Ma sary kova u ni ver zit a Ekonomicko-správní fakulta Studijní obor: Finance
ANALÝZA VYBRANÉ OBCHODNÍ STRATEGIE NA KOMODITNÍM TRHU Analysis of a particular business strategy on commodity market Diplomová práce
Vedoucí diplomové práce:
Autor:
Ing. Dagmar LINNERTOVÁ
Jan Borcovan
Brno, 2014
Masarykova univerzita Ekonomicko-správní fakulta
Katedra financí Akademický rok 2013/2014
ZADÁNÍ DIPLOMOVÉ PRÁCE
Pro:
BORCOVAN Jan
Obor:
Finance
Název tématu:
ANALÝZA VYBRANÉ OBCHODNÍ STRATEGIE NA KOMODITNÍM TRHU Analysis of a particular business strategy on commodity market
Zásady pro vypracování:
Cíl práce: Cílem práce je vypracovat detailní analýzu vybrané obchodní strategie s aplikací na současném komoditním trhu. Postup práce a použité metody: 1. Úvod a stanovení cílů práce 2. Rozbor fundamentální a technické analýzy a jejich indikátorů 3. Aplikace vybrané strategie na reálná data současného trhu 4. Využití obchodní strategie pro reálné obchodování 5. Závěr, zhodnocení a potvrzení definovaných cílů Použité metody: analýza, komparace, deskripce.
Rozsah grafických prací:
dle pokynů vedoucího práce
Rozsah práce bez příloh:
60 – 80 stran
Seznam odborné literatury:
Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007. 136 s. ISBN 978-80903874-0-9. NESNÍDAL, Tomáš a Petr PODHAJSKÝ. Jak se stát intradenním finančníkem. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2008. 283 s. ISBN 978-80-903874-4-7. STEENBARGER, Brett N. Trading coach: 101 lekcí, jak se stát sám sobě obchodním psychologem. Translated by Jiří Fadrný. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2011. xx, 326 s. ISBN 9788090387461. ROSS, Joe a Petr PODHAJSKÝ. Trading by the book. 5th revision. Cedar Park, Tex: Ross Trading, 2000, 283 s. Finančník. ISBN 978-976-8108-241. BAIYND, Anne-Marie a Petr PODHAJSKÝ. The trading book: a complete solution to mastering technical systems and trading psychology. 5th revision. New York: McGraw-Hill, c2011, xv, 256 p. Finančník. ISBN 00-717-6649-9.
Vedoucí diplomové práce:
Ing. Dagmar Linnertová
Datum zadání diplomové práce:
31. 10. 2013
Termín odevzdání diplomové práce a vložení do IS je uveden v platném harmonogramu akademického roku.
…………………………………… vedoucí katedry
V Brně dne 31. 10. 2013
………………………………………… děkan
Jm én o a p ř í jm en í au t o r a:
Jan Borcovan
Náz ev d i p l o mo vé p r áce:
Analýza
vybrané
obchodní
strategie
na
komoditním trhu Náz ev p r áce v an g l i čt i n ě:
Analysis of a particular business strategy in commodity market
Kat ed r a:
Finance
Ved o u cí d i pl om o vé p r áce:
Ing. Dagmar Linnertová
Ro k o bh ajo by:
2014
Anotace Předmětem diplomové práce „Analýza vybrané obchodní strategie na komoditním trhu“ je detailní rozbor možností využití zvolené obchodní strategie při obchodování na komoditním trhu. Teoretická část popisuje teoretická východiska technické a fundamentální analýzy a nabízí detailní deskripci principů vybrané obchodní strategie. Praktická část aplikuje pravidla této strategie na reálná data komoditního trhu. Annotation The goal of the submitted thesis „Analysis of a particular business strategy in commodity market“ is the analysis of the applicability of the selected strategy on commodity market. The theoretical part is focused on theoretical basis of the technical analysis and description of principals of selected strategy. The practical part tests applicability of the selected strategy on real data of commodity market. Klíčová slova Komodity, graf, technická analýza, technický indikátor, obchodní strategie, Bloomberg backtesting Keywords Commodities, chart, technical analysis, technical indicator, business strategy, Bloomberg, backtesting,
Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci Analýza vybrané obchodní strategie na komoditním trhu vypracoval samostatně pod vedením Ing. Dagmar Linnertové a uvedl v ní všechny použité literární a jiné odborné zdroje v souladu s právními předpisy, vnitřními předpisy Masarykovy univerzity a vnitřními akty řízení Masarykovy univerzity a Ekonomicko-správní fakulty MU. V Brně dne 14.5.2014
........................................................................................... vlastnoruční podpis autora
Poděkování Na tomto místě bych rád poděkoval Ing. Dagmar Linnertové za cenné rady a připomínky, kterými přispěla k vypracování této diplomové práce.
OBSAH ÚVOD ............................................................................................................................................... 8 TEORETICKÁ ČÁST ................................................................................................................... 10 1. KOMODITY A KOMODITNÍ TRH .................................................................................................................... 10 2. FUNDAMENTÁLNÍ ANALÝZA ........................................................................................................................ 12 2.1. Globální fundamentální analýza .............................................................................................. 12 2.2. Odvětvová fundamentální analýza ......................................................................................... 13 3. TECHNICKÁ ANALÝZA ................................................................................................................................... 15 3.1. Dow Theory a analýza trendu................................................................................................... 15 3.2. Teorie Elliotových vln................................................................................................................... 17 3.3. Grafické metody technické analýzy a technické indikátory ....................................... 19 4. OBCHODNÍ STRATEGIE ................................................................................................................................. 26 4.1. Obchodní strategie Larryho Williamse ................................................................................ 28 4.1.1. Fundamentální nástroje ...................................................................................................... 28 4.1.2. Technické nástroje ................................................................................................................ 30 4.1.3. Nástroje řízení rizika a správy financí ......................................................................... 40 Shrnutí základních východisek teoretické části............................................................................ 42 PRAKTICKÁ ČÁST ..................................................................................................................... 44 5. APLIKACE VYBRANÉ STRATEGIE NA REÁLNÁ DATA SOUČASNÉHO TRHU ............................................. 44 5.1. Výběr metody a způsobu testování ........................................................................................ 44 5.2. Stanovení faktorů a principů testování ................................................................................ 45 5.3. Ruční backtesting ........................................................................................................................... 47 5.3.1. Zhodnocení výsledků ručního backtestingu ............................................................... 67 5.4. Automatický backtesting ............................................................................................................ 68 5.4.1. Zhodnocení výsledků automatického backtestingu .............................................. 76 6. VYUŽITÍ VYBRANÉ STRATEGIE PRO REÁLNÉ OBCHODOVÁNÍ ................................................................. 77 6.1. Volba DEMO účtu ............................................................................................................................ 77 6.2. Testování, dosažené výsledky a jejich zhodnocení ........................................................ 78 Shrnutí výsledků praktické části ......................................................................................................... 80 ZÁVĚR .......................................................................................................................................... 82 SEZNAM POUŽITÝCH ZDROJŮ ............................................................................................... 84 SEZNAM VZORCŮ ...................................................................................................................... 86 SEZNAM GRAFŮ ......................................................................................................................... 86 SEZNAM TABULEK.................................................................................................................... 86 SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK ............................................................................................ 87 SEZNAM PŘÍLOH ....................................................................................................................... 88
ÚVOD S rozvojem komunikačních prostředků je dnes obchodování na komoditních trzích po celém světě o mnoho jednodušší, než tomu bylo v minulosti. Rovněž se čím dál tím víc rozšiřuje informační rámec, který nabízí různé pohledy na historický či budoucí tržní vývoj. Jedná se především o různé obchodní systémy a strategie, využívající rozličných nástrojů k predikci cenových pohybů. Pro tuto práci jsme zvolili obchodní strategii známého burzovního obchodníka Larryho Williamse, kterou používal během obchodování na komoditní burze v 70. a 80. letech 20. století. Cílem této práce je vypracovat detailní analýzu vybrané obchodní strategie s následnou aplikací na reálná data komoditního trhu. Jako parciální cíle si vymezíme stanovení podmínek testování na základě principů vybrané strategie, srovnání výstupů jednotlivých testovacích modelů a jejich vzájemnou komparaci s využitím zvolené strategie pro reálné obchodování. Pokusíme se zjistit, zda lze původní obchodní systém využít v podmínkách současného komoditního trhu tak, aby byl z dlouhodobého hlediska ziskový. V dnešní době existují různé modifikace nástrojů obsažených v této práci, pro detailní analýzu však využijeme původní pravidla Williamsovy strategie. Pakliže nastane situace, kdy historická aplikace nebude vyhovující, bude tato skutečnost označena a zmíněna v rámci komparace s jinými obchodními přístupy.
Celý text bude formálně rozdělen do šesti tématických kapitol a k nim odpovídajících podkapitol tak, aby mohl být sledován výzkumný záměr a zároveň zachována přehlednost a ucelenost práce. V teoretické části práce se zaměříme především na teoretická východiska komoditního obchodování na finančních trzích. Jelikož komodity v mnoha ohledech postrádají jasně definovaný teoretický rámec, pokusíme se na základě vhodné kombinace informací z různorodých zdrojů tento nastavit, případně provést srovnání s teoretickým přístupem z oblasti rozšířenějších akciových trhů. Základní teoretická východiska se pokusíme pouze přiblížit, neboť naším cílem je především zkoumat zvolenou strategii – proto se v čtvrté kapitole podrobně zaměříme na vybrané a námi využívané nástroje, a to jak z hlediska teorie, tak především pravidel použití dle 8
vybrané strategie tak, abychom je mohli následně účinně aplikovat v praktické části této práce. V části věnované obchodním strategiím rovněž uvedeme všechny další aspekty, které autor strategie uvádí, a které budou nezbytné pro naše praktické využití. Na závěr teoretické části se pokusíme shrnout dosavadní průběh práce tak, abychom připravili jednoduchý a přehledný rámec pro reálnou aplikaci vybraných nástrojů.
Praktická část bude sestávat ze dvou kapitol, ve kterých se nejdříve zaměříme na ruční testování vybrané strategie, abychom následně vyzkoušeli strategii otestovat pomocí automatických systémů. Z obou rozborů obdržíme výstupy, které vzájemně srovnáme tak, abychom mohli postupně naplnit parciální cíle této práce. Na závěr využijeme pravidla strategie pro reálné obchodování skrze zkušební obchodní účet, z čehož opět budeme čerpat cenné informace pro závěrečné hodnocení. Na závěr práci vyhodnotíme a určíme, zda se nám podařilo naplnit cíl práce. Jádrem sběru dat bude obsahová analýza primárních a sekundárních pramenů. Jelikož převážná část této obchodní strategie je obsažena v jedné knize autora, jsme v rámci čtvrté kapitoly částečně nuceni převzít mnoho informací právě z tohoto zdroje. V neposlední řadě bude naším záměrem snaha o co možná největší vlastní invenci, výzkum a analýzu získaných dat. V práci teoretické části práce využijeme metodu deskripce, v praktické části pak především metodu analýzy a komparace.
9
TEORETICKÁ ČÁST 1. Komodity a komoditní trh Cílem této práce je analyzovat obchodni strategii používanou na komoditním trhu. Proto na úvod vymezíme specifika, která jsou s komoditami, komoditním trhem a obchodováním na něm, spojená. Komoditu lze definovat více způsoby, například jako: a) zboží, které se na trhu obchoduje bez rozdílů v kvalitě b) produkt jednotné hodnoty a kvality vyráběný ve velkém množství různými výrobci1 c) výrobek hmotné povahy, obchodovatelný na světových trzích, vzájemně zaměnitelný2 Každá komodita má své specifické vlastnosti a obchodovatelné množství. Komodity obchodované na světových trzích můžeme dělit do následujících skupin: a) energie (ropa, zemní plyn atd.) b) drahé kovy (měď, zlato, platina atd.) c) zemědělské produkty (pšenice, kukuřice, bavlna atd.) d) maso a dobytek (telecí, vepřové půlky atd.) Obchodování s komoditami probíhá na komoditním trhu – komoditní burze3. Obecně je burza instituce, která organizuje trh s investičními nástroji, v tomto případě s tzv. fututes4 kontrakty. Futures kontrakt se vždy obchoduje s určitým termínem dodání dané komodity, např. pokud na burze zakoupíme prosincový kontrakt kukuřice 2014, znamená to, že:
1
-
dodavatel se zavazuje dodat zakoupené množství do stanoveného termínu
-
odběratel se zavazuje odebrat zakoupené množství za předem sjednanou cenu 5
Zpracováno dle ITBIZ.cz. [online]. [cit. 2014-05-10]. Dostupné z:
2 Zpracováno dle: Investopedia.com. [online]. [cit. 2014-05-10]. Dostupné z: 3 např. Chicago Board Of Trade (CBOT) 4 Futures – termínovaný kontrakt 5 Zpracováno dle: Finančník.cz. [online]. [cit. 2014-05-10]. Dostupné z: 10
Primární cílem obchodníka na komoditním trhu však není fyzický nákup či prodej té které komodity, nýbrž profit na změnách cen, ke kterým dochází v průběhu trvání kontraktu. Na komoditní burze obchodujeme pomocí příkazů, které zpravidla zadáváme prostřednictvím softwarové aplikace svému brokerovi6. Brokerem nazýváme fyzickou či právnickou osobu, která zprostředkovává obchod mezi prodejcem a kupujícím a má k této činnosti potřebná oprávnění. Za tuto činnost broker požaduje poplatky. Prostřednictvím brokera můžeme na komoditní burze exekuovat několik příkazů, z nichž si jmenujme dva základní, a sice: -
nákupní příkaz brokerovi zakoupit pro klienta předem dohodnuté množství za předem stanovenou cenu (tzv. vstup do obchodní pozice long)
-
prodejní příkaz brokerovi prodat pro klienta předem dohodnuté množství za předem stanovenou cenu (tzv. vstup do obchodní pozice short)
Jelikož většina obchodovaných kontraktů je pro běžný obchod příliš drahá, využívá se v trhu tzv. finanční páka. Ta investorovi umožňuje obchodovat s větším objemem prostředků, než jakými disponuje v době vstupu do obchodní pozice. Tento dodatečný kapitál zpravidla poskytuje broker, který využije část finančních prostředků investora jako tzv. margin, tedy určitou formu zástavy. V praxi to znamená, že broker po dobu otevření pozice blokuje investorovi výši marginu na jeho obchodním účtu. Velikost finanční páky pak můžeme vypočítat podle následujícího vzorce: Vzorec 1: Výpočet velikosti finanční páky
Pákový efekt umožňuje investorům obchodovat s řádově většími prostředky, než jsou jim dostupné, nicméně jak lze pozitivně participovat na zisku, tak lze rovněž negativně participovat na případné ztrátě. Většina komoditních burz na světě v současnosti disponuje elektronickým systémem obchodování, a tak je přístup na ně umožněn skrze brokera komukoliv, kdo se rozhodne otevřít si obchodní účet a má přístup k internetu7.
6
V České Republice nabízí služby brokera např. společnost Patria, která spolupracuje s Masarykovou univerzitou. 7 Kompletní seznam odborných pojmů, které budou v práci použity, je k dispozici jako Příloha č. 1 – Rejstřík použitých pojmů na straně č. 90 11
2. Fundamentální analýza Fundamentální analýza zkoumá na základě ekonomických, účetních či například statistických dat vnitřního hodnotu akcie. Pakliže je akcie podhodnocena, dá se v budoucnu očekávat její růst, v opačném případě pak samozřejmě pokles.8 V rámci komoditního obchodování je přístup k fundamentální analýze mírně odlišný, neboť odhadnout vnitřní hodnotu komodity, tedy určit, zda je aktuálně komodita nadhodnocená či podhodnocená, je poměrně náročné. Pro fundamentální analýzu komodit neexistuje přesně definovaný teoretický podklad, nicméně v jednotlivých nástrojích lze vypozorovat prvky globálního a odvětvového přístupu tak, jak je známe z fundamentální analýzy akcií. Obecně lze za fundamentální analýzu komodit označit posouzení jakéhokoliv vlivu, který se reálně promítá do ceny dané komodity 9.
2.1. Globální fundamentální analýza V rámci akcií považujeme za globální fundamentální analýzu zkoumání vlivu celého trhu a ekonomiky na výslednou cenu instrumentu. V rámci komodit se lze s touto definicí rovněž spokojit, neboť mezi fundamentální aspekty řadíme veškeré vlivy, ať už specifické či z pohledu globální ekonomiky, které mají dopad na výslednou cenu dané komodity. Jedná se například o: a) zprávy o produkci dané komodity z minulých let b) odhady produkce komodity v následujícím roce c) analýzu sezónního chování komodity za n období d) studium burzovního chování velkých ekonomických subjektů a producentů e) všechny další dostupné statistiky (spotřeba, geopolitické napětí, vývoj cel a další) Určit veškeré vlivy mající dopad na cenu komodity je velmi složité. Obecně lze říci, že využití fundamentální analýzy pro predikci budoucího vývoje ceny komodity vyžaduje její naprostou znalost. Pro účely analýzy naší obchodní strategie využijeme jedinný fundamentální nástroj, a sice rozbor chování velkých ekonomických subjektů a producentů10.
8
Zpracováno dle: VESELÁ, J.: Investování na kapitálových trzích. Praha, 2011. str.466 Zpracováno dle: CHAPTER 6: FUNDAMENTAL ANALYSIS OF FUTURES. Winning With Futures: The Smart Way to Recognize Opportunities, Calculate Risk, & Maximize Profits, 2008, str. 89-102. 10 Larry Williams využívá pro fundamentální analýzu trhu tzv. COT zprávy, kterým se budeme detailně věnovat ve čtvrté kapitole této práce. 12 9
2.2.
Odvětvová fundamentální analýza
Základem odvětvové fundametální analýzy je studium nabídky a poptávky po dané komoditě při využití vlastností chování určitých skupin komodit, které můžeme dělit na cyklické, anticyklické a neutrální, tedy podobně, jako je tomu v případě akcií. Vývoj cen určitých komodit vychází z klasického makroekonomického modelu nabídky a poptávky11. Obrázek 1: Posun poptávky a změna ceny komodity
Cenu komodity definuje vztah nabídky a poptávky. Pokud například roste poptávka po zemním plynu, projeví se to v růstu jeho ceny. Stejně tak pokud bude nízká roční produkce kukuřice, křivka nabídky se posune doleva, což způsobí opět růst ceny. Naopak cena bude klesat v případě, že bude roční produkce nad očekávání (posun křivky nabídky doprava) nebo když o danou komoditu nebude zájem (posun poptávky doleva). Ne všechny komodity však podléhají těmto vlivům. Zdroj: vlastní zpracování [28.4.2014]
Jak můžeme vidět na obrázku č. 1, cena komodity je determinována vztahem nabídky a poptávky. Na základě tohoto vztahu můžeme komodity dělit z hlediska poptávky na: a) cyklické – jedná se především o průmyslové komodity (př. ropa, zemní plyn, atd.), jejichž nabídka je relativně stabilní, cena je ovlivněna především změnami na straně poptávky b) neutrální – typické pro zemědělské komodity (př. kukuřice, pšenice, atd.), kde je poptávka poměrně stabilní, cenu tak ovlivňuje především nabídka (množství úrody)
11
Zpracováno dle: GEVORKYAN, Aleksandr V. a Arkady GEVORKYAN. Derivatives, Commodities, and Social Costs: Exploring Correlation in Economic Uncertainty. [online]. str. 47. 13
c) anticyklické – zde mluvíme zejména o drahých kovech (př. zlato, stříbro), které v době konjuktury (růstu) zpravidla kopírují všeobecný trend, tedy kdy nabídka odpovídá poptávce, avšak v době recese poptávka a cena rostou12 Graf 1: Vývoj cen zlata v období 1971 – současnost
Vývoj cen zlata od zavedení Brettonwoodského systému až po současnost. Od začátku 90. let cena zlata dlouhodobě prudce stoupala, avšak v poslední době zaznamenala výrazný propad a v současnosti prochází obdobím stagnace. Propad cen byl způsobem poklesem zájmu, tedy posunem poptávky doleva. Zdroj: Bloomberg [22.4.2014]
Správná aplikace fundamentů pro odhad budoucího cenového vývoje klade na obchodníka velmi vysoké nároky nejen po stránce množství vstřebaných informací, otázkou je rovněž kvalita, dostupnost a relevance dat. Na obchodní strategie založené na využití fundamentálních nástrojů se zaměříme ve třetí kapitole této práce.
