Bạn có thể đánh bại thị trường chứng khoán bằng cách tránh những ngày tồi tệ nhất của nó. Nhưng bạn sẽ không làm được điều đó

Gần đây, một bài đăng của một nhà chiến lược thị trường đã lan truyền trên nền tảng xã hội X. Dưới đây là ảnh chụp màn hình của bài đăng liên quan:

		Bài đăng trên X của Lance Roberts

Dữ liệu cập nhật đến ngày 15 tháng 3 năm 2026.

Tóm lại, theo lời vị chiến lược gia này, bạn có thể kiếm được nhiều hơn đáng kể bằng cách tránh các khoản thua lỗ lớn nhất của thị trường so với số tiền bạn bị mất đi khi đứng ngoài thị trường vào những ngày mà thị trường ghi nhận các mức tăng mạnh nhất của nó. Hàm ý là bạn nên tìm cách lảng tránh các ngày tệ nhất và bớt lo lắng về việc tham gia vào các ngày tốt nhất.

Vậy hãy cùng đánh giá tuyên bố đó.

Kiểm tra sự thật

Trước tiên, bài đăng này có đúng về mặt thực tế không? Có. Tôi đã chạy lại phân tích và thu được những con số giống hệt như tác giả. Bạn đã kiếm được nhiều hơn bằng cách tránh S&P’s 10 worst days hơn là số tiền bạn bỏ lỡ khi không tham gia vào 10 ngày tốt nhất của nó. Dưới đây là 10 ngày tệ nhất và 10 ngày tốt nhất của giai đoạn đó:

Tại sao bạn lại kiếm được nhiều hơn khi tránh các ngày tệ nhất, thay vì số tiền bạn phải chịu thiệt khi bỏ lỡ các ngày tốt nhất? Dù mức lỗ trung bình trong 10 ngày tệ nhất thấp hơn một chút so với mức lãi trung bình trong 10 ngày tốt nhất, thì thua lỗ lại có tác động lớn hơn khi được cộng dồn theo cơ chế lũy kép.

Để minh họa, hãy tưởng tượng bạn nắm giữ một cổ phiếu hôm nay giảm 10% và ngày mai giảm 4%, nhưng rồi ngày kế tiếp lại tăng 5% và ngày sau đó tăng 10%. Mức lỗ trung bình của bạn thấp hơn một chút (7.0%) so với mức lãi trung bình (7.5%). Nhưng bạn vẫn chưa quay về trạng thái hòa vốn. Thực tế, bạn đã mất khoảng 0.2%.

Bài đăng vượt qua phần kiểm tra sự thật.

Kiểm tra về sắc thái

Tuy vậy, bài đăng của Roberts gây hiểu nhầm ở một vài khía cạnh.

Chẳng hạn, nó thể hiện hiệu suất theo cơ sở lũy kế. Do đây là khung thời gian 25 năm trở lên, ngay cả những khác biệt nhỏ theo từng năm cũng có thể tích lũy lại để đến cuối kỳ trông như một hố sâu khi được trình bày theo cách đó.

Thì ra, chênh lệch lợi suất theo từng năm giữa việc bỏ lỡ các ngày tệ nhất và bỏ lỡ các ngày tốt nhất lại không quá lớn. Có mức “phạt” 2.40% mỗi năm khi bỏ lỡ 10 ngày tốt nhất và mức “thưởng” 2.66% mỗi năm khi bỏ lỡ 10 ngày tệ nhất—tương đương với chênh lệch 26 điểm cơ bản mỗi năm.

		S&P 500: Performance Excluding the Index's 10 Best and 10 Worst Days (Jan. 1, 1990 –March 13, 2026)

Nguồn: Morningstar Direct, tính toán của tác giả. Dữ liệu cập nhật đến ngày 13 tháng 3 năm 2026. Lợi suất S&P 500 PR không phản ánh việc tái đầu tư cổ tức. Tải xuống CSV.

