Pure CANSLIM Backtest Results
Results of testing one implementation of CANSLIM versus two benchmark strategies:
- Market Only Strategy: Fully invests in SPY without any adjustments.
- Risk-Managed Market Strategy: Dynamically allocates between SPY and BIL based on the M in CANSLIM below.
O’Neil is careful not to explicitly define CANSLIM. Our version works by insisting each of these be true (allowing at most six stocks per quarter)
Letter |
Name |
Description / Implementation |
C |
Current Quarterly Earnings |
Quarterly year-over-year EPS growth > threshold |
A |
Annual Earnings Growth |
Year-over-year EPS growth > threshold |
N |
New High |
during lookback period |
S |
Supply & Demand |
Volume/(average daily volume) > threshold |
L |
Leader / Laggard |
(stock_return - market_return) > threshold |
I |
Institutional Sponsorship |
A/D metric above threshold |
M |
Market Direction |
(50-day MA) - (200-day MA) > threshold |
The backtest started with an initial investment of $100,000, covering just under 16 years
(2008-12-26 to 2024-12-06) rebalanced quarterly. We also tested weekly rebalancing,
but it always performed worse. Things go similarly for O'Neil's FFTY ETF, a weekly, rules-based,
computer-generated stock index compiled and published by Investor's Business Daily, shown against SPY just below
from Google Finance.
Equity Curves
Metrics Comparison
Metric | Market Only (SPY) | Risk Managed Market (BIL-SPY) | CANSLIM (best return) |
Annualized Return | 0.1271 | 0.0765 | 0.0062 |
Annualized Volatility | 0.1787 | 0.1426 | 0.0822 |
Max Drawdown | -0.3410 | -0.3512 | -0.1969 |
Sharpe Ratio | 0.7113 | 0.5362 | 0.0750 |
Sortino Ratio | 0.8821 | 0.5789 | 0.0586 |
Total Return | 5.7355 | 2.2386 | 0.1034 |
CANSLIM Criteria (best return)
Letter | Name | Description | Parameter/Threshold |
C |
Current Quarterly Earnings |
Quarterly year-over-year EPS growth |
0.20 |
A |
Annual Earnings Growth |
Year-over-year EPS growth |
0.05 |
N |
New High |
lookback period |
252 days |
S |
Supply/Demand |
Volume/(average daily volume) > threshold |
1.33 |
L |
Leader/Laggard |
(stock_return - market_return) > threshold |
0 |
I |
Institutional Sponsorship |
A/D metric above threshold |
1 for 50-day MA |
M |
Market Direction |
(50-day MA) - (200-day MA) > threshold |
0 |
CANSLIM Investment Periods (best return)
Date | Investments |
2012-03-30 |
UNH (1.00) |
2013-03-28 |
NI (0.20), TWX (0.20), UNM (0.20), PNW (0.20), TMK (0.20) |
2016-06-30 |
GIS (0.50), SJM (0.50) |
2016-09-30 |
QCOM (1.00) |
2017-09-29 |
MU (1.00) |
2019-06-28 |
CTAS (1.00) |
2024-03-28 |
ACGL (1.00) |
CANSLIM Parameter Search Summary
Total Return Distribution
Basic Statistics
|
C |
A |
vol_factor |
ad_ratio |
total_return |
min |
0.050000 |
0.050000 |
1.100000 |
1.000000 |
-0.285179 |
max |
0.250000 |
0.250000 |
2.000000 |
2.000000 |
0.103355 |
mean |
0.150000 |
0.150000 |
1.550000 |
1.500000 |
-0.098211 |
median |
0.150000 |
0.150000 |
1.550000 |
1.500000 |
-0.110439 |
Decision Tree Parameter Importances
To understand how parameters influence performance, we used a simple machine learning model called a Decision Tree Regressor. It works like a flowchart, asking "yes or no" questions to predict total returns and assigning importance scores to each parameter.
This is handy, but overkill given our backtest results. Correlation gives similar results.
parameter |
importance |
vol_factor |
0.5440 |
C |
0.2891 |
A |
0.1669 |
ad_ratio |
0.0000 |
Appendix: Full Parameter Search Results
All 625 parameter configurations with returns. Here for completeness.
