Avkastning efter signaler från långsiktiga dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer - Stockholmsbörsen 2003-2014

Publicerad 2015-02-06

Forskningsrapport av Geir Linlökken, forskningschef Investtech.

Om författaren
Geir Linlökken är analys- och forskningschef hos Investtech, och har ansvar för portföljer och förvaltning. Han grundade Investtech 1997, för att erbjuda oberoende teknisk analys baserad på vetenskaplig grund och investerarpsykologi. Linlökken är cand.scient i matematisk modellering från Universitetet i Oslo. Han har skrivit boken Teknisk Aktieanalys. Linlökken arbetar med aktieanalys och utveckling av kvantitativa metoder för investeringar i aktiemarknaden.

Keywords: dubbeltopp-formation, dubbelbotten-formation, köpsignal, säljsignal, Stockholmsbörsen, statistik, teknisk analys.

Abstract:

Geometriska kursformationer, som dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer, används i teknisk aktieanalys för att förutse framtida kursutveckling. Många investerare använder formationer som en viktig del av beslutsunderlaget för aktiehandel. Vi har undersökt vilka kursrörelser som följt efter köp- och säljsignaler från dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer på Stockholmsbörsen under en period på 11 år, från 2003 till 2014. Aktier med köpsignaler steg efter tre månader i genomsnitt med 4,8% medan säljsignaler föll med 2,2%. Jämfört med genomsnittlig börsutveckling under den perioden utvecklades köpsignalerna 0,8 procentenheter bättre meda säljsignalerna utvecklades 6,3 procentenheter sämre.

Forskning på tekniska kursformationer

Den här forskningsrapporten är en del av ett större arbete som Investtech gör på kursutveckling efter tekniska formationer i aktiekurser. Rapporten analyserar dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer på lång sikt på Stockholmsbörsen.

Kort sikt Medellång sikt Lång sikt
Rektangel Rapport Rapport Rapport
Huvudskuldra, Omvänd huvudskuldra Rapport Rapport Rapport
Dubbeltopp, Dubbelbotten Rapport Rapport Den här rapporten

Vi har tidigare studerat signaler från långsiktiga huvudskuldra-formationer och omvänd huvudskuldra-formationer på Oslo Börs och Stockholmsbörsen. Vi fann då en god kursuppgång efter köpsignaler och kursnedgång eller sidledes utveckling efter säljsignaler. Vi hade dock relativt få observationer och resultaten blev totalt sett inte särskilt signifikanta. Därför ville vi se på fler tekniska indikatorer som indikerar långsiktig trendvändning, vilket är ett viktigt syfte med den här rapporten.

Dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer

Ett viktigt område inom teknisk analys är identifikation av geometriska kursformationer i aktiekursen. Tanken är att formationerna beskriver det psykologiska tillståndet hos investerarna, om de framöver är villiga att köpa eller sälja aktier, och därmed indikerar den fortsatta riktningen på kursen. Dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer är exempel på sådana formationer.

En dubbeltopp-formation är en toppformation som markerar slutet på en uppgångsperiod. Formationen består av två toppar som är ungefär lika breda och höga, se figur 1. Säljsignal från en dubbeltopp-formation signalerar att pessimismen hos investerarna är ökande och att aktien inleder en fallande trend. Dubbeltopp-formationer används särskilt för att förutse vändningar i långsiktiga marknadstrender men också på kortare sikt.

Formationen finns i en omvänd version, dubbelbotten-formation, se figur 2. Det är en bottenformation som markerar slutet på en nedgångsperiod. Köpsignal från en dubbelbotten-formation signalerar att optimismen hos investerarna är ökande och att aktien inleder en stigande trend.

Dobbel bunn-formasjon selg

Figur 1: Säljsignal från dubbeltopp-formation.

Dobbel bunn-formasjon kjøp

Figur 2: Köpsignal från dubbelbotten-formation.

Inom teknisk analys säger vi att brott ned från en dubbeltopp-formation utlöser en säljsignal. Motsvarande utlöser ett brott upp en köpsignal.

Vi har analyserat hur aktiekursen utvecklats efter sådana köp- respektive säljsignaler på Stockholmsbörsen under 11 år från 2003 till 2014.

