Volatilitet og forventet avkastning på OBX

I forbindelse med kartlegging av en strategi for handel av Easy Options (EO) har jeg sett på forventet avkastning og volatilitet for OBX i løpet av en EOs levetid. EO har en levetid på 2 handelsuker og utstedes annenhver mandag med forfall annehver fredag. Handelen med dette derivatet har nettopp startet, men jeg har sett historisk på OBX som om en kunne ha handlet EO siden 1996.

EO er et rent veddemål med market maker om OBX vil slutte over eller under et valgt nivå til en viss dato. For å kunne gjøre en kvalifisert gjetning om fremtidig OBX kurs vil det være nyttig å ha informasjon om historisk avkastning og volatilitet. Jeg har derfor sett på alle (teoretiske) historiske EO levetider og regnet ut avkastning og volatilitet for hele EO levetid, og for bare den siste handelsuken i EO levetid. I tillegg er resultatene delt etter om OBX var over eller under MA24 ved start av perioden.

Denne tabellen viser avkastning og vol. for OBX i gjennomsnitt for perioden i fra mandag når EO starter handel frem til fredag når de forfaller.


Denne tabellen viser avkastning og vol. for OBX i gjennomsnitt for perioden fra mandag i forfallsuken frem til forfall på fredag.


Resultatene viser at det er forventet positiv avkastning både i 2 uker og 1 ukers periodene selv om OBX er under MA24 ved start av periodene. Volatiliteten er større når OBX var under MA24 ved inngang til perioden enn når den var over MA24 ved inngang til perioden.

Denne informasjonen kan brukes til å teste de historiske data for ulike avstander til opsjonens strike fra dagens kurs. Jeg har testet først med gjennomsnittet av absoluttverdiene og deretter med gjennomsnittet pluss et standardavvik. Resultatene vises i de påfølgende tabellene.




Dersom en bruker gjennomsnittet pluss et standardavvik kan en kjøpe opsjoner med en strike som med høy sannsynlighet vil gi gevinst på handelen.

Easy Options

Jeg har fått i hjemmelekse å se litt på Easy Options av MscFE. TIl å begynne med kan det være greit med en oppsummering av hva Easy Options er:

EASY Options er opsjoner hvor du som investor bestemmer deg for om du mener en aksje eller indeks kommer til å oppnå en kurs over eller under et på forhånd fastsatt nivå om 2 uker. Du vil til enhver tid ha minimum 5 nivåer å velge mellom. Flere nivåer blir tilgjengelig etter hvert som kursen på aksjen eller indeksen beveger seg, slik at det alltid vil være nivåer tilgjengelig både over og under sluttkursen fra dagen før.

Når tidsfristen er ute vil du få utbetalt 1 krone per kontrakt dersom ditt markedssyn er riktig. Det beløpet du opprinnelig investerte vil bli fratrukket gevinsten. Hvis ditt markedssyn er feilaktig får du ingen utbetaling, og du har da tapt det beløpet du opprinnelig investerte i EASY Options. Med EASY Options vet du derfor på forhånd hvor mye du tjener hvis kursen havner på riktig side, eller hvor mye du taper hvis kursen havner på feil side. Det er selvfølgelig mulig å realisere gevinst eller begrense tap ved å stenge posisjonen før toukers-perioden er omme.

EASY Options i forhold til vanlige opsjoner:

Det er både forskjeller og likheter mellom EASY Options og vanlige opsjoner. Dersom du kjøper en EASY Option eller en vanlig opsjon, kan du aldri tape mer enn investeringen dersom kursen skulle gå i feil retning. Om du selger en EASY Option eller vanlig opsjon, kan du aldri tjene mer enn mottatt premie om kursen går i riktig retning.

Det er også et par vesentlige forskjeller på EASY Options og vanlige opsjoner. Dersom kursen skulle gå i riktig retning, vet du når du kjøper en EASY Option nøyaktig hvor mye du kommer til å tjene. Vanlige opsjoner derimot, har ingen øvre grense for gevinst, det vil si at jo mer på riktig side kursen havner, jo mer vil du tjene. Dette gjelder også ved salg, det vil si at ved salg av EASY Options vet du nøyaktig hvor mye du kan tape dersom kursen havner på feil side av ditt markedssyn. Når det gjelder salg av vanlige opsjoner er det ingen grense for hvor mye du potensielt kan tape; jo mer i feil retning kursen går, jo mer vil du tape.

Seriebetegnelse (ticker):

NHY8L12BO40 er eksempel på en typisk EASY-over seriebetegnelse.

Dette betyr: Jeg tror kursen på Norsk Hydro vil være over 40 kroner innen 12.12.2008.

NHY = underliggende instrument, den aksje eller indeks EASY Options er notert på

8 = bortfallsår (2008), hvilket år kontrakten slutter å eksistere

L = bortfallsmåned (desember), hvilken måned kontrakten slutter å eksistere

12 = bortfallsdag (12. desember), hvilken dag kontrakten slutter å eksistere

BO = Easy-over, du forventer at Norsk Hydro skal slutte over, og ikke under, 40

40 = innløsningskurs, hvilken kurs du tror Norsk Hydro slutter over

Bortfallsmåneden for EASY Options er kjennetegnet av bokstavene A til X hvor A-L gjelder for EASY-over, og M-X gjelder for EASY-under.

