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 mạng xã hội X. Dưới đây là ảnh chụp màn hình của bài đăng liên quan:

		Bài đăng của Lance Roberts trên X

Dữ liệu tính đến ngày 15 tháng 3 năm 2026.

Tóm lại, theo lời vị chiến lược gia này, bạn có thể kiếm được nhiều hơn rất nhiều bằng cách tránh những khoản lỗ lớn nhất của thị trường, so với việc bạn đã mất đi cơ hội khi đứng ngoài thị trường vào những ngày mà thị trường ghi nhận các mức tăng lớn nhất. Hàm ý là bạn nên tìm cách né tránh những ngày tệ nhất và bớt lo lắng về việc có tham gia vào những ngày tốt nhất hay không.

Vậy, hãy đánh giá tuyên bố đó.

Kiểm chứng sự thật

Trước hết, bài đăng này có đúng về mặt thực tế không? Đúng. Tôi đã chạy lại phân tích và nhận được cùng các con số mà tác giả đã đưa ra. Bạn sẽ kiếm được nhiều hơn bằng cách tránh 10 ngày tệ nhất của S&P hơn là những gì bạn đánh mất khi bỏ lỡ 10 ngày tốt nhất của S&P. Dưới đây là 10 ngày tệ nhất và 10 ngày tốt nhất của giai đoạn đó:

Tại sao bạn lại kiếm được nhiều hơn bằng cách tránh những ngày tệ nhất, thay vì bạn đã mất mát ra sao khi bỏ lỡ những ngày tốt nhất? Mặc 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 các khoản lỗ có tác động mạnh hơn khi đã được cộng dồn (compounded).

Để minh họa, hãy tưởng tượng việc bạn sở hữu một cổ phiếu hôm nay giảm 10% và ngày mai giảm thêm 4%, nhưng sau đó ngày hôm sau tăng 5% và ngày tiếp theo tăng 10%. Mức lỗ trung bình của bạn chỉ thấp hơn một chút (7.0%) so với mức lãi trung bình (7.5%). Nhưng bạn vẫn chưa về điểm hòa vốn. Thay vào đó, bạn đã mất khoảng 0.2%.

Bài đăng vượt qua phần kiểm chứng sự thật.

Kiểm tra sắc thái

Tuy nhiên, bài đăng của Roberts gây hiểu lầm ở một vài điểm.

Chẳng hạn, nó thể hiện hiệu suất theo cơ sở lũy kế. Do đây là một khung thời gian hơn 25 năm, nên ngay cả các chênh lệch nhỏ theo từng năm cũng có thể cộng dồn để nhìn như một vực sâu vào cuối kỳ, khi được trình bày theo cách đó.

Hóa ra, sự chênh lệch tỷ suất sinh lời theo từng năm giữa việc bỏ lỡ các ngày tệ nhất và bỏ lỡ các ngày tốt nhất khá hẹp. Có mức “phạt” 2.40%/năm khi bỏ lỡ 10 ngày tốt nhất và mức “thưởng” 2.66%/năm khi bỏ lỡ 10 ngày tệ nhất, tức chênh lệch 26 điểm cơ bản theo năm.

		S&P 500: Hiệu suất khi loại trừ 10 ngày tốt nhất và 10 ngày tệ nhất của chỉ số (Ngày 1/1/1990 – Ngày 13/3/2026)

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

Bạn có thể cho rằng ngay cả một khác biệt nhỏ cũng có thể cộng dồn thành rất nhiều tiền theo giá trị đô la trong dài hạn, khiến bài đăng trên mạng xã hội là hợp lệ. Nhưng điều đó khó thuyết phục khi bạn xem xét rằng lợi ích của việc tránh các ngày tệ nhất và hình phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất đã biến động theo thời gian.

Để minh họa, tôi đã tính lợi suất 10 năm luân phiên của S&P 500 từ ngày 1/1/1929 đến hết ngày 28/2/2026 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 phần phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất và phần thưởng do tránh các ngày tệ nhất.

		S&P 500: Lợi suất vượt trội 10 năm luân phiên khi loại trừ 10 ngày tốt nhất và 10 ngày tệ nhất

Nguồn: Morningstar Direct; tính toán của tác giả. Dữ liệu tính đến ngày 28 tháng 2 năm 2026. S&P 500 PR loại trừ việc tái đầu tư cổ tức; các kỳ 10 năm luân phiên theo bước 12 tháng; phần thưởng (phạt) lợi suất được suy ra từ chênh lệch giữa lợi suất của danh mục “ex” và lợi suất của S&P 500. Tải CSV.

