De 10 risk management regels van William O’Neil

In de context van beleggingen heeft William J. O’Neil een sterke risicobenadering ontwikkeld welke niet gericht is op speculatie, maar op kapitaalbehoud alsook rationele besluitvorming. In tegenstelling tot veel populaire strategieën in dit licht, waarbij rendement centraal staat, formuleert O’Neil zijn aanpak vanuit de noodzaak om verlies te beperken en discipline structureel te integreren in het beleggingssproces.
In dit artikel worden O’neils 10 fundamentele regels omtrent beleggingen weergegeven. 

1. Verkoop een positie bij een verlies van 7–8%

De basisregel van O’Neil behelst het toepassen van een verlieslimiet per positie: zodra een aandeel 7 tot 8 procent onder de aankoopprijs noteert, dient het verkocht te worden (O’Neil, 2009). Deze regel heeft als doel het voorkomen van cumulatieve kapitaalvernietiging. Binnen de prospecttheorie (Kahneman & Tversky, 1979) is verliesaversie een centraal component, waarbij beleggers irrationeel vasthouden aan verlieslatende posities. Een vooraf bepaalde stop-loss limiet doorbreekt dit gedragspatroon (Shefrin & Statman, 1985).

2. Beleg uitsluitend bij een opwaartse marktrichting

O’Neil adviseert beleggers om uitsluitend actief te zijn in perioden waarin de algemene markttrend positief is. Dit wordt ondersteund door empirisch onderzoek naar trendvolgende strategieën, waarbij positieve momentum in marktindices samenhangt met verhoogde kans op winstgevende transacties (Moskowitz, Ooi & Pedersen, 2012).
In perioden van verhoogde marktvolatiliteit of accumulatie van “distribution days” wordt blootstelling actief teruggebracht.

3. Selecteer alleen aandelen met sterke fundamentele en technische kenmerken

Een belangrijk aspect van risicoreductie is het selecteren van aandelen die aantoonbaar sterke operationele prestaties leveren. O’Neil benadrukt de combinatie van winstgroei, omzetgroei en relatieve sterkte binnen sectoren. Dit is overeenkomstig met empirisch bewezen anomalieën zoals het momentum-effect (Jegadeesh & Titman, 1993) en winstherzieningsstrategieën (Chan, Jegadeesh & Lakonishok, 1996).

4. Beperk de omvang van individuele posities tot circa 10% van het totaalvermogen

Een position sizing-regel beperkt het risico dat een enkele foutieve transactie een disproportionele impact heeft op het gehele portfolio. Volgens de moderne portefeuilletheorie (Markowitz, 1952) leidt spreiding tot verlaging van ongesystematiseerd risico. Door een bovengrens van circa 10% per positie te hanteren, wordt risicoconcentratie tegengegaan en de liquiditeit van het portefeuillebeheer vergroot.

5. Verkoop verliezende posities vroegtijdig en zonder emotie

Naast het stellen van verlieslimieten, benadrukt O’Neil het belang van psychologische discipline. Onderzoek naar het disposition effect toont aan dat beleggers geneigd zijn verlieslatende beleggingen te lang aan te houden, wat leidt tot suboptimale portefeuillebouw (Shefrin & Statman, 1985). Door vooraf vastgestelde verkoopregels toe te passen, worden dergelijke biases uitgeschakeld.

6. Herken verkoopmomenten op grond van technische signalen

O’Neil maakt gebruik van technische verkoopindicatoren zoals het neerwaarts doorbreken van voortschrijdende gemiddelden, verhoogd verkoopvolume en climaxformaties. Deze signalen worden erkend als triggers binnen technische allocatiemodellen (Lo, Mamaysky & Wang, 2000), waarin koersbeweging en handelsvolume fungeren als vroegtijdige indicatoren van trendomslag.

7. Vermijd het gebruik van geleend vermogen bij particuliere beleggingen

Hoewel O’Neil dit niet expliciet systematiseert als afzonderlijke regel, blijkt uit zijn werk een afwijzende houding ten aanzien van het gebruik van leverage. Literatuur onderschrijft dat het gebruik van marge of geleend vermogen de volatiliteit van rendementen exponentieel verhoogt, evenals de kans op dwangliquidaties bij marktcorrecties (Black, Jensen & Scholes, 1972).