For nærmere produktinformasjon og krav, se ”A3 Kontraktsspesifikasjoner” under Derivatregelverket.

For ytterligere informasjon se OSE sine informasjonssider.

OBX status

Estimering av obxkurs

Siden ikke jeg kan noe om WB kan du lage en tabell som feks viser hva gjennomsnittsavkasningen er for 2-8 dager frem i tid om obx ligger over 24MA og under 24 MA? Dette kunne jo være av interesse om en skal handle f.eks easy option (pure sec.) Om en finner det ut kan en lage en formel der en kan regne om veddemålet er bra eller ikke.

OBX status

Dessverre ble det ingen oppdatering på fredag. Her er dagens status. Med det store fallet idag har vi nå krysset ned over MA10 igjen. Jeg synes det er for risikabelt å gå short nå.

Quadruple Confirmed Evil Knievel Formation

Tid for litt fredagshumor. Takk til gjengen på The Big Picture for denne!

OBX status

Korrelasjonseksperiment

I forbindelse med korrelasjonanalysene av S&P 500 og OBX måtte jeg se litt nærmere på selve korrelasjonsbegrepet. I denne posten vil jeg ikke gå inn på det matematiske grunnlaget for korrelasjon, men heller vise hvordan korrelasjonsanaylsen slår ut i praksis for to syntetiske indekser skapt i excel for å simulere korrelasjon.

I følge wikipedia er korrelasjon:
Korrelasjon, samvariasjon, er i statistikk og sannsynlighetsregning et mål på styrken og retningen på den lineære avhengigheten mellom to variabler. Empirisk observert samvariasjon en nødvendig men ikke tilstrekkelig forutsetning for å avdekke om det er kausalitet (dvs. at en variabel forårsaker en annen).

Korrelasjonen mellom to datasett kan virke ganske vilkårlig ut ifra datasettets egenskaper som illustrert av dette bildet fra wikipedia. Alle disse fire datasettene har en korrelasjon på 0,81.


Jeg har i excel laget to syntetiske indekser som beveger seg motsatt av hverandre intradag som vist i diagrammet under. En skulle tro at korrelasjonen da vil være -1, men siden det er en svak stigende trend som begge indekser deltar i blir korrelasjonen ikke en perfekt -1, men heller -0,90



Indeksene er konstruert slik at de ikke bare beveger seg motsatt av hverandre på daglig basis, men også på ukentlig basis. Det betyr at for hver 14 dagers (10 handelsdager) syklus har indeksene beveget seg 10 sammenhengende dager i motsatt retning samtidig som at de intradag har beveget seg motsatt av hverandre. Dette må vel være et perfekt eksempel på negativ korrelasjon? På tross av at indeksene beveger seg motsatt av hverandre både intradag og ukentlig har de like vel en viss felles retning og korrelasjonen ender på svake -0,28.



Over 50 handelsdager har indeksene fortsatt å beveget seg motsatt av hverandre og dannet følgende diagram. Korrelasjonen er nå 0,54.


I løpet av et år har begge indeksene steget en del. Korrelasjonen er nå 0,89.


Det andre året fører med seg en nedgang som nesten tar inn igjen oppgangen fra året før. Korrelasjonen er nå gått litt ned til 0,86.


Det siste diagrammet viser hvordan de samme utvikler seg over 5 år hvor annethvert år er et bull år og annenhvert år er et bear år. Indeksene beveger seg fortsatt motsatt av hverandre på daglig og ukentlig basis. Total korrelasjon er 0,87.


Eksperimenter viser at man ikke kan ta korrelasjon mellom to indekser og trekke konklusjoner om hvorvidt indeksene korrelerer på daglig eller ukentlig basis. Dersom en skal bruke korrelasjonen til en tradingstrategi må en se på korrelasjonen i lys av den tidshorisonten en har for tradingen. Er man en langsiktig investor vil kanskje en totalkorrelasjon eller årlig korrelasjon være av interesse. Men skal en trade på daglig, ukentlig eller månedlig basis må en se på tilsvarende perioder når en regner på korrelasjon dersom denne inngår i tradingstrategien. Å se på et et annet tidsvindu enn det en faktisk skal bruke er meningsløst som eksperimentet viser. En langsiktig investor ville satt en helt feil investering dersom han la ukentlig korrelasjon til grunn, det samme ville en trader som la den totale korrelasjonen til grunn.

I hele dette eksempelet har jeg brukt indekskorrelasjon. Dersom en ser på korrelasjon for daglige endringer blir resultatet helt annerledes. 5 dagers korrelasjon: -0,99, 20 dagers korrelasjon: -0,99, 50 dager: -0,99, 200 dager: -0,99, 5 år: -0,98. Dette resultatet gjenspeiler den negative korrelasjonen som var lagt inn de syntetiske indeksene helt perfekt. Men en får ikke utglattingsfaktoren som viser at selv om indeksene beveger seg motsatt av hverandre på en daglig basis vil de over år har en sterk korrelasjon i de store bevegelsene.

