Event-driven trading. Reaktywność rynku i potencjał inwestycyjny zjawiska

Transkrypt

1 Working paper 1/2014 Event-driven trading. Reaktywność rynku i potencjał inwestycyjny zjawiska autorzy: Dawid Tarłowski Patryk Pagacz Sławomir Śmiarowski INIME Instytut nauk informatycznych i matematycznych z zastosowaniem w ekonomii ul. Cystersów 13A/ Kraków NIP: Regon: tel. +48 (12) kontakt@inime.pl

2 Spis treści I. Wstęp 2 II. Kontekst i metodyka badań 3 1. Rynek Forex Podstawowe pojęcia Opis problemu badawczego Oszacowanie potencjału zysku Wyszukiwanie publikacji o wysokim potencjale zysku Wybór metody stopu III. Strategie zamknięcia pozycji 6 1. Wstęp Trailing Stop. TSL Trailing Stop. Mediana Trailing Stop. Średnia arytmetyczna Analiza prędkości Analiza regresji Zamknięcie strategii IV. Opis wybranych wydarzeń US Nonfarm Payrolls.EURUSD Reaktywność rynku Trailing Stop. TSL Trailing stop. Mediana Trailing stop. Średnia Analiza prędkości Analiza regresji US Initial Unemployment Claims. EURUSD Reaktywność rynku Trailing Stop. TSL Trailing Stop.Mediana Trailing Stop.Średnia Analiza prędkości Analiza regresji US (Core) Retail Sales. EURUSD Reaktywność rynku str. 2

3 3.2. Trailing Stop. TSL Trailing Stop. Mediana Trailing Stop. Średnia Analiza prędkości Analiza regresji CAD (Core) Retail Sales, Core CPI. EURCAD Reaktywność rynku Trailing Stop. TSL Trailing Stop. Mediana Trailing Stop. Średnia Analiza prędkości Analiza regresji CAD Manufacturing Sales. EURCAD Reaktywność rynku Trailing Stop. TSL Trailing Stop.Mediana Trailing Stop. Średnia Analiza prędkości Analiza regresji CAD Employment Change. CAD Unemployment Rate. EURCAD Reaktywność rynku Trailing Stop. TSL Trailing Stop. Mediana Trailing Stop. Średnia Analiza prędkości Analiza regresji UK Unemployment Rate. EURGBP Reaktywność rynku Traling Stop. TSL Traling Stop. Mediana Traling Stop. Średnia arytmetyczna Analiza prędkości Analiza regresji Industrial production (mm). USDSEK Reaktywność rynku Traling Stop. TSL Traling Stop. Mediana str. 3

4 8.4. Traling Stop. Średnia arytmetyczna Analiza prędkości Analiza regresji V. Dalsze badania 119 Spis rysunków 119 Spis tabel 121 str. 4

5 I. Wstęp Współczesne rynki, ze szczególnym uwzględnieniem rynków finansowych, stanowią przedmiot licznych i nieustannych obserwacji i badań. Wskaźniki makroekonomiczne będące wynikami tych obserwacji publikowane są regularnie za pośrednictwem agencji informacyjnych (takich jak Bloomberg czy Reuters). Publikacje danych makroekonomicznych wpływają na zachowanie uczestników rynku i - co za tym idzie - wpływają na ceny instrumentów finansowych, często bardzo gwałtownie. Reakcja rynku na publikację na największym pod względem obrotu światowym rynku - Forex - następuje w pierwszych sekundach po publikacji, co w praktyce uniemożliwia aktywność rynkową bez wykorzystania algorytmów inwestycyjnych. Narzędzia informatyczne, takie jak Robotero, spowodowały powstanie nowego segmentu detalicznego handlu na rynku Forex - event-driven trading, czyli aktywności inwestycyjnej spowodowanej bezpośrednio publikacją odczytów makroekonomicznych i dokonywanej na podstawie ich wartości. Celem niniejszego opracowania jest analiza zmiany sytuacji rynkowej w odpowiedzi na publikację danych makroekonomicznych mająca na celu ukazanie potencjału inwestycyjnego związanego z tym rodzajem spekulacji na rynkach walutowych. Punktem wyjścia dla niniejszej publikacji jest obserwacja, że odpowiednio duża różnica pomiędzy wartością opublikowanego wskaźnika makroekonomicznego (oznaczoną tutaj jako Actual), a jego wcześniejszą prognozą (oznaczoną tutaj jako Forecast) powoduje gwałtowną i potencjalnie zyskowną reakcję rynku, tj. znaczący dla inwestora wzrost lub spadek (zależnie od znaku wspomnianej różnicy) kursu dla odpowiadającej wydarzeniu pary walutowej. Niniejsza praca przedstawia wyniki badań numerycznych obrazujących reaktywność rynku w odpowiedzi na rodzaj publikacji oraz na wspomnianą wartość różnicy pomiędzy Actual oraz Forecast (dla zadanej publikacji wartość tej różnicy będzie tutaj oznaczona jako Delta), następnie przykładowe algorytmy wyjścia z pozycji walutowej otwartej w reakcji na publikację makroekonomiczną oraz związane z nimi wyniki numeryczne obrazujące potencjał inwestycyjny dla omawianego typu transakcji. Do pobrania informacji o wartościach wskaźników został wykorzystany system Robotero. Poruszone wyniki numeryczne zostały uzyskane przy użyciu środowiska R oraz tickowych danych historycznych pobranych z serwisu Dukaskopy Bank. Wyniki publikowane w niniejszej pracy wyznaczają ścieżki dalszych możliwych badań zjawiska eventdriven tradingu. Pierwszy rozdział niniejszego artykułu przedstawia opis problemu biznesowego, który stanowił motywację do przedstawionych rozważań. Autorzy mają nadzieję, że będzie szczególnie pomocny dla czytelnika, który wcześniej nie miał styczności z rynkiem Forex, chociaż na pewno nie jest w tym zakresie wyczerpujący. W kolejnym rozdziale przedstawione zostały narzędzia, które wykorzystywane były w rozważaniach dotyczących analizy event-driven tradingu, a w szczególności reaktywności rynku oraz wyszukiwaniu momentu stopu dla otwartych pozycji walutowych. Przykłady zastosowania tych metod przedstawione zostały w dalszej części pracy poświęconej analizie wybranych publikacji odczytów makroekonomicznych. Ostatni rozdział pracy przedstawia zagadnienia pozostawione do dalszej analizy i - zdaniem autorów - godne uwagi i przeprowadzenia dalszych badań. str. 5