|
G.A.W. Griffioen, "Technische analyse maakt zichzelf waar", Economische Statistische Berichten, 8 augustus 2003
|
Technische analyse maakt zichzelf waar |
|
|
* De auteur is werkzaam
bij de business
unit Asset and Liability
Management van
ORTEC bv.
GGriffioen@ortec.nl
|
|
Op basis van historische
data blijkt technische
analyse geen winst op te
leveren. Uit een model
blijkt echter dat technische
analyse wel
bestaansrecht heeft.
G.A.W. Griffioen*
Is technische analyse effectief als
hulpmiddel bij het doen van
voorspellingen over de toekomstige
koersontwikkeling van een
financiële waarde? Waarom wordt
technische analyse in de financiële
praktijk zo veelvuldig toegepast,
terwijl in de financieel wetenschappelijke
literatuur de efficiënte
markthypothese centraal staat?
Efficiënte markthypothese
In de financiële praktijk is het
niet de vraag of beurskoersen te
voorspellen zijn, maar hoe ze
voorspeld kunnen worden. Zo is
technische analyse ontwikkeld als
hulpmiddel bij het doen van voorspellingen
over de koersontwikkeling.
Daarentegen is het in de
financiële wetenschap meer de
vraag of beurskoersen überhaupt
wel te voorspellen zijn, dan hoe ze
voorspeld kunnen worden. Sinds
het overzichtsartikel van Fama
staat in de financiële wetenschap
de efficiënte markthypothese
(emh) centraal1. De emh is ontstaan
uit empirische bevindingen
dat prijsveranderingen onvoorspelbaar
lijken te zijn en de theorie van
Samuelson die een verklaring geeft
waarom prijsveranderingen
onvoorspelbaar zouden moeten
zijn2. Samuelson argumenteert dat
op een markt waarin iedereen vrij
toegang heeft tot alle mogelijke
|
informatie, deze informatie ook
direct in de prijs van een financiële
waarde wordt verwerkt. Omdat
nieuwe informatie op willekeurige
momenten beschikbaar komt, zullen
prijzen onvoorspelbaar fluctueren.
Fama onderscheidt drie vormen
van marktefficiëntie. Hij
noemt een financiële markt zwak
efficiënt als historische koersdata
geen informatie bevat waarmee de
toekomstige koersontwikkeling
voorspeld kan worden3. Volgens
de zwakke vorm van de emh is het
dus niet mogelijk om met voorspeltechnieken
uit de technische
analyse een bovengemiddeld rendement
te behalen.
Volgens technisch analisten is
een financiële markt niet eens
zwak efficiënt. Er bestaat daarom
een verschil van inzicht tussen
praktijk en wetenschap over de
effectiviteit van het gebruik van
technische analyse. In dit artikel
wordt de zwakke vorm van de emh
empirisch getoetst door een uitgebreide
verzameling van technieken
uit de technische analyse toe te
passen op een groot aantal financiële
datareeksen. Als de zwakke
vorm van de emh verworpen kan
worden, dan kan de conclusie
worden getrokken dat financiële
markten in hun geheel niet efficiënt
zijn4. Echter, als de zwakke
vorm van de emh op basis van het
onderzoek in dit artikel niet verworpen
kan worden, dan betekent
dit alleen dat er geen bewijs gevonden
is voor het niet zwak efficiënt
zijn van financiële markten.
Wat is technische analyse?
De filosofie achter het ontstaan
van technische analyse is dat nieuwe
macro- en micro-economische
informatie meestal geleidelijk en
zelden direct in de prijs van een
financiële waarde wordt verwerkt.
Hierdoor zouden in een koersgrafiek
regelmatig terugkerende
patronen worden gevormd. Technisch
analisten claimen dat zij die
|
patronen bijtijds kunnen herkennen
en dat zij op basis daarvan de
toekomstige koersontwikkeling
kunnen voorspellen. Dit is dus in
strijd met de emh. Technische analyse
is een verzamelnaam voor tal
van voorspeltechnieken. Sommige
zijn gebaseerd op visuele patroonherkenning,
andere zijn gebaseerd
op vast omschreven mathematische
regels. Een voorspeltechniek uit de
technisch analyse kan gecombineerd
worden met een handelsstrategie.