Jeg synes resultatet av dette eksperimenter var interessant nok til at det skulle postes på bloggen. Jeg vil gjerne har innspill og tanker fra andre om disse observasjonene og hvilke konsekvenser det har for bruken av korrelasjon i statistisk aksje/indeks analyse.

OBX status

OBX igjen omtrent 10% over MA. Tid for exit dersom en ikke tok exit sist gang eller om en liker å gamble. MA10 har idag krysset opp over MA50.

Korrelasjon OBX vs S&P 500 del 3

I to tidligere artikler har jeg sett på korrelasjonen mellom S&P 500 og OBX. Nå er det tid for oppsummering. Jeg har tidligere konkludert med at den mest korrekte metoden for å regne på korrelasjon mellom to indekser er å bruke daglige prosentvise endringer som grunnlag for korrelasjonsanalysen. Det er derfor dette jeg har brukt her. Jeg har og vist at det ikke blir rett å regne på korrelasjonen for mange år over ett siden en da vi få en utglattingseffekt og falskt høy korrelasjon. Under er funnene fra mine to analyser som henholdsvis så på OBX close mot S&P close samme dag, og OBX close mot S&P close fra dagen før.

Min hypotese var at OBX og S&P var korrelert. Dette har jeg til en viss grad motbevist i begge analysene i og med at korrelasjonen eksisterer, men den er svak. Særlig når en ser på korrelasjonen uke for uke. Om en ser på lengre tidsrom blir korrelasjonen sterkere som et resultat av utglattingseffekten.

Min andre hypotese var at OBX er sterkere korrelert med S&P 500 close fra dagen tidligere. Dette har jeg til en viss grad bevist ved at korrelasjonen mellom OBX close og S&P close fra dagen før er sterkere enn korrelasjonen mellom OBX close og S&P close fra samme dag. Dette henger trolig sammen med at utviklingen på OBX dag for dag i stor grad er påvirket av hvordan det gikk på det amerikanske markedet dagen før, og det asiatiske markedet natt til handelsdagen. Gjennomsnittet av korrelasjonene for ulike tidslengder for de to analysene er fremstilt i diagrammet under. Deretter følger to diagrammer som viser årlig korrelasjon for de to analysene år for år, og månedlig korrelasjon, måned for måned.

OBX status

Korrelasjon OBX vs S&P 500 del 2

I en tidligere post så jeg på korrelasjonen mellom OBX og S&P 500 samme dag. Mange ser på close verdiene til de amerikanske indeksene når en skal vurdere utviklingen for OBX intradag. Jeg har derfor sett på hvor sterk korrelasjonen mellom close verdiene til SPX og OBX er når en ser på verdien for SPX for dagen før verdien for OBX. Jeg har sett på både indeksverdikorrelasjon og korrelasjon for daglige endringer selv om jeg tidligere har slått fast at det mest korrekte er å se på daglige endringer og ikke på indeksverdi.

Nedenfor er diagram som viser korrelasjonen på årlig, månedlig og ukentlig basis. Som en kan se så er korrelasjonen i snitt ganske svak. Gjennomsnittlig årlig korrelasjon er 0,35, gjennomsnittlig månedlig korrelasjon er 0,31, og gjennomsnittlig ukentlig korrelasjon er 0,27. Alle snitt er for korrelasjonen for daglige endringer.

OBX status

OBX langt over forventning idag. Alle åpne posisjoner burde idag være stengt siden vi er 10% over MA24. Legg også merke til at ekstremt marked filteret idag reagerer på rallyet vi har hatt de siste dagene. Dette er ikke normalt.

OBX status

Ingen store endringer idag. MA10 har nå krysset over MA24.

OBX status

Interessant dag i dag. Brudd på både MA24 og MA50. MA50 strategi varsler falskt brudd med høyere konfidens en det jeg har til at bruddet på MA24 er ekte. Det blir spennende å se hvordan dette utvikler seg!

OBX status

Brudd ned igjen idag. Dermed er mandagens brudd havnet i kategorien "falskt brudd" og må tilskrives feilmarginen på 48%. Dette bruddet viser hvorfor V/T ratioen blir høy, her var et tapende brudd med svært lite negativ avkastning. Det skal ikke så stor gevinst til på neste brudd før V/T ratio blir høy. Jeg er litt usikker på dagens brudd ned da jeg tror vi er inne i en større trend opp. I følge MscFE skal en uansett ikke gå short ved så lav rente, så idag lar jeg dette gjelde og avventer en evt shortposisjon til i morgen. Men long posisjon er uansett stengt idag.

Korrelasjon OBX vs S&P 500 del 1

Som tidligere annonsert har jeg nå sett på korrelasjonen mellom S&P 500 og OBX. Tidligere har jeg sett på korrelasjonen mellom OBX og DJI i denne posten. Som tittelen indikerer er dette del 1 av 2 poster. Den andre posten vil se på korrelasjonen mellom OBX og S&P 500 close fra forrige handelsdag. Denne posten inneholder resultatene av analyse av close mot close for samme dag.

