Månedlig avkastning - oppdatert

Jeg har igjen sett på månedlig avkastning for OSE, denne gang fra 1983 til 2010. Det er brukt data fra TOTX frem til innføringen av OBX. Da jeg tidligere så på dette brukte jeg sluttverdi for første dag hver måned. Dette gir et litt feilaktig bilde av månedsavkastning. Denne gang har jeg sett på sluttkurs siste dag hver måned.

Det gamle ordtaket "Sell in May - Stay away" ser ut til å stemme for OSE. Men for høsten sin del er det enkelte år som drar ned gjennomsnittet kraftig. De fleste årene har gitt positiv avkastning også i høstmåneden. Høyt standardavvik gjenspeiler denne usikkerheten. Hver enkelt får ta stilling til om en vil være eksponert i disse måneden. En bør i alle fall være klar over den økte risikoen for nedside i høstmånedene.

Juni er den eneste måneden som har negativ avkastning både i gjennomsnitt og median. Dette er med andre ord en måned en bør unngå å være eksponert, eventuelt kan en hente avkastning på nedsiden.

Effekt på OBX av FEDs renteendringer

MscFE har sett på effekten av renteendringer i USA på OBX indeksen i Norge. Resultatene er gjengitt i to tabeller her. Den første viser avkastning for OBX 10, 30, 50 og 100 dager etter at FED setter ned renten. Den andre for de samme antall dager etter at FED setter opp renten. Antallet observasjoner er ikke så stort, men det ser ut til at renteoppganger har blitt etterfulgt av oppgang på børsen. Etter 100 dager har OBX levert positiv avkastning i 16 av 17 tilfeller. For rentenedsettelser er resultatet mindre betydningsfullt. Med oppgang i 7/12 tilfeller er det ganske nært en "coin flip".

Månedlig avkastning for OBX

Jeg lar tabellen tale for seg:

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.

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.

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 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

Dow Jones beveger seg 2% eller mer - hva skjer med OBX?

Etter posten om korrelasjon mellom DJI og OBX fikk jeg spørsmål om hva som har skjedd når DJI beveger seg mer enn 2% opp eller ned. Det har tidligere ikke vært så aktuelt å se på det siden det har skjedd ytterst skjeldent før 2008. Men det siste årets bevegelser gjør det mer aktuelt.

Tabellen under viser forholdet mellom DJI og OBX dagen etter når DJI beveger seg mer en 2%

Daglig oppfølging - del 2

Testen av daglig oppfølging viste at det er en strategi som med de rette forutsetninge kan fungere. Med dette mener jeg at strategien viste seg å være gunstig dersom en regnet med at kostnadene var ubetydelige i forhold til gevinst. Som det helt korrekt ble påpekt av bearishbear.com vil kostnadene normalt sett ved å følge denne strategien ganske enkelt overstige gevinsten. Men finnes det en måte å få strategien til å fungere like vel?

Jeg kom ikke helt i mål med å teste strategien fullt ut i forrige post. Jeg konkluderte med at om en bare går long når OBX er over sitt 250 dagers MA vil det være mer lønnsomt enn om en går long ved alle positive dager. Jeg har nå testet på nytt med dette parameteret. I tillegg har jeg testet med og uten gearingeffekten en oppnår ved å handle futures.

Slik har jeg testet:
Gå long når OBX har steget fra dagen før og OBX er over sitt 250 dagers MA. Inngangsverdi settes til closeverdi for OBX. Posisjonen stenges dagen etter på closeverdi. Det handles alltid for 50000,-

To ulike investeringsalternativ testes. Det første benytter futureskontrakter slik jeg hovedsakelig gjør i mine investeringer. Den andre forutsetter at det finnes et ETF med 1:1 forhold til OBX slik at når OBX stiger 1% stiger ETF`et 1%. Kostnadene ved handel er satt til 15 kr pr futureskontrakt og til 0,05% (min 95,-) ved ETF handel.

