A technikai elemzés a kriptopiacon is működik?

Az alábbiakban egy 28 technikai indikátor felhasználásával, 3000 kriptoeszközön készült vizsgálat fontosabb eredményeit beszéljük meg. Cikkünkben arra a kérdésre fókuszálunk, hogy a technikai elemzés különböző indikátorai hatékonyan használhatók-e a kriptovaluták piacán is. Témáink:

• Technikai elemzés a kriptovaluták piacán?
• Technikai elemzés eszközei a kriptopiacon
• Idősoros vagy keresztmetszeti vizsgálatokat figyeljünk?
• Nézzük meg az indikátorok együttes jelzéseit
• Mi történik, ha tranzakciós költségekkel is számolunk

Technikai elemzés a kriptovaluták piacán?

Sejthető, hogy a technikai elemzés használható a kriptovaluták piacán, hiszen számos korábbi tanulmány rámutatott arra, hogy a technikai elemzés (és más többlethozamot hozó összefüggés) eredményessége erősen összefügg a piaci hatékonysággal. Például egyes technikai indikátorok jobb eredményt hoznak a centes részvények, low float részvények piacán, de arról is van információnk, hogy egyes trendkövető eszközök hatékonyabban működnek a kevésbé fejlett piacokon (nem OECD országok tőzsdéi, alacsony GDP-vel rendelkező országok). Nemrég arról is beszéltünk, hogy a befektetői hangulat is hatást gyakorolhat egyes módszerek eredményességére.

A fenti tényezők a kriptopiacon is megfigyelhetők, hiszen a kriptoeszközök piaca távol áll a hatékony állapottól, nagy arányban találunk kevésbé szofisztikált módszereket használó befektetőket, és arra is utalnak bizonyítékok, hogy a hangulatnak nagy szerepe van ezen a piacon.

Röviden a technikai elemzéssel kapcsolatban annyit érdemes megjegyezni, hogy alapvetően abból a feltételezésből indul ki, hogy a múltbeli ár és a jövőbeni ár között van kapcsolat. Ez azonban ellentmond az ismert tőkepiaci modellek állításának, melyek közül ha a hatékony piacok bármely formáját nézzük (gyenge, erős, félig erős), mindegyiknek az az alapfelvetése, hogy a múltbeli és a jövőbeni ár független. Pontosan ezért a technikai elemzés mellőzött területe az akadémikus kutatásoknak, sokkal inkább a „voodoo finance” kategóriába sorolható. Ugyanakkor számos vizsgálat utal arra, hogy a technikai elemzés eszközei hasznos információt hordoznak. Ezekről a vizsgálatokról korábbi cikkeinkben (lásd az alábbi hivatkozásokat és az alábbi elődadást) készítettem összefoglalót:

• 29 kutatás összegzése a mozgóátlag tőzsdestratégiákról
• Van bizonyíték a technikai elemzés, árfolyam-alakzatok működésére?
• A japán gyertyák használhatatlan eszközök?
• Van bizonyíték az indikátorok hatásosságára a tőzsdén?

Technikai elemzés eszközei a kriptopiacon

A fentieket erősítheti meg a A Trend Factor for the Cross-Section of Cryptocurrency Returns cím alatt elérhető tanulmány, mely 28 technikai indikátor előrejelző képességét vizsgálta meg 3000 kriptovalután 2015-2022 közötti időszakon. Az alábbi táblázat összefoglalja az anyagban szereplő kriptoeszközöket. Jól látható, hogy évről évre nőtt a vizsgálat alá bevont kriptoeszközök száma.

Forrás: Trend Factor for the Cross-Section of..

A kriptoeszközök kiválasztása nem önkényesen történt, hanem a coinmarketcap.com adatbázisában az adott évben elérhető összes kriptovalutát vették alapul, kizárva azokat a kriptoeszközöket, melyek adatbázisában hiányos adatok voltak, és kizárták az 1 millió dollárt el nem érő piaci kapitalizációjú eszközöket. Továbbá az árfolyam-elmozdulás alapján kizárásra került az extrém 1 százalék is, azaz az intervallum a 0,5%-99,5% közötti kriptoeszközökre lett kiterjesztve. A fentiek teljesen szokásos gyakorlatot jelentenek.

A technikai elemzés indikátorait a jól ismert négy kategóriára bontva dolgozták fel, azaz trendkövető, a változással egy időben jelző, forgalom és volatilitásmérő típusokat, összesen 28 fajtát használtak fel. Az indikátorok között szerepelt az RSI, sztochastic oscillátor, mozgóátlagok, MACD, CCI, Chaikin volume, bollinger-szalag stb.. Teljes részletességgel a hivatkozott anyag „A” jelű mellékletét célszerű megnézni, illetve itt részleteztük az árindikátorokat oldalunkon.

Idősoros vagy keresztmetszeti vizsgálatokat figyeljünk?