12
Zpracováno dle: BORENSZTEIN, Eduardo. The behavior of non-oil commodity prices. Washington, DC: International Monetary Fund, 1994, str. 39-40 14
3. Technická analýza Technická analýza vychází ze studia historického vývoje tržních cen a objemu obchodů a prognózuje pohyby kurzů cenných papírů v budoucnosti, z kterých vyplývají signály k obchodování. Technická analýza pracuje se třemi základními předpoklady, a sice: a) historie finančních trhů se opakuje b) pohyby kurzů nejsou náhodné, nýbrž vycházejí z trendů a situací v grafech, které je možné identifikovat a na jejichž základě je možno vstupovat do obchodních pozic c) tržní cena cenných papírů v sobě nese veškeré známé a relevantní faktory, vč. těch psychologických13
3.1. Dow Theory a analýza trendu Charles Henry Dow je považován za zakladatele technické analýzy. Jeho teorie vychází z trendového chování akcií, tj. že se vývoj kurzu většiny akcií na akciovém trhu chová podobným způsobem, zatímco pouze malé procento zbylých vykazuje chování odlišné.14 Principy teorie podle Dowa lze zobecnit následujícím způsobem: a) pohyby akciových kurzů se skládájí ze tří trendových složek
primární trend – dlouhodobé rostoucí či klesající trendy; alespoň 1 rok15
sekundární trend – reverzní pohyby vůči primárnímu trendru, korekce; zpravidla několik týdnů
terciální trend – krátkodobé výkyvy; maximálně několik dní16
b) indexy představují ideální obraz vývoje trhu c) budoucí vývoj lze odhadnout z historické situace d) akciové indexy se musí navzájem potvrzovat e) objemy obdchodů potvrzují trend
13
Zpracováno dle: VESELÁ, J.: Investování na kapitálových trzích. Praha, 2011. str. 466 Citace z: MUSÍLEK, P.: Trhy cenných papírů. Praha, 2011. str. 391 15 Zpracováno dle: MUSÍLEK, P.: Trhy cenných papírů. Praha, 2011. str. 392 16 Zpracováno dle: BRADA J.: Technická analýza. Praha, 2000. str. 33 14
15
f) aktuální trend lze považovat za trvalý až do doby, než se objeví signály, které by vedly k jeho změně17 Dow je rovněž zakladatelem dvou akciových indexů Dow Jones18, neboť právě vývoj akciového indexu dle jeho názoru nejlépe zachycuje aktuální trend. Přestože jeho teorie mají základ až v 19. století a za dobu své existence byly opakovaně kritizovány, dodnes vznikají nové indexy cenných papírů. Obrázek 2: Trendové kanály
Trendový kanál se skládá ze dvou trendových linií – linie (spojnice) lokálních minim v případě vzestupného trendu doplněná o linii návratu (spojnice lokálních maxim). V případě sestupného trendu se jedná o linii (spojnici) lokálních maxim doplněnou o linii návratu (spojnice lokálních minim). Za signál vedoucí k otočení směru trendu je považováno protnutí linie minim v případě přechodu z býčího do medvědího trendu, analogicky pak protnutí linie maxim v případě předchodu z medvědího do býčího trendu. Zdroj: http://www.tradersdaytrading.com/images/channel-trend-lines.jpg [30.4.2014]
Byť z výše uvedeného textu vyplývá, že Dowova teorie vychází z akcií a akciového trhu, adaptaci jeho myšlenek lze spatřit v mnoha aplikacích komoditního obchodování. Trendová analýza je nedílnou součástí technické analýzy vybraných komoditních obchodních strategií, kde například v podobě rozboru trendových čar19 či kanálů je obchodník schopen určit, kdy dojde k otočení směru trhu a na základě těchto informací 17
Zpracováno dle: VESELÁ, J.: Investování na kapitálových trzích. Praha, 2011. str. 469-475 DJIA (Dow Jones Industrial Average); DJUSRR (Dow Jones U.S. Railroads Index) 19 V praxi často využíváno s indikátorem Volume, který udává celkové množství kontraktů zobchodovaných v rámci zvoleného časového úseku. 18
16
zaujme příslušnou pozici na stranu short či long. Z pohledu trendové analýzy je důležité zaměřit se na situace, které tvoří trendové linie a kanály. Rovněž lze na komoditním trhu najít komoditní indexy20, kdy se většinou do indexu sdružují komodity podobného charakteru (zemědělství, drahé kovy apod.). I zde lze vypozorovat, že vývoj takového indexu odráží skutečný obraz vývoje daného tržního segmentu. Obrázek 3: Linie Support a Resistance
Trendové linie Support a Resistance představují takové situace v grafu, kdy dochází k opakovanému převýšení poptávky nad nabídkou (Support) nebo nabídky nad poptávkou (Resistance). Jedná se o psychologické hranice většiny účastníků trhu, nad nebo pod kterou nejsou ochotni dále kupovat, resp. prodávat. Pokud dojde k prolomení, často se z hranice Support stane nová hranice Resistance a naopak. Rovněž lze pozorovat jak krátkodobé hranice, tak hranice, které mají delší časové trvání. Zdroj: http://www.itrader.sk/media/SKOLA/srurovne.jpg [30.4.2014]
3.2. Teorie Elliotových vln Elliotovy vlny jsou jedním ze základních nástrojů technické analýzy, který byl poprvé aplikován zakladatelem této teorie, Ralphem N. Elliotem21 v roce 1938. Princip teorie Elliotových vln vychází ze střídání určitých cyklů tak, jak je tomu například v přírodě (příliv/odliv, den/noc, zima/léto, atd.) či ekonomice (růst/recese, investiční optimismus/investiční pesimismus). Tyto jevy mají přímý dopad na vývoj finančních trhů. Stejně jako výše uvedené protiklady, i teorie Elliotových vln vychází ze střídání cyklů, konkrétně pak z tzv. vln a pod-vln. Vlnu, která se nachází ve směru hlavního trendu, nazýváme impulzní (hybný režim), vlnu, jejíž vývoj je protikladem hlavního trendu, korekční (korekční režim).
20
Například Dow Jones-UBS Commodity Index. Ralph N. Elliot – původně americký účetní, autor teorie Elliotových vln. Jeho dílo vychází z přesvědčení, že přírodní zákony mohou být vysvětlenya předpověděny pomocí tzv. Fibonacciho čísel. 17 21
Obrázek 4: Vzorové zobrazení základní situace Elliotových vln
Impulzní vlna se skládá z pěti pod-vln (1, 2, 3, 4, 5), korekční vlna ze tří pod-vln (A, B, C). Zdroj: vlastní zpracování [28.4.2014]
Jak můžeme vidět na obrázku č. 4, impulzní vlna se skládá celkem z pěti pod-vln, které jsou očíslovány 1, 2, 3, 4, 5. V momentě změny trendu dochází ke korekci pomocí korekční vlny, jež se skládá z pod-vln A, B, C22. Pod-vlny 1, 3, 5 se pohybují ve směru hlavního trendu a označujeme je jako impulzní vlny na nižší úrovni, pod-vlny 2 a 4 nazýváme vlny korekční na nižší úrovni. Impulzní vlny na nižší úrovni se dělí na dalších 5 pod-vln (1, 2, 3, 4, 5). Korekční vlny na nižší úrovni se dělí na další 3 (a, b, c). Analogicky se dělí i pod-vlny korekční vlny. Obecně dělení nazýváme hierarchií Elliotových vln. Každá vlna má svůj začátek a také konec, přičemž Elliotovy vlny lze dělit podle délky trvání do celkem devíti kategorií. Časové rozpětí činí od několika sekund až po několik let23. Obchodování na základě technické analýzy pomocí Elliotových vln vychází z předpokladu určení, v které fázi se daný trh aktuálně nachází, a tedy jaký bude jeho nejbližší vývoj. Obecně je tato strategie považována za náročnou, mezi nejznámějšíaplikace patří správná předpověď Roberta Pretchera 24 ohledně burzovního krachu v roce 198725. 22
Zpracováno dle: REJNUŠ, O.: Finanční trhy. Ostrava, 2011. str.287 Tamtéž, str. 289 24 Americký profesionání obchodník, který pomocí strategie založené na analýze Ellitových vln zvítězil na světovém šampionátu obchodování opcí v roce 1994. 18 23
V rámci komoditního obchodování existuje množství obchodních systémů založených na studiu Elliotových vln, avšak jak již bylo zmíněno, náročnost jejich interpretace má za následek nižší míru využití než je tomu například u technických indikátorů, na které se zaměříme v následující podkapitole. Obrázek 5: Hierarchie Elliotových vln
Ukázka hierchie Elliotových vln – hlavní vlny můžeme dělit na pod-vlny a ty opět dále dělit. V obecném měřítku však lze vysledovat stále stejný cyklus. Zdroj: http://www.timbovee.com/2013/12/chart-analysis-nomenclature.html [30.4.2014]
3.3. Grafické metody technické analýzy a technické indikátory Tato podkapitola byla zpracována a vychází z následujících zdrojů: Rejnuš, O.: Finanční trhy. Ostrava, 2011. str. 304-320 Veselá, J.: Investování na kapitálových trzích. Praha, 2011. str. 480-494 Říha, J.: Technická analýza cenných papírů. Praha, 1994. str. 15-50 Jak je již zřejmé z předchozího textu, technická analýza vychází ze studia cenových grafů vybraných cenných papírů. Detailní analýzou cenových grafů mohou obchodníci využívající technické analýzy predikovat budoucí vývoj nejen na základě trendové analýzy či teorie Elliotových vln, ale rovněž pomocí standardizovaných formací či za použití technických indikátorů. Na základě signálů, které jim tyto metody poskytnou, pak zadají nákupní příkaz pro vstup do pozice long (tedy očekávají budoucí růst ceny) nebo prodejní příkaz pro vstup do pozice short (očekávaný budoucí pokles ceny).
25
Tzv. Černé pondělí 19. října 1987 – propad indexu DJIA o 508 bodů. 19
Grafické metody technické analýzy Pro analýzu situací na cenových grafech obchodníci využívají několik druhů grafů. Pro naše účely si uvedeme charakteristiku následujících typů, a sice: a) Liniový graf – spojení vybraných hodnot (open, close, low či high) v jednu nepřerušenou křivku b) Sloupcový (OHLC) graf – každé časové období (minuta, den, týden, atd.) je zachyceno úsečkou kolmou k ose X, která zobrazuje celkem čtyři hodnoty: -
levá vertikální úsečka = cena open
-
pravá vertikální úsečka = cena close
-
dolní vrchol horizontální úsečky = cena low
-
horní vrchol horizontální úsečky = cena high
velikost horizontální úsečky tedy udává rozpětí cen high a low za vybrané časové období c) Sloupcový (Hi-Lo) graf - každé časové období (minuta, den, týden, atd.) je zachyceno úsečkou kolmou k ose X, která zobrazuje celkem dvě hodnoty: -
dolní vrchol horizontální úsečky = cena low
-
horní vrchol horizontální úsečky = cena high
avšak v případně barevného vyobrazení v sobě nese i srovnání open a close ceny26 -
zelená barva = cena open je nižší než cena close
-
červená barva = cena open je vyšší než cena close
d) Svíčkový graf – každé časové období (minuta, den, týden, atd.) je zachyceno zpravidla obdélníkovým obrazcem, který zobrazuje celkem čtyři hodnoty: -
plný obrazec: o dolní vrchol horizontální úsečky = cena low o horní vrchol horizontální úsečky = cena high o horní vertikální hrana čtyřhranného obrazce = cena open o dolní vertikální hrana čtyřhranného obrazce = cena close
26
Většina dnes používaných verzí je v barevném provedení právě kvůli lepší informační schopnosti. 20
-
prázdný obrazec: o dolní vrchol horizontální úsečky = cena low o horní vrchol horizontální úsečky = cena high o horní vertikální hrana čtyřhranného obrazce = cena close o dolní vertikální hrana čtyřhranného obrazce = cena open
velikost horizontální úsečky tedy udává rozpětí cen high a low za vybrané časové období, obsah obrazce pak určuje vzdálenost cen open a close. V dnešní adaptaci tohoto typu grafu je však běžně využíváno kombinace dvou barev, červené a zelené. Zelená značí prázdný obrazec, červená pak obrazec plný. Zmíněné typy grafů patří z pohledu technické analýzy komoditních trhů mezi nejčastěji používané. Existují však i další modely, jmenujme například Point and Figure graf, grafy založené na objemu obchodů, různé range bary či například reverzní svíčky. Pro účely této práce se však spokojíme s výše uvedenými typy grafů. Obrázek 6: Vybrané typy grafů
Zobrazení vybraných typů grafů včetně analýzy jednotlivých úseček a obrazců. Zdroj: vlastní zpracování [28.4.2014]
21
Na úvod této podkapitoly jsme zmínili, že další z možných přístupů k technické analýze je obchodování na základě standardizovaných formací v cenových grafech. Jedná se o určité typy obrazců, které se historicky opakují. Obecně lze říci, že čím je takovýto obrazec delší (z časového hlediska), tím je přesnější. Standardizované formace je možno dělit do tří kategorií a) Konsolidované formace – obrazce potvrzující směr trendu b) Revezrní formace – obrazce naznačující brzké otočení trendu c) Mezery (Gapy) V rámci konsolidovaných formací, tedy těch, které potvrzují směr trendu, pak mluvíme o následujících typech: -
vlajka
-
prapor
-
trojúhelníkové formace
-
hlava a ramena (konsolidační)
Obrázek 7: Vybrané typy formací
Vybrané typy konsolidačních a reverzních formací vyskytujících se v cenových grafech. Zdroj: http://proacttraders.com/sites/default/files/chartpatterns2_0.jpg, upraveno autorem [30.4.2014]
22
Reverzní formace, tedy takové, které naopak značí brzké otočení trendu, lze členit na: -
vrcholy a dna (klasické, zaoblené, dvojité, trojité)
-
V-formace
-
hlava a ramena (reverzní)
-
diamant
Všechny výše uvedené obrazce mají specifické vlastnosti, které je potřeba brát v potaz pro jejich správnou aplikaci. Pro účely této práce nebudeme využívat standardizovaných formací, jelikož jejich použití není součástí zkoumané obchodní strategie. Obecně se s nimi však lze v rámci technické analýzy komoditních trhů setkat poměrně často. Další situací, která může v cenovém grafu nastat, je vznik tzv. mezery (gapu). Mezery můžeme dělit na: -
běžné
-
prolamující
-
pádící
-
mezery z vyčerpání
-
ostrovy zvratu
Mezery můžeme charakterizovat jako volný prostor, který vznikl v důsledku toho, že se s danou komoditou (či jiným cenným papírem) v daný moment neuskutečnil žádný obchod. Pokud k této situaci v trhu dojde, lze ji považovat za důkaz toho jak silný či slabý je daný trend, avšak ne všechny typy jsou pro technickou analýzu trhů vhodné. Larry Williams ve své strategii využívá běžných mezer k časování vstupu do obchodní pozice. Proto se na problematiku mezer detailněji zaměříme v následující kapitole této práce.
23
Obrázek 8: Typy mezer v cenových grafech
Vybrané typy mezer vyskytující se v býčích a medvědích trendech. Zdroj: Oldřich Rejnuš: Finanční trhy. Ostrava, 2011. str.318, upraveno autorem [30.4.2014]
Technické indikátory Technické indikátory jsou nástroji technické analýzy, jež stejně jako předchozí modely slouží k predikci budoucího vývoje kurzu, v našem případě ceny komodity. Základ technických indikátorů tvoří matematické vzorce a funkce, na základě jejichž výsledků je do cenového grafu zanesena nová křivka (nebo bod, histogram apod.), která obchodníkům na základě stanovených pravidel dává signály k zaujmutí pozice long či short. Technické indikátory můžeme dělit do následujících kategorií: a) klouzavé průměry a metody na nich založené b) oscilátory c) indikátory šířky a relativní výkonnosti trhu d) objemové indikátory e) sentiment indikátory
24
Použití technických indikátorů je základem zkoumané obchodní strategie Larryho Williamse. Teoretický základ a pravidla aplikace vybraných technických indikátorů budou zmíněny v následující kapitole této práce. Pro ilustraci však uvedeme několik příkladů technických indikátorů z každé kategorie. -
V rámci klouzavých průměrů rozlišujeme klouzavé průměry jednoduché (SMA), exponenciální (EMA) nebo například vážené (WMA). Z metod založených na klouzavých průměrech pak vycházejí technické indikátory Average True Range (ATR), CCI index nebo Rate of Change (ROC).
-
Pro oscilátory jsou typické indikátory jako Momentum, Williams %R, Parabolic SAR či Relative Strenght Index (RSI).
-
Mezi indikátory šířky a relativní výkonnosti trhu řadíme psychologické indikátory indexu důvěry či indikátory založené na vývoji kurzu cenných papírů příslušného roku jako Upside-Downside Volume Line.
-
Objemovými indikátory jsou On Balance Volume (OBV) či Volume Rate of Change.
-
Sentiment indikátory zachycují především chování a obecně nálady investorů na finančních trzích. Mezi nejznámější patří anticyklický Odd-lot Theory či cyklický Baroon´s Confidence Index.
Zachytit všechny existující indikátory je poměrně složité – zejména v oblasti rozvoje automatických obchodních systémů jsou v současnosti často vyvíjeny nové matematické kombinace a vzorce snažící se o co možná nejpřesnější odhad budoucího kurzovního vývoje. Různé formy technických indikátorů jsou v dnešní době součastí téměř všech druhů technických přístupů k obchodování. Pozn.: Na téma technické a fundamentální analýzy dále navazuje analýza psychologická. která vychází ze zkoumání chování a myšlenkových úsudků všech účastníků trhu. Jelikož psychologická analýza není součástí zkoumané strategie, nebudeme se jí v této práci dále zabývat.
25
4. Obchodní strategie Obchodní strategie či obchodní systémy jsou základním východiskem obchodování na finančních
trzích. Zpravidla se skládájí
z fundamentální, technické, případně
psychologické složky, doplněné zásadami money a risk managementu. Obecně lze říci, že se jedná o ucelený soubor pravidel, která určují, kdy má obchodník do trhu vstoupit a kdy z něj naopak vystoupit. V současnosti existuje množství obchodních systémů, které se liší jak samotným přístupem (strategie vycházející čistě z technické nebo fundamentální analýzy; strategie využívající kombinaci fundamentální a technické analýzy), tak i co se náročností aplikace týče (velmi jednoduché systémy založené pouze na jednom či dvou technických indikátorech; strategie vycházející ze složitých kombinací různých technických či fundamentálních nástrojů). Rovněž se lze setkat s dalšími kombinacemi ve spojení s analýzou psychologickou. Larry Williams se však ve zvolené strategii psychologií obchodování nezabývá, a tak ani v této práci nebude na psychologické aspekty obchodován brán zřetel. Novodobý fenomén pak tvoří tzv. automatické obchodní systémy, které jsou naprogramovány podobně jako počítačové programy a své pozice otevírají či uzavírají na základě přesně daných matematických výpočtů a pravidel. Cílem při tvorbě a testování obchodních strategií je jejich dlouhodobá výnosnost, nezávislá na krátkodobých výkyvech, neboť dosud neexistuje žádná strategie, která dokáže předvídat vývoj trhu ve všech případech. Komoditní obchodní strategie vycházející z fundamentální analýzy Základy fundamentální analýzy komoditního trhu jsme zmínili v úvodní kapitole této práce. Obchodní strategie založené čistě na fundamentální analýze vyžadují absolutní znalost dané komodity a orientují se zejména na základě poptávky a nabídky po ní. Mezi známé obchodní strategie založené čistě na fundamentálním přístupu patří například strategie založená na analýze sezónních cyklů, kdy obchodníci danou komoditu nakupují či prodávají na základě toho, v jaké části roku se aktuálně nachází. Z dlouhodobých statistik lze vytvořit graf či jiný výstup poskytující informaci o tom, zda se ve sledovaném období ta která komodita spíše prodává (tj. její cena bude pravděpodobně klesat) nebo naopak kupuje (tj. její cena bude pravděpodobně růst). Pokud aktuální situace na trhu odpovídá dlouhodobému trendu, je to pro obchodníka signál ke vstupu do trhu.
