AVTOMATIZIRANE TRGOVALNE STRATEGIJE NA FOREX TRGU

Transcription

1 UNIVERZA V MARIBORU EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA MARIBOR Magistrsko delo AVTOMATIZIRANE TRGOVALNE STRATEGIJE NA FOREX TRGU Automated Trading Strategies on the Forex Market Kandidat: Jan Kresnik Študijski program: Ekonomske in poslovne vede Študijska usmeritev: Finance in bančništvo Mentor: prof. dr. Sebastjan Strašek Študijsko leto: 2013/2014 Maribor, avgust 2014

2 POVZETEK Trgovanja brez točno določene strategije skoraj ni mogoče objektivno oceniti. Vsak trgovalec ima svojo predstavo o trgu in lahko iz enakih informacij naredi drugačne zaključke kot nek drug trgovalec. Zaradi tega je danes vse bolj v veljavi trgovanje na osnovi algoritmov, ki vedno sprejmejo enako odločitev, in sicer glede na parametre, ki jih trgovalec želi vstaviti v strategijo. Prav tako lahko rezultate ene strategije primerjamo z rezultati druge strategije, saj vemo, da je končni rezultat posledica same strategije in ne različnih psiholoških dejavnikov, ki vplivajo nanj pri ročnem trgovanju. V raziskavi smo poskušali ugotoviti, ali je mogoče z uporabo tehničnih indikatorjev ustvariti uspešno trgovalno strategijo. Osredotočili smo se na nekaj izbranih indikatorjev in poskušali iz najpogostejših nastavitev parametrov ugotoviti, ali je mogoče tako ustvariti dobičkonosno strategijo. Nadalje smo poskušali parametre optimizirati, da so bili končni rezultati čim boljši. Pri tem smo poskušali ugotoviti, ali je mogoče z optimizacijo še izboljšati prvotno strategijo. Na koncu smo rezultate testiranja skušali preveriti še za prihodnost. Skušali smo ugotoviti, ali lahko uspešna trgovalna strategija deluje uspešno tudi v prihodnosti ali pa je trg v vsakem obdobju res tako specifičen, da trgovalnih strategij, ki bi uspešne delovale v različnih tržnih pogojih, ni mogoče ustvariti. Ugotovili smo, da se na podlagi preteklih podatkov da ustvariti povsem uspešne trgovalne strategije. Uspešnosti strategij nam kasneje ni uspelo prenesti tudi na prihodnost, vseeno pa je ena strategija pokazala v obeh obdobjih solidne rezultate. Ugotovili smo torej, da uspešnost trgovalne strategije v preteklosti ne nujno zagotavlja enakih rezultatov v prihodnosti, je pa z uporabo logične strategije vseeno možno dobiti zadovoljive rezultate. Ključne besede: Avtomatizirane strategije, valutno trgovanje, tehnična analiza, tehnični indikatorji, forex

3 ABSTRACT Evaluating trading strategies without a mechanical strategy is almost impossible. Every trader has his own idea about the markets and can conclude different things from the same market conditions as some other trader. Because of that, there is a growing demand for trading algorithms which will always make the same trading decision based on what input parameters the trader wants to use. Comparing one trading strategy to another is a simple task, because we can be certain that the final result is not influenced by the trader s psychology which can bias his view. We have tried to find out if it is possible to build a successful trading strategy which uses technical indicators. We have focused on several selected indicators and tried to find out if a profitable strategy can be made with the use of common parameters. Furthermore we tried to optimize these parameters so that the end result would be better. We have also tried to find out if after the optimization the profit could be increased without increasing the risk. In the end, we tried to forward test the backtest results. We tried to find out if a trading strategy can be successful even in the future or are the markets too specific in different times for the strategy to work in all conditions. End results show that based on the historical data, there is a possibility to build a successful trading strategy. Even though the success could not be duplicated in the future test, there was one strategy which showed solid results in both periods. The conclusion is that historical results are not a guarantee for future results, but with a use of a logical strategy there is chance to get acceptable results anyway. Key words: Automated strategies, currency trading, technical analysis, technical indicators, forex

4

5 KAZALO 1 UVOD Opredelitev področja in opis problema Namen in cilji raziskave Predpostavke in omejitve Metodologija raziskovanja FOREX TRG Nastanek in razvoj forex trga Primerjava forex trga z drugimi trgi Akterji na forex trgu Centralne banke Komercialne in investicijske banke Podjetja in porabniki Investitorji in špekulanti TRGOVANJE IN ZNAČILNOSTI FOREX TRGA Izbira časovnega okvira Izbira valutnega para Volatilnost valut Korelacije med valutami Valutni indeksi Izbira brokerja TEHNIČNA ANALIZA Osnove japonskih svečnikov Vrste posameznih japonskih sveč Vrste kombinacij japonskih sveč Orodja za tehnično analizo Trendne linije Podpore in odpore Vzorci skupine japonskih svečnikov Pivot Fibonacci Tehnični indikatorji Moving Average Bollinger Bands Relative Strength Index Stochastic Oscillator of Moving Average Uporaba več indikatorjev hkrati AVTOMATIZIRANE STRATEGIJE NA PODLAGI TEHNIČNE ANALIZE Vrste avtomatiziranih strategij High-frequency trading Grid trgovanje Straddle trgovanje i

6 5.1.4 Scalping Trgovanje z indikatorji Primeri donosnih avtomatiziranih strategij GRADNJA NOVE AVTOMATIZIRANE STRATEGIJE Osnovna trgovalna strategija Testiranje prve strategije Testiranje druge strategije Testiranje tretje strategije Rezultati testiranja Optimizacija tehničnih parametrov za trgovanje Optimizacija tretje strategije Optimizacija prve strategije ANALIZA REZULTATOV FORWARD TESTA STRATEGIJ Statistična analiza rezultatov Forward test optimizirane prve strategije Forward test optimizirane tretje strategije Komentar rezultatov forward testa SKLEP SEZNAM LITERATURE ii

7 KAZALO SLIK Slika 1: Rast dnevnega prometa na forex trgu... 5 Slika 2: Tečaj USD/CNY od 2001 do Slika 3: Tečaj EUR/CHF od 2008 do Slika 4: Tečaj EUR/CHF ob intervenciji SNB... 7 Slika 5: USD/JPY od 2008 do Slika 6: Volatilnost EUR/USD Slika 7: Valutni indeksi Slika 8: EUR/JPY v letu Slika 9: Linijski graf Slika 10: Palični graf Slika 11: Graf s svečniki Slika 12: Zgradba svečnika Slika 13: Doji svečnik Slika 14: Graf z japonskimi svečniki Slika 15: Hammer Slika 16: Hanging man Slika 17: Inverted hammer Slika 18: Shooting star Slika 19: Rdeči marubozu Slika 20: Zeleni marubozu Slika 21: Spinning top Slika 22: Bearish engulfing Slika 23: Bullish engulfing Slika 24: Tweezer bottoms Slika 25: Tweezer tops Slika 26: Trendne linije Slika 27: Podpore in odpore Slika 28: Dvojni vrh Slika 29: Pivot Slika 30: Fibonacci Slika 31: Moving Average Slika 32: Bollinger Bands Slika 33: RSI Slika 34: Stochastic Slika 35: Oscillator of Moving Average Slika 36: Signali indikatorjev Slika 37: Odziv trga po objavi novic Slika 38: Največje število kotacij ene delnice na sekundo Slika 39: Število kotacij glede na število izvršenih naročil Slika 40: Grid trgovanje v smeri trenda Slika 41: Strategija Forex Growth Bot Slika 42: Strategija Wall Street Slika 43: Strategija Caesar 400 % EUR/USD Slika 44: Primerjava strategij po donosih in maksimalnih izgubah Slika 45: Primerjava Sharpovega koeficienta strategij Slika 46: Potreben dobiček za nadomestitev izgube Slika 47: Tečaj EUR/USD med obdobjem od do iii

8 Slika 48: Scatter graf dobičkov in izgub prve trgovalne strategije Slika 49: Scatter graf dobičkov in izgub prve trgovalne strategije z omejevanjem izgub Slika 50: Scatter graf dobičkov in izgub druge trgovalne strategije Slika 51: Scatter graf dobičkov in izgub druge trgovalne strategije z omejevanjem izgub Slika 52: Scatter graf dobičkov in izgub tretje trgovalne strategije Slika 53: Scatter graf dobičkov in izgub inverzne tretje trgovalne strategije Slika 54: Scatter graf dobičkov in izgub inverzne tretje trgovalne strategije z omejevanjem izgub Slika 55: Primerjava dobička iz backtesta strategij Slika 56: Primerjava Sharpovega koeficienta iz backtesta strategij Slika 57: Primerjava maksimalne izgube kapitala iz backtesta strategij Slika 58: Porazdelitev dobičkov po optimizaciji Slika 59: 3D površinski graf optimizacije tretje trgovalne strategije Slika 60: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane tretje trgovalne strategije Slika 61: 3D površinski graf optimizacije prve trgovalne strategije Slika 62: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane prve trgovalne strategije Slika 63: Primerjava Sharpovega koeficienta iz backtesta optimiziranih strategij Slika 64: Primerjava maksimalne izgube kapitala iz backtesta optimiziranih strategij.. 75 Slika 65: Tečaj EUR/USD od do Slika 66: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane prve trgovalne strategije v forward testu Slika 67: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane tretje trgovalne strategije v forward testu Slika 68: Primerjava dobička iz forward testa strategij Slika 69: Krivulja dobička in izgube forward testa optimizirane prve strategije Slika 70: Krivulja dobička in izgube forward testa optimizirane tretje strategije Slika 71: Primerjava Sharpovega koeficienta iz forward testa optimiziranih strategij Slika 72: Primerjava maksimalne izgube kapitala iz forward testa optimiziranih strategij KAZALO TABEL Tabela 1: Rezultati prve strategije Tabela 2: Rezultati prve strategije z omejevanjem izgub Tabela 3: Rezultati druge strategije Tabela 4: Rezultati druge strategije z omejevanjem izgub Tabela 5: Rezultati tretje strategije Tabela 6: Rezultati inverzne tretje strategije Tabela 7: Rezultati inverzne tretje strategije z omejevanjem izgub Tabela 8: Rezultati optimizirane tretje strategije Tabela 9: Rezultati optimizirane prve strategije Tabela 10: Rezultati optimizirane prve strategije v forward testu Tabela 11: Rezultati optimizirane tretje strategije v forward testu Tabela 12: Primerjava forward testa z backtestom iv

9 1 UVOD 1.1 Opredelitev področja in opis problema Forex trg je največji trg na svetu. Na njem lahko trgujemo 24 ur na dan, 5 dni na teden. Ker gre za decentraliziran trg, odprtje in zaprtje trga nista trdno določena, vseeno pa večina brokerjev začne trgovati v nedeljo ob in zaključi v petek ob Dokaz, da trgovanje poteka tudi izven teh ur, je nedeljski tečaj ob začetku trgovanja, saj je začetna cena mnogokrat drugačna od tiste, ki je veljala v petek ob zaključku trgovanja. Trgovanje na forex trgu je po podatkih BIS 1 v aprilu leta 2013 doseglo povprečni dnevni promet v vrednosti 5,3 bilijona ameriških dolarjev. Promet se je drastično povečal od leta 2010, ko je znašal 4 bilijone ameriških dolarjev, medtem ko je leta 2007 znašal 3,3 bilijona ameriških dolarjev. Največji obseg trgovanja zajemajo FX swapi z 2,2 bilijona ameriških dolarjev prometa, takoj za njimi pa sledi spot trgovanje z 2 bilijonoma ameriških dolarjev prometa. Pri trgovanju s finančnimi instrumenti trgovalci uporabljajo različne strategije. Nekateri se osredotočajo na temeljno analizo, nekateri na tehnično analizo, nekateri pa v svoje odločitve vključujejo obe analizi. V raziskavi se bomo osredotočili na analizo cen instrumenta, torej na tehnično analizo. Veliko udeležencev na trgu išče donosne avtomatizirane strategije. Največkrat uspešnost strategije močno niha zaradi sprememb razmer na trgu. Strategije, ki trgujejo na podlagi dolgoročnejših trendov, se v obdobju, ko trg preide iz trenda v ''range'', izkažejo za neuspešne. Enako se zgodi s strategijami, ki so specializirane za ''range'' trgovanje, saj začnejo tvoriti izgube, ko se vzpostavi trend. V raziskavi bomo proučili različne trgovalne strategije, ki bodo temeljile na povsem avtomatiziranem sistemu. S tem se bomo izognili, da bi na trgovalne odločitve vplivalo psihično stanje trgovalca, kar je mnogokrat lahko pogubno. Prav tako je na podlagi avtomatizirane strategije lažje oceniti efektivnost in donosnost strategije, saj so parametri vstopa in izstopa točno definirani in jih lahko kadarkoli ponovimo. To je tudi edini pravi način za opravljanje backtestov, saj bodo rezultati testa ob ponovitvi popolnoma enaki. V primeru, da bi strategija temeljila na ocenjevalnih sposobnostih trgovalca, bi lahko bili rezultati vsakič drugačni, saj se naše mnenje o trgu lahko hitro spremeni zaradi zunanjih dejavnikov, ki vseskozi variirajo. 1.2 Namen in cilji raziskave Namen magistrskega dela je raziskati, ali lahko trgovanje s pomočjo avtomatiziranih sistemov, ki temeljijo na matematičnih izračunih, prinese pozitivne donose. Cilji raziskave v teoretičnem delu so pregledati relevantno literaturo s področja valut in valutnega trgovanja, pregledati različne indikatorje, ki se uporabljajo za ocenjevanje precenjenosti in podcenjenosti valut, raziskati vzorce na svečnih grafikonih ter pregledati različne tehnične indikatorje in orodja za tehnično analizo. 1 BIS Bank for International Settlements 1

10 Cilj empiričnega dela je ustvariti avtomatizirano trgovalno strategijo, najti optimalno strategijo trgovanja in analizirati rezultate trgovanja za obdobje enega leta. Rezultate bomo primerjali z ugotovitvami iz podobnih raziskav in z rezultati nekaterih ostalih avtomatiziranih sistemov. 1.3 Predpostavke in omejitve V raziskavi predpostavljamo, da so podatki o gibanju tečaja EUR/USD, ki ga preverjamo, točni. Cena, ki se uporablja za izračune in prikaz na grafih, je srednja cena med nakupno in prodajno ceno. Predpostavljamo tudi, da trgovalni stroški ne vplivajo bistveno na končni rezultat, zato smo jih v raziskavi zanemarili. Pri trgovanju nismo upoštevali obrestno obrestnega investiranja, saj je zaradi lažje primerljivosti ostala velikost posamezne pozicije ves čas enaka. Omejitve pri raziskavi so predvsem dolgotrajni postopki testiranja, zaradi česar se bomo omejili le na nekaj strategij. Trgovanje bomo omejili na en valutni par, čeprav je strategije mogoče prenesti tudi na ostale. Literatura je skoraj v celoti tuja, saj je slovenskih virov zelo malo. 1.4 Metodologija raziskovanja V nalogi bomo uporabili ''top-down'' pristop. To pomeni, da bomo na začetku naredili širši pregled področja in ga postopoma razdelali v podrobnejša poglavja. Področja, ki bodo neposredno uporabljena v empiričnem delu naloge, bodo imela več poudarka in bodo kasneje podrobneje predstavljena s praktičnimi primeri. V začetku bomo opisali forex trg in njegove značilnosti, v nadaljevanju pa predstavili še tehnično analizo, ki se uporablja za namene trgovanja. V magistrskem delu bomo preverjali tri hipoteze: H1 S pomočjo tehničnih indikatorjev je mogoče ustvariti donosno trgovalno strategijo. H2 Z optimizacijo parametrov tehničnih indikatorjev lahko povečamo donosnost trgovalne strategije brez povečanja tveganja. H3 Trgovalne rezultate iz preteklosti lahko prenesemo na sedanjost. Primerjali bomo uspešnost različnih trgovalnih strategij med seboj. Sestavili bomo novo avtomatizirano trgovalno strategijo iz indikatorjev, ki se bodo izkazali kot najprimernejši. Nato bomo trgovalne parametre optimizirali tako, da bo strategija dosegla najvišje možne donose za dano obdobje testiranja. Ob analizi trgovalnih rezultatov bomo ugotovili, ali je strategija dovolj uspešna, da lahko prinaša donose tudi v prihodnosti. Kasneje bomo testirali, ali je strategija dala podobne rezultate kot na testu tudi v prihodnosti. 2

11 2 FOREX TRG Forex je okrajšava za besedno zvezo Foreign exchange, kar v dobesednem prevodu pomeni mednarodna menjava. Dejansko je forex valutni trg, kjer se trguje z vsemi svetovnimi valutami. Kot pri skoraj vseh instrumentih je tudi pri valutnem tečaju glavni razlog za oblikovanje tečaja makroekonomsko stanje držav oz. njihovi temeljni podatki. Ti so zelo obširni in zapleteni, zato je spremljanje vseh teh podatkov zahtevno. Valutne tečaje bi, podobno kot ostale trge, lahko opisali kot razmerje med ponudbo in povpraševanjem. Ko je določene valute na trgu preveč, lahko pričakujemo, da bo vrednost te valute padla. Ta vrednost pa se oblikuje na podlagi menjalnega tečaja z drugo valuto. Če za primer vzamemo trgovanje med dvema državama, lahko ob koncu leta vidimo, ali je država svoje devizne rezerve v tem letu povečala ali zmanjšala. To nam pove, ali država več uvozi ali izvozi. V te transakcije so všteti najrazličnejši tokovi od investicij, dobrin, storitev in drugih finančnih tokov. Za prikaz, kako ti odlivi in prilivi vplivajo na spremembo vrednosti valute, si oglejmo naslednji primer. Država uvoznica trguje z drugimi državami in vedno uvozi več blaga, kot ga izvozi. To pomeni, da je pritok dobrin v državo ves čas pozitiven. Država uvoznica mora te dobrine plačati, zato država, na primer, za poplačilo teh dobrin natisne nov denar. Zaradi povečanja denarja v obtoku se bo sčasoma menjalni tečaj med državo uvoznico in drugimi državami spremenil. Ker države veliko dobrin izvozijo v državo uvoznico, se njihove zaloge dobrin zmanjšujejo, povečujejo pa se zaloge deviz države uvoznice. Količina valute države uvoznice v obtoku se začne zviševati, zato jo lahko uporabimo, da nakupimo druge valute oz. da odkupimo dobrine od države uvoznice. Ker se količina denarja v obtoku tako močno poveča, je povpraševanje po tej valuti manjše od ponudbe na trgu. Zaradi tega se začne vrednost valute države uvoznice zmanjševati, saj je denar te države naenkrat vreden manj. Ker država uvoznica ne more v nedogled uvažati več, kot izvozi, se vrednost valute neizogibno začne zmanjševati (Kolb 2000, str ). Laidi (2009, str. 51) opisuje gibanje valutnih tečajev kot zelo težko razložljivo, kar je posledica mnogih faktorjev, ki vplivajo na vrednotenje določene valute. Makroekonomske spremembe, ukrepi centralnih bank, spremembe v toku kapitala, transakcije podjetij, politični vplivi, izredne novice so le nekateri od temeljnih vzrokov, ki vplivajo na vrednotenje valut. 2.1 Nastanek in razvoj forex trga Menjava in trgovanje valut obstaja, odkar poznamo denar. V preteklosti so transakcije večinoma potekale v menjavi z zlatom in srebrom. Če je neka država želela kupiti tujo valuto, je morala zanjo zamenjati plemenito kovino. Kasneje se je ta sistem izpopolnil v zlati standard, pri katerem so imele valute fiksno razmerje proti ceni zlata. To je omogočilo lažjo primerjavo vrednosti različnih valut in tudi lažjo menjavo, saj je bil menjalni tečaj preprosto izračunan. Leto 1973 je bilo prelomno za vrednotenje valut. Takrat so namreč v Evropi ukinili še zadnji sporazum za fiksne menjalne tečaje in vzpostavil se je plavajoči ali drseči valutni 3