C |
A |
vol_factor |
ad_ratio |
total_return |
0.0500 |
0.0500 |
1.1000 |
1.0000 |
0.0193 |
0.0500 |
0.0500 |
1.1000 |
1.2500 |
0.0193 |
0.0500 |
0.0500 |
1.1000 |
1.5000 |
0.0193 |
0.0500 |
0.0500 |
1.1000 |
1.7500 |
0.0193 |
0.0500 |
0.0500 |
1.1000 |
2.0000 |
0.0193 |
0.0500 |
0.0500 |
1.3250 |
1.0000 |
0.0996 |
0.0500 |
0.0500 |
1.3250 |
1.2500 |
0.0996 |
0.0500 |
0.0500 |
1.3250 |
1.5000 |
0.0996 |
0.0500 |
0.0500 |
1.3250 |
1.7500 |
0.0996 |
0.0500 |
0.0500 |
1.3250 |
2.0000 |
0.0996 |
0.0500 |
0.0500 |
1.5500 |
1.0000 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.0500 |
1.5500 |
1.2500 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.0500 |
1.5500 |
1.5000 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.0500 |
1.5500 |
1.7500 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.0500 |
1.5500 |
2.0000 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.0500 |
1.7750 |
1.0000 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.0500 |
1.7750 |
1.2500 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.0500 |
1.7750 |
1.5000 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.0500 |
1.7750 |
1.7500 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.0500 |
1.7750 |
2.0000 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.0500 |
2.0000 |
1.0000 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.0500 |
2.0000 |
1.2500 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.0500 |
2.0000 |
1.5000 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.0500 |
2.0000 |
1.7500 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.0500 |
2.0000 |
2.0000 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.1000 |
1.1000 |
1.0000 |
-0.0923 |
0.0500 |
0.1000 |
1.1000 |
1.2500 |
-0.0923 |
0.0500 |
0.1000 |
1.1000 |
1.5000 |
-0.0923 |
0.0500 |
0.1000 |
1.1000 |
1.7500 |
-0.0923 |
0.0500 |
0.1000 |
1.1000 |
2.0000 |
-0.0923 |
0.0500 |
0.1000 |
1.3250 |
1.0000 |
-0.0270 |
0.0500 |
0.1000 |
1.3250 |
1.2500 |
-0.0270 |
0.0500 |
0.1000 |
1.3250 |
1.5000 |
-0.0270 |
0.0500 |
0.1000 |
1.3250 |
1.7500 |
-0.0270 |
0.0500 |
0.1000 |
1.3250 |
2.0000 |
-0.0270 |
0.0500 |
0.1000 |
1.5500 |
1.0000 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.1000 |
1.5500 |
1.2500 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.1000 |
1.5500 |
1.5000 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.1000 |
1.5500 |
1.7500 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.1000 |
1.5500 |
2.0000 |
-0.0852 |
0.0500 |
0.1000 |
1.7750 |
1.0000 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.1000 |
1.7750 |
1.2500 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.1000 |
1.7750 |
1.5000 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.1000 |
1.7750 |
1.7500 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.1000 |
1.7750 |
2.0000 |
-0.1322 |
0.0500 |
0.1000 |
2.0000 |
1.0000 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.1000 |
2.0000 |
1.2500 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.1000 |
2.0000 |
1.5000 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.1000 |
2.0000 |
1.7500 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.1000 |
2.0000 |
2.0000 |
-0.1112 |
0.0500 |
0.1500 |
1.1000 |
1.0000 |
-0.0962 |
0.0500 |
0.1500 |
1.1000 |
1.2500 |
-0.0962 |
0.0500 |
0.1500 |
1.1000 |
1.5000 |
-0.0962 |
0.0500 |
0.1500 |
1.1000 |
1.7500 |
-0.0962 |
0.0500 |
0.1500 |
1.1000 |
2.0000 |
-0.0962 |
0.0500 |
0.1500 |
1.3250 |
1.0000 |
-0.0289 |
0.0500 |
0.1500 |
1.3250 |
1.2500 |
-0.0289 |
0.0500 |
0.1500 |
1.3250 |
1.5000 |
-0.0289 |
0.0500 |
0.1500 |
1.3250 |
1.7500 |
-0.0289 |
0.0500 |
0.1500 |
1.3250 |
2.0000 |
-0.0289 |
0.0500 |
0.1500 |
1.5500 |
1.0000 |
-0.1104 |
0.0500 |
0.1500 |
1.5500 |
1.2500 |
-0.1104 |
0.0500 |
0.1500 |
1.5500 |
1.5000 |
-0.1104 |
0.0500 |
0.1500 |
1.5500 |
1.7500 |
-0.1104 |
0.0500 |
0.1500 |
1.5500 |
2.0000 |
-0.1104 |
0.0500 |
0.1500 |
1.7750 |
1.0000 |
-0.1679 |
0.0500 |
0.1500 |
1.7750 |
1.2500 |
-0.1679 |
0.0500 |
0.1500 |
1.7750 |
1.5000 |
-0.1679 |
0.0500 |
0.1500 |
1.7750 |
1.7500 |
