Testování vybraných metod technické analýzy

Bankovní institut vysoká škola Praha

Testování vybraných metod technické analýzy Diplomová práce

Bc. Petr Němec

4, 2015

Bankovní institut vysoká škola Praha Katedra financí a ekonomie

Testování vybraných metod technické analýzy Diplomová práce

Autor:

Petr Němec Ekonomika a management

Vedoucí práce:

Praha

Ing. Bohumil Stádník, Ph.D.

Duben, 2015

Prohlášení: Prohlašuji, ţe jsem diplomovou práci zpracoval samostatně a v seznamu uvedl veškerou pouţitou literaturu. Svým podpisem stvrzuji, ţe odevzdaná elektronická podoba práce je identická s její tištěnou verzí, a jsem seznámen se skutečností, ţe se práce bude archivovat v knihovně BIVŠ a dále bude zpřístupněna třetím osobám prostřednictvím interní databáze elektronických vysokoškolských prací.

V Praze dne .....................

............................................... Jméno a příjmení autora

.

Poděkování: Rád bych touto formou poděkoval panu Ing. Bohumilu Stádníkovi, Ph.D. za cenné připomínky a odborné rady, kterými přispěl k vypracování diplomové práce.

Anotace Cílem práce je otestovat tři metody technické analýzy, vyhledat jejich nejlepší nastavení tak, aby byla ziskovost co nejvyšší, a v konečné fázi tyto metody spojit do výsledné strategie. První část práce se zaměřuje na vysvětlení forexu, jak tento výjimečný trh funguje, a také na problematiku samotného tradingu. Jsou popsány přístupy k analyzování trhu a ukázány základní body při sestavování obchodní strategie. Ve druhé části jsou analyzovány vybrané tři metody technické analýzy, mezi které patří měsíční pivoty, Fibonacci retracement a zhuštěné oblasti. Závěr práce popisuje společné vyuţití těchto metod jako jednoho celku.

Klíčová slova: forex, trading, obchodní plán, poměr RRR, money management, technická analýza, fundamentální analýza, analýza sentimentu, pivoty, Fibonacci retracement, zhuštěné oblasti,

Annotation The target of the thesis is to analyze three methods of technical analyzis, find out their best settings to achieve the highest profitability. At the end of the thesis we have united the three metods. The first part of the thesis explains the market forex, how does this exceptional market works and also this part is focused on trading. There are written attitudes to analyzing the markets and there are showen main points in setting a trading strategy. In the second part there are analyzed three metods of thechnical analyzis. We have focused on monthly pivots, Fibonacci retracement and concentrated areas. The conclusion of the thesis contains utilization of the three metods.

Key words: forex, trading, trading strategie, ratio RRR, money management, technical analysis, fundamental analysis, sentiment analysis, pivot, Fibonacci retracement, concentrated area

Obsah 1

Problematika forexu ...................................................................................................... 2 1.1

Teoretické vymezení forexu ................................................................................... 2

1.2

Subjekty devizového trhu ....................................................................................... 2

1.2.1

Banky ............................................................................................................... 2

1.2.2

Centrální banky ............................................................................................... 3

1.2.3

Makléři ............................................................................................................ 3

1.2.4

Zákazníci ......................................................................................................... 4

1.2.5

Spekulanti ........................................................................................................ 4

1.3

Obchodované měny ................................................................................................ 4

1.3.1

USD – Americký dolar .................................................................................... 4

1.3.2

EUR – Euro ..................................................................................................... 4

1.3.3

JPY – Japonský jen .......................................................................................... 5

1.3.4

GBP – Libra šterlinků ...................................................................................... 5

1.3.5

CHF – Švýcarský frank ................................................................................... 5

1.3.6

Vedlejší obchodované měny............................................................................ 5

1.4

Obchodní hodiny..................................................................................................... 6

1.5

Proč se hýbe cena .................................................................................................... 7

1.5.1 1.6

2

Aukční proces .................................................................................................. 7

Pojmy a názvosloví tradingu................................................................................... 8

1.6.1

Obecné ............................................................................................................. 8

1.6.2

Obchodní pokyny ............................................................................................ 9

1.6.3

Cena ............................................................................................................... 10

1.6.4

Broker ............................................................................................................ 10

Problematika tradingu ................................................................................................. 12 2.1

Typy tradingu ........................................................................................................ 12

2.1.1

Scalping ......................................................................................................... 12

2.1.2

Intraday .......................................................................................................... 12

2.1.3

Swingové obchodování ................................................................................. 13

2.1.4

Investice ......................................................................................................... 13

2.2

Obchodní plán ....................................................................................................... 13

2.2.1

Money management ...................................................................................... 14

2.2.2

Risk Reward Ratio ......................................................................................... 17

2.2.3

Vstupy do trhu ............................................................................................... 18

2.2.4

Výstupy z trhu ............................................................................................... 19

2.2.5

Psychologie.................................................................................................... 20

2.3

Typy analýz........................................................................................................... 21

2.3.1

Fundamentální analýza .................................................................................. 21

2.3.1.1

Makroekonomické ukazatele ................................................................. 21

2.3.1.2

Teorie parity kupní síly .......................................................................... 22

2.3.1.3

Teorie parity úrokové míry .................................................................... 23

2.3.1.4

Platebně bilanční přístup k determinaci měnového kurzu ..................... 23

2.3.1.5

Monetární přístup ke kurzu .................................................................... 24

2.3.2

Technická analýza ......................................................................................... 24

2.3.2.1

Metoda Price Action .............................................................................. 24

2.3.2.2

Fibonacci retracement ............................................................................ 30

2.3.2.3

Technické indikátory .............................................................................. 30

2.3.3

Analýza sentimentu ....................................................................................... 34

3

Japonský jen ................................................................................................................ 35

4

Euro ............................................................................................................................. 38

5

Pivoty ........................................................................................................................... 41 5.1

Výpočet ................................................................................................................. 41

5.2

Metoda .................................................................................................................. 42

5.3

Trţní reakce .......................................................................................................... 43

5.4 6

7

8

9

Výsledky ............................................................................................................... 44

Fibonacci retracement.................................................................................................. 53 6.1

Výpočet ................................................................................................................. 53

6.2

Metoda .................................................................................................................. 54

6.3

Trţní reakce .......................................................................................................... 54

6.4

Výsledky ............................................................................................................... 55

Zhuštěné oblasti ........................................................................................................... 62 7.1

Metoda .................................................................................................................. 62

7.2

Trţní reakce .......................................................................................................... 63

7.3

Výsledky ............................................................................................................... 64

Výsledná obchodní strategie........................................................................................ 68 8.1

Metoda .................................................................................................................. 68

8.2

Výsledky ............................................................................................................... 69

Závěr ............................................................................................................................ 72

Úvod Mezinárodní měnový trh forex je největším trhem na světě, kde se kaţdý den zobchodují kontrakty za více jak 4 biliony USD. Tento trh je nejrychleji rostoucí, je decentralizovaný, obchoduje se 24 hodin denně a je velmi likvidní. Na trhu nejsou výjimkou několika procentní pohyby za den. Forexový trh se díky těmto vlastnostem těší veliké oblibě spekulantů, kteří významně přispívají k vysoké volatilitě. Nicméně devizový trh se stará o finanční podporu mezinárodního obchodu, a je proto pro kaţdého účastníka trhu velmi důleţité umět ho analyzovat. V první polovině teoretické části práce se zabýváme problematikou forexu. Pro správné porozumění hesel a běţně uţívaných zkratek si vytvoříme seznam pojmů. Dále se podíváme na jednotlivé účastníky trhu, na to co hýbe s kurzem, a představíme si hlavní světové měny a centra směny, podle kterých se určují obchodní seance. Ve druhé polovině teoretické části se podíváme na problematiku tradingu. Představíme si jednotlivé typy tradingu a postup při sestavování obchodního plánu. Vysvětlíme si, co znamená a jak se vyuţívá money management. Povíme si o poměru RRR a moţných vstupech a výstupech z pozice. Dále si přiblíţíme základní přístupy k analýze trhů, mezi něţ patří fundamentální analýza, technická analýza a analýza sentimentu. Ke kaţdému přístupu si ukáţeme nejdůleţitější ukazatele a řekneme si o jejich moţných dopadech na trh. V praktické části se zaměříme na cíl práce, ve kterém otestujeme tři vybrané metody technické analýzy a zjistíme jejich nejlepší nastavení tak, aby byla ziskovost co nejvyšší. Vybrali jsme si k otestování měsíční pivoty, Fibonacci retracement a zhuštěné oblasti. K analýze ziskovosti metod chceme přistupovat opačně, tím myslíme, ţe si zapíšeme do databáze reakce trhu na úrovně a dle následné analýzy získaných dat určíme nejlepší metodu. V konečné fázi si stanovujeme za cíl vzít tyto tři metody a jejich společným pouţitím zjistit, zda se podaří dosáhnout vyšší ziskovosti neţ u kaţdé zvlášť.

1

1 Problematika forexu 1.1 Teoretické vymezení forexu Forex (International Interbank FOReign EXchange) je mezinárodní devizový trh, kde se obchodují měny jednotlivých států. Je to takzvaně over-the-counter (OTC) trh, coţ znamená, ţe neexistuje ţádná centrální burza nebo vypořádací středisko, v němţ se střetává poptávka s nabídkou. Jednotliví účastníci trhu jsou v kontaktu pomocí moderních komunikačních prostředků, zejména internetu, a vytváří tak ucelený trh. Vzhledem k dnešní globální ekonomice je forex kaţdodenní pracovní součástí bank, pojišťoven, dealerských společností. Díky nim je, co do objemu obchodů, největší na světě. Denní průměrný obrat přesahuje 4 bilióny amerických dolarů. Vysoký počet účastníků na trhu s různými potřebami zajišťuje trhu dostatečnou likviditu, které je moţno vyuţít 24 hodin denně mimo víkendové dny. Z hlediska struktury vypořádání obchodů jsou na forexu obchody spotové, které umoţňují vypořádání do dvou pracovních dnů, nebo obchody termínové a swapové. Zde se jedná o obchody s delší splatností neţ dva dny, kdy si obě strany předem domlouvají výměnu deviz za předem dohodnutý kurz. Jelikoţ je forex derivátový devizový trh, můţe nabídnout i devizové futures, devizové swapy a devizové opce.

1.2 Subjekty devizového trhu Devizový trh z hlediska subjektů rozdělujeme na velkoobchodní, nazývaný téţ mezibankovní, a maloobchodní. Pro velkoobchodní trh je typický vztah komunikace banky s bankou. Dorozumívají se přes svá dealingová oddělení, kde pracují takzvaní dealeři, kteří domlouvají jednotlivé obchody. Pro maloobchodní trh platí vztah komunikace banky s klientem. Uvedeme si základní rozdělení subjektů na trhu.

1.2.1 Banky Banky tvoří základ fungování forexového trhu, respektive jde o tvůrce trhu. Poskytují sluţby svým klientům a zpracovávají jejich objednávky na nákup či prodej deviz. Banky 2

samy za sebe na trh vstupují s vlastními devizovými potřebami či se svými spekulacemi. Velikost jejich transakcí jim neumoţňuje obchodovat přímo s jedinou okolní bankou, proto stanoví cenu, za kterou jsou ochotny měnu akceptovat nebo za ni zaplatit. Tento proces se nazývá tvorba trhu.

1.2.2 Centrální banky Centrální banky na trh vstupují z pohledu potřeb nastavení monetární politiky v jejich zemi. Samy centrální banky drţí určité devizové zásoby, pomocí kterých mohou udrţovat stabilitu své měny či ji posunout na poţadovanou hranici. Z kompetence centrálních bank vyplývá správa nad peněţní zásobou a nastavení základní úrokové sazby v zemi. Tato nastavení mají významný vliv na pohyb kurzů. Primárním cílem centrálních bank není dosaţení zisků z operací na devizovém trhu, ale také by se měly vyhýbat kurzovým ztrátám.

1.2.3 Makléři Hlavním úkolem je zprostředkovat a ulehčit obchod mezi dvěma stranami. Makléři jsou napojeni na ostatní makléře, banky či jiné zprostředkovatele, a tedy se sami stávají tvůrci trhu. Makléřů je nepřeberné mnoţství, neboť menší klienti u nich mohou dostat lepší cenu, neţ kterou by dostali u bank. Spojení objemů menších obchodníků vytváří velké částky, které jiţ banky chtějí obchodovat a jsou poté ochotny ustoupit na marţi. Mezi největší makléře na spotovém trhu patří:1 EBS, Reuters, Prebon Marshall Yamane, Intercapital (ICAP) Mezi nejznámější on-line FX makléře patří: Admiral Markets, FX Solution, FXCM, XTB, BOSSA, ALPARI, OANDA, CMS

1

2. část - Hlavní účastníci forexu. Fxstreet.cz [online]. 2009-2015, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: .

3

1.2.4 Zákazníci Do této skupiny patří výrobní podniky, pojišťovny, fondy, ţivnostníci atd. V souhrnu kaţdý, kdo obchoduje se zahraničím. Do této skupiny patříme i my, při dovolené v zahraničí, kdyţ směňujeme valuty ve směnárně.

1.2.5 Spekulanti Cílem spekulanta je zhodnotit své investice na pohybech kurzů měn. Na základě svých analýz předpokládá zhodnocení jedné měny vůči měně jiné. Za předpokladu, ţe americký dolar bude za dva týdny silnější vůči české koruně, bude dnes spekulant nakupovat americké dolary, aby je za dva týdny opět prodal a nakoupil zpátky české koruny. Zisk bude tvořit rozdíl nákupního kurzu na začátku a prodejního kurzu po 14 dnech.

1.3 Obchodované měny Jak jsme si jiţ říkali, trh forex je trhem zahraničních měn. Důleţitost jednotlivé měny se odvíjí od objemu zrealizovaných obchodů. Nejvíce obchodované měny budou u států se silným zahraničním obchodem a se silnou a stabilní ekonomikou. Podle výše objemů a počtu transakcí rozdělujeme měnové páry na hlavní a vedlejší.

1.3.1 USD – Americký dolar Americký dolar je ve světě povaţován za měnu číslo jedna. Toto postavení se odvíjí od prvenství postavení americké ekonomiky ve světě, kde roční HDP přesahuje 14 bilionů amerických dolarů. Americký dolar je obecně mezi obchodníky brán jako rezervní měna, tedy v případě světových ekonomických otřesů budou investoři poptávat dolar. Dále jsou v dolaru obchodovány všechny hlavní světové komodity.

1.3.2 EUR – Euro Euro, jakoţto společná měna mnoha států Evropy, zastupuje druhé místo v objemu devizových obchodů na světě. Tato měna pokrývá hlavní ekonomiky Evropy. Mezi ně patří Německo, Francie, Itálie, Španělsko, Portugalsko, Rakousko a Finsko, jejichţ zahraniční 4

obchod dodává euru vysokou likviditu. Jedním z cílů zavedení eura bylo, aby zastávalo vedoucí pozici při obchodování, avšak po jeho zavedení se význam USD sníţil jen minimálně.

1.3.3 JPY – Japonský jen Japonský jen je třetí nejvíce obchodovanou měnou devizového trhu forex. Ačkoliv není tak hojně obchodován jako euro či dolar, je stále vysoce likvidní. Charakterizuje ho vysoká citlivost na pohyby indexu Nikkei, změny chování japonského trhu s cennými papíry a trhu s nemovitostmi.

1.3.4 GBP – Libra šterlinků Spojené království, jakoţto významná ekonomika Evropy odolávající přijetí eura a významné finanční centrum, udrţuje objemy obchodů s britskou librou na úrovni hlavních světovými měn.

1.3.5 CHF – Švýcarský frank Ačkoliv je Švýcarsko malá ekonomika v centru Evropy, je známá svoji vysokou vyspělostí bankovního sektoru a svou stabilitou. V očích investorů tedy vypadá jako rezervní měna. Jako příklad mohu uvést krok Švýcarské národní banky k intervencím v roce 2011, kdy záměrně oslabila domácí měnu vůči euru v době dluhové krize v Evropě. O to větší překvapení pro trhy bylo nečekané opuštění intervenčního reţimu v lednu 2015.

1.3.6 Vedlejší obchodované měny Tyto měny se vyznačují nedostatečnou likviditou přes některá obchodní pásma. Jsou to měny volně obchodovatelné, ke kterým se řadí norská koruna, dánská koruna, švédská koruna, australský dolar a kanadský dolar. Jako vedlejší obchodované měny jsou označovány i tzv. ,,kříţové měny´´. Jsou to měnové páry, které se neobchodují s americkým dolarem (EUR/JPY, EUR/GBP, EUCH/CHF, GBP/CHF, GBP/JPY).

5

Měnám, které nejsou často obchodovatelné a patří zemím třetího nebo rozvojového světa, se říká exotické. Mezi ně patří např. nigerijská niara, thajský bát, singapurský dolar. Na forexovém trhu mezi exotické měny patří i česká koruna, polský zlotý, maďarský forint nebo i rumunský nový lei.

1.4 Obchodní hodiny Obchody na forexu mohou probíhat 5 dní v týdnu 24 hodin denně. Přes víkendové dny je forex zavřený. Konkrétně začíná obchodování v neděli ve 23:00 a končí v pátek ve 22:00 SEČ. Na obrázku níţe jsou uvedeny 4 obchodní seance trhu. Jsou pojmenovány podle hlavních center obchodu. Některé seance se navzájem překrývají, zejména obchodování Sydney s Tokiem a Londýna s New Yorkem. Z obrázku je patrné, ţe největší potenciál pohybů kurzů můţeme očekávat v nočních hodinách v rozmezí 1:00 aţ 7:00 a hlavně mezi 14:00 a 17:00.

