Techniki analityczne w praktyce
W poprzednich odcinkach przedstawiłem najczęściej używane przez inwestorów rodzaje średnich ruchomych. Obok nich w programach giełdowych możnaznaleźć także nietypowe średnie oraz inne techniki, które mogą być wykorzystywane w analizie rynku w podobny sposób, jak klasyczne średnie.
Ze względu na to, że ich autorzy zazwyczaj nie podają szczegółowych informacji na temat budowy takich wskaźników, w praktyce przeciętnego inwestora funkcjonują one jako typowe "czarne skrzynki". Tym bardziej warto, jak sądzę, poznać bliżej niektóre z nich.Jednym z takich wskaźników jest średnia nadążna, jako autorski wskaźnik dostępna wyłącznie w programach giełdowych firmy ASHER. W porównaniu z średnimi klasycznymi średnia nadążna charakteryzuje się silną redukcją opóźnienia oraz niemal całkowitym wyeliminowaniem spłaszczenia. Przypomnę, że spłaszczenie stanowi niekorzystny efekt algorytmów obliczeniowych średnich. Powoduje on, że amplituda oscylacji średniej jest znacznie mniejsza niż dla krzywej uśrednianej. Algorytm obliczeniowy średniej nadążnej jest oparty na obserwacji pogoni psa za zającem. Pies jest szybszy od zająca, jednak zając potrafi uciec gwałtownie zmieniając kierunek ucieczki. Pies nie potrafi zrobić tego tak szybko, hamuje wolniej. Wiele analogii w tym zakresie można dostrzec analizując zachowania inwestorów w połączeniu ze zmianami cen akcji.Przykład średniej nadążnej nałożonej na wykres indeksu WIG przedstawia rysunek 1. Dla porównania, na rysunku 2 został zamieszczony przebieg popularnej wśród inwestorów średniej ruchomej wykładniczej. Parametry obu średnich zostały dobrane za pomocą mechanizmu automatycznej optymalizacji. Już na pierwszy rzut oka widać, że średnie znacznie się od siebie różnią. Spłaszczenie krzywej nadążnej jest znacznie mniejsze, a z 4 par generowanych przez wskaźnik sygnałów, 3 przyniosły zysk. Jako modelowe przyjęto założenie, że kupno i sprzedaż (walorów reprezentowanych przez indeks) następują na następnej sesji po wygenerowaniu sygnałów. Patrząc na wykres, można odnieść wrażenie, że średnia nadążna "wyczuwa" rytmikę rynku.Filtry cyfroweJednym z ciekawszych rozwiązań, zbliżonych użytkowo do średnich ruchomych, są filtry składowych okresowych. W ogólnym zarysie filtr jest urządzeniem, które analizuje sygnał (np. przebieg kursu) i potrafi wygasić w tym przebiegu pewne składowe okresowe. Powstaje w ten sposób przebieg wynikowy, który zawiera tylko niektóre okresowości w porównaniu z przebiegiem wejściowym. W życiu codziennym filtry można spotkać m.in. w urządzeniach radiowych, gdzie występują w postaci układów elektrycznych, takich jak cewki i kondensatory (z ewentualnymi wzmacniaczami). W komputerach stosuje się natomiast tak zwane filtry cyfrowe, które - będąc często bardzo skomplikowanymi programami - symulują zachowanie zwykłych filtrów elektrycznych. Jeśli uwzględnimy, że praktyczne znaczenie dla analizy kursów akcji ma pewien typ filtra, który wygasza składowe o krótszych okresach (szybsze zmiany), to okaże się, że filtr taki charakteryzuje się cechami wygładzającymi. W związku z tym zachowanie przebiegu wynikowego po tak opisanej filtracji nałożonej na przebieg kursu lub indeksu rynku wygląda bardzo podobnie do przebiegu pewnej nieokreślonej średniej ruchomej.Rysunek 3 to przykład nałożenia na przebieg indeksu WIG filtru usuwającego krótsze okresy. Jest to tzw. filtr dolnoprzepustowy, z polskiego giełdowego software'u, dostępny jedynie w programie ASHER AAT. Podobnie jak w przypadku średniej nadążnej, parametry omawianego filtru zostały dobrane za pomocą mechanizmu automatycznej optymalizacji.W zasadzie każda średnia stanowi swego rodzaju filtr. Filtr dolnoprzepustowy jest stosunkowo dobrym filtrem, co potwierdza zaprezentowany rysunek. Spłaszczenie