-0.1679 |
0.0500 |
0.1500 |
1.7750 |
2.0000 |
-0.1679 |
0.0500 |
0.1500 |
2.0000 |
1.0000 |
-0.1477 |
0.0500 |
0.1500 |
2.0000 |
1.2500 |
-0.1477 |
0.0500 |
0.1500 |
2.0000 |
1.5000 |
-0.1477 |
0.0500 |
0.1500 |
2.0000 |
1.7500 |
-0.1477 |
0.0500 |
0.1500 |
2.0000 |
2.0000 |
-0.1477 |
0.0500 |
0.2000 |
1.1000 |
1.0000 |
-0.0511 |
0.0500 |
0.2000 |
1.1000 |
1.2500 |
-0.0511 |
0.0500 |
0.2000 |
1.1000 |
1.5000 |
-0.0511 |
0.0500 |
0.2000 |
1.1000 |
1.7500 |
-0.0511 |
0.0500 |
0.2000 |
1.1000 |
2.0000 |
-0.0511 |
0.0500 |
0.2000 |
1.3250 |
1.0000 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2000 |
1.3250 |
1.2500 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2000 |
1.3250 |
1.5000 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2000 |
1.3250 |
1.7500 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2000 |
1.3250 |
2.0000 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2000 |
1.5500 |
1.0000 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2000 |
1.5500 |
1.2500 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2000 |
1.5500 |
1.5000 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2000 |
1.5500 |
1.7500 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2000 |
1.5500 |
2.0000 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2000 |
1.7750 |
1.0000 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2000 |
1.7750 |
1.2500 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2000 |
1.7750 |
1.5000 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2000 |
1.7750 |
1.7500 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2000 |
1.7750 |
2.0000 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2000 |
2.0000 |
1.0000 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2000 |
2.0000 |
1.2500 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2000 |
2.0000 |
1.5000 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2000 |
2.0000 |
1.7500 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2000 |
2.0000 |
2.0000 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2500 |
1.1000 |
1.0000 |
-0.2608 |
0.0500 |
0.2500 |
1.1000 |
1.2500 |
-0.2608 |
0.0500 |
0.2500 |
1.1000 |
1.5000 |
-0.2608 |
0.0500 |
0.2500 |
1.1000 |
1.7500 |
-0.2608 |
0.0500 |
0.2500 |
1.1000 |
2.0000 |
-0.2608 |
0.0500 |
0.2500 |
1.3250 |
1.0000 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2500 |
1.3250 |
1.2500 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2500 |
1.3250 |
1.5000 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2500 |
1.3250 |
1.7500 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2500 |
1.3250 |
2.0000 |
0.0196 |
0.0500 |
0.2500 |
1.5500 |
1.0000 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2500 |
1.5500 |
1.2500 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2500 |
1.5500 |
1.5000 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2500 |
1.5500 |
1.7500 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2500 |
1.5500 |
2.0000 |
-0.0660 |
0.0500 |
0.2500 |
1.7750 |
1.0000 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2500 |
1.7750 |
1.2500 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2500 |
1.7750 |
1.5000 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2500 |
1.7750 |
1.7500 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2500 |
1.7750 |
2.0000 |
-0.1264 |
0.0500 |
0.2500 |
2.0000 |
1.0000 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2500 |
2.0000 |
1.2500 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2500 |
2.0000 |
1.5000 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2500 |
2.0000 |
1.7500 |
-0.1052 |
0.0500 |
0.2500 |
2.0000 |
2.0000 |
-0.1052 |
0.1000 |
0.0500 |
1.1000 |
1.0000 |
-0.1693 |
0.1000 |
0.0500 |
1.1000 |
1.2500 |
-0.1693 |
0.1000 |
0.0500 |
1.1000 |
1.5000 |
-0.1693 |
0.1000 |
0.0500 |
1.1000 |
1.7500 |
-0.1693 |
0.1000 |
0.0500 |
1.1000 |
2.0000 |
-0.1693 |
0.1000 |
0.0500 |
1.3250 |
1.0000 |
0.0996 |
0.1000 |
0.0500 |
1.3250 |
1.2500 |
0.0996 |
0.1000 |
0.0500 |
1.3250 |
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