Сезонные колебания

из "Трейдинг - ваш путь к финансовой свободе "

Эти ежегодные циклические колебания в спросе и предложении создают феномен сезонности цен, который наблюдается в большей или меньшей степени и приблизительно в одно и то же время. Ежегодно повторяющаяся модель сменяющих друг друга условий может спровоцировать появление вполне определенных ценовых моделей, которые также будут повторяться с определенной периодичностью. Таким образом, сезонность можно определить как некий естественный ритм, в соответствии с которым движется цена, или установленную тенденцию, которой следуют цены каждый год примерно в одно и то же время. Поэтому цикличность можно рассматривать как применимую теорему с тем, чтобы использовать ее при анализе любых рынков. [c.107]
На рынках, которые сильно подвержены циклам, сезонные рыночные колебания могут стать чем-то большим, чем просто следствием сезонности. Все это может настолько укорениться, что такая сезонность превратится, не без основания, в полноценный фундаментальный фактор практически так же, как если бы цены имели возможность запоминать свои движения. Почему так происходит Раз уж потребители и производители выделили для себя какую-то модель, они склоняются к тому, чтобы верить ей точно так же, как некой точке, от появления которой что-то зависит. Создайте образ, а затем просто поверьте в него. [c.107]
Первым шагом, безусловно, должно стать выявление сезонных рыночных моделей. На исторических данных каждую неделю или месяц можно наблюдать, что движения максимальных и минимальных цен очерчивают вполне определенные линии. Такой анализ, например, может выявить, что цены в апреле 67% времени находятся выше мартовских цен и 80% времени — выше майских. Более того, компьютеры теперь в состоянии выделить сезонную составляющую дневного изменения цен, основываясь на обобщенных данных о поведении цены за конкретный день в течение нескольких лет. Должным образом составленные подобные модели способны создать взгляд на рыночные циклы с исторической точки зрения. [c.108]
В любом цикле обычно присутствуют следующие четыре компонента 1) минимальное значение 2) стадия роста 3) максимальное значение и 4) стадия снижения. В переводе на язык сезонных ценовых моделей это означает сезонный минимум, сезонный рост, сезонный максимум и сезонный спад. Сезонная модель, таким образом, графически иллюстрирует обоснованную тенденцию для рыночных цен в целях определения ежегодно повторяющихся условий, таких как высокое предложение — низкий спрос, растущий спрос — снижающееся предложение, высокий спрос — низкое предложение, снижающийся спрос — растущее предложение. Что-то может начать реализовываться на практике из этой модели, что позволит лучше определить будущие движения цен. [c.108]
Рассмотрим следующий пример сезонной модели, которая была разработана в 1982-1996 гг. для поставок горючих масел в январе (рис. 5.1). Спрос и, следовательно, цены чаще всего находятся на своем минимуме в июле — самом жарком месяце года. Как только намечается похолодание, спрос на рынке начинает оживляться, оказывая на цены давление снизу. В итоге рост цен достигает своей кульминации даже раньше, чем наступают холода, так как ожидаемый спрос уже удовлетворен и усиленно начинают свою работу очистительные установки, а рынок начинает концентрироваться на том, как ликвидировать образовавшиеся запасы. [c.108]
Обычная нефть, несмотря на зависимость от погоды, образует свои циклы совсем по-другому, так, как это показано на сезонной модели январских цен на бензин 1986-1995 гг. (рис. 5.2). Цены обычно находятся на более низком уровне зимой, когда условия для вождения автомобиля не самые благоприятные. Однако как только начинается летний сезон, спрос на бензин растет, оказывая на цены давление снизу. [c.108]
Сезонные модели, выведенные из дневных данных, вряд ли можно считать полноценными циклами. Даже в моделях с ярко выраженными вершинами и впадинами сезонные составляющие могут быть вызваны разными, порой противоречивыми, силами. Сезонный спад может также сопровождаться краткосрочными всплесками. Например, несмотря на то, что цены на крупный рогатый скот обычно снижаются примерно с марта-апреля по июнь-июль, они могут резко подскочить в мае как следствие кратковременного спроса на говядину для барбекю на День поминовения. Цены на сою обычно снижаются с июня-июля вплоть до октябрьского урожая, однако ко Дню труда рынок обычно уже находится в ожидании заморозков. [c.109]
