Poszukując przewagi na rynku skupiamy się głównie na szeregu form analizy technicznej, wybierając z dość obfitego zbioru, który z roku na rok wzbogaca się o nowe podejścia. Każdy trader, który spędził na rynku więcej niż kilka lat z pewnością pamięta okresy, gdy u szczytu popularności były formacje harmoniczne, różne warianty oscylatora stochastycznego czy analiza wolumenowa. każda moda przemija i pozostawia po sobie nieliczne grono wiernych zwolenników oraz całą rzeszę osób, które podążyły już za kolejną nowością.
Nie roztrząsając zasadności jakiegokolwiek z tych podejść, które często obarczone są dużą dozą subiektywizmu, warto zawsze przynajmniej mieć na uwadze obiektywne miary, które również układają się często w konkretne schematy, dające możliwość wykorzystania ich w handlu.
Sezonowość, czyli zwiększ swoją szansę na sukces
Rajd Świętego Mikołaja? Efekt grudnia? Sell in May and go away? Prawdopodobnie każdy słyszał przynajmniej jedno z tych powiedzeń. Dotyczą one pewnych powtarzalnych schematów, które występują na rynku giełdowym. Tak zwany Rajd Świętego Mikołaja czy efekt grudnia dotyczą nadzwyczaj dobrego pod względem stopy zwrotu okresu ostatnich trzech miesięcy w roku. SP500 w ciągu ostatnich 20 lat w październiku rosło 70% razy, a w listopadzie i w grudniu 75% razy, osiągając średnią stopę zwrotu kolejno 1,86%, 1,47% oraz 1,47%. Wyższa średnia stopa zwrotu (2,01%) występuje tylko w kwietniu. Sell in May and go away również ma statystyczne podstawy, gdyż czerwiec, lipiec i sierpień okazują się bardzo słabymi miesiącami na posiadanie długich pozycji na indeksach. Prosta statystyka realnie może zwiększyć skuteczność handlu.
Naturalnie sezonowość występuje z określonych powodów, które akurat nie są przedmiotem tego artykułu, jednak trzeba mieć świadomość ich występowania. Sezonowości możemy szukać na instrumentach takich jak indeksy giełdowe, czy surowce, jednak niekoniecznie na parach walutowych. Wynika to z faktu, iż na waluty wpływa wiele czynników, które nie mają związku z sezonowością. Nie oznacza to, że nie można dla walut określić pewnych statystycznych, pomocnych w handlu zależności.
Jedną z prostszych statystyk, jaką możemy obliczyć jest statystyka obrazująca liczbę świeczek jednego koloru występujących po sobie. Powyższy wykres przedstawia rozkład dla świeczek dziennych na parze eurusd od 2004 roku do teraz. Co ciekawe, zdecydowanie dłuższy ogon wystepuje dla świec wzrostowych. Oznacza to, że statystycznie wzrosty mogą trwać dłużej bez korekty, niż spadki. Inny wniosek, który można wysnuć jest taki, że już po dwóch świecach jednego koloru istnieje duża szansa na zmianę tendencji, a po trzech świecach jednego koloru mamy bardzo duże prawdopodobieństwo takiego zdarzenia. W praktyce taka prosta statystyka staje się jeszcze ciekawsza, gdy zamiast interwałów dziennych zbadamy mniejsze skale czasowe, jak chociażby m15, czy h1.
W poszukiwaniu statystycznych zależności
Jedna z rozwijanych przeze mnie form analizy statystycznej bazuje de facto na paradygmacie analizy technicznej. Wykorzystując klasyczne formacje, układy z Teorii Fal Elliota czy chociażby formacje harmoniczne zakładamy, że pewne schematy są powtarzalne. Niemniej jednak stosując każdą z tych technik jesteśmy obarczeni dozą subiektywności (co może ostatecznie być in plus jak i in minus). Dlaczego więc na wykresie skupiać się na poszczególnych układach, jeśli można sprawdzić czy kiedykolwiek dany fragment notowań już wystąpił w podobnej formie? Na tym założeniu bazuje napisane przeze mnie narzędzie (Margaret), które w swojej ostatecznej formie ma inwestorowi dostarczyć pełną analizę statystyczną zaledwie po kilku kliknięciach. Aktualnie Margaret dla wybranego okresu, np. ostatniego miesiąca, sprawdza czy kiedykolwiek na danym walorze wystąpiła zbliżona ścieżka notowań, wybiera najbardziej pasującą z wszystkich możliwych i na jej bazie dokonuje projekcji. Chociaż w założeniu miał być to tylko moduł wspomagający podejmowanie decyzji, to trwające od początku marca testy pozostają więcej niż zadowalające. Margaret trafnie zaprognozowało ścieżkę notowań dla większości majorsów, co wskazuje na użyteczność analizy statystycznej.
W czystych danych (notowaniach) znajduje się wiele przydatnych informacji, które odpowiednio obrobione mogą stanowić wymierną pomoc dla inwestora. Niektóre z badań pozwalają wyciągnąć ogólne wnioski, dające jedynie pogląd na dany czynnik, natomiast inne potrafią wprost wskazać kierunek ruchu, a nawet wyznaczyć sygnał transakcyjny.
Głęboka analiza danych wymaga jednak wyjścia poza środowisko MetaTradera, co niesie za sobą pewne problemy, jak i daje wiele korzyści, w tym między innymi np. dostęp do pełnych historycznych danych tickowych. Możliwości pozostają więc nieograniczone. Jeżeli jesteś zainteresowany analizą statystyczną i masz jakikolwiek pomysł, który uważasz że można zaimplementować do takiego narzędzia – skontaktuj się ze mną, a ja w miarę możliwości postaram się go zakodować (Python). Być może razem stworzymy Świętego Graala.