Bạn có thể cho rằng ngay cả một chênh lệch nhỏ cũng có thể cộng dồn thành một con số rất lớn theo đơn vị đô la trong dài hạn, khiến bài đăng trên mạng xã hội là hợp lý. Nhưng điều đó không thuyết phục lắm khi xét rằng lợi ích của việc tránh các ngày tệ nhất và mức phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất đã thay đổi theo thời gian.

Để minh họa, tôi đã tính lợi suất 10 năm luân phiên của S&P 500 từ ngày Jan. 1, 1929 đến Feb. 28, 2026 theo hai cách: lợi suất của chỉ số loại trừ 10 ngày tốt nhất và lợi suất của chỉ số loại trừ 10 ngày tệ nhất. Tôi cũng tính chênh lệch ròng giữa mức phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất và phần “thưởng” nhờ né tránh các ngày tệ nhất.

		S&P 500: Rolling 10-Year Excess Return From Excluding the 10 Best and 10 Worst Days

Nguồn: Morningstar Direct; tính toán của tác giả. Dữ liệu cập nhật đến ngày Feb. 28, 2026. S&P 500 PR loại trừ việc tái đầu tư cổ tức; các giai đoạn 10 năm luân phiên theo bước 12 tháng; phần thưởng (mức phạt) được suy ra từ chênh lệch giữa lợi suất của danh mục “ex” và lợi suất của S&P 500. Tải xuống CSV.

Tôi nhận thấy phần thưởng khi né tránh các ngày tệ nhất tương tự như mức phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất (đây là đường “Net”). Đúng là có nhiều giai đoạn mà vế thứ nhất vượt vế thứ hai, nhưng khoản “trả thưởng” chủ yếu lại phụ thuộc vào thứ mà rất ít người trong chúng ta có thể dự đoán—hướng đi của thị trường chứng khoán. Khi lợi suất của S&P ở mức thấp, việc tránh các ngày xấu quan trọng hơn, nhưng lại kém quan trọng đi rất nhiều trong những giai đoạn mà chỉ số có lợi suất cao.

		S&P 500: Rolling 10-Year Index Returns vs. Net Reward of Avoiding 10 Worst Days

Nguồn: Morningstar Direct, tính toán của tác giả. Dữ liệu cập nhật đến ngày Feb. 28, 2026. Chỉ số S&P 500 PR; loại trừ việc tái đầu tư cổ tức; phần thưởng khi bỏ lỡ các ngày tệ nhất so với mức phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất được suy ra như lợi suất vượt trội của chỉ số ex 10 ngày tệ nhất trừ đi lợi suất vượt trội âm của chỉ số ex 10 ngày tốt nhất. Tải xuống CSV.

Khẳng định của bài đăng không vượt qua bài kiểm tra về sắc thái.

Kiểm tra thực tế

Đến đây, chúng ta vẫn chưa nói về con voi trong phòng: khả năng của một người trong việc tránh các ngày tệ nhất của thị trường. Để đặt thách thức đó vào đúng bối cảnh, hãy quay lại bài đăng và giai đoạn mà nó đề cập: Jan. 1, 1990 đến March 13, 2026. Dưới đây là đoạn tua theo thời gian về lợi suất hằng ngày của S&P trong suốt khoảng thời gian đó:

		S&P 500 Daily Returns (Jan. 1 1990–March 13, 2026)

		S&P 500 PR; excludes reinvested dividends

Có thấy gì bất thường không? Các ngày tốt nhất và tệ nhất có xu hướng tụ lại thành từng cụm. Khoảng cách trung vị giữa một trong 10 ngày tệ nhất và một trong 10 ngày tốt nhất là bảy ngày.

		S&P 500: Distance Between 10 Worst and 10 Best Days (Jan. 1, 1990–March 16, 2026)

Nguồn: Morningstar Direct, tính toán của tác giả. Dữ liệu cập nhật đến ngày March 16, 2026. S&P 500 PR; loại trừ việc tái đầu tư cổ tức. Tải xuống CSV.