Det er klart at et alternativ med gearing vil gi bedre resultat siden kostnadene vil utgjøre en langt lavere kostnad i forhold til gevinst. Futureshandel innebærer en gearing på rundt 10 ganger egenkapital.



Det følgende chartet viser resultatet av strategien når en handler futureskontrakter for 50000 (eksponert for 500000) i hver handel med og uten kostnader.


Strategien vil fungere ved tilstrekkelig eksponering i forhold til kostnadene, en bør da handle futureskontrakter hvor eksponeringen er stor i forhold til kostnadene.

Jeg anbefaler ingen å ta i bruk en slik strategi uten å selv sette seg inn i strategien og de underliggende mekanismene. Risiko for tap er stor.

Korrelasjon mellom DJI og OBX

Ofte får en høre at det er sannsynlig at Oslo Børs skal opp fordi Dow Jones Index stengte opp dagen før. Men hvor stor er den sannsynligheten egentlig? Er det noe en kan bruke i en tradingstrategi?

Jeg har sammenlignet data for OBX og DJI fra 2003 til 2008 for å se på korrelasjon. Data som er brukt i analysen er daglig prosentvis endring av indexene. Jeg har sett både på OBX og DJI samme dag, og i tillegg hvorvidt DJI close en dag påvirker OBX dagen etter.

Først en rask rekapitulasjon av 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). http://no.wikipedia.org/wiki/Korrelasjon

Korrelasjonen angis som et tall mellom -1 og 1. Ved 0 er det ingen samvarians mellom datasettene, ved 1 beveger de seg helt likt og ved -1 helt motsatt av hverandre.

I hele perioden vil en få en lav korrelasjon mellom OBX og DJI. Både om en ser på DJI fra samme dag og om en ser på DJI fra dagen før. Sannsynligheten for at OBX og DJI stenger i samme retning er likevel over 50% både for negative og positive dager.


Jeg ønsket å se nærmere på korrelasjonen for en kortere tidsperiode. I de påfølgende chartene er korrelasjon pr måned tegnet inn sammen med utviklingen i OBX over perioden. Det er klart at korrelasjonen måned for måned varierer så mye at en ikke kan stole på et slikt parameter. I enkelte måned er det negativ korrelasjon mellom DJI og OBX, de beveger seg altså motsatt av hverandre.



Konklusjonen av denne analysen er at en ikke kan trekke noen konklusjoner om utvikling på OBX en vilkårlig dag basert på retningen til DJI dagen før. Det er en svak sannsynlighet for at OBX kommer til å stenge opp om DJI har stengt opp, basert på disse dataene vil det skje i 64% av tilfellene. Stengte DJI ned er sannsynligheten for at OBX skal stenge ned 52%.

Daglig oppfølging - Test av strategi

Denne gangen har jeg testet en svært enkel strategi. Gå long på positive dager og gå short på negative dager. Alle handler stenges dagen etter på close. I utgangspunktet virker det ikke særlig gunstig. Andelen negative dager som etterfølges av en negativ dag er 47,5%. Andelen positive dager som etterfølges av en positiv dag er 55%. En vil derfor i utgangspunktet tenke at avkastningen vil være bedre på long delen av strategien.

Dette er en test for å se om det er en edge ved strategien, jeg har derfor brukt index verdi som inngang og utgang og ikke regnet med kostnader til megler, renter på cash osv. i avkastningen. Reell avkastning er derfor noe lavere enn denne testen indikerer. Underliggende data er fra 1996 til dags dato.

Jeg anbefaler ingen å ta i bruk en slik strategi uten å selv sette seg inn i strategien og de underliggende mekanismene. Risiko for tap er stor.

Fra chartet kan en se at en oppfølgingstrategi på positive dager gir en signifikant bedre avkastning enn på negative dager. Forklaringen ligger selvsagt i at markedet i perioden det testes i stort sett har vært stigende. Det er derfor flere positive dager enn negative. Avkastningen på positiv oppfølgingsstrategi er negativ i perioder med nedgang. Da overstiger antallet negative dager antallet positive. Jeg har lagt til et enkelt filter for strategien. OBX med 250 dagers glidende snitt. Visuelt ser det ut til at det kun er gunstig å gå long på postive dager når OBX er over MA250. Motsatt er det kun gunstig å gå short når OBX er under MA250.