12 sistem. To je pomenilo, da se je razmerje med valutami določalo glede na ponudbo in povpraševanjem na prostem trgu. 2.2 Primerjava forex trga z drugimi trgi Poznamo več različnih tipov trgov. Najpogostejša delitev zajema forex trg, obvezniški trg, delniški trg, obrestni trg in surovinski trg. Po prometu je največji forex trg, po kapitalizaciji pa obvezniški trg. Kapitalizacijo forex trga je nesmiselno računati, saj večina instrumentov zapade prej kot v enem letu, pogosto celo v manj kot mesecu. Po ocenah strokovnjakov 2 (PIMCO, 2013) je svetovna kapitalizacija vseh obveznic 67 bilijonov ameriških dolarjev ali milijard ameriških dolarjev. Največ obveznic, okoli 40 % svetovnega deleža, je izdanih v ZDA. Kapitalizacija vseh svetovnih delnic je po podatkih The World Bank (2013) v primerjavi z obveznicami približno polovico manjša. Celotni forex trg vključuje veliko različnih produktov, največji delež pa obsegajo spot forex in forex swapi. Forex swap je kombinacija forex spota in forward trgovanja, pri katerem stranka po spot tečaju izvede transakcijo, hkrati pa vstopi v forward pogodbo, ki je vezana na kasnejši datum, in se obvezuje, da bo na ta datum izvedla nasprotno transakcijo, ki jo je izvedla na spot trgu. Namen teh transakcij je največkrat ščititi pred spremembami vrednosti tečajev valut. Uporabniki teh instrumentov so podjetja, ki poslujejo s tujimi valutami, in pa investitorji, ki imajo svoje naložbe v tujih valutah in se želijo zaščititi pred valutnim tveganjem. 2 PIMCO Sklad, ki upravlja preko milijard dolarjev sredstev. Največji investitor v svetovne obveznice. 4

13 Slika 1: Rast dnevnega prometa na forex trgu 2013 SPOT FX; $2,0 TOTAL FX; $5, SPOT FX; $1,5 TOTAL FX; $3, SPOT FX; $1,0 TOTAL FX; $3, TOTAL FX; $1,9 SPOT FX; $0, TOTAL FX; $1,2 SPOT FX; $0,4 V bil. USD $0,0 $1,0 $2,0 $3,0 $4,0 $5,0 $6,0 Vir podatkov: (Bank for International Settlements, 2013) Na sliki lahko vidimo rast dnevnega prometa na forex trgu. V letu 2001 je celoten forex promet znašal 1200 milijard USD, v letu 2013 pa se je povečal na milijard USD. Če vzamemo za primer trenutno tržno kapitalizacijo podjetja Apple, ki je največje podjetje po tržni kapitalizaciji, je dnevni promet kar desetkrat večji od vrednosti vseh izdanih delnic podjetja Apple Akterji na forex trgu Centralne banke Centralne banke so pomembni akterji valutnega trga, saj s svojo monetarno politiko močno vplivajo na trg. Primer močnega posredovanja centralne banke je že vrsto let opazen pri kitajskem juanu. Kitajska ima namreč politiko fiksnega tečaja proti ostalim valutam, tudi proti ameriškemu dolarju. Do leta 2005 je bil tečaj proti dolarju večinoma fiksiran z razmerjem USD/CNY 8,2. To pomeni, da smo za 1 USD dobili 8,2 CNY. Namen tega ukrepa je bil vzdrževati velik izvoz Kitajske v Ameriko. Da je razmerje lahko ostalo fiksno, je morala Kitajska 3 Tržna kapitalizacija Apple na datum je znašala 500 milijard USD. 5

14 kupovati veliko dolarjev, kar je pomenilo velike zaloge deviz. Od leta 2005 je kitajska centralna banka juanu omogočila rahlo drsenje. Zmanjšala je nakup dolarjev, s tem pa se je razmerje do leta 2013 z 8,2 spremenilo na 6,1. To pomeni, da zdaj za 1 USD dobimo le še 6,1 CNY. Sprememba je kar 5 %, kar pomeni, da so se stroški uvoza za Ameriko povečali za enak odstotek. Kljub takšni podražitvi se izvoz Kitajske še vedno povečuje. Slika 2: Tečaj USD/CNY od 2001 do 2013 Vir: (Yahoo Finance, 2013) Na sliki lahko vidimo spremembo s fiksnega tečaja na omejeno drseči tečaj, pri katerem je apreciacija juana postopna in nadzorovana. Drugi primer močnega posredovanja na valutnem trgu je Švicarska centralna banka. Švicarski frank je močno pridobival vrednost vse od leta 2008, ko se je začela finančna kriza, saj velja Švica za t. i. varni pristan (angl. safe haven). Frank je proti evru apreciiral preko 30 odstotkov. Podobno rast je imel tudi proti dolarju. Ker je Švica močna izvozna država, je to zaradi višjih stroškov tujih kupcev slabilo izvoz. Avgusta 2011 je SNB 4 opravila dve intervenciji, da bi devalvirala frank. Obe sta bili uspešni in sta znižali vrednost evra in drugih valut proti franku. Hkrati je SNB postavila spodnjo mejo tečaja EUR/CHF na 1,2 in zaradi umetnega vzdrževanja tečaja močno povečala svoje devizne rezerve, ki so se v zadnjih 5 letih povečale kar za petkrat. Slika 3: Tečaj EUR/CHF od 2008 do 2013 Vir: (Yahoo Finance, 2013) 4 Swiss National Bank (SNB) Švicarska centralna banka 6

15 Slika 3 prikazuje gibanje evra proti franku od leta 2008 do leta do Do sredine 2011 je frank močno apreciiral (EUR/CHF pada), kasneje se je cena stabilizirala okoli tečaja 1,2. Slika 4: Tečaj EUR/CHF ob intervenciji SNB Druga intervencija SNB Prva intervencija SNB Na sliki 4 je vidno gibanje EUR/CHF ob intervenciji SNB. Po izredno močni apreciaciji julija in avgusta 2011 je SNB izvedla prvo intervencijo in devalvirala frank. Apreciacija se je kmalu potem nadaljevala, a je SNB izvedla še drugo intervencijo in vzpostavila fiksno dno pri tečaju 1,2, kjer se je cena kasneje gibala daljše obdobje. Pomembno vlogo na valutnem trgu ima tudi BOJ 5. Japonska, ki je velika izvoznica, je v problematični situaciji že 20 let. Gospodarstvo je namreč v stagflaciji, kar pomeni, da je inflacija večinoma blizu 0 %. Podobna je tudi rast BDP. V želji po rasti in izhodu iz kritične situacije, je japonska monetarna politika že vrsto let izredno ekspanzivna, s temeljno obrestno mero blizu 0 %. Kljub temu gospodarstvo težko in izredno počasi okreva. BOJ je že večkrat poskusil devalvirati japonski jen s posredovanjem na valutnem trgu, a so se vsi poskusi končali neuspešno s še večjo okrepitvijo jena. Prvi uspeh si je Japonska zagotovila šele proti koncu leta 2012, ko je objavila načrt za podvojitev denarja v obtoku do leta Pritok novega denarja naj bi se izvajal z odkupovanjem obveznic države in podjetij. Ta objava je močno spodbudila rast japonskih delnic in devalvacijo jena. Jen je v enem letu devalviral za 33 %, rast delnic japonskega indeksa Nikkei 255 pa je bila kar 63 %. 5 Bank of Japan (BOJ) Japonska centralna banka 7

16 Slika 5: USD/JPY od 2008 do 2013 Vir: (Yahoo Finance, 2013) Slika 5 prikazuje gibanje tečaja USD/JPY v obdobju 5 let. Do začetka 2012 je bila apreciacija jena dokaj močna. Po letu 2012 se je trend spremenil in jen je začel proti dolarju devalvirati Komercialne in investicijske banke Drugi pomemben deležnik na trgu valut so banke. Večina posameznikov, ki želi menjati valuto, to počne preko bank. Posamezniki pa so le zelo majhen delež celotnih transakcij, ki se opravljajo med bankami. Medbančni trg (angl. interbank market) je trg, na katerem banke trgujejo med sabo in si tudi same določajo nakupne in prodajne cene. Ker je forex trg decentraliziran, kar pomeni, da ni centralne borze, kjer se oblikujejo cene, so lahko cene med različni bankami različne. Tako se lahko zgodi, da ena banka kupuje valuto po eni ceni, druga banka pa isto valuto kupuje po višji ceni ali obratno. Banke se večinoma pojavljalo kot trgovci (angl. dealer), kar pomeni, da kupujejo in prodajajo po cenah, ki jih objavljajo. Cena je vedno izražena v nakupni (angl. bid) in prodajni (angl. ask) vrednosti. Nakupna vrednost pomeni, da banka kupuje po takšni ceni, prodajna pa, da lahko mi kupimo od banke po takšni ceni. Razlika med nakupno in prodajno ceno je zaslužek banke. Hkrati pa banka zaračuna tudi provizijo za opravljeno transakcijo. Investicijske banke imajo pogosto posebne oddelke, kjer špekulativno trgujejo s svojim kapitalom (angl. proprietary trading) in zadržijo vse dobičke ali izgube zase. Eden izmed največjih akterjev med investicijskimi bankami je Goldman Sachs Podjetja in porabniki Podjetja v globaliziranem svetu poslujejo tudi s tujimi valutami. Podjetja iz Amerike, ki poslujejo z Evropo, morajo svoja plačila večinoma opravljati v evrih, hkrati pa prejemajo plačila od tujih partnerjev v dolarjih. To pomeni, da mora tuji kupec zamenjati svojo lokalno valuto za dolarje, da lahko izvede transakcijo. Tuje valute pri poslovanju prinašajo v podjetje dodatne rizike, saj obstaja možnost, da se od sklenitve posla do plačila računa valutni tečaj spremeni, kar lahko povzroči nepredvideno izgubo. Da bi se zavarovala pred tem, podjetja uporabljajo različne instrumente za zavarovanje pred riziki. Najpogostejši so forex swapi, ki predstavljajo tudi največji del trgovanja na forex trgu. 8

17 2.3.4 Investitorji in špekulanti Ob popularizaciji forex trga se je ta za širšo javnost odprl šele proti koncu 90. let. Glavni razlog je bil predvsem razvoj interneta in računalnikov, ki je omogočil dostop do trgov tudi ljudem, ki so želeli trgovati od doma. Od leta 2000 je nastalo na stotine novih brokerjev, ki so ponujali trgovanje končnim uporabnikom. Razvile so se številne platforme, ki so omogočale takojšnje trgovanje le z enim klikom. Med špekulante štejemo tudi sklade, ki stavijo na rast ali padec valut. Sklad navadno pred začetkom trgovanja zbere vlagatelje in kapital, nato pa s tem kapitalom trguje z namenom vračanja dobička vlagateljem. Sklad za svoje delovanje pobere upravljavsko provizijo in se udeležuje pri delitvi dobička. 9

18 3 TRGOVANJE IN ZNAČILNOSTI FOREX TRGA V tem delu bomo spoznali in opredelili nekatere trgovalne izraze in pojme, ki jih bomo v nadaljevanju uporabljali. Pip Najmanjša možna sprememba vrednosti valute. Če trenutna vrednost EUR/USD z naraste za 1 pip, bo nova vrednost 1,3701. Volatilnost Prikaže, koliko se v povprečju valute dnevno premaknejo od najvišje do najnižje vrednosti. Če je dnevna volatilnost 100 pipov, pomeni, da se je EUR/USD premaknil od najnižje točke 1,3700 do najvišje točke pri 1,3800 Lot Standardna količina valute za trgovanje. 1 lot je vreden USD. Če se valuta premakne za 1 pip na paru EUR/USD, je vrednost pri 1 lotu 10 USD. Spread Vrednost med nakupno in prodajno ceno. Ko valuto kupujemo, moramo zanjo plačati več kot ob prodaji. Če je spread 1 pip, pomeni, da lahko kupimo EUR/USD po ceni , prodamo pa ga po ceni 1,3700. Long Če pričakujemo, da bo vrednost valute narasla, odpremo long pozicijo. Valuto, ki je v paru napisana prva, v tem primeru kupimo, valuto, ki je napisana druga, pa prodamo. Short Če pričakujemo, da bo vrednost valute padla, odpremo short pozicijo. Valuto, ki je v paru napisana prva, v tem primeru prodamo, valuto, ki je napisana druga, pa kupimo. Flat Trenutno nimamo odprtih pozicij oz. smo vse pozicije že zaprli (izravnali). Pozicija Če imamo odprto pozicijo, smo izpostavljeni proti nekemu paru valut. Pozicija je lahko long ali short. Vedno smo izpostavljeni proti dvema valutama. Stop loss Naročilo, ki se samodejno izvrši in realizira izgubo ob vnaprej določeni ceni. Take profit Naročilo, ki se samodejno izvrši in realizira dobiček ob vnaprej določeni ceni. Trgovanje poteka 24 ur na dan od nedelje do petka. Ker trgovanje večinoma poteka prek brokerjev ali posrednikov, je treba poznati njihove trgovalne čase. Čeprav trgovanje na forexu poteka tudi med vikendom, je dostop do tega trgovanja zelo omejen. Trgovati lahko začnemo v nedeljo ob in lahko neprestano trgujemo vse do petka do 23.00, ko se trgovanje umiri in brokerji zaprejo svoje platforme za trgovanje. Douglas (2000, str. 171) opisuje trgovanje kot igro števil in prepoznavanja vzorcev. Treba je analizirati vzorce, opredeliti tveganje in določiti točko izstopa. Kako se bo določena pozicija razpletla, je nepomembno, če poznamo statistiko naše strategije in vemo, kakšne rezultate bo prinesla na dolgi rok. 10

19 3.1 Izbira časovnega okvira Časovni okvir (angl. time frame) je pomembna odločitev pri analiziranju in kasneje trgovanju. Časovni okvir nam pri analizi pomaga pri določanju trenda, pri trgovanju pa ga uporabimo kot predviden čas za držanja pozicije. Časovni okvir si moramo prilagoditi svoji strategiji. Če smo dolgoročni investitor, potem moramo analizirati daljše obdobje in v analizo poskušati vključiti vse pretekle podatke o cenah. V ta namen uporabimo mesečne (oznaka MN angl. monthly) in tedenske (oznaka W1 angl. weekly) grafe, da določimo trend in točke vstopa in izstopa. Seveda je treba pri tem upoštevati tudi temeljne dejavnike, kot so denarna politika in gospodarsko stanje države. Če pa smo swing trgovalec, potem analiziramo dnevne grafe in za vstop uporabljamo urne (oznaka H1) ali 4-urne (oznaka H4) grafe. V primeru, da trgujemo znotraj dneva (angl. intraday trading), za določanje trenda uporabljamo urne sveče in iščemo vstop na 5-minutnem (oznaka M5) ali 15-minutnem (oznaka M15) grafu. Pri trgovanju moramo upoštevati tudi čas dneva. Čeprav gre za decentraliziran trg, kar pomeni, da ni osrednje borze, večino dnevnega prometa opazimo prav med časom, ko so odprte delniške borze. Največji delež prometa se opravi v času odprtja londonske borze. To po našem času pomeni med 9.00 in Delež prometa, ki se opravi med tem časom, je po podatkih Bank for International Settlements (2013) kar 41 % celotnega dnevnega prometa. Če pa promet opredelimo po urah, je ta največji, ko se prekrivata londonska in newyorška borza. To je čas med in 17.30, ko sta aktivni obe borzi. Bank for International Settlements (2013) navaja še promet v času odprtja New Yorka in Tokia, ki znaša 19 % in 5,6 %. V času odprtja ostalih borz je promet manjši. Ujeti pravi trenutek, pomeni vse pri trgovanju. Da bi lahko razvili učinkovito strategijo, je pomembno, da poznamo aktivnost trgov v različnih delih dneva. Poleg likvidnosti je razpon trgovanja odvisen tudi od geografske lokacije in makroekonomskih dejavnikov. Kateri del dneva je najbolj ali najmanj volatilen, je pomemben dejavnik pri odločanju o strategiji trgovanja. (Lien 2009, str. 67) 3.2 Izbira valutnega para Poznamo preko 50 različnih valutnih parov. Največji delež predstavljajo valutni pari, ki so izpeljani iz ameriškega dolarja, sledijo pari, ki vsebujejo evro, ostali pari pa predstavljajo manjši delež. Primer valutnih parov, ki vsebujejo ameriški dolar (USD): USD/JPY USD/GBP USD/AUD USD/CAD 11

20 Primer valutnih parov, ki vsebujejo evro (EUR): EUR/CHF EUR/NOK EUR/TRY EUR/DKK Primer ostalih valutnih parov, ki ne vsebujejo EUR ali USD: AUD/NZD CHF/JPY GBP/AUD NZD/CAD Največji delež prometa obsega valutni par EUR/USD. Ta znaša 24 %. Sledi mu USD/JPY, ki obsega 18 %. Ostali pari obsegajo manjše deleže, večino prometa pa predstavljajo pari, ki vsebujejo ameriški dolar. Pri trgovanju moramo izbrati instrument, ki ustreza našemu profilu trgovalca. Vsak instrument ima svoje značilnosti in predstavlja različno visoka tveganja. Pri forexu je najpogostejši par EUR/USD, kar pa ne pomeni, da z eksotičnim parom, kot je USD/MXN, ni mogoče ustvariti še boljših donosov Volatilnost valut Volatilnost lahko merimo na dva različna načina. Prvi način je sprememba v pipih na dan, drugi način pa je odstotna sprememba vsak dan. Kadar primerjamo različne valute med sabo, je smiselna uporaba odstotnih sprememb, saj lahko valute med sabo direktno primerjamo. Če uporabljamo volatilnost za analizo enega valutnega para, je zaradi lažje predstave bolje uporabljati spremembe v pipih. Na sliki vidimo spremembo volatilnosti skozi čas na paru EUR/USD. Obdobje prikaza zajema 52 tednov. Na osi x je prikazan čas, na osi y pa volatilnost, izražena v pipih. Vidimo lahko, da je bila januarja 2013 povprečna dnevna volatilnost okoli 155 pipov, decembra 2013 pa je padla pod 100 pipov. Pri trgovanju je zato pomembno, da spremljamo volatilnost, saj se ta spreminja. 12