26
Obchodní strategie vycházející z technické analýzy Obchodní systémy založené pouze na technické analýze vychází z detailního studia grafů a situací, ke kterým na nich dochází. Čistě technický přístup nevyžaduje znalost komodity jako takové, neboť vnější vlivy nemají žádný dopad na obchodní rozhodnutí. Jedna z nejznámějších čistě technických strategií je založena na analýze indikátoru klouzavého průměru27. Při jedné z variant použití této strategie se považuje za signál vstupu do pozice protnutí ceny a křivky klouzavého průměru – při protnutí směrem vzhůru se jedná o signál k nákupu, při protnutí směrem dolů o signál k prodeji. Další známou strategií je obchodování na základě tzv. support či ressistance28 situací v grafu, kdy po růstu či poklesu ceny následuje několik dnů stagnace. Čím delší je doba této stagnace, tím silnější daná bariéra je a po jejím ukončení lze očekávat otočení trendu. Výše uvedené technické obchodní strategie založené na jednoduchých technických indikátorech slouží pouze pro ilustraci, neboť v současnosti lze na trhu najít množství dalších různorodých kombinací. Jelikož technický přístup neklade na spekulanta nároky na znalost komodity jako takové, počet obchodníků využívající pouze technickou analýzu je řádově větší ve srovnání s tzv. fundamentálními obchodníky. Obchodní strategie využívající kombinace fundamentální a technické analýzy Přístup vycházející z kombinace fundamentální a technické analýzy je založen na detailním rozboru jak vnějších vlivů, tak konkrétních, historicky se opakujících, situací v grafu. Jednotlivé obchodní systémy se pak mohou značně lišit. Strategie založené převážně na technické složce sledují vývoj trhu na základě standardních pravidel technického obchodování a fundamentální faktory využívají například k potvrzení trendu. Naopak najdeme strategie, jejichž základ vychází z fundamentální techniky obchodování a technická analýza určuje přesné časy vstupů či výstupů z obchodních pozic. Kombinace obou přístupů je dnes velmi rozšířená a hojně využívaná většinou drobných obchodníků na komoditním trhu. Pro naše účely využijeme obchodní strategii Larryho Williamse, který je rovněž zástupcem kombinace jak fundamentálního, tak technického přístupu. 27 28
Tomuto technickéhomu indikátoru se detailně věnujeme na str. 27 viz. str. 14 27
4.1. Obchodní strategie Larryho Williamse Zkoumaná obchodní strategie vychází z následujícího zdroje: Williams, L: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, 133 s. ISBN 978-80-903874-0-9
Larry Williams29 je americký profesionální obchodník na finančních trzích. Cílem této práce je analýza jeho obchodní strategie používané na komoditních trzích v 80. letech 20. století. V rámci této podkapitoly se zaměříme na metody kombinace fundamentální a technické analýzy, doplněné o pravidla money a risk managementu tak, jak je v dané době viděl a využíval Larry Williams. Získané poznatky budou tvořit základ pro vhodnou aplikaci obchodní strategie na reálná data v praktické části této práce. 4.1.1. Fundamentální nástroje Základní nástroj fundamentální analýzy obchodní strategie Larryho Williamse tvoří zpráva o množství držených obchodních pozic na trhu. Jiné využití fundamentální analýzy Williams nepřipouští. V momentech kdy se na trhu objeví nové a mnohdy silné fundamentální faktory, doporučuje vyčkat, jak trh na tyto informace zareaguje. Rovněž zpochybňuje snahu odhadnout správnou cenu komodity, tedy to, zda je aktuálně nadhodnocená či podhodnocená. COT indikátor Commitment of Traders je zpráva o množství držených komoditních kontraktů vydávaná jednou týdně vždy v pátek Komisí pro obchodování s komoditami (Commodity Futures Trading Commission)30. Jedná se o souhrn všech obchodních pozic největších ekonomických subjektů na komoditní burze, které jsou povinny tyto informace komisi poskytnout.31 Obecně můžeme říci, že tato zpráva uvádí, do jakých obchodních pozic (long vs. short) aktuálně vstupují jednotliví účastnící trhu, od velkých ekonomických subjektů (Commercial32“) až po drobné investory (Non-Commercial).
29
Bibliografie Larryho Williamse viz. Příloha č. 1 na str. 92 Zpracováno dle: FXSTREET.CZ. [online]. [cit. 2014-02-13]. Dostupné z: 31 Zpracováno dle: FINECHARTS.CZ. [online]. [cit. 2014-02-13]. Dostupné z: 32 Larry Williams ve své strategii užívá pro Commercial označení „Smart“ money. Výraz „Smart“ pak vychází z předpokladu, že tyto subjekty se většinu času pohybují na správné, tedy ziskové straně trhu. 28 30
Larry Williams považuje tyto informace za velmi důležité, neboť právě subjekty zvané Commercial zásadním způsobem ovlivňují chování a budoucí vývoj trhu. Jak Williams uvádí, malí obchodníci většinou tíhnout k tzv. špatné straně trhu, tedy ztrátové, zatímco velcí obchodníci k ziskové, navíc Commercial drží větší počet pozic než zbytek trhu. Strategie využití tohoto nástroje je tedy jednoduchá – pokud COT zpráva značí pro subjekty Commercial větší množství na pozicích long, lze předpokládat růst ceny, a je proto dobré připravit se na vstup do dlouhé pozice. Jestliže Commercial otevírají více pozic na straně short, je vhodné uvažovat o vstupu do krátké pozice a připravit se na medvědí trend33. Obrázek 9: COT zpráva zobrazená pomocí software Bloomberg
COT zpráva mapující vývoj červnového kontraktu kukuřice z 22.4.2014. Jak je vidět, velké ekonomické subjekty (Commercial) obchodují ve větší míře na stranu short, zatímco ostatní subjekty spekulují spíš na stranu long. Dle Larryho Williamse bychom se na základě těchto údajů měli připravit na pohyb cen směrem dolů. Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
Jak výplývá z obrázku č. 9, analýza tohoto indikátoru může obchodníka připravit na směr, jakým se bude trh ubírat v nejbližším období. Larry Williams uvádí, že znalost trendu je klíčovým faktorem k úspěchu, neboť právě vize velkých obchodů pomáhá
Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 27-30. 29 33
obchodníkům přečkat mnohdy nejpříjemná období korekcí či krátkodobých obratů směru trhu. 4.1.2. Technické nástroje Larry Williams ve své strategii popisuje využití nástrojů technické analýzy ke dvěma základním účelům – predikci vývoje současného či budoucího trendu na komoditním trhu a načasování ideálního času pro vstup a výstup z obchodní pozice. Pro tyto účely využívá především informace získané z vhodné kombinace technických indikátorů, Časování
pak provádí
na základě pečlivého
studia všech
denních
cen
či
standardizovaných formací, tzv. mezer34. Technické nástroje – odhad budoucího tržního vývoje Níže uvedené technické indikátory Williams uplatňuje pro odhad budoucího vývoje vybraného komoditrního trhu. Slouží zejména k předpovědi brzkých pohybů či potvrzení trendu. Indikátor Moving Average (SMA) Indikátor jednoduchéhp klouzavého průměru (Simple Moving Average, zkráceně SMA) je jedním ze základních technických nástrojů. Vychází z průměru n posledních zavíracích cen (close). Vzorec 2: Indikátor Moving Average
close1 = zavírací cena prvního dne close2 = zavírací cena druhého dne closen = zavírací cena n-tého dne n = počet dní sledovaného období Jelikož veškeré kurzy mají stejnou váhu, považuje se SMA za méně citlivý na aktuální kurzové
změny.
Existuje
množství
dalších
modifikací
v podobě
například
exponenciálního či váženého klouzavého průměru35.
34
Obecně se mezerám ve stručnosti věnujeme na str. 21, rozbor běžné mezery tak, jak jej využívá Williams se nachází na str. 38 35 Zpracováno dle: VESELÁ, J.: Investování na kapitálových trzích. Praha, 2011. str. 497-498 30
Larry Williams uvádí, že odhad správného směru trendu má zásadní dopad na úspěšnost obchodů, tj. je třeba určit zda se jedná o trh dlouhodobě rostoucí či dlouhodobě klesající. Pro tyto účely ve své strategii využívá jak již zmíněný fundamentální nástroj v podobě COT zpráv, tak technický indikátor desetitýdenního klouzavého průměru. Uvádí, že pokud je křivka klouzavého průměru rostoucí, jedná se o trh býčí. Pakliže naopak klouzavý průměr klesá, jedná se o trh medvědí. Speciální situace nastává v momentě, kdy se křivka indikátoru pohybuje do strany – zde je vhodné sledovat dále zmíněné indikátory tak, aby obchodník byl schopen odhadnout směr prolomení cenového kanálu36. Jiné využití klouzavého průměru zamítá37. Graf 2: Kombinace jednoduchého klouzavého průměru s periodou 14 (SMA14) a jednoduchého klouzavého průměru s periodou 50 (SMA50)
Na obrázku jsou zobrazeny dva jednoduché klouzavé průměry, jeden s periodou 14 (oranžová) a druhý s periodou 50 (zelená). Právě desetitýdenní klouzavý průměr považuje Williams za vhodný pro zobrazení aktuálního směru trendu. Druhý klouzavý průměr jsme přidali pro ilustraci. Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
Indikátor Premium a Premium Spread Indikátor Premium srovnává ceny (obvykle close) jednotlivých kontraktních měsíců vybrané komodity. Vzorec 3: Indikátor Premium Spread
36
Cenový kanál je typickou situací, která nastává při pohybu trhu do strany. Na jeho konci dojde obvykle k protržení cenového kanálu ve prospěch býčí či medvědí strany. 37 Existuje mnoho možností využití klouzavého průměru pro obchodní strategie, kdy lze za signály ke vstupům do pozic například považovat protnutí křivky indikátoru a cenovou linie. Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 63. 31
Standardní situace v komoditním obchodování vychází z předpokladu, že kontrakty jednotlivých komodit s bližším měsícem dodání vůči aktuálnímu dni se prodávají levněji než ty se vzdálenějším termínem dodání, jelikož prodejce má v tomto případě s komoditou související náklady (pojištění, uskladnění apod.). Právě díky této skutečnosti se komodity dodávané ve vzdálenějších měsících prodávají za vyšší cenu zvanou Premium. Technická aplikace tohoto nástroje pak nastává v případě, že se tato situace změní, tj. pakliže se stane, že bližší měsíce dodání budou dražší než ty vzdálenější 38. Graf 3: Premium Spread – bullish (rostoucí) a bearish (klesající)
Obrázek 12 ukazuje, jak lze na základě pohybu Premium Spreadu včas předpovědět budoucí pohyb ceny. Dle Williamse je důležité sledovat změny Premium Spreadu především, pokud se cena pohybuje v cenovém kanálu nebo naopak na křivce Premium Spreadu dojde k výraznému přechodu z rostoucího směru na klesající a naopak. Pro lepší zobrazení trendu jsme zvolili liniový graf, spread je pak vypočítán z rozdílu zářijového a prosincového kontraktu kukuřice 2013. Zdroj: Bloomberg [22.4.2014]
Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 46-52. 32 38
Důvodem tohoto jevu, zvaného Bullish Premium Spread, je fakt, že v daný moment na trhu existuje subjekt či skupina, která má o komoditu tak velký zájem, že je ochotna za ni zaplatit mnohem více, než je běžné. V pozadí těchto pohybů lze vidět velké ekonomické subjekty, tzv. Commercial. Bearish Premium Spread nastává v situaci, kdy se rozdíl mezi bližším a vzdálenějším kontraktním měsícem začne zvětšovat – toto má za následek pokles křivky indikátoru a lze tedy očekávat medvědí trend. Tento jev nastává z důvodu velmi nízkého zájmu o komoditu při současných cenách, tedy při velmi nízké aktuální poptávce39. Larry Williams považuje indikátor Premium za velmi důležitý, neboť může obchodníka včas informovat o budoucím směru trendu. Pokud dojde na trhu k situaci změny ceny mezi kontrakty s rozdílnou dobou dodání, podle Williamse by investor vždy měl tuto situaci pečlivě prostudovat. Indikátor Open Interest (OI) Indikátor Open Interest, obecně známý pod zkratkou OI, je nástroj, udávající celkový počet všech aktuálně otevřených pozic ve vybraném trhu. Jeho začlenění je poměrně složité, neboť jej nelze zařadit do žádné ze skupin technických indikátorů tak, jak jsme je rozdělili v teoretické části této práce. Svým pojetím se nejvíc blíží objemovým indikátorům, s kterými je rovněž často využíván v různých kombinacích. Open Interest kromě celkového počtu všech otevřených pozic udává, opět podobně jako objemové indikátory, jaká je aktuální likvidita vybraného trhu40. Vzorec 4: Indikátor Open Interest
Každá pozice ve skutečnosti znamená jeden kontrakt na stranu long vyvážený jedním kontraktem na stranu short, neboť v trhu existuje pro každého prodejce také kupec. Jak již bylo zmíněno, komoditní trhy ovlivňují především velké ekonomické subjekty zvané Commercial, protože jsou to právě výrobci a producenti, kdo otevírá a uzavírá většinu 39
Zpracováno dle: Commodity Spreads and Spread Charts. Tradingcharts.com [online]. Dostupné z: 40 LUBNAU, Thorben Manfred a Neda TODOROVA. Technical trading with open interest: evidence from the German market. Applied Financial Economics [online]. 2012, vol. 22, issue 10, str. 791-809. Dostupné z: 33
pozic. Larry Williams uvádí, že většina pozic, které Commercial otevírají, jsou na stranu short, neboť těchto pozic využívají jako formu hedgingu41. Pokud Open Interest roste, znamená to, že roste počet všech obchodních pozic. Jelikož většina pozic je v držení velkých subjektů, které z větší části obchodují na stranu short, znamená to, že lze brzo očekávat pokles cen a tedy medvědí trend. Analogicky k tomuto tvrzení lze uvést, že pokud Open Interest klesá, existuje pravděpodobnost budoucího růstu cen. Williams uvádí, že v rámci praktické aplikace indikátoru Open Interest je však potřeba citlivě vnímat chování trhu v kontextu, neboť ne všechny pohyby dokážou vhodně predikovat kurzový vývoj42. Využití tohoto nástroje je nejvíce spojeno se situací na grafu známou jako cenový kanál43. V současné době se Open Interest využívá především v kombinaci s indikátorem Volume (značeno jako VOI nebo VO/I), kdy pokud oba indikátory současně rostou, jedná se o potvrzení trendu, zatímco pokud klesají, lze očekávat brzké otočení trendu. Graf 4: Cenový kanál a využití indikátoru Open Interest
Larry Williams ve své strategii klade důraz na signály, které poskytuje indikátor Open Interest. Jelikož většinu pozic otevírají velké ekonomické subjekty, tzv. Commercial, a dle Williamse především na stranu short, při růstu tohoto indikátoru je vhodné očekávat cenový pokles. Analogicky platí situace, kdy indikátor Open Interest klesá. Ne vždy však lze chování indikátoru vysvětlit cenovou změnou, jelikož počet obchodních pozic ovlivňují i další faktory (např. doba, ve které se aktuální kontraktní měsíc nachází). Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
41
Zajištění pomocí tzv. short hedge – vstup do krátkých pozic chránící výrobce proti kolísání ceny a ztrátám. Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 53-60. 43 Cenový kanál – situace na grafu, kdy se trh pohybuje do strany, nikoliv nahoru (bull) či dolů (bear). 34 42
Indikátor Momentum (MOM) Technický indikátor Momentum, se kterým se na finančních trzích rovněž lze setkat pod zkratkou MOM, je nástrojem pro měření síly a rychlosti trendu. V praxi to znamená, že s jeho využitím lze s předstihem odhadnout velikost růstu či poklesu ceny a případné otočení trhu. Základním východiskem je porovnání aktuální ceny close a ceny close n dní v minulosti. Vzorec 5: Indikátor Momentum
Larry Williams uvádí, že překonání nulové hranice znamená velmi brzké otočení trhu. Pokud křivka indikátoru Momentum protne nulovou hranice při poklesu, tj. přejde z kladných hodnot do záporných, lze v budoucnu očekávat také pokles ceny a je proto vhodné připravit se na vstup do pozice short. Vice versa pokud křivka indikátoru protne nulovou hranici směrem vzhůru, nabízí se otevření pozice na stranu long44. Graf 5: Využití indikátoru Momentum s periodou 25 (MOM25)
Indikátor Momentum určuje sílu a směr trendu. Larry Williams uvádí, že protnutí nulové hranice (zvýrazněna bílou barvou) je signálem k velmi brzkému zaujmutí pozice. Pokuk křivka indikátoru protne nulovou hranici směrem dolů, jedná se signál k prodeji, pokud směrem nahoru, pak jde o nákupní signál. Sílu trendu určuje míra vzdálenosti od nulové křivky. Pokud se křivka indikátoru Momentum vzdaluje od nulové hranice, znamená to sílící aktuální trend, pokud se začne zpět přibližovat, je to znamení slábnoucího trendu. Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 66-68. 35 44
Další informaci, kterou Momentum nabízí, je měření síly trendu. Teorie říká, že čím víc se křivka indikátoru vzdaluje od nuly (ať už do kladných, tak záporných hodnot), tím silnější je daný trend. Pokud křivka například dlouhodobě roste, v určitý moment dojde ke korekci, nicméně po ní začne znovu růst, lze daný býčí trend považovat za skutečně silný45. Analogická situace akorát v medvědím trendu je viditelná v grafu č. 5. Indikátor Williams %R Williams %R je technický indikátor, spadající do kategorie oscilátorů46, založený na teorii překoupených a přeprodaných oblastí trhu. Autorem indikátoru je Larry Williams, který jej poprvé aplikoval do své obchodní strategie v 80. letech 20. století. Vzhledem k jeho pozitivním výsledkům se stal součástí mnoha úspěšných obchodních systémů a je obchodníky hojně využíván dodnes. Indikátor Williams %R ze vztahu dnešní uzavírací ceny close vzhledem celkovému rozpětí trhu za posledních n dnů. Vzorec 6: Indikátor Williams %R
HHVn = nejvyšší dosažená cena za n období LLVn = nejnižší dosažená cena za n období Larry Williams ve své strategii popisuje využití indikátoru s časovou periodou 10. V praxi má indikátor Williams %R podobu křivky pohybující se v rozmezí 0 až 100 procent. Obecné nastavení pracuje s periodou 14 dní, hranicí překoupení na hodnotě 80 a hranicí přeprodání na hodnotě 20. V rozmezí 80 až 100 procent je tedy trh překoupený a lze očekávat brzké otočení trendu ve prospěch medvědího pohybu. Je tedy vhodné připravit se na vstup do pozice short. Pokud se křivka nachází v oblasti 0 až 20 procent, je trh naopak přeprodaný a obchodník by měl očekávat budoucí růst ceny. Larry Williams ve své strategii však vychází z rozmezí 95 až 100 procent pro budoucí
Zpracováno dle: VOLATILITY AND MOMENTUM STRATEGIES AT STOCK MARKETS: AN EMPIRICAL STUDY. Actual Problems of Economics / Aktual'ni Problemi Ekonomìki [online]. 20140301, vol. 153, issue 3, str. 423-430. 46 viz. dělení technických indikátorů, str. 24 36 45
pokles cen, 0 až 10 procent pro cenový růst. Proto pro naši analýzu využijeme jeho původní nastavení47. Graf 6: Oscilátor Williams %R – nákupní a prodejní signály
Nákupní (šipky nahoru) a prodejní (šipky dolů) signály, které poskytuje technický indikátor z řady oscilátorů, Williams %R s nastavením 10 a 95%. Zdroj: Track ´n Trade Pro 5.0 [12.4.2014]
Technické nástroje – časování vstupu do obchodní pozice Časování vstupu do obchodních pozic pomocí technických nástrojů vychází z následujícího zdroje: Williams, L.: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 90-93. ISBN 978-80-903874-0-9 Následující nástroje technické analýzy Larry Williams využívá k načasování vhodného vstupu do obchodních pozic. Pakliže si analýzu vybraného trhu představíme v chronologické rovině, jedná se o poslední krok, přičemž vždy platí, že má obchodník
Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 68-73. 37 47
danou situaci potvrzenu výše uvedenými předchozími technickými a fundamentálními nástroji. Mezery (Gapy) Gap neboli mezera je situace, která nastává v cenovém grafu při výrazném pohybu cen nahoru či dolů. Zjednodušeně můžeme říci, že se jedná o oblast v grafu, kdy nedošlo k žádným obchodům. Podle Williamse dokážou tzv. běžné mezery48 určit či potvrdit sílu trendu, v cenovém kanálu pak mohou napovědět, jakým směrem se cena vydá po jeho opuštění. Využití gapů z hlediska časování vstupu do obchodní pozice Williams vidí v tendenci trhu vracet se k těmto mezerám tak, aby je vyplnil. Tento moment lze rovněž považovat za určitou formu korekce trhu, kdy se cena následně opět vydá směrem, který této korekci předcházel. Moment zaplnění předchozího gapu uvádí Larry Williams jako ideální pro vstup do pozice short či long. Gapy se objevují zpravidla na grafech s kratší periodou, avšak lze je spatřit i na grafech s delším časovým rozlišením, nicméně při dnešní likviditě trhu se jedná spíše o výjimku. Obrázek 10: Využití mezery pro získání lepší obchodní pozice
Williams ve své strategii uvádí, že mezery v grafech lze využít k „nákupům se slevou“. Tuto situaci zachycuje obrázek č. 10 – pokud bychom vstoupili do dlouhé pozice v případě označeném bílou šipkou, patrně bychom z obchodu vystoupili s menším profitem, než v případě vyčkání si na zaplnění mezery. Tato vlastnost vychází z obecné charakteristiky tzv. běžných mezer, jež jsou vyobrazeny na obrázku č. 9 na straně 20 této práce. Bohužel v tomto případě nedošlo k dalšímu růstu ceny a proražení hranice Resistance. Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
48
viz. mezerám jsme se částečně věnovali v rámci technické analýzy na str. 23 38
Srovnání zavíracích (close) cen aktuálního a předchozího dne Metoda srovnání zavíracích cen aktuálního a předchozího dne spočívá v odhadu tzv. reverzního dne, tedy dne, kdy dojde k otočení trendu. Při přechodu z medvědího (klesajícího) do býčího (rostoucího) trhu se tak podle Williamse děje v situaci, kdy se cena open nachází níže než cena close předchozího dne, a zároveň ceny po celý den dále klesají, avšak na konci obchodního dne je hodnota ceny close výše, než cena close předchozího dne, a to navzdory celodennímu tlaku na pokles ceny. V daný moment je vhodné otevřít obchodní pozici na stranu long. V opačném případě, tedy pokud vše naznačuje otočení trendu na medvědí, je vhodné otevřít pozici na stranu short tehdy, když ceny aktuálního dne stoupají výrazně nad hodnotu close předchozího dne, avšak konečná cena close aktuálního dne bude nižší, než včerejší cena close. Detailní rozbor situace nabízí obrázek č. 17. Graf 7: Srovnání zavíracích (close) cen aktuálního a předchozího dne
Názorná ukázka tzv. revezního dne, kdy cena open už druhý den po sobě otevřela pod cenou close předchozího dne a v průběhu dne byly ceny tlačeny dolů (výrazně nejnižší low posledních dnů, hluboko pod cenou open), nicméně cena close na konci obchodního dne je výše, než cena open, dokonce velmi blízko denního high.
Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
Srovnání zavíracích (close) cen a otevíracích (open) cen Pakliže technické indikátory z předchozí kapitoly napovídají, že brzy dojde k otočení trendu, je dle Williamse vhodné sledovat situace při zavírání a otevírání trhu, tedy srovnávat close a open ceny. Obecně obchodníka zajímá taková situace, kdy otevírací ceny nového dne nenásledují vzestupný či sestupný trend dne minulého. V případě 39
vzestupné tendence, tj. býčího trhu, je za signál považován stav, kdy ceny dlouhou dobu rostou a pravidelně uzavírají u svého denního high, nicméně druhý den je cena open oproti předchozí close výrazně níže. Pokud se tato situace opakuje i následující den, je vhodné otevřít pozici na stranu short. Opačný přístup platí pro trh medvědí – ceny delší dobu padají a close dosahují hodnot blízkých denním low. Následující den však cena open otevře výrazně výše, než bylo předchozí close. Graf 8: Srovnání zavíracích (close) cen a otevíracích (open) cen
V grafu č.8 můžeme vidět, jak se ceny close dva dny po sobě (Williams uvádí jako velmi výrazný signál, pakliže se situace opakuje dva dny) blíží vždy svému dennímu high, nicméně ceny open následujících dnů jsou ve srovnání s cenami close níže. Následuje otočení trendu ve prospěch medvědího pohybu. Zdroj: Bloomberg [28.4.2014]
4.1.3. Nástroje řízení rizika a správy financí Kombinace fundamentální a technické analýzy je v obchodní strategii Larryho Williamse doplněna o nástroje pro řízení rizik a správu financí, tzv. risk a money-management. Důležitost dodržování níže uvedených pravidel je stěžejní pro správnou funkci a tedy i analýzu této obchodní strategie. Tyto principy budeme společně s technickou a fundamentální analýzou aplikovat na rozbor vybrané strategie v praktické části této práce.
40
Money-management Řízení toku peněz obchodníka neboli tzv. money-management vyjadřuje soubor pravidel určující velikost a objem otevírané obchodní pozice. Principy money-managementu stanoví minimální počáteční kapitál, maximální počet současně otevřených obchodů a maximální možnou část kapitálu, kterou jsme ochotni riskovat. Dle Williamse je nutný minimální kapitál alespoň 10.000 USD, jako ideální považuje částku 20.000 USD. Tuto výši počátečního kapitálu vysvětluje tím, že pokud je obchodník ochoten obětovat tak velkou částku, bude každý jednotlivý obchod zkoumat pečlivěji, než pokud by obchodoval se sumou nižší. V takovém případě obchodování přirovnává ke hře s penězi, která postrádá pečlivý úsudek. V neposlední řadě takto zvolená výše kapitálu lépe chrání obchodníka před rychlou ztrátou všech investovaných prostředků v případě nepříznivé série obchodů. Druhým pravidlem je stanovení maximálního počtu otevřených pozic na trhu. Williams uvádí, že není dobré sledovat příliš mnoho trhů najednou. Čím víc trhů obchodník sleduje, tím je náchylnější k přehlednutí důležitých situací, které zde nastávají. Jako ideální vidí sledovat maximálně 6 trhů, které obchodník pečlivě analyzuje. Maximální procentuální poměr riskovaného kapitálu doporučuje nastavit na 30% z celkového kapitálu, pro začínající obchodníky pak na 20%. V praxi to znamená, že součet všech otevřených pozic nepřevýší 30, respektive 20 procent celkové výše obchodního účtu. Risk-management Základní prvkem risk-managementu je stanovení pravidel pro použití tzv. stop-loss 49. Podle Williamse je primární funkcí stop-lossu ochrana kapitálu obchodníka. Uvádí, že umístění stop-lossu by mělo být takové, aby případná ztráta z obchodu nebyla větší než 5% celkového kapitálu, pro nově začínající obchodníky pak tuto hranici posouvá na 3 nebo 2 procenta. Pro správné pochopení uvedeme jednoduchý příklad. V momentě kdy účet obchodníka je ve výši 10.000 dolarů50, ztráta z každého obchodu by
49
Předem definovaná hranice maximální ztráty a výstupu z obchodní pozice. Na této minimální částce obchodního účtu se rovněž shodují dva přední čeští komoditní obchodníci, Tomáš Nesnídal a Petr Podhajský v knize Jak se stát intradenním finančníkem. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2008. 283 s 41 50
nikdy neměla být větší než 500 dolarů, v případě začínajícího obchodníka pak 300 dolarů. Toto pravidlo platí jako součet pro všechny otevřené pozice51.
Shrnutí základních východisek teoretické části V rámci teoretické části práce jsme se nejdříve zaměřili na komodity a komoditní trh. Definovali jsme základní pojmy této problematiky a uvedli nezbytná dělení dle vlastností jednotlivých druhů komodit. Dále jsme navázali rozborem teoretických východisek fundamentální analýzy, kde jsme se pokusili stanovit základní rámec při členění na globální a odvětvovou fundamentální analýzu. V části věnované technické analýze jsme se zaměřili na Dowovu teorii, která se zabývá trendovým chováním cenných papírů. Následně jsme specifikovali teorii Elliotových vln, která vychází ze sledování impulzních a korekčních vln, jež se v určitých intervalech na trzích opakují. Jelikož základním rozhraním pro práci s technickými nástroji je graf, definovali jsme základní typy v kapitole věnované grafickým metodám technické analýzy, načež jsme plynule navázali částí věnovanou technickým indikátorům – matematickým nástrojům zobrazujícím různorodé tržní signály, které jsou zejména v dnešní době oblíbeným prostředkem většiny drobných investorů. Protože je cílem této práce analyzovat vybranou strategii s aplikací na reálných datech, bylo nezbytné její uvedení z pohledu teoretických základů. Nejdříve jsme se zaměřili na obchodní strategie obecně, kdy jsme zmínili tři základní typy využití fundamentální a technické analýzy, přičemž psychologickou analýzu jsme pro účely této práce nebrali v úvahu. Na výše uvedené jsme navázali rozborem technických indikátorů vybrané strategie, uvedli jsme vzorce pro jejich výpočet a nastavili pravidla jejich použití tak, jak je v dané době viděl Larry Williams. Pro účely fundamentální analýzy Williams využívá pouze informace vycházející z pravidelně zveřejňovaných COT zpráv. Nástroje technické analýzy dělí na ty, které slouží pro odhad budoucího trendu trhu a ty, díky kterým časuje vstupy do obchodních pozic. Pro odhad budoucího trendu využívá technických indikátorů desetitýdenního klouzavého průměru, Premium Spreadu, indikátoru Momentum a Open Interest. Do trhu pak vstupuje na stranu long nebo short na základě analýzy close a open cen obchodních dnů, případně v momentě vyplnění běžných mezer. Zpracováno podle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 13-15. 42 51
Správné využití těchto indikátorů podmiňuje dodržování pravidel money a risk managementu, především množství současně otevřených pozic a umístění stop-lossu. Teoretická část práce stanovila dobré předpoklady pro praktickou aplikaci vybrané strategie na reálná data současného komoditního trhu.
43
PRAKTICKÁ ČÁST V úvodní části práce jsme zmínili úvod do teorie fundamentální a technické analýzy a jejich využití v případě komoditního obchodování. Dále jsme se zabývali obchodními strategiemi, kde jsme se zaměřili na obchodní strategii Larryho Williamse, jejíž detailní analýza je cílem této práce. Pro měřitelné výsledky rozboru je potřeba provést odpovídající testy, na základě kterých budeme schopni rozhodnout, zda lze tuto strategii aplikovat na podmínky současného trhu či nikoliv. V praktické části se nejdříve zaměříme na výběr způsobu a metody testování vybrané analýzy a vymezení faktorů a principů testování. Na základě těchto pravidel přistoupíme k backtestingu vybrané strategie, jehož výsledky budou klíčové pro následné vyhodnocení závěrů testování. Dále se pokusíme pravidla strategie aplikovat na reálné obchodování prostřednictvím zkušebního obchodního účtu.
5. Aplikace vybrané strategie na reálná data současného trhu Před samotnou aplikací pravidel a technických indikátorů vybrané obchodní strategie na reálná data současného trhu je potřeba zvolit metodu a způsob testování, vybrat software, na kterém budeme strategii analyzovat a stanovit si základní faktory a principy testování. Následně přikročíme samotné k aplikaci, kde budeme postupně analyzovat dosažené výsledky z jednotlivých metod testování.
5.1. Výběr metody a způsobu testování Metoda testování zisku či ztráty obchodních strategií, založených na technickém či kombinovaném přístupu se nazývá backtesting. Jedná se o způsob ověřování obchodních strategií na historických datech, jehož výstupem jsou zpravidla informace ohledně frekvence obchodů, možné série ztrátových a ziskových obchodů, maximální pokles kapitálu, průměrný zisk na obchod a další. Backtesting lze v zásadě dělit na: a) ruční b) automatický Ruční backtesting se provádí manuální aplikací vybrané strategie na historická data tak, jako by obchodování probíhalo v reálném čase.
44
Automatický backtesting spočívá v zobrazení obchodních vstupů a výstupů na základě předem napsaného vzorce obchodování, který je aplikován na historická data, a to s využitím některého ze software, který touto funkcí disponuje. V rámci této práce využijeme oba přístupy tak, abychom je mohli porovnat a vyhodnotit dosažené výsledky. Výběr software pro analýzu vybrané strategie Pro analýzu obchodní strategie Larryho Williamse jsme zvolili terminál Bloomberg. Terminál Bloomberg je finanční obchodní platforma, poskytující komplexní informace a novinky z celého světa, finanční analýzy firem či států, historická i aktuální data z dění na světových burzách, doplněná o nepřetržitou zákaznickou podporu ze strany provozovatele. Roční poplatek za licenci k využívání programu se pohybuje kolem 20.000 USD, při aktuální kurzu tedy zhruba 400.000,- Kč. Jedná se o profesionální program nejvyšší kvality, který pracuje na operačním systému Windows a lze jej plně napojit na program sady Microsoft Office, Excel. Pro naše potřeby se jeví program Bloomberg jako nejvíce vhodný, neboť jako jediný nástroj dokáže jednoduše zobrazit všechny požadované indikátory do jednoho společného grafu. V případě automatického backtestingu využijeme jako další nástroj software NinjaTrader 7, který nabízí bezplatné řešení pro účely backtestů na historických denních datech.
5.2. Stanovení faktorů a principů testování Výstupem této práce je analýza obchodního systému z počátku 80. let a jeho aplikace na reálných datech současnosti. Pro tento účel si zvolíme kontraktní měsíce obchodované v rozmezí let 2011 až po současnost, jelikož dobře reprezentují aspekty současného trhu a navíc se jedná o roky, které nejsou nikterak výrazně vychýleny externími faktory ovlivňujícími cenový vývoj. Nejprve se zaměříme na ruční backtesting, kde jsme si pro analýzu vybrali komoditní kontrakty kukuřice, kávy, bavlny a cukru. Williams ve své strategii zmiňuje, že není dobré se při reálném obchodování zaměřit na více jak 6 druhů komodit, nicméně pro 45
účely backtestingu je tento počet irelevantní. I přes tuto skutečnost jsme se rozhodli provést analýzu celkem čtyř druhů komodit. Všechny vyobrazené situace na grafech a obrázcích náležitě okomentujeme. Na závěr každého testování uvedeme shrnutí popsaných situací. Pro tento účel jsme si sestavili následující vzor: Obrázek č. n -
Charakteristika: Základní popis grafu, kontraktních měsíců atd.
-
Situace č. 1 až i: Detailní rozbor vybraných situací v grafu vč. informací z COT zpráv
-
Shrnutí: Závěr ze zkoumání situací č. 1 až i
Výše uvedené pořadí zajistí kontinuitu a přehlednost jednotlivých dílčích testů. V rámci všech testů budeme využívat veškeré technické indikátory, které jsme zmínili v čtvrté kapitole teoretické části této práce. Automatický backtesting provedeme jako druhý v pořadí a pokusíme se srovnat jeho výsledky s backtestingem ručním. Jak však Larry Williams uvádí, mnoho pohybů v indikátorech, predikující budoucí cenový vývoj, nelze jednoduše zachytit matematickým vzorcem, je třeba je vnímat v souvislostech. Druhý problémem je skutečnost, že program Bloomberg
nenabízí
jednoduché
nastavení
kombinace
technických
indikítorů
potřebných pro náš test. V rámci nabídky testovacích nástrojů lze použít jedinou možnou kombinaci, a to indikátoru Williams %R a desetitýdenního klouzavého průměru, který však Williams ve své strategii využívá pouze k určení trendu52, tedy jeho nákupní a prodejní signály tak, jak je nabízí program Bloomberg, jsou nepoužitelné. Pro účely automatického backtestingu tedy využijeme program NinjaTrader 7, který nabízí dobré možnosti nastavení. Pro analýzu obou způsobů testování budeme vycházet zejména ze signálů, které nám poskytují technické a fundamentální nástroje, vyjma technických nástrojů pro přesné časování vstupu do obchodní pozice – primárně nás budou zajímat především odhady velkých pohybů. Důvodem je především přehlednost a rozsah této práce, kdy se budeme snažit analyzovat co největší část trhu v rámci jednoho obrázku. Takovéto zobrazení nám neumožňuje dostatečné přiblížení a potvrzení situací, které popisujeme 52
viz. indikátor SMA na str. 30 46
v teoretické části věnované technickým nástrojům pro lepší časování vstupu do obchodní pozice. Toto omezení však nemá zásadní vliv na celkové hodnocení zkoumané strategie. Na základě uvedených informací můžeme konstatovat, že se nám podařilo naplnit parciální cíl v podobě stanovení faktorů a principů testování.
5.3. Ruční backtesting V rámci ručního backtestingu budeme manuálně analyzovat reálná data současného komoditního trhu a aplikovat na ně principy zkoumané obchodní strategie. Graf 9: CTN3 – Bavlna, kontraktní měsíc červenec 2013, základní nastavení
Zdroj: Bloomberg [30.4.2014] 47
-
Charakteristika: Graf zobrazující červencový kontraktní měsíc bavlny roku 2013. V grafu je zobrazeno celkem šest technických indikátorů. Jako cenový graf je vybrán typ OHLC53 (béžová křivka). Cenovou křivku kopírují dva klouzavé průměry, desetitýdenní (hnědá) a čtrnáctidenní (zelená), který jsme přidali pro ilustraci, jak se klouzavý průměr změní při snížení periody. Pod cenovým grafem se nachází indikátor Premium Spread (zelená), který je vypočten z rozdílu červnového kontraktního měsíce a prosincového kontraktního měsíce téhož roku54. Dalším indikátorem je Momentum55 s periodou 25 (oranžová), který je doplněn o bíle zvýrazněnou nulovou linii. Následuje indikátor Williams %R56 s periodou 10 a hranicemi nastavenými pro překoupený trh na -10 a překoupený (červená linie) a přeprodaný na -95 (zelená linie). V posledním panelu nad časovou osou zobrazen indikátor Open Interest 57 (červená linie s tmavnoucí modrou výplní).
