Investtech-forskning: Sterkest signaler i lavlikvide aksjer

Forskningsrapport fra Investtech, 15.august 2021.
Av forskningssjef Geir Linløkken, Investtech,

Grunnlag og målsetting

Fra tidligere forskning har Investtech indikasjoner på at tekniske signaler slår bedre til i småselskaper enn i storselskaper. Vi har nå gjort en oppsummering basert på det store datagrunnlaget og forskningsarbeidet vi gjorde vinteren og våren 2021. Samlet så vi på data fra alle børsnoterte selskaper i Norge, Sverige, Danmark og Finland for årene 2008-2020. Vi studerte signaltypene Trender, Støtte og motstand, Kursformasjoner, Volumbalanse, Momentum og Innsidehandler.

Se litteraturlisten for forskningsrapporter på de forskjellige enkeltsignalene.

Vi valgte å se på de antatt viktigste og største undertyper av signaler fra hver av de ovenstående kategoriene, henholdsvis Inne i stigende/fallende trend, Brudd opp gjennom motstand/ned gjennom støtte, Rektangler og hode-og-skuldre-type-formasjoner, Høy/lav volumbalanse, Høyt/lavt RSI-momentum, og Innsidekjøp/salg.

Samlet utgjorde dette 254548 signaler, fordelt på 150380 kjøpssignaler og 104168 salgssignaler. Vi definerte småselskaper og storselskaper til å være aksjer med gjennomsnittlig daglig omsetning på henholdsvis mellom 0,5 og 5 millioner kroner, og over 5 millioner kroner.

Signalene var med det fordelt omtrent likt mellom storselskaper og småselskaper, med samlet 128089 signaler fra småselskaper og 126459 signaler fra storselskaper.

Vi ønsker å se om det var systematiske forskjeller mellom gruppene.

Eksempel kjøpssignal: Inne i stigende trendkanal

Grafene under viser gjennomsnittlig kursutvikling i etterkant av kjøpssignal ved at aksjen lå inne i en stigende trendkanal. Signalene utløses på dag 0, og vi har sett på utviklingen fram til dag 66. Kun dager da børsen er åpen inngår, slik at 66 dager tilsvarer cirka tre måneder. Den tykke blå kurven viser hvordan aksjer med kjøpssignaler utviklet seg. Det skraverte området angir standardavviket til beregningene. Den smale blå kurven viser hvordan referanseindeksen utviklet seg i samme periode som vi målte utviklingen til aksjene med kjøpssignaler.

Det vises to grafer, henholdsvis for de lavlikvide og høylikvide selskapene, benevnt henholdsvis Småselskaper og Storselskaper. Grafene gjelder de nordiske markedene samlet. Klikk på figurene for å se større versjoner.

Figur 1a: Småselskaper.

Figur 1b: Storselskaper.

Eksempel salgssignal: Inne i fallende trendkanal

Figur 2a: Småselskaper.

Figur 2b: Storselskaper.

Resultater og anbefaling

Eksemplene over viser resultater for stigende og fallende trender, som tilsammen utgjør rundt en fjerdedel av det samlede datasettet. Vi ser at både kjøpssignaler og salgssignaler har slått bedre til for småselskaper enn for storselskaper, og at resultatene er ganske konsistente over de fire markedene.

Det samme gjelder i store trekk for de andre signaltypene. Annualiserte tall for alle signalene vi så på viser samlet at småselskaper med kjøpssignaler ble etterfulgt av en annualisert meravkastning på 6,6 prosentpoeng, mens storselskaper med kjøpssignaler ble etterfulgt av 2,9 prosentpoeng meravkastning.

Flere forhold kan forklare en slik effekt:

*For det første er småselskaper mindre analysert enn storselskaper og får mindre oppmerksomhet i pressen. Det kan dermed ta lengre tid før selskapsspesifikke forhold eller bransjeforhold blir kjent hos investorene, og informasjonen kan bli kjent til forskjellig tid. Når noen begynner å handle på informasjonen, vil det ofte utløse tekniske signaler, og når andre senere kommer etter, vil aksjene fortsette i samme retning.

