EFEKTYWNOŚĆ KRÓTKOTERMINOWYCH STRATEGII INWESTYCYJNYCH OPARTYCH NA WSTĘGACH BOLLINGERA NA PRZYKŁADZIE FW20 Joanna Dziedzic, Magdalena Piec, Beata Wojciechowska, Magdalena Zemło * Abstrakt Celem niniejszej pracy jest wykazanie skuteczności Wstęg Bollingera jako narzędzia analizy technicznej w podejmowaniu decyzji na GPW, jak również przybliżenie kwestii z nim związanych. Zostały w niej przedstawione wyniki badań dotyczące efektywności wskaźnika Wstęg Bollingera na przykładzie kontraktów terminowych na WIG20. Zrealizowana analiza pozwoliła na określenie zyskowności w przypadku kierowania się opisywanym wskaźnikiem podczas podejmowania decyzji przez inwestora. Badania zostały oparte o ogólne dane z powodu braku dostępu do bardziej szczegółowych. Słowa kluczowe JEL Code G1, D53. Wstęgi Bollingera, FW20, indeks WIG20, analiza techniczna, średnia krocząca. ACCEPTED: 27 th November 2017 PUBLISHED: 31 st December 2017 WSTĘP W dzisiejszych czasach coraz więcej przedsiębiorstw, jak i osób fizycznych za formę zarobku wybiera inwestowanie swojego kapitału na rynku papierów wartościowych, który stanowi ogół transakcji kupna i sprzedaży. W związku z tym potencjalni inwestorzy poszukują jak najlepszych strategii w celu uzyskania jak największego zysku. Wiele osób wychodzi z błędnego założenia, że lokując swoje środki na Giełdzie Papierów Wartościowych, nie są zobowiązani do kontroli zmian zachodzących na rynku, w wyniku czego mogą stracić część lub * Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uniwersytet Łódzki. JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl 7
Journal of Capital Market and Behavioral Finance 2017, Vol. 4(8), p. 7 18 nawet całość zainwestowanych środków w krótszym lub dłuższym przedziale czasu. Krótkoterminowe strategie inwestycyjne opierają się głównie na badaniu zachowań zachodzących na rynku do których wykorzystuje się analizę techniczną, należącą do grupy nieformalnych modeli prognostycznych [Marcinkiewicz 2006]. Analiza techniczna opiera się na trzech przesłankach: rynek dyskontuje wszystko, ceny podlegają trendom, historia się powtarza [Murphy 2017: 2]. Stosując daną analizę podąża się za pewnymi trendami występującymi na rynku, co pozwala na identyfikację najlepszych okazji do przeprowadzenia transakcji [Murphy 2017: 4 5]. Trendy te generują sygnały, które odczytywane są przy użyciu Wstęg Bollingera. Wskaźnik ten pozwala wyznaczyć obszar, w którym powinna utrzymać się cena instrumentu. Założenie, że dla kursu pozostającego w trendzie horyzontalnym wykres powinien oscylować pomiędzy dwoma wstęgami Bollingera: górną i dolną. Pomiędzy paskami Bollingera centruje się średnia krocząca, która wykorzystywana jest jako wskaźnik potwierdzenia zmiany trendu. Wyjście linii kursu poza ten obszar oznacza sygnał krótkotrwałego odwrócenia tendencji w dłuższym trendzie horyzontalnym [www1]. Wykres ten można oprzeć na różnych indeksach występujących na GPW, jednym z głównych jest WIG20, jego wartość wyliczana jest na podstawie wartości portfela akcji 20 największych i najbardziej płynnych spółek [www2]. Celem niniejszego artykułu jest sprawdzenie użyteczności Wstęg Bollingera na wykresach przedstawiających notowania kontraktów terminowych na indeks giełdowy WIG20, aby potwierdzić hipotezę, która prezentuje Wstęgi Bollingera jako jedno z narzędzi analizy technicznej w podejmowaniu decyzji inwestorów. 