Bármely indikátor, összefüggés vizsgálata során alapvetően két irányból közelíthetjük meg a problémát. Az egyik az idősoros megközelítés, melynek lényege, hogy az indikátor jelzéseit az időben előre haladva egyetlen terméken figyelve vizsgáljuk, mérjük stb.. Ezzel szemben a keresztmetszeti megközelítés arra fókuszál, hogy termékek széles körén vizsgálva el lehet-e különíteni csoportokat az indikátorok alapján, és ezen csoportok között van-e különbség a jövőbeni hozamban. Bár a technikai kereskedők elsődlegesen az idősoros megközelítést preferálják, azonban vannak arra vonatkozóan is bizonyítékok, hogy a keresztmetszeti megközelítés is hatékony lehet. Erről a részvénypiac vonatkozásában beszéltünk már a trend-factor, a MAD effect és legutóbb az MAVD mutató (forgalom és jövőbeni hozam) kapcsán.

Tekintettel arra, hogy egyelten technikai indikátor jelzésében nagyon sok zaj van, amely számos téves jelhez vezet, így a fenti tanulmány szerzői a keresztmetszeti utat választották, és minden egyes indikátor jelzése alapján sorba rendezték minden héten a kriptoeszközöket, és a sorbarendezés alapján öt portfóliót alakítottak ki minden héten. Az alábbi táblázat L oszlopában azon kriptoeszközök vannak, melyek piacán a vizsgált indikátorok eladási jelet adtak. A H oszlopban a vételi jelet adó indikátorokat találjuk. A H-L oszlop mutatja a hozamkülönbséget. Pozitív érték jelzi, hogy az indikátor alapján kiválasztott kriptovaluták felülteljesítettek.

Forrás: Trend Factor for the Cross-Section of..

A táblázat vonatkozásában érdemes arra odafigyelni, hogy csak azok tekinthetők statisztikailag szignifikáns eredménynek, melyek ki vannak vastagítva. Az összes többi esetben nem utasítható el a nullhipotézis, nem fogadhatjuk el az eredményt. A fentiekből az derül ki, hogy a statisztikailag szignifikáns indikátorok fele pozitív hozamot ad egy long-short portfólióban, és a nullától eltérő alfák (utolsó két oszlop) arról árulkodnak, hogy az ismert árfolyammodellek sem adnak magyarázatot a keletkező hozamra (lásd abnormális hozam).

Nézzük meg az indikátorok együttes jelzéseit

A következő lépés az volt, hogy a fenti indikátorokat nem önállóan, hanem jelzéseiket együttesen figyelve alakítják ki a portfóliókat. Ebben az esetben is kimutatható, hogy a long-short portfólióknak (megvásároljuk a H kategória kriptoeszközeit, shortoljuk az L kategória kriptoeszközeit) az átlagos heti hozama 3,87%, 1,94-es sharpe-ráta mellett.

Forrás: Trend Factor for the Cross-Section of..

A többlethozam akkor is megmarad, ha nemcsak az indikátor jelzései alapján történik a portfóliók kialakítása, hanem a piachoz mért kockázat (beta), a piaci kapitalizáció (mcap), a likviditás (illiq) és az egyedi kockázatok (idiovol) alapján. Azaz nem mondhatjuk azt, hogy csak a magas kockázatú (béta, idiovol), az alacsony piaci kapitalizációjú (mcap) vagy illikvid (illiq) kriptoeszközök esetében tudjuk kimutatni a hatást, hanem kriptoeszközök széles körén.

A tanulmány további részében egyváltozós és többváltozós (beta, mcap, illiq, idiovol) regressziót is végeztek, és ezek statisztikailag szignifikáns eredménye azt mutatja, hogy a fenti indikátorokból alkotott jelzésrendszer és a jövőbeni hozam között pozitív kapcsolat van, azaz van előrejelző képessége az indikátoroknak.

Forrás: Trend Factor for the Cross-Section of..

Mi történik, ha tranzakciós költségekkel is számolunk

Ez az a pont, ahol általában a széles részvénykörön, keresztmetszeti vizsgálatokkal kimutatott összefüggések elvéreznek, ugyanis a fenti vizsgálatok nem vették figyelembe a kereskedéssel járó költségeket. Ugyanakkor az olyan módszerek, melynek során a portfólióban több tucat kriptoeszközt válogatunk, melyeket hetente felülvizsgálunk, átalakítunk, könnyedén áldozatul eshetnek a költségeknek. A fenti vizsgálat portfólióinak is magas (68%) a turnover rátája, de ennek ellenére különböző költségszinteket figyelembe véve is ki tudták nyerni a többlethozamot. Az alábbi táblázat Avg^net (I), (II), (III) oszlopaiban különböző tranzakciós költségek (30-60 bázispont) mellett láthatjuk az eredmények alakulását.

Összegezve a fentieket, azt láthatjuk, hogy a kritpoeszközök piacán is van előrejelző képessége a technikai elemzés indikátorainak. Fontos azonban látni azt is, hogy egy-egy indikátor esetében nem annyira stabilak, és megbízhatók az eredmények, és lényegesen magasabb lett a megbízhatósága, robusztussága annak az esetnek, amikor az indikátorokat együttesen vizsgálták. Természetesen a fenti indikátorok közül több is hasonló jelzést ad, megerősíti a másik jelzését, azaz nem feltétlenül szükséges egy négy kategóriára bontható indikátorkörből 28-at használnia a kereskedőknek. Legyünk arra is tekintettel, hogy nem idősoros vizsgálatot láthattunk, hanem keresztmetszetit, azaz kriptoeszközök széles körén mutatták ki az eredményeket. (minden héten az adott évben rendelkezésre álló kriptoeszközökből alakítottak ki öt portfóliót).