 

Forskning på tekniska kursformationer

Den här forskningsrapporten är en del av ett större arbete som Investtech gör på kursutveckling efter tekniska formationer i aktiekurser. Den här rapporten analyserar dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer på lång sikt på Stockholmsbörsen.

Kort sikt Medellång sikt Lång sikt
Rektangel - Rapport -
Huvudskuldra, Omvänd huvudskuldra - - Rapport
Dubbeltopp, Dubbelbotten - - Den här rapporten

Vi har tidigare studerat signaler från långsiktiga huvudskuldra-formationer och omvänd huvudskuldra-formationer på Oslo Börs och Stockholmsbörsen. Vi fann då en god kursuppgång efter köpsignaler, samt kursnedgång eller sidledes utveckling efter säljsignaler. Vi hade dock relativt få observationer och resultaten blev totalt sett inte särskilt signifikanta. Därför ville vi se på fler tekniska indikatorer som indikerar långsiktig trendvändning, vilket är ett viktigt syfte med den här rapporten.

Dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer

Ett viktigt område inom teknisk analys är identifikation av geometriska kursformationer i aktiekursen. Tanken är att formationerna beskriver det psykologiska tillståndet hos investerarna, om de framöver är villiga att köpa eller sälja aktier, och därmed indikerar den fortsatta riktningen på kursen. Dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer är en typ av sådana formationer.

En dubbeltopp-formation är en toppformation som markerar slutet på en uppgångsperiod. Formationen består av två toppar som är ungefär lika breda och höga, se figur 1. Säljsignal från en dubbeltopp-formation signalerar att pessimismen hos investerarna är ökande och att aktien inleder en fallande trend. Dubbeltopp-formationer används särskilt för att förutse vändningar i långsiktiga marknadstrender men också på kortare sikt.

Formationen finns i en omvänd version, dubbelbotten-formation, se figur 2. Det är en bottenformation som markerar slutet på en nedgångsperiod. Köpsignal från en dubbelbotten-formation signalerar att optimismen hos investerarna är ökande och att aktien inleder en stigande trend.

Dobbel bunn-formasjon selg

Figur 1: Säljsignal från dubbeltopp-formation.

Dobbel bunn-formasjon kjøp

Figur 2: Köpsignal från dubbelbotten-formation.

Inom teknisk analys säger vi att brott ned från en dubbeltopp-formation utlöser en säljsignal. Motsvarande utlöser ett brott upp en köpsignal.

Vi har analyserat hur aktiekursen utvecklats efter sådana köp- respektive säljsignaler på Stockholmsbörsen under 11 år från 2003 till 2014.

Identifiering

Identifiering av dubbeltopp-formationer är inte en enkel uppgift. I figurerna ovan ser vi att kursen bildar två regelbundna och ungefär lika stora och höga toppar innan den bryter ned och utlöser signalen. Börskurser är dock sällan så regelbundna som i figurerna. Ofta är kursen hackig och det kommer att vara skillnad i storlek och höjd på topparna.

Många investerare identifierar kursformationer genom att leta efter mönster i kursdiagram. En sådan metod har många svagheter. Det är framför allt en subjektiv metod, vilket gör att man lättare ser de formationer man önskar att se. Dessutom är det tidskrävande. Vi behöver därför en automatisk algoritm där en dator identifierar formationer och signaler.

Investtech har forskat om teknisk och kvantitativ analys sedan 1997. Vi har utvecklat matematiska algoritmer för automatisk identifiering av dubbeltopp-formationer i aktiekurser. Formationerna ritas in i de tekniska analysgraferna, visas på signallistor och presenteras dagligen uppdaterade till Investtechs abonnenter.

I den här rapporten har vi undersökt vilka kursrörelser som följde efter köp- respektive säljsignaler från dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer på Stockholmsbörsen. Statistiken är baserad på formationer som är automatiskt identifierade av Investtechs algoritmer. Varken parameteroptimering eller algoritmändringar har förekommit under undersökningen. Vi gör därmed rätt och slätt en analys på föreliggande historiskt material.

Dataunderlag

Vi har använt börskurser från 1 april 2003 till 10 oktober 2014 som grundlag för statistiken. Under den perioden steg referensindexet OMXS Benchmark GI från 157,6 till 666,4 punkter, vilket motsvarar en uppgång med 322% eller cirka 13,3 procent årligen. Jämfört med den riskfria räntan under nämnd period är resultatet något högre än vad man kan förvänta sig över motsvarande tidsperioder.