Tabulka 1: Obchodní Hodiny 2, Zdroj: Forex-zone

Další tabulka zobrazuje průměrné rozpětí čtyř základních měnových párů v pipech přes jednotlivé obchodní seance. Z tabulky je patrné, ţe největší pohyby zaznamenává obchodní seance Londýna na všech měnových párech. Seance Tokia a Londýna jsou si rozpětím pohybů velmi podobné.

Tabulka 2: Průměrné rozpětí měnových párů přes obchodní seance3, Zdroj: Forexzone 2

Obchodní hodiny na forexu. Forex-zone.cz [online]. 10.5.2010, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: . 3

Obchodní hodiny na forexu. Forex-zone.cz [online]. 10.5.2010, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: .

6

1.5 Proč se hýbe cena Jak jsme si jiţ naznačili v předešlém textu, kurz se hýbe na základě nabídky a poptávky jedné měny vůči měně druhé. Záleţí na potřebě jednoho subjektu prodat měnu a za ní nakoupit měnu druhou. Mezi důvody ke směně patří zahraniční obchod firem, zahraniční investice, tvorba devizových rezerv centrálních a komerčních bank, spekulace na trhu. Hovořili jsme o roli obchodních bank na trhu, kde představují tvůrce trhu (market maker). Obchodní banky dostávají objednávky od klientů, které následně spojují do větších obchodů. Takto veliké obchody nemohou vypořádat v rámci jedné jiné banky, a proto oznamují kotaci, za kterou jsou ochotni směnu udělat. Tímto způsobem jsme si popsali pohyb ceny. Pohyb ceny můţeme tedy chápat jako aukční proces, který rozebereme v následujícím odstavci.

1.5.1 Aukční proces Tradiční aukční proces probíhá na základě prvotní stanovené ceny. V případě prodeje předmětu přes aukci musí prodávající stanovit základní cenu, od které se licitátor aukce odráţí. Jako příklad si uvedeme prodej automobilu s uváděcí cenou 500 000 CZK. Při zahájení aukce se nikdo ze zájemců nehlásí, proto licitátor sniţuje cenu na 490 000 CZK a čeká na nabídky. Pokud se nikdo nebude hlásit i nadále, můţe cena dojít aţ na 450 000 CKZ, kde se první zájemce ozve. Nemusí jít nutně o skutečného zájemce, jen o nastrčeného kupujícího, který má svou nabídkou podněcovat skutečné zájemce k obchodu. Po první nabídce se ozve druhý zájemce, který nabídne 460 000 CZK, s trochou štěstí se přihlásí i třetí zájemce a posune cenu o dalších 10 000. Tímto způsobem mohou začínajícímu tlaku podlehnout další zájemci, kteří si nejsou jisti ,,skutečnou"4 cenou vozidla, a tedy cena vyroste aţ na 600 000 CZK. Licitátor aukce bude prověřovat stále vyšší cenové hladiny, kam aţ kupující jsou ochotni zajít, a to hned ze dvou důvodů. Prvním je jeho pověst, ţe dokáţe prodat aukční předměty za vyšší neţ původní ceny, a druhým proto, ţe dle výše ceny prodaného vozidla se odvíjí výše jeho odměny. Zpátky k aukci, tedy cena automobilu se vyšplhá aţ na poslední moţnou cenovou úroveň, kde se nachází aspoň jeden kupující, který je ochoten tuto cenu zaplatit. V tento okamţik licitátor aukci ukončí a inkasuje dohodnutou odměnu. V praxi forexového trhu to vypadá velmi

4

Skutečnou cenu vozidla neví nikdo, ale někteří zájemci mohou mít lepší představy a chovat se při aukci více sebejistě a mít předem promyšlené, kam aţ chtějí zajít, kde by cena byla ještě adekvátní jejich potřebám.

7

podobně, aţ na to, ţe aukce zde nikdy nekončí. V případě dosaţení hodnoty, kdy kupujících je méně neţ prodávajících, dochází ke změně trendu a cena se sniţuje. Opět do bodu, kdy počet kupujících přesáhne počet prodávajících a cena bude stoupat. Licitátora aukce zde provádí tradeři obchodních bank, kteří vyplňují objednávky svých klientů a inkasují za to odměnu ve výši rozdílu mezi nákupní a prodejní cenou. Tak, jako nastrčený zájemce o automobil, se mohou zachovat tradeři, kteří s předpokladem vzbuzení euforie na trhu, budou nakupovat měnový pár, aby se mohli dostat na poţadovanou objednávku klienta, kde se svých pozic ziskově zbaví a ještě obdrţí odměnu za zrealizovanou objednávku. Je zde patrné, ţe celý tento proces je pod vlivem emocí obchodníků, kteří mohou v okamţicích euforie vyhnat cenu do výšin, ze kterých se po ochladnutí nálady strmě padá dolů.

1.6 Pojmy a názvosloví tradingu Vysvětlíme si základní pojmy, které jsou běţně při tradingu vyuţívány, abychom jim lépe porozuměli v práci. Jednotlivé pojmy jsme rozdělili do následujících skupin.

1.6.1 Obecné5 Forex - trh s cizími měnami. Likvidita - Schopnost rychle přeměnit aktivum na hotovost, aniţ by došlo k výrazné ztrátě jeho hodnoty. Volatilita - Kolísavost ceny daného instrumentu. Čím větší je volatilita, tím větší je rozpětí, ve kterém cena kolísá. Měnový pár - Vţdy se skládá ze dvou měn. První měna je základní (hlavní - base currency) a druhá vedlejší (kříţová - counter currency). V měnovém páru EUR/USD je euro měnou základní a dolar měnou vedlejší. Kurz měnového páru vyjadřuje cenu za jednotku základní měny, vyjádřenou ve vedlejší měně. Například u páru EUR/USD kurz 1,35 znamená, ţe k nákupu jednoho eura je zapotřebí 1,35 amerických dolarů.

5

XTB Akademie, Slovník obchodníka. Xtb.cz [online]. 2015, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: .

8

Kotace - cena, kterou je aktuálně oceněné podkladové aktivum. ASK - naše cena při nákupu podkladového aktiva. BID - naše cena při prodeji podkladového aktiva. Long (dlouhá pozice) - nakoupili jsme podkladové aktivum a čekáme jeho růst. Short (krátká pozice) - prodali jsme podkladové aktivum a čekáme jeho pokles. Lot - základní objemová jednotka Forexu. 1 Lot EUR/USD je 100 000 EUR. Pip - základní velikost pohybu ceny na forexovém trhu. Gap - mezera na trhu, která vzniká v době extrémní volatility nebo při otevírání trhů. Timeframe - časový rámec, ve kterém sledujeme podkladové aktivum. Medvědí trh - označujeme tak klesající trend. Býčí trh - označujeme tak rostoucí trend.

1.6.2 Obchodní pokyny6 Trţní pokyny - aktuální prodej či nákup aktiva za aktuální cenu v rámci trţních podmínek. Čekající pokyn - pokyn, který je realizován aţ ve chvíli, kdy cena dosáhne určité cenové úrovně. Limitní pokyn - pokyn, který obsahuje cenový limit, za který je obchodník jiţ ochotný koupit, pokud cena klesne, nebo prodat, pokud cena naopak vzroste. Buy Limit - Čekající nákupní objednávka, která se umisťuje pod aktuální trţní cenu. Do obchodu vstoupíte aţ v momentě, kdy cena poklesne na (nebo pod) tuto cenovou úroveň. Sell Limit - Čekající prodejní objednávka, která se umisťuje nad aktuální trţní cenu. Do obchodu vstoupíte aţ v momentě, kdy cena vyroste na (nebo nad) tuto cenovou úroveň. Buy Stop - Čekající nákupní objednávka, která se umisťuje nad aktuální trţní cenu. Do obchodu vstoupíte aţ v momentě, kdy cena stoupne na (nebo nad) tuto úroveň. Sell Stop - Čekající nákupní objednávka, která se umisťuje pod aktuální trţní cenu. Do obchodu vstoupíte aţ v momentě, kdy cena klesne na (nebo pod) tuto úroveň.

6

XTB Akademie, Slovník obchodníka. Xtb.cz [online]. 2015, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: .

9

Take Profit - cenová hladina, na které se automaticky uzavírá obchod v zisku. Kaţdý obchodník si tuto hladinu volí při realizaci obchodu sám. Měla by určovat minimální poţadovaný zisk z transakce. Stop Loss - cenová hladina, na které se automaticky uzavírá obchod ve ztrátě. Kaţdý obchodník si tuto hladinu volí při realizaci obchodu sám. Měla by určovat maximální přípustnou ztrátu z dané transakce. Trailing Stop - nástroj, který nám umoţňuje automaticky posouvat Stop Loss v návaznosti na pohyb ceny. Pokud se cena pohybuje ve směru zisku, Stop Loss se posouvá v námi zvoleném odstupu společně s cenou, pokud se naopak cena pohybuje ve směru ztráty, Stop Loss zůstává na stejné hladině.

1.6.3 Cena7 Open - otevírací cena trhu. Close - zavírací cena trhu. High - nejvyšší dosaţená cena za určité období. Low - nejniţší dosaţená cena za určité období.

1.6.4 Broker8 Finanční páka - Finanční páka je mechanismus, díky kterému můţe obchodník realizovat obchody s řádově vyšším kapitálem, neţ má na obchodním účtu. Marţe

-

Blokovaná

část

našeho

zůstatku

na

účtu,

kterou

v

rámci

mechanismu finanční páky potřebujeme na realizaci daného obchodu. Při hodnotě finanční páky 1:100 a nákupu 1 lotu EUR/USD (100 000 EUR) je nám na účtu blokováno 1000 EUR, tj. při kurzu EUR/CZK = 27 cca 27 000. Margin call - Pokud majetek na našem obchodním účtu klesne obvykle na 50 % blokované marže, platforma zasílá upozornění o špatném vývoji našich otevřených pozic. Spread - Rozdíl mezi nákupní a prodejní cenou v pipech. Dle nastavení brokera závisí na jeho délce. 7

XTB Akademie, Slovník obchodníka. Xtb.cz [online]. 2015, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: . 8 XTB Akademie, Slovník obchodníka. Xtb.cz [online]. 2015, [cit. 2015-3-1]. Dostupný z WWW: .

10

Swap - Kaţdý obchodní den ve 24:00 na všech měnových párech a na některých dalších instrumentech dochází ke korekci pozice o tzv. swapové body. Vyplývají z úrokových rozdílů mezi dvěma měnami. V závislosti na velikosti pozice a instrumentu bude účet navýšen nebo zatíţen o příslušnou hodnotu swapových bodů.

11

2 Problematika tradingu 2.1 Typy tradingu V této části se zaměříme na časový rámec tradingu. Je rozdělen do třech základních skupin podle délky obchodní strategie. Určení typu tradingu je důleţité vzhledem k plánování strategie a přípravě psychologické stránky obchodníka. Obecně můţeme říci, ţe jednotlivé obchodní strategie fungují velmi podobně na všech časových rámcích, ale mění se významnost signálů pro vstupy a výstupy z trhu. Čím menší časový rámec zvolíme, tím více bude obchodních příleţitostí, ale s menší pravděpodobností úspěchu. Proto se strategie dle časového rámce různě poupravují přidáním nebo odebráním dalšího kritéria.

2.1.1 Scalping Tato metoda popisuje obchodní styl zaloţený na časově velmi krátkých, v řádech sekund aţ minut, obchodech s potenciálem velkého momenta na trhu. Toto momentum trhu se nejčastěji skrývá na důleţitých cenových úrovních nebo vznikajících supportech a rezistencích. Obecně se v kaţdém časovém rámci a kaţdé obchodní strategii snaţíme nalézt důleţitou cenovou úroveň, ale odlišnost těchto úrovní je v délce trvání jejich vzniku. Na bázi scalpingového obchodování budeme vyhledávat úrovně tvořené svíčkami 5 min, 15min, aţ maximálně 30min grafu. Delší časové rámce také vytvářejí důleţité úrovně, a dokonce i s potenciálem větší úspěšnosti, ale vzhledem k money managementu se nehodí. Důleţitá cenová úroveň se nikdy nedá odhadnout na pip, tedy se jedná o určité pásmo několika pipů, ve kterém čekáme na reakci trhu. Čím delší časový rámec, tím větší pásmo kolem cenové úrovně vzniká a tím více znevýhodňuje poměr zisku a ztráty strategie. Při scalpingovém tragindu je naším cílem mít zisk v řádově jednotek pipů, výstup z trhu do pár minut a velká četnost obchodů za den (4 a více).

2.1.2 Intraday Termín intraday ze svého názvu jiţ říká, ţe obchodník chce mít všechny své obchodní pozice uzavřené vţdy před koncem obchodní seance. Tedy musí počítat s maximální délkou obchodu do 12 hodin, ačkoliv věříme, ţe by byl rád, kdyby se vešel do 8 hodin. Obchodník na intradenní bázi počítá s délkou obchodů v řádech desítek minut. K tomu 12

také musí jiţ významně zapracovat na své psychice. Průběh obchodu v takto dlouhém časovém rámci jiţ obsahuje trendy a jejich korekce. Obchodník se tedy můţe ocitnout v protipohybu svého obchodu po dobu desítek minut, a to můţe výrazně změnit náhled obchodníka na trh. Intradenní obchodník jiţ začne sledovat významné cenové formace a hladiny z předešlých dnů a sledovat časové rámce 15min aţ 4 hodiny. Cílem obchodníka je zisk v podobě 10 a více pipů a počet obchodů se bude pohybovat do 3 za den na jednom měnovém páru.

2.1.3 Swingové obchodování Poslední typ zahrnuje dlouhé časové rámce od h4 aţ W1. Zde si obchodník můţe na signály vstupu do pozice počkat v řádech dnů i týdnů. O to více mají vytvořené cenové úrovně vyšší váhu a větší potenciál úspěšnosti. Swingové obchodování nám také více poukazuje obchodování důleţitých hráčů na trhu, jako jsou banky, fondy, pojišťovny atd. Obecné pravidlo tradingu je: “Trend is your friend" a tyto trendy v těchto časových rámcích právě utvářejí velcí hráči. Charakteristikou swingového obchodování jsou dlouhé obchody s velkou zátěţí na psychiku, neboť obchodník si otevřené pozice nosí v hlavě do práce, při odpočinku nebo před spánkem. Obchodník by se tedy měl co nejlépe připravit na několik dní či týdnů ve ztrátě a několik dní či týdnů v pomalém růstu, za příchodu spousty intradenních zpráv o pohybech na trzích a rizicích pro trhy.

2.1.4 Investice S trochou nadsázky povaţujeme investici za nechtěný dopad tradingu. Znamená to významné prodlouţení obchodu aţ na dobu delší jak jeden rok. Dochází k tomu v případě nenastavení či nedodrţení pravidel money managementu a následném odkládání výstupu z trhu. Obchodník pod tíhou tlaku trhu jen prohlubuje ztrátu obchodu, který mu zatím nevychází, a čeká na otočení trendu.

2.2 Obchodní plán Obchodní plán se skládá z několika základních prvků. Nejprve se zamyslíme nad řízením peněz, dále nad vstupy a výstupy z trhu a k závěru to vše zakomponujeme do psychiky obchodníka. 13

2.2.1 Money management Tato podkapitola se zabývá řízením peněz na účtu obchodníka. Povíme si, jak velké pozice si můţeme dovolit a jak podle toho určit vstupy a výstupy z trhu. Důleţitou roli zde sehrává náš odhad pravděpodobnosti úspěšnosti obchodní strategie. Rizikovost pozice určujeme podle mnoţství peněz, které jsme ochotni do jednotlivé obchodní pozice ochotni riskovat. Jedná se o určitý zlomek našeho účtu, který si sami určíme. Výše tohoto zlomku určuje naši výslednou potenciální ziskovost a ztrátovost obchodní strategie. Pokud bychom se snaţili o maximální zhodnocení v co nejkratším čase, riskovali bychom na obchod všechny naše prostředky. Tedy bychom museli zjistit, jak velký objem si můţeme dovolit vzhledem k našim finančním prostředkům. Ukázkový příklad, jak si to můţeme spočítat, je popsán níţe. Př.: Máme 10 000 Kč a očekáváme, ţe porušení naší spekulace bude u protipohybu trhu o 20 bodů, tedy tam nastavujeme Stop Loss. Jsme u brokera, který má spread 2 pipy a páku 1:200 na měnovém páru EUR/USD. 1 pip se orientačně rovná při objemu 0,1 lot 20 CZK. Aktuální kurz je 1,1346 EUR/USD. Marţi 1 lotu EUR/USD zjistíme: 100 000 EUR * 1,1346 = 113 460 USD. S pákou 1:200 je výsledek 113 460 / 200 = 567,3 USD. S kurzem 24,37 USD/CZK je výsledná marţe 1 lot EUR/USD 13 826 CZK. Tedy jeden minilot poţaduje 1 382 CZK na marţi. S dopočítáním do 10 000 CZK a s 20 pipovým stop loss znamená objem = 0,5lot. (5 * 1382 + (20+2)*(5*20) = 9110 CZK V tomto případě obchodník riskuje maximum na jeden pokus. V situaci, ţe by mu obchod nevyšel, přišel by o 2200 CKZ a obchod v takovém objemu by uţ neotevřel. Na příkladu je zřejmé, ţe objem, který si obchodník můţe dovolit, záleţí na délce Stop Loss, kterou chce nastavit, výši páky u brokera a výši obchodního účtu. Zhodnocení účtu záleţí na ukončení pozice obchodníkem.