Data som er brukt et OSE sine OBX data tilbake til 1996. S&P 500 data er hentet fra finance.yahoo.com. Data er filtrert etter dager der begge markeder er åpne. Noen få handledager per år der et av markedene er stengt, og det annet er åpent, er derfor filtrert vekk. Dette har liten relevans for korrelasjonsanalysene bortsett fra når en ser på ukentlig basis hvor det kan påvirke i minimal grad.

For å undersøke korrelasjonen mellom to indekser er det ikke nok å bare se på den totale korrelasjonen over hele perioden dersom en er ute etter å bruke korrelasjonen til trading. Om en trader med et ukentlig perspektiv er det uinteressant å vite at OBX og S&P 500 sine store bevegelser over flere år er noenlunde sammenfallende. Det en vil vite da er om en indeksene er så tett korrelert over korte tidsperioder at en kan bruke det til å trade etter.

En annen vanlig feiltagelse når en ser på korrelasjon mellom indekser er å se på indeksverdi mot indeksverdi. Korrelasjonen mellom daglige endringer gir en mye mer korrekt fremstilling av faktisk korrelasjon mellom indeksene. I tillegg er det denne korrelasjonen vi som tradere er interessert i.

Begge påstandene jeg kommer med her er godt begrunnet i litteraturen, og går i igjen i en rekke arbeider som ser på korrelasjon mellom indekser. Fullstendig overbevist over denne metodologien ble jeg da jeg så at det var på denne metoden Chigaco Mercantile Exchange/Chigaco Board of Trade brukte for å se på korrelasjon mellom DJIA og S&P 500 (side 20).

Jeg har sett på korrelasjonen i hele perioden 1996-2009, korrelasjon år for år, mnd for mnd og uke for uke.



Korrelasjonen mellom indeksverdiene er på 0,63 for hele perioden. Ser en på korrelasjonen mellom daglige endringer kommer en til en svak korrelasjon på 0,38. Om en ser på ukentlig eller månedlig basis er korrelasjonen i gjennomsnitt svak. Det er disse korte korrelasjonene som i praksis har en betydning for oss som tradere.

Her er diagram med alle observasjoner for årlig, månedlig og ukentlig korrelasjon tegnet inn. Legg merke til de store variasjonene. Det er og interessant å se at et relativt stort antall observasjoner på ukentlig basis angir negativ korrelasjon.





Konklusjonen av denne analysen må bli at korrelasjonsanalyse er en relativ affære. Resultatene varierer sterkt avhengig av hvilken tidsperiode en ser på og om en ser på indeksverdi eller daglige endringer. Det er mye som taler sterkt for at den mest korrekte måten å se på korrelasjonen på i forhold til et anvendelig resultat er å se på gjennomsnittet av de ukentlige eller månedlige korrelasjonene for daglige endringer. Et høyt gjennomsnitt her er en meget sterk indikasjon på at indeksene/aksjene er sterkt korrelert også i de små daglige/ukentlige bevegelsene og en kan derfor bruke denne informasjonen til å trade etter.

Korrelasjonen mellom OBX og S&P 500 er for svak til at en kan bruke denne til noe praktisk etter min mening. Jeg vil til slutt vise sammenhengen mellom OBX og S&P 500 på en litt enklere måte. Det er kun 62,63% sannsynlighet for at OBX stenger i pluss dersom S&P 500 stenger i pluss. På den negative siden er det bare 55,59% sannsynlighet for at OBX stenger i minus dersom S&P 500 stenger i minus. Dette resultatet er bare svakt bedre enn et rent myntkast og viser hvor svak sammenhengen mellom S&P 500 og OBX egentlig er.

Test av strategi XOI/XLE mot OBX

Denne strategien bygger på de tidligere analysene jeg har gjort av OBX/OSX/XOI forholdet. De har vist at det er en tendens til samvariasjon for disse tre indeksene, men at den er sterkt varierende fra uke til uke og derfor vanskelig å bruke til noe praktisk. I denne prosessen kom MscFE med et forslag om en strategi som går long(short) OBX og short(long) XOI/OSX når avstanden mellom disse er stor.

For å teste dette har jeg gjort følgende:
1. Indeksert XOI og OBX med startverdi 100 i mars 2004. Deretter følger utviklingen faktiske daglige endringer i indeksene.

2. Regnet ut daglig avstand mellom indekserte indeksverdier, standardavviket for denne daglige avstaden og øvre og nedre bollinger bånd grenser med 2SD.

Her er et diagram der avviket mellom indeksert XOI og indeksert OBX er tegner inn. I tillegg er 20 dagers glidende snitt og bollinger bånd med 2SD tegnet inn.



Strategien er som følger:
1. Dersom indeksert XOI er over indeksert OBX og avviket mellom disse overstiger øvre BB går en long OBX og short XLE (ETF som følger XOI uten giring).

2. Dersom indeksert XOI er under indeksert OBX og avviket mellom disse går under nedre BB går en short OBX og long XLE.

Her er resultatet:


Som en ser gir strategien i gjennomsnitt positiv avkastning på kort, mellom og litt lengre sikt. Maks profitt oppnår en etter 5 dager. Husk at denne testen ikke tar med kostnader tilknyttet tradingen. Som jeg har vist tidligere på bloggen kan slike kostnader gjøre en ellers profitabel strategi til tapsstrategi.

