Tekninen analyysi Saksan osakemarkkinoilla
Tillgren, Ville (2016)
Kandidaatintutkielma
Tillgren, Ville
2016
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2016083123332
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2016083123332
Tiivistelmä
Tässä kandidaatintutkielmassa tarkastellaan teknisen analyysin toimivuutta Saksan
osakemarkkinoilla. Työssä selvitetään minkälaiseen tuottoon tutkimukseen valituilla teknisen
analyysin menetelmillä, liukuvalla keskiarvolla ja momentumilla sekä passiivisen
kaupankäynnin osta ja pidä –strategialla, on mahdollista päästä eri suoritusmittareiden
valossa. Tutkimus toteutetaan muodostamalla osakeportfoliot, joita hallitaan edellä mainituilla
kaupankäyntimenetelmillä kymmenen vuoden jaksolla 2005-2015.
Kaupankäyntimenetelmien suoritusmittareina käytetään kertynyttä tuottoa, volatiliteettia
sekä Sharpen lukua, Treynorin indeksiä ja Jensenin alfaa. Markkinoiden vertailuindeksinä
toimii DAX30-indeksi. T-testiä käytetään liukuvan keskiarvon ja momentumin kohdalla
määrittelemään, onko menetelmien antamien osto- ja myyntijaksojen päivätuottojen
väliset erot tilastollisesti merkitseviä. Aineistona ovat Saksan DAX30-indeksin mukaisesti
kolmenkymmenen yrityksen päivittäiset kokonaistuottoindeksien aikasarjat.
Tuloksien mukaan liukuva keskiarvo sekä osta ja pidä –strategia päätyivät lähes samaan
kokonaistuottoon ja momentum jäi vertailussa viimeiseksi. Sharpen, Treynorin
sekä Jensenin riskin ja tuoton huomioivilla menestysmittareilla mitattuna liukuva keskiarvo
suoriutui parhaiten. Liukuva keskiarvo oli kaikilla kolmella menestysmittarilla parempi
myös suhteessa tutkimuksessa käytettyyn DAX30-vertailuindeksiin.Tilastollisen
testaamisen tuloksena teknisen analyysin menetelmien mukaisissa päivätuottojen keskiarvoissa
ei ole tilastollisesti merkitsevää eroa, eikä voida yleistää ovatko Saksan osakemarkkinat
tehokkaat vai tehottomat. The scope of this Bachelor’s thesis is to scrutinize how well technical analysis works in
Germany’s stockmarkets. The main objective is to find out how well moving average and
momentum can predict the future and see what is the total return when using the methods
at ten year period 2005-2015. The returns are compared to buy and hold –
strategy. Work is done by creating stock portfolios and by simulating trading with the buy
and sell signals from the technical analysis and buy and hold –strategy.
To measure the performance of the different trading methods, the average and the annual
returns are calculated. Also each portfolio’s volatility, Sharpe’s ratio, Treynor’s index
and Jensen’s alpha is measured. DAX30-index is used as an overall market return.
T-test is used to find out if there is a statistical difference in the average daily returns in
the buy and sell periods created by moving average and momentum. The data is collected
according to German DAX30-index and it consists the daily time series of total return
index values from thirty biggest stocks. The average and annual return were almost the
same for moving average and the passive buy and –hold strategy at the end of the research
period where momentum ranked the last. Taking Sharpe’s ratio, Treynor’s index
and Jensen’s alpha into account, the results are different and moving average was the
best performed trading strategy. There was no statistical difference in the daily return
means so the null hypothesis can not be rejected. Technical analysis was able to predict
market changes according to history based information, but the results can not be generalised.
osakemarkkinoilla. Työssä selvitetään minkälaiseen tuottoon tutkimukseen valituilla teknisen
analyysin menetelmillä, liukuvalla keskiarvolla ja momentumilla sekä passiivisen
kaupankäynnin osta ja pidä –strategialla, on mahdollista päästä eri suoritusmittareiden
valossa. Tutkimus toteutetaan muodostamalla osakeportfoliot, joita hallitaan edellä mainituilla
kaupankäyntimenetelmillä kymmenen vuoden jaksolla 2005-2015.
Kaupankäyntimenetelmien suoritusmittareina käytetään kertynyttä tuottoa, volatiliteettia
sekä Sharpen lukua, Treynorin indeksiä ja Jensenin alfaa. Markkinoiden vertailuindeksinä
toimii DAX30-indeksi. T-testiä käytetään liukuvan keskiarvon ja momentumin kohdalla
määrittelemään, onko menetelmien antamien osto- ja myyntijaksojen päivätuottojen
väliset erot tilastollisesti merkitseviä. Aineistona ovat Saksan DAX30-indeksin mukaisesti
kolmenkymmenen yrityksen päivittäiset kokonaistuottoindeksien aikasarjat.
Tuloksien mukaan liukuva keskiarvo sekä osta ja pidä –strategia päätyivät lähes samaan
kokonaistuottoon ja momentum jäi vertailussa viimeiseksi. Sharpen, Treynorin
sekä Jensenin riskin ja tuoton huomioivilla menestysmittareilla mitattuna liukuva keskiarvo
suoriutui parhaiten. Liukuva keskiarvo oli kaikilla kolmella menestysmittarilla parempi
myös suhteessa tutkimuksessa käytettyyn DAX30-vertailuindeksiin.Tilastollisen
testaamisen tuloksena teknisen analyysin menetelmien mukaisissa päivätuottojen keskiarvoissa
ei ole tilastollisesti merkitsevää eroa, eikä voida yleistää ovatko Saksan osakemarkkinat
tehokkaat vai tehottomat.
Germany’s stockmarkets. The main objective is to find out how well moving average and
momentum can predict the future and see what is the total return when using the methods
at ten year period 2005-2015. The returns are compared to buy and hold –
strategy. Work is done by creating stock portfolios and by simulating trading with the buy
and sell signals from the technical analysis and buy and hold –strategy.
To measure the performance of the different trading methods, the average and the annual
returns are calculated. Also each portfolio’s volatility, Sharpe’s ratio, Treynor’s index
and Jensen’s alpha is measured. DAX30-index is used as an overall market return.
T-test is used to find out if there is a statistical difference in the average daily returns in
the buy and sell periods created by moving average and momentum. The data is collected
according to German DAX30-index and it consists the daily time series of total return
index values from thirty biggest stocks. The average and annual return were almost the
same for moving average and the passive buy and –hold strategy at the end of the research
period where momentum ranked the last. Taking Sharpe’s ratio, Treynor’s index
and Jensen’s alpha into account, the results are different and moving average was the
best performed trading strategy. There was no statistical difference in the daily return
means so the null hypothesis can not be rejected. Technical analysis was able to predict
market changes according to history based information, but the results can not be generalised.