14

Následující tabulka zobrazuje procentuální moţnost zkrachování obchodního účtu na základě investovaného kapitálu a pravděpodobnosti úspěšnosti obchodní strategie.

% kapitálu/strategie 1% 2% 5% 7% 10% 15% 20% 25% 30% 40% 50% 60% 80% 90%

60% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 1,0% 2,6% 6,4% 16,0% 16,0% 40,0% 40,0% 40,0% 100,0%

70% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,8% 2,7% 9,0% 9,0% 30,0% 30,0% 30,0% 100,0%

80% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,8% 4,0% 4,0% 20,0% 20,0% 20,0% 100,0%

90% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 1,0% 1,0% 10,0% 10,0% 10,0% 100,0%

Tabulka 3: Pravděpodobnost zkrachování obchodního účtu, vztah strategie a obchodního kapitálu, vlastní zpracování

V levém sloupci jsou procenta majetku obchodníka, která chce riskovat do jednoho obchodu. V prvním řádku tabulky jsou zobrazeny úspěšnosti obchodní strategie. Dále je výpočet omezen k celkové ztrátě 80% obchodního kapitálu, neboť odhadujeme, ţe zbývajících 20% pokryje marţi velikosti otevřené pozice. Výpočet jsme stanovili pro případ, kdy obchodník nebude mít jediný ziskový obchod a bude inkasovat pouze ztráty. Zelenou barvou jsme označili pravděpodobnosti do hodnoty menší neţ 0,1%, ţlutou barvou pravděpodobnosti v rozmezí více jak 0,1% aţ 10% včetně a ostatní hodnoty barvou červenou. Optimální nastavení money managementu by se mělo pohybovat v zelených polích, kde je rizikovost celkového zkrachování pod přiměřenou pravděpodobností. I přesto obchody s kapitálem převyšující 5% jsou dosti riskantní, neboť určení pravděpodobnosti strategie je v praxi čistě orientační. Tedy při procesu zjištění nefunkčnosti strategie a její následné úpravy můţeme přijít o značnou část kapitálu.

15

Cílem money managementu je mít pod kontrolou pohyby kapitálu na obchodním účtu. Samozřejmě se snaţíme dosáhnout co nejvyššího zisku, ale také je pro nás důleţité mít pod kontrolou všechny rizika. Riziko můţeme kontrolovat dle výše investovaného kapitálu. Na první pohled můţeme míru rizika sledovat na křivce kumulativního zisku. Pokud má co nejplošší tvar, znamená to, co nejniţší rizikovost na jednu obchodní situaci. Na obrázku 1 je vidět ideální stav křivky, která stoupá bez významnějších výkyvů. Plochost křivky se nám hodí i v případě, ţe půjdeme do ztráty, neboť si s velkou jistotou můţeme říci, ţe obchodní strategie nefunguje, a proto je potřebná změna. Na ose Y je kumulativní zisk a na ose X počet obchodů.

Obrázek 1: Křivka kumulativního zisku9, Zdroj: XTB, obchodník měsíce

Naopak na obrázku 2 jsou značné nerovnosti křivky. Ačkoliv se křivka pohybuje v kladných hodnotách, neznamená to, ţe v následujících dvou obchodních příleţitostech neskončí obchodník v celkové ztrátě. Velký počet obchodů v tomto případě znamená zobchodování jedné obchodní příleţitosti s mnoha vstupy. Je zde tedy patrné, ţe obchodník vyuţívá významné části kapitálu na jednu obchodní situaci.

9

XTB Analytika, Obchodník měsíce. Xtb.cz [online]. 2012-6-12, [cit. 2015-3-2]. Dostupný z WWW: .

16

Obrázek 2: Křivka kumulativního zisku, Zdroj: XTB, obchodník měsíce

2.2.2 Risk Reward Ratio Volně přeloţeno se jedná o poměr mezi výší ziskového obchodu a výší ztrátového obchodu. Je velmi důleţité, tento poměr sledovat, neboť nám významně ovlivňuje ziskovost strategie. V tabulce 4 jsou zobrazeny výsledky 100 obchodů, provedených na různých pravděpodobnostních strategiích s různým poměrem zisku a ztrát.

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

1:2

-17000

-14000

-11000

-8000

-5000

-2000

1000

4000

7000

1 : 1,75

-14750

-12000

-9250

-6500

-3750

-1000

1750

4500

7250

1 : 1,5

-12500

-10000

-7500

-5000

-2500

0

2500

5000

7500

1 : 1,25

-10250

-8000

-5750

-3500

-1250

1000

3250

5500

7750

1:1

-8000

-6000

-4000

-2000

0

2000

4000

6000

8000

1,25 : 1

-7750

-5500

-3250

-1000

1250

3500

5750

8000

10250

1,5 : 1

-7500

-5000

-2500

0

2500

5000

7500

10000

12500

1,75 : 1

-7250

-4500

-1750

1000

3750

6500

9250

12000

14750

2:1

-7000

-4000

-1000

2000

5000

8000

11000

14000

17000

Tabulka 4: Risk Reward Ratio, vlastní zpracování

17

V levém sloupci tabulky jsou vyznačeny poměry RRR (Risk Reward Ratio), kde první číslo zobrazuje zisk a druhé ztrátu. Na prvním řádku tabulky jsou zobrazeny úspěšnosti jednotlivých strategií. V tabulce jsou výsledky v CZK ze 100 obchodů, jak by dopadly při dané strategii a poměru zisku a ztrát. Poměr 1 : 1 znamená zisk 100 CZK a ztrátu 100 CZK. Zelená pole tabulky zobrazují zisky, ţlutá pole nulu a červená ztráty. Z tabulky je zřejmé, jak významně nám nastavení RRR ovlivňuje ziskovost jednotlivých strategií. Vzhledem k obtíţnému dosaţení vyšších pravděpodobností u obchodní strategie více jak 60% ziskovosti je důleţité se co nejvíce zaměřit na výstupy z pozic právě tak, aby poměr RRR byl co největší ve prospěch zisku. S poměrem 2 : 1 se budeme pohybovat na 0 i se strategií 35% úspěšných obchodů. Scalpingové strategie budou vést obchodníka na opačnou část tabulky, tedy do vysokých pravděpodobností uzavření ziskového obchodu, ale s negativním RRR, neboť zisk z takového obchodu můţe pokrýt dvojnásobek brokerského spreadu, a to bez započtení předpokládaného SL.

2.2.3 Vstupy do trhu Vstup do trhu provádíme na základě obchodní strategie. Podle vstupu do obchodní pozice si určujeme za jakých podmínek bude obchod probíhat. Obecně jsou dva přístupy mezi kterými se rozhodujeme. Zda půjdeme s trhem nebo budeme naskakovat proti trendu pohybu. Obecný slogan “Trend is your friend" se snaţí zdůraznit, ţe nemá význam obchodovat proti trendu, který tvoří velcí hráči, kteří zaručeně přetlačí naší pozici. Nicméně tento přístup předpokládá, ţe dokáţeme určit trend ještě v momentě jeho působení. Je zde tedy prostor pro adekvátní zisk vůči riziku. Opačný přístup, tedy naskakování proti trendu, sebou přináší rizika okamţitého inkasování ztráty ve výši SL, neboť je zde vysoké riziko špatného odhadnutí trhu v podobě špatně určené důleţité cenové úrovně, formace či síly trendu. Výhodou těchto vstupů můţe být zajímavé RRR, kdy se můţeme dostávat na dna či vrcholy trendů. Vstupy do trhů jsou na základě metody Price Action, tedy cenových formací, svíček, suportů, rezistencí nebo na základě technických indikátorů. Tyto přístupy si podrobněji ukáţeme v dalších kapitolách.

18

2.2.4 Výstupy z trhu Informace z předešlých kapitol vyuţijeme k nastavení ukončování obchodní pozice. Při nastavování Stop Loss budeme mít vţdy na paměti RRR a mnoţství investovaného kapitálu tak, abychom neporušili logiku námi zvolené obchodní strategie. Z trhu můţeme vystupovat na základě pevně stanovené délky, logických výstupů dle tvorby low a high trhu, či poměru vůči předpokládanému zisku. V poslední řadě jsou výstupy stanovené diskrečně, a to podle uváţení obchodníka. Výstupem z trhu rozumíme, jak ukončení obchodu se ztrátou, tak i se ziskem. Vystupovat z trhu se ziskem můţeme na základě dosaţení stanoveného TP (Take Profit) či automatického ukončení při SL (Stop Loss). Do obchodní platformy můţeme nastavovat TP i do záporných hodnot v případě, ţe jsme ve ztrátě a rozhodneme se obchod ukončit pokud se dostaneme na menší ztrátu či nulu. Přístup stanovení pevné délky SL a TP je zaloţen na předpokládaném rozpětí trhu. Vychází se z průměrných hodnot, kterých trh dosahoval v jednotlivých obchodních seancích. Obchodník tedy předpokládá, ţe pokud trh půjde proti němu o př. 30 pipů, bude se jednat o otočení trendu či nepotvrzení důleţité úrovně. Při stanovení TP na 30 pipů obchodník počítá, ţe pravděpodobnost úspěšnosti pokračování trendu za touto hodnotou se významně sniţuje, a tedy narušuje ziskovost strategie. Výhoda přístupu je v jednoduchém back testování a jednoduchém stanovení SL a TP. Mezi nevýhody patří nulová reakce na aktuální proměnlivost trhů a vyšší pravděpodobnost inkasování zbytečných ztrát či niţších zisků do doby upravení strategie. Logicky nastavované výstupy z trhu jsou stanoveny dle předpokládaných důleţitých cenových úrovní, cenových formací a na základě technických indikátorů. Tento přístup má potenciál více korespondovat s proměnlivostí trhů. Při stanovení výstupu je nutné, aby obchodník správně rozeznal situaci na trhu, coţ je často velmi těţké pro nastavení adekvátní délky SL a TP. Ukázkový případ nastavení výstupů trhů si ukáţeme na grafu 1, kde budeme postupovat podle Dowovy teorie.

19

Graf 1: Výstupy dle Dowovy teorie, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Graf je z měnového páru AUD/USD na H4, tedy jedna svíce zobrazuje časový úsek 4 hodin. Ideálně do obchodu na short nastupujeme na červené šipce směrem dolů. Červené čáry zobrazují postupné nastavování SL úrovní. Modré čáry označují low na trhu, a tedy, pokud cena projde modrou úrovní, začne platit SL úroveň nad ní. Stop loss s číslem dvě začne platit, aţ cena projde low s číslem jedna. Takto se neustále pokračuje, aţ s obchodem vystoupíme na stop lossu s číslem 4.

2.2.5 Psychologie Při sestavování obchodní strategie si musí obchodník uvědomit, jaké situace mu která strategie bude přinášet. Jaký zvolí obchodní styl, zda bude scalpovat či dělat obchody v řádech týdnů. Dále, zda bude vstupovat na základě trendu či odhadovat body jejich zlomu a uvaţovat nad nastavením RRR a úspěšnosti jeho strategie. Všechny důleţité aspekty při sestavování strategie jsou popsány výše a obchodník se na ně musí předem připravit. Swingové obchodování přinese obchodníkovi spousty času na rozmýšlení vstupů a výstupů z trhu. To nese s sebou riziko neustálého přemýšlení nad situací na trhu, a tedy předčasného zásahu do obchodu. Obchodník s kladným RRR, a tedy s niţší pravděpodobností úspěchu obchodu, se zase musí připravit i na několik ztrát za sebou, coţ s sebou nese riziko upuštění od strategie a hledání nějaké nové, čímţ se můţe připravit 20

o ziskové obchody. Podobných příkladů je velké mnoţství, je proto důleţité si pečlivě zváţit kaţdý aspekt naší obchodní strategie, zda nám bude vyhovovat.

2.3 Typy analýz Přístupů k analyzování pohybu ceny je několik. Mezi základní rozdělení patří fundamentální analýza, technická analýza a analýza sentimentu. Kaţdá tato analýza se zakládá na jiné logice, a tedy slouţí jiným typům obchodníků. Také kaţdá metoda se hodí na odlišné trţní situace a strategie.

2.3.1 Fundamentální analýza Analýza se zakládá na sledování důleţitých makroekonomických dat, která reflektují aktuální hospodářskou situaci státu a nastavení měnové politiky centrální banky. Mezi nejdůleţitější makroekonomické ukazatele patří:

2.3.1.1 Makroekonomické ukazatele Úrokové sazby - jeden z nejsledovanějších ukazatelů měnové politiky, který je hojně sledován na všech trzích. Změny sazeb doprovází vysoká volatilita a někdy i nastolení nového trendu, neboť právě ony určují, kam půjdou investice. Vyšší úrokové sazby zvyšují výnosy dluhopisů, zpevňují domácí měnu a zpravidla oslabují akciové trhy. Hrubý domácí produkt - nejsledovanější měřítko výkonnosti ekonomiky země, představuje celkovou trţní hodnotu všeho zboţí a sluţeb vyprodukovanou v zemi za období jednoho roku. Výše HDP nám také předurčuje moţné budoucí nastavení úrokové sazby a případně jiné nestandardní programy centrálních bank, jako v současné době v Evropě a dříve ve Spojených státek amerických s programy QE. Index spotřebitelských cen (CPI) - další ukazatel, který nepřímo ukazuje na budoucí vývoj úrokových sazeb. Tento ukazatel je zejména důleţitý pro forex, neboť udává kupní sílu dané měny. Index spotřebitelských cen je brán jako hlavní ukazatel inflace, ale je ještě doplňován indexem cen výrobců (PPI) a jádrovou inflací.

21

Ukazatele zaměstnanosti - v Evropě hlavně sledujeme celkovou nezaměstnanost země jako jediný ukazatel tamního pracovního trhu, nicméně ze Spojených států amerických jsme zvyklí sledovat ještě ADP report, nové týdenní ţádosti o podporu v nezaměstnanosti, změnu zaměstnanosti v nezemědělských sektorech a jiné méně důleţité fundamenty. Také můţe být malou berličkou při rozhodování obchodníka výše růstu platů v zemi. Maloobchodní prodeje - samostatný ukazatel zohledňuje spotřebu domácností v podobě obchodních prodejů. Ukazatel slouţí jako vodítko pro důleţitější ukazatele jako HDP či moţné budoucí zisky firem. Největší dopady ukazatele jsou na akciové trhy. Průmyslová výroba - další podpůrný ukazatel pro HDP. Průmyslová výroba je klíčovým prvkem mnoha ekonomik, tedy pokles průmyslové výroby předznamenává pokles HDP, moţnou niţší zaměstnanost, menší investice a v konečném důsledku i menší maloobchodní prodeje. Indexy nákupních manažerů (PMI) - je ukazatel hospodářské aktivity. Index odráţí podíl nákupních manaţerů v některých hospodářských odvětvích, které vykazují lepší obchodní podmínky neţ v předešlém měsíci. Výsledek 50b. a více znamená do budoucna zlepšení produkce. Dlouhodobé objednávky - údaj měří peněţní hodnotu objednávek, dodávek a rozpracovaných zakázek na zboţí dlouhodobé spotřeby (ţivotnost delší jak 3 roky) za určitý časový úsek. Jedná se o sledovaný ukazatel zachycující trendy v ekonomice. Mezi obecné metody fundamentální analýzy patří: Teorie parity kupní síly Teorie parity úrokové míry Platebně bilanční přístup ke kurzu Monetární přístup ke kurzu

2.3.1.2 Teorie parity kupní síly Teorie se rozděluje na verzi absolutní a verzi relativní. Absolutní verze přepokládá, ţe by cena jednotlivého produktu měla stát v jedné zemi, po přepočtu kurzů, stejně jako v zemi 22

druhé. Druhé vysvětlení se týká rovnosti cenové hladiny, po přepočtu kurzů, v obou zemích. Tedy zboţí ve spotřebním koši by v součtu mělo stát stejně, jak v první, tak i ve druhé zemi. Myšlenka teorie spočívá v existenci zboţové arbitráţe. Prodávaný produkt, v přepočtu za draţší cenu v jedné zemi neţ v té druhé, přiměje dovozce z ostatních zemí sem své zboţí dováţet a inkasovat vyšší trţby. Zisky bude chtít obchodník dovézt zpátky, tedy inkasovanou cizí měnu smění do své domácí a následně zvýši poptávku po své měně, která na to posílí. V konečném důsledku zdraţí vývoz domácích produktů. Podle relativní verze se kurzy hýbou na základě změny cenových hladin v jednotlivých zemích, čili díky očekávané inflaci. Tedy pokud budeme očekávat, ţe ceny v cizí zemi porostou rychleji neţ u nás, budeme se snaţit zboţí vyváţet a opět zisky měnit do tuzemské měny. Empirická zkoumání neprokázala platnost této teorie v krátkém obchodí, ale některé empirické výzkumy platnost v dlouhém období potvrzují. 10

2.3.1.3 Teorie parity úrokové míry Podle teorie parity úrokových měr je příčinou pohybu měnového kurzu rozdílná úroková míra v jednotlivých zemích, která vede k pohybu krátkodobého kapitálu.11 Úvaha teorie je zaloţena na změně krátkodobého investičního kapitálu, kde investoři hledají vyšší zhodnocení své investice. Hovoříme zde o úrokovém diferenciálu, který nám snadno spočte rozdílnost úrokových měr. Země, která nabízí vyšší zhodnocení, přiláká investory, kteří budou poptávat tamní měnu a ta se zhodnotí.

