Сезонність на ринках — чи справді «sell in May» працює? Пастка малої вибірки

«Sell in May and go away» — продай у травні й повертайся на ринок восени — це, мабуть, найстаріша «стратегія» світу фінансів: римується, звучить розумно й не вимагає думати. Сезонність — ширша родина таких ідей: ефект січня, ралі Святого Миколая, зламу місяця, «вівторки на S&P», літні зростання срібла, години американської сесії на біткоїні. QuantifiedStrategies опублікувало в цій категорії кілька десятків статей із тестами — і результати цікавіші за саму приказку: частина закономірностей у даних справді існує, показовий приклад — срібло з додатковою дохідністю близько +3,9% на рік.

Але перш ніж перебудовувати портфель під календар, дочитай до кінця — бо головний урок цієї статті не в якійсь закономірності, а в пастці малої вибірки. Річна закономірність, протестована на 20 роках даних, — це N=20. Двадцять спостережень. На цій цифрі тримається (і падає) більшість сезонного фольклору.

Сезонність має сенс у короткому терміні. На десятиліття діє інше правило: крипто на пенсію — це цеглина, а не фундамент.

Освітнє застереження: матеріал виключно освітній, не є інвестиційною порадою. Наведені результати бектестів історичні, походять із конкретних періодів і ринків та не гарантують майбутніх результатів.

Що таке сезонність і звідки вона мала б братися

Сезонність — це статистична схильність ринку поводитися по-різному залежно від календаря. Вона проявляється в кількох масштабах:

• Річна: кращі/гірші місяці (sell in May, ефект січня, літні зростання сільськогосподарської сировини).
• Місячна: ефект зламу місяця — приплив коштів від пенсійних фондів і виплат купує акції на межі місяців.
• Тижнева: різниця між днями тижня.
• Добова (intraday): різна поведінка в різні години — на BTC, наприклад, у години одразу після закриття американської сесії.

Щоб сезонність була чимось більшим за цікавинку, вона повинна мати економічний механізм: реальну, повторювану причину, чому гроші течуть у конкретний момент календаря. Фізичний цикл попиту в сировині (жнива, опалювальний сезон, попит ювелірів), податкові розрахунки, надходження до фондів на зламі місяця, бонуси й ребалансування наприкінці року. Закономірність із механізмом має шанс вижити; закономірність без механізму — це зазвичай артефакт даних, який зникне саме тоді, коли ти почнеш її грати.

Що кажуть цифри — sell in May, срібло й біткоїн по годинах

Sell in May. У дуже довгих рядах даних (фондові індекси, десятиліття історії) місяці листопад–квітень справді давали в середньому помітно більше, ніж травень–жовтень — це одна з найкраще задокументованих календарних закономірностей, відома в літературі як ефект Геловіна. Але диявол у стабільності: бували довгі періоди, коли «гірша» половина року заробляла дуже добре (останнє десятиліття технологічного бичачого ринку регулярно ламало цю закономірність), а перевага в даних слабшає відтоді, як стала загальновідомою. Механічне «продай у травні» означає також податки, витрати й ризик пропустити сильні місяці — після цих коригувань із приказки лишається небагато.

Срібло. Найсильніший одиничний результат із тестів QuantifiedStrategies: сезонна стратегія на сріблі давала близько +3,9% на рік понад звичайне «купив і тримай», а в перерахунку на час у ринку різниця була великою — 26,9% проти 7,3% для buy&hold, бо стратегія перебувала на ринку лише 5 місяців на рік (реальна річна дохідність — близько 11,2% проти 7,3%) (джерело, станом на 09.2026). Тут принаймні існує каркас механізму: промислові споживачі срібла розміщують замовлення на початку року. Але перш ніж вважати це Граалем: це все ще річна закономірність, тобто кілька десятків спостережень, чутлива до кількох найкращих років у вибірці.

Біткоїн intraday. На іншому кінці шкали часу: бектести добової сезонності BTC показували, що дохідності розподіляються нерівномірно по годинах — історично найкраще виглядали години 22:00–23:00 UTC, тобто одразу після закриття американської сесії (дані від 2015 року; джерело, станом на 09.2026). Перевага: добова закономірність має тисячі спостережень, тож статистика чесніша, ніж при річних. Недолік: intraday-закономірності чутливі до змін мікроструктури (ETF, години активності інституцій) і до витрат — перевага в частках відсотка зникає в комісіях швидше, ніж з’являється.

Застереження щодо достовірності: цифри походять із публікацій QuantifiedStrategies (дані про BTC QS бере від Quantpedia) — перед використанням відтвори їх на власних даних. Варто також пам’ятати, що з десятків протестованих сезонних ідей публікуються й цитуються найкращі; вже сам цей механізм відбору завищує враження того, наскільки добре сезонність «працює».