Det ligger ingen store overraskelser i denne gjennomgangen av strategien. Long strategien er bedre enn short strategien siden markedet er stigende. Kombinert gir strategiene grei avkastning gjennom alle marked. Den er like vel ikke god nok til å trades som en enkeltstående strategi. Men som en del av et bredere strategiprogram der en liten del av egenkapitalen brukes til denne strategien vil den gi positiv avkastning over tid.

MA24+n som exit for trade?

Det er blitt stilt spørsmål om det vil lønne seg å bruke et lengre MA for å time exit fra en trade. Tanken er at en skal bruke brudd på et snitt som er 24+ antall dager siden sist brudd istedenfor MA24 til å avslutte handelen.

Jeg har tatt en tilfeldig periode med noen falske og noen ekte brudd for å visualisere hvorfor dette ikke er gunstig. Jeg tror alle snitt lengre enn 24 dager vil gi tap totalt sett selv om enkelte brudd vil gå fra tap til gevinst.


Bildet viser også tydelig hva jeg mener med falske brudd.

Sammenligning av ulike moving averages for OBX - oppdatert

I min forrige post beskrev jeg MA24 crossover strategien som danner grunnlaget for min trading strategi. Her er oppfølgingsposten med sammenligning av ulike MA. Som dere ser er MA24 i utgangspunktet det MA som gir best avkastning. Jeg slengte i tillegg på utfallet av min strategi tradet over de siste 12 årene (W strat). Grafen dekker tiden fra mid 1996 til dags dato.

Y-aksen er antall punkter de ulike strategiene generer når en går long på kryss opp over MA og short på kryss ned over MA med exit på neste kryss. De er sammenliknet med en buy and hold for OBX fra 1996 til idag. (Klikk på bildet for større versjon)



Takk til e_m for tips om logaritmisk oversikt. Her er oppdatert chart med logaritmisk skala.

Edge ved å gå long når OBX er 10% under MA24?

I strategien min er tidspunkt inngang short/long i utgangspunktet når OBX krysser et glidende snitt over 24 dager. Det er blitt foreslått at en bør gå long igjen når OBX er 10% under MA som en slags kontreær tilnærming. Jeg har sett nærmere på dette. Dessverre er det bare 11 observasjoner av slike nivåer i materialet fra 1996 (gjennomsnitt -16,11%). 4 av disse er 4 i 2008. Jeg har tidligere utelukket 2008 i analysene siden jeg anser særlig høsten 2008 som en statistisk anomali som ikke vil opptre igjen i min levetid. Men siden det her er så få observasjoner skal jeg bruke alle i analysen. Resultatet må vurderes deretter.

Dette er en test for å se om det er en edge ved strategien, jeg har derfor brukt index verdi som inngang og utgang og ikke regnet med kostnader til megler, renter på cash osv. i avkastningen. Reell avkastning er derfor noe lavere enn denne testen indikerer. Underliggende data er fra 1996 til dags dato.

Jeg anbefaler ingen å ta i bruk en slik strategi uten å selv sette seg inn i strategien og de underliggende mekanismene. Risiko for tap er stor.

Strategien i denne testen er:
Når OBX indexen er 10% under sitt 24 dager glidende snitt skal en innta en long posisjon i OBX index futures. Jeg har brukt to ulike exit tidspunkt. Et når OBX igjen krysser MA24 på vei opp, og et når OBX krysser MA24 på vei ned igjen senere. Avkastning er beregnet ut ifra 15% sikkerhetskrav på futures kontraktene.


Fra tabellen over kan en trekke noen få og ganske relative konklusjoner. Tilsynelatende er det gjennomsnittlig negativ avkastning ved å gå long når obx er 10% under MA uavhengig av exit. Sannsynligheten er større for å tape enn å vinne på en slik handel.