2.3.1.4 Platebně bilanční přístup k determinaci měnového kurzu Podle platebně bilančního přístupu k determinaci měnového kurzu je pohyb měnového kurzu funkcí salda platební bilance.12 Obecný přístup předpokládá, ţe aktivní saldo platební bilance znamená zhodnocení domácí měny, neboť zisky z prodejů ze zahraničí chce přivést zpátky, coţ znamená, ţe poptáváme domácí měnu. Naopak pasivní saldo platební bilance znamená, ţe jsme více dovezli, a tedy poptávka po tuzemské měně byla niţší neţ nabídka. Tuzemská měna se znehodnocovala. Obecný přístup je čistě rámcový, pro přesnější obraz situace je nutné hlubší zkoumání platební bilance.

10

Marková, J.: Opora mezinárodní finance, Bankovní institut, Praha 2010, str: 11 Marková, J.: Opora mezinárodní finance, Bankovní institut, Praha 2010, str: 16 12 Marková, J.: Opora mezinárodní finance, Bankovní institut, Praha 2010, str: 18 11

23

2.3.1.5 Monetární přístup ke kurzu Přístup je odvozen od akcí centrálních bank. Mezi nejdůleţitější z nich patří změna úrokových sazeb, změna devizových rezerv, mnoţství peněz v ekonomice či stanovení centrálního kurzu, který udrţuje pomocí intervencí na devizových trzích.

2.3.2 Technická analýza Analýza je zaloţena na předpokladu, ţe cena na grafu jiţ zahrnuje všechny dosud známé informace na trhu. Celý tento přístup se zakládá na analyzování grafu pomocí metody price action a na matematických vzorcích skrytých v technických indikátorech.

2.3.2.1 Metoda Price Action Metoda se odvíjí čistě z vizuální analýzy grafu. Tedy hledá podobné obrazce, které byly jiţ v minulosti na grafu cenou vytvořeny, a předpokládá po jejich následném opakování stejnou reakci kurzu. Tyto obrazce jsou nazývány cenovými formacemi a jsou pojmenovány. Základní formace jsou supporty a rezistence, trojúhelníky, hlava, ramena, dvojité dno či dvojitý vrchol.

24

Supporty a rezistence Supporty a rezistence jsou také brány jako trendové čáry. Jedná se o to samé. Trendová čára nám zobrazuje cenovou posloupnost, na které přepokládáme nějakou reakci trhu. Pokud od trendové čáry předpokládáme cenové odraţení směrem vzhůru, hovoříme o supportech. Pokud od trendové čáry předpokládáme cenové odraţení směrem dolů, nazýváme ji rezistence. Trendové čáry mohou směrovat nahoru či dolu nebo horizontálně.

Graf 2: Supporty a rezistence, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Trojúhelníky Trojúhelník je sloţen ze dvou proti sobě jdoucích trendových čar. Přičemţ jedna je support a druhá rezistence. Při domyšlení poslední strany vytváří obrazec trojúhelníku. Tato formace nám sděluje, ţe prozatím není rozhodnuto o budoucím pokračování, tedy není určena většina obchodníků ze strany býků či medvědů. Situace se projevuje sniţováním volatility k vytvořenému vrcholu supportu a rezistence. Obecně můţeme říci, ţe stranou, kterou cena následně pro proraţení formace projde, by měla cena pokračovat. Také se uvaţuje jako o potvrzovacím signálu směru trendu, a to v případě, ţe trend je pozastaven a na trhu se vytváří formace trojúhelník, kde k jejímu proraţení dojde ve směru trendu. V opačném případě hovoříme o signálu konce trendu.

25

Graf 3: Trojúhelníky, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Hlava ramena Tato formace je jiţ trochu sloţitější, neboť k vytvoření formace je zapotřebí více splňujících podmínek. Tato formace se vyskytuje na koncích trendu, a tedy nastavuje trend opačný. Formace se skládá z vytvoření třech high na grafu, přičemţ první a druhé high jsou na podobné cenové hladině a prostřední high je z nich nejvýše. Tedy tato formace nám říká, ţe trh vytvořil jedno high, které se mu podařilo prolomit, a následně trend pokračoval dále, ale při korekci druhého high se jiţ cena při zpětném pohybu tak vysoko nedostala a vytvořila třetí high, který je níţe, ideálně na cenové úrovni prvního high. Tedy jsme dostali informaci, ţe v této cenové úrovni uţ není na trhu tolik býků a převaţuje strana medvědů. Signál ke vstupu do pozice přichází s proraţením supportní hranice, kterou vytvořily korekce prvního a druhého high. Existuje i opačná varianta, kterou máme vyobrazenou na grafu 4.

26

Graf 4: Hlava ramena, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Dvojité dno, dvojitý vrchol Formace vychází z logiky supportu a rezistence. Formace vzniká na cenové úrovni, kde se cena dvakrát odrazila. Je důleţité, aby mezi jednotlivými odrazy byla dobře viditelná korekce po odrazu od rezistence, tedy abychom viděli při dvojitém vrcholu aktivitu medvědů. Při druhém odrazu je důleţité, aby cena nijak významně rezistenci neprorazila, a tedy dala najevo, ţe býci jiţ nemají sílu v trendu pokračovat.

Graf 5: Dvojité dno, dvojitý vrchol, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

27

Svíčkové formace Price action metoda také zahrnuje signály vytvořené pomocí svíček na grafu. Je tedy zřejmé, ţe pro analýzu trhu budeme mít nastavený svíčkový graf obchodovaného instrumentu. Popis částí svíčky a formace si ukáţeme níţe. Na následující svíčce si popíšeme její části. Tělo svíčky zobrazuje zelený obdělník uprostřed svíčky. Podle barvy těla poznáme, zda se jedná o rostoucí či klesající svíčku. Konce těla ukazují otevírací a zavírací cenu. Pokud se jedná o rostoucí svíčku, tedy se zeleným tělem, vstupní cena je spodek těla a zavírací cena je vršek těla. Opačně to platí pro svíčku klesající, která je označována červenou barvou. Stínem svíčky nazýváme čáry, které vystupují z těla svíčky. Horní konec stínu označuje nejvyšší cenu a naopak konec dolního stínu označuje nejniţšší cenu.

Dlouhý spodní stín - býčí signál - spodní knot musí být alespoň tak dlouhý jako tělo svíčky. Čím delší knot, tím spolehlivější signál. Dlouhý horní stín - medvědí signál - horní knot musí být alespoň tak dlouhý jako tělo svíčky. Čím delší horní knot, tím spolehlivější signál. Kladivo - Býčí formace v průběhu klesajícího trendu. Dlouhý spodní knot a malé či ţádné tělo. Obrácené kladivo - Medvědí formace v průběhu rostoucího trendu.

Doji - Neutrální formace, která má význam v kombinaci s dalšími svíčkami. Dlouhá Doji - Tato formace signalizuje moţnou změnu trendu.

Dračí Doji - Signalizuje změnu trendu. Ţádný horní knot, dlouhý spodní knot.

Náhrobní Doji - Signalizuje změnu trendu. Ţádný spodní knot, dlouhý 28

horní knot. Bílý Marubozu - Dominují býčí obchodníci. Pokračování býčího trendu. Červený Marubozu - Dominují medvědí obchodníci. Pokračování medvědího trendu.

Býčí otevírací marubozu - Býčí otevírací Marubozu zdůrazňuje velkou odhodlanost kupců k rostoucím cenám, nicméně díky hornímu stínu není aţ zase tak pozitivní jako klasický bílý Marubozu. Býčí zavírací Marubozu - Díky postavení zavírací ceny je býčí zavírací Marubozu podstatně silnějším signálem k pokračování růstu cen neţ býčí otevírací Maruzobu. Medvědí otevírací Marubozu - Medvědí otevírací Marubozu zdůrazňuje velkou odhodlanost prodejců ke klesajícím cenám. Nicméně díky dolnímu stínu není tolik negativní jako klasický černý Marobozu. Medvědí zavírací Marubozu - Právě díky postavení zavírací ceny je medvědí zavírací Maruzobu podstatně silnějším signálem k pokračování poklesu cen neţ medvědí otevírací Maruzobu. Oběšenec - Tato medvědí formace se objevuje po výrazném rostoucím trendu.

Obrácený oběšenec - Tato býčí formace se objevuje po výrazném klesajícím trendu. Ranní hvězda - Tato býčí formace signalizuje moţné potenciální dno. Ranní hvězda naznačuje moţnou změnu trendu a bílé býčí svíčky to mají potvrdit.

29

Večerní hvězda - Tato medvědí formace signalizuje moţný potenciální vrchol. Večerní hvězda naznačuje moţnou změnu trendu a černé medvědí svíčky to mají potvrdit. 13

2.3.2.2 Fibonacci retracement Tato metoda se opírá o Fibonacciho číselnou řadu. Čísla v řadě jsou odvozena jako součet dvou předcházejících čísel. Autorem je italský matematik ze 13. století Leonardo Pisano Fibonacci, po kterém je řada pojmenována. Tato číselná posloupnost je povaţována za popis přirozených poměrů věcí ve vesmíru a také i cenových řad. V přírodě se s ní například můţeme setkat u ulity měkkýšů, určitých druhů kaktusů, slunečnicového semínka nebo u pyramid ve starověkém Egyptě.14 Tato metoda je jednou z částí předmětu této práce, proto se jí budeme pečlivě věnovat v praktické části.

2.3.2.3 Technické indikátory Tato kategorie zahrnuje vyuţití statisticko-matematických vzorců pro výpočet křivek v indikátorech. Na základě hodnot křivek a jejich vzájemném chování vyvozujeme důsledky pro budoucí chování trhu. Obecně rozdělujeme indikátory do tří skupin. První zahrnuje trendové indikátory, druhá netrendové a třetí objemové. Trendové indikátory Trendové indikátory se vyznačují dobrou pravděpodobnostní úspěšností v trendových situacích na trhu. Je tedy pro nás důleţité nastupovat do dlouhých trendů, které se často nemění. V případě vyuţití trendové strategie v netrendové situaci budeme dostávat velké mnoţství falešných signálů ke vstupu do pozice a budeme inkasovat ztráty. Hlavním nástrojem trendových ukazatelů je klouzavý průměr. Vyuţíváme několik jeho obdob. Můţeme mít prostý klouzavý průměr MA nebo exponenciální klouzavý průměr EMA. Exponenciální MA dává větší důraz na poslední hodnoty vstupu neţ na první hodnoty vstupu, tudíţ více reaguje na aktuální situaci. Od MA očekáváme určení trendu 13

Svíčky, Základní druhy a formace s popisky. Maklerska-zkouska.cz [online]. 2010-2014, [cit. 2015-3-2]. Dostupný z WWW: < http://www.maklerska-zkouska.cz/svicky/>. 14 Fibonacci retracement: Jak pouţívat tuto metodu. FX street.cz [online]. 5.10.2019, [cit. 2015-3-3]. Dostupný z WWW: < http://www.fxstreet.cz/fibonacci-retracement-jak-pouzivat-tuto-metodu.html>.

30

pohybu grafu tak, abychom mohli určovat vstupy do pozice. U klouzavých průměrů záleţí na hodnotách ze kterých je vypočítán a na počtu svíček neboli periodě. Důraz můţeme klást na vstupní hodnoty svíček, na středové či na uzavírací hodnoty. Také se zamýšlíme nad tím, jak vyhlazený trend chceme mít, a podle toho nastavujeme periodu. Čím delší perioda, tím hladší bude MA.

Graf 6: Klouzavé průměry, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Dalším trendovým ukazatelem je MACD. Je sloţený ze dvou klouzavých průměrů s odlišnými periodami. Indikátor zobrazuje vzdálenost mezi jednotlivými MA, a tím nám dává informaci, nakolik se aktuální kratší trend vzdaluje od dlouhodobějšího. Nastavení period klouzavých průměrů závisí na obchodníkovi a jeho obchodní strategii.

31

Graf 7: MACD, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Netrendové indikátory Netrendové indikátory jsou vhodné pro situaci na trhu, kdy není jasně stanovená převaha býků či medvědů. Trh se pohybuje v určitém pásmu. Toto období se nazývá netrendové a speciálně pro něj se vyuţívají netrendové indikátory. Indikátory obsahují oblasti překoupení a přeprodání trhu, tedy naznačují oblasti, kdy má trh určitou pravděpodobnost otočení a pokračování do opačného extrému. Mezi nejznámější patří indikátor RSI (Relative Strenght Index) a CCI (Commodity Channel Index).

Graf 8: RSI (Relative Strenght Index), Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování 32

Graf 9: CCI (Commodity Channel Index), Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

Objemové indikátory Indikátory nám zobrazují mnoţství zobchodovaného podkladového aktiva v daný moment. Tato informace nám ukazuje sílu jednotlivých táborů býků a medvědů. Informace je důleţitá vzhledem ke sledování trendů a odhadu jejich potenciálu. Vyuţití je u takového podkladového aktiva, kde se dají objemy sledovat, jako jsou komodity a akcie. Tyto informace se dají na internetu volně sehnat nebo za poplatek z jednotlivých burz koupit. Sloţitější je to s forexem, jakoţto necentralizovaným trhem. Celkové objemy se nedají získat, neboť bychom museli dostávat informace z významných světových bank a dávat je dohromady, coţ je prakticky nemoţné.

33

Graf 10: Volumes, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování

2.3.3 Analýza sentimentu V této analýze se zabýváme sentimentem na trhu. Sentiment je měřen pomocí dotazníků, které jsou vyplňovány předními zástupci daného sektoru. Na základě výsledků jsou určeny výsledné body, které určují, jestli se podnikatelské klima zlepšuje či se zhoršuje. Jako příklad slouţí IFO index podnikatelské nálady, který se sleduje v Německu. Mezi obchodníky je tento index povaţován za důleţitou zprávu. V Polsku je indikátor pojmenován jako Podniková důvěra. Trochu jiným příkladem je Conference Board spotřebitelská důvěra měřená ve Spojených státech amerických. Tento indikátor se jiţ nezaměřuje na podnikatele, ale na spotřebitele. V eurozóně se pravidelně zveřejňují sentiment v průmyslu, ekonomický sentiment, sentiment ve sluţbách, podnikové klima a také spotřebitelská důvěra.

34

3 Japonský jen Japonsko je čtvrtou největší ekonomikou světa po USA, EMU a Číně s HDP za 2014 s 4,9 bilionu USD. Po Spojených státech amerických a Číně je třetí největší samostatnou ekonomikou. Země je jedním z největších světových exportérů a její export dosahuje takřka 600 mld. USD za rok. Obchodní bilance za rok 2014 se pohybovala kolem 115 mld. USD. Klíčovým orgánem měnové politiky je Bank of Japan (BOJ), nicméně stále zůstává pod vlivem ministerstva financí (MOF). BOJ je zodpovědná za provádění oficiálních směnných transakcí ve směru udaném MOF. Obě instituce je velmi důleţité sledovat, neboť mají schopnost ovlivňovat měnové pohyby. Jelikoţ MOF řídí mezinárodní měnové intervence, je důleţité sledovat komentáře představitelů MOF. Japonská ekonomika je řízena exportem, proto kroky vlády budou přispívat zejména ke slabšímu jenu. Na grafu č. 11, který zobrazuje index síly japonského jenu mezi lety 2010 aţ 2015, je patrné, ţe do roku 2013 japonská měna posilovala. Dělo se tak i navzdory přírodní katastrofě v podobě tsunami v roce 2011, která významně ochromila tamní hospodářství. Největší dopad byl na energetický průmysl, kdy musela být odstavena jaderná elektrárna a země byla přinucena k dovozu ze zahraničí. Důsledky tsunami zasáhly celou ekonomiku, která v následujících letech stagnovala. Významný dlouhodobý propad jenu započal v roce 2012, kdy tamní premiér Šinzó Abe představil svá ekonomická opatření. Tato opatření jsou nazvána jako Abenomika.

Graf 11: Index japonského jenu, Zdroj: Finviz.com

35

Z následujícího grafu anualizovaného kvartálního růstu HDP v meziročním vyjádření je zřejmé, ţe japonská ekonomika se po dobu sledovaného období pohybovala ve stagnaci. Rok 2011 je poznamenán přírodní katastrofou tsunami, coţ se dalo očekávat, nicméně znepokojující jsou roky po zavedení Abenomiky. V očekávání bylo nastavení stabilního růstu HDP.

Graf 12: HDP Japonska, Zdroj: Tradingeconomics.com

Japonsko se za posledních pět let potýkalo s deflací či stagnací cen, znázorněno na grafu č. 13. Po tsunami v roce 2011 se tamní obyvatelé a podniky uchýlili ke spoření. Domácnosti méně utrácely a podniky přestaly investovat. Zlepšení nastalo ve druhém kvartálu 2014, kdy se ceny skokově zvýšily, nicméně v dalších měsících opět stagnovaly. Program Abenomiky byl zaveden jako odpověď na oslabující ekonomiku, rostoucí dluh, který přesahuje 240% HDP a nízkou inflaci.

36

Graf 13: Index spotřebitelských cen Japonska, Zdroj: Tradingeconomics.com

Program Abenomiky zahrnuje prakticky nulové úrokové sazby a nákupy APP (Asset Purchase Program) ze strany BOJ. BOJ nakupovala krátkodobé a dlouhodobé vládní cenné papíry, komerční cenné papíry, podnikové dluhopisy, ETF (exchange-trade funds) a japonské realitní investiční fondy (J-REIT). Nákupy dluhopisů jsou vţdy na akciových trzích doprovázeny optimismem a růstem akciových indexů, jako je vidět na grafu akciového indexu Nikkey 225.

