Tytuł oryginału: Long-Term Secrets to Short-Term Trading

Pierwsze wydanie książki opublikowane w 1999 roku.

Przekład: Robert Szymaniak

Redakcja merytoryczna: Daniel Jaworowicz

Opracowanie redakcyjne i korekta: Anita Widman-Drzewiecka, Beata Wójcik (eKorekta24.pl)

Projekt okładki: Aga Nowakówna (www.design.nowakowna.com)

Skład: Maga Siarkiewicz

Copyright © 2012 by Larry Williams. All rights reserved.
All rights reserved. This translation published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Inc.

Copyright © 2015 for Polish edition by Epilog.
All rights reserved.
Poznań 2015

Wszystkie wykresy zostały stworzone za pomocą oprogramowania Trade Navigator (Genesis Financial Technologies, www.genesisft.com).

ISBN 978-83-951183-5-7

Księgarnia Maklerska.pl
ul. Konopnickiej 6
62-040 Puszczykowo
tel. 513 160 320
e-mail: ksiegarnia@maklerska.pl
www.maklerska.pl

Konwersja: eLitera s.c.

.

Cieszymy się, że czytasz tę publikację z legalnego źródła.
Szanując pracę autora oraz naszą wspierasz rozwój i edukację inwestorów w Polsce.

Każdy sprzedany przez nas ebook jest indywidualnie znakowany za pomocą technologii Watermark.

Miłej lektury!

Rozdział 2

Wszystko jest kwestią ceny i czasu

Wykresy giełdowe stanowią nic innego, jak graficzną prezentację zachowania ceny w czasie. Oś pozioma oznacza czas, natomiast pionowa – cenę. Istnieje cały odłam analizy technicznej poświęcony analizie czasu, ściślej rzecz ujmując, obserwacji cykli czasowych. Analitycy, którzy się tym zajmują, liczą minuty, godziny, dni, miesiące i lata między poszczególnymi szczytami i dołkami w poszukiwaniu określonych prawidłowości. Będąc mało pojętnym uczniem (by nie powiedzieć niepojętnym), spędziłem prawie 15 lat życia, próbując zrozumieć ideę analizy czasu.

Nadal jestem przekonany, że w zachowaniu ceny występują pewne powtarzające się prawidłowości, w zasadzie trzy podstawowe, ale żadna z nich nie jest związana z czasem. Głównym problemem związanym z analizą czasu jest fakt, że zawsze kiedy wydaje się, że występuje dominujący cykl, który widoczny jest na wykresie w danym horyzoncie czasowym, pojawia się inny, który znajduje się z nim w sprzeczności. Ponadto cykle czasowe mają tendencję do pojawiania się i znikania w tempie, w którym przełączają się światła na skrzyżowaniach drogowych. Nie dość więc, że trudno ocenić, który z cykli jest ważniejszy, to jeszcze są one nietrwałe.

Na przełomie lat 60. i 70. analitycy mieli nadzieję, że jeśli wykorzysta się ogromne moce przerobowe komputerów, możliwe będzie rozwiązanie tego problemu. Do dzisiaj jednak nie udało się wskazać narzędzia jednoznacznie wyznaczającego cykle czasowe, które skutecznie mogłoby wspomagać procesy decyzyjne podczas tradingu.

Tabela 2.1. Wyniki systemu dla rynku soi opartego na przecięciu średnich kroczących (5;25) – okres: od 29 kwietnia 1975 do 1 stycznia 1987[1][2]

Udowodnię mój punkt widzenia, przedstawiając wyniki konkretnych badań. W tabeli 2.1 znajdują się rezultaty testów przeprowadzonych dla rynku soi. System polega na otwieraniu transakcji długich w momencie, gdy krótkoterminowa średnia ruchoma wybija się powyżej długoterminowej średniej. Jedyną zmienną w proponowanym systemie jest więc czas[3], mierzony liczbą dni, z których stworzone są oba wskaźniki. Jeśli rynek poruszałby się cyklicznie, to stworzenie systemu opartego na logice bazującej na czasie byłoby możliwe.

Tabela 2.2. Wyniki systemu dla rynku soi opartego na przecięciu średnich kroczących (5;25) – okres: od 1 stycznia 1987 do 23 kwietnia 1998

Pierwszy test wykonałem na rynku soi. Uwzględniał on dane od 29 kwietnia 1975 do 1 stycznia 1987. Celem badania było znalezienie optymalnej kombinacji krótkoterminowych i długoterminowych średnich ruchomych. Po kilkunastu próbach okazało się, że w tym okresie najlepiej sprawdziły się pięciodniowa i 25-dniowa średnia. Opierając się na wygenerowanych w ten sposób sygnałach, zarobilibyśmy 40 075 dolarów, zawierając 54 zyskowne transakcje przy 153 stratnych. Czyżbyśmy odkryli maszynkę do zarabiania pieniędzy?