*Det andre forholdet er at småselskaper er lite likvide på børsen. I vår gruppe har vi inkludert aksjer med mellom en halv og fem millioner kroner i daglig gjennomsnittomsetning. Om en stor investor eller et stort aksjefond ønsker å kjøpe seg opp i et lite selskap, vil det ofte kreve mange dager å gjennomføre handelen. Også da kan et tidlig teknisk signal være starten på et videre kjøps- eller salgsinteresse i samme retning. Skal en stor investor inn med for eksempel 10 millioner i en aksje som daglig handles for 2 millioner i snitt, kan de lett trenge flere uker på transaksjonen.

*En siste forklaring, kan være at nyheter og endrede markedsforhold ofte vil ha en større relativ effekt i småselskaper enn i storselskaper. Det kan føre til større kursbevegelser for småselskaper.

Uansett forklaring synes forskjellene å være statistisk signifikante: Signalene har virket bedre for småselskaper enn for storselskaper. Ved konsistent å fokusere på småselskaper, og signaler i dem, indikerer resultatene at man bør ha gode muligheter for å få bedre avkastning enn børsen som helhet, men også enn for storselskaper med tilsvarende kjøpssignaler.

Merk at signalene for storselskaper overveiende også viser meravkastning mot børsen, og salgssignaler viser mindreavkastning. Også her vil systematisk bruk av teknisk analyse kunne gi gode resultater, og meravkastning mot børs.

I statistikken har vi brukt data fra 2008-2020 og likviditetsgrense på fem millioner kroner. Likviditeten på børs har økt i perioden, og det kan være at mange av aksjene som tidligere var i gruppen småselskaper nå kommer innunder storselskaper. Vi tenker uansett at dette ikke er noen fast grense, men at det i stedet er en glidende overgang mellom små og store. Vi satt grensen for å undersøke om det er forskjeller mellom store og små selskaper. Enkle tester indikerer at det er statistisk gode resultater for også de mellomstore selskapene, og at det først og fremt er de aller største selskapene, type OBX- og OMX-, C20-selskapene, som trekker ned resultatene for storselskapene.

Litteratur

• Geir Linløkken et co. Investtech-forskning: Volumbalanse - signalstatistikk nordiske markeder 2019 og 2020., Investtech 2021.
• Geir Linløkken et co. Investtech-forskning: Innsidehandel - signalstatistikk Skandinavia 2008 til 2020., Investtech 2021.
• Geir Linløkken. Investtech-forskning: Formasjonsbibelen 2019: Avkastning etter signaler fra kursformasjoner i aksjekurser, Norden 1996-2018., Investtech 2020.
• Geir Linløkken, Asbjørn Taugbøl, Fredrik Tyvand. Investtech-forskning: Støtte og motstand - signalstatistikk Norden 2019 og 2020, Investtech 2021.
• Geir Linløkken, Asbjørn Taugbøl, Fredrik Tyvand. Investtech-forskning: Innsidehandler - signalstatistikk Norge, Sverige og Danmark 2019 og 2020, Investtech 2021.
• Geir Linløkken. Volumbalanse - signalstatistikk nordiske markeder 1996 til 2018, Investtech 2020.
• Geir Linløkken, Asbjørn Taugbøl, Fredrik Tyvand. Investtech-forskning: Avkastning etter test av og brudd på støtte og motstand i aksjekurser, Norden 1996-2018, Investtech 2019.
• Asbjørn Taugbøl. Aksjer i stigende trend har gitt meravkastning i Norden, Investtech 2019.
• Asbjørn Taugbøl. Trendsignaler enda bedre enn teorien tilsier, Investtech 2019.
• Geir Linløkken. Innsidekjøp som indikator for videre kursutvikling i aksjen, Investtech 2019.
• Geir Linløkken. RSI er en god momentumindikator, Investtech 2019.
• Geir Linløkken. Avkastning etter signaler fra rektangelformasjoner i aksjekurser - mellomlang sikt, Norden 1996-2018, Investtech 2019.
• Geir Linløkken og Steffen Frölich. Teknisk AksjeAnalyse - for lavere risiko og økt avkastning. Investtech.com, 2001.
• John J. Murphy. Technical Analysis of the Financial Markets. New York Institute of Finance, 1999.

Keywords: Buy signal,Helsingfors,Kjøpssignal,København,Momentum,Oslo,Salgssignal,Sell signal,statistics,statistikk,Stockholm.