Graf 14: Akciový index Nikkey 225, Zdroj: XTB.cz, vlastní zpracování

37

4 Euro Evropská unie byla vytvořena jako institucionální rámec pro sjednocení Evropy. V současnosti mezi její členy patří 27 zemí. Zemí platící eurem je 17 a tvoří Evropskou měnovou unii EMU. Těmito státy jsou - Belgie, Německo, Řecko, Španělsko, Francie, Irsko, Itálie, Lucembursko, Malta, Kypr, Nizozemsko, Rakousko, Portugalsko, Finsko, Slovinsko, Slovensko a Estonsko. EMU je druhou největší ekonomickou silou světa po USA s objemem HDP 12,7 bilionu USD za rok 2014. Vzhledem k vysoce rozvinutým trhům s dluhopisy, akciemi a futures má EMU druhý nejatraktivnější trh pro domácí i zahraniční investory. Export EMU se pohyboval v roce 2014 kolem 2 bilionu USD a obchodní přebytek byl kolem 200 mld. USD. Členové EMU sdílejí jednotnou monetární politiku, která je řízena Evropskou centrální bankou ECB. Následující graf č. 15 zobrazuje index síly eura. Mezi roky 2010 a 2011 euro posilovalo. Můţeme to připsat kvantitativnímu uvolňování ve Spojených státech amerických. Dolar značně ztrácel svoji hodnotu a euro, jakoţto druhá nejvíce obchodovaná měna, si připisovalo zisky. Nicméně v roce 2012 bylo zřejmé, ţe se Evropa z krize z roku 2008 ještě nedostala a naopak vyvstaly další otázky k řešení. Docházelo k záchranným akcím předluţených zemí. V následujícím roce se situace pro společnou evropskou měnu vylepšila, neboť předluţené státy přistupovaly na reformní kroky, a tedy docházelo k obecnému zlepšení a zaţehnání moţných krachů. Kvantitativní uvolňování ve Spojených státech skončilo ve 4. čtvrtletí 2014. Poté se začalo hovořit o kvantitativním uvolňování na evropském kontinentu. Jeho začátek byl v březnu 2015, avšak tato zpráva jiţ měsíce předem euro oslabovala.

Graf 15: Index Eura, Zdroj:Markets.ft.com 38

Eurozóna přenechala hlavní práci řešení finanční krize na Spojených státech amerických, které začaly jako první s masivním nákupem dluhopisů. Díky tomu za posledních 5 let nezaţily pokles HDP. Finanční krize z roku 2008 se v Evropě v roce 2012 překlopila k otázkám neúměrného zadluţení periferních států. Nákupy státních dluhopisů se šplhaly k neúnosným hodnotám, a EU proto musela začít odkupovat tato riziková aktiva za přísliby nových ekonomických reforem. Roky 2012 a 2013 znamenaly pokles HDP.

Graf 16: HDP eurozóny, Zdroj: Tradingeconomics

Index spotřebitelských cen se mezi roky 2010 aţ 2013 drţel v přírůstcích. Obrat situace nastal v roce 2014, kdy inflace stagnovala. První náznak deflace přišel za prosinec 2014, kdy ceny klesaly o 0,2%. Evropská centrální banka v důsledku přetrvávající krize postupně sniţovala sazby aţ na praktické dno, kdy v srpnu 2014 nastavila hodnotu 0,05%.

39

Graf 17: Index spotřebitelských cen eurozóny, Zdroj: Tradingeconomics

Evropský akciový index EuroStox 50 se pohyboval pod taktovkou FEDu. Propad ve druhé polovině 2011 byl zapříčiněn ukončením kvantitativního uvolňování 2, a tedy značnou nejistotou na akciových trzích. Spekulovalo se o moţném pádu do recese. S řešením přišel guvernér FEDu, pan B. Bernenke, s operací Twist. Ta obsahovala nákup dluhopisů s delší dobou splatnosti (6 aţ 30let) ve výši 400 mld. USD a ve stejném objemu prodeji dluhopisů s krátkou splatností (do 3 let). Tento program koncem roku 2012 nastartoval opětovný růst akcií. V polovině roku 2013 byla ukončena operace TWIST a kontem téhoţ roku bylo spuštěno QE 3. Vývoj evropského akciového indexu vidíme na grafu č. 18.

Graf 18: Akciový index EuroStox 50, Zdroj: XTB.cz , vlastní zpracování 40

5 Pivoty Obchodování na devizových trzích je především o hledání důleţitých úrovní, kde očekáváme cenovou reakci. Tyto úrovně jsou jiţ dříve popsány jako supporty a rezistence a dávají nám představu o budoucích pohybech kurzu. Dle nich můţeme upravovat naši obchodní strategii skrze nastavování vstupů do trhu v podobě limitních objednávek nebo skrze výstupy z trhů pomocí take profitů či stop lossů. Jednou z metod hledání důleţitých úrovní jsou pivoty. Tento typ S/R úrovní byl vţdy hodně pouţíván především pivotovými obchodníky, kteří nestíhali průběţně sledovat a analyzovat celkový cenový vývoj trhu v průběhu dne, a tak si předpokládané hlavní S/R úrovně počítali dopředu v podobě zmiňovaných pivotů. Nutno dodat, ţe výpočet pivotů je velmi jednoduchý, ale přesto jde o velmi silný nástroj, který dnes na trhu pouţívají i běţní intradenní obchodníci obchodující čistě elektronické trhy.15

5.1 Výpočet Pivotní body se počítají ze tří hodnot předešlého dne: maxima (High – H), minima (Low – L) a zavírací ceny (Close – C). To znamená, ţe získaná data z denního grafu nám determinují hladiny, které se pak zpravidla pouţívají na niţších časových úsecích.16 Klíčovou hladinou je samotný pivot, který se počítá jako aritmetický průměr H, L a C: Pivot = (High + Low + Close) / 3 Pak následují tři hladiny odporu: R1 = (2 * Pivot) - Low R2 = (Pivot – S1) + R1 R3 = (Pivot – S1) + R2 A konečně tři hladiny podpory: S1 = (2 * Pivot) – High S2 = Pivot – (R1 – S1)

15 16

http://www.financnik.cz/komodity/fin_obchod/pivoty.html http://www.investujeme.cz/pivotni-body-nic-vic-k-obchodovani-nepotrebujete/

41

S3 = Pivot – (R2 – S1)

5.2 Metoda Cílem analýzy pivotů je získat informace o situacích, které nastaly na jednotlivých pivotních úrovních. V tabulce s údaji je 197 záznamů reakcí trhu na jednotlivé úrovně. V práci se zabýváme obdobím od 1.1.2010 aţ do 31.1.2014. Vyuţili jsme pivotů počítaných na měsíční bázi, tedy jsme údaje pro určení hodnot zadávali podle předchozího měsíce. Dále jsme vybírali kaţdý druhý měsíc, tedy jsme analyzovali první, třetí, pátý atd. měsíc. Tabulka č. 5 ukazuje jednotlivé sloupce, do kterých byly zadávány jednotlivé údaje o trţní reakci. Jako dotek pivotní úrovně jsme povaţovali určité pásmo kolem úrovně, které jsme stanovili jako 10% vzdálenosti mezi sledovanou pivotní úrovní a další pivotní úrovní.

ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Úroveň pivot pivot pivot s1 s2 pivot pivot pivot r1

Reakce Poměr odraz 0,6 odraz 0,4 průraz 2 průraz 1 odraz 0,4 průraz 0,3 průraz 0,2 průraz 1 odraz 0,8

Tabulka 5: Pivoty, databáze reakcí, vlastní zpracování

Tabulka obsahuje 4 sloupce. První sloupec s názvem ID obsahuje číslo trţní události, kdy kurz reagoval na nějakou pivotní úroveň. Druhý sloupec s názvem úroveň zaznamenává jednotlivé pivotní úrovně, ke kterým se trţní situace vztahuje. Sloupec tři popisuje trţní reakci. Důleţitý údaj přináší čtvrtý sloupec s názvem poměr, který v desetinném vyjádření ukazuje procentuální dosah k další pivotní úrovni. Hodnota 1 tedy označuje, ţe kurz došel aţ na další pivot. Hodnota 0,6 označuje pohyb do dvou třetin dalšího pivotu a hodnota 2 označuje průběh aţ ke druhé úrovni.

42

5.3 Tržní reakce Pozoroval jsem na pivotech tři reakce, jejichţ bliţší představení je níţe.

Odraz Odraz znamená přiblíţení trhu k pivotní úrovni a její následné zpětné reakce nejméně do určené vzdálenosti k nejbliţší další pivotní úrovni. V praxi to znamenalo určit si 10% vzdálenost mezi úrovněmi a přidat ji ke sledované úrovni. Pokud se cena dotkla tohoto pásma, povaţovali jsme to za trţní reakci. Pokud se cena opět vrátila nad toto pásmo, označovali jsme to jako odraz.

Obrázek 3: Odraz, vlastní zpracování

Průraz Opět jsme pouţili pásmo 10%, které je popsáno v předešlém odstavci. Pokud se cena dostala do pásma, a na druhé straně pivotní úrovně pokračovala dále, označovali jsme to jako průraz.

Obrázek 4: Průraz, vlastní zpracování

43

Pullback Opět jsme vyuţili pásmo 10%, které je popsáno v předešlém odstavci. Pullback znamená, ţe cena prošla pivotní úrovní, tedy v počátku by se dala označovat jako průraz, ale cena se následně vrátila na pivotní úroveň, kde se zpětně odrazila. Tedy se jedná o kombinaci dvou předešlých trţních reakcí. V databázi jich není mnoho, neboť se jedná o méně časté události.

Obrázek 5: Pullback, vlastní zpracování

5.4 Výsledky Nejprve jsme se zaměřili na celkový počet reakcí na jednotlivých pivotních úrovních. Tento výsledek jsme zaznamenali do tabulky č. 6.

Úrovně pivot r1 r2 r3 s1 s2 s3 celkem

Počet 74 39 15 4 40 18 8 198

Poměr 37% 20% 8% 2% 20% 9% 4% 100%

Tabulka 6: Pivoty, celkový počet akcí, vlastní zpracování

Tabulka obsahuje celkem 198 akcí, které byly rozděleny na jednotlivé úrovně. Z výsledků je patrné, ţe nejvíce akcí proběhlo na základním pivotu, který zaznamenal 74 akcí a celkově zahrnoval 37% všech akcí za sledované období. Tento výsledek se dal předpokládat, neboť hlavní pivot je blízko konečné ceně minulého období, a tedy má cena k pivotu nejblíţe. Na druhém místě se takřka shodně umístily úrovně r1 a s1 s počty akcí 44

39 a 40, a tedy s celkovým 20% podílem na všech akcích. Úrovně r2 a s2 se pohybovaly také velmi podobně, a to s hodnotami 15 a 18 a celkovým podílem 8% a 9%. Poslední jsou nejvzdálenější úrovně s3 a r3, které s hodnotami 4 a 8 pokryly zbývajících 6% všech akcí. Pro lepší představu o rozloţení akcí na jednotlivých pivotních úrovní je uveden graf: č. 19.

40%

Procentuální rozdělení reakcí dle úrovní

35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% r3

r2

r1

pivot

s1

s2

s3

Graf 19: Pivoty, procentuální rozdělení reakcí dle úrovní, vlastní zpracování

Dále jsme se zaměřili na výsledky jednotlivých akcí. V tabulce č. 7 jsou zachyceny počty jednotlivých akcí na jednotlivých pivotních úrovní a ve druhé části vpravo jsou hodnoty dány do poměru dle pivotních úrovní.

Úroveň

Odraz

Průraz

Pullback

Celkem

Úroveň

Odraz

Průraz

Pullback

pivot

39

28

7

74

Pivot

35%

37%

64%

r1

27

9

3

39

r1

24%

12%

27%

r2

8

6

1

15

r2

7%

8%

9%

r3

3

1

0

4

r3

3%

1%

0%

s1

23

17

0

40

s1

21%

23%

0%

s2

8

10

0

18

s2

7%

13%

0%

s3

4

4

0

8

s3

4%

5%

0%

celkem

112

75

11

198

Celkem

100%

100%

100%

Tabulka 7: Pivoty, počet akcí nominál a poměr, vlastní zpracování

Graf č: 20 Procentuální rozdělení akcí nám říká, ţe na celkovém počtu 198 zaznamenaných reakcí se akce odraz podílel 57%, akce průraz 38% a akce pullback 5%. Je tedy zřejmé, ţe

45

jednotlivé pivotní úrovně skutečně slouţí zejména jako místa obratu trhu, a tedy by se naše strategie měla zaměřit na nastavování čekajících pokynů k těmto úrovním.

Procentuální rozdělení reakcíí 5%

Odraz Průraz Pullback

38%

57%

Graf 20: Pivoty, procentuální rozdělení reakcí, vlastní zpracování

Jelikoţ uţ víme, ţe nejvyšší úspěšnosti dosáhneme na základě odrazů na pivotních úrovních, podíváme se ještě na četnosti akcí na konkrétních úrovních. Opět jsou pro lepší přehlednost znázorněny koláčové grafy na jednotlivé akce. Ze všech 112 zaznamenaných odrazů jich 35% proběhlo na pivotu, dále s hodnotami 24% a 20% na rezistenci 1 a suportu 1. Shodně 7% bylo zaznamenáno na úrovních s2 a r2 a zbylých 7% zůstalo na s3 a r3.

Odraz 4%

pivot r1

7% 35% 20%

r2 r3 s1 s2

3% 7%

24%

Graf 21: Pivoty, odraz, vlastní zpracování 46

s3

Průrazů bylo zapsáno 75 a poměrové rozdělení bylo velmi podobné jako u odrazu. Je to dáno sníţenou dosaţitelností na vzdálenější úrovně. Jak jiţ bylo v této kapitole ukázáno, je rozloţení trţních akcí velmi rovnoměrné.

Průraz pivo t r1

6% 13% 37%

r2 r3

23%

s1 12%

8%

s2

1%

Graf 22: Pivoty, průraz, vlastní zpracování Rozdílnost byla u reakce pullback, který z celkových 11 záznamů byl 64% na pivotu, 27% na r1 a 9% na r2. Na ostatních úrovních nebyl pullback zaznamenán.

Pullback 0%

0%

0%

0%

9%

pivot r1 r2 r3

27%

s1 64%

s2 s3

Graf 23: Pivoty, pullback, vlastní zpracování

Pro získání lepší představy o moţnostech pohybu ceny na pivotních úrovních je vytvořena následující tabulka s č. 8, která popisuje pravděpodobnost vzniku konkrétní akce na pivotní úrovni. Dozvíme se, co má větší šanci, ţe nastane. 47

Reakce Odraz Průraz Pullback celkem

Pivot 53% 38% 9% 100%

r1 69% 23% 8% 100%

r2 53% 40% 7% 100%

r3 75% 25% 0% 100%

s1 58% 43% 0% 100%

s2 44% 56% 0% 100%

s3 50% 50% 0% 100%

Tabulka 8: Pivoty, pravděpodobnost reakce na pivotní úrovni, vlastní zpracování

Na pivotu máme 53% pravděpodobnost, ţe se bude jednat o průraz, a 38% pravděpodobnost, ţe cena úroveň prorazí. Avšak máme jen 9% šanci, ţe se bude jednat o pullback. Pro jednodušší porovnání pravděpodobností je připraven graf č. 24.