W tabeli 2.2 zaprezentowałem, co by się stało, gdybyśmy handlowali zgodnie z regułami tego systemu od 1 stycznia 1987 do 23 kwietnia 1998[4]. Wyniki eksperymentu nie wyglądają już tak zachęcająco jak wcześniej. Podczas gdy skuteczność wzrosła do 31%, to zawierając 163 transakcje, stracilibyśmy w tym okresie 9100 dolarów, po drodze doświadczając obsunięcia kapitału w wysokości 28 612 dolarów. Ryzykowanie 28 612 dolarów po to, by stracić 9100, nie jest rozsądnym podejściem! Przeciętny zysk na transakcji wyniósł -55 dolarów. Gdzie się podziała cykliczność rynku z poprzedniego okresu? Nie mam pojęcia!

Z ciekawości prześledziłem później, jakie dwie średnie ruchome sprawdziłyby się najlepiej w tym drugim okresie, pomiędzy 1 stycznia 1987 a 23 kwietnia 1998 (tabela 2.3). Okazało się, że najkorzystniejszą kombinacją były wtedy średnie 25- i 30-dniowe. Taki system zarobiłby 34 900 dolarów ze świetną skutecznością na poziomie 59%. Przeciętna transakcja przynosiła zysk 234 dolary, a maksymalne obsunięcie kapitału wyniosło 13 962 dolary. Jednak aplikowanie tych parametrów w pierwszym okresie nie byłoby dobrą decyzją. Stosując średnie 25- i 30-dniowe na danych od 1975 do 1987, poniósłbym druzgocącą stratę 28 725 dolarów, co pokazuje tabela 2.4.

Tabela 2.3. Wyniki systemu dla rynku soi opartego na przecięciu średnich kroczących (25;30) – okres: od 1 stycznia 1987 do 23 kwietnia 1998

Powyżej przedstawione doświadczenie udowadnia, że niezależnie od tego, w jaki sposób dokonywałbym optymalizacji, parametry, które sprawdzały się w jednym okresie, w drugim kompletnie zawodziły. Jest to dowód na ulotność cykli giełdowych.

Niektórzy mogliby stwierdzić, że problem nieopłacalności proponowanych systemów nie leży w kwestii czasu, tylko instrumentu finansowego. Może po prostu trendy na rynku soi pojawiają się zbyt rzadko? Identyczny test przeprowadziłem dla funta brytyjskiego – na nim zwykle występują silne trendy. Od 1975 do 1987 roku najlepszą kombinację stanowiły średnie 5- i 45-dniowe, które wygenerowały imponujący zysk 135 443 dolarów (tabela nie została zamieszczona w książce).

W kolejnym badanym okresie, od 1987 do 1998 roku, owszem, te same średnie zarobiły (tabela 2.5), ale tym razem znacznie mniej, bo tylko 45 287 dolarów, i przy znacznych obsunięciach kapitału (29 100 dolarów). Stosunek maksymalnego draw-downu do zysku był na tyle niekorzystny, że eliminował on strategię z jej wykorzystania w praktyce. W drugim okresie najlepiej dawały sobie radę średnie 20- i 40-dniowe. Przy użyciu tych parametrów zarobilibyśmy 121 700 dolarów, choć one ponownie nie okazały się uniwersalne. Ich zastosowanie w latach od 1975 do 1987 wygenerowałoby zaledwie 26 025 dolarów przy obsunięciu kapitału rzędu 30 000 dolarów (wyniki nie zostały zamieszczone w książce).

Tabela 2.4. Wyniki systemu dla rynku soi opartego na przecięciu średnich kroczących (25;30) – okres: od 29 kwietnia 1975 do 1 stycznia 1987

Jak się więc okazuje, problem nie leży w kwestii rynków. Systemy oparte wyłącznie na cyklach czasowych po prostu nie działają. Wykorzystywanie czasu jako jedynej zmiennej w spekulacji jest jednym z najpewniejszych sposobów na bankructwo. Wiem, co mówię! Badałem ten temat na danych z różnych okresów i rynków przez wiele lat i do tej pory nie znalazłem systemu opartego wyłącznie na cyklach czasowych, który dawałby powtarzalne rezultaty na przestrzeni dłuższego okresu. Dlatego radzę, abyście zapomnieli o cyklach czasowych w tradingu. Są one bowiem jedynie chwytliwymi hasłami, krążącymi wśród analityków technicznych.

Tabela 2.5. Wyniki systemu dla rynku funta brytyjskiego opartego na przecięciu średnich kroczących (25;30) – okres: od 1987 do 1998

Owszem, istnieją pewne stałe prawidłowości, które można zidentyfikować na wykresach w każdej perspektywie czasowej i na każdym rynku świata. Gdy już się je pozna i zrozumie, ruchy cenowe staną się czytelne. Przez wiele lat doświadczeń wykryłem i opisałem trzy podstawowe mechanizmy, zgodnie z którymi cyklicznie porusza się cena:

– cykl oparty na zmienności (naprzemiennie tworzące się słupki o dużych i małych zasięgach; zasięg = cena maksymalna – cena minimalna),

– cykl tworzenia silnych słupków wzrostowych (lub spadkowych) o dużych zasięgach,

– cykl dojrzewania trendu, polegający na umiejscowieniu ceny zamknięcia względem cen minimalnej i maksymalnej danego słupka.