Under tre av åren steg börsen med över 30%, medan den under två av åren föll med över 10%. Under sex av åren slutade börsen mellan minus 10% och plus 30%. Vi har alltså både upp- och nedgångsperioder samt flera perioder med relativt horisontella rörelser och räknar detta som representativt för en normalperiod.

Alla aktier som är eller har varit noterade på OMXS, First North, Aktietorget eller NGM Equity, härefter Stockholmsbörsen, under perioden används. Aktier som avnoterats på grund av till exempel fusion, uppköp eller konkurs är med. För de bolagen har vi dock bara data från perioden de var börsnoterade. Ett bolag som gått i konkurs kommer därmed att ha en sista kurs som inte är noll, vilket är en svaghet för undersökningen. Det gäller dock bara ett litet antal bolag. De flesta faller också kraftigt före avnotering så att skillnaden mellan kursfallet medan de var börsnoterade och kursfall ned till noll är liten.

När ett bolag faller utlöses dock sällan köpsignaler från formationerr. Därmed betyder det lite för statistiken på köpsignalerna. Avkastningen efter säljsignaler skulle dock ha blivit lite svagare om vi hade korrigerat för konkurser. Sammantaget anser vi att de här förhållandena betyder minimalt för resultaten för undersökningen.

Alla kurser är justerade för split, omvänd split, utdelning, teckningsrätter och andra corporate actions så att de speglar den reella värdeutvecklingen i aktierna.

Under perioden har totalt 1756 tidsserier ingått varav 1190 stycken är aktier med minst 66 handelsdagars omsättning. Vid utgången av perioden var nästan 600 aktier noterade.

Som kurs används aktiens dagliga slutkurs. Vi har använt kurs och omsättning från aktiens primära marknad. Omsättning på alternativa marknader som Chi-X, Bats och Burgundy är inte med.

Data

Vi har använt Investtechs algoritmer för automatisk identifiering av formationer. Algoritmerna kördes på långsiktig Investtech-graf bestående av 1499 handelsdagar, motsvarande 6 kalenderår. Vi anser att algoritmerna kan identifiera reella formationer samtidigt som de inte identifierar otydliga formationer som reella.

Vid identifiering av signaler blev bara data fram till och med signaldatum använt. Data efter köpsignalen doldes för algoritmen.

Vår utgångspunkt är att alla identifierade signaler från dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer används. Vanligtvis ger varje formation bara en signal. I vissa fall kan dock flera signaler utlösas. Det sker om kursen efter brott reagerar tillbaka in i formationen igen och bildar en modifierad formation och därefter bryter på nytt.

Vissa gånger kan även flera signaler utlösas från samma aktie på samma dag. Det sker om algoritmen har identifierat flera formationer, med olika längd och höjd, som bryts på samma dag.

För att datan ska vara så representativ som möjligt för investerare i svenska aktier tar vi bort vissa signaler:

  • Identiska signaler. När delningar av bolag och tickerändringar lett till att Investtech har två exemplar av samma historiska tidsserie.
  • Signaler som följer nära i tid efter tidigare signaler. Signaler som utlöses inom 31 kalenderdagar efter att föregående signal utlösts tas bort. För medellånga signaler krävs 14 dagar och för kortsiktiga 7 dagar.
  • Signaler från formationer med lägre höjd än 2% höjd. De är små och anses ha litet signalvärde.
  • Signaler i aktier med låg likviditet. Det är svårt att handla i sådana aktier och kursbilden är ofta hackig med stora rörelser, vilket gör kursen osäker. Vi tar bort signaler i aktier med genomsnittlig dagsomsättning, på primärmarknaden under de tio senaste dagarna inklusive signaldagen, under en halv miljon kronor och där aktien var omsatt mer sällan än hälften av de tio dagarna. Därmed blev också alla signaler från börsindex avlägsnade så att vi bara har kvar signaler från aktier och några få börshandlade fonder. Den verkliga omsättningen i aktierna som har gett signal kan ha varit högre än gränsen då omsättningen på andra marknader än primärmarknaden, till exempel Chi-X, Bats och Burgundy, inte är inräknad.
  • Signaler med stora kursrörelser från en dag till en annan. En nedgång på minst 50% eller en uppgång på minst 100% anses bero på särskilda omständigheter eller osäker kursdata. Genom att ta bort dem undviker vi onödiga störningar i datan.
  • Signaler med mindre än 66 handelsdagars efterföljande kurshistorik. Därmed får vi komplett historik på kursutvecklingen under de första 66 handelsdagarna efter signalerna.