8. Gebruik liquiditeit (cash) als strategische risicopositie

O’Neil beschouwt cash niet als een passieve reserve, maar als een strategisch instrument bij het afwachten van geschikte marktomstandigheden. Deze benadering wordt ondersteund door allocatietheorieën waarin risicovolle en risicovrije activa cyclisch worden gewisseld op basis van marktdynamiek (Ilmanen, 2011). Liquiditeit fungeert hierbij als bescherming tegen drawdowns.

9. Analyseer en evalueer systematisch alle transacties

Een essentieel onderdeel van risicobeheersing is zelfevaluatie. O’Neil adviseert beleggers om structureel transacties te documenteren, inclusief instapredenen, resultaat, en afwijking van het plan. Deze werkwijze sluit aan bij het concept van “deliberate practice”, waarin reflectie op uitgevoerde acties leidt tot verbeterde expertise (Ericsson, Krampe & Tesch-Römer, 1993).

10. Voer risicobeoordeling uit vóór het innemen van een positie

Tot slot vereist verantwoord risicomanagement dat risicoanalyse plaatsvindt vóór aankoop van een aandeel. O’Neil integreert risico-informatie zoals historische volatiliteit, correlatie met bestaande posities, liquiditeit en nieuwsgevoeligheid. Dit correspondeert met kwantitatieve technieken zoals Value at Risk (VaR), waarbij potentiële verliezen binnen een betrouwbaarheidsinterval vooraf worden gesimuleerd (Jorion, 2006).

Conclusie

De risicomanagementregels van William O’Neil bieden een systematisch kader voor het beheersen van neerwaarts risico bij groeibeleggingen cq. groei-investeringen. Door een combinatie van gedragspsychologische discipline, technische indicatoren en positioneel risicobeheer ontstaat een consistent handelingspatroon dat aansluit bij inzichten uit portefeuilletheorie, behavioral finance en marktstructuuronderzoek. Zijn benadering legitimeert het belang van verliesbeperking als structureel fundament van vermogensopbouw, en is toepasbaar binnen zowel particuliere als institutionele contexten.

LITERATUUR

1. Barberis, N., & Thaler, R. (2003). A survey of behavioral finance. In Handbook of the Economics of Finance (Vol. 1, pp. 1053–1128). Elsevier.
2. Black, F., Jensen, M. C., & Scholes, M. (1972). The capital asset pricing model: Some empirical tests. In Studies in the theory of capital markets, 81(3), 79–121.
3. Chan, L. K., Jegadeesh, N., & Lakonishok, J. (1996). Momentum strategies. The Journal of Finance, 51(5), 1681–1713.
4. Ericsson, K. A., Krampe, R. T., & Tesch-Römer, C. (1993). The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance. Psychological Review, 100(3), 363–406.
5. Ilmanen, A. (2011). Expected Returns: An Investor’s Guide to Market Forecasting. Wiley.
6. Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. The Journal of Finance, 48(1), 65–91.
7. Jorion, P. (2006). Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk (3rd ed.). McGraw-Hill.
8. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291.
9. Lo, A. W., Mamaysky, H., & Wang, J. (2000). Foundations of technical analysis: Computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation. The Journal of Finance, 55(4), 1705–1765.
10. Moskowitz, T. J., Ooi, Y. H., & Pedersen, L. H. (2012). Time series momentum. Journal of Financial Economics, 104(2), 228–250.
11. O’Neil, W. J. (2009). How to Make Money in Stocks: A Winning System in Good Times and Bad (4th ed.). McGraw-Hill.
12. Shefrin, H., & Statman, M. (1985). The disposition to sell winners too early and ride losers too long: Theory and evidence. The Journal of Finance, 40(3), 777–790.

Winstgevendheid verhogen en uw bedrijf in waarde laten toenemen?

UBS Business Value Creation Services ondersteunt organisaties bij het verhogen van winst- en bedrijfswaarde. Ons team focust zich hierbij op domeinen die de grootste impact hebben op het bedrijfsresultaat. Lees meer →