Wszystkie trzy wyżej wymienione cykle funkcjonują we wszystkich perspektywach czasowych. Reguły, które sformułowałem, są uniwersalne.

Problem związany z wykorzystaniem cykli w tradingu

Pewnym utrudnieniem przy korzystaniu z cykli stanowi określanie zasięgu ruchu, który miałby wystąpić po uformowaniu potencjalnego punktu zwrotnego. Przykładowo: po wyznaczeniu krytycznego momentu cena nie musi nieprzerwanie rosnąć, a zamiast tego może poruszać się tylko horyzontalnie, nie pozwalając tym samym na wygenerowanie oczekiwanego zysku.

Na wykresie 2.1 przedstawiłem prognozy dla indeksu Dow Jones dla poszczególnych lat 2009–2011. Prognozy te zostały stworzone na podstawie narzędzi, które nie działają, opierając się na parametrze czasu, i jak widać, z całkiem zadowalającą dokładnością udawało się wyznaczyć niektóre szczyty i dołki. Problemem jednak było określenie zasięgu ruchu po wystąpieniu punktu zwrotnego. W takich sytuacjach wydaje się, że najlepszym rozwiązaniem jest przyjrzenie się panującym obecnie warunkom rynkowym i na tej podstawie oszacowanie potencjału nadchodzącego ruchu.

Wykres 2.1. Prognozy dla indeksu Dow Jones

NATURALNY CYKL OPARTY NA ZMIENNOŚCI

Rynki są nieprzewidywalne. Ten fakt często powoduje dużą dezorientację wśród osób analizujących wykresy. Jednakże badając jakikolwiek okres dość uważnie, można zauważyć, że zmienność cen wykazuje pewną niepodważalną prawidłowość: na dowolnym rynku i w dowolnej perspektywie czasowej ceny poruszają się w cyklu naprzemiennie występującej małej i dużej zmienności. Serie małych świec tworzące się po dużych (i odwrotnie) to proces, którego znajomość jest kluczem w skutecznym tradingu. Powyższe stwierdzenie jest dziś równie prawdziwe jak w momencie, kiedy pierwszy raz je napisałem, czyli 14 lat temu. Pamiętaj, że zawsze, na jakimkolwiek rynku, po małej zmienności należy oczekiwać wzrostu dynamiki zmian ceny. Tę tezę potwierdza wykres 2.2.

Ten oczywisty cykl jest niezwykle istotny dla nas – spekulantów, ponieważ zmienność na rynku jest czymś, bez czego zarobek na giełdzie byłby niemożliwy. Zasada jest prosta: im większa zmienność, tym większy potencjał osiągnięcia zysków. Jeśli ceny poruszają się w trendzie bocznym, traderowi wyjątkowo trudno zarobić godziwe pieniądze. Inwestorzy krótkoterminowi potrzebują gwałtownych ruchów, trwających kilka godzin lub dni. To ważne, by to rozumieć. Dla amatorów zmienność jest czynnikiem przyciągającym ich uwagę do inwestycji. Błędnie zakładają jednak, że podwyższona zmienność utrzyma się przez dłuższy czas.

Serie słupków o dużej zmienności poprzedzają powstanie słupków o mniejszych rozmiarach. Podstawowym celem w tradingu jest zajęcie pozycji, zanim rynek wykona znaczący ruch. Otwieranie pozycji po jednym, dwóch, czy trzech dniach silnego wzrostu to zagranie typowe dla nowicjuszy, którzy nie spodziewają się, że po okresach zwiększonej dynamiki rynek najczęściej wkroczy w fazę konsolidacji. Przyczyną większości strat jest fakt, że traderzy nie rozumieją logiki poruszania się ceny i skaczą z jednego „gorącego” rynku na drugi, otwierając pozycje w momentach, gdy dany ruch jest bliski końcowi.

Nieliczni skuteczni traderzy robią dokładnie odwrotnie, czyli poszukują rynków, które w przeszłości charakteryzowały się dużą zmiennością, ale ostatnimi czasy odnotowały spadek rozmiaru przeciętnej wielkości słupka. Zakładają oni bowiem, że w takim przypadku, dzień o dużej zmienności czai się tuż za rogiem. Po okresie cierpliwego oczekiwania zawsze przychodzi pora na fajerwerki!

Kierując się tą samą logiką, po dniach o dużym zasięgu powinniśmy spodziewać się spadku zmienności. Momenty, kiedy cena porusza się niemrawo, nie są łatwe do zarabiania pieniędzy. Pokażę to na poniższych wykresach.

Pora na eksperyment. Wykres 2.3 przedstawia notowania złota w okresie od września 1997 do stycznia 1998. Zaznaczcie na nim wszystkie dni o dużym zasięgu cenowym. Później przyjrzyjcie się rozmiarowi słupków, które wystąpiły tuż przed tymi znaczącymi ruchami. Czy widzicie to samo co ja? Za każdym razem, gdy wzrastała dynamika zmian cen, rynek ostrzegał o tym fakcie, formując wcześniej dni o nieprzeciętnie małych zasięgach.