21 Slika 6: Volatilnost EUR/USD Vir: (ForexTicket, 2013) Volatilnost je izražena v spremembi v pipih na dan. Povprečje je izračunano glede na povprečje zadnjih 52 tednov. Za izračun dnevne volatilnosti vzamemo najnižjo in najvišjo točko dneva. Če vzamemo za primer EUR/USD, ki je imel na določen dan najnižjo vrednost 1,3700 in najvišjo vrednost 1,3800, to pomeni spremembo 100 pipov. Sledi, da je bila dnevna volatilnost 100 pipov. Kaufman (2013, str. 851) navaja 5 različnih načinov merjenja volatilnosti: razlika med današnjo zaključno ceno in zaključno ceno pred n dnevi, razpon med najnižjo in najvišjo ceno zadnjih n dni, average true range 6 zadnjih n dni, vsota absolutne spremembe cene zadnjih n dni, letna (anualizirana) volatilnost Korelacije med valutami Korelacija nam pove, koliko je gibanje enega instrumenta povezano z gibanjem drugega instrumenta. Pri trgovanju je pomembno, da poznamo korelacije med različnimi valutnimi pari, da se izognemo hkratnemu trgovanju zelo koreliranih parov. Če imamo namreč odprti dve poziciji na dveh različnih valutnih parih, ki sta med seboj močno korelirana, bo efekt podoben, kot če bi trgovali samo en valutni par in le povečali vrednost pozicije. 6 True range Pri delnicah se pri izračunu true range upošteva tudi gap (razlika med včerajšnjo zaključno ceno in današnjo odpiralno ceno), pri forexu pa je true range enak dnevnemu premiku, saj zaradi 24-urnega trga gapi med dnevi ne nastajajo. 13

22 Ko primerjamo korelacije med različnimi valutnimi pari, moramo upoštevati tudi časovni okvir. Če nameravamo pozicije ohranjati en teden, moramo upoštevati tedensko korelacijo, če pa trgujemo znotraj dneva, upoštevamo dnevno korelacijo. Pomembno je, da se zavedamo, da je korelacija spreminjajoč se dejavnik. Kadar trgujemo samo z enim instrumentom naenkrat, korelacij z ostalimi instrumenti ni treba nadzorovati Valutni indeksi Valutni indeksi, podobno kot borzni indeksi, vključujejo košarico instrumentov, ki je izražena v povprečni vrednost vseh instrumentov v njej. Pri borznih indeksih je v določen indeks vključenih več različnih delnic. Če za primer vzamemo nemški indeks DAX, lahko vidimo, da je vrednost indeksa izračunana na podlagi 30 največjih nemških podjetij, ki kotirajo na borzi v Frankfurtu. Pri valutnih indeksih pa je namesto delnic uporabljena košarica različnih valutnih parov. V nadaljevanju bomo predstavili primer indeksa ameriškega dolarja (U.S. Dollar Index), ki ga označujemo z oznako DXY. Murphy (1991, str. 56) opisuje pomembnost vrednosti košarice dolarskega indeksa. Ker so različni trgi med sabo povezani, je pomembno, da poznamo njihove korelacije. Delniški trg je občutljiv na spremembe obrestnih mer in hkrati gibanja na trgu obveznic. Obveznice se gibljejo v skladu z inflacijskimi pričakovanji, ki se odražajo tudi na surovinskih trgih. Inflacijski vpliv na surovinske trge je v glavnem določen s smerjo ameriškega dolarja. Zaradi naštetih medsebojnih povezav pogosto tudi analizo za ostale trge začnemo pri pregledu gibanja indeksa USD. Indeks DXY odraža vrednost dolarja (USD) proti košarici 6 ostalih valut. Te valute so: EUR (evro), JPY (japonski jen), GBP (britanski funt), CAD (kanadski dolar), SEK (švedska krona), CHF (švicarski frank). Vsaka izmed teh valut ima določeno težo v košarici, največjo težo pa ima EUR. Valutni indeks uporabljamo, da lažje ocenimo moč določene valute. Če primerjamo valutne indekse, lahko ugotovimo, katere valute se krepijo in katere slabijo. V spodnjem primeru bomo prikazali več valutnih indeksov in jih primerjali. 14

23 Slika 7: Valutni indeksi EUR CHF USD GBP JPY Vir: (Dukascopy currency index, 2013) Na sliki vidimo primerjavo 5 različnih valutnih indeksov. Z modro barvo je označen EUR, z oranžno CHF, z rdečo USD, z zeleno GBP in z vijolično JPY. Prikazano obdobje zajema eno leto. Z gibanjem grafov lahko opazimo, katere valute se krepijo in katere slabijo. Najočitneje izstopata EUR in JPY. EUR je v letu 2013 počasi pridobival vrednost, JPY pa jo je že od začetka leta močno izgubljal. Po takšnih dejstvih lahko sklepamo, da bi bilo smiselno kupovati evre in prodajati japonske jene. V nadaljevanju je prikazan graf EUR/JPY za enako obdobje. Če smo sklepali pravilno, bi moral biti graf EUR/JPY močno naraščajoč skozi vse leto. 15

24 Slika 8: EUR/JPY v letu 2013 Na zgornji sliki lahko vidimo potrditev našega sklepa iz zgornjega dela, da je evro proti jenu naraščal skozi vse leto. V začetku januarja je bil tečaj EUR/JPY okoli 113, do konca leta pa je narasel na 142. To je letna sprememba 26 odstotkov, kar je izredno veliko, saj valute v povprečju nihajo v nižjih odstotkih. 3.3 Izbira brokerja Pri izbiri brokerja moramo upoštevati hitrost izvrševanja naročil, trgovalne stroške, nabor instrumentov in verodostojnost podjetja. Vsekakor je pomembno, da ima broker dovolj kapitala in da je reguliran s strani najpomembnejših regulatorjev. Pri avtomatiziranem trgovanju je pomembno, da broker podpira takšne sisteme, saj nekateri avtomatiziranega trgovanja ne dovolijo. Pomembna je tudi vrsta platforme, ki jo ponuja broker. Pri nekaterih platformah je mogoče uporabljati samo posebej prilagojene strategije za to platformo. To pomeni, da strategije, ki smo jo zapisali z eno platformo, ni mogoče uporabljati na drugi platformi. Brokerji imajo pogosto tudi določene minimalne kapitalske zahteve. Če želimo trgovati na ameriških borzah, je treba imeti vsaj USD kapitala, da lahko normalno trgujemo. Če imamo manj kapitala, je zakonsko določeno, da lahko v 5 dneh odpremo največ 5 pozicij, ki so zaprte isti dan. To sicer ne vključuje valutnega trgovanja, vendar je pomembno, da poznamo zakonske omejitve. Pri trgovanju valut uporabljamo tudi vzvod; višina vzvoda pri nekaterih ponudnikih doseže vrednost tudi 2000:1. To v praksi pomeni, da lahko z 1000 EUR kapitala upravljamo pozicijo v vrednosti, ki je 2000-krat višja od našega kapitala. V našem primeru to pomeni pozicijo EUR. Ker je s povečanim vzvodom povečano tudi tveganje, je razmerje okoli 10:1 priporočljivo za kratkoročno trgovanje. To pomeni, da z 1000 EUR kapitala lahko upravljamo EUR. S takšnim vzvodom se izognemo prevelikim izgubam. 16

25 Pri trgovanju preko brokerja poznamo dve vrsti izvrševanja naročil: Dealing Desk in Non-Dealing Desk. Dealing Desk pomeni, da broker deluje kot vzdrževalec trga (angl. market maker) in trgovalcu sam ponuja likvidnost. Če takšnemu brokerju pošljemo tržno naročilo za nakup, se lahko sam odloči, ali bo naročilo sprejel ali ga zavrnil. Vedno je broker tisti, ki vzame nasprotno stran pozicije trgovalca. Takšen način omogoča brokerju, da zasluži, kadar trgovalec izgublja. Pogosto je tudi ponujena cena malenkost drugačna od ostalih ponudnikov. Razlika med nakupno in prodajno ceno je večja. Non-Dealing Desk pomeni, da broker naročila posreduje ostalim ponudnikom likvidnosti. Ponudnikov likvidnosti je veliko in trgovalec vidi v svoji platformi samo najboljšo ponudbo in najboljše povpraševanje. Ob oddaji naročila broker posreduje naročilo, da izbere najboljšega ponudnika likvidnosti in tako opravlja samo vlogo posrednika. Dobiček trgovalca ne pomeni izgube za brokerja. Zaradi tega mora broker svoj dobiček ustvariti z drugimi metodami. Največkrat je treba za vsako izvršeno naročilo plačati provizijo. Provizije so sicer dokaj majhne, a je pri uporabi vzvodov njihova absolutna vrednost lahko velika. Npr. naš kapital znaša EUR. Odločimo se za nakup EUR proti USD. Naša provizija znaša 0,1 % vrednosti pozicije. Pri vrednosti EUR predstavlja 0,1 % vrednost 100 EUR. To je sicer za vrednost EUR dokaj majhen znesek, a je proti vrednosti našega kapitala zelo velik. Predstavlja namreč 10 % vrednosti kapitala. V praksi obstajajo sicer ponudniki, ki imajo provizije zelo nizke, a je vseeno pomembno, da jih poznamo, saj močno vplivajo na končni rezultat trgovanja. 17

26 4 TEHNIČNA ANALIZA Tehnična analiza je metoda, ki poskuša napovedati najverjetnejšo smer gibanja tečajev v prihodnosti na podlagi preteklih cen. Zahteva manj informacij kot pa temeljna analiza. Trgovalec pridobiva vse potrebne informacije iz cene (grafov). Uspešnost tehnične analize temelji na predpostavki, da se zgodovina ponavlja in da bo cena ponavljala vzorce iz preteklosti. Strašek in Jagrič (2008, str. 83) navajata, da tehnična analiza temelji na naslednjih predpostavkah: Tržna vrednost je determinirana samo z interakcijo ponudbe in povpraševanja. Čeprav se pojavljajo manjše fluktuacije, so borzne cene nagnjene k temu, da se gibljejo v trendih, ki so dolgoročni. Preobrat trendov je rezultat premika ponudbe in povpraševanja. Premike ponudbe in povpraševanja je moč odkriti prej ali slej s pomočjo grafov. Mnogi vzorci grafov se ponavljajo. Poznamo različne tipe grafov. Trije najpogostejši so prikazani v nadaljevanju. Na vseh treh grafih vidimo popolnoma enako valuto za enako obdobje. To pomeni, da grafi prikazujejo enake informacije, le na različne načine. Slika 9: Linijski graf Slika 10: Palični graf 18

27 Slika 11: Graf s svečniki Linijski graf je pogosto uporabljen za določanje smeri trenda in za hitre preglede. Prikaže nam namreč samo zaključne cene obdobij, ne pa njihovih ekstremov. Palični graf in graf s svečniki prikažeta vse štiri informacije (začetno, končno, najvišjo in najnižjo ceno), ki so za trgovalca pomembne. Večje razlike med njima ni. Opazna je le razlika v obarvanosti sveč. Graf s svečniki ima razširjeno telo sveč, da lažje razberemo barvo sveče. Naraščajoče sveče so obarvane zeleno, padajoče pa rdeče. Sence sveč so ozke in črne barve. Pri paličnem grafu so telesa sveč enake širine kot sence sveč. Zgledajo kot črte oz. palice, iz česar izhaja tudi njihovo ime. 4.1 Osnove japonskih svečnikov Svečnik nam prikaže, kaj se v določenem obdobju dogaja s ceno. Ena sveča prikazuje začetno (angl. open), najvišjo (angl. high), najnižjo (angl. low) in končno (angl. close) ceno izbranega obdobja. Obdobje, ki ga prikazuje ena sveča, lahko izberemo poljubno. Izberemo lahko obdobje 1 minute, obdobje 1 meseca ali katerokoli drugo obdobje. V vseh primerih bomo imeli v eni sveči prikazane te štiri informacije. Slika 12: Zgradba svečnika Na sliki lahko vidimo zgradbo bikovskega (angl. bull) in medvedjega (angl. bear) svečnika. Če je svečnik zelene barve (bikovski), pomeni, da je cena v tem obdobju narasla. Če je svečnik rdeče barve (medvedji), pomeni, da je cena v tem obdobju padla. 19

28 Obarvan je del sveče, ki ga imenujemo telo (angl. body), črto navzgor ali navzdol pa imenujemo senca (angl. shadow) Brooks (2009, str.43) opisuje pomembnost zaključne cene sveče. Kot primer opisuje nastanek petminutne sveče. Ko po preboju trendne linije navzdol vidimo nižje dno, začnemo iskati priložnost za nakup v upanju na močan preobrat navzgor. Ko teče tretja minuta, je sveča že bikovske oblike. Cena ostane na vrhu sveče dobro minuto in v upanju na nadaljevanje rasti odpremo dolgo pozicijo. Ker nismo čakali na zaključek sveče, mislimo, da smo s tem dobili prednost in kupili po nižji ceni, kot bo ob zaključku sveče. Ko do zaključka sveče manjka še 5 sekund, se sveča hitro obrne in zaključi na dnu. Če bi počakali do zaključka sveče, bi videli, da je sveča medvedja in ne bikovska, kot je to sprva kazalo. Posamezne sveče nikoli ne smemo gledati individualno. Trgovalec mora upoštevati celotno tehnično sliko. Sveča dark cloud (temni oblak), ki se pojavi pri področju močne odporne linije, z večjo verjetnostjo kaže na možen obrat trenda kot bearish engulfing (opisano v podpoglavju 4.1.2), ki se pojavi na področju brez odpore (Nison 1994, str. 145). Včasih se zgodi, da cena v nekem obdobju naraste in pade, a končna na isti točki, kot je začela ob začetku obdobja. V tem primeru se oblikuje svečnik brez barve, ki ga imenujemo doji svečnik. Senca sveče je navzgor in navzdol približno enaka, telo pa je neopazno. Slika 13: Doji svečnik Doji svečnik prikazuje ravnovesje trga, saj cena niha gor in dol, ampak se od sredine ne odmika preveč. Ker je svečnik brez barve, pomeni, da sta začetna in končna cena opazovanega obdobja bili enaki. Morris (2006, str. 14) opisuje doji kot svečnik, ki sam po sebi nima pomembnega vpliva. Pravo moč dobi šele v kombinaciji z ostalimi svečami. Npr. če po močni bikovski sveči sledi sveča doji, je to lahko razlog za pozornost, saj to pomeni neodločnost na trgu in možen obrat. 20

29 Slika 14: Graf z japonskimi svečniki Vrste posameznih japonskih sveč Vzorci, ki nastanejo na grafih so, kot večina tehnične analize, podrejeni subjektivni oceni trgovalca. Vseeno pa obstajajo posebne vrste svečnikov, ki imajo določena pravila in jih lahko pogosto prepoznamo v praksi. Najprej bomo predstavili nekaj posameznih vrst sveč, nato pa še nekatere kombinacije sveč. Obstaja na desetine različnih sveč in na desetine različnih kombinacij med temi svečami, prikazali pa bomo nekaj najpogostejših in najobjektivnejših vzorcev. Slika 15: Hammer Slika prikazuje vzorec hammer. Nison (1991, str. 29) pravi, da sveča zadovolji pogojem za hammer, če ima naslednje značilnosti. Telo sveče mora biti v zgornjem delu trgovalnega območja (angl. range) in zaradi lažjega razumevanja bomo ta izraz uporabljali tudi v nadaljevanju). Spodnja senca sveče je najmanj dvakrat tako dolga kot telo sveče. Na zgornjem delu mora biti zelo kratka senca. Čim krajša je zgornja senca, čim daljša je spodnja senca in čim manjše je telo sveče, tem bolj efektiven je vzorec 21

30 hammer. Hammer velja za močan bikovski vzorec, kar pomeni, da ko se ta sveča prikaže na grafu, je to znak za nakup. Morris (2006. str. 24) opisuje ozadje nastanka hammer sveče. Trg, ki je v padajočem trendu, ob odprtju sveče najprej močno pade. Kljub začetnemu padcu začne cena v nadaljevanju hitro naraščati in gre višje kot ob začetku obdobja. Ker prodajalci opazijo moč kupcev, začnejo zapirati pozicije. Če je naslednja sveča zaključena nad vrhom te sveče, to velja kot potrditev znaka za nakup. Slika 16: Hanging man Hanging man je podoben vzorec kot hammer, le da je pri tem vzorcu telo sveče rdeče namesto zeleno. Veljajo enaka pravila kot pri hammer vzorcu. Ker je telo sveče pri tem vzorcu rdeče, pomeni, da je bila cena na koncu obdobja nekoliko nižja kot na začetku, kar bi lahko pomenilo premoč prodajalcev. Zaradi tega je ta sveča pogosta pri vrhovih in obratih trenda navzdol. Izredno močan prodajni signal po Nisonu (1991, str. 30) je, če se po sveči hanging man naslednja sveča oblikuje v vzorec rdeči marubozu. Morris (2006, str. 24) opisuje tudi ozadje nastanka hanging man sveče. Trg je predhodno v naraščanju. Ob odprtju sveče sledi močan padec, a se cena proti koncu obdobja vrne v bližino najvišjega tečaja, a ne uspe zaključiti višje. Senca navzdol je dolga, in če naslednja sveča zaključi nižje od te, mnogi kupci začnejo zapirati pozicije in iščejo priložnost za prodajo. Slika 17: Inverted hammer Inverted hammer je vzorec, ki se pogosto pojavi na dnu pred spremembo trenda. Lastnosti, ki jim mora ustrezati inverted hammer, so enaka kot pri vzorcu hammer, le da je tukaj telo sveče na spodnjem delu namesto na zgornjem. Morris (2006, str. 41) pravi, da je ob pojavu te sveče dobro počakati na potrditev ob naslednji sveči. Če je tudi naslednja sveča bikovska, je znak za nakup potrjen. 22

31 Slika 18: Shooting star Shooting star je podoben vzorec kot inverted hammer, le da je tu telo sveče rdeče barve. Ta vzorec se po Nisonu (1991, str. 70) pogosto pojavlja po koncu bikovskega trenda. Shooting star ima malo telo na spodnjem delu sveče in dolgo senco navzgor. Morris (2006, str. 40) določa naslednje lastnosti, ki morajo biti prisotne za nastanek shooting star sveče. Cena mora predhodno naraščati. Telo sveče je majhno in se nahaja na dnu sveče. Senca navzgor mora biti vsaj trikrat daljša od telesa sveče. Senca navzdol mora biti zelo majhna ali pa sploh ne sme obstajati. Slika 19: Rdeči marubozu Rdeči marubozu je sveča brez senc na obeh straneh. Rdeče telo sestavlja celotno svečo. Takšna sveča prikazuje močan padec brez odboja in je navadno uporabljena kot potrditev v kombinaciji s svečami, ki signalizirajo spremembo trenda navzdol. Morris (2006, str. 11) pravi, da je ta sveča lahko tudi znak za obrat trenda navzgor, če je pred nastankom te sveče bil prisoten močan medvedji trend. Ko se po dolgem padajočem trendu pojavi ta sveča, lahko prikazuje zadnje prodaje in je pogosto prvi znak za konec trenda. Slika 20: Zeleni marubozu Zeleni marubozu je sveča brez senc na obeh straneh, podobna vzorcu rdeči marubozu. Zeleno telo sestavlja celotno svečo. Takšna sveča prikazuje močno rast in je navadno 23