Datan består efter detta av 211 identifierade köpsignaler från dubbelbotten-formationer och 211 säljsignaler från dubbeltopp-formationer i aktier på Stockholmsbörsen under perioden 2003 till 2014.

Resultat

Figur 3: Kursutveckling köp- och säljsignaler från dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer på Stockholmsbörsen identifierade av Investtechs automatiska algoritmer i långsiktiga kursgrafer. Klicka på figuren för större version.

Grafen visar genomsnittlig kursutveckling efter köp- och säljsignaler från dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer. Signalerna utlöses på dag noll. 66 handelsdagar motsvarar cirka tre kalendermånader. Den blåa kurvan är köpsignaler. Den röda kurvan är säljsignaler. Det färgade området är standardavvikelsen. Den svarta linjen är referensindex.

Köpsignaler

Köpsignal Dag 1 10 22 66 250
Absolut 0,13% 1,93% 2,75% 4,81% 16,33%
Referensindex 0,06% 0,60% 1,32% 4,03% 16.13%
Relativ, procentenheter 0,07 1,33 1,43 0,79 0,21
Statistiskt T-värde 0,23 1,92 1,41 0,47 0,06

Vi ser att köpsignaler från dubbelbotten- i Investtechs långsiktiga grafer historiskt har gett en god kursuppgång de följande månaderna. I snitt har aktierna med köpsignal stigit 4,8% de tre följande månaderna. Det är 0,8 procentenheter mer än referensindex, som har stigit 4,0% en genomsnittlig tremånadersperiod. Signifikansen i differensen mot genomsnittlig referensindexutveckling efter 66 dager är dock svag, med statistiskt T-värde 0,5 standardavvikelser.

Uppgången är starkast de första dagarna efter signalen men därefter relativt jämnt fördelad över hela perioden. Den något hackiga kurvan speglar att det är få observationer med stora svängningar från dag till dag.

Genomsnittstalen är beräknade på 211 observationer. Det är ett lågt tal och osäkerheten i beräkningen är ganska stor. Det blåfärgade området och figuren visar standardavvikelsen för estimaten. Vid normalfördelning och oberoende observationer kommer genomsnittlig kursutveckling efter köpsignal från dubbelbotten-formationer med 68% sannolikhet ligga i det intervallet.

Det är stor variation från signal till signal. 59% av signalerna gav en avkastning som var positiv eller noll efter 66 dagar medan 41% gav en negativ avkastning. Det är därmed en relativt stor sannolikhet för att förlora pengar på en enskild investering baserad på köpsignal från dubbelbotten-formationer även om genomsnittet är positivt.

Säljsignaler

Säljsignal Dag 1 10 22 66 250
Absolut 0,24% 0,46% 0,57% -2,22% 4,24%
Referensindex 0,06% 0,60% 1,32% 4,03% 16.13%
Relativ, procentenheter 0,18 -0,14 -0,76 -6,25 -11.89
Statistiskt T-värde 0,72 -0,29 -1,05 -4,37 -4,10

Säljsignaler från dubbeltopp-formationer identifierade i Investtechs långsiktiga grafer har historiskt gett en kursnedgång de följande månaderna. I snitt har aktierna med säljsignal fallit 2,2% de följande tre månaderna, motsvarande 6,3 procentenheter svagare än genomsnittlig utveckling för referensindex över tre månader.

Genomsnittstalen är beräknade på 211 observationer. Det är ett lågt tal. Signifikansen i differensen mot genomsnittlig referensindexutveckling efter 66 dagar anses dock god med statistiskt T-värde 4,4 standardavvikelser.

Som för köpsignalerna är det stor variation från signal till signal. Hälften av säljsignalerna gav en negativ avkastning eller noll efter 66 dagar och hälften gav positiv avkastning.

Robusthet och extrema utfall i enskilda aktier

Resultaten är baserade på genomsnittstal för avkastning. Om enskilda aktier gett extrema utfall med flera hundra procents kursuppgång kommer det att påverka genomsnittstalen kraftigt. För att undersöka det har vi gjort en beräkning av de enskilda aktiernas vikt i beräkningen av genomsnittstalen.