Pravděpodobnost reakce na pivotní Pravděpodobúrovni nost 100%

Odraz

50%

Průraz Pullback 0% Pivot

r1

r2

r3

s1

s2

s3

Pivotní úrovně

Graf 24: Pivoty, pravděpodobnost reakce na pivotní úrovni, vlastní zpracování

Graf č. 24 zobrazuje škálu 50%, jakoţto pomyslnou ziskovou úroveň, avšak vţdy bude záleţet na konkrétní obchodní strategii. Z grafu jsou patrné pravděpodobnostní rozdělení pro jednotlivé úrovně. Z pohledu odrazů hodnotíme jako zajímavé úrovně r1 a r3, které se dostaly vysoko nad 50% úroveň. Za bliţší zkoumání by stály i zbylé úrovně, které se drţí nad 50% hranicí, avšak zde by obchodní strategie měla mít pozitivní RRR. Z pohledu průrazů je zajímavá jen s2, která je také nad 50% hladinou úspěšnosti. Počítat s pullbackem se prakticky nedá na ţádné úrovni. V následující tabulce č. 9 se zaměříme na nový údaj, který nám vyjadřuje, do jaké vzdálenosti od nejbliţší pivotní úrovně se kurz dostal. 48

Úroveň/Poměr pivot r1 r2 r3 s1 s2 s3

0,3 95% 93% 100% 100% 87% 100% 100%

0,6 64% 67% 88% 67% 61% 50% 100%

0,9 51% 44% 88% 67% 43% 25% 75%

1,2 18% 26% 25% 67% 26% 0% 25%

2 13% 15% 0% 67% 22% 0% 0%

Tabulka 9: Pivoty, pravděpodobnost nastavení RRR pro odraz, vlastní zpracování

Tabulku vyuţijeme k představě, kam aţ můţe dojít trh po konkrétní reakci. Hodnoty jsou kumulované a říkají nám s jakou pravděpodobností se cena pohne do určené vzdálenosti. Vzdálenosti jsou určeny podle násobku minimálního stop lossu, a ten je stanoven na 0,3. A proto, abychom měli zajištěný poměr RRR 1:1, musí se cena dostat do vzdálenosti 33% od další pivotní úrovně. Hodnota z popisujícího řádku v tabulce 0,6 označuje poměr RRR 2:1, tedy dvojnásobného zisku vůči ztrátě. Analogicky se postupuje dále. Výsledky tabulky interpretujeme: Pokud se cena odrazí na pivotu, máme 95% šanci, ţe se cena dostane do vzdálenosti 30% k další úrovni. Tato procenta zahrnují i moţnosti postupu kurzu do vzdálenějších oblastí. Pokud bychom chtěli mít poměr RRR 2:1 v náš prospěch, museli bychom v obchodní strategii počítat s pravděpodobností po odrazu od pivotu 64%. Pokud bychom chtěli RRR 3:1 je šance sníţena na 51% atd. Stejnou metodou jsme získali i výsledky pro průraz v tabulce č. 10 a hodnoty pro pullback v tabulce č.11. Úroveň/Poměr pivot r1 r2 r3 s1 s2 s3

0,3 96% 100% 100% 100% 94% 100% 100%

0,6 75% 89% 100% 100% 71% 90% 75%

0,9 68% 89% 100% 100% 65% 60% 75%

1,2 25% 33% 50% 0% 35% 30% 75%

2 21% 33% 17% 0% 29% 20% 75%

Tabulka 10: Pivoty, pravděpodobnost nastavení RRR pro průraz, vlastní zpracování

49

Úroveň/Poměr pivot r1 r2

0,4 100% 100% 100%

0,7 1 86% 57% 100% 100% 100% 100%

2 29% 33% 0%

3 0% 33% 0%

Tabulka 11: Pivoty, pravděpodobnost nastavení RRR pro pullback, vlastní zpracování

Abychom zjistili konečnou ziskovost, budeme počítat situaci 1000 obchodů, a to jak by vypadaly, kdybychom se řídili podle zjištěných pravděpodobností z této kapitoly. Stop loss je nastaven na 10% za pivotní úroveň, tedy abychom si došli pro poměr RRR 1:1, musíme se dostat na hodnotu poměru 0,3. V tabulce ziskovosti pro odraz se nachází několik zajímavých obchodních příleţitostí. Vidíme, ţe pouze na úrovni s2 není obchodní varianta, která by byla zisková. Na všech ostatních úrovních jsou aspoň nějaké ziskové strategie. Tedy červenou barvou jsou zvýrazněny ztrátové situace, zelenou ziskové a ţlutou barvou nejziskovější z pivotní úrovně.

Úroveň/Poměr Pivot r1 r2 r3 s1 s2 s3

0,3 700 28 340 6 000 50 000 920 -12 000 0

0,6 1 760 38 690 39 920 50 750 6 140 -34 000 50 000

0,9 8 120 21 440 86 560 101 000 -240 -56 000 50 000

1,2 -52 300 -10 300 -33 750 151 250 -24 600 -100 000 -37 500

2 -48 325 -22 375 -100 000 276 875 -4 300 -100 000 -100 000

Tabulka 12: Pivoty, ziskovost pro odraz, vlastní zpracování

Pokud budeme uvaţovat o odrazu na pivotu, budeme si take profit nastavovat na vzdálenost 90% k nejbliţší další úrovni. Pokud bude odraz na r1, vychází nejlépe vzdálenost 60%, na r2 vzdálenost 0,9 atd. Vzhledem k malému počtu trţních akcií na r3 a s3 jsou údaje v tabulce s velkou pravděpodobností zkresleny.

50

Úroveň/Poměr pivot r1 r2 r3 s1 s2 s3

0,3 -27 040 -54 000 -20 000 -50 000 -19 160 12 000 0

0,6 -14 500 -38 590 20 000 -25 000 -8 410 51 200 12 500

0,9 3 360 -18 120 60 000 0 11 800 34 400 50 000

1,2 2 -52 500 -40 150 -62 050 -43 075 0 -49 000 -100 000 -100 000 -24 750 -6 475 -16 000 -16 000 87 500 181 250

Tabulka 13: Pivoty, ziskovost pro průraz, vlastní zpracování

Z tabulky ziskovosti u strategie průrazu je situace odlišná, zde je více ztrátových obchodních strategií. Za zmínku stojí průraz na r2 se vzdáleností 90%, kde obchodní strategie dosahuje 60 000 zisku. Podobná je i situace na s2 se vzdáleností 60% další úrovně. Pro úplnost je dodána i tabulka s akcí pullback, ve které nevychází ţádná strategie zisková. Opět ale musíme zdůraznit zaznamenaný malý počet trţních situací.

Úroveň/Poměr

0,4

0,7

1

2

3

pivot

-82000

-76780

-79480

-80425

-100000

r1

-84000

-76000

-68000

-80200

-73072

r2

-86000

-79000

-72000

-100000

-100000

Tabulka 14: Pivoty, ziskovost pro pullback, vlastní zpracování

Pokud všechny údaje dáme dohromady, získáme příručku, jak na pivotních úrovních zadávat obchody.

Úroveň/akce Odraz Pivot 0,9 r1 0,6 r2 0,9 r3 2 s1 0,6 s2 X s3 0,6

Průraz 0,9 x 0,9 x 0,9 0,6 2

zisk 11 480 38 690 146 560 276 875 17 940 51200 231 250

Tabulka 15: Pivoty, nejlepší varianty, vlastní zpracování

51

Tabulka č. 15 říká, ţe na pivotu budeme nastavovat odraz a průraz do vzdálenosti 90% další pivotní úrovně a zisk bude 11 480, pokud poměr RRR 1:1 znamená zisk 100 CZK a ztráta 100 CZK. Zajímavá je úroveň r2, která má silné reakce, a zisku dosáhneme při zadávání dvou opačných pozic do vzdálenosti 90%, tedy poměrem RRR 3:1.

52

6 Fibonacci retracement Historie tohoto nástroje technické analýzy spadá aţ do Itálie 13. století. Autorem je Leonardo Pisano Fibonacci, který patří k nejuznávanějším matematikům, jehoţ myšlení se pouţívá po staletí. Poprvé zpozoroval jisté poměry číselných řad, které jsou povaţovány za popisování přirozených poměrů věcí ve vesmíru a také i cenových řad. S Fibonacciho posloupností se lze setkat v přírodě jako například u spirálových ulit měkkýšů, druhů kaktusů, slunečnicových semínek nebo ve starověkém Egyptě u pyramid.17 Fibonacciho číselná řada (Fibonacciho posloupnost): 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, ... Kaţdé číslo je vţdy součtem dvou čísel předchozích. Podíly za sebou následujících členů se blíţí číslu 1,618.18 Na finančních trzích se metoda Fibonacci hojně pouţívá. Je velmi oblíbená u profesionálních traderů k odhadu cen. Ze všech různých trhů je nejhojněji pouţívána právě na měnovém trhu - Forexu. Nejpouţívanější Fibonacciho metoda se nazývá Fibonacci retracement (Fibonacciho úrovně zpětných pohybů). Tento nástroj se odvozuje z podílových ukazatelů. Jeho výpočet si ukáţeme níţe.

6.1 Výpočet Vezměme čtyři po sobě jdoucí Fibonacciho čísla jako např. 13, 21, 34, 55 a vydělením jednoho čísla druhým dostaneme podílové ukazatele: 13/21 = 0.618 (61.8%)

34/21 = 1.618 (161.8%)

21/55 = 0.382 (38.2%)

34/55 = 0.618 (61.8%)

55/34 = 1.618 (161.8%)

13/34 = 0.382 (38.2%)

Mezi obchodníky se nejvíce vyuţívají hodnoty 0,618, a 0,50 a 0,382.

17 18

http://www.fxstreet.cz/fibonacci-retracement-jak-pouzivat-tuto-metodu.html http://www.fxstreet.cz/fibonacci-retracement-jak-pouzivat-tuto-metodu.html

53

6.2 Metoda V tabulce č. 16 níţe je popsána databáze 359 trţních reakcí za sledované období 5 let. Na kaţdý rok připadá necelých 70 záznamů.

ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Úroveň 61,8 50 38,2 38,2 38,2 50 0 61,8 50 38,2

Reakce odraz průraz odraz odraz průraz odraz odraz průraz průraz odraz

1. odraz Vzdálenost ano 2 2 2 4 4

ano

5

Tabulka 16: Fibonacci retracement, databáze reakcí, vlastní zpracování

Tabulka obsahuje 5 sloupců. První, s názvem ID, slouţí čistě jako pořadové číslo. Ve druhém sloupci jsou poznamenány úrovně, na kterých trţní akce ze třetího sloupce reagovaly. Mezi sledované úrovně patří 0; 38,2; 50; 61,8; 1. Fibonacci retracement jsme nastavovali vţdy ve směru předpokládaného odraţení. Tedy pokud se jednalo o rostoucí trend, byla úroveň 0 nejniţší úroveň na grafu, a pokud se jednalo o klesající trend, tak naopak úroveň 0 byla nejvyšší hodnota. Takto jsme postupovali, abychom v databázi reakcí docházeli přehledněji k výsledkům. Čtvrtý sloupec s názvem 1. odraz popisuje, na jaké hodnotě se po nastavení Fibonacciho retracementu odráţí cena nejčastěji. Pátý sloupec obsahuje údaj vzdálenosti, coţ nám říká, kam se cena po odrazu dostala. Jako jednu vzdálenost bereme vzdálenost mezi úrovní 50 a 38,2. Je to samozřejmě stejná vzdálenost jako 50 a 61,8 a zároveň třetinová vzdálenost od 0 ku 38,2 a 61,8 ku 1.

6.3 Tržní reakce Při zkoumání Fibonacciho retracementu, budeme zaznamenávat dvě trţní akce. První je odraz a druhá průraz.

54

Odraz Jedná se o stejný postup jako v kapitole věnované pivotním úrovním, s tím rozdílem, ţe reakci zaznamenáváme při přiblíţení na vzdálenosti 25% vzdálenosti mezi úrovněmi 38,2 aţ 50 a 50 aţ 61,8. Obě oblasti jsou vzdálenostně stejné, tedy jedno měření dá vzdálenosti pro všechny hodnoty konkrétního Fibonacci retracement.

Průraz Stejný popis jako u kapitoly o pivotních úrovních, opět s rozdílem vzdálenosti 25%, jak je popsáno v předešlém odstavci.

6.4 Výsledky Nejprve se podíváme na rozloţení akcí podle jednotlivých úrovní. Celkem máme 359 záznamů. V tabulce č. 17 níţe jsou v prvním sloupci popsány úrovně, ke kterým je ve druhém sloupci přiřazen počet akci, a ve třetím sloupci je jejich procentuální rozdělení vzhledem k celkovému počtu.

Úrovně 0 1 38,2 50 61,8 Celkem

Počet reakcí 23 32 77 101 126 359

Poměr 6% 9% 21% 28% 35% 100%

Tabulka 17: Fibonacci retracement, celkový počet reakcí, vlastní zpracování

Výsledek tabulky říká, ţe nejvíce reakcí proběhlo na první moţné úrovni, která má hodnotu 61,8. Z celkového počtu 359 akcí jich zde bylo zaznamenáno 126, tedy 35%. Na úrovni 50, bylo zaznamenáno 101 akcí, coţ představuje 28%. Poslední ze tří hlavních úrovní a zároveň z nich nejvzdálenější je 38,2, která se na celkovém počtu podílí 21%. Na úrovni 1 proběhlo 32 akcí s 9% podílem a na startovní 0 jich bylo 23, coţ je podíl 6%. Pro lepší přehlednost je uveden graf č. 25 níţe.

55

Procentuální rozdělení akcí 6% 9%

0

35%

1 38.2

21%

50 61.8 28%

Graf 25: Fibonacci retracement, procentuální rozdělení akcí, vlastní zpracování

Dále se budeme zabývat jednotlivými akcemi. Akcemi jsou zde průraz a odraz, přičemţ nás zajímají pro obchodování podle Fibonacci retracement hlavně odrazy. Tabulka č. 18 zobrazuje jejich nominální počet vzhledem k úrovním.

Úroveň 0 1 38,2 50 61,8 Celkem

Odraz 15 18 38 51 67 189

Průraz 8 14 39 50 59 170

Celkem 23 32 77 101 126 359

Úroveň 0 1 38,2 50 61,8 Celkem

Odraz Průraz 7,94% 4,71% 9,52% 8,24% 20,11% 22,94% 26,98% 29,41% 35,45% 34,71% 100,00% 100,00%

Tabulka 18: Fibonacci retracement, počet akcí nominál a poměr, vlastní zpracování

V tabulce napravo jsou hodnoty z levé tabulky převedeny na procentuální rozdělení, díky čemuţ si lépe představíme, jak trţní akce reagují na úrovně. Můţeme si všimnout, ţe hodnoty pro odraz a pro průraz jsou velmi podobné. Lépe je to viditelné buď z tabulky výše, nebo na grafech č. 26 a č. 27.

56

Odraz 7.94% 9.52% 0 1

35.45%

38.2

20.11%

50 61.8

26.98%

Graf 26: Fibonacci retracement, odraz, vlastní zpracování

Nejvíce odrazů se stalo na úrovni 61,8 s podílem 35%, dále na úrovni 50 s podílem 27% a s 20% na úrovni 38,2. Na krajních úrovních jako 0 a 1 se oba výsledky podílely na celku kolem 8%.

Průraz

4.71%

8.24% 0 34.71%

1 22.94%

38.2 50

29.41%

61.8

Graf 27: Fibonacci retracement, průraz, vlastní zpracování

Výsledky pro průraz jsou velmi podobné hodnotám z grafu pro odraz. Průrazů na úrovni 61,8 bylo 35%, na 50 úrovni 29% a na 38,2 23%. Velmi podobně to dopadlo i pro zbývající dvě úrovně, které se podílely zhruba 6%. Velmi podobné výsledky z předešlých grafů nám zatím moc ziskovosti pro obchodní strategii nepřináší. Abychom věděli, jaké máme šance na odraz na jednotlivých úrovních, podíváme se na tabulku č. 19. 57

Akce/Úroveň Odraz Průraz Celkem

0 65% 35% 100%

1 56% 44% 100%

38,2 49% 51% 100%

50 50% 50% 100%

61,8 53% 47% 100%

Tabulka 19:Fibonacci retracement, pravděpodobnost reakcí na úrovních, vlastní zpracování

Z tabulky jsou jiţ zřejmé pravděpodobnosti reakcí na konkrétní úrovně. Nadpoloviční hodnoty mají úrovně 0 s 65%, 1 s 56% a poslední 61,8 s 53%. Úrovně jako 38,2 jsou na 49% a 50 je na 50%. Je tedy zřejmé, abychom se dostali při obchodování této strategie do zisku, musíme mít kladný poměr RRR. Graf č. 28 níţe nám výsledky ukazuje přehledněji.

Pravděpodobnost vzniku reakce na úrovních 100%

Odraz

50%

Průraz

0% 0

1

38.2

50

61.8

Graf 28: Fibonacci retracement, pravděpodobnost reakcí na úrovních, vlastní zpracování

Určení ziskovosti bude záleţet na tabulce č. 20, která nám zobrazuje pravděpodobnost, kam cena po odrazu dojde, pokud se odrazí od téţe úrovně.

58

Úroveň/Vzdálenost 0 1 38,2 50 61,8

1 100% 100% 100% 100% 100%

2 87% 83% 84% 63% 70%

3 60% 61% 47% 33% 33%

4 27% 17% 21% 22% 10%

5 7% 6% 13% 0% 10%

Tabulka 20: Fibonacci retracement, pravděpodobnost nastavení RRR, vlastní zpracování

Hodnoty v popisujícím řádku ukazují, jakou vzdálenost cena urazila. Jedna vzdálenost je oblast mezi úrovní 38,2 aţ 50, coţ je ta samá jako 61.8 aţ 50. Nastavujeme SL na 1 vzdálenost a hodnoty z popisujícího řádku nám ukazují násobek SL. Z tabulky je patrné, ţe je velká šance dosahovat kladných hodnot RRR. Konečný výsledek strategie otestujeme dle získaných pravděpodobností na základě tisíce obchodů, kde je SL stanoven na 1 oblast a případná ztráta či zisk se rovná 100 CZK.

Úroveň/Vzdálenost

1

2

3

4

5

0

30 435

70 217

56 522

-11 957

-72 609

1

12 500

40 063

37 250

-52 188

-79 750

38,2

-1 299

24 364

-7 221

-48 182

-61 506

50

990

-4 564

-33 347

-44 455

-100 000

61,8

6 349

11 667

-29 810

-73 413

-68 095

Tabulka 21: Fibonacci retracement, ziskovost, vlastní zpracování

Výsledky obchodní strategie jsou popsány v tabulce č. 21. Horní řádek zobrazuje počet oblastí kam si cena došla, a v prvním sloupci máme jednotlivé úrovně. Červené oblasti znamenají ztrátové nastavení, zelené ziskové a ţlutě jsou nejlepší varianty z úrovní. Nejlepší variantou v takto vyrovnaných pravděpodobností trţních reakcí bylo nastavení RRR 2:1. Díky tomu jsme z pěti úrovní dosáhli maximálního zisku na čtyřech. Nejlepšího výsledku ze třech hlavních úrovní dosáhla úroveň 38,2 se ziskem 24 364 CZK, druhá byla úroveň 61,8 se ziskem 11 667 CZK a poslední byla úroveň 50 se ziskem pouhých 990 CZK. Zhodnocení investovaného kapitálu 100 000 CZK se pohybovalo na třech hlavních úrovních mezi 1% - 24,4%.