-
Situace č. 1: Rostoucí Premium Spread a nedávné protnutí nulové hranice indikátorem Momentum směrem vzhůru dávají tušit budoucí býčí trend, což rovněž potvrzuje rostoucí křivka desetitýdenního klouzavého průměru. Když se však zaměříme na indikátor Williams %R, vidíme, že dle nastavení nám dává signál k prodeji. Pokud se podíváme na jeho vývoj, zhruba v době, kdy došlo k protnutí nulové hranice indikátorem Momentum, nacházel se blízko hranice signalizující vstup do dlouhé pozice, na druhou stranu v ten moment byla křivka Premium Spreadu co se budoucího vývoje týče značně nepřesvědčivá. Indikátor Open Interest se v dané situaci pohybuje do strany a lze je tedy považovat za neutrální. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (67.350 LONG; 151.033 SHORT)58
-
Situace č. 2: Situace opačná k situaci č. 1 – zde nám indikátor Williams %R dává jednoznačný (a jak vidíme i správný) prodejní signál, nicméně ostatní indikátory jsou v tu stejnou dobu nakloněny pokračování býčího trendu. Řešení v daný moment by bylo vyčkat několik dní, kdy postupně došlo k silnému otočení směru jak Premium Spreadu, tak indikátoru Momentum, nicméně tento postup není pro naše testování příliš uspokojivý. Za zmínku rovněž stojí mírný nárůst indikátoru
53
viz. typy grafů, str. 17 viz. indikátor Premium Spread, str. 31 55 viz. indikátor Momentum, str. 35 56 viz. indikátor Williams %R, str. 36 57 viz. indikátor Open Interest, str. 33 58 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2013/futures/deanybtsf022613.htm 48 54
Open Interest, jenž dle Williamsovy teorie značí nárůst krátkých obchodních pozic velkých ekonomických subjektů, a tudíž lze očekávat pokles ceny. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (69.417 LONG; 167.441 SHORT)59 -
Situace č. 3: Nákupní signál, který nám nabídnul indikátor Williams %R, přichází v okamžiku, kdy několik dní předtím Momentum zdolalo nulovou hranici, klesá Premium Spread a roste Open Interest - tedy jeden nákupní signál oproti třem prodejním. Jak můžeme vidět na dalším vývoji, nákup na základě indikátoru Williams %R by šel jednoznačně proti trendu a způsobil ztrátu. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (74.656 LONG; 154.060 SHORT)60
-
Situace č. 4: Dlouhodobě rostoucí Open Interest, pozvolna klesající klouzavý průměr i Premium Spread a nedávné protnutí nulové hranice indikátoru Momentum ve směru dolů (byť v dané chvíli má Momentum tendenci vracet se zpět k nulovým hodnotám, což obecně svědčí o slabé síle trendu) – to vše jsou signály ke vstupu do krátké pozice. Naproti tomu indikátor Williams %R nabízí otevření pozice na dlouhou stranu, což by stejně jako v situaci 3 zcela jistě vedlo ke ztrátovému obchodu. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (83.714 LONG; 156.859 SHORT)61
-
Situace č. 5: Poslední vyobrazená situace ukazuje, jak indikátor Williams %R dával signál k prodeji v den, kdy Momentum zdolalo nulovou hranici směrem vzhůru, delší dobu klesal indikátor Open Interest, klouzavý průměr se začal vyrovnávat a rostl Premium Spread. Předpověď indikátoru Williams %R tedy byla opět špatná. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (85.495 LONG; 137.668 SHORT)62
-
Shrnutí: Z výše uvedeného vyplývá nesourodost informací, které nám dává indikátor Williams %R vůči relativně korektní spolupráci indikátorů Premium Spreadu, Momentum, klouzavého průměru a indikátoru Open Interest. Rovněž se nám nepodařilo určovat směr trhu na základě fundamentálního nástroje – COT zpráv, které po celou dobu sledování naznačují silný medvědí trend, nicméně jak můžeme vidět z cenového grafu, vystřídali se dva silné býčí a medvědí trendy.
59
Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2013/futures/deanybtsf031213.htm Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2013/futures/deanybtsf040913.htm 61 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2013/futures/deanybtsf052113.htm 62 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2013/futures/deanybtsf060413.htm 49 60
Jelikož problémem prvního testu byly především nepřesné signály, které poskytoval indikátor Williams %R, pokusíme se jej upravit tak, aby jeho výsledky byly v souladu s indikacemi
ostatních
použitých
technických
indikátorů. Důkladným
studiem
indikátoru Williams %R jsme zjistili, že jeho nastavení lze chápat dvěma způsoby. Na následujícím grafu budeme analyzovat situaci, kdy ostatní indikátory necháme beze změny, avšak otestujeme jiné nastavení indikátoru Williams %R. Rovněž COT zprávy nám neposkytují relevantní informace, proto se k jejich analýze znovu vrátíme při rozboru další z vybraných komodit, neboť úprava indikátoru nemá žádný vliv na nepřesné signály jimi poskytované. Graf 10: CTN3 – Bavlna, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení
Zdroj: Bloomberg [30.4.2014]
50
-
Charakteristika: Graf zobrazující červnový kontraktní měsíc bavlny roku 2013. V grafu je zobrazeno celkem šest technických indikátorů. Jako cenový graf je vybrán typ OHLC63 (béžová křivka). Cenovou křivku kopírují dva klouzavé průměry, desetitýdenní (hnědá) a čtrnáctidenní (zelená), který jsme přidali pro ilustraci, jak se klouzavý průměr změní při snížení periody. Pod cenovým grafem se nachází indikátor Premium Spread (zelená), který je vypočten z rozdílu červnového kontraktního měsíce a prosincového kontraktního měsíce téhož roku64. Dalším indikátorem je Momentum65 s periodou 25 (oranžová), který je doplněn o bíle zvýrazněnou nulovou linii. Následuje modifikovaný indikátor Williams %R66 s periodou 10 a hranicemi nastavenými pro překoupený trh na -95 a překoupený (červená linie) a přeprodaný na -10 (zelená linie). Jak je tedy zřejmé, naše úprava spočívá v záměně překoupených a přeprodaných hranic. V posledním panelu nad časovou osou zobrazen indikátor Open Interest 67 (červená linie s tmavnoucí modrou výplní).
-
Situace č. 1: Stejný moment jako v předchozím obrázku č. 20, avšak s modifikovaným indikátorem Williams %R. Nyní můžeme názorně vidět, jak daná úprava pomohla analýze obchodního dne – rostoucí Premium Spread, rostoucí indikátor Momentum, jenž před několika dny překonal nulovou hranici směrem vzhůru, mírně klesající indikátor Open Interest, rostoucí dlouhodobý klouzavý průměr, tj. všechny indikátory nabízí signály pro vstup do dlouhé pozice. Jak můžeme vidět, býčí trend opravdu následoval.
-
Situace č. 2: Tento obchodní den zůstává problematický i po modifikaci indikátoru Williams %R. Přestože zde dochází k otočení trhu, žádný z námi používaných nástrojů na tuto skutečnost předem neupozorňuje.
-
Situace č. 3: Zde je vše opět v pořádku – prodejní signál od modifikovaného indikátoru Williams %R, nedávné protnutí nulové hranice indikátoru Momentum směrem dolů, klesající Premium Spread a rostoucí Open Interest. Na základě těchto předpovědí bychom otevřeli obchodní pozici na stranu short a ani v tomto případě bychom se nemýlili.
63
viz. typy grafů, str. 17 viz. indikátor Premium Spread, str. 31 65 viz. indikátor Momentum, str. 35 66 viz. indikátor Williams %R, str. 36 67 viz. indikátor Open Interest, str. 33 64
51
-
Situace č, 4: Opět zafungovala naše úprava indikátoru Williams %R. Klesající dlouhodobý klouzavý průměr, Premium Spread, Momentum a rostoucí Open Interest znamenají signál k prodeji.
-
Situace č. 5: Rovněž v poslední vyobrazené situaci se všechny indikátory shodují (vyjma klouzavého průměru, který se v daný moment sice pomalu „narovnává“, nicméně i tak je třeba uvést, že indikuje spíš trend medvědí, než býčí; zajímavé je srovnání s krátkodobým klouzavým průměrem, který je v dané situaci už rostoucí), a tak bychom na základě jejich analýzy vstoupili do dlouhé pozice, což by se později ukázalo jako správné rozhodnutí.
-
Shrnutí: Je zcela zřejmé, že úprava indikátoru Williams %R přinesla daleko lepší výsledky. Kromě problematické situace č. 2 se všechny indikátory ve své predikci shodují. To, že se jednalo předpovědi správné, ilustruje následný cenový vývoj. V grafu je rovněž viditelné, jak trh dvakrát ztroskotal při pokusu prorazit úroveň resistance.
Záměna hranic přeprodaného a překoupeného trhu v nastavení indikátoru Williams %R přinesla výrazně lepší výsledky. Pro další analýzu tedy budeme používat toto modifikované nastavení. Nyní provedeme analýzu trhu s cukrem.
52
Graf 11: Cukr, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení, první část
Zdroj: Bloomberg [30.4.2014] -
Charakteristika: Graf zobrazující červencový kontraktní měsíc cukru roku 2013. V grafu je zobrazeno celkem šest technických indikátorů. Jako cenový graf je vybrán typ OHLC68 (béžová křivka). Cenovou křivku kopírují dva klouzavé průměry, desetitýdenní (hnědá) a čtrnáctidenní (zelená), který jsme přidali pro
68
viz. typy grafů, str. 17 53
ilustraci, jak se klouzavý průměr změní při snížení periody. Pod cenovým grafem se nachází indikátor Premium Spread (zelená), který je vypočten z rozdílu červnového kontraktního měsíce a řijnového kontraktního měsíce téhož roku69. Dalším indikátorem je Momentum70 s periodou 25 (oranžová), který je doplněn o bíle zvýrazněnou nulovou linii. Následuje modifikovaný indikátor Williams %R71 s periodou 10 a hranicemi nastavenými pro překoupený trh na -95 a překoupený (červená linie) a přeprodaný na -10 (zelená linie). Jak je tedy zřejmé, naše úprava spočívá v záměně překoupených a přeprodaných hranic. V posledním panelu nad časovou osou zobrazen indikátor Open Interest 72 (červená linie s tmavnoucí modrou výplní). -
Situace č. 1: Růst Premium Spreadu doprovázený protnutím nulové linie indikátoru Momentum směrem vzhůru a nákupním signálem indikátoru Williams %R, navíc podpořený rostoucím dlouhodobým klouzavým průměrem a mírným zaváháním v konstantním růstu indikátoru Open Interest. V této situaci bychom vstoupili do dlouhé obchodní pozice. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (344.678 LONG; 468.426 SHORT)73
-
Situace č. 2: Ukázka falešného signálu. Pokud bychom vstoupili do krátké obchodní pozice tak, jak nám naznačuje Williams %R, Momentum i klesající Premium Spread, s jistotou bychom utrpěli ztrátu. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (279.498 LONG; 448.227 SHORT)74
-
Situace č. 3: I přes relativně mírný růst Premium Spreadu a klesající dlouhodobý klouzavý průměr se ukazuje, že vhodné postavení indikátorů Momentum a Williams %R může znamenat profitabilní obchod. Vývoj indikátoru Open Interest pro danou situaci není možné zcela přesně analyzovat. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (321.046 LONG; 362.220 SHORT)75
-
Situace č, 4: Přestože se Premium Spread pohyboval spíše do strany, propad v křivce indikátoru Momentum a prodejní signál, který nabízí indikátor Williams %R lze považovat za přesvědčivý. Celá situace je navíc podpořena
69
viz. indikátor Premium Spread, str. 31 viz. indikátor Momentum, str. 35 71 viz. indikátor Williams %R, str. 36 72 viz. indikátor Open Interest, str. 33 73 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2011/futures/deanybtsf060711.htm 74 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2011/futures/deanybtsf080911.htm 75 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2012/futures/deanybtsf010312.htm 54 70
zlomem v dlouhodobém klouzavém průměru a silnějším růstem indikátoru Open Interest. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (395.888 LONG; 506.431 SHORT)76 -
Shrnutí: Přestože jsme v grafu vývoje cen cukru zaznamenali několik nevýrazných signálů a dokonce jeden špatný, modifikovaná verze přináší zcela nepochybně lepší výsledky. Jako zajímavá se jeví především spolupráce indikátorů Momentum a Williams %R. COT zprávy se opět ukázali jako nespolehlivé - přestože dochází ke střídání trendů, ve všech sledovaných situacích mají Commercial převahu v otevřených pozicích na straně short.
Lepší výsledky modifikované verze indikátoru Williams %R jsou zřejmé. Naopak opět selhala analýza na základě údajů COT zpráv – ať už v případě bavlny, tak nyní cukru. Z výše uvedeného lze vypozorovat, že velké ekonomické subjekty a producenti, tzv. Commercial dlouhodobě drží více otevřených pozic na stranu short, avšak celkový trend na trhu nelze považovat za medvědí. Zprávy se s trendem shodují jenom v případě, že skutečně dojde k poklesu cen, nicméně zcela nereflektují vývoj v případě otočení ve prospěch býčího trendu. Na základě těchto informací lze vyvodit, že byť se v některých případech COT zprávy shodují s tržním vývojem, nelze je využít jako účinný nástroj pro námi testovanou strategii. Pro úplnost jejich rozbor doplníme i do druhé části analýzy vývoje trhu cukru, abychom potvrdili či vyvrátili uvedené tvrzení o jejich neúčinnosti.
76
Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2012/futures/deanybtsf041712.htm 55
Graf 12: Cukr, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení, druhá část
Zdroj: Bloomberg [30.4.2014] -
Charakteristika: Graf zobrazující červencový kontraktní měsíc cukru roku 2013. V grafu je zobrazeno celkem šest technických indikátorů. Jako cenový graf je vybrán typ OHLC77 (béžová křivka). Cenovou křivku kopírují dva klouzavé průměry, desetitýdenní (hnědá) a čtrnáctidenní (zelená), který jsme přidali pro
77
viz. typy grafů, str. 17 56
ilustraci, jak se klouzavý průměr změní při snížení periody. Pod cenovým grafem se nachází indikátor Premium Spread (zelená), který je vypočten z rozdílu červnového kontraktního měsíce a říjnového kontraktního měsíce téhož roku 78. Dalším indikátorem je Momentum79 s periodou 25 (oranžová), který je doplněn o bíle zvýrazněnou nulovou linii. Následuje indikátor Williams %R80 s periodou 10 a hranicemi nastavenými pro překoupený trh na -95 a překoupený (červená linie) a přeprodaný na -10 (zelená linie). Jak je tedy zřejmé, naše úprava spočívá v záměně překoupených a přeprodaných hranic. V posledním panelu nad časovou osou zobrazen indikátor Open Interest81 (červená linie s tmavnoucí modrou výplní). -
Situace č. 5: Otočení trendu lze vypozorovat především na indikátoru Momentum, který postupně „slábne“ a blíží se k nulové hranici, kterou nakonec protíná těsně předtím, než dostáváme nákupní signál od indikátoru Williams %R. Výše uvedené doprovází momentální růst Premium Spreadu. Naproti tomu dlouhodobý klouzavý průměr signalizuje medvědí trend – jak je již poněkolikáté zřejmé, klouzavý průměr s tak dlouhou periodou není schopen pružně reagovat na změny trhu. Nabízí se jeho nahrazení klouzavým průměrem s kratší periodou, který alespoň v tomto konkrétní grafu poskytuje přesvědčivější výsledky v kooperaci s ostatními technickými indikátory. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (372.876 LONG; 450.677 SHORT)82
-
Situace č. 6: Klesající Premium Spread, Momentum protínající nulovou hranici a prodejní signál od indikátoru Williams %R – velmi přesvědčivý prodejní signál, navíc opět se nabízí potvrzení trendu pomocí krátkodobého klouzavého průměru či mírně rostoucího indikátoru Open Interest. COT zpráva: Commercial ve prospěch short (358.579 LONG; 493.973 SHORT)83
-
Situace č. 7 a 8: Zde se ukazuje, že zvolená kombinace technických indikátorů umožňuje dobře reagovat i na malé tržní výkyvy. V obou případech využijeme signálů, které nám nabízí Premium Spread, Williams %R a Momentum, znovu potvrzené krátkodobým klouzavým průměrem.
78
viz. indikátor Premium Spread, str. 32 viz. indikátor Momentum, str. 35 80 viz. indikátor Williams %R, str. 36 81 viz. indikátor Open Interest, str. 33 82 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2012/futures/deanybtsf070312.htm 83 Zdroj: http://www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2012/futures/deanybtsf080712.htm 83 Zdroj: www.cftc.gov/files/dea/cotarchives/2012/futures/ 57 79
COT zprávy: Výsledky jsou znovu ve prospěch stran short -
Shrnutí: Signály, které nám poskytla zvolená kombinace technických indikátorů, byly v druhé části grafu s cukrem velmi kvalitní. Zklamání lze projevit nad vývojem dlouhodobého klouzavého průměru, nicméně jako relativně funkční se jeví jeho nahrazení klouzavým průměrem s kratší periodou. COT zprávy sice potvrzují dlouhodobý trend, nicméně opět na jejich základě nedokážeme vyhodnotit tržní výkyvy.
Při rozboru obrázku č. 23 jsme opět dokázali, že využití COT zpráv, jakožto nástroje pro analýzu budoucího vývoje trhu, není možné. Proto na základě těchto poznatků nebudeme nadále data poskytovaná těmito zprávami brát v potaz a zaměříme se především na nástroje technické analýzy. Nyní budeme analyzovat trh kávy, kde provedeme rozbor první fáze obchodování kontraktu, kdy se obchoduje při nižších objemech. Jelikož se výsledky kombinace technických indikátorů osvědčily, přidáme do grafů symbol značící umístění stop-lossu, abychom zjistili, jak by se pravděpodobně mohl vyvíjet náš profit či případná ztráta. V praxi bychom, dle pravidel Williamsovy strategie, obchodovali se stop-lossem s maximální povolenou ztrátou 3%. Pro jednoduchost dané aplikace se spokojíme s pevným stop-lossem v maximální výši 300 USD84 nad či pod otevřenou pozicí a nebudeme používat žádné předem stanovené profit targety85, tj. budeme sledovat pohyb pouze na základě signálů pro vstup do pozice long, vstup do pozice short či prolomení hranice stop-lossu. Problematika umístění stop-lossu vychází ze znalosti následujících tržních vlastností: a) velikost jednoho ticku86 vybraného trhu b) hodnota jednoho ticku vybraného trhu c) aktuální tržní ceny d) pozice (tržní cena), kam chceme stop-loss umístit e) velikosti našeho obchodního účtu 84
Jedná se o 3% za základního kapitálu 10.000 USD. Předem stanovená výše zisku, po jejíž dosažení uzavíráme obchodní pozici. Williams ve své strategii popisuje jako vhodné vystupovat buď na základě signálů od indikátoru a o měnící se síle a směru trendu, na základě stoplossu či v případě jasných, déle trvajících tržních korekcích. 86 Tick – nejmenší jednotka, o kterou graf může vykonat pohyb nahoru či dolů. 58 85
f) procentuální výše maximálního námi riskovaného kapitálu V praxi existuje mnoho způsobů, jak lze pracovat se stop-lossem. Pro naše účely si uvedeme dvě varianty – první, kdy obchodník sám volí, kam stop-loss umístí, a druhou, kdy je stop-loss pevně stanoven při obchodu s celkem jedním kontraktem. V případě, kdy si obchodník sám volí pozici, kam stop-loss umístí (zpravidla různé hodnoty support a resistance či linie korekcí) musí rovněž provést výpočet, zda takto zvolená hranice odpovídá jeho pravidlům risk managementu. Pro naše účely jsme si sestavili následující tabulku: Tabulka 1: Umístění stop-lossu s více kontrakty
Výpočet umístění stop-lossu long short jednotky aktuální cena velikost 1 ticku hodnota 1 ticku risk na kontrakt
57,4 57,4 0,01 5 50
1300
USD USD USD
velikost účtu
10000
USD
max. riskovaná velikost kapitálu
3,00%
procenta
max. risk počet kontraktů
300 6,0
0,2
USD kontrakt(ů)
pozice stop-lossu
57,3
60
USD
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Výpočet celkového risku na kontrakt provedeme podle následujícího vzorce: Vzorec 7: Výpočet risku na kontrakt
Tento výpočet nám stanoví, jakou částku budeme v tomto cenovém rozpětí riskovat. Následně je potřeba vypočítat, kolik kontraktů si můžeme v dané pozici dovolit.