Figur 4: Vikt per aktie i beräkning av genomsnittlig kursutveckling efter köpsignaler. De 10 aktierna med högst vikt har egna sektorer i cirkeldiagrammet.

Figur 5: Vikt per aktie i beräkning av genomsnittlig kursutveckling efter säljsignaler.

Graferna gäller varje enskild akties bidrag till genomsnittstalen på dag 66 efter signal. För köpsignaler utgör de 10 aktierna med störst vikt 23% av den totala vikten. Ingen enskild aktie har större vikt än 3,4%. Resterande 77% kommer från 163 olika aktier. För säljsignalerna utgör de 10 aktierna med störst vikt 22% av den totala vikten. Resterande 78% kommer från 152 olika aktier.
Ovanstående visar att resultaten i liten grad beror på extrema utfall i enskilda aktier. Vi kunde dock önskat ett mer omfattande dataunderlag för att få mer robusta tal och mindre variation i estimaten.

Likviditetens betydelse

I beräkningarna ovan har vi tagit med signaler från aktier som har haft en genomsnittlig dagsomsättning på minst en halv miljon kronor på Stockholmsbörsen vid signalen. Genom att variera likviditeten kan vi undersöka om det är skillnad i signalstyrka för små och stora bolag.

Genom att sätta en gräns på 5 miljoner kronor delar vi upp bolagen i två ungefär lika stora grupper. Signalerna från aktierna med omsättning under 5 miljoner kronor utgör totalt 220 stycken medan de med omsättning över 5 miljoner kronor utgör 203 stycken.

Figur 6: Signaler bolag med dagsomsättning 0,5-5 miljoner kronor.

Figur 7: Signaler bolag med dagsomsättning 0,5-5 miljoner kronor.

Resultaten i figur 6 och 7 är baserade på ett litet antal observationer, vilket får utslag i att variationen i estimaten, illustrerat av de färgade områdena, är stor. Det är dessutom kvalitetsmässigt ganska små skillnader mellan graferna. Därmed finns det ingen grund för att säga att signalerna har olika prediktionskraft för stora och små bolag.

Resultaten från Norge indikerar dock att signalerna har starkast prediktionskraft för små bolag så det är önskvärt att göra fler undersökningar.

Signalkraft på lång sikt

Signalerna i den här undersökningen är identifierade i Investtechs långsiktiga grafer. Sådana grafer används gärna för analys med tanke på kursutvecklingen de närmaste 3-18 månaderna. Därmed är det intressant att se hur kursutvecklingen är i perioder längre än 66 handelsdagar efter signalen.

Figur 8: Kursutveckling vid köp- och säljsignaler från dubbelbotten- respektive dubbelbotten-formationer på Stockholmsbörsen. Grafen inkluderar kursutveckling 22 dagar före signal till 250 dagar efter*. Klicka på figuren för större version.

Grafen visar att köpsignaler från långsiktiga dubbelbotten-formationer i genomsnitt har följts av bra kursuppgång hela det följande året. Uppgången har varit starkast de första fyra månaderna och därefter ungefär i takt med genomsnittlig utveckling för referensindex.

Aktier med säljsignaler från långsiktiga dubbeltopp-formationer har i genomnistt haft ett svagt kursfall de första två månaderna för att därefter gått i sidled eller stigit svagt de följande tio månaderna - en klart svagare utveckling än genomsnittlig utveckling för referensindex.

Vi ser att variationen ökar kraftigt i bredd. Det visar att det är stora skillnader mellan signalaktier. Signifikansen för resultaten för köpsignalerna blir lite svagare med tiden medan den blir lite starkare för säljsignalerna. Totalt sett indikeras att kursformationerna har prediktionskraft längre än 66 dagar efter signal.

*De sista dagarna i grafen är inte helt jämförbara för signalerna och referensindex. Referensindex är beräknat som utveckling över en 66-dagars period omgjord till jämn avkastning varje dag i grafperioden. Signalkurvorna är genomsnittlig utveckling för signalerna under grafperioden. Alla signalerna har data för de första 66 dagarna. De sista signalerna som är utlösta sent i perioden (mellan cirka 10 oktober 2013 och 10 juli 2014) saknar dock data för några av de 250 följande dagarna. De dagarna är estimerade med sista omsatta kurs. Huvudeffekten av det är att både köp- och säljsignaler får en något planare utveckling de sista dagarna i 250-dagars grafen. Effekten antas vara mycket begränsad. Det gäller i varierande grad för 9 av 212 köpsignaler och för 13 av 211 säljsignaler.