32 uporabljena kot potrditev v kombinaciji s svečami, ki signalizirajo spremembo trenda navzgor. Morris (2006, str. 12) pravi, da je ta sveča pogosto začetek nadaljevanja bikovskega trenda ali signal za konec medvedjega trenda. Slika 21: Spinning top Spinning top je sveča, ki je podobna sveči doji, le da je pri sveči spinning top vidno telo. To je lahko rdeče ali zelene barve. Obe barvi sveče pomenita enako in prikazujeta ravnovesje na trgu. Da sveča zadosti pogojem za spinning top, mora imeti naslednje lastnosti. Senca mora biti na zgornji in spodnji strani daljša od telesa sveče. Telo sveče mora biti majhno in na sredini sveče. Ker ta sveča prikazuje ravnovesje na trgu, je uporabna predvsem v kombinaciji z več svečami, ki potrdijo spremembo trenda po konsolidaciji Vrste kombinacij japonskih sveč Pomembno je, da poznamo vrste posameznih sveč, vendar se močnejši signali pogosto pojavljajo pri kombinacijah več sveč. Mnogokrat nam prva sveča nakaže, da moramo postati pozorni, naslednje sveče pa nam dajo znak za trgovanje. Slika 22: Bearish engulfing Bearish engulfing je signal dveh sveč, kjer je druga sveča večja od prve in kaže v nasprotno smer. Prva sveča je zelene barve s čim manjšim telesom, naslednja pa je rdeča s telesom, ki presega dno prejšnje sveče. Na takšen vzorec moramo biti pozorni po koncu bikovskega trenda in nakazuje možen močan padec. Po Morrisu (2006, str. 28) se po trendu navzgor cena začne počasi ustavljati in naredi majhno zeleno svečo. Naslednja sveča se takoj od začetka obarva rdeče in zaključi nižje od najnižje točke prejšnje sveče. Bikovski trend se oslabi, in če je tudi naslednja sveča rdeča, pomeni, da se je trend obrnil navzdol. 24

33 Slika 23: Bullish engulfing Bullish engulfing je enako kot bearish engulfing signal dveh sveč, od katerih je druga sveča večja od prve in kaže v nasprotno smer. Prva sveča je v tem primeru rdeče barve s čim manjšim telesom, naslednja pa je zelena s telesom, ki presega vrh prejšnje sveče. Na takšen vzorec moramo biti pozorni po koncu medvedjega trenda in nakazuje možno močno rast. Morris (2006, str. 29) pravi, da če sveča zaključi vsaj 30 % višje od telesa prejšnje sveče, to pomeni, da je signal še posebej pomemben. Slika 24: Tweezer bottoms Tweezer bottoms je signal dveh sveč, ki se pogosto pojavi proti koncu medvedjega trenda. Prva sveča je rdeče barve in ustreza vzorcu hanging man, sledi pa ji zelena sveča, ki ustreza vzorcu hammer. Senci obeh sveč morata biti približno enako dolgi, telo obeh sveč pa mora biti majhno in pri vrhu sveč. Takšen signal nakazuje možnost obrata navzgor. Morris (2006, str. 200) pravi, da je dober znak za uspešnost tweezer bottoms vzorca ta, da se ta vzorec pojavi v kombinaciji z drugimi bikovskimi svečami. Slika 25: Tweezer tops Tweezer tops je signal dveh sveč, ki se pogosto pojavi proti koncu bikovskega trenda. Prva sveča je zelene barve in ustreza vzorcu inverted hammer, sledi pa ji rdeča sveča, ki 25

34 ustreza vzorcu shooting star. Senca obeh sveč mora biti približno enako dolga, telo obeh sveč pa mora biti majhno in pri dnu sveč. Takšen znak nakazuje možnost obrata navzdol. 4.2 Orodja za tehnično analizo V nadaljevanju bomo predstavili nekaj orodij za tehnično analizo. Pri vseh je osnovni graf enak in predstavlja valutni par GBP/USD v obdobju 17 dni. Na grafu so prikazani enourni svečniki. Prikazali bomo, kako bi nam določena orodja pomagala pri vstopu v pozicijo Trendne linije Trend se vzpostavi, ko cena dlje časa nadaljuje premik v določeni smeri. Ko vstopamo v bikovski trend, iščemo priložnosti, kadar cena začne padati, saj pričakujemo nadaljevanje trenda navzgor. Območja, na katera moramo biti pozorni, si lahko vizualiziramo s pomočjo trendnih linij. Brooks (2012, str. 117) pravi, da bikovska trendna linija povezuje spodnje dele naraščajočih sveč, medvedja trendna linija pa povezuje vrhove padajočih sveč. Ko je trend vzpostavljen s serijo naraščajočih vrhov, so najboljše pozicije v smeri s trendom, vse dokler ta trend ni končan. Vsakič, ko trg začne padati nazaj proti trendni liniji, moramo gledati za znake obrata cene in kasneje vstopiti v smer trenda. Najpomembnejša lastnost sekanja trende linije je, da trg ne nadzoruje več le ena stran (kupci ali prodajalci), ampak se poveča možnost spremembe smeri gibanja. Murphy (1999, str. 210) opisuje preboj trendne linije kot zaključeno svečo zunaj trendne linije. Včasih celo to ni dovolj. Nekateri trgovalci uporabljajo določen odstotni kriterij, ki ga mora preboj doseči, da se šteje za veljavnega. Pri trgovalcih, ki trgujejo na dnevnih grafih, je to območje med 1 % in 3 %. To pomeni, da mora cena zaključiti na nasprotni strani trendne linije za vsaj 1 % vrednosti instrumenta. Če je vrednost GBP/USD 1,0000, mora biti zaključna cena dneva preboja vsaj , da je se šteje za veljavnega. 26

35 Slika 26: Trendne linije Na sliki vidimo dva primera trendne linije. Prvi primer je trendna linija znotraj dneva, ki je označena z rdečo. Vidimo lahko, da je cena večkrat testirala trendno linijo od spodaj, ampak se je vedno odbila navzdol. Linija je bila prebita šele naslednji dan. Čez dva dni je bila linija testirana iz zgornje strani, nato je cena nadaljevala navzgor. Druga linija je bila vzpostavljena med točko 1 in 2. Cena se je začela premikati navzgor. Po treh dneh se je spet približala trendni liniji iz zgornje strani in jo uspešno testirala v točki 3. Odboj od linije je bil močan in cena je naglo narasla. V naslednjih dneh je cena padla pod trendno linijo in jo kasneje tudi testirala, tokrat s spodnje strani v točki 4. Trendna linija se je tudi tokrat izkazala kot mejnik in ceno potisnila navzdol. Trend se je nato več dni nadaljeval navzdol. Trendne linije so večkrat lahko zelo subjektivne, saj je od vsakega posameznika odvisno, kje jih bo narisal in katere bo upošteval. Možnosti za različne interpretacije je veliko, velja pa omeniti, da je trendne linije treba upoštevati bolj kot območja in ne kot natančne točke Podpore in odpore Podpore in odpore imajo podoben značaj kot trendne linije. Razlika je, da so podporne in odporne linije povsem horizontalne in nimajo naklona kot trendne linije. Uporabljamo jih, kadar je trg v ''range'' območju in oscilira brez pravega trenda. Murphy (1999, str. 59) deli udeležence trga v tri kategorije. Tiste, ki imajo odprte dolge pozicije, kratke pozicije ali so brez odprtih pozicij. Dolge pozicije imajo tisti, ki pričakujejo rast cene, kratke pozicije pa tisti, ki pričakujejo padec. Tisti brez odprtih pozicij čakajo na pravi znak za odprtje pozicij v poljubno smer. Trg se začne premikati 27

36 višje od podporne točke. Kupci, ki so kupili pri točki podpore, so sedaj zadovoljni, ampak bi hkrati radi imeli večjo pozicijo. Če bi trg še enkrat testiral to točko, bi lahko odprli dodatne dolge pozicije. Prodajalci slutijo, da so se znašli na napačni strani in upajo, da se trg vrne v podporno točko, da bi lahko zaprli svoje pozicije brez izgube. Tisti, ki pa so brez pozicije, so opazili, da cena narašča in čakajo priložnost za vstop v dolgo pozicijo. Vse tri kategorije udeležencev sedaj čakajo priložnost za nakup in vse tri kategorije želijo kupiti na enaki točki, to je točki podpore. To pomeni, da bodo vsi kupovali in da se bo cena zvišala, ko bo cena spet prišla do točke podpore. S časom se to območje okrepi, in sicer ko je vključenih vse več udeležencev. Če se cena potem ne premakne navzgor, ostanejo samo dolge pozicije, ki ob manjšem preboju podpore navzdol začnejo likvidirati svoje pozicije. Zato cena močno pade. Enako se zgodi v obratnem primeru, kadar cena testira območja odpore iz spodnje strani. Logika in psihologija obnašanja udeležencev sta popolnoma enaki. Slika 27: Podpore in odpore Na sliki vidimo primer podpore in odpore. Z rdečo barvo so označena polja, kjer je cena testirala nivo podpore, z modro barvo pa so označena polja, kjer je cena testirala nivo odpore. Nivoja sta označena horizontalno in opazimo lahko, da se enaka nivoja ponavljata skozi celotno območje grafa. Pri skrajno levem modrem polju lahko opazimo, da je cena najprej prebila področje odpore in ga testirala iz zgornje strani. Odpora se je spremenila v podporo in cena je nadaljevala navzgor. Kasneje je cena spet padla v ''range'' in tokrat se je prejšnje območje podpore spremenilo nazaj v območje odpore. 28

37 Področja odpore in podpore niso le natančno določene točke, ampak gre za širša polja, v katerih lahko cena naredi krajši preboj čez nivo. Podobno kot pri trendnih linijah je tudi tu pomembno, da upoštevamo zaključne točke sveč kot indikatorje preboja podpornih in odpornih linij. Kjer sega čez linijo le senca sveče, lahko štejemo, da je področje zdržalo. Trgujemo lahko v smeri odboja Vzorci skupine japonskih svečnikov V točki 4.1 smo opisovali posamezne sveče ali formacije dvojnih sveč, ki se uporabljajo za hitre signale. Pomembno pa je tudi, da poznamo večje vzorce sveč, saj tako lažje ocenimo, kdaj se bo trend nadaljeval ali končal. Znotraj večjih vzorcev sveč se oblikujejo tudi vzorci posameznih ali dvojnih sveč in prava kombinacija vseh sproži močne premike. Bulkowski (2005, str. 993) našteva mnogo različnih vzorcev skupine svečnikov, ki signalizirajo nadaljevanje ali obrat trenda. Naštetih je preko 70 različnih oblik, tukaj pa smo izpostavili samo nekaj najpogostejših: razširjeno dno (vrh), diamantno dno (vrh), skodelica z ročajem, dvojno dno (vrh), trojno dno (vrh), zastava, glava in ramena ter pravokotnik. Večina vzorcev je poimenovana po obliki, ki se prikaže na grafu, v praksi pa se natančna oblika skoraj nikoli ne pojavi, pogosto je to le približek. 29

38 Slika 28: Dvojni vrh Na sliki vidimo nekaj primerov vzorca dvojni vrh. Kot že samo ime pove, je cena dvakrat poskusila prečkati nek nivo, ampak se je vsakič odbila navzdol. Dvojni vrh bi po definiciji moral dvakrat testirati točno določeno ceno in se nato obrniti navzdol. V praksi je drugi test malenkost nad ali pod prvim nivojem. Vseeno je vzorec veljaven, če sveča zaključi pod nivojem prvega testa. Po dveh neuspelih poskusih preboja navzgor se mora cena obrniti navzdol. Kot je razvidno iz slike, pri dvojnem vrhu pogosto nastane vzorec sveče shooting star, ki nakazuje spremembo trenda navzdol. Posamezne vzorce lahko zelo dobro uporabimo, če jih uporabljamo skupaj z drugimi orodji. Kjer vidimo območje podpore in hkrati opazimo, da se je oblikoval bikovski vzorec sveč, npr. trojno dno, lahko pričakujemo, da bodo dolge pozicije prava izbira pri trgovanju. Če bi se na isti podporni liniji začel oblikovati medvedji vzorec zastavice, bi lahko pričakovali nadaljevanje trenda navzdol in ne bi odpirali dolgih pozicij, temveč bi obdržali kratke pozicije ali našli nove točke vstopa za dodatne kratke pozicije Pivot Pivot je matematično določena cena, ki jo izračunamo na podlagi sveče prejšnjega dneva. Formula za izračun je zelo preprosta. Sešteti moramo najvišjo, najnižjo in zaključno ceno prejšnjega dne. Ta seštevek delimo s številom 3 in to je potem pivot točka. Ta točka je uporabna en dan za dnem, ki ga upoštevamo pri izračunu. Mnogokrat se izkaže, da je prav ta točka točka obrata naslednjega dne. Kaufman (2013, str. 687) pravi, da je najboljša napoved za jutrišnjo ceno današnja cena. Za dolgoročne napovedi je najboljša napoved sredinska vrednost. Nihče ne more natančno napovedati, kako se bo cena premikala v prihodnosti; tudi ne najvišje in najnižje 30

39 točke naslednjega dne. Kljub temu meni, da mnogo trgovalcev uspešno uporablja pivot točke. Person (2007, str. 75) meni, da pivot točka deluje zaradi samoizpolnjujoče se prerokbe, saj mnogo institucionalnih in profesionalnih vlagateljev uporablja ta pripomoček. Slika 29: Pivot Na sliki vidimo primer uporabe pivot točke na grafu. Oranžno polje prikazuje dan, ki ga upoštevamo za izračun pivot točke. Pri tem izračunu smo upoštevali najnižjo ceno 1,6553, prišteli najvišjo ceno 1,6646 in prišteli še zaključno ceno 1,6603. Rezultat tega seštevka smo delili s številom 3. Končni rezultat izračun je 1,6600. To je pivot točka, ki smo jo upoštevali naslednji dan, ki je obarvan zeleno. Vidimo lahko, da je cena naslednji dan najprej naraščala, se obrnila in testirala pivot točko, označeno z modrim krogcem, nato pa nadaljevala z naraščanjem. Pivot točke so še eno od uporabnih orodij, ki jih mora trgovalec poznati. Njihova posebnost je v preprostosti, zaradi česar se tudi tako množično uporabljajo Fibonacci Fibonaccijeva števila in razmerja izvirajo že iz 13. stoletja, svojo uporabnost pa so našla tudi pri trgovanju. Fibonacci orodje uporabljamo kot odstotni merilec nihaja cene. Ko cena narašča, lahko pričakujemo, da bo v prihodnosti zanihala navzdol, preden spet začne naraščati. Da si lažje predstavljamo, do kod naj bi nihaj segel, uporabimo Fibonaccijevo orodje, ki prikazuje odstotne nivoje celotnega premika. Najpogostejši nivoji so 38,2 %, 50 % in 61,8 %. To pomeni, da je cena za takšen odstotek padla z najvišjega dela nihaja. 31

40 Person (2007, str. 170) meni, da je 50 % povratek cene najpogostejši. Zaradi tega je pomembno, da si označimo te nivoje na letnih, mesečnih, tedenskih in dnevnih grafih. S tem si lažje predstavljamo, kje je možen obrat smeri cene. Slika 30: Fibonacci Na sliki je prikazana uporaba Fibonaccijevih nivojev. Z modro sta označeni polji, kjer smo označili vrh in dno nihaja. Ker je tako, kot pri vseh orodjih, tudi tu potrebno izbrati točke, ki jih bomo merili, je rezultat meritve lahko subjektiven in ne zagotavlja pravih rezultatov. Celoten premik meri 100 %. Na vrhnjem delu, kjer se je nihaj začel, je označenih 0 %, na najnižjem delu nihaja pa je označenih 100 %. Ko je tak nihaj končan, lahko pogledamo, kje so možna nadaljevanja trenda po odboju. Vidimo lahko, da se je cena ustavila pri 38,2 % in nato močno spremenila smer. To pomeni, da se je cena od najnižje točke, označene z modro, odbila do vrednosti 38,2 % prvotnega premika. Na tem nivoju bi lahko odpirali kratke pozicije. Podobno kot pri pivot točkah, je tudi pri Fibonacci orodju njegova uporabnost v meritvi premika prejšnjega dne. Kadar imamo večje premike, vzamemo vrh in dno prejšnjega dne. Sredina tega premika ali 50 % Fibonacci bo naslednji dan velikokrat testirana in to je lahko točka za vstop. 4.3 Tehnični indikatorji V nadaljevanju bomo predstavili nekaj indikatorjev in oscilatorjev. Pri vseh je osnovni graf enak in predstavlja valutni par GBP/USD v obdobju 17 dni. Na grafu so prikazani enourni svečniki. 32

41 4.3.1 Moving Average Moving Average ali drseče povprečje (v nadaljevanju MA) je eden izmed najbolj razširjenih indikatorjev. Uporablja se za izračun povprečne cene določenega obdobja. Zaradi preprostosti uporabe ga velikokrat uporabljamo za nakazovanje trenda. Murphy (1999, str. 196) opisuje ta kazalec kot povprečje določene zbirke podatkov. Npr. če iščemo povprečje 10 dni zaključnih cen, vzamemo vse zaključne cene zadnjih 10 dni in rezultat delimo z 10. Beseda ''moving'' (drseče) pomeni, da v izračunu vedno upoštevamo le zadnjih 10 dni. Iz tega sledi, da se vsak dan vzorec cen premakne za en dan naprej. Za izračun 10-dnevnega povprečja najpogosteje prištejemo zadnji zaključen dan in odštejemo ceno izpred 11 dni. Rezultat potem delimo z 10. Chandle (1997, str. 57) ugotavlja, da če po križanju 5-dnevnega in 20-dnevnega MA vstopamo v smer trenda, so izgube v povprečju za 79 % nižje, kot če vstopa nasprotno od smeri trenda. Pri uporabi križanja 7-dnevnega s 50-dnevnim MA je bila razlika še očitnejša. Pri 6-letnem testiranju 7 različnih instrumentov je strategija, ki sledu trendu, pri vseh instrumentih dala pozitivne rezultate. Trgovanje v nasprotni smeri trenda je pri vseh instrumentih prineslo negativne rezultate. Če ima črta MA pozitiven naklon (narašča), govorimo o naraščajočem trendu. Če ima črta MA negativen naklon (pada), govorimo o padajočem trendu. Nekateri analitiki za določanje trenda uporabljajo tudi primerjavo trenutne cene z drsečim povprečjem. Kadar je cena instrumenta nad črto MA, govorimo o naraščajočem trendu. Kadar je cena instrumenta pod črto MA, govorimo o padajočem trendu. V nadaljevanje bomo grafično prikazali različne MA, ki so najpogosteje v rabi. Slika 31: Moving Average 33