1. WSTĘGI BOLLINGERA 1.1. Pojęcie i postać Wstęgi Bollingera Na podstawie literatury, Wstęga Bollingera jest zbudowana z rdzenia, który stanowi linia prezentująca kolejne wartości średniej kroczącej SMA, oraz tzw. ramion wstęgi pod postacią linii dolnej (DownLine) i górnej (UpLine) oddalonych od rdzenia o wodt krotność odchylenia standardowego [Kaczmarek i Gołda 2015: 205 220]. Sygnał kupna zostaje wygenerowany, gdy linia kursu spada poniżej dolnego ograniczenia wstęgi lub zbliża się do niej. Sygnał sprzedaży zostaje wygenerowany, gdy kurs przebija górne ograniczenie wstęgi lub zbliża się do niej [Korczak i in. 2014]. Analiza cen powinna przebiegać wewnątrz pola ograniczonego wstęgami. 8 JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl
Wykres 1. Postać graficzna wskaźnika Wstęga Bollingera na tle notowań pary walutowej GBP/USD Źródło: Kaczmarek i Gołda [2015]. W powyższym wzorze przedstawiono sposób wyznaczania Wstęg Bollingera, gdzie, b liczba interwałów uwzględnianych w obliczeniach wartości wskaźnika Wstęg Bollingera, krotność odchylenia standardowego zastosowanego w obliczeniach wstęg. 1.2. Efektywność wykorzystania Wstęg Bollingera W badaniu przeprowadzonym przez Rafała Jóźwickiego w artykule Wskaźniki techniczne jako narzędzie do podejmowania decyzji inwestycyjnych na Giełdzie Papierów Wartościowych [Jóźwicki 2002], Wstęgi Bollingera okazały się mało skutecznym narzędziem analizy technicznej. Badania zostały rozpoczęte JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl 9
Journal of Capital Market and Behavioral Finance 2017, Vol. 4(8), p. 7 18 od naniesienia na akcjogram średniej ruchomej, po czym według wzoru obliczono odchylenie standardowe. Po jego wyznaczeniu na wykres zostały naniesione dwie linie sygnałowe. Górna linia powstaje poprzez dodanie do wartości średniej podwojonego odchylenia standardowego. Linia dolna natomiast jest różnicą średniej i podwojonego odchylenia. Tworzy to korytarz o zmiennej szerokości, w którym najczęściej znajduje się kurs akcji [Jóźwicki 2002: 381]. Istotne są tu momenty, w których cena akcji znajduje się poza obszarem linii sygnałowych. W badanym okresie spośród sygnałów wygenerowanych przez wstęgi, tylko dwa można uznać za poprawne, przez co dany inwestor musi posiadać szeroką wiedzę, aby poprawnie określić ich prawdziwość bądź fałszywość. Jedną z głównych wad powyższej metody jest mała szansa na zaobserwowanie zmian tendencji, należy przy tym pamiętać, że rozszerzenie wstęgi spowodowane jest dużymi wahaniami kursów, a to oznacza zwiększone ryzyko inwestycyjne [Jóźwicki 2002: 381]. Wykres 2. Kurs spółki Permedia i Wstęgi Bollingera w okresie od grudnia 1999 do czerwca 2000 r. 1 - kurs akcji, 2 Wstęgi Bollingera Źródło: Jóźwicki [2002: 387]. 10 JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl
2. ŚREDNIA KROCZĄCA Średnia krocząca jest jednym z najbardziej popularnych wskaźników analizy technicznej, która podąża za trendem. Średnia krocząca podąża w ślad za ruchem cen i dopiero po fakcie informuje nas, że rozpoczął się pewien trend [Murphy 2017]. Sygnalizuje ona początek nowego trendu na giełdzie, bądź zmiany w dotychczasowych trendach. W ujęciu krótkoterminowym średnia krocząca jest bardziej czuła na zmiany cen na rynku, niż w przypadku średniej długoterminowe. [Murphy 2017: 173 175]. Wykres 3. Porównanie średniej kroczącej krótkoterminowej i długoterminowej Źródło: Murphy [2017]. Do zalet średniej kroczącej można zaliczyć [Borowski 2003]: filtrowanie przypadkowych ruchów cenowych, wskazywanie trendu głównego (dominującego dla określonego kroku uśredniania). JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl 11