Kursutveckling före signal

Figur 8 visar kursutvecklingen 22 dagar, motsvarande cirka en månad, före aktierna utlöser signal. Här ser vi samma förhållanden som vi tidigare har observerat för långsiktiga signaler från huvudskuldra- och omvänd huvudskuldra-formationer.

I grafen ser vi att aktier med köpsignal från dubbelbotten-formationer i genomsnitt steg kraftigt under de 22 dagarna före, inklusive signaldagen. Det kan vara psykologiskt svårt att köpa en aktie som stigit så mycket på så kort tid. Det är kanske en del av orsaken till att signalerna verkar så bra. Aktien bör egentligen stiga mer, på grund av fundamentala nyheter som kanske har utlöst signalen, men gör det inte på grund av investerarpsykologi och mänsklig svaghet. Över tid tar investerarna in underlaget för kursuppgången och blir mer positiva, vilket ger en fin uppgång och god meravkastning jämfört med börsen de följande månaderna.

Motsvarande gäller för säljsignaler. Grafen visar att aktier med säljsignaler från dubbeltopp-formationer i snitt har fallit kraftigt under de 22 dagarna före signalen, inklusive signaldagen. Likväl fortsätter de alltså att utvecklas svagare än börsen de kommande veckorna och månaderna.

Det kan vara psykologiskt svårt att sälja en aktie som har blivit mycket billigare under kort tid. Det tar tid för reella förhållanden att bli uppfattade, fundamentala analyser blir justerade och investerarna övervinner sitt psykologiska motstånd mot att sälja på lägre kurser. Därmed kommer aktierna att utvecklas svagt också under perioden efter kursfallen som utlöste säljsignalen.

Oslo Börs

Figur 9. Kursutveckling köp- och säljsignaler dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer på Oslo Börs.

Vi har gjort motsvarande undersökning på Oslobörsen från 1 januari 1996 till 10 oktober 2014. Investtechs datamaskiner identifierade 153 köpsignaler och 143 säljsignaler.

Också på Oslobörsen följdes köpsignaler från dubbelbotten-formationer av kursuppgång de följande tre månaderna. Aktierna steg långt mer än börsen under en genomsnittlig tremånadersperiod. Aktier med säljsignal från dubbeltopp-formationer hade i genomsnitt ett kursfall de kommande tre månaderna, som var klart svagare än genomsnittlig kursutveckling.

Vi ser att variationsområdet för estimaten, mätt med standardavvikelser, är relativt stort. Resultaten för köpsignaler är likväl klart starkare för Oslobörsen än vad vi observerade för Stockholmsbörsen. Säljsignalerna på Oslobörsen följdes av kursnedgång de kommande månaderna men inte lika stark som för signalerna på Stockholmsbörsen. Likviditetsmässigt var det de största bolagen som hade störst signalkraft i Oslo medan vi inte fann signifikanta skillnader på Stockholmsbörsen.

Totalt sett indikerar detta att vi har ett lite litet dataunderlag. Vi ser behov för att göra ytterligare undersökningar.

Läs forskningsrapporten för Oslobörsen här.

Sammanfattning, diskussion och vidare arbete

Vi har studerat avkastningen från aktier på Stockholmsbörsen efter brott på tekniska dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer under en period på 11 år från 2003-2014.

Totalt identifierade Investtechs automatiska algoritmer 211 köpsignaler och 211 säljsignaler från sådana formationer.

Köpsignalerna gav en genomsnittlig avkastning på 4,8% under de följande tre månaderna medan säljsignalerna gav en avkastning på -2,2%. Jämfört med referensindex en genomsnittlig tremånadersperiod, gav köpsignalerna en överavkastning på 0,8 procentenheter medan säljsignalerna gav en underavkastning på 6,3 procentenheter.