Точно так же сезонный рост может быть нарушен краткосрочным спадом. Например, рост цен на фьючерсы может прерваться очередными искусственными продажами, вызванными приближением дня исполнения контракта. Такое ликвидирование позиций с тем, чтобы избежать поставки базового актива, делает возможным как фиксацию прибыли, так и восстановление позиций. [c.109]
Тем не менее сезонные модели, составленные на основе дневных данных, могут показать не только перечисленные выше четыре составляющие цикла, но и самые надежные участки более глубокого сезонного тренда. Выявление фундаментальных факторов, которые приходятся на те или иные точки, может стать гораздо более важным приобретением в модели. [c.110]
Давайте повнимательней посмотрим на рыночную активность вокруг 1 декабря, 1 марта, 1 июня и 1 сентября — дат первичной поставки по фьючерсам, обращающимся на Чикагской товарной бирже и выпущенным на долговые инструменты. Обратите особое внимание на некоторые впадины, наблюдаемые в первую или вторую неделю второго месяца каждого квартала, т. е. в ноябре, феврале, мае и августе. Трейдеры на рынке облигаций знают, что цены снизятся, по крайней мере, на второй день после ежеквартального рефинансирования долгов Казначейства и именно в это время рынок находится под воздействием трехдневного аукциона. [c.111]
К середине мая посевные площади среднего запада США становятся все более доступными для посева сои, а сам процесс созревания урожая уже должен идти полным ходом. В это время Бразилия начинает поставлять на рынок новый урожай. Появление на рынке такого предложения вместе со зреющим урожаем США оказывает давление на рыночные цены. Незначительные всплески в конце июня и в середине июля нарушают сложившуюся тенденцию. [c.112]
К середине августа урожай в США уже собран, что позволяет фьючерсам нащупать в сезонных колебаниях дно. Тем не менее цены чаще всего продолжают снижаться вплоть до октябрьского минимума, пока коммерческий спрос в сентябре на новый урожай и/или ожидание первых заморозков не подтолкнут цены вверх. Обратите также внимание на то, что во всех движениях, будь то движение вверх или вниз, 1 августа, 1 сентября и 1 ноября, наблюдаются незначительные всплески, связанные с днем исполнения фьючерсных контрактов. [c.113]
Безусловно, такие ценовые модели не могут повторяться из года в год без каких-нибудь изменений. У сезонных моделей, как и у любых других, есть свои ограничения. Что действительно из этих моделей можно взять для практики, так это временные рамки и противофазные движения цен. Фундаментальные факторы, как внутридневные, так и долгосрочные, неизбежно тянут цены то в одну, то в другую сторону. Например, одно лето может быть более жарким и сухим, чем другое, причем температура может перейти все разумные границы. Даже если тренд состоит исключительно из сезонных составляющих, на котором ведется торговля в обычном режиме, самый простой технический индикатор и/или же элементарное знакомство с влияющими на рынок фундаментальными факторами помогут более точно определить временной интервал торговли, а также более точно выбрать момент покупки. [c.113]
Насколько глубокими должны быть статистическим образом выведенные модели В общем случае чем глубже, тем лучше. Правда, для некоторых случаев использование данных только современной истории может оказаться несколько более разумным. Например, Бразилия стала активным участником рынка сои в США только начиная с 1980 г., изменив чуть ли не на 180° картину поведения этого рынка, которая имела место в 1970-х гг. Напротив, анализ инфляционной среды, основанный только на дефляционных моделях, сформировавшихся в 1985-1991 гг., может оказаться слишком самонадеянным. [c.113]
В подобных исторических сдвигах следует также принимать во внимание временной лаг, с которым формируются те или иные модели. Анализ денежного рынка может помочь в нейтрализации таких эффектов, однако модели, характерные для фьючерсных рынков (которые зависят, например, от поставок или же от даты исполнения контрактов), могут выпасть из поля зрения при такого рода переделках. Таким образом, при должном использовании следует обращать внимание как на глубину данных модели, так и на саму модель. Все вышесказанное справедливо, но только в том случае, если пользователь модели хорошо разбирается в последовательности своего выбора. [c.113]
Сезонные модели лишь прорисовывают сформировавшийся путь, по которому рынок стремится пройти. Это такое свойство рынка, которое обеспечивает обоснованность причин того, почему работает сезонность. [c.114]

Вернуться к основной статье