Journal of Capital Market and Behavioral Finance 2017, Vol. 4(8), p. 7 18 3. BADANIE SKUTECZNOŚCI WSTĘG BOLLINGERA JAKO NARZĘDZIA ANALIZY TECHNICZNEJ Celem części empirycznej jest ocena skuteczności sygnałów generowanych przez Wstęgi Bollingera. By zweryfikować postawioną tezę dokonano badania na przykładzie FW20, w okresie od 1 grudnia 2014 r. do 30 listopada 2016 r. W badaniu wzięto pod uwagę tylko interwał dzienny z założeniem, że nieznane są szczegóły transakcji, a jedynie otwarcie i zamknięcie sesji, na której oparta jest poniższa analiza. Podczas wygenerowania przez Wstęgę Bollingera sygnału kupna postanowiono w niniejszym badaniu, że sprzedaż danej akcji następuje dopiero, gdy użyty wskaźnik analizy technicznej wskaże najbliżej położony sygnał sprzedaży. Inwestor rozpoczyna grę na giełdzie, kiedy użyty w badaniu wskaźnik analizy technicznej wskaże sygnał kupna, bądź sprzedaży. W przypadku wystąpienia jako pierwszego sygnału kupna, pozycja zostaje zamknięta dopiero, gdy Wstęga Bollingera wygeneruje najbliżej położony sygnał sprzedaży i odwrotnie. W sytuacji, gdy zostaje wygenerowany jako pierwszy sygnał kupna, a następnie po nim pojawiają się kolejne sygnały kupna, to owe sygnały zostają pominięte w badaniu i odwrotnie w przypadku sygnałów sprzedaży. Wykres 4. Przykładowy kurs akcji na FW20 w okresie od 1.12.2014 r. do 30.11.2015 r. z zaznaczonymi sygnałami kupna i sprzedaży Źródło: opracowanie własne na podstawie: www3. 12 JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl
Wykres 5. Przykładowy kurs akcji na FW20 w okresie od 1.12.2015 r. do 30.11.2016 r. z zaznaczonymi sygnałami kupna i sprzedaży Źródło: opracowanie własne na podstawie: www3. Wykres 6. Przykładowy kurs akcji na FW20 w okresie od 1.12.2016 r. do 30.11.2017 r. z zaznaczonymi sygnałami kupna i sprzedaży Źródło: opracowanie własne na podstawie: www3. Na powyższych wykresach przedstawiono kurs akcji z badanego okresu z uwzględnionymi sygnałami sprzedaży (różowe punkty) i kupna (niebieskie punkty). W pierwszym roku można zauważyć, że kurs akcji posiada na początku JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl 13
Journal of Capital Market and Behavioral Finance 2017, Vol. 4(8), p. 7 18 badanego okresu trend spadkowy, co oznacza, że cena akcji spada. W następnym okresie dochodzi do wzrostu kursu, zaś w połowie roku kurs ten systematycznie spada, aż do zamknięcia roku. Kolejny badany okres wykazuje większe wahania cen w porównaniu do roku poprzedniego. W ostatnim przedziale czasu kurs akcji posiada widocznie dominującą tendencję wzrostową. Z wykresów odczytano dokładne daty wystąpienia sygnałów kupna i sprzedaży według założeń, które zostały określone w badaniu. Dokonano również obliczenia zysku z danej transakcji, czasu transakcji, stopy zwrotu oraz określono prawdziwość sygnału. Przedstawia je tabela 1. Tabela 1. Zestawienie sygnałów kupna i sprzedaży w całym badanym okresie Data Sygnał Otwarcie Zamknięcie Zysk 2014 12 16 kupno 2320 2273 2015 01 13 sprzedaż 2341 2375 2015 01 16 kupno 2260 2250 2015 02 12 sprzedaż 2330 2334 2015 02 16 sprzedaż 2347 2366 2015 03 03 kupno 2358 2320 2015 03 13 kupno 2321 2300 2015 03 20 sprzedaż 2356 2376 2015 04 07 sprzedaż 2372 2405 2015 05 07 kupno 2500 2501 2015 05 08 sprzedaż 2510 2522 2015 05 21 kupno 2503 2505 2015 05 26 kupno 2450 2438 2015 06 25 sprzedaż 2360 2373 2015 06 29 kupno 