Een dergelijke handelsstrategie
kan bijvoorbeeld zijn dat er
gekocht respectievelijk verkocht
wordt als de voorspeltechniek
hogere respectievelijk lagere prijzen
voor een aandeel voorspelt. De
combinatie van een voorspeltechniek
uit de technische analyse met
een handelsregel wordt een technische
handelsstrategie genoemd.
Resultaten
In het onderzoek (zie tekstkader
onderzoeksopzet op bladzijde 372)
zijn talloze populaire technische
handelsstrategieën toegepast op
verschillende financiële datareeksen.
Voor bijna alle onderzochte
datareeksen tonen de empirische
resultaten aan dat de onderzochte
voorspeltechnieken uit de technische
analyse geen economisch en
statistisch significante voorspelkracht
hebben na correctie voor
transactiekosten, risico en ‘data-
1. E.F. Fama, Efficient capital markets: a review of
theory and empirical work, Journal of Finance,
1970, blz. 383-417.
2. P.A. Samuelson, Proof that properly anticipated
prices fluctuate randomly, Industrial
Management Review, 1965, blz. 41-49.
3. Bij twee ‘sterkere’ vormen van marktefficiëntie
wordt verondersteld dat alle mogelijke
informatie direct in de koers wordt verwerkt
(sterke efficiëntie) of dat alle publiekelijk
beschikbare informatie direct in de koers
wordt verwerkt (semi-stringente efficiëntie).
4. Als een financiële markt sterk efficiënt is, dan
is hij ook semi-stringent en zwak efficiënt. Als
een financiële markt niet eens zwak efficiënt
is, dan is hij logischerwijze ook niet semi-stringent
en sterk efficiënt.
|
|
| ESB 8-8-2003 | 371 |
| top |
|
|
|
snooping’5. Binnen de beste handelsstrategieën
blijkt het percentage
winstgevende orders rond de dertig
procent te schommelen. Opmerkelijk
is dat de posities voortvloeiende
uit deze orders lang worden aangehouden.
Zij omvatten gemiddeld
meer dan zestig procent van de
periode waarin de strategieën zijn
toegepast. Echter, de resterende
zeventig procent van de orders
levert een zodanig verlies op dat
er geen positief resultaat resteert.
Het onderzoek toont aan dat
technische analyse niet tot een
significant bovengemiddeld rendement
leidt. Bovendien kan dan ook
worden geconcludeerd dat de emh
niet zondermeer verworpen kan
worden.
Bestaansrecht van
technische analyse
Als de historische data aantonen
dat technische analyse niet werkt,
heeft technische analyse dan nog
wel bestaansrecht als hulpmiddel
bij het doen van voorspellingen?
Om deze vraag te beantwoorden
zijn er in het laatste decennium tal
|
Ontwikkeling van technische analyse
In de twintigste eeuw is technische analyse uitgegroeid tot
één van de populairste vormen van financiële marktanalyses.
Technisch analisten claimen dat de koers van een financiële
waarde te voorspellen is door de bestudering van de
historische koersontwikkeling. De “Dow Theory” wordt
beschouwd als het eerste begin van de moderne technische
analyse. Deze theorie is gebaseerd op artikelen van Charles
H. Dow, onder andere bedenker van de Dow Jones Industrial
Average, toen hij redacteur was van de Wall Street
Journal in de periode 1889-1902.
Eén van de grondbeginselen van technische analyse die is
voortgekomen uit de Dow theorie is dat koersbewegingen
trendmatig gedrag vertonen. Deze theorie maakt onderscheid
in drie soorten van opwaartse en neerwaartse koersbewegingen.