Med så få observasjoner er alle resultatene her svake med tanke på å anslå fremtidig avkastning. Den mest bastante konklusjonen en kan trekke er at det er under 50% sjanse for å vinne på en slik strategi og over 50% sjanse for å tape. Både tap og gevinst har i de 11 tilfellene vært ganske store. Men tapene er totalt sett større enn gevinstene.

Jeg kommer ikke til å innta posisjoner basert på en strategi med så dårlig datagrunnlag. De få dataene vi har anslår at en skal tape på en slik strategi.

Edge ved long posisjon etter flere dager med nedgang?

Jeg har fundert litt over hvorvidt det er lønnsomt å innta en longposisjon etter at OBX indexen har falt flere dager på rad. For å undersøke dette satt jeg opp en test der en inntar en longposisjon ved close på dag 4 eller 5 med nedgang.

Dette er en test for å se om det er en edge ved strategien, jeg har derfor brukt index verdi som inngang og utgang og ikke regnet med kostnader til megler, renter på cash osv. i avkastningen. Reell avkastning er derfor noe lavere enn denne testen indikerer. Underliggende data er fra 1996 til dags dato.

Jeg anbefaler ingen å ta i bruk en slik strategi uten å selv sette seg inn i strategien og de underliggende mekanismene. Risiko for tap er stor.

I den første testen har jeg gått long ved close på 4.dagen med nedgang og solgt X antall dager senere. Jeg har kjørt to ulike tester med og uten krakket høsten 2008.

Som en ser av datene i tabellen over er edgen ved en slik strategi liten. Ved utgang fra posisjonen etter 5 dager er det like vel en liten gevinst i gjennomsnitt.

Den neste testen er gjennomført på samme måte, men med inngang etter 5 dager med fall.

Forventet avkastning er høyere i dette tilfellet og utgang ved dag 1-5 gir alle gevinst. Utvalget der krakket fra 2008 er utelatt har en lavere gjennomsnittlig avkastning.

Konklusjonen er at det er en edge ved å innta en longposisjon etter 4 eller 5 dager med fall. Men fallhøyden er stor med mange observasjoner med stort tap. Strategien må brukes med forsiktighet.

Ekte brudd og falske brudd

Først en rask rekapitulasjon av ekte og falske brudd.

Ifølge OBX trading strategien må OBX oppnå en viss høyde over MA etter brudd for at jeg skal selge kontraktene dersom jeg er long i handelen. Dersom denne målhøyden ikke blir nådd holder jeg handelen til kryss under MA. Dersom MA da er lavere enn den var ved inngang gir det netto tap i handelen. En definerer da dette som et falskt brudd. Et ekte brudd er definert som de bruddene der enten målhøyden over MA oppnås slik at handelen avsluttes eller at en krysser ned over MA som er høyere enn ved inngang i handelen slik at en har netto gevinst på handelen.

Etter å ha jobbet med noen filtre har jeg greid å fjerne en del av de falske bruddene.



De gjenværende bruddenes avkastning fordeler seg som vist i de følgende bildene. Avkastning på Y-aksen.

Så langt er jeg fornøyd med filtrene, men det er fremdeles rom for en del forbedring særlig på short strategien. Jeg vil jobbe videre med dette fremover.

Teknisk OBX

Videre utvikling etter kraftig ned og deretter opp

Som en oppfølging til gårsdagens post om tidligere utvikling etter at OBX har falt over 4% har jeg idag sett på hva som tidligere har skjedd når OBX har falt med over 4% og deretter steget med over 2%. Det ser ut som om at jeg kan sitte komfortabelt i short futures.

Utvikling etter fall på over 4% på OBX

OBX indeksen har siden april 1996 falt med over 4% 51 ganger. Tabellen over viser videre utvikling etter dager med fall over 4%. Strategien er å kjøpe på close ved fall over 4%. Avkastning er målt i forhold til close på dag 1-5 deretter.

Jeg synes det er overaskende at snittet etter en dag er positivt. Stort standardavvik og lite antall observasjoner gjør at en må bruke denne strategien med forsiktighet.