2282 2301 2015 08 05 sprzedaż 2232 2254 2015 08 18 kupno 2167 2163 2015 09 11 sprzedaż 2181 2186 2015 09 24 kupno 2106 2076 2015 10 08 sprzedaż 2114 2130 2015 10 15 sprzedaż 2140 2148 2015 10 29 kupno 2104 2057 2015 11 06 kupno 2047 2021 2015 12 21 sprzedaż 1856 1875 2016 01 08 kupno 1764 1720 2016 01 29 sprzedaż 1765 1774 Prawdziwość sygnału Czas transakcji Stopa zwrotu 102 prawdziwy 28 4,49% 84 prawdziwy 27 3,73% 46 prawdziwy 15 1,98% 76 prawdziwy 7 3,30% 96 fałszywy 30 3,84% 17 prawdziwy 13 0,68% 65 fałszywy 30 2,67% 47 fałszywy 37 2,04% 23 prawdziwy 24 1,06% 54 prawdziwy 14 2,60% 91 prawdziwy 14 4,42% 146 fałszywy 45 7,22% 54 prawdziwy 21 3,14% 14 JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl
2016 02 17 sprzedaż 1789 1850 2016 04 27 kupno 1908 1889 2016 05 05 kupno 1863 1832 2016 06 23 sprzedaż 1820 1854 2016 07 06 kupno 1707 1687 2016 07 20 sprzedaż 1803 1810 2016 07 29 kupno 1795 1762 2016 09 07 sprzedaż 1790 1811 2016 09 13 kupno 1735 1728 2016 09 22 sprzedaż 1758 1760 2016 10 17 kupno 1714 1712 2016 10 24 sprzedaż 1760 1787 2016 12 05 sprzedaż 1795 1846 2017 01 23 kupno 2004 1994 2017 01 25 sprzedaż 2030 2076 2017 03 09 kupno 2204 2180 2017 03 16 sprzedaż 2265 2287 2017 03 27 kupno 2190 2189 2017 03 31 kupno 2186 2177 2017 04 05 sprzedaż 2243 2245 2017 04 12 kupno 2207 2201 2017 04 20 sprzedaż 2273 2280 2017 04 24 sprzedaż 2298 2291 2017 05 16 kupno 2388 2340 2017 05 17 kupno 2320 2306 2017 05 25 sprzedaż 2350 2356 2017 05 31 kupno 2294 2284 2017 06 08 sprzedaż 2309 2344 2017 06 23 sprzedaż 2299 2308 2017 06 30 kupno 2310 2287 2017 07 12 sprzedaż 2289 2332 2017 07 24 kupno 2347 2337 2017 08 01 sprzedaż 2383 2392 2017 08 17 kupno 2382 2350 2017 08 23 sprzedaż 2391 2393 2017 09 08 kupno 2490 2485 2017 09 21 kupno 2510 2476 2017 10 06 sprzedaż 2470 2486 39 fałszywy 70 2,06% 22 prawdziwy 49 1,20% 123 prawdziwy 14 7,29% 49 prawdziwy 40 2,78% 32 prawdziwy 9 1,85% 75 prawdziwy 7 4,38% 148 fałszywy 49 7,42% 104 fałszywy 43 4,77% 98 prawdziwy 11 4,48% 68 prawdziwy 5 3,12% 79 prawdziwy 8 3,59% 49 fałszywy 22 2,09% 50 prawdziwy 8 2,17% 60 prawdziwy 8 2,63% 21 prawdziwy 7 0,92% 5 fałszywy 12 0,21% 42 prawdziwy 16 1,79% 92 fałszywy 16 3,70% 10 prawdziwy 15 0,40% JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl 15
Journal of Capital Market and Behavioral Finance 2017, Vol. 4(8), p. 7 18 Tabela 1. c.d. Data Sygnał Otwarcie Zamknięcie Zysk 2017 10 11 sprzedaż 2525 2562 2017 10 19 kupno 2512 2481 2017 10 24 kupno 2485 2458 2017 10 31 sprzedaż 2523 2530 2017 11 07 sprzedaż 2534 2549 2017 11 09 kupno 2522 2484 2017 11 15 kupno 2465 2427 2017 11 23 sprzedaż 2480 2509 Prawdziwość sygnału Czas transakcji Stopa zwrotu 81 prawdziwy 8 3,26% 72 prawdziwy 7 2,93% 65 prawdziwy 2 2,62% 82 prawdziwy 8 3,38% Źródło: opracowanie własne na podstawie częściowych danych z: www3. Z poszczególnych transakcji uzyskano dodatni lub ujemny zysk. Jest to różnica pomiędzy ceną zamknięcia pozycji kupna a ceną zamknięcia pozycji sprzedaży. Na podstawie otrzymanego wyniku stwierdzono, czy sygnał wygenerowany przez wstęgę jest prawdziwy czy fałszywy. Jeżeli zysk ma wartość dodatnią to sygnał jest fałszywy, natomiast jeśli ujemną to sygnał jest prawdziwy. Czas transakcji oznacza różnicę między zamknięciem a otwarciem pozycji. Stopa zwrotu informuje o zyskowności z danej inwestycji, wyrażona jest w procencie i pokazuje wzrost, bądź spadek wartości inwestycji w badanym okresie. Wyraża się wzorem:. 