Namelijk de primaire trend, met een duur van
vier tot zes jaar, de secondaire trend, met een duur van
twee weken tot enkele maanden en tenslotte de tertiaire
trend, met een duur van enkele dagen tot twee weken. Het
uiteindelijke doel van de Dow theorie is om primaire trends
in een zo’n vroeg mogelijk stadium op te sporen. Na de
Dowtheorie is de literatuur over technische analyse de afgelopen
eeuw uitgebreid met tal van voorspeltechnieken, van
zeer simpel tot zeer geavanceerd.
|
|
van financiële marktmodellen ontwikkeld.
Deze modellen formuleren
in een theoretisch raamwerk
het gedrag van beleggers. Zo kan
worden onderzocht of beleggers
een bepaalde voorspeltechniek zullen
blijven gebruiken of juist niet.
Voor dit artikel is een model van
Brock en Hommes als uitgangspunt
genomen6. In het model kunnen
beleggers kiezen tussen fundamentele
of technische analyse. Bij
fundamentele analyse wordt alle
macro- en micro-economische
informatie in ogenschouw genomen.
Verwachte toekomstige kasstromen
worden verdisconteerd
om de ‘werkelijke’ prijs van een
financiële waarde te berekenen.
Deze werkelijke prijs wordt ook
wel de fundamentele prijs
genoemd. Een koop- of verkoopbeslissing
wordt genomen door de
berekende fundamentele prijs te
vergelijken met de marktprijs.
Superieure voorspeltechniek?
Om het model eenvoudig en
analyseerbaar te houden, kunnen
de beleggers kiezen uit één fundamentele
of één technische voorspeltechniek.
De fundamentele
voorspeltechniek voorspelt dat de
prijs van een financiële waarde
met een bepaalde snelheid terugkeert
naar de fundamentele prijs.
De technische voorspeltechniek is
gebaseerd op een voortschrijdend
gemiddelde (zie tekstkader onderzoeksopzet).
Beleggers kunnen op
elk moment van voorspeltechniek
veranderen. De keuze voor een
bepaalde voorspeltechniek hangt
af van de resultaten van die voorspeltechniek
in het meest recente
verleden. Hoe hoger de behaalde
winst van een voorspeltechniek is,
hoe meer beleggers deze voorspeltechniek
zullen kiezen. Iedere
belegger bepaalt zijn vraag naar de
financiële waarde op basis van de
voorspelling van de door hem
gekozen voorspeltechniek en zijn
mate van risicoaversie. De uiteindelijke
marktprijs wordt berekend
door vraag en aanbod aan elkaar
gelijk te stellen.
Het doel van het model is om te
|
analyseren of één bepaalde voorspeltechniek
superieur is aan de
andere. Hierbij is de uitkomst van
het model afhankelijk van de
invulling van de modelparameters.
Daarom wordt er onderzocht hoe
de uitkomst van het model verandert
als de waarde van één van de
modelparameters wordt gewijzigd.
Bijvoorbeeld: hoe verandert de uitkomst
als fundamenteel analisten
minder risicoavers worden? Of hoe
verandert de uitkomst als technisch
analisten in plaats van een
tiendaags voortschrijdend gemiddelde
een twintigdaags voortschrijdend
gemiddelde gebruiken?
Zichzelf versterkend gedrag
Uit de modelsimulatie blijkt dat
fundamenteel analisten niet in
staat zijn om technisch analisten
uit de markt te drijven. Omdat
fundamenteel analisten enigszins
risicoavers zijn, zullen zij niet snel
bepaalde trendmatige bewegingen
in de markt ‘corrigeren’ door middel
van aan- of verkopen waardoor
de prijs snel terug naar de
fundamentele waarde beweegt. Dit
geeft technisch analisten de ruimte
om trendmatig gedrag in de koersontwikkeling
te veroorzaken.
Gedurende zo’n koerstrend levert
technische analyse meer winst op
dan fundamentele analyse, waardoor
meer beleggers voor technische
analyse kiezen. Dit versterkt
de trendmatigheid in de markt.