Tôi phát hiện phần thưởng do tránh các ngày tệ nhất tương tự với phần phạt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất (đây là đường “Net”). Dù đúng là có nhiều giai đoạn mà bên “tránh các ngày tệ nhất” vượt trội hơn bên “bỏ lỡ các ngày tốt nhất”, thì phần được nhận lại chủ yếu phụ thuộc vào một 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 thấp, việc tránh những ngày xấu quan trọng hơn, nhưng lại kém quan trọng hơn nhiều trong các giai đoạn mà lợi suất của chỉ số cao.

		S&P 500: Lợi suất chỉ số 10 năm luân phiên so với phần thưởng ròng khi tránh 10 ngày tệ nhất

Nguồn: Morningstar Direct, tính toán của tác giả. Dữ liệu tính đến ngày 28 tháng 2 năm 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 phần phạt khi bỏ lỡ các ngày tốt nhất được suy ra dưới dạng lợi suất vượt trội của chỉ số khi loại trừ 10 ngày tệ nhất trừ đi lợi suất vượt trội âm của chỉ số khi loại trừ 10 ngày tốt nhất. Tải CSV.

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

Kiểm tra thực tế

Đến thời điểm này, chúng ta vẫn chưa nói về “con voi” trong phòng: Khả năng tránh được những ngày tệ nhất của thị trường. Để đặt thách thức đó vào đúng bối cảnh, hãy quay lại với bài đăng và giai đoạn mà nó đề cập: từ ngày 1/1/1990 đến ngày 13/3/2026. Dưới đây là chuỗi thời gian (time-lapse) về lợi suất hằng ngày của S&P trong suốt khoảng đó:

		S&P 500: Lợi suất hằng ngày (Ngày 1/1/1990–Ngày 13/3/2026)

		S&P 500 PR; loại trừ cổ tức đã được tái đầu tư

Bạn có nhận ra điều gì không? Các ngày tốt nhất và tệ nhất có xu hướng tụ lại thành 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: Khoảng cách giữa 10 ngày tệ nhất và 10 ngày tốt nhất (Ngày 1/1/1990–Ngày 16/3/2026)

Nguồn: Morningstar Direct, tính toán của tác giả. Dữ liệu tính đến ngày 16 tháng 3 năm 2026. S&P 500 PR; loại trừ cổ tức đã được tái đầu tư. Tải CSV.

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

Bài đăng thất bại trong bài kiểm tra thực tế.

Kết luận

Như với nhiều tuyên bố táo bạo, tuyên bố này có một chút sự thật: Về mặt số học, trong giai đoạn hơn hai thập kỷ được đề cập, các nhà đầu tư sẽ được lợi nhiều hơn khi tránh những ngày tệ nhất của thị trường so với việc họ bị thiệt do bỏ lỡ các ngày tốt nhất.

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

Ngoài lý thuyết ra, việc cố gắng tránh các ngày tệ nhất của thị trường gần như không thể thực hiện được, xét đến việc các ngày tốt nhất và tệ nhất của thị trường thường tụ lại thành cụm. Điều này đã làm nản lòng nhiều thế hệ những người thích đoán thời điểm thị trường—từ người mới đến cả chuyên nghiệp—và nhiều khả năng cũng sẽ cản trở thành công trong tương lai.

Bài đăng không qua bài kiểm tra mùi vị (sniff test).

Bật nguồn

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

• Một bản tổng hợp hay về các xu hướng quan trọng trong thị trường quỹ theo ngày mục tiêu.
• Còn nhiều hơn nữa về ERShares Private-Public Crossover ETF XOVR.
  • Tôi trao đổi về những bài học rút ra với đồng nghiệp Ivanna Hampton của mình.
  • 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 với ban điều hành/ban quản trị của ông ấy).
• Hendrik Bessembinder cập nhật nghiên cứu có ảnh hưởng của ông ấy: “One Hundred Years in the U.S. Stock Markets.”
• Dimson, Marsh và Staunton: niên giám lợi suất đầu tư toàn cầu hằng năm đã ra mắt.
• Jason Zweig về việc quá sớm (tức IPO) ; Robin Wigglesworth cũng lên tiếng.
• Bloomberg tìm hiểu về các phương tiện mục đích đặc biệt (SPV) và phát hiện vấn đề.
• Bộ phim _Hoosiers, _vì tất nhiên là vậy.
• Podcast Rewatchables thảo luận về Fargo.
• Banksy bị lật mặt.
• “Mannequin” của Wire.

Đừng là người lạ

Tôi rất vui khi được nghe từ bạn. Có phản hồi gì không? Một góc nhìn cho một bài viết? Hãy email cho tôi tại jeffrey.ptak@morningstar.com. Nếu bạn thấy phù hợp, bạn cũng có thể theo dõi tôi trên X tại @syouth1, và tôi có viết một ít linh tinh trên Substack có tên Basis Pointing.