42 Na sliki vidimo 3 različne MA. Graf prikazuje enourne svečnike. Z modro barvo je označeno 20-urno povprečje, z rdečo 50-urno povprečje in z zeleno 200-urno povprečje. Primer, kako nam lahko te krivulje pomagajo pri analizi, je opisan v nadaljevanju. Na grafu je vidno obdobje 3 tednov za par GBP/USD. Vsaka vertikalna črta prikazuje ločnico med dnevi. Ker trgujemo kratkoročno, lahko vzamemo zeleno črto za nakazovanje smeri trgovanja. Kadar je cena pod to črto, iščemo samo prodajne priložnosti; in obratno, kadar je cena nad črto. Za vstope izbiramo križanje modre in zelene črte. Če hitrejša modra črta seka rdečo z zgornje strani in je hkrati cena pod zeleno črto, sprožimo prodajo. Kadar modra črta seka rdečo s spodnje strani in je hkrati cena nad zeleno črto, sprožimo nakup. Daljše kot je obdobje MA, bolj dolgoročni trend lahko razberemo iz grafa. Ker MA deluje kot filter cene (gladi njene nihaje), je točne vstope težko določiti in je zato uporabnejši kot indikator smeri trenda Bollinger Bands Bollinger Bands ali Bollingerjevi pasovi (v nadaljevanju BB) so indikator, ki upošteva volatilnost trga. Je nadgradnja drsečega povprečja, saj njegova sredinska črta prikazuje prav to. Ker je ta indikator naprednejši, ima tudi več možnih nastavljivih parametrov. Tu ne nastavljamo le časovne vrednosti drsečega povprečja, ampak lahko izberemo tudi odklon od tega povprečja, ki ga nakazujeta dve črti nad in pod sredinskim povprečjem. Standardna vrednost, ki jo uporabljamo, je sicer 2 standardna odklona od sredinske črte, lahko pa jo prilagodimo tudi na 3 standardne odklone, kadar trgujemo v ekstremnejših razmerah. Murphy (1999, str. 210) pravi, da je najlažji način za uporabo tega indikatorja spremljanje zgornjih in spodnjih krivulj, ki jih uporabljamo kot tarčo za zapiranje pozicij. Če se cena odbije od spodnjega pasu in prečka sredinsko povprečje, postane točka za zapiranje dobička zgornji pas. Obratno velja, kadar cena prečka sredinsko povprečje z zgornje strani navzdol. V močnem bikovskem trendu bo cena nihala med sredinsko in zgornjo črta in premik cene pod sredinsko črto bi pomenil, da je treba biti pozoren na obrat trenda navzdol. 34

43 Slika 32: Bollinger Bands Na grafu vidimo 20-urni MA in pas dveh standardnih odklonov od tega povprečja. Kjer so močni premiki cene v kratkem obdobju, se razširita tudi pasova, ki označujeta točke za zapiranje pozicij. Tako se hitro prilagodimo, kadar je trg počasnejši, manj volatilen in pozicije zapiramo hitreje. Zaradi narave obnašanja tega indikatorja je njegova uporabnost večja, ko je trg v ''range'' območju, kar pomeni, da oscilira konstantno od ene do druge točke. Kadar pa smo v močnem trendu, bodisi medvedjem ali bikovskem, pa se izkaže, da pozicije zapiramo mnogo prehitro Relative Strength Index Indeks relativne moči (v nadaljevanju RSI) je oscilator, kar pomeni, da njegova vrednost vseskozi niha med določenima vrednostma. V tem primeru je spodnja vrednost 0 in zgornja vrednost 100. Ker teh ekstremnih vrednosti v praksi nikoli ne dosežemo, za analizo uporabljamo prilagojene vrednosti 70 in 30 in občasno srednjo vrednost 50. RSI uporablja kot spremenljivko le časovno obdobje. Najpogosteje se uporablja obdobje 14 sveč. Murphy (1999, str. 240) navaja, da je izračun vrednosti RSI dokaj preprost. Pri izračunu upoštevamo dneve, ko je cena naraščala, in izračunamo povprečno vrednost te rasti. Hkrati izračunamo še povprečno vrednost padajočih dni za obdobje, ki ga analiziramo. Ti dve vrednosti potem med sabo delimo in normaliziramo na odstotno vrednost, da dobimo lestvico od 0 do 100. Kadar je vrednost oscilatorja nad 70, pomeni, da smo v območju prenakupljenosti (ang. overbought). Kadar je vrednost pod 30, pomeni, da smo v območju preprodanosti (ang. 35

44 oversold). V teh dveh območjih lahko začnemo biti pozorni na obrat trenda in iskati točko za vstop v pozicijo. Slika 33: RSI Na sliki vidimo RSI za 14-urno obdobje. Vidimo, da je RSI večinoma le rahlo dotaknil mej 30 in 70. Vidnih je pet območij, kjer je RSI presegel te mejne vrednosti. Trikrat na zgornji meji in dvakrat na spodnji. Na teh mestih bi razmišljali o nakupu ali prodaji. Ker lahko v močnem padajočem trendu vrednosti oscilatorja ostanejo dolgo pod mejnimi vrednostmi, se pri trgovanju kot znak za nakup pogosto upošteva, ko vrednost oscilatorja začne naraščati pod vrednost 30 in jo prečka. Takrat naj bi se trend res obrnil, a zaradi tega pogosto vstopamo pozneje, ne na samem dnu. 36

45 4.3.4 Stochastic Pri stohastičnem oscilatorju lahko nastavljamo kar tri različne parametre. Prvi je, enako kot pri prejšnjem, časovno obdobje. Najpogostejše je obdobje 14 sveč, vendar se zaradi več signalov uporablja tudi krajše obdobje 5 sveč. Naslednja spremenljivka je krivulja % K. Ta spremenljivka nam prikaže, kje se giblje trenutna cena glede na povprečje prejšnjih cen. Ko je ta vrednost visoka, pomeni, da cena vseskozi narašča. Tretja spremenljivka je krivulja % D. Ta je namenjena glajenju % K spremenljivke in deluje kot njeno drseče povprečje. Ker gre za oscilator, se ti dve krivulji gibljeta v območju med 0 in 100. Razlika med RSI in stohastičnim oscilatorjem je v tem, da se tu uporablja mejno območje pod 20 in nad 80 za odčitavanje ekstremnih nihajev. Murphy (1999, str. 247) opisuje odstopanje med gibanjem % D krivulje in gibanjem cene kot ključni del tega oscilatorja. Ko je oscilator v območju nad 80 naredil dva nižja vrhova, medtem ko je cena naredila dva višja vrhova, govorimo o medvedji divergenci. Bikovska divergenca nastane v nasprotnem scenariju, ko je vrednost % D pod 20 in je hkrati cena naredila dvakrat nižje dno, oscilator pa dvakrat višje dno. Kadar se zgodita ta dva scenarija, se nakupni ali prodajni signal pojavi, ko hitrejša % K krivulja križa počasnejšo % D krivuljo. Slika 34: Stochastic Slika prikazuje hitrejšo različico oscilatorja, in sicer z obdobjem 5 sveč in spremenljivkama % K in % D z vrednostjo 3. Ker gre za krajše obdobje glajenja, je tudi znakov za nakup in prodajo več. Pozorni moramo biti, kadar sta obe krivulji v območju ekstremnih vrednosti. Šele takrat počakamo na znak, ki nastane s križanjem krivulj. Ta oscilator se pogosto uporablja skupaj z RSI in daje najboljše trgovalne signale takrat, ko sta oba v ekstremnih območjih. 37

46 4.3.5 Oscillator of Moving Average Ko smo opisovali drseča povprečja, smo omenili, da lahko kot znak uporabljamo križanje dveh različnih MA. Ker v praksi težje ocenimo razliko med dvema povprečjema in točno točko njunega križanja, si pomagamo z oscilatorjem drsečih sredin (v nadaljevanju OSMA). Ta oscilator nima vnaprej določene lestvice kot prejšnja dva. Prikazuje absolutno razliko med enim in drugim MA. Na sredini je območje ničle, navzgor je razlika pozitivna, navzdol pa negativna. Murphy (1999, str. 234) našteva tri glavne namene za uporabo tega oscilatorja: zaznavanje divergence; zaznavanje kratkoročnega odstopanja od dolgoročnega trenda, ko se hitrejša drseča sredina preveč oddalji od počasnejše; natančno določanje točke sekanja dveh drsečih povprečij, ki se zgodi, kadar oscilator seka območje ničle. Slika 35: Oscillator of Moving Average Na sliki je kot hitrejše drseče povprečje uporabljeno povprečje 12 sveč, počasnejše drseče povprečje pa upošteva 26 sveč. Ta oscilator lahko uporabljamo tudi za nakazovanje smeri trenda. Kadar je njegova vrednost pozitivna, iščemo nakupne priložnosti, kadar pa je negativna, iščemo prodajne priložnosti. Ker se valute gibljejo počasneje kot drugi instrumenti, je pogosto, da se po velikih premikih cena konsolidira in upočasni. Zaradi tega lahko nagle spremembe oscilatorja uporabimo kot znak, da je cena naredila močan premik in da lahko pričakujemo nižjo volatilnost za naprej. 38

47 4.3.6 Uporaba več indikatorjev hkrati Ker noben indikator ni popolnoma zanesljiv in večkrat daje lažne signale, lahko to težavo skušamo odpraviti z uporabo več indikatorjev hkrati. Seveda preveč indikatorjev ni dobro uporabljati. Če za potrditev vstopa uporabimo dva ali tri indikatorje in še enega za določanje trenda, je to povsem dovolj. Slika 36: Signali indikatorjev Na sliki vidimo označena območja, kjer so vsi indikatorji, ki smo jih opisali zgoraj, hkrati dali signale. Z oranžnimi vertikalnimi črtami so označena območja, kjer so se signali pojavili. Skupno smo imeli 3 signale za nakup in 3 za prodajo. Prvi signal (skrajno levo) za prodajo so potrdili vsi trije indikatorji in tudi BB. V prvi vrstici je prikazan RSI nad 70, ki je začel padati. V drugi vrstici je prikazan OSMA, ki je pred tem naglo narasel in ostal na tem območju nekaj časa, preden je začel padati. V tretji vrstici je stohastični oscilator, ki je že malo prej nakazoval prodajo, a tega RSI še ni potrdil. Ko je RSI potrdil signal, je tudi stohastični oscilator z obema krivuljama sekal nivo 80 navzdol. Cena je bila na zgornjem delu BB. Štirje signali so kazali možnost spremembe kratkoročnega trenda in prav to se je zgodilo v naslednjih urah. Drugi signal je bil nakupni signal. Prav tako so ga potrdili štirje indikatorji. RSI je padel pod 30 in ponovno začel naraščati. OSMA je začel naraščati, čeprav bi bilo idealno, če bi oscilator namesto nižjega dna prikazal višje dno. Stohastični oscilator je padel pod 20 in začel naraščati. BB je omejeval ceno s spodnje strani, kar je še dodatno potrdilo nakupni signal. Cena je nato začela naraščati, torej je bil signal zanesljiv. 39

48 Tretji signal ni bil tako zanesljiv, saj je kljub identičnim karakteristikam RSI in stohastičnega oscilatorja, kot pri drugem signalu, OSMA kazal vrednost blizu ničle. Cena se je potem skoraj dva dni konsolidirala; signal kratkoročno torej ni pokazal prave slike, čeprav se je po petih dneh cena začela višati. Podobno nezanesljiv je bil četrti signal, ko je cena le malenkostno začela padati, čeprav so vsi indikatorji kazali na prodajo. Pravi signal se je spet pojavil pri petem primeru, ko so indikatorji spet kazali na prodajo, cena pa je kasneje tudi res začela padati. Zadnji signal je bil nakupni. Podobno kot v tretjem primeru se je cena nato konsolidirala in vzpon cene je bil le malenkosten. Vidimo lahko, da tudi pri hkratni uporabi več indikatorjev signali niso nujno popolnoma zanesljivi. Vseeno pa prikažejo priložnosti oz. vsaj področja, kjer moramo postati pozorni. 40

49 5 AVTOMATIZIRANE STRATEGIJE NA PODLAGI TEHNIČNE ANALIZE Avtomatizirano ali algoritemsko trgovanje poteka z avtomatskimi vnosi naročil, ki se sprožijo, ko so doseženi določeni pogoji, ki jih je določil avtor strategije. Največkrat se za to uporabljajo indikatorji. Poznamo na desetine različnih indikatorjev. Ko je dosežena prava kombinacija indikatorjev, ki so dosegli vnaprej določene vrednosti, program avtomatsko izvrši naročilo. Prednost avtomatiziranega trgovanja je eliminacija psihološkega dejavnika. Slabost avtomatiziranega trgovanja je nezmožnost prilaganja strategije ob spremembi tržnih pogojev. Chandle (1997, str. 32) je v svoji raziskavi trgovanja različnih instrumentov med letoma 1989 in 1995 ugotovil, da je eden od pomembnejših dejavnikov, ki vplivajo na končni uspeh strategije, omejevanje izgube. Strategija je sprožila pozicije ob 4 zaporednih zaključenih rdečih ali zelenih svečah. Rezultat trgovanja s strategijo brez pravil o omejevanju izgube je bil negativen z izgubo USD. Pri uvedbi največje možne izgube USD se je izguba zmanjšala za 92 %, torej na 424 USD. Razlog je predvsem zaradi ekstremnih dogodkov, saj je največja izguba brez omejitve znašala kar USD. 5.1 Vrste avtomatiziranih strategij High-frequency trading High-frequency trading (HFT) ali visokofrekvenčno trgovanje je izjemno hitro trgovanje, pri katerem je čas držanja pozicij merjen v milisekundah. Milisekunda pomeni 0,001 sekunde ali tisočinko sekunde. Ker je takšno frekvenco trgovanja zaradi velike količine podatkov izredno težko meriti in analizirati, obstaja le eno podjetje, ki se ukvarja z natančno analizo HFT. Podjetje Nanex iz ZDA analizira kotacije ameriških delnic in jih tudi dokumentira na nivoju milisekund. V svoji bazi imajo vse ponujene nakupne in prodajne kotacije in tudi izvršena naročila. Trenutno je osveževanje nakupnih in prodajnih cen vseh ameriških delnic približno 4,5 milijonov kotacij na sekundo. Razlika med količino kotacij in količino izvršenih naročil je izredno velika in s časom še narašča. Količina informacij, ki se v eni sekundi izmenja med borzami, je tako velika, da je s prostim očesom sploh ne moremo opaziti. Analiza je zaradi tega opravljena na nivoju milisekund, to pomeni, da za vsako sekundo trgovanja obstaja podrobnejših obdobij, ki jih lahko analiziramo. Učinkoviti trgi bi morali nove informacije odražati v ceni takoj. Če se informacije v ceni začnejo odražati počasneje, obstaja možnost arbitraže in trg lahko opišemo kot neučinkovit. Aldridge (2010, str. 79) Ob pozitivnih novicah bi moral trg reagirati navzgor v trenutku, upoštevajoč hipotezo o učinkovitosti trga. V realnosti je odziv navadno bolj podoben krivulji kot pa stopničasti črti. 41

50 Slika 37: Odziv trga po objavi novic Učinkovit trg Objava novice Neučinkovit trg Na zgornji sliki je prikazan odziv trga po objavi novic, iz katerega je razvidno, da cena ves čas fluktuira okoli prave vrednosti 7. V realnosti začne cena naraščati že malo pred objavo (notranje informacije, uhajanje informacij) in po objavi pretirano reagira, preden se spet umiri. Veliko strategij poskuša izkoristi te kratke nepravilnosti na trgu. Slika 38: Največje število kotacij ene delnice na sekundo Vir: (Nanex, 2014) Na zgornji sliki lahko vidimo najvišje frekvence kotacij na eno delnico v eni sekundi. Na osi x je prikazan čas dneva (med 9.30 in 16.00), na osi y je prikazana frekvenca kotacij na sekundo (od 0 do ), barve pa predstavljajo datum (vijolična predstavlja 2007, medtem ko rdeča predstavlja 2011). Opazimo lahko močan porast v številu kotacij na sekundo od leta 2007 do Če je v začetku 2007 najvišje število kotacij v sekundi na delnico znašalo okoli (nakupna in prodajna cena ene delnice sta se osvežili krat na sekundo), je v letu 2011 ta frekvenca narasla tudi do (nakupna in prodajna cena ene delnice sta se osvežili krat na sekundo). 7 Prava vrednost Vrednost, ki je določena s teorijo o učinkovitosti trga. 42

51 Ker vsaka kotacija ne pomeni tudi trgovanja po tej ceni, je število trgovanj veliko manjše od števila kotacij. Slika 39: Število kotacij glede na število izvršenih naročil Vir: (Nanex, 2014) Na zgornji sliki vidimo razmerje med številom kotacij in številom izvršenih naročil. Na osi x je prikazan čas dneva (med 9.30 in 16.00), na osi y je prikazana razmerje kotacij z izvršenimi naročili (od 0 do 75), barve pa predstavljajo datum (vijolična predstavlja 2007, medtem ko rdeča predstavlja 2011). Opazimo lahko močno povečanje tega razmerja od leta 2007 do leta To pomeni, da se je število kotacij glede na število izvršenih naročil povečalo z najnižje vrednosti pod 5 do najvišje vrednosti nad 70 (na 70 kotacij je bilo izvršeno eno naročilo). Iz zgornjih slik lahko sklepamo, da se je HFT v zadnjih letih močno povečal. V nadaljevanju bomo še na kratko predstavili kako poteka HFT. HFT se v večini primerov uporablja za netvegano trgovanje ali arbitražo. To pomeni, da se posel izvede, ko je dobiček zagotovljen. Dobički so izredno majhni (merijo se v centih ali stotinkah centa), a se zaradi pogostosti trgovanja hitro nabirajo. Ker se za takšen način trgovanja uporabljajo posebna trgovalna naročila, lahko na tak način trgujejo le velika podjetja, ki imajo direktno povezavo do borz. Osnovno HFT strategijo Bodek (2013, str. 18) opisuje kot trgovanje razmika (ang. spread). Pri tej strategiji pregledajo globino trga, postavijo najboljšo ponudbo/povpraševanje (ang. bid/offer) in takoj po izvršitvi naročila pozicijo prodajo drugemu kupcu. Zaslužek je spread, naročilo pa je odprto in zaprto takoj. Skozi čas se je ta strategija nadgrajevala in razvijala, danes pa obstaja mnogo izvedenk, ki poskušajo izkoristiti razliko med nakupnim in prodajnim tečajem. 43

