PRS_2011_T11(26)_z4_s67.pdf

(396 KB) Pobierz
Anna Górska 1
Katedra Ekonomiki Rolnictwa i Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego
Warszawa
Zastosowanie narzędzi analizy technicznej w bezpośrednim
i pośrednim inwestowaniu w towary
Application of technical analysis methods to direct and indirect
investment in commodities
Synopsis. Inwestowanie w towary może się odbywać na dwa sposoby. Inwestowanie pośrednie
polega m.in. na zakupie akcji spółek działających na rynkach towarowych, zaś bezpośrednie na
fizycznym zakupie towaru na rynku gotówkowym. W inwestowaniu bezpośrednim najmniej
kłopotliwe jest inwestowanie na rynkach metali szlachetnych. Inwestorzy giełdowi w swoich
decyzjach inwestycyjnych posiłkują się narzędziami analizy technicznej, których zasady stosowania
są analogiczne w przypadku inwestowania w metale szlachetne jak i w akcje spółek. Celem pracy jest
zatem wykorzystanie wybranych wskaźników analizy technicznej do oceny inwestycji bezpośrednich
i pośrednich w towary. Analiza oparta jest na cenach spot, pochodzących z okresu od marca 2009 do
końca lipca 2011 roku. Na ich podstawie są wyznaczone podstawowe wskaźniki i oscylatory, które
będą pomocne w wyborze odpowiednich strategii.
Słowa kluczowe : metale szlachetne, subindeksy sektorowe, ceny spot, wskaźniki analizy technicznej.
Abstract. Investing in commodities can be done twofold. It can be done indirectly, via buying stock
of a commodity-based company or it can be done directly via purchasing a commodity in the spot
market. Direct investing is usually the least problematic in the metals market. Investors support their
decisions using various tools of technical analysis. They are applied in a similar manner whether for
stock or metals market. The aim of this paper is to evaluate the direct and indirect investments by
using a selected set of technical analysis indicators. The analysis covers the period from March 2009
to July 2011 and is based on spot prices. The basic indicators and oscillators are derived in order to
determine the adequate (optimal) strategy.
Keywords : precious metals, sector indices, spot prices, technical analysis indicators.
Wstęp
Każdy kryzys finansowy, w czasie którego następują duże spadki na rynku akcji,
powoduje, że inwestorzy kierują się w stronę alternatywnych, bardziej bezpiecznych
sposobów inwestowania. Również systematyczny wzrost cen towarów na światowych
rynkach w ostatnich latach wpływa na zainteresowanie inwestorów tą grupą aktywów.
Inwestowanie w towary cieszy się dużą popularnością nie tylko wśród inwestorów
długoterminowych, ale również wśród spekulantów. Naukowcy wskazują także na korzyści
związane z inwestycjami na rynkach towarowych, wśród których największe znaczenie ma
efekt dywersyfikacji portfela inwestycyjnego. Jest to możliwe dzięki ujemnej korelacji
między rynkiem towarowym i rynkami instrumentów finansowych [Górska i Krawiec
1 Dr, e-mail: anna_gorska@sggw.pl.
67
2009; Górska i Krawiec 2010; Preś 2005; Tarczyński i Łuniewska 2006]. Co więcej,
inwestycje w towary w ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat generowały wyższe stopy zwrotu
niż te uzyskane z tradycyjnych walorów finansowych. Towary są bowiem postrzegane jako
klasa aktywów o charakterze antycyklicznym i na przestrzeni ostatnich 50 lat tempo
wzrostu cen towarów przewyższało tempo wzrostu inflacji [Tomaszewski 2009].
Istnieje wiele sposobów inwestowania w towary. Jednym z nich są formy
bezpośrednie, które polegają na fizycznym zakupie towaru na rynku gotówkowym lub
zajęciu pozycji w kontrakcie forward z fizyczną dostawą towaru. Kolejnym sposobem zaś
są formy pośrednie, które polegają m.in. na zakupie akcji spółek działających na rynkach
towarowych czy zajęciu pozycji w towarowych kontraktach futures lub opcjach
rozliczanych gotówkowo. Rynek finansowy oferuje szereg możliwości inwestowania
pośredniego w towary. Na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie, oprócz akcji
spółek działających na rynkach towarowych, dostępne są subindeksy sektorowe powiązane
z towarami. Są to m.in. WIG-spożywczy, WIG-paliwa, WIG-surowce, WIG-energia oraz
WIG-chemia. Podczas inwestycji bezpośrednich najmniej kłopotliwe jest inwestowanie na
rynkach metali szlachetnych, ponieważ surowce te nie wymagają szczególnych warunków
przechowywania, w przeciwieństwie do produktów rolnych czy surowców energetycznych.