Головний урок: N=20, або чому календар так легко обманює

Тепер найважливіша частина. При річних закономірностях одне повне повторення закономірності = один рік. Тестуєш «sell in May» на 20 роках даних? Маєш вибірку N=20. Для порівняння: бектест внутрішньоденної стратегії може мати 2000 угод. При N=20:

• Кілька років роблять увесь результат. Прибери два найкращі роки з вибірки, і «перевага» часто зникає. Це тест, який варто робити завжди: порахуй результат без трьох найкращих спостережень.
• Стандартне відхилення середнього величезне. Різниця, що на графіку середніх місячних виглядає «очевидною», статистично буває нерозрізненною від шуму.
• Множинні порівняння добивають решту. Місяців — 12, днів тижня — 5, свят і «ефектів» — десятки. Якщо протестуєш 30 сезонних ідей, то навіть на суто випадкових даних кілька вийдуть «прибутковими». Публікуються ті, що вийшли — це класична помилка публікації (publication bias), родич survivorship bias, відомого з фондів.

Тому сумлінна робота із сезонністю виглядає так: спершу механізм (чому гроші мали б текти саме в цей момент?), потім тест на даних, яких закономірність «не бачила» (інші десятиліття, інші ринки з тим самим механізмом), наприкінці питання про витрати. Закономірність, що проходить усі три сита, — рідкість, і саме тому щось на кшталт сезонності срібла викликає інтерес, а «по четвергах ринок росте» — не повинно.

Як використовувати сезонність з головою — якщо взагалі

1. Сприймай сезонність як фільтр, а не як систему. Найздоровіше застосування: сезонність додається до рішення, ухваленого з інших причин — наприклад, стратегія слідування за трендом чи mean reversion, яку граєш сміливіше в статистично сприятливий період і обережніше в несприятливий. Самостійний сигнал «бо травень» — замало.
2. Вимагай механізму. Цикл фізичного попиту, податки, потоки фондів — якщо не вмієш вказати, чиї гроші й чому течуть у цей період, припускай артефакт.
3. Чесно рахуй вибірку. N = кількість повторень закономірності, а не кількість свічок. 20 років річної закономірності — це N=20; висновки формулюй зі скромністю, адекватною цій цифрі.
4. Тестуй стійкість. Результат без найкращих 2–3 спостереження; поділ вибірки навпіл (чи обидві половини показують те саме?); та сама закономірність на спорідненому ринку.
5. Не перебудовуй портфель під календар. Для довгострокового інвестора систематичне усереднення ціни (DCA) без викрутасів із виходом на літо історично було важко побити після витрат і податків. Сезонність — доповнення для активного трейдера, який знає статистику, — наприклад, при виборі моменту входу в свінг-позицію — а не привід розпродавати портфель щоразу в травні.

Приклад міркування (ілюстративний): трейдер розглядає лонг на сріблі на основі трендового сигналу. Перевіряє сезонність: заходить у період, який історично був сприятливим (механізм попиту + результат QS). Сезонність тут не створює угоду — вона підвищує її пріоритет у черзі ідей і дозволяє зіграти повний, запланований розмір позиції замість половини. Якби календар був несприятливим, угода все одно могла б відбутися — менша або з вищим порогом якості сигналу.

Коли НЕ працює і найчастіші пастки

• Закономірності без механізму. «У середу пара X зазвичай падає» — якщо за цим не стоїть жоден потік грошей, за цим стоїть шум. Шум не платить.
• Data mining на власну шкоду. Перебір даних під 50 закономірностей і гра тих, що «вийшли», гарантує портфель артефактів. Чим більше тестів, тим вищий поріг доказу.
• Найкращі роки роблять результат. Сезонність сировини може повністю походити з 2–3 роки шоків пропозиції. Перевіряй результат після їх вилучення.
• Відома закономірність = закономірність, яку грають. Сезонності, описані в кожній книжці (ефект січня!), мають тенденцію згасати або зміщуватися в часі — ринок арбітражує календар так само, як будь-яку іншу публічну інформацію.
• Витрати й податки. Стратегія «вийди в травні, повернись у листопаді» — це щороку фіксація прибутку й податок при продажу в травні та два комплекти транзакційних витрат. Із перевагою порядку одиниць відсотків на рік це часто різниця між прибутком і збитком порівняно зі звичайним триманням позиції.
• Перенесення закономірностей між ринками. Сезонність природного газу не означає сезонності біткоїна. Кожен ринок — окремий механізм, окремий тест.

Урок із сезонності універсальний: ринок має ритми, але календар — найслабший вид доказу, бо дає найменше спостережень. Перш ніж повірити в будь-яку річну закономірність, запитай про три речі: який механізм, яке N і що лишається після вилучення найкращих років. «Sell in May» цих питань зазвичай не переживає у формі системи — воно переживає як нагадування, що експозицію варто підлаштовувати під умови, а не тримати жорстко. І це з нього найчесніший висновок.

FAQ

Рафал — Krypto Bez Ściemy

Трейдер і творець Strefa Tradingu. Уже роками розбирає крипто на частини на YouTube — без брехні, без сигналів, з наголосом на структурі ринку й управлінні ризиком.

kryptobezsciemy.plInstagramYouTubeKlub ZeroKrypto na Lata