59
Vzorec 8: Výpočet počtu kontraktů
Na základě tohoto výsledku (který je vždy potřeba zaokrouhlit směrem dolů, neboť lze obchodovat pouze s celými kontrakty) vstoupíme do obchodní pozice s umístěním stop-lossu a nakoupíme či prodáme odpovídající počet kontraktů. Analogicky výpočet provedeme pouze se změnou znamének pro pozici short. Druhé řešení s pevně stanoveným stop-lossem vychází ze stejného výpočtu, nicméně standardně pouze s jediným kontraktem. Zde se tedy zaměříme na výpočet hodnoty, na kterou stop-loss umístit. Tu provedeme podle následujícího vzorce: Vzorec 9: Výpočet pozice SL
Pro rychlé určení pozice stop-lossu jsme si opět sestavili tabulku. Tabulka 2: Umístění stop-lossu s pevně stanoveným riskem na kontrakt a obchodování s jedním kontraktem
Výpočet umístění stop-lossu long short jednotky aktuální cena velikost 1 ticku hodnota 1 ticku
60
59,4 0,01 5
risk na kontrakt
300
300
USD USD USD
velikost účtu
10000
USD
max. riskovaný kapitál
3,00%
procenta
max. risk počet kontraktů
300 1,0
1,0
USD kontrakt(ů)
pozice stop-lossu
59,4
60
USD
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Následná aplikace stop-lossu na základě těchto výpočtů je velice jednoduchá. Lze tak například každý den měnit aktuální cenu a posouvat stop-loss tak, aby chránil přesně 60
3% obchodníkova kapitálu. Pro potřeby ručního backtestingu využijeme obchodu s jedním kontraktem a pevným riskem na kontrakt, nebudeme jej posouvat ani jinak měnit. Bude nám tak sloužit pouze pro ilustraci, zda bychom v daném obchodě vystoupili až při změně signálu či na základě protnutí hranice stop-lossu. Na další formy využití stop-lossu se zaměříme v rámci automatického backtestingu. Graf 13: KCN3 – Káva, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení
Zdroj: Bloomberg [30.4.2014] 61
-
Charakteristika: Graf zobrazující červnový kontraktní měsíc kávy roku 2013. V grafu je zobrazeno celkem šest technických indikátorů. Jako cenový graf je vybrán typ OHLC87 (béžová křivka). Cenovou křivku kopírují dva klouzavé průměry, desetitýdenní (hnědá) a čtrnáctidenní (zelená), který jsme přidali pro ilustraci, jak se klouzavý průměr změní při snížení periody. Pod cenovým grafem se nachází indikátor Premium Spread (zelená), který je vypočten z rozdílu červnového kontraktního měsíce a prosincového kontraktního měsíce téhož roku88. Dalším indikátorem je Momentum89 s periodou 25 (oranžová), který je doplněn o bíle zvýrazněnou nulovou linii. Následuje modifikovaný indikátor Williams %R90 s periodou 10 a hranicemi nastavenými pro překoupený trh na -95 a překoupený (červená linie) a přeprodaný na -10 (zelená linie). Jak je tedy zřejmé, naše úprava spočívá v záměně překoupených a přeprodaných hranic. V posledním panelu nad časovou osou zobrazen indikátor Open Interest 91 (červená linie s tmavnoucí modrou výplní). V grafu jsou zaznamenány ziskové a ztrátové obchody (pro ilustraci přidána bílá spojnice close cen, na kterých bychom vstupovali a vystupovali z trhu). Rovněž je zobrazena hranice stop-lossu při obchodování s jedním kontraktem a maximální možnou ztrátou 300 USD.
-
Situace č. 1: Premium Spread delší dobu klesá, indikátor Momentum před nedávnem protnul nulovou hranici směrem dolů, indikátor Williams %R dává signál ke vstupu do pozice short a dlouhodobý klouzavý průměr začal mírně klesat (zde naopak selhává krátkodobý klouzavý průměr). Na základě těchto informací v daný moment vstupujeme do pozice short.
-
Situace č. 2: Premium Spread mírně, nicméně ne příliš přesvědčivě, stoupá, indikátor Momentum před nedávnem protnul nulovou hranici směrem nahoru, indikátor Williams %R dává signál ke vstupu do pozice long a dlouhodobý klouzavý průměr se pohybuje spíše do strany. Na základě těchto informací v daný moment vstupujeme do nákupní pozice.
-
Situace č. 3: Premium Spread otočil a začíná klesat, indikátor Momentum před nedávnem protnul nulovou hranici směrem dolů, indikátor Williams %R dává
87
viz. typy grafů, str. 17 viz. indikátor Premium Spread, str. 31 89 viz. indikátor Momentum, str. 35 90 viz. indikátor Williams %R, str. 36 91 viz. indikátor Open Interest, str.33 88
62
signál ke vstupu do pozice short a dlouhodobý klouzavý průměr klesá. Na základě těchto informací v daný moment vstupujeme do pozice short. -
Situace č. 4: Premium Spread relativně klesá, indikátor Momentum před nedávnem protnul nulovou hranici směrem dolů, indikátor Williams %R dává signál ke vstupu do pozice short a dlouhodobý klouzavý průměr klesá. Na základě těchto informací v daný moment vstupujeme do pozice short.
-
Shrnutí: Premium Spread nám v případě analýzy trhu s kávou nenabízel příliš jasné indikace, nicméně ze ztrátových obchodů je možné vidět, že není vhodné vstupovat do obchodní pozice, pokud se směr Premium Spreadu alespoň částečně neshoduje s ostatními indikátory. Je však potřeba vnímat velmi silnou interakci mezi modifikovaným indikátorem Williams %R a Momentem. Byť nedokážou odhadovat přesná dna ani vrcholy, vstupy do obchodních pozic na základě jimi poskytovaných signálů jsou přesvědčivé. Indikátor Open Interest dlouhodobě vykazuje určitou konstantní formaci, což můžeme srovnat i s předchozím vývojem v trhu bavlny. Proto je důležité sledovat i velmi jemná narovnání či růsty křivky, avšak v přímém srovnání s ostatními indikátory nenabízí tak přesvědčivé výsledky. Pro ilustraci v grafu najdete ukázky dalších neokomentovaných situací, které daná kombinace indikátorů nabízí, za pozornost rovněž stojí formace dvojitého vrcholu, která se objevila v cenovém grafu.
Pro účely testování jsme sestavili následující tabulku, která na základě nastavení vlastností trhu dokáže analyzovat zisk či případnou ztrátu z obchodování. Tabulka 3: Analýza zisku a ztrát obchodních signálů z obrázku č. 24
Výpočet zisku/ztráty velikost 1 ticku hodnota 1 ticku
0,5 18,5
zisk/ztráta situace č. pozice vstup výstup v USD 1 2 3 4 5 6 7
short 185 182 long 182,5 185 short 184 155 long 155 151 short 151 142,5 short 142,5 141,5 long 141,5 133
Profit/Loss celkem
111 92,5 1073 -148 314,5 37 -314,5
1165,5
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014] 63
Tabulka analýzy obchodů z grafu č. 13 ukazuje, že pokud bychom se v trhu orientovali na základě signálů výše testovaných indikátorů, s velkou pravděpodobností bychom zaznamenali profit ve výši zhruba 11%. Analýza trhu s kávou ukázala pozitivní výsledky aplikace obchodní strategie s modifikovaným indikátorem Williams %R. Na základě výše uvedeného je zřejmé, že vybraná strategie je schopna poskytnout dobré predikce jak na trhu s vysokou likviditou, tak také na trhu s řádově nižším objemem obchodů. Nyní provedeme analýzu trhu s kukuřicí. Graf 14: C H12 – Kukuřice, kontraktní měsíc březen 2012, modifikované nastavení
Zdroj: Bloomberg [30.4.2014] 64
-
Charakteristika: Graf zobrazující březnový kontraktní měsíc kukuřice roku 2012. V grafu jsou zobrazeny celkem čtyři technické indikátory. Jako cenový graf je vybrán typ OHLC92 (béžová křivka). Pod cenovým grafem se nachází indikátor Premium Spread (zelená), který je vypočten z rozdílu březnového kontraktního měsíce a zářijového kontraktního měsíce téhož roku93. Dalším indikátorem je Momentum94 s periodou 25 (oranžová), který je doplněn o bíle zvýrazněnou nulovou linii. Následuje modifikovaný indikátor Williams %R95 s periodou 10 a hranicemi nastavenými pro překoupený trh na -95 a překoupený (červená linie) a přeprodaný na -10 (zelená linie). Jak je tedy zřejmé, naše úprava spočívá v záměně překoupených a přeprodaných hranic. V posledním panelu nad časovou osou zobrazen indikátor Open Interest96 (červená linie s tmavnoucí modrou výplní). Z grafu byly odstraněny klouzavé průměry a přidány šipky, které mají za cíl zvýraznit interakci indikátorů Momentum a Williams %R, na kterou se v tomto rozboru zaměříme. V grafu jsou zaznamenány ziskové a ztrátové obchody (pro ilustraci přidána bílá spojnice close cen, na kterých bychom vstupovali a vystupovali z trhu). Rovněž je zobrazena hranice stop-lossu při obchodování s jedním kontraktem a maximální možnou ztrátou 300 USD.
-
Situace č. 1: Premium Spread roste, Momentum protíná nulovou hranici a indikátor Williams %R nám dává signál k nákupu. Na základě těchto signálů vstupujeme do pozice long.
-
Situace č. 2: Ukázka vstupu do obchodní pozice short, přestože je křivka Premium Spreadu rostoucí. Indikátor Momentum protíná nulovou hranici směrem dolů a indikátor Williams %R nabádá k otevření krátké pozice. Jak se následně ukazuje, jak cenový graf, tak křivka indikátoru Momentum mají tendenci jít spíše do strany, aby nakonec skutečně klesly. Z této situace vyplývá, že přestože jsme dostali dva pozitivní signály k otevření pozice short, ignorovat rostoucí Premium Spread není žádoucí, neboť bychom utrpěli ztrátu.
-
Situace č. 3: Velký a prudký medvědí trend byl předznamenán poklesem Premium Spreadu, protnutím nulové hranice indikátoru Momentum směrem dolů a prodejním signálem indikátoru Williams %R.
92
viz. typy grafů, str. 17 viz. indikátor Premium Spread, str. 32 94 viz. indikátor Momentum, str. 35 95 viz. indikátor Williams %R, str. 36 96 viz. indikátor Open Interest, str. 33 93
65
-
Situace č, 4: Ilustrace momentu, kdy pro potvrzení býčího trendu stačí krátký růst Premium Spreadu a pozitivní konstelace indikátorů Momentum a Williams %R.
-
Shrnutí: Jednotlivé situace z trhu kukuřice opět ilustrují, jak přesné dokážou být signály, které nabízí vzájemná interakce indikátorů Momentum a Williams %R, potvrzená vývojem Premium Spreadu. Rovněž se znovu potvrdilo, že je důležité, aby všechny tři indikátory byly alespoň v částečné shodě, zejména co se Premium Spreadu týče. Naproti tomu analýza signálů indikátoru Open Interest je poměrně složitá a znovu velmi nepřesvědčívá.. Za povšimnutí rovněž stojí téměř ideální tvar Elliotovy vlny.
Abychom dostali z analýzy i hmatatelný výstup, opět využijeme naší tabulku zisků a ztrát. Tabulka 4: Analýza zisku a ztrát obchodních signálů z obrázku č. 25
Výpočet zisku/ztráty velikost 1 ticku hodnota 1 ticku situace č. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0,25 12,5
pozice vstup výstup short long short long short long short long short short
52,7 54,2 59,2 61,2 64,8 66,8 67,8 67 74 62,5
54,2 59,2 61,2 64,8 66,8 67,8 67 74 62,5 60,3
zisk/ztráta v USD
Profit/Loss celkem
-75 250 -100 180 -100 50 40 350 575 110
1280
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Na trhu s kukuřicí jsme si znovu ověřili pozitivní výsledky, které vybraná obchodní strategie nabízí – zaznamenali jsme zisk ve výši téměř 13% obchodního účtu.
66
5.3.1. Zhodnocení výsledků ručního backtestingu V rámci ručního backtestingu jsme manuálně aplikovali principy obchodní strategie Larryho Williamse na reálná data současného komoditního trhu. Pro analýzu jsme si zvolili celkem čtyři komodity, kde jsme se pokoušeli obchodní systém testovat v různých režimech. Už při prvních testech se ukázalo, že nastavení indikátoru Williams %R není pro vybrané trhy vhodné, a proto jsme provedli jeho modifikaci. Po této úpravě již strategie poskytovala uspokojivé výsledky. Jako nejsilnější nástroj lze označit kooperaci indikátorů Momentum a Williams %R, jejichž signály však musí být v souladu s vývojem Premium Spreadu. Za mírné zklamání lze označit indikátor Open Interest, který navzdory předpokladům (Larry Williams jej uváděl jako jeho důležitý nástroj97) nedokázal poskytovat přesvědčivé obchodní signály. Rovněž informace poskytované COT zprávami nedokázali účinně kopírovat cenový vývoj – téměř ve všech případech se velké ekonomické subjekty pohybovaly na straně short, což je sice pochopitelné, nicméně ani výkyvy těchto hodnot v podobě vyrovnávání pozic na straně long a short nevedly k očekávanému pohybu cen. I přes tuto skutečnost jej však lze v určitých situacích využít pro potvrzení obchodního rozhodnutí. Rovněž použití indikátoru desetitýdenního klouzavého průměru, jakožto hlavního nástroje pro určení aktuálního trendu se neukázalo ideální. Vzhledem k jeho neschopnosti pružně reagovat na tržní změny bychom v mnoha situacích přišli o ziskové obchody, které nám nabídly zbylé indikátory.
Nabízí se jeho nahrazení buď klouzavým průměrem s kratší periodou
případně flexibilnějším exponenciálním klouzavým průměrem. Larry Williams ve své strategii zdůrazňuje používání stop-lossu, jak však můžeme vidět na vybraných trzích, spolehlivost Premium Spreadu, indikátorů Momentum a Williams %R v modifikované variantě je natolik vysoká, že bychom dosáhli profitu i v případě, že bychom obchodovali s celým kapitálem a pouze na základě střídání nákupních a prodejních signálů. Takový postup však rozhodně nelze doporučit, proto v rámci automatického backtestingu budeme vždy respektovat pravidla money a risk managementu.
97
Vysvětlení se nabízí několik – dnes dosahuje Open Interest daleko větších hodnot než v minulosti, rovněž jak sám Williams uvádí, nelze brát signály OI za automatické, ale vnímat je v silném kontextu s dalšími informacemi. 67
Na závěr je vhodné zmínit, že při detailním studiu jednotlivých grafů lze rovněž narazit na různé formace či trendové linie, kterými jsme se zabývali v teoretické části této práce. Byť jsou tyto obrazce irelevantní pro testování naší strategie, mnohdy mohou obchodníkům pomoci při jejich investičních rozhodnutích.
5.4. Automatický backtesting Pomocí ručního backtestingu jsme dosáhli pozitivních výsledků, což stanoví předpoklady pro jejich potvrzení v rámci backtestingu automatického. Pro provedení automatického backtestingu jsme si zvolili program NinjaTrader 7, jelikož program Bloomberg neposkytuje v tomto ohledu potřebnou kombinaci technických indikátorů. Při automatickém backtestingu využijeme možností, které nám program nabízí. Vyzkoušíme různé modifikace tak, aby byly v souladu s pravidly money a risk managementu, která jsme zmínili ve třetí kapitole této práce. Na základě těchto zásad volíme: a) obchodní účet v základní výši 10.000 USD b) maximální povolenou ztrátu na jeden obchod 3% z celkového kapitálu c) budeme vždy obchodovat celkově s maximálně jedním kontraktem98 d) pro výpočet nebudeme brát v úvahu poplatky za zprostředkování99 e) měření budou probíhat v časovém rozmezí 1.1.2012 – 1.7.2013 Bohužel dostupnost dat nám ne vždy dovoluje provést backtesting na stejných kontraktních měsících jako v případě ručního backtestingu, proto si pro analýzu vybereme i měsíce jiných komodit. U kontraktních měsíců, které jsou dostupné jak pro automatický, tak ruční backtesting, provedeme srovnání jednotlivých výstupů. Jak již bylo zmíněno, pro analýzu obchodní strategie využijeme software NinjaTrader 7, který nabízí bezplatné možnosti backtestingu na denních historických datech. Obchodní strategie lze v tomto programu testovat skrze tzv. Strategy Analyser, který nabízí dvě možnosti nastavení. První možnost, jak do programu zadat svou strategii, je prostřednictvím speciálního programovacího jazyku, kdy podobně jako v klasickém 98
Programy ve svém nastavení neumožňují zohlednění aktuální výše marginů, jelikož každý broker má své vlastní hodnoty marginů. Proto se spokojíme s obchodováním pouze s jedním kontraktem. 99 Programy sice nabízí definici této veličiny, nicméně opět se liší podle zvoleného brokera. 68
programování zapisujeme detailní kód, který v sobě nese pravidla použití dané strategie. Tento postup je vhodný především pro zkušené obchodníky. Druhá možnost nastavení vlastní strategie je velmi podobná prostředí programu Bloomberg, kdy uživatel krok po kroku definuje podmínky, za jakých má program provést aplikaci strategie na historická data. Nastavení je opravdu bohaté a tedy i dostatečné pro test naší strategie. Nastavení automatického backtestingu pro naše účely sestává z těchto podmínek: -
KDYŽ křivka indikátoru Momentum (25,0) protne hranici s hodnotou nula směrem vzhůru s časovým zpožděním max. 5 dnů A ZÁROVEŇ
-
KDYŽ křivka indikátoru Williams %R (10,-10,-95) nabyde hodnoty -10 bez časového zpoždění A ZÁROVEŇ
-
KDYŽ křivka indikátoru Premium Spread [aktuální měsíc - (aktuální měsíc + 3 měsíce)] je rostoucí POTOM
-
OTEVŘI pozici long se stop-lossem umístěným ve vzdálenosti s max. ztrátou 300 USD100.
Pro obchody na stranu short pak platí následující nastavení: -
KDYŽ křivka indikátoru Momentum (25,0) protne hranici s hodnotou nula směrem dolů s časovým zpožděním max. 5 dnů A ZÁROVEŇ
-
KDYŽ křivka indikátoru Williams %R (10,-10,-95) nabyde hodnoty -95 bez časového zpoždění A ZÁROVEŇ
-
KDYŽ křivka indikátoru Premium Spread [aktuální měsíc - (aktuální měsíc + 3 měsíce)] je klesající POTOM
-
OTEVŘI pozici short se stop-lossem umístěným ve vzdálenosti s max. ztrátou 300 USD.
