Sammanfattning av utvärderade strategier baserade på teknisk analys

Året närmar sig sitt slut, och det är dags att sammanfatta de utvärderingsinlägg jag gjorde under hösten 2014. Totalt utvärderades 14 strategier baserade på teknisk analys, varav 7 visade sig vara tillräckligt intressanta för att inkluderas i en strategiportfölj som följer OMXS30. Idag ska vi fördjupa utvärderingen av dessa och analysera deras gemensamma resultat.

Utvärderingsprocess

Under hösten har jag granskat 14 olika strategier baserade på teknisk analys, som varierar mellan att vara trendföljande eller kontrarian. Några av dessa baseras även på mönsterigenkänning och säsongseffekter. Dessa strategier har genomgått en noggrann utvärderingsprocess.

Strategierna är baserade på tidigare kända metoder inom teknisk analys som publicerats i böcker, tidskrifter och på internet. Viktigt att notera är att dessa strategier ursprungligen inte utvecklades för att specifikt passa OMXS30. Därför betraktar jag deras tillämpning på historiska data för OMXS30 som out-of-sample, vilket innebär att det inte finns någon risk för överoptimering.

Den historiska utvärderingsdatan som använts omfattar OMXS30-indexet från 1990 fram till idag. Denna data hämtades från antingen NasdaqOMX eller Yahoo Finance och fokuserar på stängningskursen (End-of-day, EOD). Utöver stängningskursen har jag också tillgång till data om öppningskurs, samt högsta och lägsta noteringar.

I det inledande steget har jag sammanställt det historiska resultatet, som om strategin hade varit i bruk sedan 1990. Resultaten grundar sig på att strategin avger både köp- och säljsignaler, med genomförande av köp och försäljning dagen efter, baserat på öppningskursen. Detta tillvägagångssätt är valt för att investerare ska kunna analysera marknaden på kvällen och därefter lägga sina köp- respektive säljordrar nästa dag, vilket innebär att strategierna är anpassade även för de som har ett heltidsarbete.

Det är givetvis fördelaktigt om strategin visar potential redan i det inledande skedet, det vill säga om den genererar en positiv avkastning med låg risk, även om detta inte är ett krav. För att anpassa strategin till det aktuella marknadsläget och den svenska aktiemarknaden, optimeras dess ingående parametrar. För att förhindra överoptimering bör antalet kombinationer av parametrar hållas under cirka 300. Denna optimering, som genomförs över hela tidsperioden, leder till en in-sample analys, vilket kan minska tillförlitligheten. Optimeringsprocessen fokuserar på att antingen maximera nettovinsten eller kvoten mellan nettovinst och maximal drawdown.

I det tredje och avgörande skedet av utvärderingen genomförs en walk-forward analys (WFA). Denna analys delar upp undersökningsperioden i en eller flera optimeringsperioder (träningsperioder) och utvärderingsperioder (out-of-sample). I min analys används mellan en och fem sådana perioder. Utvärderingsperiodernas längd varierar från 10 till 50% av den totala undersökningsperioden. Det kriterium jag använder är att resultatet under utvärderingsperioden ska vara minst 60% av resultatet under optimeringsperioden. Detta innebär att en strategi som presterar väl in-sample även måste visa goda resultat out-of-sample för att anses vara intressant. Totalt utförs 20 WFA, och idealiskt bör majoriteten uppfylla detta kriterium.

De sju strategierna baserade på teknisk analys

De sju strategier baserade på teknisk analys som uppvisade tillräckligt goda resultat i WFA är följande:

• Glidande medelvärde (Moving Average)
• RSI2
• Triple RSI
• Key Reversal
• Rikoschett
• Månadsskifte (End-of-Month)
• MACD

Sammanfattning resultat av de enskilda strategierna

Resultaten av dessa strategier kan tydligt illustreras genom ett antal nyckeltal, vilka presenteras i den nedanstående tabellen. De specifika nyckeltal jag fokuserar på inkluderar NP/DD (nettovinst/maximal drawdown), WIN (vinstprocent), PF (profit factor), PL (genomsnittlig vinst per affär/genomsnittlig förlust per affär), RINA, AVG (genomsnittlig nettovinst per affär) och Score. Samtliga nyckeltal är vanligt förekommande inom teknisk analys.