OBX status

MA: Rødt felt indikerer at OBX indeks er under det glidende snittet. Grønt felt indikerer at OBX indeks er over det glidende snittet.

Avstand til MA: Prosentvis avstand mellom et gitt glidende snitt og OBX indeks.

Falskt brudd: Indikerer om bruddet etter mine analyser anses som et ekte eller et falskt brudd. Ved falske brudd vil jeg ikke forvente positiv avkastning på bruddet og unnlater å innta posisjon. Når et brudd indikeres som falskt ligger det en forventning i dette om at markedet i løpet av relativt kort tid vil reversere og på nytt krysse det glidende snittet.

Konfidens: Angir den statistiske sannsynligheten for at bruddet gir positiv avkastning. Høy konfidens indikerer at det er god historisk presedens for at prediksjonen er korrekt.

V/T ratio: Ratioen mellom gjennomsnittlig avkastning for vinnende brudd kontra tapende brudd. En ratio på f.eks 4 indikerer at en historisk har tjent 4 ganger mer på brudd med positiv avkastning enn det en har tapt på brudd med negativ avkastning.

Justert konfidens: Konfidens justert for ekstremt marked filter.

Ekstremt marked filter: Angir hvor ekstremt markedet er sammenlignet med gjennomsnittlig marked de siste 14 årene. Høye verdier for dette filteret reduserer konfidensen til de andre prediksjonene. Posisjonsstørrelser bør justeres tilsvarende.

Crossover: Angir status til de ulike glidende snittene i forhold til hverandre. Røde felt angir at det korte snittet er under det lange snittet.

Alle tall er basert på data for OBX siden 1996.

Dette må på ingen måte anses som investeringsråd. Bruk denne informasjonen kun som et supplement til annen informasjon og din egen tradingstrategi.

OBX status

Her er gårsdagens status litt sent oppdatert pga sykdom. Brudd på Ma24 i går som ikke falt inn under falskt brudd filter. Husk at konfidensen til et slikt brudd like vel er "bare" 52%, dvs at 48% av bruddene ender med å gi negativ avkastning. Men de bruddene som gir positiv avkastning har en avkastning som er 5,32 ganger større enn det en evt taper i snitt på de tapende bruddene.


MA: Rødt felt indikerer at OBX indeks er under det glidende snittet. Grønt felt indikerer at OBX indeks er over det glidende snittet.

Avstand til MA: Prosentvis avstand mellom et gitt glidende snitt og OBX indeks.

Falskt brudd: Indikerer om bruddet etter mine analyser anses som et ekte eller et falskt brudd. Ved falske brudd vil jeg ikke forvente positiv avkastning på bruddet og unnlater å innta posisjon. Når et brudd indikeres som falskt ligger det en forventning i dette om at markedet i løpet av relativt kort tid vil reversere og på nytt krysse det glidende snittet.

Konfidens: Angir den statistiske sannsynligheten for at bruddet gir positiv avkastning. Høy konfidens indikerer at det er god historisk presedens for at prediksjonen er korrekt.

V/T ratio: Ratioen mellom gjennomsnittlig avkastning for vinnende brudd kontra tapende brudd. En ratio på f.eks 4 indikerer at en historisk har tjent 4 ganger mer på brudd med positiv avkastning enn det en har tapt på brudd med negativ avkastning.

Justert konfidens: Konfidens justert for ekstremt marked filter.

Ekstremt marked filter: Angir hvor ekstremt markedet er sammenlignet med gjennomsnittlig marked de siste 14 årene. Høye verdier for dette filteret reduserer konfidensen til de andre prediksjonene. Posisjonsstørrelser bør justeres tilsvarende.

Crossover: Angir status til de ulike glidende snittene i forhold til hverandre. Røde felt angir at det korte snittet er under det lange snittet.

Alle tall er basert på data for OBX siden 1996.

Dette må på ingen måte anses som investeringsråd. Bruk denne informasjonen kun som et supplement til annen informasjon og din egen tradingstrategi.

OBX vs OSX/XOI

I denne posten vil jeg se på korrelasjonen mellom OSX, XOI og OBX. Se den forrige posten på bloggen for en kort oppsummering av OSX og XOI.

Det er nærliggende å tro at det er en sterk korrelasjon mellom OSX, XOI og OBX. Alle indexene er i stor grad avhengig av utviklingen i olje- og gassprisene. OBX antakelig i mindre grad enn OSX og XOI. Jeg har sett på data for 5 år for alle tre indexene. OBX data er hentet fra OSE, OSX og XOI data er hentet fra finance.yahoo.com.

Data er filtrert etter dager der begge markedene er åpne. Observasjoner der kun et marked er åpent er fjernet. Dette resulterer i at enkelte av observasjonene av daglig endring faktisk er endring over to dager for et av markedene. Det gjelder få observasjoner og påvirker det endelige resultatet i liten grad.

Først vil jeg vise et chart over utviklingen i indexene i perioden.


Det ser ut til at indeksene stort sett følger hverandre godt i perioden. For å få bekreftet dette har jeg laget et indeksert chart der hver indeks startverdi er satt til 100 og videre utvikling er etter daglig prosentvis endring.


