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关于Zacks的性能

我们很荣幸能够Zacks的排名,我们的投资组合模型,我们的研究向导策略所产生的收益。我们还致力于为一个公司的透明度的概念,并为您提供我们的性能指标的准确和透明的解释。您将找到这些信息。只需点击“详细信息”看到的细节投资组合模型对于贸易及研究向导Zacks的方法战略和贸易服务。有些我们展示了性能数据都有些则是基于通过我们的网站传递到客户的实际交易依据backtests。要有效地使用我们的服务,你应该明白的回测回报率之间的差额。

问题或评论可以转发到support@zacks.com。或致电我们800.767.3771 x9339。(美国以外,呼叫312.265.9339)。

除非特别注明,本页显示的返回数据已于2020年6月1日更新。

投资组合模型 2020 2019 2018 年* 信息
扎克# 1等级* -7.01% + 23.82% -7.40% + 24.04% 股票信息披露
关注名单 -7.08% + 36.02% -11.05% + 12.26% 股票信息披露
标准普尔500指数 -4.79% + 29.36% -3.83% + 10.44%

*在年收益的计算中使用的时间段由组合而变化并在下文中显示。对于S&P 500可比年收益也示于下。

Zacks的排名信息披露

年收益通过6月1日是1988年1月1日,对于S&P 500 2020年度可比回报+ 10.44%。

Zacks的#1排名成绩已审查并核签天职啸克劳斯,LLP为每个自1988年1月1日期间的年通过周一开盘于2018年4月2日,这些回报是选自个股假设投资组合与Zacks的排名#1月被重新调整(见下文有关重新平衡的其他详细信息)通过从13年12月31日13年12月31日和每周的再平衡,通过周一开盘于2018年4月2,交易成本为零。这些都不是股市的实际投资组合的收益。Zacks的排名#1的股票评级系统回报率计算每月根据当月和月末或每周的基础上每星期的开放和下周的开放Zacks的排名#1股票价格加上特定月份期间收到的任何股息或开始周。一个简单的,所有Zacks的排名,1股等权重平均收益计算,以确定每月返还。然后,每月和每周回报混合以年收益率到达。包括在萨克斯在每月或每周的开始假设的投资组合只有Zacks的排名,1股包含在回报计算。扎克排名1股可以,而且经常做,整个月或周变化。某些Zacks的排名1日的库存对于没有月末价格或每周开放价格提供,价格信息没有收集,或某些其他原因已排除这些回报计算。 The S&P 500 is an unmanaged index.

Zacks的排名性能概要回报已审查本文是选自萨克斯秩的如上所述中的1股的假想组合收益,这些回报不是基于一个后台测试。这些回报比回报率的投资者将实现Zacks的排名的投资组合真金白银1股,因为假设的投资组合的回报排除发生的交易佣金较高,平均买入价卖出价价万博官方app差,交易和之前的价格影响到2013年,在这几个月当月底跌至上周五,周六或周日,从月末接近开在下一交易日隔夜回报。

为此Zacks的排名成绩报告公司的宇宙随时间发生变化。Zacks的#1988年到1995年每月创建排名第1的股票投资组合排除不良反应,排除加拿大公司仅在加拿大的交易所中交易,排除公司交易的场外交易公告牌,并排除公司依次是唯一一位分析师。从1996年到2007年的投资组合排除不良反应,排除加拿大公司仅在加拿大的交易所中交易,并排除公司交易的场外交易公告牌,但包括公司依次是唯一的一位分析师。从2008年,还是今后的投资组合是由所有股票与Zacks的指示排名是更能反映股票列表的客户会发现Zacks的网站。

此表中的年度标准普尔500指数回报为年2016年,17,18通过+ 2.8%,-.4从其他网站所示的标准普尔500个指数回报率%和+ 1.6%有所不同。对于这些周期中显示的S&P 500指数的回报是IVV标准普尔500指数基金的总回报率和回报所示,在第一个星期一开始开放,每年的年2016年,17和18同样,标准普尔500指数的回报364天期换了个是IVV返回该开始在每个月的第一个星期一开放的28个或35日时段。