Z výše uvedený pravidel je zřejmé, že budeme postupovat stejně jako v případě ručního backtestingu. Časová zpoždění, která jsme zvolili, vycházejí ze studia obchodní strategie v rámci předchozích kapitol, kdy jsme do pozic vstupovali především na základě signálu indikátoru Williams %R, nicméně Momentum v daném okamžiku bylo už několik dní po 100
Pro ilustraci jsme rovněž provedli úpravu pro posouvaný stop-loss na základě neustálého výpočtu 3% z aktuálního zůstatku obchodního účtu. 69
prolomení nulové hranice. Rovněž je potřeba počítat s faktem, že automatický backtesting umí pracovat jen s předem definovanými souřadnicemi, tudíž postrádá jakýkoliv cit pro změny, které můžeme vnímat v rámci běžného lidského pohledu. Obrázek 11: Ukázka z programu NinjaTrader 7 – tvorba strategie
Zdroj: NinjaTrader 7 [30.4.2014]
Výsledky analýz jednotlivých kontraktních měsíců, které program nabízí, jsou skutečně bohaté. Pro naše účely si vystačíme s některými z vybraných základních informací, které shrneme do následující tabulky. Tabulka 5: Vzorová tabulka pro analýzu výsledků automatického backtestingu vybraný druh komodity pro BT
Druh komodity Kontraktní měsíc
-
zvolený kontraktní měsíc
Rok
-
zvolený kontraktní měsíc
Počet obch. kontraktů
-
počet obchodovaných kontraktů v rámci BT
Indikátory
-
použité technické indikátory pro BT
Stop-loss
-
zda byl použit stop-loss či nikoliv
Základní kapitál v USD
-
výše základního stavu obchodního účtu
Celkový počet obchodů
-
součet všech obchodů (long & short)
z toho ziskových
-
počet ziskových obchodů (long & short)
z toho ztrátových
-
počet ztrátových obchodů (long & short)
-
maximální nepřerušená perioda ziskových obchodů
-
maximální nepřerušená perioda ztrtátových obchodů
Největší zisk v USD
-
maximální zisk na jeden obchod v USD
Největší ztráta v USD
-
maximální ztráta na jeden obchod v USD
Celkový zisk v USD
-
součet hodnoty všech ziskových obchodů v USD součet hodnoty všech ztrátových obchodů v USD celkový zisk v %
Maximální počet po sobě jdoucích ziskových obchodů Maximální počet po sobě jdoucích ztrátových obchodů
Celková ztráta v USD Zisk (v %)
70
Zisk v USD
-
celkový zisk v USD
Konečný stav účtu v USD
-
konečný stav účtu v poslední den obchodování
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Program rovněž nabízí výstup do grafu, kde lze vidět všechny nákupní a prodejní akce vč. jejich průběhu, zobrazení umístění stop-lossu a jeho případné proražení. Dále lze zobrazit výčet všech obchodů s podrobnými informacemi o hodnotách všech indikátorů v momentě otevření pozice. Rovněž je k dispozici grafický výstup zisků a ztrát v čase. Graf 15: Ukázka grafického zobrazení obchodů v programu NinjaTrader 7
Zdroj: NinjaTrader 7 [30.4.2014]
Nyní tedy přistoupíme k analýze výsledků automatického backtestingu na jednotlivých kontraktních měsících. Jako první jsme zvolili kontraktní měsíc bavlny, který jsme rovněž testovali na úvod části věnované ručnímu backtestingu. Dále budou následovat kontrakty kakaa, cukru a kakaa s neomezeným kontraktním trváním za posledních 24 let.
71
Tabulka 6: Bavlna, kontraktní měsíc červenec 2013 Druh komodity
Cotton #2
Kontraktní měsíc
červenec 2013
Rok
1
Počet obch. kontraktů Indikátory
W%R; MOM; Premium Spread
Stop-loss
ano
Základní kapitál v USD
10000
Celkový počet obchodů
61
z toho ziskových
23
z toho ztrátových
38
Maximální počet po sobě jdoucích ziskových obchodů
7
Maximální počet po sobě jdoucích ztrátových obchodů
8
Největší zisk v USD
2038
Největší ztráta v USD
-300
Celkový zisk v USD
6100,05
Celková ztráta v USD
-3614,5
Zisk (v %)
24,68
Zisk v USD
2486
Konečný stav účtu v USD
12486
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Výsledek automatického backtestingu potvrzuje výstupy dosažené při ručním testování. Zajímavý je vcelku vysoký počet ztrátových obchodů což určuje úspěšnost systému pouze necelých 38%, avšak i tak lze vidět, že v dlouhém období dokáže generovat zisk. Maximální ztráta na hodnotě 300 USD odpovídá nastavenému stop-lossu. Rovněž celkový počet všech uskutečněných obchodů je zdánlivě vysoký, což svědčí o vyšší volatilitě vybraného trhu. Daný výsledek lze tedy považovat za uspokojivý, automatická aplikace strategie na historická data byla úspěšná.
72
Tabulka 7: Kakao, kontraktní měsíc červenec 2013 Cocoa
Druh komodity
červenec
Kontraktní měsíc
2013
Rok
1
Počet obch. kontraktů Indikátory
W%R; MOM; Premium Spread
Stop-loss
ano
Základní kapitál v USD
10000
Celkový počet obchodů
46
z toho ziskových
27
z toho ztrátových
19
Maximální počet po sobě jdoucích ziskových obchodů
5
Maximální počet po sobě jdoucích ztrátových obchodů
9
Největší zisk v USD
1562
Největší ztráta v USD
-300
Celkový zisk v USD
5842,2
Celková ztráta v USD
-3493,2
Zisk (v %)
23,49
Zisk v USD
2349
Konečný stav účtu v USD
12349
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Jako další jsme zvolili kontraktní měsíc kakaa z července roku 2013. Na první pohled je patrné, že dosažené výsledky se v podstatě shodují s předchozím testem kontraktu bavlny. I přes nižší celkový počet obchodů se nám podařilo dosáhnout vyššího zisku, tedy i zisk na obchod bude řádově vyšší. Rovněž co se úspěšnosti týče, v tomto případě jsou v převaze obchody ziskové. Maximální ztráta na obchod činila opět nastavených 300 USD a i zde ji bylo dosaženo. Procentuální zisk téměř 24% lze tedy považovat za uspokojivý, nicméně vzhledem k úspěšnosti, která je téměř 60%, bychom očekávali, že bude vyšší. Za touto statistikou s největší pravděpodobností stojí poměrně nízký zisk na jeden obchod oproti relativně vyšší ztrátě na jeden obchod, což v praxi znamená, že jsme generovali množství malých ziskových obchodů oproti větším ztrátovým.
73
Tabulka 8: Cukr, kontraktní měsíc červenec 2013 Sugar No.11
Druh komodity
červenec
Kontraktní měsíc
2013
Rok
1
Počet obch. kontraktů Indikátory
W%R; MOM; Premium Spread
Stop-loss
ano, posouvaný dle zůstatku účtu
Základní kapitál v USD
10000
Celkový počet obchodů
51
z toho ziskových
33
z toho ztrátových
18
Maximální počet po sobě jdoucích ziskových obchodů
8
Maximální počet po sobě jdoucích ztrátových obchodů
8 2012,4
Největší zisk v USD
-374
Největší ztráta v USD Celkový zisk v USD
4922,5
Celková ztráta v USD
-2045,5
Zisk (v %)
28,77
Zisk v USD
2877
Konečný stav účtu v USD
12877
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Výsledky kontraktního měsíce cukru jsou zajímavé především ve srovnání s ručním backtestingem. Opět převažují ziskové obchody nad ztrátovými, nicméně i zde lze vidět, že průměrný zisk na obchod nebyl příliš velký. Nicméně z dat ohledně celkových ztrát lze usoudit, že ani tyto nebyly nikterak vysoké, a tak nezbývá než konstatovat, že i zde námi testovaný systém fungoval korektně. Pro zajímavost jsme v tomto testu upravili strategii - výpočet stop-lossu nebyl pevně zadán, nicméně byl flexibilně posouván tak, aby při zadávání nákupního či prodejního příkazu vždy tvořil 3% ze zůstatku obchodního účtu. Proto i nejvyšší dosažená ztráta je vyšší, než ve zbylých testech.
74
Tabulka 9: Kakao, neomezený kontraktní měsíc v období 1990 – 2013 Cocoa
Druh komodity Kontraktní měsíc
neomezený
Rok
1990 - 2013 1
Počet obch. kontraktů Indikátory
W%R; MOM; Premium Spread
Stop-loss
ano
Základní kapitál v USD
10000
Celkový počet obchodů
464
z toho ziskových
214
z toho ztrátových
150
Maximální počet po sobě jdoucích ziskových obchodů
9
Maximální počet po sobě jdoucích ztrátových obchodů
12 2994,7
Největší zisk v USD
-300
Největší ztráta v USD Celkový zisk v USD
26732,7
Celková ztráta v USD
-8092,7
Zisk (v %)
186,40
Zisk v USD
18640
Konečný stav účtu v USD
28640
Zdroj: vlastní zpracování [30.4.2014]
Na závěr automatického backtestingu jsme zvolili kontrakt s delší dobou trvání tak, abychom vyzkoušeli dlouhodobou výnosnost testované strategie. Výsledky jsou spíše zklamáním, neboť v horizontu 24 let si lze představit i lepší zhodnocení finančních prostředků (průměrný zisk 15.533 CZK ročně sice nelze považovat za špatný, nicméně v rámci komoditního obchodování obchodníci zpravidla očekávají vyšší míru zhodnocení). V tomto případě jsme nechali nastavený pevný stop-loss, opět můžeme vidět, že jsou v převaze obchody ziskové, nicméně je zde vidět i série celkem 12 neúspěšných vstupů do trhu, což je zejména po psychické stránce mnohdy velmi problematické. Rovněž můžeme vysledovat, že ztráty, které jsme ve sledovaném období utrpěli, byly spíše malých rozměrů, zatímco výše průměrného obchodu je poměrně uspokojivá.
75
5.4.1. Zhodnocení výsledků automatického backtestingu V rámci kapitoly věnované automatickému backtestingu jsme zkoumali aplikaci námi definovaných pravidel na historická data vybraných trhů. Nejdříve jsme si stanovili, za jakých podmínek má program analýzu provést, abychom následně hodnotili získané výstupy. Obecně lze říct, že výsledky automatického backtestingu se shodují s naším pozorováním v části věnované backtestingu ručnímu, přičemž dosažená výnosnost je mírně vyšší (zhruba 8%). Ve všech sledovaných případech systém dokázal dlouhodobě profitovat, ačkoliv míra zhodnocení obchodního účtu je z pohledu očekávání komoditních obchodníků spíše průměrná. Je však třeba zmínit, že pokud by si systém udržel míru zhodnocení průměrně kolem 20 procent za rok, s postupným navyšováním velikosti obchodních pozic by bylo možné rozvíjet jej k lepším výsledkům. Rovněž je třeba brát v potaz skutečnost, že měření proběhla na podmínkách, kdy jsme obchodovali s maximálním stop-lossem a pouze jedním konktraktem. V případě, kdy bychom umístili stop-loss do trhu na základě vlastní úvahy podle pravidel risk managementu tak, abychom mohli obchodovat s více kontrakty a přitom držet maximální možnou ztrátu na úrovni 3% z obchodního účtu, je možné, že i výsledky ziskových obchodů by byly lepší. Pro účely automatického backtestingu jsme rovněž neuvažovali pravidla pro časování vstupu a výstupu z obchodních pozic. V rámci stanoveného hlavního cíle práce i zde musíme uvést, že na základě výsledků automatického backtestingu je zkoumaná strategie úspěšně použitelná na současných komoditních trzích. Rovněž se nám podařilo naplnit další parciální cíl, kdy jsme byli schopni srovnat výstupy z jednotlivých testovacích modelů, přičemž můžeme říci, že se navzájem potvrzují.
76
6. Využití vybrané strategie pro reálné obchodování Zvolenou strategii jsme již otestovali jak pomocí ručního, tak automatického backtestingu. Nyní se tedy nabízí její aplikace na reálná data formou obchodování prostřednictvím tzv. DEMO, neboli zkušebního účtu. Na úvod této kapitoly se zaměříme na možnosti testování obchodních strategií pomocí zkušebních účtů a popíšeme řešení, které jsme zvolili pro analýzu testované strategie. Následně popíšeme průběh testování a analyzujeme výsledky, jakožto poslední část před závěrečným zhodnocením.
6.1. Volba DEMO účtu DEMO účet neboli zkušební účet je forma obchodního účtu, prostřednictvím kterého obchodník vstupuje na trhy cenných papírů s virtuálními penězi. Tento obchodní účet je registrován u brokera, který je rovněž exekutorem příkazů a poskytovalem dat. V rámci obchodování může obchodník zpravidla využívat veškeré funkce, které náleží účtům reálným, tedy zadávat příkazy, aplikovat strategie či sledovat aktuální kurzový vývoj. Rozhraní určené k výše uvedeným činnostem nazýváme obchodní platforma. Obchodní platforma může být buď ve formě instalovaného programu, nebo dnes již rozšířeného webového rozhraní. Při volbě vhodného DEMO účtu pro testování námi zvolené strategie, jsme vycházeli z následujících požadavků: -
aplikace musí umožňovat přístup k reálným datům (ne pouze simulovaným)
-
možnost zobrazení všech námi požadovaných indikátorů
-
vedení kvalitního obchodního deníku
-
preference softwarové aplikace před webovým řešením
Po detailní analýze trhu a jednotlivých platforem jsme nakonec vybrali opět program NinjaTrader 7. Byť nedovoluje změnit pevně nastavenou výši virtuálního účtu 100.000 USD, nabízí kvalitní data, velké množství indikátorů, různorodých nastavení, možnost přehrávat historická data101 a v neposlední řadě také vedení velmi kvalitního a přehledného obchodního deníku. Rovněž ve prospěch této aplikace hovoří její provedení pro 64-bitový operační systém, tudíž dokáže i náročné aplikace zvládat v přijatelném 101
Speciální funkce, která umožňuje vybrat libovolný obchodní den v minulosti a od tohoto začít obchodovat s nastavení rychlosti času (tj. pro daytrading například vhodné zrychlení, že každých 30 sekund se zobrazí jeden den apod.). 77
čase. Vyzkoušeli jsme i další programy (SierraChart, TradeNavigator, BOSSA FX Trader, Track ´n Trade Pro atd.), nicméně ani v jedné jsme nedosáhli požadovaného komfortu, navíc ve většině z nich nebylo možno zobrazit všechny potřebné indikátory.
6.2. Testování, dosažené výsledky a jejich zhodnocení Simulované obchodování probíhalo v poměrně krátkém období, při kterém jsme využili dvou typů simulovaného obchodování. Prvním způsobem bylo simulované obchodování po dobu celkem dvou měsíců na základě pravidel uvedených ve čtvrté kapitole této práce, a to v reálném čase. Účet byl sice založen již v lednu 2014, nicméně obchody byly provedeny v období březen až konec dubna. Analýza trhu po tuto dobu probíhala vždy jednou denně, do trhů jsme vstupovali většinou ke konci obchodního dne. Obchodovali jsme s virtuálním účtem ve výši 100.000 USD tak, jak nám jej nabídl testovací program. Sumarizaci obchodního účtu za toto období můžeme vidět na obrázku č. 12. Obrázek 12: Výsledky simulovaného obchodování v reálném čase
Zdroj: NinjaTrader 7 [30.4.2014] Na základě těchto výsledků můžeme říci, že i zde se strategie osvědčila. Obchodovali jsme celkem čtyřmi komoditami od 1. března 2014 do 30. dubna 2014. Celkem jsme za uvedené období provedli 17 obchodů. Celkový zisk činil 3.038,75 USD, což při přepočtu na výši obchodního účtu 10.000 USD znamená 303,875 USD za čtvrtletí. Na výsledné zhodnocení má zcela jistě vliv i nedostatečná zkušenost v rámci pohybu na komoditních 78
trzích, nicméně i tak lze brát výše uvedené výsledky jako pozitivní. Při zpětné analýze trhu jsme došli k závěru, že ani úprava hranic stop-lossu by zřejmě nezajistila lepší výsledek. Pokud by se nám podařilo udržet si tuto míru zhodnocení, dosažený výsledek na konci roku by odpovídal našim měřením v rámci ručního backtestingu strategie. Pro druhý způsob testování reálného obchodování jsme vyzkoušeli funkci programu NinjaTrader, který umožňuje přehrávat historická data podle uživatelem definované rychlosti. Pro tento účel jsme zvolili zobrazení každých 30 sekund jeden obchodní den, celkem jsme obchodovali na pěti různých trzích, a to v době od 1.1.2011 do 1.3.2014. Výsledek je zobrazen na obrázku č. 13. Obrázek 13: Výsledky simulovaného obchodování pomocí přehrávání dat
Zdroj: NinjaTrader 7 [30.4.2014] Opět jsou výsledky uspokojivé – během tří let se nám podařilo vygenerovat zisk ve výši 86% základního kapitálu, tedy zhruba 30% ročně. Za zkoumanou dobu jsme exekuovali celkem 446 obchodů, což činí zhruba 13 obchodů měsíčně, tudíž průměrně 2 a více obchodů v každém trhu za měsíc. Doba testování činila necelých 10 hodin čistého času, testy jsme prováděly souběžně. Dlouhodobým sledováním jsme zjistili, že největší problém byl vhodný odhad slábnoucího trendu – postupem času jsme začali více vnímat indikátor Momentum a průběh denních cen, což nám v závěru umožnilo vystupovat před dosažením stop-lossu a lépe odhadovat cenová dna a vrcholy. V obou případech testování se nám opět podařilo dosáhnout zisku. Dlouhodobé testování se projevilo jako účinné i co se týče zkušeností pohybu na komoditních trzích, 79
což vedlo ke zlepšení obchodních výsledků v závěru simulace. Strategii tedy hodnotíme jako účinnou a schopnou funkce i při reálné aplikaci do budoucna.
Shrnutí výsledků praktické části V praktické části jsme se zaměřili na rozbor a aplikaci vybrané strategie na reálná data současného komoditního trhu. Na úvod jsme si stanovili podmínky a metody testování a vybrali jsme software, na kterém budou testy provedeny. V rámci testování vybrané strategie jsme jako první zvolili formu ručního backtestingu, kdy jsme manuálně aplikovali pravidla z teoretické části na historická data komoditních trhů. Při prvních testech zvolená kombinace technických a fundamentálních nástrojů nepůsobila příliš přesvědčivě. Po důkladném studiu jednotlivých nástrojů jsme vypozorovali, že chápání nastavení indikátoru Williams %R může být dvojí. Vyzkoušeli jsme tedy verzi upravit dle doporučené modifikace. Následné výstupy již byly o poznání lepší, prokázala se dobrá spolupráce především indikátoru Momentum a Williams %R, která však, jak jsme zjistili z měření, musí být vždy potvrzena indikátorem Premium Spread. Zklamáním naopak byly COT zprávy, jež se projevily pro naše účely jako nevhodné, rovněž signály poskytované indikátorem Open Interest nebyly zcela přesvědčivé. Desetitýdenní klouzavý průměr sice dokázal doprovázet opravdu silné trendy, nicméně při jejich změnách se jevil jako nedostatečně flexibilní. V automatickém backtestingu jsme aplikovali principy zkoumané strategie pomocí nastavení definovaného vzorce chování v programu NinjaTrader 7. Opět se potvrdily uspokojivé výsledky z ručního testování, ve všech případech se nám podařilo dosáhnout zisku, který se pohyboval mezi 20 až 30% ročně. Provedli jsme rovněž jeden test, který mapoval vývoj obchodního účtu při využití vybrané strategie od roku 1990, nicméně zhodnocení ve výši průměrně 15 tisíc korun ročně nebylo příliš uspokojivé. Jako poslední jsme provedli testování pomocí DEMO účtu na reálných datech. Testy jsme vedli ve dvou rovinách – jako přímou simulaci a pomocí přehrávání historických dat. V obou případech jsme opět dokázali vygenerovat zisk, zejména však model přímé simulace dozajista trpěl jistou nezkušeností pohybovat se v komoditních trzích. Následné přehrávání historických dat nám postupně ukázalo, jak lépe vnímat hodnoty 80
jednotlivých indikátorů v kontextu a volit vhodnější okamžik k včasnému opuštění pozice, jakožto největšího problému, s kterým jsme se při reálném obchodování potýkali. Zkoumaná strategie se tedy ve všech případech projevila jako funkční a aplikovatelná na reálná data současného komoditního trhu. Opět došlo k naplnění parciálního cíle, neboť jsme mohli porovnat výsledky backtestingu s výstupy z reálného obchodování.