Statistiskt har vi fått starka genomsnittsresultat för säljsignalerna. Tidsperioden för undersökningen är relativt lång, kvaliteteten på dataunderlaget anses god och algoritmerna som använts är helautomatiska och de anses identifiera enbart reella kursformationer. Statistiska mått antyder moderat grad av signifikans, vilket indikerar att vi kan ha påvisat reella sammanhang mellan signaler från kursformationer och framtida avkastning så att handel baserad på formationer också framöver kan ge goda resultat. Köpsignalerna anses inte ha gett statistiskt bättre avkastning än vad genomsnittligt referensindex gjorde.

Talen är baserade på relativt få observationer. Resultaten från Norge är klart starkare för köpsignaler men något svagare för säljsignaler. Vi ser därför behov för att göra ytterligare undersökningar. Här är det särskilt intressant att se på andra kursformationer som teoretiskt ska signalera detsamma som dubbeltopp-formationer, nämligen långsiktig trendvändning. Särskilt intressant är det att jämföra resultaten från långsiktiga huvudskuldra-formationer och omvänd huvudskuldra-formationer, som vi redan har gjort en analys av. Även långsiktiga rektangel-formationer kan vara intressanta att studera. Dessutom kan det vara intressant att studera vilken signalkraft dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer på medellång sikt har haft och hur formationerna har slagit till i andra marknader. Också längre tidsperioder är önskvärt så att vi kan få ett bättre dataunderlag med fler observationer.

Litteratur

 

Keywords: dubbelbotten,dubbeltopp,Köpsignal,Säljsignal,statistik,Stockholmsbørsen.

Skrivet av

Geir Linløkken
Forsknings- och analyschef
Investtech

"Investtech analyserar psykologin i marknaden och ger dig konkreta tradingförslag varje dag."

Espen Grönstad
Partner & Senior Advisor - Investtech
 


Investtech garanterar inte fullständigheten eller korrektheten av analyserna. Eventuell exponering utifrån de råd / signaler som framkommer i analyserna görs helt och fullt på den enskilda investerarens räkning och risk. Investtech är inte ansvarig för någon form för förlust, varken direkt eller indirekt, som uppstår som en följd av att ha använt Investtechs analyser. Upplysningar om eventuella intressekonflikter kommer alltid att framgå av investeringsrekommendationen. Ytterligare information om Investtechs analyser finns på infosidan.


Investtech garanterar inte fullständigheten eller korrektheten av analyserna. Eventuell exponering utifrån de råd / signaler som framkommer i analyserna görs helt och fullt på den enskilda investerarens räkning och risk. Investtech är inte ansvarig för någon form för förlust, varken direkt eller indirekt, som uppstår som en följd av att ha använt Investtechs analyser. Upplysningar om eventuella intressekonflikter kommer alltid att framgå av investeringsrekommendationen. Ytterligare information om Investtechs analyser finns på infosidan.

Titlex

OK
+

Om cookies

Investtech använder cookies. Genom att fortsätta surfa på webbplatsen accepterar du vår användning av cookies. Läs mer om cookies.

Vår användning av cookies/h2>

När du använder vår webbplats lagrar vi en cookie på din enhet. Cookien används för att känna igen din enhet så att dina inställningar fungerar när du använder vår webbplats. Informationen som lagras är helt anonymiserad. Cookies raderas automatiskt efter en viss tid.

Nödvändiga cookies

Investtech använder cookies för att säkerställa grundläggande funktioner som sidnavigering och språkval. Utan sådana cookies fungerar inte webbplatsen som den ska. Du kan därför inte reservera dig mot dessa. Om du fortfarande vill inaktivera sådana cookies kan du göra det i din webbläsarinställningar. I inställningarna för Cookies lägg till denna webbplats i listan över webbplatser som inte får spara cookies på din enhet.

Cookies från Google

Vi använder tjänster från Google Analytics och Google AdWords. Dessa registrerar cookies på din enhet när du besöker vår webbplats. Google registrerar din IP-adress för att kunna föra statistik över användaraktivitet på webbplatsen. IP-adressen är anonymiserad, så att vi inte har någon möjlighet att koppla aktiviteterna till en specifik person. Vi använder denna statistik för att kunna erbjuda mer intressant innehåll på hemsidan och för att ständigt förbättra oss. Google AdWords samlar in data så att vår annonsering på andra webbplatser ger bättre resultat. Vi kan inte spåra personuppgifter.

Tillåt cookies från Google