Zelf ben ik een voorstander van het (blijven) bestuderen van beleggingsliteratuur. Hiertoe lees ik elke dag minstens een uur een beleggingsgerelateerd boek, wat naar mijn idee mijn learning curve behoorlijk heeft verkort. Een ander voordeel van dit continu te doen is dat je actief nieuwe informatie blijft opnemen en nieuwe ideeën blijft opdoen. Omdat beleggen en traden een doorgaans zelfstandige bezigheid is, is het naar mijn idee ook belangrijk om te blijven leren. Een interessant artikel over het blijven leren vind je hier. Hoewel ik nog niet veel boeken heb gelezen, zo rond de 45, wou ik toch al vast een zevental boeken aanbevelen.

Momenteel ben ik bezig met het uitvoeren van back tests om te kijken welke ideeën winstgevend zijn en eventueel kunnen worden gebruikt bij een day trading strategie. Voordat dergelijke ideeën kunnen worden gesimuleerd op historische data, moeten ze eerst worden ‘vertaald’ naar aankoop & verkoop regels. Een voorbeeld van een regel is: “Koop als de koers boven de moving average 40 komt”. Omdat een beleggingsstrategie feitelijk bestaat uit een hoop regels samengevoegd, wou ik eens nader stil staan bij de eigenschappen van een ‘goede’ regel.

Één van de aspecten wat beleggen en traden erg uitdagend maakt is de steile leercurve. Wat vaak wordt vergeten door beginners is dat beleggen (en voornamelijk traden) een fulltime baan is ondanks dat het erg eenvoudig is een beleggingsrekening te openen. Doordat het vooraf niet duidelijk is wat er allemaal bij komt kijken kan deze leercurve bijzonder steil zijn, vooral voor beleggers die net zijn begonnen. Doordat er ook nog geld, ego’s en psychologische valkuilen een rol spelen kan dit leerproces een pittige uitdaging worden. Hoe valt dit leerproces te versnellen?

De meeste beleggers zullen wel bekend zijn met het belang van een beleggingsstrategie, maar hoe komt men tot een dergelijke strategie? En waar moet men rekening mee houden? In dit artikel worden hopelijk deze vragen beantwoord, en een suggestie gegeven voor hoe men een strategie kan ontwikkelen. Het onderstaande model geeft naar mijn idee de belangrijke stappen weer, hoewel dit natuurlijk een theoretisch model is en in de praktijk het ontwikkelen van een strategie niet zo rechtlijnig gaat. Desondanks, op naar het model: Read more »

De afgelopen periode was er sprake van fikse koersdalingen, en op andere dagen ging het weer net zo hard omhoog. Ongetwijfeld heeft deze volatiliteit gezorgd voor flink wat spanning en stress. Naar mijn idee is er een manier om deze negatieve emoties flink te beperken, en dat is door middel van statistiek. Opmerkelijk genoeg krijgt statistiek weinig aandacht van particuliere beleggers.

De beperkte aandacht voor statistiek zal waarschijnlijk liggen aan het imago van statistiek, welke, zacht uitgedrukt, niet flitsend is. Daarnaast kan het zijn dat statistiek gecompliceerd overkomt. Ook recency effects kunnen meespelen, omdat je met statistiek doorgaans juist niet rekening houdt wat er in het recente verleden is gebeurd, wat eigenlijk een pluspunt is. Daarnaast is het ook tijdrovend werk om een diepgaande statistische analyse te maken van bijvoorbeeld een markt.

Traders en wetenschappers kennen dezelfde problemen met het testen van een strategie. Beiden hebben een bepaalde hypothese over hoe de werkelijkheid in elkaar steekt, en willen dit testen. Een trader heeft bijvoorbeeld de hypothese dat een bepaalde technische indicator een goed winstgevend signaal geeft, en wil weten of dit inderdaad zo is. Een wetenschapper heeft bijvoorbeeld het idee dat een nieuwe therapie betere en snellere resultaten geeft. Ondanks dat dit zo op het oog sterk verschillende manieren zijn, willen beiden hun idee op een dusdanige manier testen dat het zo objectief mogelijk is. De trader zal waarschijnlijk een backtest uitvoeren, en de wetenschapper vergelijkt bijvoorbeeld een experimentele groep die de nieuwe therapie kregen met een controle groep die nog de oudere behandelingsmethoden kregen.

Ik heb het al eerder gehad over verlies nemen, en de invloed van ‘framing effects’ op verlies. Daaruit bleek al dat het psychologisch gezien best moeilijk is om een verlies te nemen. Een mogelijkheid om je emoties te beperken bij het nemen van een verlies is door middel van een stop-loss order.

Naast de directe financiële gevolgen van verliezende trades, zijn er ook enkele psychologische gevolgen. Je zou van een verlies van ‘mentaal kapitaal’ kunnen spreken. Zo krijg je na een aanhoudende reeks verliezers een deuk in je zelfvertrouwen, dit kan er tot leiden dat je minder vertrouwen hebt in je strategie, of twijfelachtigere gaat traden. Een gevaar hierbij is dat je dan in een vicieuze cirkel terecht kan komen; door je afgenomen zelfvertrouwen trade je onzekerder, en hierdoor maak je slechtere trades, met als gevolg dat je zelfvertrouwen nog meer daalt. Een andere factor die hier sterk mee samenhangt is dat je beslissingsprocessen achteruit gaan. Hierbij kun je denken aan het moeilijkere nemen van beslissingen, of het makkelijker openen van posities. Of juist het vele twijfelen, waardoor je uiteindelijk geen beslissing neemt.

‘Hoezo een dagboek?’ vraag je jezelf nu misschien af. Oké, toegegeven: het standaardbeeld dat mensen hebben van een dagboek is inderdaad niet echt van toepassing op beleggen. Wat ik hier met een dagboek bedoel is niet iets waar je in schrijft welke dingen je die dag heb meegemaakt, maar een beleggingsdagboek. Een dagboek is sterk verbonden met reflecteren, en het geeft je de kans om een trade over een periode te volgen. Een dagboek is vooral belangrijk om te kijken welke psychologische factoren meespelen bij je traden, en hoe je deze constructief kunt aanpakken.