Powyższe odkrycie jest niezwykle ważne. Wiem, że jeszcze nie wspomniałem, jak ocenić, w którą stronę rynek wykona gwałtowny ruch, ale nie ma sensu wyprzedzać faktów. Teraz przestudiujcie każdy wykres, który wpadnie wam w ręce, i zapamiętajcie pewien istotny rynkowy fakt: małe zasięgi poprzedzają duże zasięgi; duże zasięgi poprzedzają małe zasięgi.

Wykres 2.2. Cykl naprzemiennie występujących po sobie słupków o dużych i małych zasięgach

Wykres 2.3. Cykl zmienności na rynku złota (Comex)

Wykres 2.4. Dzienny wykres kontraktów terminowych na indeks S&P 500

Wykres 2.5. Dzienny wykres kontraktów terminowych na kawę

Kolejny przykład prezentuje wykres 2.4. Przedstawia on słynący ze zmienności S&P 500 w okresie od października 1991 do stycznia 1992. Weźcie ołówek i ponownie zaznaczcie na grafice dni z najmniejszymi zasięgami, a następnie zwróćcie uwagę na to, co zdarzyło się później... Wystąpił dzień, dwa lub trzy dni o większym zasięgu, po czym zmienność spadała, aby następnie ponownie wzrosnąć. Mechanizm rynkowy oparty na zmianie dynamiki cen zawsze działa w ten sposób!

Kolejne ćwiczenie poprawiające zdolności spekulacyjne można wykonać na wykresie 2.5 reprezentującym zachowanie cen kawy. To bardzo szybki rynek, który daje wiele okazji do zarobienia. Zaznaczcie na nim wszystkie dni o małych zasięgach i zaobserwujcie, co nastąpiło w krótkim czasie po ich uf ormowaniu. Prawdopodobnie potwierdzicie moje dotychczasowe spostrzeżenia i zauważycie, że duże zasięgi, podczas których profesjonaliści zarabiali, a amatorzy dopiero zaczynali interesować się danym rynkiem i ewentualnie dołączali do ruchu w jego końcowej fazie, prowadziły do okresów powstawania słupków o zdecydowanie mniejszych rozmiarach. Podczas mniejszej zmienności niedoświadczeni inwestorzy tracili cierpliwość i wychodzili z rynku, pomijając kolejne okazje na zajęcie zyskownych pozycji. Wtedy dopiero bowiem generował się dynamiczny swing, który przenosił wartość danego instrumentu na inne poziomy cenowe.

Wykres 2.6. Dzienny wykres kontraktów terminowych na dolara australijskiego

Wykres 2.7. Dzienny wykres kontraktów terminowych na indeks Nikkei

Wykres 2.8. 5-minutowy wykres indeksu S&P 500

Chciałbym, abyście pod kątem cyklu opartego na zmienności przyjrzeli się również rynkom, na których handel nie odbywa się wyłącznie w USA. Na wykresach 2.6 i 2.7 umieściłem notowania australijskiego dolara i indeksu japońskiej giełdy – Nikkei.

Nieprzekonanym do istnienia cyklu bazującego na zmienności cen, pokażę teraz trzy wykresy S&P 500 w różnych horyzontach czasowych. Grafika 2.8 to 5-minutowy wykres, 2.9 to wykres 30-minutowy, a 2.10 to wykres 60-minutowy. We wszystkich trzech przypadkach niemal na pierwszy rzut oka można dostrzec, że słupki o dużych zasięgach są poprzedzone słupkami o małych zasięgach, i odwrotnie. Aby poznać sposób zachowania ceny, nie potrzeba umiejętności wróżenia z fusów ani innych magicznych metod. Cykl oparty na zmienności jest autentyczny, łatwy do zweryfikowania, niezmienny i działający na każdym rynku w każdej perspektywie czasowej. Dochodowe okresy dużej zmienności zawsze są poprzedzane słupkami o mniejszych rozmiarach! Co jednak sprawia, że powyższy mechanizm tak precyzyjnie funkcjonuje? To proste, jest on ściśle powiązany z ludzkimi emocjami i zachowaniem, które są podstawowymi elementami kształtującymi ceny na rynkach. Traderzy bowiem na przemian tracą i odzyskują zainteresowanie danym instrumentem. W okresach, gdy określony produkt cieszy się powodzeniem wśród traderów, zmienność jest większa, kiedy natomiast gracze tracą zainteresowanie, na wykresie rysują się zdecydowanie mniejsze słupki.

Wykres 2.9. 30-minutowy wykres indeksu S&P500

Wykres 2.10. 60-minutowy wykres indeksu S&P500

ZNACZENIE UMIEJSCOWIENIA CENY OTWARCIA WZGLĘDEM CEN MINIMALNEJ LUB MAKSYMALNEJ DANEGO INTERWAŁU – CYKL TWORZENIA SILNYCH SŁUPKÓW WZROSTOWYCH I SPADKOWYCH O DUŻYCH ZASIĘGACH

Oto drugi truizm dotyczący okresów na giełdzie charakteryzujących się dużą zmiennością – tych „szalonych okresów”, których traderzy tak bardzo poszukują:

Wzrostowe dni o dużym zasięgu zwykle otwierają się blisko minimum i zamykają blisko maksimum; spadkowe dni o dużym zasięgu zwykle otwierają się blisko maksimum i zamykają blisko minimum.

