -34.76%

 

上面數據是取自2006年7月至2022年11月的每月資料。

 

可以看出來這段時間,SPY每月正報酬比率較高,但其實跟SSO差不了多少。

每月勝率的地方,SSO勝率有6成,代表這段期間SSO的普遍表現較好

每月標準差很好理解,槓桿ETF的波動一定較高

最大漲幅以及最大跌幅中,SSO沒有2倍的漲幅,而卻有超過2倍的跌幅

 

 

SPY與SSO下跌風險比較

 

SPY與SSO下跌風險比較

 

下跌越大,需要越久時間回復
下跌越大,需要越久時間回到前高
SPY前10大下跌
1 Nov 2007 Feb 2009 1 年 4 個月 Mar 2012 3 年 1 個月 -50.80%
2 Jan 2022 Sep 2022 9 個月 -23.93%
3 Jan 2020 Mar 2020 3 個月 Jul 2020 4 個月 -19.43%
4 Oct 2018 Dec 2018 3 個月 Apr 2019 4 個月 -13.52%
5 Aug 2015 Sep 2015 2 個月 May 2016 8 個月 -8.48%
6 Apr 2012 May 2012 2 個月 Aug 2012 3 個月 -6.63%
7 May 2019 May 2019 1 個月 Jun 2019 1 個月 -6.38%
8 Feb 2018 Mar 2018 2 個月 Jul 2018 4 個月 -6.28%
9 Sep 2020 Oct 2020 2 個月 Nov 2020 1 個月 -6.14%
10 Sep 2021 Sep 2021 1 個月 Oct 2021 1 個月 -4.66%
資料:portfoliovisualizer

SSO前10大下跌
1 Jun 2007 Feb 2009 1 年 9 個月 Oct 2013 4 年 8 個月 -81.35%
2 Jan 2022 Sep 2022 9 個月 -45.69%
3 Jan 2020 Mar 2020 3 個月 Aug 2020 5 個月 -40.91%
4 Oct 2018 Dec 2018 3 個月 Jul 2019 7 個月 -27.03%
5 Jun 2015 Sep 2015 4 個月 Jul 2016 10 個月 -17.36%
6 Feb 2018 Mar 2018 2 個月 Aug 2018 5 個月 -13.17%
7 Sep 2020 Oct 2020 2 個月 Nov 2020 1 個月 -12.91%
8 Sep 2021 Sep 2021 1 個月 Oct 2021 1 個月 -9.41%
9 Jan 2014 Jan 2014 1 個月 Feb 2014 1 個月 -7.23%
10 Dec 2014 Jan 2015 2 個月 Feb 2015 1 個月 -6.94%
資料:portfoliovisualizer

 

可以看出來,槓桿ETF遇到下跌時會更需要時間來回到前高。

 

SPY與SSO回測報酬比較

 

 

滾動期間:24個月

SPY

SSO

正報酬比率 85.1% 83.3%
期間最佳年化報酬 36.8% 71.9%
年化報酬前25% 17.9% 33.4%
年化報酬中位數 11.6% 17.0%
年化報酬後25% 6.9% 8.9%
期間最差年化報酬 -26.0% -53.6%
贏對方比率 26.4% 73.6%

 

SPY與SSO滾動24個月比較

 

 

滾動期間:36個月

SPY

SSO

正報酬比率 88.3% 82.7%
期間最佳年化報酬 25.9% 47.9%
年化報酬前25% 15.8% 27.1%
年化報酬中位數 12.2% 20.4%
年化報酬後25% 9.9% 15.0%
期間最差年化報酬 -10.0% -27.8%
贏對方比率 22.8% 77.2%

 

SPY與SSO滾動36個月比較

 

滾動期間:48個月

SPY

SSO

正報酬比率 89.3% 81.9%
期間最佳年化報酬 21.8% 41.2%
年化報酬前25% 15.0% 26.4%
年化報酬中位數 12.9% 22.7%
年化報酬後25% 10.3% 15.8%
期間最差年化報酬 -5.4% -19.4%
贏對方比率 20.0% 80.0%

 

 

SPY與SSO滾動48個月比較

 

 

滾動期間:60個月

SPY

SSO

正報酬比率 94.2% 85.7%
期間最佳年化報酬 22.5% 41.6%
年化報酬前25% 15.3% 27.3%
年化報酬中位數 12.8% 22.3%
年化報酬後25% 9.7% 14.5%
期間最差年化報酬 -2.4% -12.7%
贏對方比率 21.0% 79.0%

SPY與SSO滾動60個月比較

 

滾動期間:72個月

SPY

SSO

正報酬比率 100.0% 87.7%
期間最佳年化報酬 21.2% 39.1%
年化報酬前25% 14.4% 26.2%
年化報酬中位數 12.2% 21.4%
年化報酬後25% 10.3% 15.7%
期間最差年化報酬 1.2% -4.6%
贏對方比率 21.4% 78.6%

 

SPY與SSO滾動72個月比較

 

滾動期間:84個月

SPY

SSO

正報酬比率 100.0% 100.0%
期間最佳年化報酬 16.8% 31.7%
年化報酬前25% 13.7% 24.4%
年化報酬中位數 12.6% 22.0%
年化報酬後25% 10.8% 15.7%
期間最差年化報酬 4.4% 1.8%
贏對方比率 18.4% 81.6%

SPY與SSO滾動84個月比較

 

 

由上面滾動報酬比較可以得知

當持有SSO大約84個月才沒有出現負報酬,大約是7年

而SPY持有72個月就不會有負報酬了,大約是6年

 

但是持有7年還是可以看到,SSO還是只有81.6%的機率贏過SPY而已,所以也沒有100%贏

經過我的測試,要達到持有165個月,SSO才會有100%的勝率,大約是14年。

 

總結

 

持有槓桿ETF會有較高的報酬,但是風險也高,風險高的意思是失敗的可能性高

兩倍槓桿ETF不一定有2倍報酬,通常扣掉開銷後會低於2倍,而加上開銷後也可能讓負報酬擴大

然而,當時間拉長才看得出槓桿ETF的優勢

所以要打算持有槓桿ETF的投資人需要有更多的耐心以及信心

而想要靠短期買賣槓桿ETF來賺取超額是不可行的,這樣只會弄巧成拙。

 

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