59

Zajímavým výsledkem analyzování Fibonacci retracement byla analýza prvního odrazu. Z tabulky níţe nám vychází, ţe se cena na Fibonacci retracement s 88% pravděpodobností odrazí na některé úrovni a ţe jen ve 12% projde cena bez reakce. Přesné výsledky jsou v tabulce č. 22.

Úrovně/Akce Bez reakce 38,2 50 61,8 Celkem

odraz 7 4 17 32 60

odraz 12% 7% 28% 53% 100%

Tabulka 22: Fibonacci retracement, 1. odraz, celkový počet reakcí, vlastní zpracování

Pro lepší přehlednost je zde vytvořen graf č. 29.

1. odraz, procentuální rozdělení dle úrovní 12% 7% Bez reakce 38,2 53% 28%

50 61,8

Graf 29: Fibonacci retracement, 1. odraz, procentuální rozdělení dle úrovní, vlastní zpracování

Z grafu vyplývá, ţe nejčastěji se cena odrazí na úrovni 61,8, a to s 53% šancí, pak na 50 s 28% šancí a naposledy na nejvzdálenější 38,2. Ziskovost zjistíme logickou posloupností za otestováním strategie, ţe na kaţdé ze třech hlavních úrovní budeme vstupovat do pozice a jako SL stanovujeme 0,5 oblasti za poslední úrovní, tedy 38,2. Take profit je stanoven vţdy na jednu oblast od odraţení.

60

Budeme předpokládat 100 obchodů, rozdělených podle pravidelností z předchozího grafu. Tedy bude 53 odrazů na 61,8, dále 28 odrazů na 50, dále 7 odrazů na 38,2 a konečně 12 průletů. Spočteme si tedy ziskovost podle těchto čtyř situací. 1: 53 krát odraz na 61,8 53 x 1 = +53 2: 28 krát průraz 61,8, aby mohl být odraz na 50, kde opět koupíme a z 28x průraz se dostaneme na vstup do trhu na 61,8, tedy ztráty se dostanou na 0 a pak 28 zisků. 3: 7 krát průraz na 61,8, dále 7 krát průraz na 50, neboť jsme nakupovali na úrovni 50. V situaci na 38,2 opět 7 krát nakupujeme. Neţ se cena odrazí, jsme -14 za dvě oblasti za nákup na 61,8 a -7 za nákup na úrovni 50. Na 50 uzávěr pozic, tedy z nákupu na 61,8 jsme -7, z nákupu na 50 jsme 0 a z nákupu na 38,2 jsme +7. Celkově jsme 0. 4: 12 krát průraz 61,8, dále 12 krát průraz z 50, dále 12 krát průraz za 38,2. Výstup 0,5 oblasti za 38,2. Celkově jsme: 2,5 x (-12) + 1,5 x (-12) + 0,5 x (-12) = - 54 Celkový výsledek: 53 + 28 + 0 - 54 = 27 Při stanovení zisku z jednoho obchodu na 100 CZK a sto obchodech, nám tato strategie přinese 27 x 100 = 2 700 CZK a zhodnotí náš investovaný kapitál o 2 700 / 10 000 = 27%.

61

7 Zhuštěné oblasti Zhuštěné oblasti jsou místa na trhu, kdy se kurz delší dobu zdrţuje poblíţ jedné ceny. V praxi to vypadá tak, jako by šla cena do boku, tedy není v daném momentě na trhu ani rostoucí ani klesající trend. Tyto zhuštěné oblasti jsou samozřejmě součástí větších trendů. V práci analyzujeme EUR/JPY na 4hodinovém grafu, tedy moţnosti větších trendů existují. Tyto zhuštěné oblasti mívají různé délky, někdy se můţe jednat o zastavení trhu na 20 hodin, jindy třeba na 5 dnů. Ukázky těchto zhuštěných oblastí jsou na obrázku č. 6.

Obrázek 6: Zhuštěné oblasti, ukázka, vlastní zpracování

Myšlenka tohoto přístupu spočívá v souboji býků a medvědů. Ta strana, která boj vyhraje, coţ nastane v momentu početní převahy, povaţuje tuto cenovou úroveň jako důleţitou, a proto by případná reakce na tuto oblast mohla vyústit k odrazu.

7.1 Metoda Záznamy trţních reakcí na zhuštěné oblasti jsme zapisovali do tabulky s celkovým počtem 312 záznamů do 5 sloupců. Opět bylo sledované období 5 let.

62

ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Reakce odraz odraz odraz odraz odraz odraz odraz průraz odraz

Délka zhuštění 5 5 7 7 4 5 8 5 7

Zisk 2 5 1 2 1 1 1 2

MA 34 s s s s s p p s p

Tabulka 23: Zhuštěné oblasti, databáze reakcí, vlastní zpracování

První sloupec tabulky obsahuje ID, které nám označuje počet reakcí. Druhý sloupec popisuje reakci, která nastala. Délka zhuštění ze třetího sloupce nám říká, kolik svíček zhuštění trvalo. V našem případě kaţdá svíčka je 4h. Sloupec zisk ukazuje vzdálenost, kam cena po odrazu došla. Hodnota značí násobek SL, který bychom si nastavili pro zhuštěnou oblast. Poslední sloupec s názvem MA 34 označuje, zda jsme vstupovali do obchodu na odraţení ve směru či proti směru trendu, který určil MA 34. Ve směru jsme brali obchod nad klouzavým průměrem a opačně v případě proti směru.

7.2 Tržní reakce Zaznamenávali jsme dvě trţní reakce, které dostačují k analýze této metody.

Odraz Jedná se o odraţení trhu od spodní nebo horní hranice zhuštěné oblasti. Jako aktivování reakce bereme dotek trhu hranice. Graficky znázorněný odraz je v kapitole Metoda u testování pivotů.

Průraz Tato reakce zaznamenává proraţení ceny skrze celou zhuštěnou oblast. Také jsme zahrnuli odrazy, které zpětným pohybem nedosáhly vzdálenosti bodové vzdálenosti zhuštěné oblasti. Tedy, při určení poměru RRR by byl zisk menší neţ ztráta. Stop loss se nastavuje těsně nad konec zhuštěné oblasti.

63

7.3 Výsledky Nejprve jsme zkoumali, jaké je celkové rozloţení počtu reakcí na odrazy a průrazy. Tabulka č. 24. nám tento poměr ukazuje v podobě počtu reakcí a jejich vzájemného poměru. Reakce Odraz Průraz Celkem

Počet 214 98 312

Poměr 69% 31% 100%

Tabulka 24: Zhuštěné oblasti, celkový počet akcí, vlastní zpracování

Poměr mezi odrazem a průrazem je dobře zřetelný na grafu č. 30 níţe, kde jasně převládá s 69% odraz nad průrazem s hodnotou 31%.

Procentuální rozdělení reakcí 31% Odraz Průraz 69%

Graf 30: Zhuštěné oblasti, procentuální rozdělení reakcí, vlastní zpracování

Toto zjištění nás staví do potenciálně velmi ziskové obchodní strategie, neboť jak je v podkapitole Metoda popsáno, jako odraz je brána reakce, která si došla pro poměr RRR 1:1. Důleţitým kritériem hodnocení zhuštěných oblastí je jejich délka, neboli jak dlouho zhuštěná oblast trvala. V našem případě má kaţdá svíčka 4h, tedy u zhuštění s počtem př.: 30 svíček, se jednalo o 5,8 denní zhuštění, kdy se kurz nepohyboval v ţádném trendu.

64

Délku oblasti zhuštění jsme rozdělili do 5 kategorií, které jsou rozděleny do skupin s rozmezím 10 svíček, tedy 40 hodin. Nejniţší délku zhuštění jsme stanovili na 4. Následující graf s č. 31 nám zobrazuje, jaké je rozdělení celkového počtu všech reakcí podle délky zhuštěné oblasti.

Procentuální rozdělení reakcí dle délky zhuštěných oblastí 7% 3% 1% 4-13 14-23 24-33

24%

34-43 66%

44-53

Graf 31 Zhuštěné oblasti, procentuální rozdělení reakcí dle délky zhuštěný oblastí, vlastní zpracování

Z grafu je patrné, ţe největší počet zhuštěných oblastí je v počtu 4-13 s 66% z celku. Na druhém místě je rozmezí 14-23 s 24%, se 7% je rozmezí 24-33 a zbylá 3% jsou rozdělena do posledních dvou rozmezí. Toto rozdělení se dalo čekat, neboť čím déle není na trhu ţádný trend, tím více se zvyšuje šance na jeho započetí. Důleţité bude zjistit, jak na sebe jednotlivé reakce navzájem reagují v závislosti na délce zhuštění. Tedy určujeme, jakou máme pravděpodobnost, ţe dojde k odrazu, pokud bude délka zhuštění v jednom ze sledovaných rozmezí. Tabulka č. 25 nám tento poměr ukazuje.

Úroveň 4-13 14-23 24-33 34-43 44-53

Odraz 68% 66% 76% 89% 67%

Průraz 32% 34% 24% 11% 33%

Tabulka 25: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost reakce dle délky zhuštěné oblasti, vlastní zpracování 65

Opět pro zřetelnější orientaci je uveden graf níţe s č. 32.

Pravděpodobnost reakce podle délky zkuštěné oblasti 100% 80% 60% Odraz 40%

Průraz

20% 0% 4-13

14-23

24-33

34-43

44-53

Graf 32: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost reakce dle délky zhuštěné oblasti, vlastní zpracování

Z grafu jsou zřejmé rozdíly reakcí dle rozmezí délek zhuštěných oblastí. Takřka shodný poměr je v prvních dvou nejkratších rozmezích. K rozšiřování rozdílů dochází u dalších dvou rozmezí, kde se dostáváme aţ na poměr 89:11 u 34-43. Poslední rozmezí se vrazí na průměrné hodnoty. Snahou zvýšení celkové efektivity bylo zavedení filtru v podobě klouzavého průměru s periodou 34. Úprava obchodování byla stanovena na zaznamenávání obchodů tak, abychom šli vţdy s trendem.

Podle MA 34 Délka zhuštění 4-13 14-23 24-33 34-43 44-53

odraz 72% 70% 75% 100% 67%

průraz 28% 30% 25% 0% 33%

Saldo odraz 4% 3% -1% 11% 0%

průraz -4% -3% 1% -11% 0%

Tabulka 26: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost reakce dle délky zhuštěné oblasti po zavedení MA 34, vlastní zpracování 66

Po zavedení filtru jsme dospěli ke zlepšení. Na prvních dvou rozmezích jsme si připsali k dobru 4% a 3%, na třetím jsme 1% ztratili a na čtvrtém byl zisk 11%. V pátém rozmezí ke změně nedošlo. Opět poslední dvě úrovně mohou být zkresleny malým počtem záznamů. Pro určení ziskovosti ještě potřebujeme vědět, s jakou pravděpodobností si cena dojde pro násobky SL a jestli se nám vyplatí zvyšovat poměr RRR ve prospěch zisku, za akceptování více ztrátových obchodů. Tabulka pravděpodobnosti, kam si aţ můţe cena dojít, je zobrazena níţe s č. 27. Na první pohled je zřejmé, ţe dosahování vyšších poměrů RRR je při této metodě velmi obtíţné a pravděpodobnost dosahu na RRR 2:1 je vţdy pod 40%. Dosaţení RRR 3:1 je uţ pod 20%.

Úroveň/Zisk 4-13 14-23 24-33 34-43 44-53

1 100% 100% 100% 100% 100%

2 40% 22% 38% 38% 0%

3 11% 8% 19% 13% 0%

4 5% 2% 6% 0% 0%

5 1% 0% 6% 0% 0%

Tabulka 27: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost nastavení RRR, vlastní zpracování

K výpočtu ziskovosti této strategie jsme vyuţili vzájemné poměry reakcí na rozmezích oblastí po zavedení filtru MA 34. Pro získání relevantních hodnot jsme v rozmezí 34-43 ponechali hodnoty bez zavedení filtru MA 34, neboť 100% šance na odraz je zkreslená.

Úroveň/Zisk

1

2

3

4

5

4-13

43 791

-13 725

-68 366

-82 026

-95 686

14-23

39 286

-54 036

-77 714

-93 036

-100 000

24-33

50 000

-14 500

-43 000

-77 500

-73 000

34-43

78 000

1 460

-53 720

-100 000 -100 000

44-53

33 333

-100 000 -100 000 -100 000 -100 000

Tabulka 28: Zhuštěné oblasti, ziskovost, vlastní zpracování

Výsledek obchodní strategie ukazuje, zobchodovat všechny odrazy nehledě na délku zhuštěné oblasti a nastavovat RRR 1:1. Takřka všechny ostatní varianty ukazují minusové 67

hodnoty. Zhodnocení investovaného kapitálu 100 000 CZK je v rozmezí 33,4% aţ 78%, přičemţ nejčastější variantou budou první dvě rozmezí, tedy 39,3% - 43,8% zhodnocení.

8 Výsledná obchodní strategie Výsledná metoda se skládá ze třech předchozích strategií. Tedy, abychom vstoupili do trhu, budeme potřebovat jakoukoliv z pivotních úrovní, dále jednu úroveň z Fibonacci retracement, podle které budeme do trhu nastupovat, a celé to musí být podpořeno zhuštěnou oblastí. Vzhledem k dosaţitelnosti obchodů, nemůţeme vsázet na vstupy do trhu pouze na nejlepší varianty ze všech předchozích třech metod. Jednalo by se o velmi malou pravděpodobnost, ţe takovou obchodní příleţitost najdeme. Je zejména pro psychiku obchodníka důleţité, aby časové rozmezí mezi jednotlivými obchody nebylo příliš dlouhé, neboť by mohlo docházet ze strany obchodníka ke vstupům za porušení pravidel obchodní strategie.

8.1 Metoda Zkoumání výsledné strategie je zaměřeno na ziskovost. Proto jsme si při zápisu všímali záznamů do databáze obchodů pouze varianty zisku nebo ztráty, přičemţ u varianty zisku jsme napsali do jaké vzdálenosti se cena odrazila. Jedna vzdálenost představovala násobek stop lossu, který by představoval délku zhuštěné oblasti. Ukázka databáze obchodů je níţe.

ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Zisk/Ztráta Vzdálenost profit 1 profit 1 profit 2 profit 3 profit 2 profit 2 ztráta ztráta ztráta

Tabulka 29: Výsledná strategie, databáze reakcí, vlastní zpracování

Při získávání záznamů do databáze pro následné vyhodnocení jsme dospěli k závěru, ţe není moţné všechny tři obchodní strategie současně pouţít. Výsledná metoda vykázala v průměru 3 obchodní signály za rok. Takovýto počet nemůţeme brát jako relevantní, 68

a proto došlo ke zjednodušení. Největší překáţku tvořily měsíční pivoty, které velmi často nepasovaly do Fibonacciho retracementu a zhuštěných oblastí. Zatímco ke spojení zhuštěných oblastí a retracementu docházelo poměrně často. Na základě pozorování jsme se rozhodli, ţe metody pivotů vynecháme a otestujeme výsledky ze spojení dvou posledních strategii. Vstupy do obchodu jsme nastavili podle tří hlavních úrovní Fibonacci retracementu, tedy na úrovně 38,2 a 50 a 61,8. Stop Loss jsme nastavili za zhuštěnou oblast. Z testování Fibonacci retracement nás velmi zaujala metoda prvního odrazu, proto jsme ji vyuţili i pro výslednou obchodní strategii.

8.2 Výsledky První analýzou jsme zjistili počet ziskových a ztrátových obchodů z celkového počtu a 175 obchodních případů. Také jsme ve vedlejším sloupci určili jejich poměr k celku.

Výsledek profit ztráta Celkem

Počet 114 61 175

Poměr 65% 35% 100%

Tabulka 30: Výsledná strategie, poměr zisku a ztrát, vlastní zpracování

Výsledek tabulky nás velmi potěšil, neboť na první pohled je patrné, ţe se jedná o ziskovou strategii. Poměr ziskových obchodů vůči ztrátovým je skoro 2:1. Opět pro lepší přehlednost je přidán koláčový graf č. 33, který zobrazuje převahu ziskových obchodů.

69

Poměr zisků a ztrát

35% profit ztráta 65%

Graf 33: Výsledná strategie, poměr zisku a ztrát, vlastní zpracování

Pro určení nejlepší varianty ziskovosti jsme vytvořili tabulku pravděpodobnosti, kam si cena můţe aţ dojít, pokud dojde k odrazu. V tabulce jsou zobrazeny násobky stop lossu, který bychom si nastavovali podle délky zhuštěné oblasti. Hodnota 1 tedy znamená, ţe si cena došla pro vzdálenost jednoho stop lossu, který bychom tomu obchodnímu případu přisoudili.

Vzdálenost profit

1 100%

2 39%

3 7%

Tabulka 31: Výsledná strategie, pravděpodobnost nastavení RRR, vlastní zpracování

Konečný výsledek zobrazuje tabulka č. 32, která nám ukáţe nejziskovější variantu pro jednotlivá nastavení RRR. Opět výsledné pravděpodobnosti testujeme na 1000 obchodech, kde jedna ztráta a jeden zisk se při poměru RRR 1:1 je 100 CZK.