Z powyższego stwierdzenia płynie jeden istotny wniosek. Jeśli spodziewamy się wystąpienia wzrostowego dnia o dużym zasięgu, nie oczekujmy, że wejdziemy na rynek znacznie poniżej ceny otwarcia. Szukajmy raczej okazji do kupna na poziomach znajdujących się powyżej pierwszej ceny danej sesji. Oczywiście odwrotna sytuacja dotyczy dni spadkowych i transakcji sprzedaży. To stwierdzenie jest bardzo ważne dla każdego skutecznego tradera. Nie ignorujmy go! Oto kilka badań, które potwierdzają zasadność tej koncepcji.

Na grafice 2.11[5] oś pozioma przedstawia stosunek wielkości początkowej wyprzedaży (mierzonej jako różnica między ceną otwarcia a ceną minimalną) a całkowitym zasięgiem danej sesji dla wszystkich dni od 1970 do 1998 roku dla rynku 10-letnich obligacji amerykańskich. Na osi pionowej oznaczone są natomiast różnice pomiędzy ceną zamknięcia a ceną otwarcia wyrażone w walucie. Każdy zaznaczony punkt na wykresie reprezentuje jedną sesję giełdową. Zagęszczenie punktów po lewej stronie wykresu świadczy o tym, że słupkom wzrostowym o ponadprzeciętnych rozmiarach rzadko kiedy towarzyszył duży dolny cień. Ten występował znacznie częściej wśród sesji oznaczonych bliżej prawej krawędzi, co jednocześnie wiązało się z mniejszą liczbą obserwacji, które miały dodatnie zamknięcie (mniej punktów powyżej poziomej linii 0 $).

Kolejną analizę potwierdzającą moją tezę pokazałem na wykresie 2.12, który przedstawia trzy krzywe. Górna prezentuje prawdopodobieństwo uformowania wzrostowej sesji w kontekście wielkości wyprzedaży wyznaczonej jako różnica pomiędzy ceną otwarcia i ceną minimalną. Przykładowo, w punkcie, który na niej zaznaczyłem, istnieją 87% szanse, że rynek zamknie się powyżej otwarcia, jeśli wcześniej spadnie poniżej ceny minimalnej 20% całkowitego dziennego zasięgu.

Środkowa krzywa jest wyliczona w identyczny sposób jak ta położona wyżej, z tą różnicą, że zawiera dane wyłącznie z dni, w których odległość pomiędzy ceną otwarcia i zamknięcia dla jednego kontraktu była warta więcej niż 500 dolarów.

Wykres 2.11. Rynek obligacji amerykańskich: rozkład stosunku zasięgu początkowej wyprzedaży do całkowitej zmienności sesji w zależności od różnicy między ceną zamknięcia i otwarcia

Wykres 2.12. Rynek obligacji amerykańskich: rozkład prawdopodobieństwa utworzenia wzrostowego słupka w zależności od wielkości wyprzedaży poniżej ceny otwarcia

W zaznaczonym na wykresie punkcie widzimy, że w około 42% przypadków cena zamknięcia była wyższa od ceny otwarcia o odległość większą niż 500 dolarów, jeśli tylko rynek nie spadł poniżej pierwszego notowania o więcej niż 10% dziennego zasięgu.

Ostatnia krzywa pokazuje wyłącznie sesje, które zamknęły się przynajmniej 1000 dolarów powyżej ceny otwarcia. Są to dni o największym zasięgu na rynku obligacji amerykańskich. W zaznaczonym punkcie widzimy, że jeśli cena nie zeszła poniżej otwarcia o więcej niż 10% zasięgu, to istnieje 15-procentowe prawdopodobieństwo na wystąpienie tego typu dnia. Analizując wykres z prawej strony, można dostrzec inną ciekawą prawidłowość: istnieje niemal zerowa szansa na to, że utworzy się duży wzrostowy słupek, jeśli cena spadła o 70% lub więcej dziennego zasięgu poniżej pierwszej ceny dnia.

Ogólny wniosek z powyższych analiz jest prosty: im większa przecena danego dnia, tym mniejsza szansa na uformowanie wzrostowego słupka. Dlatego:

1. Nie kupuj, gdy rynek spadł znacząco poniżej ceny otwarcia.

2. Jeśli masz długą pozycję i cena spadnie zdecydowanie poniżej ceny otwarcia, zamknij ją.

I odwrotnie w przypadku transakcji sprzedaży:

1. Nie sprzedawaj krótko, gdy rynek wzrośnie znacząco powyżej ceny otwarcia.

2. Jeśli masz krótką pozycję i cena wzrośnie zdecydowanie powyżej ceny otwarcia, zamknij ją.

Nie warto kłócić się z przedstawionymi powyżej statystykami. Są one tak oczywiste jak grawitacja. Kontrolują sposób, w jaki poruszają się ceny akcji, kontraktów terminowych czy jakichkolwiek innych instrumentów finansowych. Wyliczenia przedstawione w tym rozdziale możecie wykonać samodzielnie dla dowolnego rynku. Oczywiście, czasami zdarzą się dni o dużej zmienności, które wykonają znaczny ruch po obu stronach ceny otwarcia, bądźcie jednak świadomi, że będą one należeć do rzadkości i lepiej traktować je jako wyjątek niż normę.