---

RINA

RINA är en prestandamått som används för att utvärdera effektiviteten av en handelsstrategi. Det unika med RINA är att det tar hänsyn till tre viktiga faktorer: nettoprofit, drawdown och tiden som man är investerad i marknaden. Detta mått är särskilt användbart för att bedöma strategier där kapitalförvaltning och riskhantering är centrala. En hög RINA-poäng indikerar en effektiv strategi som genererar god avkastning med minimal risk och effektiv kapitalanvändning.

Expectancy Score

Expectancy Score, eller förväntad poäng, är ett mått som används för att bedöma den genomsnittliga förväntade avkastningen per affär. Det ger en indikation på hur lönsam en handelsstrategi kan vara över tid. En positiv Expectancy Score innebär att en strategi förväntas generera vinst över tid, medan en negativ poäng indikerar en potentiell förlust. Detta mått är viktigt för att förstå och jämföra den långsiktiga hållbarheten hos olika handelsstrategier.

Dessa två mått är centrala för att bedöma och jämföra prestandan hos olika handelsstrategier, särskilt när det gäller riskhantering och långsiktig lönsamhet.

---

Figur 1: Resultatsammanställning

Analys av strategier baserade på teknisk analys

1. Moving Average:
   • NP/DD och WIN är relativt låga jämfört med andra strategier, vilket indikerar en lägre riskjusterad avkastning och vinstfrekvens.
   • Hög AVG och Score tyder på goda genomsnittliga vinster per affär och en positiv förväntad avkastning.
2. RSI2:
   • Hög NP/DD och WIN, vilket indikerar en stark riskjusterad avkastning och en hög frekvens av vinnande affärer.
   • Låg AVG men hög Score, vilket tyder på mindre vinster per affär men en god övergripande förväntad avkastning.
3. Triple RSI:
   • Medelhög NP/DD och mycket hög WIN, vilket visar på en stabil riskjusterad avkastning och en mycket hög frekvens av vinnande affärer.
   • Medelhög AVG och låg Score, vilket indikerar medelstora vinster per affär och en lägre förväntad avkastning.
4. End-of-Month:
   • Mycket hög NP/DD och medelhög WIN, vilket tyder på en utmärkt riskjusterad avkastning och en stabil frekvens av vinnande affärer.
   • Hög AVG och Score, vilket indikerar goda vinster per affär och en stark förväntad avkastning.
5. Key Reversal:
   • Hög NP/DD och WIN, vilket indikerar en stark riskjusterad avkastning och en stabil frekvens av vinnande affärer.
   • Medelhög AVG och hög Score, vilket tyder på stabila vinster per affär och en god förväntad avkastning.
6. MACD:
   • Låg NP/DD och hög WIN, vilket indikerar en lägre riskjusterad avkastning men en hög frekvens av vinnande affärer.
   • Medelhög AVG och låg Score, vilket tyder på medelstora vinster per affär och en lägre förväntad avkastning.
7. Rikoschett:
   • Medelhög NP/DD och mycket hög WIN, vilket indikerar en stabil riskjusterad avkastning och en mycket hög frekvens av vinnande affärer.
   • Låg AVG men hög Score, vilket tyder på mindre vinster per affär men en god övergripande förväntad avkastning.

Sammanfattning

• Bästa riskjusterade avkastning: End-of-Month och Key Reversal.
• Högsta vinstfrekvens: Triple RSI och Rikoschett.
• Bästa genomsnittliga vinst per affär: Moving Average och End-of-Month.
• Högsta förväntade avkastning: Rikoschett och End-of-Month.

Nedan presenteras den ackumulerade nettovinsten (equity-curve) för samtliga sju strategier. Det är värt att notera att alla strategier uppvisar en positiv avkastning. I diagrammet inkluderas även ett mått som benämns R2.

R2, även känt som R-kvadrat eller determinationskoefficienten, är ett statistiskt mått som används för att bedöma hur väl en modell passar in på de observerade data. Ett högt R2-värde anses ofta vara ett tecken på en god modellanpassning. Värdet varierar mellan 0 och 1.

Figur 2. Equity curve för samtliga sju strategier

Korrelationen mellan de olika strategierna är förhållandevis låg. Figur 3 visar korrelationskoefficienterna mellan veckoresultaten för de olika strategierna. En perfekt negativ korrelation, med ett värde av -1, och en perfekt positiv korrelation, med ett värde av 1, representerar de yttersta gränserna. En korrelationskoefficient på 0 innebär att det inte finns någon korrelation mellan strategierna.