81
ZÁVĚR Pro správnou aplikaci vybrané obchodní strategie na reálná data komoditního trhu bylo nejprve nezbytné uvést základní teoretická východiska odhadu budoucího chování komodity na komoditním trhu. Na základy fundamentální a technické analýzy postupně navázal detailní rozbor a pochopení principů zkoumané strategie tak, aby její aplikace na reálná data současného komoditního trhu byla korektní. V úvodu práce byl stanoven její hlavní cíl – vypracovat detailní analýzu vybrané strategie s aplikací na reálná data současného komoditního trhu. Pro dosažení měřitelných výstupů z analýzy v rámci praktické části bylo potřeba stanovit obecný formát podoby testů. Obchodní strategii jsme zkoumali pomocí dvou testovacích modelů – ručního a automatického backtestingu, doplněných o výstupy z reálného obchodování. Pro každý jednotlivý model jsme si stanovili základní parametry testování, abychom byli schopni analyzovat a klasifikovat výstupy jimi poskytované. Ruční backtesting probíhal formou analýzy principů vybrané strategie v historickém grafu za pomoci kombinace fundamentálních a technických nástrojů. Na základě série testů jsme vypozorovali velmi dobrou spolupráci indikátorů Williams %R a Momentum, avšak vždy musely být potvrzeny směrem indikátoru Premium Spread. Naproti tomu zklamáním byly informace nabízené COT zprávami a také indikátor klouzavého průměru nebyl příliš přesvědčivý. Pro získání hmatatelných výsledků naší analýzy jsme do manuálního testování zapracovali model, jenž pracoval s pravidly risk a money managementu ze čtvrté kapitoly této práce. Komplexním rozborem obchodních situací jsme získali přehled o výnosnosti námi testované strategie, která pro tento testovací model činila přibližně 12% ročně. Před zahájením testování pomocí automatického backtestingu bylo nezbytné stanovit přesné parametry, na základě kterých naprogramujeme obchodní software. Jelikož program Bloomberg nedisponoval potřebnou kombinací indikátorů pro backtest, zvolili jsme program NinjaTrader 7. Ten se ukázal jako velice silný nástroj a umožnil nám nastavit veškerá pravidla potřebná pro analýzu strategie. Výstupy automatického backtestingu potvrdily funkčnost testované strategie a dokonce byly mírně lepší ve srovnání s backtestingem ručním. Stanovení principů testování a následná komparace dosažených výsledků obou testovacích modelů nám rovněž umožnila naplnit námi stanovené parciální cíle. 82
Závěrečná kapitola praktické části nabídla cenné zkušenosti z aplikace vybrané strategie za podmínek reálného obchodování, tedy takového, kdy předem neznáme budoucí cenový vývoj. Přestože se na výsledku dozajista podepsala naše nezkušenost z pohybu v prostředí komoditních trhů, dosažené výsledky lze hodnotit jako pozitivní, neboť ve všech případech se nám podařilo dosáhnout zisku, který navíc byl zcela v souladu s výsledky předchozích testovacích modelů. Možnost srovnání těchto výsledků nám navíc umožnila naplnit námi stanovený parciální cíl v úvodu práce. Na základě výše uvedených poznatků jsme dospěli k několika závěrům. Vybraná strategie byla schopna generovat zisk ve všech testovacích modelech, přičemž její výnosnost oscilovala v rozmezí 10 až 30% ročně. Tato čísla lze považovat za uspokojivá, byť v rámci komoditních obchodů jsou mnohdy očekávání investorů vyšší. Jako nejvíc problematické se jevilo vhodné načasování opuštění pozice, a to zejména na korekcích primárního trendu. Právě na těchto pozicích nám chyběly lepší signály klouzavých průměrů, které jsme se nakonec rozhodli kombinovat, což se ukazálo jako dobrá cesta. Rovněž jsme zjistili, že naše dovednosti rostly úměrně s dobou, jakou jsme v trhu strávili, proto jsme přesvědčeni, že s danou strategií lze dosáhnout ještě lepších výsledků. Software Bloomberg byl výborným nástrojem pro analýzu ručního backtestingu a lze jej určitě doporučit, nicméně vzhledem k jeho pořizovacím a provozním nákladům bude patrně pro většinu drobných obchodníků nedostupný. Naproti tomu program NinjaTrader představuje schopnou alternativu, která je navíc pro backtesting a demotrading zcela zdarma. Postupně se nám tedy podařilo naplnit jak parciální, tak především hlavní cíl této práce. Provedli jsme detailní analýzu Williamsovy strategie, načež jsme ji úspěšně aplikovali na reálná data současného trhu. Byť nelze obecně říci, že její použití bude ziskové ve všech trzích a dobách, námi provedená analýza jasně ukázala, že použité principy najdou uplatnění v komoditních trzích i mnoho let po jejich objevení.
83
SEZNAM POUŽITÝCH ZDROJŮ Monografie [1] BORENSZTEIN, Eduardo.: The behavior of non-oil commodity prices. Washington, DC: International Monetary Fund, 1994, 118 s. ISBN 15-577-5412-8. [2] BRADA, J.: Technická analýza. 1. vydanie. Vysoká škola ekonomická v Praze, Praha, 2000. 171 s. ISBN 80-245-0096-5. [3] GEVORKYAN, Aleksandr V. a GEVORKYAN, Arkady.: Derivatives, Commodities, and Social Costs: Exploring Correlation in Economic Uncertainty. Emerald Group Publishing Limited, 2012, 433 s. ISBN 978-1-78052-616-4 [4] LUBNAU, Thorben Manfred a Neda TODOROVA. Technical trading with open interest: evidence from the German market. Applied Financial Economics [online]. 2012, vol. 22, issue 10, s. 791-809. DOI: 10.1080/09603107.2011.627210. [5] MUSÍLEK, P.: Trhy cenných papírů. 2. aktual. a rozš. vydanie. EKOPRESS s.r.o., Praha, 2011. 520 s. ISBN 978-80-86929-70-5. [6] NESNÍDAL, T.a PODHAJSKÝ P.: Jak se stát intradenním finančníkem. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2008. 283 s. ISBN 978-80-903874-4-7. [7] REJNUŠ, O.: Finanční trhy. 3.rozš. vydaní. KEY Publishing s.r.o., Ostrava, 2011. 689 s. ROSS, Joe a PODHAJSKÝ P.: Trading by the book. 5th revision. Cedar Park, Tex: Ross Trading, 2000, 283 s. Finančník. ISBN 978-976-8108-241. [8] THOMSETT, Michael C. Winning with futures: the smart way to recognize opportunities, calculate risk, and maximize profits. 1st ed. New York: American Management Association, c2009, 244 s. ISBN 08-144-0987-3. [9] VESELÁ, J.: Investování na kapitálových trzích. 2. aktual. vydanie. Wolters Kluwer ČR, a.s., Praha, 2011. 792 s. ISBN 978-80-7357-647-9. [10] WILLIAMS, Larry R. Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit: osvědčený plán pro založení a udržení výdělečného online byznysu. Vyd. 1. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, 136 s. ISBN 978-809-0387-409.
84
Internet [1] Bloomberg [online], 2014. Dostupné na WWW: < http://www.bloomberg.com> [2] Commodity Futures Trading Commission [online], 2014. Dostupné na WWW: [3] Discovery MUNI [online], 2014. Dostupné na WWW: <www.discovery.muni.cz> [4] Finance.cz[online], 2014. Dostupné na WWW: [5] Finančník [online], 2014. Dostupné na WWW: < www.financnik.cz> [6] Finecharts.cz [online], 2014. Dostupné na WWW: [7] FXSTREET.cz [online], 2014. Dostupné na WWW: <www.trading-school.eu> [8] Informační systém Masarykovy Univerzity [online]. Dostupné na WWW: <www.is.muni.cz> [9] Investopedia [online], 2014. Dostupné na WWW: <www.investopedia.com> [10] Investujeme.cz [online], 2006-2014. Dostupné na WWW: <www.investujeme.cz> [11] ITBIZ [online], 1998-2014. Dostupné na WWW: <www.itbiz.cz> [12] iTrader.sk [online], 1999-2014. Dostupné na WWW: <www.itrader.cz> [13] NinjaTrader [online], 2014. Dostupné na WWW: <www.ninjatrader.cz> [14] Patria Online [online], 1997-2014. Dostupné na WWW: <www.patria.cz> [15] Proacttraders.com [online], 2004-2014. Dostupné na WWW: <proactraders.com> [16] Trading-school.eu [online], 2014. Dostupné na WWW: <www.trading-school.eu>
85
SEZNAM VZORCŮ Vzorec 1: Výpočet velikosti finanční páky ...............................................................................................11 Vzorec 2: Indikátor Moving Average ..........................................................................................................30 Vzorec 3: Indikátor Premium Spread .........................................................................................................31 Vzorec 4: Indikátor Open Interest ...............................................................................................................33 Vzorec 5: Indikátor Momentum ....................................................................................................................35 Vzorec 6: Indikátor Williams %R .................................................................................................................36 Vzorec 7: Výpočet risku na kontrakt...........................................................................................................59 Vzorec 8: Výpočet počtu kontraktů .............................................................................................................60 Vzorec 9: Výpočet pozice SL............................................................................................................................60
SEZNAM GRAFŮ Graf 1: Vývoj cen zlata v období 1971 – současnost .........................................................................14 Graf 2: Kombinace jednoduchého klouzavého průměru s periodou 14 (SMA14) a jednoduchého klouzavého průměru s periodou 50 (SMA50) ........................................................31 Graf 3: Premium Spread – bullish (rostoucí) a bearish (klesající) ...............................................32 Graf 4: Cenový kanál a využití indikátoru Open Interest ..................................................................34 Graf 5: Využití indikátoru Momentum s periodou 25 (MOM25)...................................................35 Graf 6: Oscilátor Williams %R – nákupní a prodejní signály ..........................................................37 Graf 7: Srovnání zavíracích (close) cen aktuálního a předchozího dne .....................................39 Graf 8: Srovnání zavíracích (close) cen a otevíracích (open) cen .................................................40 Graf 9: CTN3 – Bavlna, kontraktní měsíc červenec 2013, základní nastavení........................47 Graf 10: CTN3 – Bavlna, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení..........50 Graf 11: Cukr, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení, první část .......53 Graf 12: Cukr, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení, druhá část ......56 Graf 13: KCN3 – Káva, kontraktní měsíc červenec 2013, modifikované nastavení .............61 Graf 14: C H12 – Kukuřice, kontraktní měsíc březen 2012, modifikované nastavení ........64 Graf 15: Ukázka grafického zobrazení obchodů v programu NinjaTrader 7 ..........................71
SEZNAM TABULEK Tabulka 1: Umístění stop-lossu s více kontrakty ..................................................................................59 Tabulka 2: Umístění stop-lossu s pevně stanoveným riskem na kontrakt a obchodování s jedním kontraktem ..........................................................................................................................................60 Tabulka 3: Analýza zisku a ztrát obchodních signálů z obrázku č. 24 ........................................63 Tabulka 4: Analýza zisku a ztrát obchodních signálů z obrázku č. 25 ........................................66 Výsledky analýz jednotlivých kontraktních měsíců, které program nabízí, jsou skutečně bohaté. Pro naše účely si vystačíme s některými z vybraných základních informací, které shrneme do následující tabulky. Tabulka 5: Vzorová tabulka pro analýzu výsledků automatického backtestingu ..........................................................................................................................70 Tabulka 6: Bavlna, kontraktní měsíc červenec 2013 ..........................................................................72 Tabulka 7: Kakao, kontraktní měsíc červenec 2013 ...........................................................................73 Tabulka 8: Cukr, kontraktní měsíc červenec 2013 ..............................................................................74 Tabulka 9: Kakao, neomezený kontraktní měsíc v období 1990 – 2014 ..................................75 86
SEZNAM OBRÁZKŮ Obrázek 1: Posun poptávky a změna ceny komodity ........................................................................ 13 Obrázek 2: Trendové kanály .......................................................................................................................... 16 Obrázek 3: Linie Support a Resistance...................................................................................................... 17 Obrázek 4: Vzorové zobrazení základní situace Elliotových vln .................................................. 18 Obrázek 5: Hierarchie Elliotových vln....................................................................................................... 19 Obrázek 6: Vybrané typy grafů ..................................................................................................................... 21 Obrázek 7: Vybrané typy formací ................................................................................................................ 22 Obrázek 8: Typy mezer v cenových grafech ........................................................................................... 24 Obrázek 9: COT zpráva zobrazená pomocí software Bloomberg................................................. 29 Obrázek 10: Využití mezery pro získání lepší obchodní pozice ................................................... 38 Obrázek 11: Ukázka z programu NinjaTrader 7 – tvorba strategie ............................................ 70 Obrázek 12: Výsledky simulovaného obchodování v reálném čase ........................................... 78 Obrázek 13: Výsledky simulovaného obchodování pomocí přehrávání dat .......................... 79
SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK OHLC – typ grafu zobrazující celkem čtyři hodnoty (open, high, low, close) SMA – indikátor jednoduchého klouzavého průměru (Simple Moving Average) EMA – indikátor exponenciálního klouzavého průměru (Expoential Moving Average) WMA – indikátor váženého klouzavého průměru (Weighted Moving Average) ATR – indikátor Average True Range CCI – indikátor CCI Index ROC – indikátor Rate of Change OBV – indikátor On Balance Volume RSI – indikátor Relative Strenghr Index VOI – indikátor Volume/Open Interest MOM – indikátor Momenutum SL – stop-loss
87
SEZNAM PŘÍLOH Příloha č. 1 – Rejstřík pojmů ..........................................................................................................................89 Příloha č. 2 - Bibliografie Larryho Williamse.........................................................................................91
88
Příloha č. 1 – Rejstřík pojmů
Backtesting – zkoumání a analýza jednotlivých nástrojů či strategií na základě historických dat, známá také jako papertrading.102
Broker - registrovaný zprostředkovatel pro nákup a prodej finančních produktů jako jsou například komodity a akcie.
Býčí trh (bull) – jedná se o trh s rostoucí cenou komodity, akcie apod., tj. rostoucí trh.
Cena close – uzavírací cena určeného období
Cena high – nejvyšší dosažená cena určeného období
Cena low – nejnižší dosažená cena určeného období
Cena open – otevírací cena určeného období
Commercial – tj. „smart money“, velké komerční subjekty, které mají významný vliv na směr trhů.
COT – Commitment of Traders, zpráva vydávaná jednou týdně Commitment of Traders Commission
First Notice Day (FND) – den, kdy obchodník obdrží upozornění, že se blíží konec doby obchodování s konktraktem, který má v držení.
Futures (futures contract) – je dohoda dvou stran o nákupu či prodeji standardizovaného množství komodity v předem specifikované kvalitě za danou cenu a k určitému budoucímu datu.
Gap – mezera v grafu
Last Trading Day (LTD) – poslední den obchodování s daným konktraktem. Pakliže kontrakt není v daný den prodán nebo zpět koupen, obchodník na sebe přebírá závazek převzetí či plnění dodávky.
Leverage – tzv. finanční páka, umožňuje obchodníkovi získat za předem jasně definovaných podmínek větší kapitál k obchodování. Finanční páka umožňuje jak maximalizovat zisky, tak také ztráty.
Margin – vratná záloha na kontrakt, která je zablokována na účtu obchodníka do uzavření pozice, tj. ukončení obchodu. Výši marginů určují brokeři.
Medvědí trh (bear) – jedná se o trh, kde naopak cena komodity klesá, tj. klesající trh.
Zpracováno podle: FINANČNÍK.CZ. [online]. [cit. 2014-02-13]. Dostupné z: http://www.financnik.cz/wiki/glosar 102
Money-management – pravidla řízení toku peněz obchodníka.
Obchodní systém (strategie) – kombinace technické a fundamentální analýzy vč. pravidel money a risk managementu
Pattern – konkrétní situace na grafu, podle které se řídí pravidla technické či fundamentální analýzy.
Pozice long (nákup) – pakliže obchodník vstupuje do pozice long, nakupuje danou komoditu
Pozice short (prodej) – naopak pokud vstoupí do pozice short, komoditu prodává
Resistance (vrchol) – hranice grafu, tj. nejvyšší cena, za kterou je většina obchodníků ochotna nakupovat.103
Stop-loss – předem definovaná hranice vstupu či výstupu z pozice, jež zabraňuje nadměrným ztrátám a slouží k ochraně kapitálu.104
Support (dno) – hranice grafu, která je většinou obchodníků vnímaná jako minimální cena, pod kterou není vůle prodávat.
Technický indikátor – předem nastavený matematický vzorec, který do grafu zpravidla přidává další křivku zobrazující nákupní a prodejní signály
Trend – aktuální situace na trhu a směr, jakým se ubírá cena. Trend může být býčí či medvědí, ale také nejasný, např. pokud cena nevykazuje jasný růst či pokles. Trend lze ještě dělit z časového hlediska, např. na dlouhodobý, krátkodobý, týdenní, denní atd.
Zpracováno dle: FINANČNÍK.CZ. [online]. [cit. 2014-02-13]. Dostupné z: http://www.financnik.cz/wiki/glosar 104 Zpracováno dle: Jak jsem vydělal milion dolarů za rok obchodováním komodit. Edited by Larry R. Williams. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2007, str. 13. ISBN 978-80-903874-0-9 103
Příloha č. 2 - Bibliografie Larryho Williamse Larry Williams105, profesionální obchodník na komoditním trhu a autor několika knih, se narodil 6. října roku 1942 v Montaně ve Spojených státech amerických. Po ukončení studií žurnalistiky v roce 1964 na University of Oregon začal aktivně obchodovat nejprve na akciovém trhu. Po počátečních neúspěších a následujících ne zcela přesvědčivých výsledcích na akciovém trhu se Larry Williams začal orientovat na trhy komoditní. Akciové trhy vyžadovaly pro uspokojivé zisky značný kapitál, kterým Williams bohužel nedisponoval. Komoditní burza v tomto ohledu nabízela lepší vyhlídky. Po důkladném seznámení s trhem a následné pozitivní bilanci obchodů shromáždil společně s několika dalšími dobrovolníky kapitál od lidí, kteří věřili, že investicí do fondu, jehož správcem se stal právě Larry Williams, zhodnotí své svěřené prostředky. Počáteční kapitál fondu, jenž činil
necelých
100.000 dolarů, se mu pomocí řady úspěšných obchodů podařilo během poměrně krátké doby proměnit v takřka půl milionu dolarů, což mu zajistilo dostatečný finanční základ pro kariéru na finančních trzích. Popularita Larryho Williamse výrazně vzrostla, když v roce 1987 dokázal již podruhé vyhrát světový šampionát Robbins Trading Challenge106, kde přeměnil svých 10.000 dolarů během necelých jedenácti měsíců ve výslednou částku přesahující 1,1 milionu dolarů107. Dokázal tak předčit manažery předních světových fondů a právem se stal jedním z nejuznávanějších obchodníků světa 108. Své postupy nikdy netajil, ba naopak veřejně je prezentoval ať už na svých seminářích, kde jako první na světě obchodoval v reálném čase s obrovskými částkami přímo před zraky studentů, nebo sepsáním několika knih, které se později staly best-sellery109.
105
Celým jménem Larry Richard Williams – celé jméno uvádí pouze v biografii, sám Williams při své prezentaci prostřední jméno nepoužívá. Pro účely této práce tedy budeme používat pouze Larry Williams. 106 Robbins Trading Challenge – mezinárodní šampionát v obchodování na finančních trzích, více informací na http://www.robbinstrading.com/ 107 Celkové zhodnocení kapitálu činilo 11.376%. 108 Zpracováno podle: MĚŠEC.CZ. [online]. Dostupné z: http://trhy.mesec.cz/clanky/larry-williams-zbohatljsem-na-investovani-naucim-vas-to-taky/ 109 Larry Williams získal ocenění „Nejlépe prodávaný autor“ amerického internetového obchodu Amazon.com; http://www.ireallytrade.com/aboutlarry.htm
Je rovněž autorem řady teorií, týkajících se akciových a komoditních trhů, vynálezce několika obchodních indikátorů a patternů. V současnosti je stále aktivním obchodníkem, je zakladatelem a vedoucím vlastní školy Larry Williams University, nadále přednáší a publikuje110.
Zpracováno dle: LARRY WILLIAMS. I Really Trade [online]. [cit. 2014-02-13]. Dostupné z: http://www.ireallytrade.com/ 110