Liczby nie pozwalają ignorować pewnych spostrzeżeń. Jestem traderem, więc zawsze chcę mieć jak najwięcej argumentów po swojej stronie. Moich zyskownych transakcji nie zawdzięczam szczęściu, zawdzięczam je przewadze, która płynie z moich badań.

Na wykresie 2.13 (perspektywa dzienna rynku soi w ujęciu rocznym) zaznaczyłem kilka dni o największym zasięgu. Na pierwszy rzut oka widać, że wszystkie otworzyły się blisko jednego ekstremum, aby zamknąć się blisko drugiego, znajdującego się po przeciwnej stronie. Owszem, nie możemy z całkowitą pewnością przewidzieć, kiedy dokładnie wystąpi dzień o dużym zasięgu, ale z dużym prawdopodobieństwem możemy zakładać, że jeśli taki dzień nastąpi, a my dysponujemy otwartą pozycją w odpowiednim kierunku, to aby zmaksymalizować zyski, należy ją utrzymać do końca sesji.

Wykres 2.13. Rynek soi w 2011 roku; dni o małym i dużym zasięgu

CYKL DOJRZEWANIA TRENDU – UMIEJSCOWIENIE CENY ZAMKNIĘCIA WZGLĘDEM CEN MINIMALNEJ I MAKSYMALNEJ DANEGO SŁUPKA

Do tej pory ustaliliśmy prawidłowości dotyczące zmienności. Teraz nadszedł jednak czas, aby przedstawić inną fundamentalną zasadę – ona również funkcjonuje na każdym rynku świata i w każdej perspektywie czasowej. Zacznijmy zatem pierwszą lekcję dotyczącą analizy trendu rynkowego:

Wraz z rozwijaniem się trendu następuje cięgła zmiana umiejscowienia ceny zamknięcia (w obrębie zasięgu danego słupka), która przemieszcza się w kierunku ekstremum zgodnego z dominującym ruchem.

Przykładowo, gdy na wykresie formuje się dołek, kolejne ceny zamknięcia sytuują się coraz bliżej minimum poszczególnych słupków, aby ostatecznie w punkcie zwrotnym znaleźć się w pobliżu najniższej wartości ekstremalnej. Gdy natomiast następuje zmiana trendu, cały proces odwraca się i ceny zamknięcia stopniowo zamykają się coraz bliżej górnego ekstremum. Im dłużej utrzymuje się trend wzrostowy, tym wyżej, względem zasięgu całego interwału, znajdują się ostateczne ceny danego dnia. Wykres 2.14 prezentuje wyidealizowaną wersję tej koncepcji.

Wykres 2.14. Związek pomiędzy ceną zamknięcia a maksimum lub minimum w rozwijającym się trendzie

Niedoświadczeni spekulanci sądzą, że to duzi inwestorzy wchodzą na rynek i że to oni są główną przyczyną zmiany trendu. Nic bardziej mylnego. Jak to określił mój przyjaciel, Tom DeMark: „Dołek na rynku nie powstaje, bo nastąpił przypływ kupujących. Powstaje, ponieważ zabrakło sprzedających”.

Zachowania kupujących i sprzedających są widoczne na przykładzie każdego słupka cenowego. Moja nadrzędna zasada odnośnie pojedynczych słupków cenowych, którą sformułowałem w 1965 roku, mówi, że działania sprzedających są reprezentowane przez ruch ceny od maksimum dnia do ceny zamknięcia, natomiast działania kupujących od minimum dnia do ceny zamknięcia[6]. Następstwem powyższej tezy jest fakt, że im większa odległość pomiędzy ceną minimum a ceną zamknięcia, tym silniejsi są kupujący, a im większa odległość pomiędzy ceną zamknięcia a ceną maksimum, tym silniejsi są sprzedający. Do takich wniosków doszedłem, gdy wspólnie z Joem Millerem i Donem Southardem rozpracowywaliśmy wskaźnik OBV.

W późnych latach 60. traderzy chcący pogadać i napić się darmowej kawy często przesiadywali w biurach maklerskich, obserwując notowania cen na tzw. taśmie. Odnotowywana nań była każda transakcja danego dnia. W moim biurze maklerskim często pojawiała się para dwóch starych dziwaków – Jack i Murray. Przychodzili codziennie i chętnie dzielili się swoimi giełdowymi doświadczeniami – my zaś słuchaliśmy ich z dużym zainteresowaniem. Murray, starszy z nich, pracował jako chłopiec od zapisywania kwotowań podczas krachu giełdowego w 1929 roku. Wspominał, jak w pierwszym dniu kryzysu odnotował obniżkę cen akcji spółki Bank of America o dokładnie 100 punktów! Wyobrażaliśmy sobie młodego Murraya stojącego przy dużej tablicy, zapisującego kredą ostatnią cenę, po której zawarto transakcję, po czym zmazywał ją i zastępował nową, niższą wartością. Murray wspomniał również, że największy spadek ceny, jaki odnotował pomiędzy kolejnymi notowaniami, wyniósł 23 punkty.

