Dodatnia autokorelacja krótkoterminowych stóp zwrotu – pod tą nieco groźnie brzmiącą frazą mieści się jeden z fundamentów analizy technicznej - trend. Statystyczna przesłanka występowania trendów – jaką jest właśnie występowanie dodatniej autokorelacji pomiędzy krótkoterminowymi stopami zwrotu – jest argumentem przemawiającym za wykorzystaniem analizy technicznej w tradingu.
Analiza techniczna jest najbardziej popularnym podejściem do spekulacji. Pomimo jej popularności często można spotkać się z głosami mówiącymi o jej nieużyteczności. Takie głosy płyną najczęściej ze strony analityków fundamentalnych (tak jakby chodziło tu o jakąś konkurencję) oraz ze strony kręgów akademickich zapatrzonych w teorię rynków efektywnych (której podstawą jest stwierdzenie, że ruchy cen/kursów są procesem losowym). Przykładem niejako manipulacji są „eksperymenty” polegające na przedstawieniu grupie analityków wykresów generowanych za pomocą losowej funkcji. Wyznawcy różnych technik widzą oczywiście na wykresie formacje, poziomy wsparcia i oporów i określają możliwe scenariusze ruchów ceny. Następnie przedstawia się wniosek mówiący o tym, że analitycy widzą prawidłowości tam gdzie ich nie ma. Przy czym błędne jest tutaj założenie, że skoro na losowo wygenerowanym wykresie można odnaleźć formacje techniczne to nie mają one żadnej wartości. Z góry zakłada się, że rynki również sterowane są procesem losowym.
Analiza techniczna opiera się między innymi na założeniu, że na rynku występują trendy, co jest sprzeczne z hipotezą losowego procesu stanowienia cen. W procesie losowym kolejne obserwacje nie są w żaden sposób powiązane z poprzednimi, natomiast występowanie trendów zakłada, że skoro wczoraj rynek spadał to dziś prawdopodobieństwo, że będzie spadał jest większe niż, że odnotuje wzrost. To właśnie zjawisko nosi nazwę dodatniej autokorelacji krótkoterminowych stóp zwrotu.
To statystyczne określenie tylko na pierwszy rzut oka wygląda skomplikowanie. Idąc krok po kroku: korelacja oznacza współzależność zmiennych, jeśli jest dodatnia (najczęściej wyraża się ją za pomocą współczynnika korelacja, który przyjmuje wartości od -1 do 1) to znaczy, że zmiana jednej zmiennej powoduje zmianę drugiej zmiennej w tym samym kierunku. Np. jeśli cena złota rośnie to na ogół cena srebra również rośnie, gdyż ceny tych surowców są dodatnio skorelowane. Autokorelacja natomiast oznacza, że dana zmienna zależy w pewnym stopniu od samej siebie, czyli jest skorelowana z danymi z poprzednich okresów. Zakładamy, że taka właśnie zależność występuje na rynkach finansowych – skoro cena w ostatnich okresach rosła to zwiększa się szansa, że w bieżącym okresie będzie tak samo. Nie jest to założenie bezpodstawne, gdyż badania wykazują, że ta „anomalia” jest na rynkach obecna (Chan, Jegadeesh i Lakonishok (1996) oraz Lewellen (2002)).
Dodatkowo dodatnia autokorelacja dotyczy krótkoterminowych stóp zwrotu – stopy długoterminowe wykazują ujemną autokorelację (co również jest argumentem przeciwko teorii rynków efektywnych). Ujemna autokorelacja oznacza, że ceny w długim okresie cechują się tzw. regresją do średniej. Oznacza to, że jeśli przez kilka lat ceny np. grupy akcji charakteryzują się ponadprzeciętną stopą zwrotu to ze zwiększonym prawdopodobieństwem w następnych latach te same akcje będą notowały niższe stopy zwrotu w porównaniu do całości rynku.
Komentarze
Sortuj według: Najistotniejsze
Nie ma jeszcze komentarzy. Skomentuj jako pierwszy i rozpocznij dyskusję