52 Aldridge (2010, str. 283) še ugotavlja, da so pri trgovanju s strategijami HFT največji dejavnik trgovalni stroški. Pri dolgoročnih strategijah lahko trgovalne stroške skorajda zanemarimo, od njih pa je po drugi strani odvisna uspešnost strategije HFT. Chan (2009, str. 73) opisuje, da obstajajo tudi trgovalni mehanizmi z imenom ''dark pool'', ki delujejo izven borz in večinoma delujejo na podlagi strategij HFT. Likvidnost v dark poolu se oblikuje na podlagi institucionalnih naročil, ki so usmerjena mimo borze, ali pa se oblikuje interno, na podlagi trgovalnih naročil strank, ki trgujejo preko posameznega dark pool brokerja. Ta naročila niso vidna med ponudbo in povpraševanjem borz. Aldridge (2010, str. 12) še dodaja, da je prednost trgovanja z dark poolom, anonimnost, saj naročila znotraj sistema nimajo znanega izvora. Ravno zaradi teh značilnosti so takšni sistemi dobili ime dark pool. Trgovanje preko sistema dark pool prinaša višje stroške, a vseeno je končni strošek zaradi povprečno nižje izvršitvene cene nižji. Dark pool namreč pogosto ponudi rahlo nižjo ceno (manj kot cent, navadno na četrti decimalki), zato da lahko ima dostop do likvidnosti. Trgovalna infrastruktura mora po zakonu usmerjati naročila tja, kjer je izvršba za stranko najugodnejša, četudi gre za izboljšavo cene, ki je povprečen trgovalec niti ne opazi. BMO Capital Markets (2009) navaja razloge, zaradi katerih so sistemi dark pool v zadnjih letih pod nadzorom ameriškega regulatorja SEC (Securities and Exchange Commission) in evropskega regulatorja EC (European Commission). ''Flash" naročila Naročilo, ki ga je trgovalec poslal kot tržno, so lahko brokerji namesto takojšnje izvršitve posredovali drugim izbranim ponudnikom likvidnosti (ti bi naročilo sprejeli, če bi v tistem času dobili kontra naročilo od druge stranke in ga knjižili interno), preden je bilo posredovano do borze. Ker posebnih zakonov glede teh naročil ni bilo, so lahko ponudniki, še preden je naročilo stranke prišlo do borze, oddali svoje nakupno naročilo direktno pri borzi (angl. front running). S tem se je rahlo dvignila cena, po tej višji ceni pa so potem instantno pozicijo prodali stranki nazaj in zaslužili razliko. Ta vrsta naročil je bila konec 2009 prepovedana s strani SEC. Preskok vrste z izboljševanjem cen Dark pool lahko izboljša svojo ponudbeno ceno za manj kot cent in s tem prevzame likvidnost, ki bi sicer kotirala na borzi. S tem se odpre priložnost arbitraže, saj so lahko naročila izvršena tudi zunaj najboljših kotacij (angl. best bid-offer). Zaradi slednjega je večje število tržnih udeležencev prenehalo dajati pasivna naročila (angl. limit order) v knjigo naročil (angl. order book), kjer so jih drugi lahko izkoristili za svoj zaslužek. Transparentnost po izvršitvi Vsak dark pool ima svoje načine poročanja o likvidnosti, kar otežuje oceno stanja trga. Nekateri sistemi podvajajo višino prometa, saj štejejo med celoten promet tudi naročila, ki jih le delno izpolnijo. Ob seštevku celotnega prometa borz in dark poolov je končni rezultat mnogo višji od dejanskega izvršenega prometa. Signaliziranje naročil 44

53 Tržni udeleženci s hitrejšimi internetnimi povezavami, hitrejšim dostopom do kotacij in borz lahko izkoriščajo to prednost s pošiljanjem manjših naročil na trg, s katerimi ocenijo globino trga. Takoj ko so naročila izvršena kot celota, ocenijo, da je na trgu večji udeleženec; z enakimi naročili se takoj postavijo pred njega in izkoristijo informacijsko prednost. Bodek (2013, str. 4) ocenjuje, da je v Ameriki približno 50 različnih dark poolov. Ker je delovanje dark poolov podobno delovanju črne skrinjice, je njihovo nadziranje skoraj nemogoče. SEC sicer intenzivno raziskuje problem neenakosti tržnih udeležncev in ga skuša odpraviti, vendar je to dolgotrajen proces. V letu 2012 je eden izmed dark poolov (Knight Capital Dark Pool) zaradi težave v delovanju algoritma objavil izgube višini 440 milijonov dolarjev v le nekaj minutah trgovanja (dark pool trguje tudi za svoj dobiček in ne deluje samo kot ponudnik likvidnosti). Barclay's dark pool, ki deluje v Evropi, je bil v letu 2014 obtožen, da posreduje naročila strank podjetjem HFT, ki v zameno plačujejo za naročila (angl. order flow). Trgovalni promet znotraj dark poola je zaradi tega upadel za skoraj 80 %. Prav tako sta morala za svoje početje odgovarjati Goldman Sachs ( napačno cenjenih naročil) in Bank of America (napačno poročanje o višini prometa) zaradi težav z delovanjem njunih sistemov dark pool Grid trgovanje Grid trgovanje ali mrežno trgovanje je trgovanje, ki temelji na predpostavki, da se trg vrača k svoji povprečni vrednosti (angl. mean reversion). Strategije so zasnovane tako, da kupujejo, ko cene padajo, in prodajajo, ko cene naraščajo. Strategija grid je lahko zasnovana tudi tako, da sledi smeri cene. To pomeni, da kupujemo, ko cena narašča, in prodajamo, ko cena pada. V nadaljevanju bomo prikazali primer takšne strategije. 45

54 Slika 40: Grid trgovanje v smeri trenda Vir: (Forex Grid Master, 2014) Na zgornji sliki vidimo primer avtomatizirane trgovalne strategije grid, ki trguje v smer, kamor se premika cena. Trenutna cena je prikazana s črno oznako ( ). Pod ceno lahko vidimo več črtkanih črt z naročili sell stop. Ko cena pade pod prvo črtkano črto, se sproži prodajno naročilo. Če cena pada še naprej, se sprožijo še ostala prodajna naročila. Obratno se dogaja, ko cena narašča. Ko se cena dotakne zgornje črtkane črte, se odpre nakupno naročilo. Ta strategija sledi smeri cene, kar pomeni, da vedno ujamemo večje premike, a se v manj nestanovitnih časih hitro začnejo nabirati izgube. Da bi izkoristili nizko nestanovitnost in unovčevali dobičke, ko je trg v območju range, lahko samo zamenjamo tip naročil. To pomeni, da pod ceno namesto naročil sell stop vnašamo naročila buy limit. Ko cena zaniha nazaj do svoje povprečne vrednosti, se pozicije avtomatsko zaprejo; če pa je nihaj navzgor močnejši, se aktivirajo naročila sell limit. 46

55 Strategije grid imajo pogosto zelo visok odstotek pozitivno zaprtih pozicij. Dobički so nizki, a konstantni. Težave pri strategiji mean reversion se pojavijo, če pride do nepričakovanih hitrih premikov, saj je izguba takrat lahko mnogokrat večja, kot so bili prej dobički. Pri strategiji, ki sledi trendu, pa so hitri premiki dobrodošli, a dolge konsolidacije, kjer cena daljše obdobje niha brez točne smeri, hitro začnejo kopičiti izgube Straddle trgovanje Straddle trgovanje je poznano iz trgovanja z opcijami, kjer sočasno kupimo call in put opcijo. To naredimo takrat, kadar pričakujemo nenadno in močno spremembo cene, vendar o smeri nismo prepričani. Za lažje razumevanje bomo opisali primer. Cena delnice je trenutno 100 EUR, mi pa pričakujemo v naslednjem tednu objavo poslovnih rezultatov, a nismo prepričani, ali so dobri ali slabi. Kupimo call opcijo s strike ceno 105 EUR in put opcijo s ceno 95 EUR. To pomeni, da bomo zaslužili, kadar bo cena delnice višja od 105 EUR ali nižja od 95 EUR. Če cena ostane med tema dvema vrednostma, bomo izgubili premijo, ki smo jo plačali za nakup teh dveh opcij. Podobno lahko naredimo tudi pri forex trgovanju. Pred objavo pomembnega makroekonomskega podatka lahko odpremo long in short pozicijo enake količine in pri obeh pozicijah nastavimo enak stop loss. Če prikažemo praktičen primer, to izgleda tako. EUR/USD trenutno trguje pri ceni 1,3500. Opravimo hkratno prodajo in nakup 1 lota in pri obeh naročilih nastavimo stop loss 20 pipov. To pomeni, da bomo long pozicijo zaprli z izgubo pri vrednosti 1,3480. Short pozicijo bomo zaprli z izgubo pri vrednosti 1,3520. Ob objavi podatkov začne tečaj hitro naraščati. Čez 30 minut je tečaj EUR/USD 1,3600 in takrat zapremo vse pozicije. Naša short pozicija je bila zaradi stop loss naročila zaprta že pri vrednosti 1,3520, s čimer smo zabeležili izgubo 20 pipov. Naša long pozicija je bila med tem časom odprta in smo jo zaprli pri vrednosti EUR/USD 1,3600. S tem smo zabeležili dobiček 100 pipov. Naš celoten profit je 100 pipov minus 20 pipov izgube, kar znaša 80 pipov. Pri količini 1 lot znaša to 800 ameriških dolarjev. Če želimo takšen sistem avtomatizirati, lahko uporabljamo enak princip s tehničnimi indikatorji. Ker trg navadno deluje v valovih, kar pomeni, da po velikih premikih sledijo manjši premiki, lahko z uporabo indikatorjev, ki merijo volatilnost, odpremo pozicije vsakič, ko je volatilnost na ekstremno nizkih vrednostih. Takrat pričakujemo, da se bo v prihodnosti volatilnost povečala in takrat lahko ustvarimo dobiček Scalping Pri scaplingu je čas držanja pozicije zelo kratek, od 1 minute do nekaj ur. Navadno iščemo dobičke velikosti nekaj pipov. Prednost pri takšnem načinu trgovanja je lažje obvladovanje pozicij, nižja maksimalna izguba kapitala ter višja donosnost zaradi obrestno obrestnega računa. Slabosti scalpinga so visoki stroški trgovanja, med katere štejemo tudi provizije in slippage (razlika med ceno ob izdaji naročila in dejansko izvršeno ceno) ter čas vstopa in izstopa, saj je treba pozicije odpirati in zapirati zelo natančno. 47

56 Primer strategije scalping je trgovanje v času odprtja azijskih borz, ko je volatilnost nizka. Takrat lahko pričakujemo manjše premike kot v času, ko so odprte evropske in ameriške borze. Pozicije so zaprte takoj, ko cena malo zaniha Trgovanje z indikatorji Trgovanje z indikatorji poteka z uporabo najrazličnejših kombinacij indikatorjev. Nekaj smo jih prej že opisali, poznamo pa še na stotine drugih. Indikatorji nam poskušajo pomagati ugotoviti, kdaj naj bi se smer trga obrnila. Nekateri indikatorji ugotavljajo tudi volatilnost trga, da lažje ocenimo pričakovane donose. 5.2 Primeri donosnih avtomatiziranih strategij Chan (2009, str. 18) opisuje primerjavo različnih trgovalnih strategij kot kompleksno. Če delniška strategija uporablja samo dolge pozicije, jo lahko primerjamo z ostalimi delniškimi indeksi in donos 10 % letno ne bo predstavljal nadpovprečnega rezultata, če je povprečen donos indeksa enak. Kadar pa strategija uporablja dolge in kratke pozicije, je njen donos težko primerjati s skladi, ki trgujejo samo dolge pozicije, zato si moramo izbrati drugačen benchmark. Avtor navaja, da je za primerjavo trgovalnih rezultatov treba upoštevati druge parametre, kot samo donos. Sharpov koeficient (angl. Sharpe ratio) prikaže bolj reprezentativne podatke, zato je uporaben za primerjavo različnih strategij. Sharpov koeficinet izračunamo z enačbo (1): S = R R f σ (1) kjer je: R = pričakovan donos Rf = netvegana donosnost σ = standarni odklon Pričakovan donos izračunamo z enačbo (2) kjer je: D % = odstotek pozitivnih trgovanj PD = povprečni dobiček I % = odstotek negativnih trgovanj PI = povprečna izguba Pričakovan donos = D% PD I% PI (2) 48

57 Forman (2006, str. 204) prikazuje več različnih načinov primerjave strategij: neto dobiček, odstotek pozitivnih trgovanj, povprečni dobiček, najvišji posamezni dobiček, povprečna izguba, najvišja posamezna izguba, pričakovan dobiček na posamezno trgovanje, standardni odklon in Sharpov koeficient. Avtomatizirane strategije najlažje primerjamo z uporabo socialnih platform, kjer uporabniki javno objavljajo rezultate svojih avtomatiziranih strategij. V nadaljevanju bomo na kratko predstavili tri izmed najpopularnejših strategij. Sicer njihovega točnega algoritma delovanja ne moremo ugotoviti, lahko pa ocenimo njihove rezultate. Najprej bomo pregledali grafe njihovih krivulj izgub in dobička, nato pa še primerjali nekaj različnih kazalnikov. Vsi podatki so iz podatkov realnih in preverjenih trgovalnih računov s pravim kapitalom. Prva strategija je trgovala na več valutnih parih hkrati (AUD/USD, EUR/USD, GBP/USD, USD/CAD, USD/CHF in USD/JPY), medtem ko sta ostali dve strategiji trgovali le na tečaju EUR/USD. Slika 41: Strategija Forex Growth Bot Vir: (Myfxbook, 2014a) 49

58 Slika 42: Strategija Wall Street Vir: (Myfxbook, 2014b) Slika 43: Strategija Caesar 400 % EUR/USD Vir: (Myfxbook, 2014c) 50

59 Slika 44: Primerjava strategij po donosih in maksimalnih izgubah Povprečni mesečni donos (%) Maksimalna izguba kapitala (%) Forex Growth Bot 4,11 94,46 Wall Street 3,92 27,95 Caesar 400 % 16,85 25,92 Vir podatkov: (Myfxbook 2014a,b,c) Na zgornjem grafu lahko vidimo primerjavo treh opazovanih strategij. Po povprečnem mesečnem donosu izstopa tretja strategija, ki je imela hkrati tudi najnižjo maksimalno izgubo. Najvišjo maksimalno izgubo kapitala je s 94,46 % zabeležila prva strategija. Iz krivulje dobička in izgube prve strategije lahko vidimo, da je v začetku kazala dobre rezultate, ki pa so se proti koncu obdobja močno poslabšali. Pri drugi strategiji je krivulja sicer razgibana, a ima trend navzgor. Pri tretji strategiji je krivulja skoraj popolnoma gladka in nima večjih odstopanj. Zaradi tega lahko pričakujemo, da bo pokazala tudi najboljše rezultate Sharpovega koeficienta. Slika 45: Primerjava Sharpovega koeficienta strategij 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 Sharpov koeficient Forex Growth Bot 0,04 Wall Street 0,08 Caesar 400 % 0,35 Vir podatkov: (Myfxbook 2014a, b, c) Na zgornjem grafu vidimo primerjavo Sharpovega koeficienta vseh strategij. Po pričakovanjih je z 0,35 najvišji rezultat pokazala tretja strategija. Najslabši rezultat je z 0,04 dosegla prva strategija, kar je zelo nizka vrednost. Glede na zelo visok povprečni 51

60 mesečni donos tretje strategije rahlo preseneča, da je koeficient z 0,35 še vseeno dokaj nizek, a ga lahko pojasnimo z dejstvom, da je strategija imela zelo visoko maksimalno izgubo kapitala. 52

61 Potreben dobiček za nadomestitev izgube 6 GRADNJA NOVE AVTOMATIZIRANE STRATEGIJE Pri gradnji strategije moramo izbrati vrsto strategije, ki jo bomo uporabljali. Obstajajo različne vrste strategij. Nekatere sledijo trendu, nekatere so proti njemu. Pri nekaterih so vstopi kasnejši in potrjeni, pri nekaterih pa vstopamo hitro in potrditev iščemo kasneje. O'Neil (1995, str. 95) pravi, da če ne prodaš prehitro, boš prodal prepozno, saj je točen vrh nemogoče zadeti. Chan (2009, str. 140) našteva 4 različne načine, kako generiramo signal za zaprtje pozicije: časovna omejenost, vnaprej določen dobiček, vnaprej določena omejitev izgube, signal za spremembo trenda. Časovna omejenost odprtih pozicij je osnovna strategija zapiranja v večini trgovalnih strategij. Ker lahko z analizo podatkov ugotovimo optimalno obdobje ohranjanja pozicij, lahko kot osnovni čas določimo kar povprečje dobičkonosnega števila dni. Avtor še opozarja, da zaradi tega, ker enako ravnajo tudi enaki udeleženci trga, se to optimalno obdobje vseskozi spreminja. Schwager (1992, str. 175) meni, da je upravljanje s tveganjem (angl. money management) pomembnejše od same trgovalne metode. Forman (2006, str. 101) opisuje tudi 99 % zanesljivo strategijo kot tvegano, saj nikoli ne vemo, katera pozicija bo prinesla izgubo. Vse, kar trgovalec lahko stori glede tega, je omejitev izgube, ko se ta zgodi. Appel (2005, str. 224) ugotavlja, da vsaka izguba ne pomeni nujno napake trgovalca. Trgovanje je le rezultat statističnih verjetnosti, pri katerem posamezen izid ni pomemben. Pomembnost omejevanja izgube je prikazana v spodnji tabeli, kjer primerjamo najvišjo izgubo kapitala in potreben dobiček za nadomestitev izgube. Slika 46: Potreben dobiček za nadomestitev izgube 350 % 300 % 250 % 200 % 150 % 100 % 50 % 0 % 10 % 25 % 50 % 75 % Višina izgube 53

62 Kot je razvidno iz zgornje slike, z višino izgube eksponentno narašča potrebna višina dobička za nadomestitev izgube. Zmanjševanje izgub je prav zaradi tega razloga ključno. Če se nam začnejo kopičiti večje izgube, jih le stežka nadomestimo. 6.1 Osnovna trgovalna strategija Instrument Trgovalni instrument, ki smo ga izbrali pri gradnji naše strategije, je tečaj EUR/USD. Razlog za takšno izbiro je največja likvidnost med valutnimi pari in posledično tudi najnižji stroški trgovanja. Zaradi velikega povišanja obsega trgovanja v zadnjih letih je razmik med nakupno in prodajno ceno (angl. spread) močno upadel. Trenutno je možno trgovati skoraj brez spreada (0,1-0,2 pipa), medtem ko je v preteklosti bil spread tudi do nekaj pipov. Stroške trgovanja smo v našem primeru zanemarili, saj variirajo od ponudnika do ponudnika, nekateri pa celo ponujano trgovanje brez stroškov 8. Slika 47: Tečaj EUR/USD med obdobjem od do ,39 1,37 1,35 1,33 1,31 1,29 1,27 Vir podatkov: (Oanda, 2014) Na zgornjem grafu je vidno gibanje tečaja EUR/USD v obdobju enega leta med in , kolikor je trajalo obdobje backtesta. Časovni okvir Časovni okvir za izvajanje trgovalnih odločitev bo 1 ura (H1). To pomeni, da bo algoritem vsako zaključeno uro pregledal stanje trga in sprejel odločitev o trgovanju. Če bo algoritem ugotovil, da se v 1 uri stanje ni spremenilo, bo pustil pozicije odprte. V kolikor bo algoritem ugotovil, da so se razmere spremenile, bo pozicijo zaprl in odprl pozicijo v nasprotni smeri. Izbira enournega časovnega okvira je ena najpopularnejših pri trgovanju znotraj dneva (pozicije so odprte v povprečju nekaj ur), saj ne generira preveč trgovalnih signalov, ki bi povečali stroške trgovanja, hkrati pa tudi ne premalo, da bi spremembo 8 Spot trgovanje omogoča najnižjie stroške. 54