I dette chartet ser en at det er perioder der det er stort avvik mellom utviklingen på OBX og på XOI/OSX. I den videre analysen vil jeg bruke snittet av de daglige endringene for OSX og XOI til sammenligning med OBX da de for hele perioden har en høyere korrelasjon enn enkeltindeksene.

Korrelasjonen mellom daglige prosentvise endringer på OBX og snittet mellom OSX og XOI er 0,54 for hele 5 års perioden. Ikke en spesielt sterk korrelasjon, men omtrent som forventet. Spørsmålet er om dette er informasjon som kan brukes til noe ("need to know") eller om det bare er kjekt å vite ("nice to know"). I et tradingperspektiv vil en mye kortere periode enn 5 år være aktuelt med tanke på bruke OSX/XOI for å predikere utvikling på OBX. Jeg har derfor sett på korrelasjonen mellom indeksene på ukes og månedbasis. Hver mandag har jeg undersøkt korrelasjonen for indeksene i den foregående uken. Jeg har og undersøkt korrelasjonen mellom indeksene i den foregående måned ved hvert månedskifte.


Som en ser av diagrammene over er det stor variasjon på korrelasjonen i de ulike ukene/månedene. Korrelasjonen ligger overveiende mellom 0 og 0,5 i begge tilfellene, dette bekreftes av at snittene for korrelasjon i ukene er 0,28 og månedene 0,36. Dette er en så lav korrelasjon at det etter min mening ikke kan brukes til noe. I tillegg er variasjonen så stor at OSX/XOI etter min mening har svært liten verdi som prediktor for utvikling på OBX.

Den siste oversikten jeg vil vise er forholdet mellom indeksert OBX og indeksert snitt OSX/XOI. En kunne jo i utgangspunktet tenkte seg at en kunne gått long OBX når OSX/XOI var over OBX og short når OSX/XOI var under OBX. Etter min mening viser dette diagrammet at det ikke er en strategi som vil fungere i praksis. Med så stor variasjon i avstanden mellom OBX og XOI/OSX er det umulig å finne et nivå som kan tjene som inngangsnivå. Jeg har ikke brydd meg med å teste lønnsomheten av en slik strategi da jeg ikke ser hvordan en kan få pålitelige inngangsnivåer.


For min del konkluderer jeg med at jeg ikke kan bruke OSX/XOI til noe i forhold til min tradingstrategi på OBX. Kanskje har noen av dere som leser bloggen har forslag til andre tilnærminger til dette?

Til MscFE`s kommentar:
OSX kan handles med ETF: OIH

XOI kan handles med flere ETF`s: PXE, XLE

OSX og XOI kort oppsummert

Det har i en tid blitt spekulert i korrelasjonen mellom OBX og de amerikanske indeksene for oljeservicesektoren OSX og oljesektoren XOI. Før jeg går nærmere inn på problemstillingen vil jeg i denne posten kort oppsummere OSX og XOI.

XOI - AMEX OIL INDEX
Består av 13 amerikanske oljerelaterte firmaer.

The XOI Index represents the symbol of the American Stock Exchange (AMEX) Oil Index. At its inception in August 1984, the XOI Index was set at a value of 125. The XOI Index tracks a group of companies (i.e. there were 13 in 2008) involved in the oil industry. Companies included within the XOI Index are involved in activities that include exploration, development, and production of petroleum. The XOI Index is a price weighted index. As a result, a small company trading at a high price will have a greater impact on the XOI Index than a large corporation with a lower share price. Despite this limitation, the XOI Index is a widely followed index. XOI also refers to the trading symbol of the XOI Index option traded on AMEX.

APC	ANADARKO PETROLEUM
BP	BP PLC
COP	CONOCOPHILLIPS
CVX	CHEVRON CORP
HES	HESS CP
MRO	MARATHON OIL CORP
OXY	OCCIDENTAL PET
REP	REPSOL YPF S.A.
SUN	SUNOCO INC
TOT	TOTAL S.A.
VLO	VALERO ENERGY CP
XOM	EXXON MOBIL CP

Kilder: http://finance.yahoo.com/q?s=^XOI og http://www.investorglossary.com/xoi-index.htm

OSX - OIL SERVICE SECTOR INDEX
Består av 15 oljeservice selskaper.

The Philadelphia Oil Service Sector Index is price-weighted index composed of 15 companies that provide oil drilling and production services, oil field equipment, support services and geophysical/reservoir services. The OSX Index was set to an initial value of 75 on December 31, 1996.

Oil Service Index - Components
Component	Symbol
Baker Hughes	BHI
BJ Services	BJS
Cameron	CAM
Global Industries	GLBL
Halliburton	HAL
Nabors Industries	NBR
Noble	NE
National Oilwell Varco	NOV
Oceaneering International	OII
Rowan	RDC
Transocean	RIG
Smith International	SII
Schlumberger	SLB
Tidewater	TDW
Weatherford International	WFT

Kilder: http://www.buyupside.com/articles_other/oilserviceindex.htm og http://www.bloomberg.com/apps/quote?ticker=OSX:IND

OBX status

Får vi brudd på MA24 på mandag vil det bli betegnet som ekte.

MA: Rødt felt indikerer at OBX indeks er under det glidende snittet. Grønt felt indikerer at OBX indeks er over det glidende snittet.