Jego historia wpasowywała się idealnie w ulubione powiedzenie starych bywalców biura. Po dziś dzień dźwięczy mi ono w głowie. Jack zwykł je powtarzać przynajmniej raz dziennie. „Nigdy nie łap spadającego noża”, przy czym często dodawał: „Zaczekaj, aż nóż wbije się w ziemię i przestanie się trząść (czyli zabraknie sprzedających, a ceny zamknięcia będą bardzo blisko cen minimalnych). Wtedy i tylko wtedy możesz go podnieść. To najważniejsza lekcja, jaką wyniosłem z ponad 50 lat patrzenia, jak ludzie tracą pieniądze na giełdzie”.

Wziąłem tę radę do serca i nigdy nie próbuję kupować, gdy rynek idzie w dół. Nie chcę stać na drodze rozpędzonego pociągu. Straciłem bardzo dużo pieniędzy, myśląc, że jestem w stanie stwierdzić, kiedy rynek osiągnął dno, a moje pierwsze rachunki maklerskie stanowią przekonujący dowód na to, że w ogóle nie opanowałem tej magicznej sztuczki. Początkowo nie wiedziałem jednak, dlaczego kupowanie podczas spadku jest pozbawione sensu – po prostu aplikowałem w swoim podejściu wiedzę bardziej doświadczonego tradera. Całkowite zrozumienie, że próba wyznaczania dołków i szczytów nie jest drogą do skutecznego zarabiania, zajęło mi wiele lat. Gdy jednak w końcu mechanizmy rynkowe stały się dla mnie jasne, zacząłem je świadomie wykorzystywać na swoją korzyść.

Wykres 2.15 obrazuje walkę kupujących i sprzedających oraz wpływ tej walki na formowanie słupków w perspektywie dziennej. Po prawej stronie wykresu znajduje się słupek z wyższego horyzontu czasowego, po lewej przedstawione są natomiast ruchy widoczne na wykresie 15-minutowym.

Rynek otworzył się na określonym poziomie, po czym cena spadła do minimum dnia, wykonała punkt zwrotny i zaczęła rosnąć. Ruch w górę rozwijał się do momentu, gdy tuż przed zamknięciem uaktywniła się sprzedaż, która spowodowała horyzontalne poruszanie się ceny. Trzeba mieć świadomość, że każdy dzień tradingu stanowi walkę kupujących ze sprzedającymi. Dzięki zastosowaniu omawianej koncepcji łatwo określić, kto w danej chwili kontroluje rynek. Jeśli zauważymy, że kupujący zamykają kolejne słupki coraz bliżej cen maksimum, możemy oczekiwać, że wkrótce na rynku zabraknie sił kształtujących popyt i utworzy się punkt zwrotny. Zapamiętajcie dwie poniższe zasady:

1. Prawie wszystkie szczyty cenowe powstaję w momencie, gdy rynek zamyka się przy maksimum dnia.

2. Prawie wszystkie dołki cenowe powstaję w momencie, gdy rynek zamyka się przy minimum dnia.

Wykres 2.15. 15-minutowy wykres kontraktów terminowych na kawę; notowania intraday tworzące dzienny słupek

Teraz pora przyjrzeć się innym przykładom. Rozpocznę od wykresu 2.16, który prezentuje notowanie 10-letnich obligacji amerykańskich na przełomie lat 1982 i 1983. W ramach ćwiczenia spróbuj samodzielnie wyznaczyć poszczególne swingi, a następnie skup swoją uwagę na dniach kończących dany ruch lub występujących chwilę przed jego zakończeniem. W wielu przypadkach punkt zwrotny zapowiadający wzrosty był wyznaczany przez słupki z zamknięciem blisko minimum, a punkt zwrotny zapowiadający spadki – przez słupki z ostatnim notowaniem w okolicach maksimum.

Nie są to odosobnione przypadki, które dotyczą tylko wykresów w perspektywie dziennej. Kolejne grafiki od 2.17 do 2.21 prezentują notowania indeksu S&P 500 w horyzontach czasowych: 15-minutowym, godzinowym, dziennym, tygodniowym i miesięcznym. W każdym przedstawionym przypadku można zauważyć omawianą koncepcję: im bliżej maksimum słupka znajduje się cena zamknięcia, tym szybciej wystąpi lokalny szczyt, a już szczególnie jeśli powstanie kilka z rzędu słupków z wysokimi zamknięciami. Dołki cenowe w każdej perspektywie powstają natomiast w dokładnie odwrotny sposób: im cena zamknięcia znajduje się bliżej minimum słupka, tym większe prawdopodobieństwo na odwrócenie ceny w górę.

Przedstawione powyżej stwierdzenia to giełdowa rzeczywistość. Tak bowiem działa rynek spekulacji i nie sądzę, aby kiedykolwiek uległo to zmianie.