Echter, een dergelijke trend zal
nooit eeuwig duren, omdat fundamenteel
analisten bij te grote
afwijkingen ten opzichte van de
fundamentele prijs steeds meer
aandelen gaan kopen of verkopen.
Hierdoor wordt de koerstrend
afgezwakt net zolang totdat het
koersrendement lager wordt dan
de marktrente. Omdat de fundamentele
voorspeltechniek nu meer
5. ‘Data-snooping’ is een algemene term voor
het gevaar dat in een zoektocht naar een
goede voorspeltechniek er altijd wel een
voorspeltechniek gevonden kan worden die
bij toeval goede resultaten oplevert.
6. W.A. Brock en C.H. Hommes, Heterogeneous
beliefs and routes to chaos in a simple
asset pricing model, Journal of Economic Dynamics
and Control, 1998, blz. 1235-1274.
|
|
| 372 |
| top |
|
|
|
winst oplevert dan de technische
voorspeltechniek, zullen er steeds
meer beleggers gaan kiezen voor
de fundamentele voorspeltechniek,
waardoor de trend wordt omgebogen
in de richting van de fundamentele
prijs. Er is nu een nieuwe
koerstrend ontstaan waarmee de
cyclus weer van voor af aan
begint: in de nieuwe ontstane
trend levert technische analyse
weer meer op, waardoor meer
beleggers voor deze voorspeltechniek
zullen kiezen. Hierdoor stopt
de nieuw ingezette trend niet zodra
de koers in de buurt komt van de
fundamentele prijs, maar zal deze
zich tot voorbij de fundamentele
prijs ontwikkelen, totdat de fundamentele
beleggers weer voldoende
winstkansen zien om deze trend
weer om te buigen.
Technisch analisten worden
alleen uit de markt gedreven als de
risicoaversie van de fundamenteel
analisten zeer laag is. De fundamenteel
analisten zijn in dat geval
bereid om hoge risico’s te nemen.
Als de koers ook maar iets afwijkt
|
van de fundamentele prijs, dan
kopen of verkopen zij direct net
zoveel aandelen totdat de prijs
weer gelijk is aan de fundamentele
prijs. Ook volgt er uit het model
dat het trendmatig gedrag in de
koersontwikkeling sterker is als
technisch analisten een twintigdaags
voortschrijdend gemiddelde
gebruiken dan als zij een tiendaags
voortschrijdend gemiddelde
gebruiken. Dit komt doordat technisch
analisten verwachten dat een
koerstrend langer zal aanhouden
bij het gebruik van een twintigdaags
voortschrijdend gemiddelde
dan bij een tiendaags voortschrijdend
gemiddelde.
Conclusie
De resultaten van dit artikel
over technische analyse zijn tweeledig.
Empirisch is aangetoond dat
er, op basis van historische data en
na correctie voor transactiekosten,
risico en ‘data-snooping’, geen statistisch
significante winsten kunnen
worden behaald door gebruik
|
te maken van technische analyse.
Echter, doordat technische analyse
een bekend hulpmiddel is onder
beleggers bij het doen van voorspellingen,
wordt zij in de financiële
praktijk toch veelvuldig
toegepast. Uit een theoretisch
financieel marktmodel blijkt dat
technische analyse kan overleven
in concurrentie met fundamentele
analyse. Omdat tijdelijk voldoende
beleggers kiezen voor technische
analyse, levert het incidenteel
winst op als gevolg van een zichzelf
waar-makende voorspelling.
Hieruit ontleent technische analyse
haar bestaansrecht, alhoewel het
niet winstgevend is op de lange
termijn.
