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

Forskningsrapport av Geir Linløkken, forskningschef Investtech, 13. februari 2017.

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, medellång sikt.

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. Statistiskt indikeras att formationerna har lite prediktionskraft på medellång sikt.

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 medellång sikt på Stockholmsbörsen.

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.

Figur 1: Säljsignal från dubbeltopp-formation.

Figur 2: Köpsignal från dubbelbotten-formation.

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 över 30%, medan den under två av åren föll 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 formationer. 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 medellånga Investtech-grafer bestående av 395 handelsdagar, motsvarande 18 månader. 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 på lång sikt 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 876 identifierade köpsignaler från dubbelbotten-formationer och 1215 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 medellångsiktiga 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.

Vi har sett på statistisk kursutveckling efter köpsignaler från dubbelbotten-formationer och säljsignaler från dubbeltopp-formationer identifierade i Investtechs medellånga tekniska grafer.

Figur 3 visar att både köp- och säljsignalerna har följts av en kursutveckling i linje med den genomsnittliga börsutvecklingen. Det finns vissa avvikelser, men detta går i samma riktning för köpsignalerna som för säljsignalerna, och det är icke signifikant om vi lägger statistiskt T-värde som grund.

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 988 stycken medan de med omsättning över 5 miljoner kronor utgör 1103 stycken.

Figur 4: Signaler bolag med dagsomsättning 0,5-5 miljoner kronor.

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

Figur 4 och 5 visar icke-signifikant prediktionskraft för dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer både för undergruppen av låglikvida aktier, och för gruppen med mer likvida aktier.

Oslobörsen

Figur 6. Kursutveckling köp- och säljsignaler dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer på Oslobörsen.

Vi har gjort motsvarande undersökning på Oslobörsen från 1 januari 1996 till 10 oktober 2014. Investtechs datorer identifierade 653 köpsignaler och 744 säljsignaler.

Resultaten för Oslo visar ingen signifikat skillad mellan kursutveckling efter signaler från dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer i förhållande till genomsnittlig börsutveckling.

Detta stärker indikationen vi har om att dubbeltopp- och dubbelbotten-formaioner har liten prediktionskraft på medellång sikt.

Läs forskningsrapporten för Oslobörsen här.

Sammanfattning

Vi har studerat avkastningen från aktier på Stockholmsbörsen efter brott på tekniska dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer på medellång sikt under en period på 11 år, från 2003-2014. Totalt identifierade Investtechs automatiska algoritmer 876 köpsignaler och 1215 säljsignaler från sådana formationer.

Köpsignalerna gav en genomsnittlig avkastning på 3,6 % under efterföljande tre månader, medan säljsignalerna gav en avkastning på 4,1 %. Relativt till utveckling på referensindexet i en genomsnittlig tremånadersperiod, gav köpsignalerna en meravkastning på -0,2 procentenheter, medan säljsignalerna gav en meravkastning på 0,3 procentenheter.

Tidsperioden som undersökningen är gjort på är relativt lång, kvaliteten på underlagsdatan anses god och algoritmerna som används är helautomatiska och de anses identifiera endast reella kursformationer.

Avkastningen efter signalerna är emellertid inte signifikant annorlunda från genomsnittlig utveckling på referensindexet. Inte heller för Norge fann vi statistiskt signifikanta kursrörelser efter sådana signaler. Resultaten indikerar därmed att signaler från dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer på medellång sikt har liten signalkraft

Från tidigare undersökningar, har vi resultat som indikerar att dubbeltopp- och dubbelbotten-formationer ger god prediktionskraft på längre sikt. Resultaten ovan indikerar att sådana formationer därmed lämpar sig bättre på långsiktiga grafer än på kortsiktiga. En möjlig förklaring på detta, kan vara att formationerna är relativt små, och lätt kan utlösas av en eller två dagar med särskilt mycket brus i kursutveckling när vi ser på medellångsiktiga och kortsiktiga grafer.

Även med data från 11 år för Stockholmsbörsen och 19 år för Oslobörsen, är detta inte ett stort dataset. Signifikansen i resultaten är liten. Vi kan därmed inte entydigt dra slutsatsen att dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer inte har någon prediktionskraft på medellånga grafer, och data från flera börser och över längre perioder är önskvärt för att göra nya undersökningar.

Tills vidare antas emellertid att det är statistiskt riskabelt att följa signaler från dubbelbotten- och dubbeltopp-formationer på medellångsiktiga chart. Har man sådana formationer, och värderar att följa signalriktningen, antyder resultaten här att man kan ha nytta av att också se på andra indikatorer som exempelvis Volymbalans, Momentum och Trend, som alla visat mer signifikanta resultat.

Litteratur

• Investtech. Kursformationer.
• Investtech, Köpsignal från dubbelbotten-formation.
• Investtech, Säljsignal från dubbeltopp-formation.
• Geir Linløkken. Avkastning etter signaler fra dobbel bunn- og dobbel topp-formasjoner - Oslo Børs 1996-2014. Investtech.com, 2014.
• Geir Linløkken. Avkastning etter signaler fra rektangelformasjoner - Oslo Børs 1996-2014. Investtech.com, 2014.
• Geir Linløkken. Avkastning efter signaler från rektangel-formationer - Stockholmsbörsen 2003-2014. Investtech.com, 2014.
• Geir Linløkken. Avkastning etter signaler fra hode-og-skuldre-formasjoner- Oslo Børs 1996-2014. Investtech.com, 2014.
• Geir Linløkken. Avkastning efter signaler från huvudskuldra-formationer- Stockholmsbörsen 2003-2014. Investtech.com, 2014.
• 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: dubbelbotten,dubbeltopp,Köpsignal,Säljsignal,statistik,Stockholmsbørsen.