Podstawowe metale szlachetne, w które można inwestować to złoto, srebro, platyna
i pallad. Spośród wymienionych metali największą popularnością cieszy się złoto, które
uważane jest za najbezpieczniejszą lokatę oszczędności. Wielu badaczy koncentruje się
tylko na rynku złota [Mayo 1997; Balarie 2007; Geman 2007; Schofield 2007; Borowski
2008]. Złoto jest tradycyjnie traktowane jako zabezpieczenie przed inflacją. 2
Inwestorzy często wykorzystują do wspomagania swoich decyzji inwestycyjnych
metody analizy technicznej. Zasady ich stosowania są analogiczne na rynku metali
szlachetnych jak i w przypadku inwestowania na rynkach akcji. Stąd celem niniejszej pracy
jest wykorzystanie wskaźników analizy technicznej do oceny (oraz porównania) inwestycji
na rynkach metali szlachetnych oraz akcji spółek związanych z towarami.
Materiał empiryczny oraz metody badawcze
Materiał empiryczny stanowią ceny spot walorów z okresu od marca 2009 roku do
końca lipca 2011 roku. Jest to okres następujący bezpośrednio po największym ostatnim
załamaniu na światowych rynkach, po którym w kształtowaniu się cen walorów można
zauważyć wyraźną tendencję wzrostową (por. rys. 1). Analizowane walory to m.in. metale
szlachetne: złoto, srebro, platyna i pallad oraz portfele branżowych subindeksów: WIG-
spożywczy, WIG-paliwa, WIG-chemia, a także, dodatkowo, indeks WIG 20. Pozostałe
subindeksy sektorowe powiązane z rynkiem towarowym powstały stosunkowo niedawno 3 ,
dlatego do analizy wybrane zostały pojedyncze spółki mające największy udział
w poszczególnych portfelach sektorowych 4 . Spółkami tymi są: KGHM (największy udział
w WIG-surowców, a także w WIG 20), Kernel (WIG-spożywczy), PKN Orlen (WIG-
2 Oprócz inwestorów indywidualnych złoto kupują też banki centralne, dywersyfikując w ten sposób rezerwy
zdominowane przez dolary i euro.
3 Pierwsze notowania WIG-energia odbyły się 4.01.2010 r., natomiast WIG-surowce 28.02.2011 r.
4 Największy udział w WIG-energia posiada PGE a następnie TAURONPE. Obie spółki zadebiutowały na WGPW
później niż na początku analizowanego w pracy okresu.
68
paliwa) oraz SYNTHOS (WIG-chemia). Ceny dzienne metali szlachetnych pochodzące
z rynku londyńskiego (podawane przez serwis www.kitco.pl) wyrażone w USD za uncję
kruszcu zostały przeliczone na złotówki po oficjalnym kursie NBP.
Na rysunku 1 przedstawiono kształtowanie się cen oraz stóp zwrotu badanych
walorów w analizowanym okresie.
KERNEL
%
zł
zł
KGHM
%
100
25
250
15
90
20
80
200
10
15
70
60
150
5
10
50
5
40
100
0
30
0
20
50
-5
-5
10
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
0
-10
0
-10
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
zł
%
zł
%
SYNTHOS
PKN Orlen
7
20
70
15
6
60
15
10
5
50
10
5
4
40
5
30
3
0
0
20
2
-5
-5
10
1
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
0
-10
0
-10
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
%
zł
zł
%
WIG 20
WIG Chemia
3500
8
9000
10
8000
8
6
3000
7000
6
4
2500
6000
4
2
2000
5000
2
0
4000
0
1500
-2
3000
-2
1000
-4
2000
-4
500
-6
1000
-6
Kurs zamkniecia
Zmiana
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
0
-8
0
-8
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
69