4. WNIOSKI Podczas analizy danych od 1.12.2014 r. do 30.11.2017 r. wykazano spośród 72 wygenerowanych sygnałów, że aż 26 jest prawdziwych, a tylko 10 fałszywych (reszta sygnałów została pominięta jak założono w badaniu). Średni czas trwania transakcji to 21 dni, zaś średnia stopa zwrotu z wszystkich transakcji sięga 1,06%. Wartość przeciętna miary zyskowności inwetycji wynosi 2,08%. ZAKOŃCZENIE Trzyletnie obserwacje notowań FW20 okazały się sprzeczne z badaniami zawartymi w pracy Rafała Jóźwickiego Wskaźniki techniczne jako narzędzie do podejmowania decyzji inwestycyjnych na Giełdzie Papierów Wartościowych, gdzie Wstęgi Bollingera wygenerowały znacznie więcej fałszywych sygnałów. 16 JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl
Na podstawie przeprowadzonych badań, których celem było zbadanie skuteczności efektywności krótkoterminowych strategii inwestycyjnych przy użyciu Wstęg Bollingera w oparciu o notowania FW20, stwierdzono że wskaźnik ten jest skuteczny przy podanych wcześniej założeniach. Spośród wszystkich przeanalizowanych sygnałów 26 okazało się prawdziwych, natomiast tylko 10 fałszywych, jednakże nie można potwierdzić ich 100% skuteczności z powodu braku dostępu do szczegółowych danych. Skuteczność ta potwierdza się tylko w 72%. Powyższe informacje pozwoliły także na obliczenie średniej stopy zwrotu z transakcji, która wyniosła 1,06%. BIBLIOGRAFIA Borowski K., 2003, Wykorzystanie ciągów liczbowych w analizie technicznej, Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa. Jóźwicki R., 2002, Wskaźniki techniczne jako narzędzie do podejmowania decyzji inwestycyjnych na Giełdzie Papierów Wartościowych, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 161. Kaczmarek K., Gołda S., 2015, Zastosowanie wybranych wskaźników analizy technicznej w algorytmicznym systemie transakcyjnym, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 862: Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, nr 75. Korczak J., Hernes M., Bac M., 2014, Analiza wydajności agentów podejmujących decyzje kupnasprzedaży w systemie wieloagentowym a-trader, Informatyka Ekonomiczna Business Informatics, nr 1(31), Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Marcinkiewicz E., 2006, Badanie zależności pomiędzy wartością wykładnika Hurtsa a skutecznością strategii inwestycyjnych opartych na analizie technicznej, Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, nr 60. Murphy J.J., 2017, Analiza techniczna rynków finansowych, Wydawnictwo Maklerska, Puszczykowo. [www1] http://www.bdm.com.pl/ispag/encat/bol.html [www2] https://www.msp.gov.pl/pl/nauka-i-rozwoj/slownik-pojec/30610,wig20.html [www3] https://stooq.pl/q/a/?s=fw20 EFFECTIVENESS OF SHORT-TERM INVESTING STRATEGIES BASING ON BOLLINGER BANDS AS SHOWN BY FW20 Abstract Keywords The aim of this piece is to assure the effectiveness of Bollinger Bands as a means of technical analysis when it comes to taking decisions on Stock Exchange as well as to bring more light to problems connected with that. In it were presented many study results regarding the effectiveness of Bollinger Bands indicator on an example of futures on WIG20. The conducted analysis allowed for establishing projected profits in case of using this indicator as a means of taking a business decision by an investor. The research was conducted using general data as access to more detailed data was absent. Bollinger Bands, FW20, WIG20 index, technical analysis, moving average. JCMBF www.jcmbf.uni.lodz.pl 17