Wykres 2.16. Dzienny wykres kontraktów terminowych na 10-letnie obligacje amerykańskie

Wykres 2.17. S&P 500 – wykres 15-minutowy

Wykres 2.18. S&P 500 – wykres godzinowy

Wykres 2.19. S&P500-wykres dzienny

Wykres 2.20. S&P 500 – wykres tygodniowy

Wykres 2.21. S&P 500 – wykres miesięczny

Wykres 2.22. Olej sojowy – naturalny cykl oparty na umiejscowieniu ceny zamknięcia względem zasięgu całego słupka

PODSUMOWANIE

Najistotniejszym wnioskiem, jaki należy wyciągnąć z tego rozdziału, jest to, że głównym zadaniem tradera jest uważna analiza ceny. Jak widać na wykresie 2.22, przedstawiającym notowania z 2010 i 2011 roku, stwierdzenia, które spisałem w roku 1999, nadal pozostają aktualne i trafnie opisują sposób zachowania ceny. Gorąco namawiam do obejrzenia tylu wykresów giełdowych, ile jesteśmy w stanie. Przestudiujmy dokładnie trzy zależności, które tu przedstawiłem.

I pamiętajmy: rynki nie tworzą szczytu na skutek wzrostu presji podażowej. Robią to, gdy zaczyna brakować kupujących (co możemy stwierdzić po zamknięciu rynku w okolicach maksimum dnia). W takich sytuacjach ruch w dół jest niewątpliwie najbardziej prawdopodobnym scenariuszem. Oczywiście odwrotna sytuacja ma miejsce w przypadku punktów zwrotnych zapowiadających wzrosty.

Zapraszamy do zakupu pełnej wersji książki

Przypisy

ROZDZIAŁ 2

[1] Liczony jako suma Największego obsunięcia kapitału oraz Depozytu koniecznego do otwarcia wielkości transakcji wyliczonej zgodnie z przyjętą w danym systemie transakcyjnym metodą zarządzania kapitałem (w tym konkretnym przypadku 1 kontraktu) (przyp. red.).

[2] Liczona jako stosunek Zysku do wartości Wymaganego depozytu. Teoretyczna stopa zwrotu wskazuje, jaki byłby procentowy zysk przy zainwestowaniu Wymaganego depozytu i otwieraniu pozycji zgodnie z przyjętą w danym systemie transakcyjnym metodą zarządzania kapitałem (w tym przypadku każda transakcja była otwierana 1 kontraktem) (przyp.red.).

[3] Średnia ruchoma powstaje poprzez wyciągnięcie średniej arytmetycznej z cen zamknięcia ostatnich X sesji tradingu (przyp. red.).

[4] W uaktualnianiu tej książki najbardziej podoba mi się to, że moje stare badania mają nadal zastosowanie we współczesnym tradingu. Dawne pomysły mogą być wykorzystywane z innymi, nowymi technikami, które zresztą wciąż odkrywam, badając ciągle zmieniające się rynki.

[5] Analiza dotyczy tylko słupków wzrostowych (przyp. red.).

[6] Oczywiście to stwierdzenie dotyczy tylko słupków wzrostowych. W przypadku spadkowych siły kupujących i sprzedających są określane analogicznie odwrotnie (przyp. red.).

Książki wydawnictwa maklerska.pl

Zawód inwestor giełdowy. Nowe ujęcie
dr Alexander Elder

Kompendium inwestowania: psychologia, narzędzia transakcyjne, kontrola ryzyka, zarządzanie pozycją.

Świece japońskie i analiza wykresów cenowych
Steve Nison

Klasyk Steve’a Nisona. Opisy formacji, analiza skuteczności i ich łączenie z narzędziami klasycznej analizy technicznej.

Analiza techniczna rynków finansowych
John J. Murphy

Absolutny klasyk. Nie do pominięcia dla zwolenników analizy technicznej.

Sekrety tradingu krótkoterminowego
Larry Williams

Trochę statystyki i podejście do tradingu Larry’ego Williamsa, zwycięzcy World Cup Championship of Futures Trading w 1987 roku z zawrotną stopą zwrotu 11 376%.

Analiza price action: trendy
Al Brooks

Price action w najczystszej postaci. Czytanie wykresu świeca po świecy z perspektywy rynków trendujących.

Day Trading
Joe Ross

Esencja doświadczenia Joe Rossa. Formacja 1-2-3, haka Rossa, wąskiej półki czy koncepcja Traders Trick Entry.

Inside Bar
Maciej Goliński

Jedna z najpopularniejszych dwubarowych formacji rozłożona na czynniki pierwsze.

Psychologia skutecznego tradingu
Steve Ward

35 strategii z zakresu psychologii oraz organizacji własnego tradingu, które pomogą poprawić osiągane wyniki.

Geometria Fibonacciego
Paweł Danielewicz

Połączenie trzyfalowych układów korygujących z analizą zniesień Fibonacciego, czyli układy ABCD oraz XABCD.

Artyści Rynków
Michael McCarthy

Zapisy rozmów z ludźmi, którzy kreują oblicze świata finansów.