Vzálenost zisk

1 30 286

2 -24 571

3 -81 714

Tabulka 32: Výsledná strategie, ziskovost, vlastní zpracování

Z tabulky výsledné ziskovosti vyšla nejlépe varianta nastavení poměru RRR 1:1, která přinesla zisk 30 286 CZK. Vzhledem k investovanému kapitálu 100 000 CZK se jedná o zhodnocení 30,3%.

70

Na druhou stranu nemůţeme být s výsledkem spokojeni, neboť spojením dvou strategií bychom očekávali vylepšení celkové ziskovosti, nicméně tomu tak není. Vylepšili jsme ziskovou strategie Fibonacci retracement při prvním odrazu, která dosahovala 27% zhodnocení, ale naopak jsme zhoršili zhodnocení zhuštěných oblastí, které dosahovaly na nejčastějších rozmezích zhodnocení 39,3% - 43,8%.

71

9 Závěr V teoretické části práce jsme se zabývali vstupem do trhu forexu. Pro správné porozumění hesel a běţně uţívaných zkratek jsme si vytvořili seznam pojmů. Dále jsme se podívali na jednotlivé účastníky trhu, kteří se starají o pohyby kurzu. Představili jsme si hlavní světové měny a centra směny, podle kterých se určují obchodní seance. Ve druhé polovině teoretické části jsme se zaměřili na problematiku tradingu. Představili jsme si jednotlivé typy tradingu, jak se rozdělují dle délky obchodních pozic a jaké výhody a úskalí tyto přístupy nabízejí. Nedílnou součástí byla specifikace sestavování obchodního plánu. Vysvětlili jsme si, co znamená a jak se dá vyuţívat money management, jakou funkci v něm hraje poměr RRR a jak mohou vypadat vstupy a výstupy z pozice. Také jsme si krátce nastínili psychologii obchodníka a důleţitost připrav a představ budoucích obchodů na základě obchodních strategií. Teoretická část dále obsahuje základní přístupy k analýze trhů, mezi něţ patří fundamentální analýza, technická analýza a analýza sentimentu. Ke kaţdému přístupu jsme ukázali jejich nejdůleţitější ukazatele a popsali jejich vlivy na trh. V praktické části se zabýváme analýzou tří metod technické analýzy. První analyzovanou metodou byly měsíční pivoty. Tato strategie vychází z hodnot předešlého období, v našem případě vţdy předešlého měsíce. Zajímá se o nejvyšší hodnotu, nejniţší hodnotu a hodnotu, na které se cena období ukončila. Z těchto tří hodnot jsou vypočteny úrovně pro následující období. Celkem výpočet pivotů přináší 7 úrovní. Tři odstupňované úrovně podpory, tři odstupňované úrovně odporu a jednu hlavní, která je nazývána pivot. Celkem jsme nasbírali 197 záznamů do databáze obchodů. Sledovali jsme tři základní moţné reakce trhu, tedy odraz, průraz a pullback. Největší četnost měla akce odraz, která potvrdila, ţe úrovně stanovené pivoty slouţí jako důleţitá místa pro případný zlom trendu. Dále jsme testovali, na kterých úrovní proběhlo nejvíce trţních reakcí, kde nedošlo k ţádnému překvapení, tedy s rostoucí vzdáleností od vstupu do nového měsíce se četnost reakcí pravidelně sniţovala. Také jsme testovali kam cena dojde po reakci na určitou úroveň. Díky tomu jsme mohli stanovit ideální poměr RRR tak, aby strategie byla nejziskovější. Ze získaných pravděpodobností jsme na základě fiktivních 1000 obchodů provedli závěrečný test, který nám vytvořil příručku pro rozhodování na jednotlivých úrovních. Zajímavé byly zejména úrovně pivot, r2, s1, které dovolovaly nastavovat dvě

72

protichůdné pozice, ale i přesto docházelo k ziskovým strategiím, avšak bylo důleţité dodrţovat stanovené RRR. Druhou testovanou strategii byl Fibonacci retracement. Tato metoda se zakládá na Fibonacciho číselné řadě. Pro testování jsme zvolili pět hlavních úrovní, které jsou stanoveny na 0; 38,2; 50; 61,8 a 1, přičemţ největší důraz byl kladen na tři prostřední hodnoty. Tato metoda se zakládá na zpětném odrazu. Tedy nastavujeme Fibonacci retracement na významné pohyby na trhu a podle úrovní očekáváme otočení trendu. Testování opět proběhlo z databáze se 359 zapsanými reakcemi trhu. Dle analýzy došlo k největší četnosti reakcí trhu na třech hlavních úrovních, přičemţ docházelo k postupnému sniţování na vzdálenějších úrovních. Největší četnost měla úroveň 61,8. Dále jsme sledovali pravděpodobnost odrazu na jednotlivých úrovních. Výsledkem byly hodnoty takřka shodné, tedy docházelo téměř k rovnováze. Po zjištění poměru RRR jsme byli schopni určit ziskovost odrazu pro jednotlivé úrovně. Dle získaných dat jsme určili, ţe nejlepší varianty pro Fibonacciho úrovně jsou na poměru RRR 2:1, tedy zisk dvakrát převyšoval ztrátu. Nejčastější hodnota odrazu 61,8 dosahovala při fiktivních 1000 obchodech na základě zjištěných pravděpodobností zhodnocení 11,7%, úroveň 50 zhodnotila majetek pouze o 1% a úroveň 38,2 o 24,4%. Zajímavou strategií se ještě ukázala metoda prvního odrazu. To znamená, ţe budeme vţdy u nastaveného Fibonacci retracement obchodovat jen první odraz, na ţádné další pohyby uţ reagovat nebudeme. Logickým odvozením na základě získaných pravděpodobností jsme dosáhli ziskovosti 27%. Třetí metoda se zakládá na zhuštěných oblastech. Jedná se o místa na trhu, kdy se obchodníci přetahují, na kterou stranu se nakonec cena vydá. Tyto úrovně pak nadále povaţujeme za důleţité. Testování proběhlo na základě 312 reakcí trhu. Rozdělení odrazů a průrazů je dáno poměrem 69:31, tedy velmi dobrým výsledkem. Jelikoţ zhuštěné oblasti mohou mít různou velikost, rozdělili jsme je do pěti kategorií odstupňovaných po 10. Tato rozmezí jsme nadále analyzovali dle poměru zisku a ztrát a dle reakce trhu. Analýzou jsme zjistili pravděpodobnost nastavení poměru RRR. Pravděpodobnost dosahu lepšího poměru RRR významně klesala s kaţdým násobkem SL. Na základě zjištěných pravděpodobností jsme určili výslednou ziskovost obchodního přístupu. Ve všech délkových rozmezích vyšla nejlépe varianta s nastavením RRR 1:1. V prvních třech rozmezích, které obsahovaly největší počet obchodů, jsme dosahovali zhodnocení 39% - 50%. Při testování výsledné strategie zaloţené na třech předchozích metodách jsme zjistili, ţe jejich kombinace nefunguje. Během testování vycházely zhruba 3 obchodní 73

případy za rok a vzhledem k takto malé četnosti nemůţeme získané hodnoty povaţovat jako dostačující pro relevantní závěr. Zjistili jsme, ţe největší nesoulad metod způsobují měsíční pivoty. Proto jsme je z výsledné strategie odebrali a ponechali pouze Fibonacci retracement a zhuštěné oblasti. U Fibonacci retracement jsme vyuţili metodu prvního odrazu a vstupní úroveň jsme určovali podle zhuštěné oblasti. Dále jsme nastavovali SL dle spodní či horní hranice zhuštěných oblastí. U této společné metody jsme dosáhli poměru zisku a ztrát 65:35. Dále jsme také analyzovali, jak vysoký můţeme nastavit poměr RRR. Pravděpodobnost vyššího dosahu poměru RRR byla velmi nízká a s kaţdým násobkem se nadále významně sniţovala. Na základě získaných pravděpodobností jsme určili výslednou ziskovost. Zisku jsme dosáhli pouze při nastavení RRR 1:1 a zhodnocení bylo 30%. Předpoklad zvýšení ziskovosti na základě spojením metod se nepotvrdil a vytvořil jakýsi střed. Byla vylepšena ziskovost Fibonacci retracement o zhruba 3% a naopak sníţena ziskovost zhuštěných oblastí o cca 10%. Cílem práce bylo otestovat tři metody technické analýzy, zjistit jejich nejlepší variantu a následně zjistit ziskovost, coţ jsme splnili.

74

Seznam použité literatury 1. DVOŘÁK, R. Trading strategie. Brno: Computer Press, 2008. 140 s. ISBN 97880-251-2240-2 2. LIEN, K. Forex, ziskové intradenní a swingové obchodní strategie. Praha: Fxstreet.cz, 2013. 263 s. ISBN 978-80-904418-2-8 3. TUREK, L. Market Profile. Praha : CzechWealth, 2012. 273 s. 4. DURČÁKOVÁ, J., MANDEL, M. Mezinárodní finance. Praha: Management Press 2007. 487 s. ISBN 978-80-7261-170-6 5. HARTMAN, O. Jak se stát formovým obchodníkem: Naučte se vydělávat na měnových trzích. Praha: Fxstreet, 2009. 230 s. ISBN 978-80-904418-0-4 6. HARTMAN, O., LUDVÍK, T. První Kroky na Forexu: Jak obchodovat a uspět na měnových trzích. Computer Press, a.s., 2009. 128s. ISBN 978-80-251-2006-4. 7. VOBOŘIL, Tomáš a COLOSSEUM, a.s. Forex eBook, co byste měli vědět, než začnete obchodovat [online]. Praha: Colosseum, 2011. 183 s. Dostupné z: http://www.colosseum.cz 8. WILLIAMS, L. Dlouhodobá tajemství krátkodobých obchodů. Praha: Centrum finančního vzdělávání, 2009. 268s. ISBN 978-80-903874-1-6. 9. Marková, J.: Opora mezinárodní finance, Praha: Bankovní institut 2010, 87 s.

Seznam použitých internetových odkazů 1. www.financnik.cz 2. www.fxstreet.cz 3. www.forex-zone.cz 4. www.finance.cz 5. www.mesec.cz 6. www.investicniweb.cz 7. www.investujeme.cz 8. www.forexfactory.com 9. www.patria.cz 10. www.xtb.cz 75

11. www.maklerskazkouska.cz 12. www.tradingeconomic.com 13. www.finviz.com 14. www.markets.ft.com 15. www.maklerskazkouska.cz

76

Seznam obrázků Obrázek 1: Křivka kumulativního zisku, Zdroj: XTB, obchodník měsíce ........................... 16 Obrázek 2: Křivka kumulativního zisku, Zdroj: XTB, obchodník měsíce ........................... 17 Obrázek 3: Odraz, vlastní zpracování ................................................................................. 43 Obrázek 4: Průraz, vlastní zpracování................................................................................. 43 Obrázek 5: Pullback, vlastní zpracování ............................................................................. 44 Obrázek 6: Zhuštěné oblasti, ukázka, vlastní zpracování ................................................... 62

Seznam grafů Graf 1: Výstupy dle Dowovy teorie, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ........... 20 Graf 2: Supporty a rezistence, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ...................... 25 Graf 3: Trojúhelníky, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování .................................... 26 Graf 4: Hlava ramena, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování .................................. 27 Graf 5: Dvojité dno, dvojitý vrchol, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ............. 27 Graf 6: Klouzavé průměry, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ........................... 31 Graf 7: MACD, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ............................................. 32 Graf 8: RSI (Relative Strenght Index), Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ......... 32 Graf 9: CCI (Commodity Channel Index), Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ... 33 Graf 10: Volumes, Zdroj: Metatrader, XTB, vlastní zpracování ........................................ 34 Graf 11: Index japonského jenu, Zdroj: Finviz.com............................................................ 35 Graf 12: HDP Japonska, Zdroj: Tradingeconomics.com .................................................... 36 Graf 13: Index spotřebitelských cen Japonska, Zdroj: Tradingeconomics.com.................. 37 Graf 14: Akciový index Nikkey 225, Zdroj: XTB.cz, vlastní zpracování ........................... 37 Graf 15: Index Eura, Zdroj:Markets.ft.com ......................................................................... 38 Graf 16: HDP eurozóny, Zdroj: Tradingeconomics ............................................................ 39 Graf 17: Index spotřebitelských cen eurozóny, Zdroj: Tradingeconomics ......................... 40 Graf 18: Akciový index EuroStox 50, Zdroj: XTB.cz , vlastní zpracování ......................... 40 Graf 19: Pivoty, procentuální rozdělení reakcí dle úrovní, vlastní zpracování ................... 45 Graf 20: Pivoty, procentuální rozdělení reakcí, vlastní zpracování .................................... 46 Graf 23: Pivoty, pullback, vlastní zpracování ..................................................................... 47 Graf 21: Pivoty, průraz, vlastní zpracování......................................................................... 47 Graf 22: Pivoty, odraz, vlastní zpracování .......................................................................... 46 Graf 24: Pivoty, pravděpodobnost reakce na pivotní úrovni, vlastní zpracování ............... 48 77

Graf 25: Fibonacci retracement, procentuální rozdělení akcí, vlastní zpracování .............. 56 Graf 26: Fibonacci retracement, odraz, vlastní zpracování ................................................. 57 Graf 27: Fibonacci retracement, průraz, vlastní zpracování ............................................... 57 Graf 28: Fibonacci retracement, pravděpodobnost reakcí na úrovních, vlastní zpracování 58 Graf 29: Fibonacci retracement, 1. odraz, procentuální rozdělení dle úrovní, vlastní zpracování ........................................................................................................................... 60 Graf 30: Zhuštěné oblasti, procentuální rozdělení reakcí, vlastní zpracování .................... 64 Graf 31 Zhuštěné oblasti, procentuální rozdělení reakcí dle délky zhuštěný oblastí, vlastní zpracování ........................................................................................................................... 65 Graf 32: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost reakce dle délky zhuštěné oblasti, vlastní zpracování ........................................................................................................................... 66 Graf 33: Výsledná strategie, poměr zisku a ztrát, vlastní zpracování ................................. 70

Seznam tabulek Tabulka 1: Obchodní Hodiny , Zdroj: Forex-zone ................................................................ 6 Tabulka 2: Průměrné rozpětí měnových párů přes obchodní seance, Zdroj: Forex-zone .... 6 Tabulka 3: Pravděpodobnost zkrachování obchodního účtu, vztah strategie a obchodního kapitálu, vlastní zpracování ................................................................................................. 15 Tabulka 4: Risk Reward Ratio, vlastní zpracování ............................................................. 17 Tabulka 5: Pivoty, databáze reakcí, vlastní zpracování ...................................................... 42 Tabulka 6: Pivoty, celkový počet akcí, vlastní zpracování ................................................. 44 Tabulka 7: Pivoty, počet akcí nominál a poměr, vlastní zpracování ................................... 45 Tabulka 8: Pivoty, pravděpodobnost reakce na pivotní úrovni, vlastní zpracování............ 48 Tabulka 9: Pivoty, pravděpodobnost nastavení RRR pro odraz, vlastní zpracování .......... 49 Tabulka 10: Pivoty, pravděpodobnost nastavení RRR pro průraz, vlastní zpracování ....... 49 Tabulka 11: Pivoty, pravděpodobnost nastavení RRR pro pullback, vlastní zpracování ... 50 Tabulka 12: Pivoty, ziskovost pro odraz, vlastní zpracování .............................................. 50 Tabulka 13: Pivoty, ziskovost pro průraz, vlastní zpracování ............................................ 51 Tabulka 14: Pivoty, ziskovost pro pullback, vlastní zpracování ......................................... 51 Tabulka 15: Pivoty, nejlepší varianty, vlastní zpracování .................................................. 51 Tabulka 16: Fibonacci retracement, databáze reakcí, vlastní zpracování ........................... 54 Tabulka 17: Fibonacci retracement, celkový počet reakcí, vlastní zpracování ................... 55 Tabulka 18: Fibonacci retracement, počet akcí nominál a poměr, vlastní zpracování ....... 56 78

Tabulka 19:Fibonacci retracement, pravděpodobnost reakcí na úrovních, vlastní zpracování ........................................................................................................................... 58 Tabulka 20: Fibonacci retracement, pravděpodobnost nastavení RRR, vlastní zpracování 59 Tabulka 21: Fibonacci retracement, ziskovost, vlastní zpracování ..................................... 59 Tabulka 22: Fibonacci retracement, 1. odraz, celkový počet reakcí, vlastní zpracování .... 60 Tabulka 23: Zhuštěné oblasti, databáze reakcí, vlastní zpracování .................................... 63 Tabulka 24: Zhuštěné oblasti, celkový počet akcí, vlastní zpracování ............................... 64 Tabulka 25: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost reakce dle délky zhuštěné oblasti, vlastní zpracování ........................................................................................................................... 65 Tabulka 26: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost reakce dle délky zhuštěné oblasti po zavedení MA 34, vlastní zpracování ................................................................................... 66 Tabulka 27: Zhuštěné oblasti, pravděpodobnost nastavení RRR, vlastní zpracování......... 67 Tabulka 28: Zhuštěné oblasti, ziskovost, vlastní zpracování .............................................. 67 Tabulka 29: Výsledná strategie, databáze reakcí, vlastní zpracování ................................. 68 Tabulka 30: Výsledná strategie, poměr zisku a ztrát, vlastní zpracování ........................... 69 Tabulka 31: Výsledná strategie, pravděpodobnost nastavení RRR, vlastní zpracování ..... 70 Tabulka 32: Výsledná strategie, ziskovost, vlastní zpracování ........................................... 70

79