Avstand til MA: Prosentvis avstand mellom et gitt glidende snitt og OBX indeks.

Falskt brudd: Indikerer om bruddet etter mine analyser anses som et ekte eller et falskt brudd. Ved falske brudd vil jeg ikke forvente positiv avkastning på bruddet og unnlater å innta posisjon. Når et brudd indikeres som falskt ligger det en forventning i dette om at markedet i løpet av relativt kort tid vil reversere og på nytt krysse det glidende snittet.

Konfidens: Angir den statistiske sannsynligheten for at bruddet gir positiv avkastning. Høy konfidens indikerer at det er god historisk presedens for at prediksjonen er korrekt.

V/T ratio: Ratioen mellom gjennomsnittlig avkastning for vinnende brudd kontra tapende brudd. En ratio på f.eks 4 indikerer at en historisk har tjent 4 ganger mer på brudd med positiv avkastning enn det en har tapt på brudd med negativ avkastning.

Justert konfidens: Konfidens justert for ekstremt marked filter.

Ekstremt marked filter: Angir hvor ekstremt markedet er sammenlignet med gjennomsnittlig marked de siste 14 årene. Høye verdier for dette filteret reduserer konfidensen til de andre prediksjonene. Posisjonsstørrelser bør justeres tilsvarende.

Crossover: Angir status til de ulike glidende snittene i forhold til hverandre. Røde felt angir at det korte snittet er under det lange snittet.

Alle tall er basert på data for OBX siden 1996.

Dette må på ingen måte anses som investeringsråd. Bruk denne informasjonen kun som et supplement til annen informasjon og din egen tradingstrategi.

Enkelt?

Dette chartet viser hvor forutsigbar SP500 kan være. De fulle linjene ble tegnet inn rundt kl. 18 og ikke endret etterpå. Dessverre hadde jeg ikke tid til å trade US index ikveld, ellers ville forlengelsen av disse linjene ha fungert perfekt for å time inngang/utgang. Ser enkelt ut ikke sant? Synd at det er så vanskelig å stole på slike linjer og trykke på kjøpsknappen når mulighetene er der.

Trendlinjer, og støtte og motstandsnivåer fungerer veldig godt på US indeksene. Antakelig fordi det er så mange som daytrader og som ser på akkurat de samme linjene. Min erfaring er at dette ikke stemmer like godt på OSE. Men kanskje noen andre har andre erfaringer?


Her er igjen et eksempel fra idag på en trendlinje som holdt hele dagen igjennom. Dette er på 1 min SP futures chart. Jeg viser ikke disse bildene for å vise dere hvor god jeg er til å tegne trendlinjer, men for å vise hvor forutsigbar SP500 kan være.... Forståelse for slike trendlinjer og for støtte og motstandsnivåer er viktige for de som vil trade kortsiktig.

OBX status

MA: Rødt felt indikerer at OBX indeks er under det glidende snittet. Grønt felt indikerer at OBX indeks er over det glidende snittet.

Avstand til MA: Prosentvis avstand mellom et gitt glidende snitt og OBX indeks.

Falskt brudd: Indikerer om bruddet etter mine analyser anses som et ekte eller et falskt brudd. Ved falske brudd vil jeg ikke forvente positiv avkastning på bruddet og unnlater å innta posisjon. Når et brudd indikeres som falskt ligger det en forventning i dette om at markedet i løpet av relativt kort tid vil reversere og på nytt krysse det glidende snittet.

Konfidens: Angir den statistiske sannsynligheten for at bruddet gir positiv avkastning. Høy konfidens indikerer at det er god historisk presedens for at prediksjonen er korrekt.

V/T ratio: Ratioen mellom gjennomsnittlig avkastning for vinnende brudd kontra tapende brudd. En ratio på f.eks 4 indikerer at en historisk har tjent 4 ganger mer på brudd med positiv avkastning enn det en har tapt på brudd med negativ avkastning.

Justert konfidens: Konfidens justert for ekstremt marked filter.

Ekstremt marked filter: Angir hvor ekstremt markedet er sammenlignet med gjennomsnittlig marked de siste 14 årene. Høye verdier for dette filteret reduserer konfidensen til de andre prediksjonene. Posisjonsstørrelser bør justeres tilsvarende.

Crossover: Angir status til de ulike glidende snittene i forhold til hverandre. Røde felt angir at det korte snittet er under det lange snittet.

Alle tall er basert på data for OBX siden 1996.

Dette må på ingen måte anses som investeringsråd. Bruk denne informasjonen kun som et supplement til annen informasjon og din egen tradingstrategi.

Obama versus tidligere presidenter

Chart by JP Koning
http://www.financialgraphart.com/

OBX status

MA: Rødt felt indikerer at OBX indeks er under det glidende snittet. Grønt felt indikerer at OBX indeks er over det glidende snittet.

Avstand til MA: Prosentvis avstand mellom et gitt glidende snitt og OBX indeks.

Falskt brudd: Indikerer om bruddet etter mine analyser anses som et ekte eller et falskt brudd. Ved falske brudd vil jeg ikke forvente positiv avkastning på bruddet og unnlater å innta posisjon. Når et brudd indikeres som falskt ligger det en forventning i dette om at markedet i løpet av relativt kort tid vil reversere og på nytt krysse det glidende snittet.