Den högsta observerade korrelationen mellan två av de sju veckoresultaten är bara 0,53, vilket indikerar en måttlig positiv korrelation, medan den lägsta är 0,02, vilket tyder på att strategierna i stort sett är okorrelerade. Denna data antyder att det finns potential för diversifiering genom att inkludera flera strategier i en portfölj som handlar med samma underliggande instrument.

Figur 3. Korrelationkoefficienter

Portföljresultat

Resultaten från de enskilda strategierna är definitivt intressanta, trots att de baseras på in-sample data. Vad skulle hända om vi kombinerar alla sju strategier i en och samma portfölj och handlar baserat på varje given signal? För det första skulle detta innebära att vi handlar med flera strategier samtidigt, vilket kräver mer kapital eller att vi måste fatta beslut om vilken strategi vi ska följa vid signaler från flera strategier. I den följande analysen utgår vi från att vi handlar baserat på signaler från samtliga strategier när sådana ges. Varje köp genomförs med 100 000 kronor.

Figur 4. Equity curve för portföljen

Portföljen har genererat en betydande ackumulerad nettovinst över åren samtidigt som drawdown har varit begränsad. R2-värdet, som mäter linjäriteten i equity-kurvan, ligger på hela 0,95, vilket indikerar en mycket stabil tillväxt. Kurva representerar veckoresultaten.

Antal transaktioner

I diagrammet nedan visas antalet transaktioner per vecka under hela perioden.

Figur 5. Antalet transaktioner per vecka

Det största enskilda veckovinsten uppgick till 10 000 kronor, medan den största veckoförlusten nästan nådde 38 000 kronor. Totalt har 7775 transaktioner genomförts, med ett genomsnitt på 4,5 transaktioner per vecka. Det högsta antalet transaktioner under en enskild vecka var 12.

Avslutning

Sammanfattning

1. Strategiutvärdering: Jag har utvärderat sju olika handelsstrategier baserade på in-sample data. Dessa strategier inkluderar bland annat Moving Average, RSI2, Triple RSI, End-of-Month, Key Reversal, MACD och Rikoschett.
2. Prestandamått: För att bedöma strategiernas effektivitet har jag använt nyckeltal som NP/DD, WIN, PF, PL, RINA, AVG och Score. Dessa mått ger en insikt i varje strategis riskjusterade avkastning, vinstfrekvens, genomsnittlig vinst per affär och förväntad avkastning.
3. Kombinerad portfölj: Jag har också övervägt en kombinerad portfölj där alla sju strategier används samtidigt. Detta scenario kräver mer kapital eller beslut om vilken strategi som ska prioriteras vid samtidiga signaler. Korrelationen mellan de olika veckoresultaten för respektive strategi är relativt låg.
4. Portföljens prestanda: Den kombinerade portföljen har visat en hög ackumulerad nettovinst med begränsad drawdown. R2-värdet på 0,95 indikerar en stark linjäritet i equity-kurvan.
5. Transaktionsvolym: Totalt har 7 775 transaktioner genomförts, med ett genomsnitt på 4,5 transaktioner per vecka. Det högsta antalet transaktioner under en vecka var 12.

Slutsatser

1. Effektiviteten av diversifiering: Kombinationen av olika strategier i en portfölj tycks ha bidragit till en stabil och positiv avkastning, vilket indikerar att diversifiering kan vara en effektiv metod för riskhantering.
2. Balans mellan risk och avkastning: De använda nyckeltalen visar att strategierna har en balanserad riskprofil, med en god avkastning i förhållande till risk (NP/DD) och en stabil vinstfrekvens (WIN).
3. Betydelsen av kapitalhantering: Att handla med flera strategier samtidigt kräver noggrann kapitalhantering, särskilt när det gäller att allokera resurser vid samtidiga signaler.
4. Stabilitet och tillförlitlighet: Det höga R2-värdet tyder på att portföljens tillväxt har varit jämn och förutsägbar över tid, vilket är en positiv indikator på strategiernas stabilitet och tillförlitlighet.
5. Transaktionsfrekvens: Antalet transaktioner och deras frekvens är viktiga faktorer att överväga, särskilt när det gäller transaktionskostnader och kapitalbehov.

GOTT NYTT ÅR!