关注名单披露

年收益是1996年2月1日,通过YTD 5月31日,对于S&P 500在该时间周期2020年度可比回报是+ 8.46%。

重点名单的年度和年度至今的表现,是在交易时重新平衡并假设交易成本为零的等加权假设投资组合的月度总回报率(价格变动+股息)。这些不是实际投资组合的回报。Zacks的高级订阅用户可以在Zacks网站上获得这些假设的投资组合及其变化。

对于贸易及研究向导Zacks的方法

Zacks研究向导包含许多预定义的股票屏幕和策略,旨在帮助个人投资者击败市场在一个一致的基础上。投资者还可以创建自己的战略,并随着时间的推移测试其表现。下面突出显示了一些预定义策略的结果。

对于贸易及研究向导Zacks的方法

方法 2020 *
返回
2019
返回
2018
返回
二〇〇〇年至2018年
CAGR
方法一值 -17.6% + 16.4% -19.3% + 47.6%
新高 -8.4% + 51.8% -17.7% + 48.8%
过滤Zacks的RANK5 -4.0% + 44.6% -0.2% + 54.3%
TA和FA获奖者 -3.7% + 43.3% + 6.9% + 50.3%
一大笔钱 -12.3% + 9.0% + 5.1% + 52.0%
标准普尔500指数 -5.4% + 32.6% -5.0% + 4.8%

* 2020年回报是2020年6月1日。

表示1周的持有期。

为研究向导策略的性能的计算使用的DBCMHIST数据库通过研究向导的返回检验特征产生和由一个相等的加权组合的总收益(价格变动+股息)的。收益计算的规定定期(通常一个或四周),并假设没有交易成本。该组合在每个新周期的开始重新平衡。无论是作为年均复合或退货可以说。

股票交易/投资涉及风险,你可万博官方app能失去部分或全部的投资。假设或回测结果可能并不总是在现实世界中被复制。有时回溯测试可以产生意想不到的前瞻偏差。结果还可以在次超过或低估,由于不活跃的公司排除在外。此外,假设性交易不涉及财务风险,并没有假想的交易记录可以完全解释的金融风险,在实际交易的影响,而不是其中的至少是能够承受的损失还是要坚持一个特定的交易策略尽管能力的交易损失。这些也可产生不利影响实际交易结果材料百分点。为Zacks的方法制备的回测结果使用DBCMHIST数据库完成,仅包括积极的公司。研究向导程序已被取向,以尽可能消除前瞻偏差。Zacks的却无法做出任何有关担保或任何其他可能的限制

在回测潜在的局限性

有四种类型的偏差会扭曲你的测试结果。

1.向前看偏见 - 这发生在一个等级日期选择的股票使用不可用的那种等级最新的财务信息。例如,如果一个公司报告其财务状况在2006年4月20日,即在2006年3月季度末创建不应使用财务那个季度的排名结束2006年3月的季度,因为他们无法在最后的四分之一。我们从使用DBCMHIST数据库回测淘汰尽我们的能力,所有前瞻的偏见。

2.重述偏差 - 当一家公司重申了其历史财务发生这种情况。例如,如果一个公司报告其3/06结果,并重申其2005年12月的结果;等级为完成2005年12月的年底应该使用最初公布的财务数据为2005年12月,而不是2005年12月的财务重述哪些不是可用,直到2003年3月,我们已经消除,尽我们的能力全部来自返回检验重述偏见使用DBCMHIST数据库。

3.幸存者偏差 - 当在后台测试结果不包括已经退市或收购股票发生这种情况。根据您的策略,幸存者偏差对你的回溯测试的影响可能显著。截至2010年5月,我们已经消除尽我们的能力生存偏差从1999年12月17日到目前在DBCMHIST数据库。

4.拆分偏见 - 如果你的屏幕采用价格作为一个限定,例如,价格> $ 5.00可能发生这种情况。该DBCMHIST数据库是分裂的调整。因此,使用上面的例子,如果公司有筛选日期和您的回溯测试日期间的股票分割,公司可能不包含在您的回溯测试的结果,如果拆分调整导致在后台测试日的历史价格要低于$ 5.00的门槛。通常情况下,在较高价格股票分割。如果一个股票的价格是您的屏幕定义(和回测)的重要组成部分,我们建议您测试您的屏幕,改变价格极限,看看你的结果的影响。