Konfidens: Angir den statistiske sannsynligheten for at bruddet gir positiv avkastning. Høy konfidens indikerer at det er god historisk presedens for at prediksjonen er korrekt.

V/T ratio: Ratioen mellom gjennomsnittlig avkastning for vinnende brudd kontra tapende brudd. En ratio på f.eks 4 indikerer at en historisk har tjent 4 ganger mer på brudd med positiv avkastning enn det en har tapt på brudd med negativ avkastning.

Justert konfidens: Konfidens justert for ekstremt marked filter.

Ekstremt marked filter: Angir hvor ekstremt markedet er sammenlignet med gjennomsnittlig marked de siste 14 årene. Høye verdier for dette filteret reduserer konfidensen til de andre prediksjonene. Posisjonsstørrelser bør justeres tilsvarende.

Crossover: Angir status til de ulike glidende snittene i forhold til hverandre. Røde felt angir at det korte snittet er under det lange snittet.

Alle tall er basert på data for OBX siden 1996.

Dette må på ingen måte anses som investeringsråd. Bruk denne informasjonen kun som et supplement til annen informasjon og din egen tradingstrategi.

Forfallsuken for derivater på nytt

Jeg har sett på forfallsukene for derivater igjen etter at MscFE viste meg at han kom til andre tall. Årsaken ligger nok i at jeg i den første analysen brukte ukentlige data fra Yahoo for OBX. Disse er tydeligvis ikke korrekte. Jeg har analysert på nytt ved bruk av mine vanlige OBX data fra OSE som er "vasket" for feil gjennom mange analyser. I denne analysen har jeg sett på OBX tilbake til 1996. Strategien er å kjøpe på close verdi på fredag og selge på close neste fredag. Jeg har så sett på forfallsukene mot de andre ukene i mnd.




Resultatet er at forfallsuken nå kommer ut med negativ avkastning i snitt. Den beste uken er faktisk uken etter forfallsuken. Også den første uken i mnd. kommer overraskende godt ut. Legg merke til de høye standardavvikene. På grunn av disse er dette en strategi som nær sagt er ubrukelig. Tar en 95% konfidensintervall for den beste uken (uken etter forfall) blir dette: -5,63 - 6,78. Dette intervallet er så stort at det vil være meningsløst å satse penger på denne strategien. Jeg skal like vel senere se på om det er faktorer som kan gjøre denne strategien profitabel.

For å se på det på en annen måte: Avkastningen ved bruke strategien på uken etter forfall i løpet av 14 år er 124%. Høres ikke så ille ut, men annualisert er det bare 5,93% avkastning per år.

Daglig statusoppdatering

Bildet over viser status per idag. Ut ifra dette kan en lese at det siste bruddet var et brudd opp på MA10 idag som ikke ble angitt som falskt. Sannsynligheten (konfidens) for at dette bruddet gir positiv avkastning er 58% (28% når en justerer for ekstremt marked). I snitt vil slike brudd gi gevinst som er 2,81 ganger større enn tapene.

Før dette var det brudd ned på MA50 og MA24 som begge ble angitt som ekte, med en konfidens på henholdsvis 28% og 46%, med en dags mellomrom. Begge disse bruddene ville gitt god avkastning dersom en inntok en short posisjon ved close den dagen bruddet startet.

MA: Rødt felt indikerer at OBX indeks er under det glidende snittet. Grønn boks indikerer at OBX indeks er over det glidende snittet.

Avstand til MA: Prosentvis avstand mellom et gitt glidende snitt og OBX indeks.

Falskt brudd: Indikerer om bruddet etter mine analyser anses som et ekte eller et falskt brudd. Ved falske brudd vil jeg ikke forvente positiv avkastning på bruddet og unnlater å innta posisjon. Når et brudd indikeres som falskt ligger det en forventning i dette om at markedet i løpet av relativt kort tid vil reversere og på nytt krysse det glidende snittet.

Konfidens: Angir den statistiske sannsynligheten for at bruddet gir positiv avkastning. Høy konfidens indikerer at det er god historisk presedens for at prediksjonen er korrekt.

V/T ratio: Ratioen mellom gjennomsnittlig avkastning for vinnende brudd kontra tapende brudd. En ratio på f.eks 4 indikerer at en historisk har tjent 4 ganger mer på brudd med positiv avkastning enn det en har tapt på brudd med negativ avkastning.

Justert konfidens: Konfidens justert for ekstremt marked filter.

Ekstremt marked filter: Angir hvor ekstremt markedet er sammenlignet med gjennomsnittlig marked de siste 14 årene. Høye verdier for dette filteret reduserer konfidensen til de andre prediksjonene. Posisjonsstørrelser bør justeres tilsvarende.

Crossover: Angir status til de ulike glidende snittene i forhold til hverandre. Røde felt angir at det korte snittet er under det lange snittet.

Alle tall er basert på data for OBX siden 1996.

Dette må på ingen måte anses som investeringsråd. Bruk denne informasjonen kun som et supplement til annen informasjon og din egen tradingstrategi.