zostało wyeliminowane niemal całkowicie. Warto zwrócić także uwagę na generowane przez filtr sygnały, gładkość krzywej, dobrą synchronizację z rytmem rynku oraz wczesne wyodrębnienie zmiany trendu.Tłumienie ch wahańDla wyjaśnienia sposobu działania najbardziej przydatnego w analizie technicznej filtru dolnoprzepustowego, a więc tłumiącego składowe o mniejszym od zadanego okresie, posłużę się widoczną obok tabelą sporządzoną za pomocą programu giełdowego Cyklop. Zaprezentowane w niej zostały okresy "wychwycone" w analizie indeksu WIG w okresie od stycznia 1997 do 19 marca br. Druga kolumna zawiera amplitudę kolejnych składowych (połowę wysokości pomiędzy dołkiem i wierzchołkiem pojedynczej składowej okresowej) mierzoną w porównaniu z ryzykiem całego przebiegu (odchylenia standardowego). Taki pomiar ma na celu ustalenie, czy dana składowa okresowa ma znaczenie w przebiegu wartości indeksu, czy też nie.W oparciu o dane z tabeli warto przeanalizować, jak działa filtr dolnoprzepustowy. Według teorii, tego rodzaju filtr całkowicie usuwa wszystkie składowe o okresie mniejszym od założonego. Ponieważ Cyklop "wykrył" kilka znaczących składowych powyżej 50 sesji, spróbujmy ocenić, jak zachowa się filtr przepuszczający składowe o dłuższych okresach. W kolumnie "Znaczenie po obcięciu" pokazano szacowaną wartość amplitudy po przejściu przez filtr dolnoprzepustowy. Wszystkie składowe poniżej 40 sesji zostały usunięte, a składowe powyżej 60 sesji pozostawione bez zmian. Składowe ze środka (przedział 40 - 60 sesji) są częściowo tłumione, a częściowo przepuszczane. Wynika to z braku możliwości sztywnego oddzielenia poszczególnych składowych. Wyznaczając znaczenie tych składowych po obcięciu, przyjąłem więc, że w tym przedziale tłumienie spada w sposób liniowy. Analizując wyniki z tabeli, wyraźnie widać, że filtr dolnoprzepustowy usunął zarówno nieistotne, jak i istotne okresowości z rejonu niskich okresów oraz pozostawił istotne oraz nieistotne okresowości długie. W ostatniej kolumnie tabeli ("Działanie") zaznaczono, czy przejście przez filtr spowodowało działanie pozytywne czy negatywne. Dla 17 z 25 okresów działanie tego filtra było pozytywne (usunięte zostały składowe nieistotne bądź pozostawione składowe istotne).Niezdyskontowane technikiStosując filtr dolnoprzepustowy należy pamiętać, że jego podstawowym zadaniem nie jest identyfikacja cykliczności w przebiegu cen akcji lub indeksów rynku. Wynika to z faktu, że przebieg "przefiltrowanych" danych jest budowany w odmienny sposób niż krzywa cykliczności. Można go natomiast z powodzeniem stosować zamiast średnich ruchomych, wszakże pod warunkiem właściwego zastosowania. Nie ułatwia tego m.in. niemal całkowity brak informacji na temat filtrów w literaturze giełdowej. Z drugiej strony warto pamiętać, że ze względu na dostępność tej techniki wyłącznie dla niewielkiej grupy inwestorów wskaźniki typu filtry należą do najmniej zdyskontowanych technik analitycznych. Oprócz zaprezentowanego wcześniej filtru dolnoprzepustowego, w programie ASHER AAT można znaleźć jeszcze inne rodzaje filtrów rezonansowych: górnoprzepustowy (tłumiący drgania o okresie większym od zadanego), pasmowo-przepustowy (likwidujący drgania o okresach nie mieszczących się paśmie przepustowym) oraz filtr pasmowo-zaporowy. Ten ostatni pozwala na usunięcie z filtrowanych danych składowych okresowych o okresie zbliżonym do okresu rezonansowego filtru. Zastosowanie filtru pasmowo-zaporowego dla indeksu WIG przedstawia rysunek 4. Przebieg filtru wygląda jak średnia z nałożonymi wszystkimi krótkoterminowymi fluktuacjami. Analizując wykres, można odnieść wrażenie, że wskaźnik ucieka przed krótkotrwałymi zmianami wartości indeksu, a jednocześnie zdecydowanie podąża za trendem.
Kolumnę opracował KAROL JARZYŃSKI