1040386519.153.png 1040386519.164.png 1040386519.175.png 1040386519.186.png 1040386519.001.png 1040386519.011.png 1040386519.022.png 1040386519.033.png 1040386519.044.png 1040386519.055.png 1040386519.066.png 1040386519.077.png 1040386519.088.png 1040386519.099.png 1040386519.109.png 1040386519.114.png 1040386519.115.png 1040386519.116.png 1040386519.117.png 1040386519.118.png 1040386519.119.png 1040386519.120.png 1040386519.121.png 1040386519.122.png 1040386519.123.png 1040386519.124.png 1040386519.125.png 1040386519.126.png 1040386519.127.png 1040386519.128.png 1040386519.129.png 1040386519.130.png 1040386519.131.png 1040386519.132.png 1040386519.133.png 1040386519.134.png 1040386519.135.png 1040386519.136.png 1040386519.137.png 1040386519.138.png 1040386519.139.png 1040386519.140.png 1040386519.141.png 1040386519.142.png 1040386519.143.png 1040386519.144.png 1040386519.145.png 1040386519.146.png 1040386519.147.png 1040386519.148.png 1040386519.149.png 1040386519.150.png 1040386519.151.png 1040386519.152.png 1040386519.154.png 1040386519.155.png 1040386519.156.png 1040386519.157.png 1040386519.158.png 1040386519.159.png 1040386519.160.png 1040386519.161.png 1040386519.162.png 1040386519.163.png 1040386519.165.png 1040386519.166.png 1040386519.167.png 1040386519.168.png 1040386519.169.png 1040386519.170.png 1040386519.171.png 1040386519.172.png 1040386519.173.png 1040386519.174.png 1040386519.176.png 1040386519.177.png 1040386519.178.png 1040386519.179.png 1040386519.180.png 1040386519.181.png 1040386519.182.png 1040386519.183.png 1040386519.184.png 1040386519.185.png 1040386519.187.png 1040386519.188.png 1040386519.189.png 1040386519.190.png 1040386519.191.png 1040386519.192.png 1040386519.193.png 1040386519.194.png 1040386519.195.png 1040386519.196.png 1040386519.002.png 1040386519.003.png 1040386519.004.png 1040386519.005.png 1040386519.006.png 1040386519.007.png 1040386519.008.png 1040386519.009.png
 
zł
%
zł
%
WIG Paliwa
WIG Spożywczy
4000
12
6000
8
10
3500
6
5000
8
3000
4
6
4000
2500
4
2
2000
2
3000
0
0
1500
2000
-2
-2
1000
-4
1000
-4
500
-6
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
0
-8
0
-6
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
Złoto
zł
zł
Srebro
5000
8,0%
140
15,0%
4500
6,0%
120
10,0%
4000
4,0%
100
5,0%
3500
2,0%
3000
80
0,0%
2500
0,0%
60
-5,0%
2000
-2,0%
1500
40
-10,0%
-4,0%
1000
20
-15,0%
-6,0%
500
Kurs
Zmiana (prawa oś)
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
0
-20,0%
0
-8,0%
09-02-27
09-08-27
10-02-27
10-08-27
11-02-27
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
zł
zł
Pallad
Platyna
3000
10,0%
6000
8,0%
6,0%
2500
5000
5,0%
4,0%
4000
2000
2,0%
0,0%
3000
0,0%
1500
-5,0%
-2,0%
2000
1000
-4,0%
-10,0%
1000
500
-6,0%
Kurs zamkniecia
Zmi ana (prawa oś)
Kurs zamkniecia
Zmiana (prawa oś)
0
-8,0%
0
-15,0%
09-03-02
09-09-02
10-03-02
10-09-02
11-03-02
2009-03-02
2009-09-02
2010-03-02
2010-09-02
2011-03-02
Rys. 1. Ceny oraz stopy zwrotu z walorów w okresie 2.03.2009-29.07.2011
Fig 1. Prices and rates of returns on assets in period 2.03.2009-29.07.2011
Źródło: opracowanie własne.
W analizowanym okresie wszystkie badane walory charakteryzowały się dodatnimi
oczekiwanymi stopami zwrotu (zob. tabela 1). Najwyższą jej wartość osiągnęła spółka
SYNTHOS (0,46%) oraz KGHM (0,35%). W przypadku metali platyna i złoto osiągnęła
wartość najniższą równą odpowiednio 0,05% i 0,06%. Najwyższą wartością odchylenia
standardowego stopy zwrotu charakteryzowały się akcje spółki Kernel (2,73%).
W przypadku także tej spółki, w analizowanym okresie, zanotowano najwyższą stopę
zwrotu równą 20,98%. Najniższe odchylenie standardowe zaobserwowano dla platyny
(1,37%) i WIG-spożywczego (1,49%) oraz złota (1,49%).