Điều đó có nghĩa là việc né tránh các ngày tệ nhất thường kéo theo rủi ro là sẽ bỏ lỡ một trong những ngày tốt nhất, bởi chúng ở rất gần nhau. Hơn nữa, việc tham gia vào các ngày tốt nhất thường cũng đồng nghĩa với việc phải chịu đựng các ngày tệ nhất. Nói cách khác, các ngày tốt nhất và tệ nhất phần lớn đi cùng nhau, như một “gói đôi”.

Bài đăng không qua được bài kiểm tra thực tế.

Kết luận

Như với nhiều tuyên bố mạnh mẽ, tuyên bố này có một phần sự thật: Về mặt số học, trong giai đoạn hơn hai thập kỷ được xét, các nhà đầu tư sẽ có lợi nhiều hơn nếu tránh các ngày tệ nhất của thị trường, thay vì bị thiệt khi bỏ lỡ các ngày tốt nhất trong khoảng thời gian đó.

Nhưng biên độ chênh lệch là nhỏ, và để chiến lược như vậy hoạt động, về cơ bản bạn cần phải dự đoán trước hướng đi của thị trường—một việc không hề đơn giản. Ở những thị trường ảm đạm, chiến lược cố gắng tránh các ngày tệ nhất đã phát huy khá tốt, nhưng lại kém hiệu quả hơn khi cổ phiếu tạo ra lợi suất cao hơn.

Vượt qua lý thuyết, một chiến lược nhằm tránh các ngày tệ nhất của thị trường gần như không thể thực hiện do các ngày tốt nhất và tệ nhất của thị trường thường tụ lại thành cụm. Điều này đã làm chặn đứng nhiều thế hệ những người mới bắt đầu lẫn các chuyên gia trong giới muốn đoán thời điểm thị trường, và rất có thể sẽ tiếp tục ngăn cản thành công trong tương lai.

Bài đăng không qua bài kiểm tra “thử mùi”.

Bật lên

Dưới đây là những thứ khác mà tôi đang viết, đang đọc, đang xem hoặc đang nghe:

• Một bản tổng hợp hay về các xu hướng chính trong thị trường quỹ ngày mục tiêu (target-date fund).
• Còn thêm về ERShares Private-Public Crossover ETF XOVR.
  • Tôi thảo luận về những bài học rút ra với đồng nghiệp của mình, Ivanna Hampton.
  • Vị quản lý lên sóng với một “kế hoạch” để xử lý phần nắm giữ kém thanh khoản của XOVR (nhưng đó là chuyện giữa ông ấy và ban hội đồng của ông ấy).
• Hendrik Bessembinder cập nhật nghiên cứu có ảnh hưởng của ông: “One Hundred Years in the U.S. Stock Markets.”
• Dimson, Marsh và Staunton: niên giám hằng năm về lợi suất đầu tư toàn cầu đã được phát hành.
• Jason Zweig về việc mọi thứ (tức là IPOs) đến quá sớm; Robin Wigglesworth cũng lên tiếng.
• Bloomberg tìm hiểu về các phương tiện mục đích đặc biệt và phát hiện rắc rối.
• Bộ phim _Hoosiers, _vì rõ ràng là như vậy.
• Podcast The Rewatchables bàn về Fargo.
• Banksy bị lộ danh tính.
• “Mannequin” của Wire.

Đừng làm người lạ

Tôi rất vui khi nhận được phản hồi từ bạn. Bạn có muốn góp ý gì không? Một góc nhìn cho bài viết? Hãy email cho tôi tại jeffrey.ptak@morningstar.com. Nếu bạn thấy hứng thú, bạn cũng có thể theo dõi tôi trên X tại @syouth1, và tôi cũng có viết một vài bài tạp bút trên Substack có tên Basis Pointing.