Gerwin Griffioen
Dit artikel is gebaseerd op het proefschrift
van G.A.W. Griffioen, Technical analysis in
financial markets, Thela Thesis, Amsterdam,
2002. Het promotieonderzoek is verricht
in het kader van CeNDEF (Centrum voor
niet-lineaire dynamica in de economie en
de financiering) onder leiding van
C.H. Hommes, Universiteit van Amsterdam.
|
|
Onderzoeksopzet1
In het onderzoek is voor 787 technische handelsstrategieën getoetst
of deze winstgevend zijn. Al deze strategieën zijn gebaseerd op drie
basale technische handelsstrategieën2.
De eerste is gebaseerd op het n-daags voortschrijdend gemiddelde.
Dit is niets anders dan de gemiddelde prijs van een financiële waarde
over de afgelopen n-dagen. De technische handelsstrategie koopt
(respectievelijk verkoopt) de financiële waarde als de prijs het voortschrijdend
gemiddelde opwaarts (respectievelijk neerwaarts) doorkruist.
De tweede basale technische handelsstrategie is gebaseerd op Alexander’s
filters3. Deze strategie koopt (respectievelijk verkoopt) de financiële
waarde als de prijs met x procent stijgt (respectievelijk daalt) ten
opzichte van het meest recente koersdal (respectievelijk de meest
recente koerstop). De laatste basale technische handelsstrategie is
gebaseerd op steun- en weerstandsniveaus. Als gedurende een bepaalde
periode de prijs niet onder (respectievelijk boven) een bepaald prijsniveau
zakt (respectievelijk stijgt), dan wordt dit prijsniveau een steun
(respectievelijk weerstand) genoemd. Een doorbraak van het steun- of
weerstandsniveau is een technisch signaal om te verkopen respectievelijk
te kopen. Deze drie basale technische handelsstrategieën kunnen
worden verfijnd. Een mogelijke uitbreiding is bijvoorbeeld het tijdsvertragingsfilter.
Er wordt dan alleen gehandeld als een koop- of verkoopsignaal
een aantal dagen stand houdt. Een andere populaire uitbreiding
is de ‘stop-loss’. Als een handelspositie teveel verlies oplevert, dan
wordt de positie gesloten. Door de drie basale technische handelsstrategieën
uit te breiden met allerlei verfijningen en door het variëren
|
van de strategieparameters zijn er 787 technische handelsstrategieën
opgesteld.
Empirisch onderzoek
Deze technische handelsstrategieën zijn toegepast op verschillende
financiële waarden, zoals aandelen in de Dow Jones-index in de periode
1973-2002, aandelen in de AEX-index in de periode 1983-2003 en op
de koersreeksen van vijftig indices van lokale aandelenmarkten in Afrika,
Noord- en Zuid-Amerika, Azië, Europa, het Midden-Oosten en Oceanië
in de periode 1981-2002. Alle reeksen bestaan uit dagelijkse data.
De resultaten zijn gecorrigeerd voor transactiekosten. Hierin begrepen
zijn de onderzoekskosten om een goede strategie te vinden, de
implementatiekosten voor het invoeren van de strategie in een handelssysteem
en de daadwerkelijke kosten van handelen. De transactiekosten
zijn gevarieerd van 0,1 tot en met 1 procent per order.
Als technische handelsstrategieën na correctie voor transactiekosten
winstgevend blijken te zijn, dan kan het zijn dat die winsten de beloning
vormen voor het dragen van risico of het resultaat zijn van een te uitgebreide
zoektocht naar de beste strategie. Deze hypothesen worden in
het onderzoek getoetst.
1. Zie voor de precieze onderzoeksopzet: G.A.W. Griffioen, Technical analysis in financial
markets, Thela Thesis, Amsterdam, 2002.
2. Gebaseerd op R. Sullivan, A. Timmermann en H. White, Data-snooping, technical trading
rule performance, and the bootstrap, Journal of Finance, 1999, blz. 1647-1691.
3. S.S. Alexander, Price movements in speculative markets: trends or random walks, Industrial
Management Review, 1961, blz. 7-26.
|
|
|
| ESB 8-8-2003 | 373 |
| top |
|
|