Uczestnicy rynków finansowych, oprócz analizy podstawowych charakterystyk
walorów, do podejmowania decyzji inwestycyjnych wykorzystują narzędzia i metody
70
1040386519.010.png 1040386519.012.png 1040386519.013.png 1040386519.014.png 1040386519.015.png 1040386519.016.png 1040386519.017.png 1040386519.018.png 1040386519.019.png 1040386519.020.png 1040386519.021.png 1040386519.023.png 1040386519.024.png 1040386519.025.png 1040386519.026.png 1040386519.027.png 1040386519.028.png 1040386519.029.png 1040386519.030.png 1040386519.031.png 1040386519.032.png 1040386519.034.png 1040386519.035.png 1040386519.036.png 1040386519.037.png 1040386519.038.png 1040386519.039.png 1040386519.040.png 1040386519.041.png 1040386519.042.png 1040386519.043.png 1040386519.045.png 1040386519.046.png 1040386519.047.png 1040386519.048.png 1040386519.049.png 1040386519.050.png 1040386519.051.png 1040386519.052.png 1040386519.053.png 1040386519.054.png 1040386519.056.png 1040386519.057.png 1040386519.058.png 1040386519.059.png 1040386519.060.png 1040386519.061.png 1040386519.062.png 1040386519.063.png 1040386519.064.png 1040386519.065.png 1040386519.067.png 1040386519.068.png 1040386519.069.png 1040386519.070.png 1040386519.071.png 1040386519.072.png 1040386519.073.png 1040386519.074.png 1040386519.075.png 1040386519.076.png 1040386519.078.png 1040386519.079.png 1040386519.080.png 1040386519.081.png 1040386519.082.png 1040386519.083.png 1040386519.084.png 1040386519.085.png 1040386519.086.png 1040386519.087.png 1040386519.089.png 1040386519.090.png 1040386519.091.png 1040386519.092.png 1040386519.093.png 1040386519.094.png 1040386519.095.png 1040386519.096.png 1040386519.097.png 1040386519.098.png 1040386519.100.png 1040386519.101.png 1040386519.102.png 1040386519.103.png 1040386519.104.png 1040386519.105.png 1040386519.106.png 1040386519.107.png 1040386519.108.png
 
analizy technicznej. Analiza techniczna oparta jest na założeniu, że wszelkie zjawiska
giełdowe wyprzedzają w czasie zjawiska ekonomiczne, a kierunek zmian cen można
przewidzieć analizując wykresy cen tych walorów. Analiza ta skupia się na skutkach, a nie
na przyczynach. Zatem, analityk giełdowy analizując formacje, linie, trendy, ruchy cen,
obroty, buduje prognozy, których celem jest określenie przyszłych prawdopodobnych
trendów notowań walorów [Tarczyński 1997; Wasendorf i McCafferty 1997; Murphy
1999]. Studiuje aktualne i przeszłe notowania walorów. Analityk odrzuca dane
statystyczne, preferując analizę trendu rynku. Zakłada, że cena rynkowa walorów
odzwierciedla nie tylko zróżnicowane opinie analityków giełdowych, ale także, zupełnie
czasem nieracjonalne, nastroje inwestorów.
Tabela 1. Podstawowe charakterystyki analizowanych walorów
Table 1. Basic characteristics of specified assets
Odchylenie
standardowe stopy
zwrotu, %
Towar/ Indeks/Spółka Oczekiwana dzienna
stopa zwrotu, %
Minimalna stopa
zwrotu, %
Maksymalna stopa
zwrotu, %
Złoto
0,06
-6,97
6,24
1,49
Srebro
0,16
-15,92
10,79
2,38
Platyna
0,05
-7,20
5,49
1,37
Pallad
0,22
-12,14
7,40
2,08
WIG Spożywczy
0,19
-4,82
7,31
1,49
WIG Paliwa
0,13
-6,75
10,35
1,79
WIG Chemia
0,27
-5,72
8,92
1,61
WIG 20
0,12
-6,21
6,95
1,54
Kernel
0,27
-8,24
20,98
2,73
PKN Orlen
0,15
-8,24
13,73
2,28
KGHM
0,35
-8,76
12,84
2,59
SYNTHOS
0,46
-7,75
15,87
2,57
Źródło: obliczenia własne.
Najczęściej wykorzystywanymi narzędziami analizy technicznej są wskaźniki, które,
tak jak wykresy, można tworzyć dla danych o różnym horyzoncie czasowym. Wskaźniki są
matematycznymi formułami, do obliczenia wartości których wykorzystywane są dane
dotyczące zmian cen walorów giełdowych i wolumenu obrotu 5 . Wynikiem zastosowania
takiego algorytmu jest prognoza trendu, a także punktów zwrotnych na rynku [Achelis
1998]. Wskaźniki przedstawiane są na wykresach razem lub osobno z wykresami cen.
Odpowiednie położenie na wykresie względem siebie ściśle określonych linii, a także ich
przecięcie generuje sygnał kupna lub sprzedaży, który powinien być odzwierciedlony w
decyzjach inwestycyjnych. Im szybciej dadzą się odczytać sygnały zmian na rynku, tym
większą wartość dla inwestora ma wskaźnik 6 .
5 Wolumen obrotu to łączna liczba papierów wartościowych, które zmieniły właściciela, liczona dla danego
papieru wartościowego lub rynku.
6 Sygnał kupna występuje wówczas, gdy np. wykres średniej kroczącej przyjmuje formę horyzontalną lub rosnącą
i kurs przebija go od dołu, cena waloru spada i równocześnie średnia krocząca rośnie, cena waloru spada
gwałtownie poniżej średniej. Sygnał sprzedaży występuje zaś w przypadku, gdy: kurs waloru przebija od góry
71
1040386519.110.png 1040386519.111.png 1040386519.112.png 1040386519.113.png
 

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika:

Zgłoś jeśli naruszono regulamin