63 trenda trga opazili prepozno. Znotraj določene ure algoritem ne sproža signalov in vedno počaka do zaključka sveče, preden da nov trgovalni signal. Tehnični indikatorji Indikatorje, ki jih bomo uporabljali za gradnjo strategije, so osnovna orodja, ki smo jih opisali že v 4. poglavju. Osredotočili se bomo na tri indikatorje in testirali njihovo uspešnost: Moving Average (MA), Bollinger Bands (BB) in Relative Strength Index (RSI). Izbrani indikatorji so v literaturi med najbolj popularnimi, njihovo delovanje pa je dokaj preprosto opisati. Obdobje backtesta Obdobje backtesta je bilo med in To pomeni, da smo v testiranje vključili podatke enega leta. V tem obdobju bi morali dobiti zadostno velik vzorec za primerno analizo rezultatov. Obdobje forward testa Obdobje forward tesa (testiranje trgovalne strategije za naprej) smo izbrali med in To pomeni, da smo v testiranje vključili podatke polovice leta. V tem obdobju bomo testirali strategijo, ki jo bomo razvili na podlagi backtesta in trgovalne rezultate iz forward testa primerjali z rezultati backtesta. Začetni kapital in velikost pozicije Za lažjo primerjavo trgovalnih strategij ima vsaka strategija enak začetni kapital: USD. Velikost pozicij je zaradi enakega razloga pri vsakem trgovanju konstantna: USD (1 mini lot) 9. To v praksi pomeni, da trgujemo brez vzvoda, saj za vsako pozicijo uporabljamo le svoj kapital (le izjemoma, če v začetku trgovanja naredimo izgubo, da kapital pade pod USD, moramo uporabiti majhen vzvod za vzdrževanje konstantne pozicije). Ker trgujemo brez vzvoda 10, je tveganje za izgubo celotnega kapitala (angl. risk of ruin) zelo majhno. Če bi trgovali z vzvodom, bi sicer bili potencialni dobički mnogo večji, a bi se hkrati za enak faktor povečalo tudi tveganje. Trgovalna strategija Na začetku bomo testirali tri različne trgovalne strategije. Vsem trem strategijam bomo kasneje dodali še algoritem za omejevanje izgube, ki bo vse pozicije, kjer bo izguba večja od povprečne izgube osnovne strategije, takoj zaprl. Pri vsaki strategiji bomo naredili tudi graf raztrosa (angl. scatter chart), pri katerem bomo lahko ocenili porazdelitev dobičkov in izgub, hkrati pa videli odstopanja posameznih pozicij. Glede na rezultate testiranja bomo kasneje izbrali najprimernejšo strategijo in izvedli optimizacijo trgovalnih 9 Mini lot ( USD) je desetina trgovalnega lota, ki znaša USD. 10 Z uporabo vzvoda 10:1 lahko s kapitalom USD odpremo pozicijo v višini USD. 55

64 parametrov. Optimizirana strategija bo kasneje uporabljena v forward testu, kjer bomo ugotovili, ali je možno uspehe iz preteklosti prenesti na sedanjost. Vse strategije delujejo po principu ''always-in'', kar pomeni, da je kapital ves čas uporabljen za držanje pozicij. Takoj ko se ena pozicija zapre, se v nasprotno smer odpre nova. Prva strategija temelji na uporabi indikatorja BB. Ta strategija je še posebej uporabna, kadar trg nima nekega dolgoročnega trenda, posebej pa se izkaže v range obdobjih, v katerih cena konstantno niha z enakomernimi odkloni. Ker za trgovalne signale uporablja standardne odklone drsečega povprečja, se prilagaja volatilnosti trga in zato generira trgovalne signale tudi v obdobjih nizke volatilnosti. Druga strategija temelji na uporabi indikatorja RSI. Ta strategija skuša ugotoviti, kdaj je trg prekomerno upadel in kdaj prekomerno porasel. Ker gre za oscilator (giblje se med 0 in 100), lahko nazorno vidimo, kdaj se trg začne iz preprodanega (angl. oversold) območja (RSI pod nivojem 30) gibati navzgor. Velja tudi obratno, kadar je trg prevrednoten (angl. overbought) in je RSI nad 70. Tretja strategija temelji na uporabi indikatorja MA. Ta strategija na bi bila še posebej uporabna za lovljenje trendov, kadar se cena dlje časa premika v določeni smeri. Kadar je trg v range območju, ta strategija pravilom prinaša izgube, saj vsakič sproži signal, ravno ko se trg obrne v nasprotno smer. Za vstop se uporablja križanje dveh drsečih povprečij Testiranje prve strategije Strategija 1 Bollinger Bands Parametri, ki bodo uporabljeni, so: srednji pas (20-urno drseče povprečje MA 20); zgornji pas (srednji pas zamaknjen navzgor za dvakratni standardni odklon povprečja 20 obdobij); spodnji pas (srednji pas zamaknjen navzdol za dvakratni standardni odklon povprečja 20 obdobij). Algoritem bo sprožil : nakup najnižja točke H1 sveče ob zaključku sega pod območje spodnjega pasu BB; prodaja najvišja točke H1 sveče ob zaključku sega nad območje zgornjega pasu BB. 56

65 Tabela 1: Rezultati prve strategije Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 5,42-0,21 5,21 Povprečen dobiček (USD) 29,98 27,49 28,76 Povprečna izguba (USD) 48,96 48,98 48,97 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 21,56 Iz zgornje tabele je razvidno, da je bil v obdobju testiranja trg najprimernejši za dolge pozicije, saj je ves dobiček izviral le iz teh pozicij. Kratke pozicije so prinesle povprečno manjše dobičke (27,49 USD proti 29,98 USD), hkrati pa je bila največja izguba posamezne pozicije mnogo večja kot pri dolgih (288 USD proti 217 USD). Pozicije so bile v povprečju zaprte v manj kot enem dnevu (v 21,56 urah). Strategija je pokazala pozitiven rezultat s 5,21 % dobičkom. Slika 48: Scatter graf dobičkov in izgub prve trgovalne strategije Na zgornjem grafu je razvidno, da je bilo kar nekaj pozicij zaprtih z mnogo večjo izgubo od povprečne. Odstopanja pozicij z izgubo so mnogo večja kot pozicij z dobičkom. Da bi poskušali zmanjšati večje odklone pri izgubah, smo v nadaljevanji testirali še strategijo z dodanim pravilom, da se vse izgube, ki odstopajo od povprečja, takoj realizirajo. Poskušali bomo ugotoviti, ali bo z nižanjem izgub mogoče povečati skupen dobiček. 57

66 V drugem testiranju smo v algoritem dodali še pravilo o omejevanju izgube. Tako je bila vsaka pozicija, kjer je izguba ob zaključku H1 sveče presegala povprečno izgubo, ugotovljeno iz prvega testiranja strategije, takoj zaprta. S tem smo poskušali ugotoviti, ali ugotovitve nekaterih avtorjev (Schwager 1992, Forman 2006, Appel 2005), da je omejevanje izgube lahko pomembnejše od same trgovalne strategije, držijo tudi v našem primeru. Pravilo o omejevanju izgube je zaprlo vsako pozicijo, ki je bila ob koncu enourne sveče večje od povprečne izgube prvega testiranja (49 USD). Tabela 2: Rezultati prve strategije z omejevanjem izgub Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 2,2-6,18-3,98 Povprečen dobiček (USD) 31,12 29,54 30,33 Povprečna izguba (USD) 48,67 50,39 49,58 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 14,51 Rezultati iz zgornje tabele kažejo, da kljub temu, da se je največja izguba posamezne pozicije drastično zmanjšala, je skupen rezultat slabši kot pri strategiji, kjer izgub nismo omejevali. Povprečen čas držanja pozicij se je bistveno skrajšal, število pozicij pa povečalo. Povečal se je tudi povprečen dobiček, a hkrati tudi povprečna izguba. Razlog za slabši skupni rezultat pa je predvsem povišanje števila izgub. Število izgub se je namreč povišalo s 108 na 142, medtem ko je število dobičkov z 202 poraslo na

67 Slika 49: Scatter graf dobičkov in izgub prve trgovalne strategije z omejevanjem izgub Na zgornjem grafu je razvidno, da se je maksimalna višina izgube bistveno zmanjšala. Odstopanja pozicij z izgubo so mnogo manjša kot pri strategiji brez omejevanja izgub. Kljub omejevanju izgube je bilo nekaj pozicij zaprtih z več kot dvakrat večjo izgubo od povprečne Testiranje druge strategije Strategija 2 RSI Uporabljeni parameter je: obdobje 14 sveč 11. Algoritem bo sprožil : nakup indikator RSI ob zaključku H1 sveče prečka območje 30 navzgor; prodaja indikator RSI ob zaključku H1 sveče prečka območje 70 navzdol. 11 Točen opis izračuna kazalnika je opisan v točki

68 Tabela 3: Rezultati druge strategije Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 3,62-1,4 2,22 Povprečen dobiček (USD) 68,27 87,82 78,66 Povprečna izguba (USD) 82,75 204,12 143,44 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 131,63 Rezultati iz zgornje tabele kažejo, da strategija RSI generira mnogo manj signalov kot BB. Skupaj je bilo tako le 49 pozicij, medtem ko je strategija RSI brez omejevanja izgube proizvedla 312 pozicij. Pozicije so bile sicer enakomerno porazdeljene glede na smer. Podobno kot pri prvi strategiji je bil tudi pri tej rezultat boljši pri dolgih pozicijah, saj je ves dobiček izviral le iz pozicij v tej smeri. Kratke pozicije so sicer prinesle povprečno višje dobičke, ampak je bila največja izguba posamezne pozicije več kot dvakrat večja. Pozicije so bile v povprečju zaprte v daljšem času (131,63 urah 5,5 dneh). Slika 50: Scatter graf dobičkov in izgub druge trgovalne strategije Zgornji graf prikazuje, da so bili dobički večinoma veliko manjši od izgub. Odstopanja pozicij z izgubo so mnogo večja kot pozicij z dobičkom. Sicer je bilo število dobičkonosnih pozicij dvakrat večje od izgub (32 proti 16), ampak so bile izgube v povprečju tudi dvakrat višje. 60

69 V drugem testiranju smo v algoritem dodali še pravilo o omejevanju izgube. Tako je bila vsaka pozicija, kjer je izguba ob zaključku H1 sveče presegala povprečno izgubo, ugotovljeno iz prvega testiranja strategije, takoj zaprta. Ker je bila po prvem testiranju največja izguba posamezne pozicije mnogo večja od največjega dobička, bi po pričakovanjih končni rezultat moral biti boljši. Izgubo smo zaprli, če je bila ob zaključku enourne sveče večja od 143 USD. Tabela 4: Rezultati druge strategije z omejevanjem izgub Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 2,59-2,99-0,40 Povprečen dobiček (USD) 82,00 98,95 90,26 Povprečna izguba (USD) 125,55 128,18 127,14 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 87,12 Rezultati iz zgornje tabele kažejo, da je strategija RSI, pri kateri smo izgube omejevali, skupno prinesla slabši rezultat kot prej, ko izgub nismo omejevali. Prej dobičkonosna strategija je postala nedobičkonosna predvsem zaradi slabših rezultatov kratkih pozicij, ki so že v prvem testiranju prinašale izgube. Skupno število pozicij se je povečalo z 49 na 68, a se je razmerje med dobičkonosnimi in nedobičkonosnimi pozicijami poslabšalo. Največja izguba se je sicer drastično znižala in bila celo nižja od najvišjega dobička, medtem ko je po prvem testiranju bila kar dvakrat višja. Povprečni čas držanja pozicij se je zmanjšal. Kljub zmanjšanju povprečne izgube in povišanju povprečnega dobička je strategija prikazala izgubo. 61

70 Slika 51: Scatter graf dobičkov in izgub druge trgovalne strategije z omejevanjem izgub Zgornji graf prikazuje, da so se odkloni izgub od povprečja zelo zmanjšali. Večina izgub je bila zaprta okoli višine povprečne izgube iz prvega testiranja (143 USD). Močneje je izstopala le ena pozicija, kjer je izguba znašala 254 USD. Dobički so bili večinoma vsi nižji od povprečne izgube in so znašali 90 USD. Povečano število odprtih pozicij, glede na prvo testiranje, je večinoma prineslo le več izgub. Število dobičkonosnih pozicij se je zvišalo z 32 na 39, medtem ko je število izgub poraslo s 16 na 28. Opaziti je mogoče, da je število zaporednih izgub v dveh intervalih nekoliko večje, in sicer na začetku in proti sredini testiranja Testiranje tretje strategije Strategija 3 Moving Average Parametra, ki bosta uporabljena, sta: signalno drseče povprečje v obdobju 20 sveč MA 20, smerno drseče povprečje v obdobju 60 sveč MA 60. Algoritem bo sprožil : nakup signalno drseče povprečje ob zaključku H1 sveče navzgor prečka smerno drseče povprečje; prodaja signalno drseče povprečje ob zaključku H1 sveče navzdol prečka smerno drseče povprečje. 62

71 Tabela 5: Rezultati tretje strategije Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) -14,66-19,42-34,08 Povprečen dobiček (USD) 72,83 62,65 68,61 Povprečna izguba (USD) 66,96 54,67 60,40 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 45,46 Iz zgornje tabele lahko ugotovimo, da je ta strategija prinesla velike izgube. Od skupaj 144 pozicij so bile kar 103 izgube. Razmerje med odprtimi kratkimi in dolgimi pozicijami je bilo izenačeno. Pozicije so bile v povprečju zaprte po dveh dneh (45,5 urah). Slika 52: Scatter graf dobičkov in izgub tretje trgovalne strategije Iz zgornjega grafa vidimo, da je le nekaj pozicij očitno izstopalo, večinoma pa so se gibale blizu povprečja. Opaziti je mogoče mnogo večje število negativnih pozicij. V drugem testiranju smo zaradi narave strategije, ki deluje po principu ''always-in'' (vedno odprte pozicije), parametre za vstop obrnili in po pričakovanjih naj bi se vse zaprte izgube spremenile v dobičke in obratno. S tem smo povzročili, da se namesto prodaje odpre nakup in namesto nakupa prodaja. Tako lahko nedobičkonosno strategijo spremenimo v dobičkonosno. 63

72 Tabela 6: Rezultati inverzne tretje strategije Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 19,42 14,66 34,08 Povprečen dobiček (USD) 54,67 66,96 60,4 Povprečna izguba (USD) 62,65 72,83 68,61 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 45,46 Po pričakovanjih so se rezultati spremenili na pozitivno. Število trgovanj je ostalo enako, spremenila so se le razmerja med dobički in izgubami. Pozicije, ki so prej prinesle izgube, so sedaj realizirale dobičke. Končni rezultat je tako prinesel 34,08 % dobička. Največja izguba je bila sicer večja od največjega dobička, prav tako so bile večje povprečne izgube. Razlog za pozitiven končni rezultat je v visokem deležu pozitivno zaključenih pozicij. Od skupno 144 pozicij jih je bilo le 41 zaprtih z izgubo, 103 pa z dobičkom. Slika 53: Scatter graf dobičkov in izgub inverzne tretje trgovalne strategije Zgornji graf prikazuje ravno obratno sliko kot pri prvem testiranju. Močno prevladuje število dobičkov. Posebej izstopajo tri pozitivne in tri negativne pozicije, ki pa so približno enako oddaljene med sabo. Izgube in dobički so sicer časovno med seboj dokaj enakomerno usklajeni, kar pomeni, da ni bilo večjih zaporednih serij izgub. 64

73 V tretjem testiranju smo v algoritem druge (inverzne) trgovalne strategije dodali še pravilo o omejevanju izgube. Tako je bila takoj zaprta vsaka pozicija, kjer je izguba ob zaključku H1 sveče presegala povprečno izgubo, ugotovljeno iz prvega testiranja strategije (69 USD). Tabela 7: Rezultati inverzne tretje strategije z omejevanjem izgub Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 18,07 10,25 28,32 Povprečen dobiček (USD) 55,61 65,63 60,22 Povprečna izguba (USD) 66,44 76,69 72,5 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 29,53 Rezultati iz zgornje tabele so pokazali, da je število pozicij ostalo po omejevanju izgub nespremenjeno, se je pa povišalo število izgub, in sicer za 3 (z 41 na 44). Prav tako se je nepričakovano malenkostno dvignila višina povprečne izgube (z 68,61 USD na 72,5 USD). Končni rezultat je bil nekoliko slabši, a še vseeno zelo visok. Skrajšal se je tudi čas držanja pozicij (s 45,51 h na 29,53 h). Slika 54: Scatter graf dobičkov in izgub inverzne tretje trgovalne strategije z omejevanjem izgub 65

74 % P&L Zgornji graf prikazuje zelo enakomerno porazdelitev višine izgub, saj navzdol močneje odstopajo le tri pozicije. Zaradi omejevanja izgub se je glede na rezultate drugega testiranja močno zmanjšalo število izgub, ki so manjše od povprečja. To je tudi glavni razlog nekoliko slabših rezultatov. Zaradi enakih parametrov prvega in drugega testiranja smo v nadaljevanju izločili rezultate prvega testiranje in jih pri analizi in grafih nismo upoštevali. V besedilu se v nadaljevanju besedna zveza ''tretja strategija'' navezuje na rezultate testa inverzne tretje strategije. Besedna zveza ''tretja strategija z omejevanjem izgube'' se navezuje na rezultate tretjega testiranja. 6.2 Rezultati testiranja V nadaljevanju bomo prikazali tri grafe, na katerih bomo videli primerjavo treh strategij (prva BB, druga RSI, tretja MA, omejevanje izgube Stop): odstotnega dobička (% P&L), Sharpovega koeficienta (Sharpe ratio) in maksimalno izgubo kapitala od najvišje točke (maksimalen drawdown) Slika 55: Primerjava dobička iz backtesta strategij BB BB Stop RSI RSI Stop MA MA Stop % P&L 5,21-3,98 2,22-0,4 34,08 28,32 12 Maksimalna izguba kapitala je uporaben podatek, kadar se kasneje po analizi strategije odločamo o višini vrednosti posamezne pozicije. Kadar je maksimalni drawdown npr. 5 %, lahko s povišanjem vrednosti posameznih pozicij za faktor 10 (npr. z USD na USD) tudi končni rezultat (P&L) zvišamo za faktor 10, pri čemer se maksimalna izguba s prejšnjih 5 % poviša na 50 % vrednosti kapitala. Višje tveganje nam namreč prinese potencialno višje dobičke. Višja vrednost maksimalnega drawdowna pomeni slabši rezultat. 66

75 Sharpe Ratio Iz zgornjega grafa je razvidno, da je največji dobiček prinesla tretja strategija, ki je za razliko od drugih dveh strategij prikazala dobičke tudi po uvedbi pravila o omejevanju izgub. Največjo skupno izgubo je beležila prva strategija z dodanim pravilom o omejevanju izgub. Slika 56: Primerjava Sharpovega koeficienta iz backtesta strategij BB BB Stop RSI RSI Stop MA MA Stop Sharpe Ratio 0,64-0,43 0,3 0,01 4,82 4,52 Primerjava Sharpovega koeficienta 13, ki smo ga opisali v poglavju 5.2, je potrdila ugotovitve predhodnega grafa in pokazala, da je najučinkovitejša tretja strategija, ki ima najvišjo vrednost Sharpovega koeficienta. 13 Sharpov koeficient se navadno giblje med 0 in 1. Rezultat, višji od 1, predstavlja zelo nadpovprečno učinkovitost. 67

76 % maksimalen drawdown Slika 57: Primerjava maksimalne izgube kapitala iz backtesta strategij BB BB Stop RSI RSI Stop MA MA Stop % Max DD 4,96 8,64 10,3 10,62 3,18 3,12 Maksimalna izguba kapitala je pomemben dejavnik, ki ga je treba upoštevati pri analizi strategije, saj nam prikaže, koliko je v najslabšem primeru znašala izguba od najvišje do najnižje točke vrednosti kapitala. Iz zgornjega grafa vidimo, da je največjo maksimalno izgubo beležila druga strategija z omejevanjem izgub, in sicer 10,62 %. Najnižji maksimalen drawdown je imela tretja strategija z omejevanjem izgub. Če bi želeli zvišati končni rezultat trgovanja, bi lahko vrednost posameznih pozicij brez težav zvišali za faktor npr. 6. Tako bi se maksimalen drawdown sicer povišal z 3,12 % na 18,72 % (6 x 3,12 %), a bi se hkrati za enak faktor povišal tudi končni % P&L, in sicer z 28,32 % na 169,92 % (6 x 28,32 %). Tako bi bili še vedno v okvirih normalnih izgub, hkrati pa bi se nam dobički močno povečali. Ne smemo seveda pozabiti, da se vedno, kadar povečujemo vrednost pozicije, enako poveča tudi tveganje izgub. Hipotezo 1 (H1: s pomočjo tehničnih indikatorjev je mogoče ustvariti donosno trgovalno strategijo), ki smo jo zastavili v začetku naloge, lahko tako potrdimo, saj smo le z uporabo tehničnih indikatorjev uspeli ustvariti strategijo, ki je ob koncu obdobja izkazala dobiček. V naslednji točki bomo naredili še optimizacijo najboljše strategije, ki jo bomo kasneje testirali za obdobje 6 mesecev. Kljub temu, da je bil maksimalen drawdown pri tretji strategiji z omejevanjem izgube sicer najnižji, smo glede na rezultate prvih dveh grafov in ostalih podatkov kot najučinkovitejšo strategijo ocenili tretjo strategijo (MA). Glede na rezultate dosedanjega testiranja pravila o omejevanju izgub ne bomo več implementirali v strategijo, saj so bili v vseh primerih rezultati v drugem testiranju slabši. Tako smo v našem primeru ovrgli ugotovitve nekaterih avtorjev, ki smo jih zapisali prej. Omejevanje izgube torej ne pomeni nujno boljših rezultatov, še posebej kadar je naša 68

77 Dobiček strategija kratkoročnega značaja in lahko večje spremembe trga hitreje opazimo ter nanje reagiramo. 6.3 Optimizacija tehničnih parametrov za trgovanje Katz (2000, str. 54) opisuje problem razvoja trgovalne strategije z optimizacijo. To pomeni, da parametre strategije spreminjamo, dokler ne dobimo optimalne kombinacije na vzorcu, ki ga analiziramo. Pojavu, ko se kasneje pri pravem testiranju strategije za naprej izkaže, da strategija ne deluje, pravimo curve-fitting (prilagajanje parametrov za idealno krivuljo). Primeren curve-fitting pomeni, da so parametri smiselni in ustrezajo večini podatkov. Neprimeren curve-fitting se pojavi, kadar uporabljamo naključne parametre samo zato, da dobimo boljšo krivuljo. Zaradi težavne ugotovitve, ali so parametri prekomerno prilagojeni ali ne, je strategijo treba testirati za naprej in šele takrat se izkaže, ali je bila optimizacija uspešna. Kaufman (2013, str. 937) nadalje opisuje možne efekte optimizacije na končni rezultat. Če z optimizacijo dosežemo v nekem delu vzorca boljše rezultate, to velikokrat pomeni, da bodo v drugih delih testiranega vzorca rezultati povsem drugačni. Kadar želimo popolnoma izkoristiti neke izredne dogodke na trgu in strategijo optimiziramo, da zajamemo najboljše rezultate ravno v tistem delu vzorca, lahko pridemo do takšne krivulje. Slika 58: Porazdelitev dobičkov po optimizaciji Porazdelitev dobička Optimizicija Prvotna strategija Na zgornji sliki vidimo, kako lahko optimizacija zviša posamezne dobičke, a jih hkrati v ostalih obdobjih zmanjša. Prvotna strategija je imela konstantnejše dobičke z manjšimi odkloni. Po optimizaciji so odkloni dobičkov precej večji. Pri pravilni optimizaciji bi se morala krivulja prvotne strategije premakniti navzgor brez spreminjanja ukrivljenosti. To pomeni, da bi se zvišali povprečni dobički po celotni krivulji. 69

78 6.3.1 Optimizacija tretje strategije Pri optimizaciji smo zaradi rezultatov backtestov, ki so pokazali slabši končni dobiček pri uporabi pravila o omejevanju izgube, omenjeno pravilo zavrgli in ga nismo več testirali. Algoritem je tako pozicijo zaprl na katerikoli točki, ko je ugotovil, da stanje na trgu ne ustreza več prvotni ugotovitvi. Za optimizacijo smo izbrali tretjo strategijo z drsečimi povprečji, ki je po testiranju prinesla najboljše rezultate. Optimizirali smo dva parametra, ki odločata o smeri vstopa. V optimizacijo smo zajeli različnih kombinacij različnih obdobij drsečih povprečij med 1 in 200. Signalni MA se je zviševal v stopnjah po 2 (100 kombinacij med 1 in 200), smerni MA pa v stopnjah po 4 (50 kombinacij med 1 in 200). Skupaj smo testirali 200 x 50 kombinacij. Slika 59: 3D površinski graf optimizacije tretje trgovalne strategije Na zgornji sliki vidimo 3D površinski pregled rezultata optimizacije. Na levi osi (SMAvg1), se nahaja časovno obdobje signalnega MA, na desni osi (SMAvg2) pa časovno obdobje smernega MA. Na navpični osi (-4,00 6,00) je prikazan Sharpov koeficient. Kjer je površina najvišja in obarvana najsvetleje zeleno, je Sharpov koeficient najvišji, kar naj bi pomenilo tudi najboljšo strategijo. V nasprotju z definicijami trgovalnih strategij križanja drsečih povprečij smo ugotovili, da najboljše rezultate dajejo ravno obratne strategije, kjer daljše drseče povprečje križa krajšega. Najboljši rezultat po optimizaciji je tako pokazala strategija, ki upošteva križanje signalnega MA 53 in smernega MA

79 Tabela 8: Rezultati optimizirane tretje strategije Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 22,43 16,79 39,22 Povprečen dobiček (USD) 45,06 46,59 45,8 Povprečna izguba (USD) 35,86 41,71 38,95 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 25,93 Iz zgornje tabele je razvidno, da smo z optimizacijo dobili boljše rezultate. Končni dobiček se je glede na prvotno strategijo povečal s 34,08 % na 39,22 %. Število dobičkov je močno presegalo število izgub (163 proti 91), hkrati pa so bili višji tudi povprečni dobički (45,8 USD proti 38,95 USD) Slika 60: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane tretje trgovalne strategije Zgornji graf prikazuje porazdelitev dobičkov in izgub optimizirane strategije. Nekaj pozicij je vidneje odstopalo v negativno smer. Največja izguba je bila osamljena (339 USD), saj je že druga največja izguba bila mnogo manjša (155 USD). Eden izmed dejavnikov, ki lahko popači rezultate optimizacije, je prej navedeni ''curvefitting''. Pri optimizaciji strategije moramo upoštevati tudi logiko delovanja, da lahko že sami poskušamo izničiti rezultate optimizacije, ki bi lahko bili zavajajoči. Ker je 71

80 optimizacija tretje strategije pokazala dokaj neobičajne optimalne nastavitve, smo za primerjavo naredili še dodatno optimizacijo prve strategije, ki uporablja indikator BB in je pri testiranju pokazala razmeroma dobre rezultate Optimizacija prve strategije Pri optimizaciji prve strategije smo na podoben način kot pri optimizaciji tretje strategije pregledali veliko število kombinacij treh različnih parametrov in skušali najti najoptimalnejšo kombinacijo. V optimizacijo smo zajeli različnih kombinacij različnih obdobij drsečih povprečij in standardnih odklonov. Srednji MA se je zviševal v stopnjah po 2 (42 kombinacij med 5 in 89), standardni odklon premaknjen navzgor v stopnjah po 0,2 (17 kombinacij med 0,5 in 3,9) in enako standardni odklon premaknjen navzdol (17 kombinacij med 0,5 in 3,9). Skupaj smo testirali 42 x 17 x 17 kombinacij. Slika 61: 3D površinski graf optimizacije prve trgovalne strategije Na zgornji sliki vidimo 3D površinski pregled rezultata optimizacije prve strategije. Pri optimizaciji smo sicer izbirali med tremi parametri, vendar sta na grafu prikazana dva. Tretji parameter, ki ni prikazan na grafu, je drseče povprečje. Boljše rezultate so prikazale strategije s krajšim drsečim povprečjem. Na levi osi (Boll1 [Upper Band]), se nahaja standardni odklon, premaknjen navzgor, na desni osi (Boll1 [Lower Band]) pa standardni odklon, premaknjen navzdol. Na navpični osi (-2,00 6,00) je prikazan Sharpov koeficient. Kjer je površina najvišja in obarvana najsvetleje zeleno, je Sharpov koeficient najvišji, kar naj bi pomenilo tudi najboljšo strategijo. Najboljše rezultate je po optimizaciji pokazala kombinacija 11-urnega drsečega povprečja, 3,1-kratnega standardnega odklona navzgor in 1,7-kratnega standardnega odklona navzdol. To pomeni, da je drseče povprečje dokaj hitro sledilo smeri trga, kratke pozicije pa so se odpirale pozneje kot dolge, kadar je trg močneje zanihal. 72

81 Tabela 9: Rezultati optimizirane prve strategije Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 20,97 15,39 36,36 Povprečen dobiček (USD) 43,66 31,49 37,61 Povprečna izguba (USD) 52,55 35,27 43,74 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 21,36 Iz zgornje tabele je razvidno, da se je končni dobiček po optimizaciji močno izboljšal (s 5,21 % na 36,36 %). Število dobičkov je več kot dvakrat presegalo izgube. Po drugi strani je bil povprečen dobiček nižji od povprečne izgube (37,61 USD proti 43,74 USD). Število pozicij je ostalo skoraj enako (315 proti prej 312), prav tako povprečno trajanje pozicij (21,36 h proti prej 21,56 h). Slika 62: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane prve trgovalne strategije Iz zgornjega grafa vidimo, da je kar nekaj pozicij močneje odstopalo v negativni smeri. Kljub temu je bila največja izguba le malo večja od največjega dobička (291 proti 252). Porazdelitev izgub je dokaj enakomerna, medtem ko so dobički večinoma zgoščeni pri nižjih vrednostih. 73

82 Sharpe Ratio Slika 63: Primerjava Sharpovega koeficienta iz backtesta optimiziranih strategij BB MA OP BB OP MA Sharpe Ratio 0,64 4,82 4,9 5,6 Iz zgornjega grafa je razvidno, da so se rezultati po optimizaciji izboljšali pri obeh strategijah. Z modro sta označena stolpca rezultatov prve strategije in optimizirane prve strategije. Z zeleno sta označena stolpca tretje in optimizirane tretje strategije. Sicer se je po optimizaciji za večji delež izboljšala prva strategija (OP BB), a je skupno najboljši rezultat prikazala tretja strategija (OP MA). 74

83 % maksimalen drawdown Slika 64: Primerjava maksimalne izgube kapitala iz backtesta optimiziranih strategij BB MA OP BB OP MA % Max DD 4,96 3,18 3,96 3,26 Iz zgornjega grafa je razvidno, da se je kljub izboljšanju dobička maksimalna izguba pri prvi strategiji po optimizaciji znižala (s 4,96 % na 3,96 %). Pri tretji optimizirani strategiji je maksimalna izguba sicer malenkostno višja, a še vseeno relativno nizka (3,26 %). Optimizacija je tako pokazala približno enake dobre rezultate pri obeh strategijah, zato bomo v nadaljevanju obe strategiji testirali v forward testu, kjer se bo pokazala dolgoročnejša vzdržnost teh strategij. Uspeli smo potrditi tudi drugo hipotezo (H2: z optimizacijo parametrov tehničnih indikatorjev lahko povečamo donosnost trgovalne strategije brez povečanja tveganja). Končni dobiček pri prvi strategiji se je povišal za 698 % (s 5,21 % na 36,36 %), pri tretji strategiji pa za 15 % (s 34,08 % na 39,22 %). Pri prvi strategiji smo Sharpov koeficient povečali za 765 % (z 0,64 na 4,9), medtem ko je maksimalno tveganje upadlo za 20 % (s 4,96 % na 3,96 %). Pri drugi strategiji se je Sharpov koeficient zvišal za 16 % (s 4,82 na 5,6), medtem ko se je maksimalno tveganje povečalo le za 2,5 % (s 3,18 % na 3,26 %). 75

84 7 ANALIZA REZULTATOV FORWARD TESTA STRATEGIJ Glede na podatke, ki smo jih v obdobju med in zbrali iz backtestov, smo naredili tudi forward test, in sicer za obdobje od do ,395 1,39 1,385 1,38 1,375 1,37 1,365 1,36 1,355 1,35 1,345 Slika 65: Tečaj EUR/USD od do Vir podatkov: (Oanda) Na zgornjem grafu vidimo gibanje tečaja EUR/USD v obdobju forward testa. Od začetka do konca opazovanega obdobja je EUR izgubil 126 pipov ali 0,9 % vrednosti proti USD. Z navadno strategijo kupi in drži (angl. buy and hold) bi tako ob koncu obdobja beležili rezultat -0,9 %. 7.1 Statistična analiza rezultatov Forward test optimizirane prve strategije Parametri, ki bodo uporabljeni, so: srednji pas (11-urno drseče povprečje MA 11); zgornji pas (srednji pas zamaknjen navzgor za 3,1-kratni standardni odklon povprečja 11 obdobij); spodnji pas (srednji pas zamaknjen navzdol za 1,7-kratni standardni odklon povprečja 11 obdobij). Algoritem bo sprožil : nakup najnižja točke ob zaključku H1 sveče sega pod območje spodnjega pasu BB; prodaja najvišja točke ob zaključku H1 sveče sega nad območje zgornjega pasu BB. 76

85 Tabela 10: Rezultati optimizirane prve strategije v forward testu Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) 2,09 2,78 4,87 Povprečen dobiček (USD) 25,79 21,52 23,66 Povprečna izguba (USD) 35,48 29,04 32,44 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 21,64 Iz zgornje tabele lahko vidimo, da smo z optimizirano prvo strategijo dobili sicer pozitiven, a vseeno veliko slabši končni rezultat kot pri backtestu. Dobiček je znašal 4,87 % in je bila porazdeljen med obe smeri pozicij. Število pozicij je bilo enako na dolgi kot na kratki strani. Povprečen dobiček je bil nižji od povprečne izgube (23,66 USD proti 32,44 USD), enako je bilo pri razliki med največjim dobičkom in največjo izgubo (105 USD proti 131 USD). Povprečni čas trajanja pozicij je bil krajši od enega dneva (21,64 h). Slika 66: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane prve trgovalne strategije v forward testu Iz zgornjega grafa lahko vidimo, da je število dobičkov višje od števila izgub, a so te nekoliko bolj odmaknjene od povprečja. Veliko dobičkonosnih pozicij je bilo zaprtih z zelo minimalnim dobičkom, medtem ko je bilo manjših izgub bistveno manj. 77

86 7.1.2 Forward test optimizirane tretje strategije Glede na rezultate optimizacije, ki smo jo izvedli v 6. poglavju, smo izbrali najoptimalnejše parametre, ki so v obdobju backtesta pokazali najboljše rezultate. Parametra, ki bosta uporabljena, sta: signalno drseče povprečje v obdobju 53 sveč MA 53; smerno drseče povprečje v obdobju 49 sveč MA 49. Algoritem bo sprožil : nakup signalno drseče povprečje ob zaključku H1 sveče navzgor prečka smerno drseče povprečje; prodaja signalno drseče povprečje ob zaključku H1 sveče navzdol prečka smerno drseče povprečje. Tabela 11: Rezultati optimizirane tretje strategije v forward testu Dolge Kratke Skupaj Število pozicij Dobički Izgube D&I (%) -3,03-2,23-5,26 Povprečen dobiček (USD) 33,20 19,14 26,62 Povprečna izguba (USD) 43,58 23,00 32,91 Največji dobiček (USD) Največja izguba (USD) Povprečno trajanje pozicij (h) 31,46 Iz zgornje tabele lahko vidimo, da smo z optimizirano tretjo strategijo dobili negativen rezultat. Izguba je znašala 5,26 % in je bila porazdeljena med obe smeri pozicij. Povprečni dobiček je bil nižji od povprečne izgube (26,62 USD proti 32,91 USD), še večja pa je bila razlika med največjim dobičkom in največjo izgubo (130 USD proti 232 USD). 78

87 Slika 67: Scatter graf dobičkov in izgub optimizirane tretje trgovalne strategije v forward testu Iz zgornjega grafa vidimo, da so bili dobički večinoma zelo majhni, medtem ko je število večjih izgub višje. Prav tako navzdol odstopa več negativnih pozicij. Veliko pozicij obeh smeri je bilo zaprtih z zelo majhnimi spremembami. 7.2 Komentar rezultatov forward testa Rezultati forward testa niso bili prav nič podobni rezultatom, ki smo jih dobili z backtestom. Rezultati optimizirane prve strategije (OP BB) so bili prej podobno visoki kot rezultati optimizirane tretje strategije (OP BB), v forward testu so bili rezultati precej slabši. 79