565

Podstawowe koncepcje cykliczne 565

ceny surowców energetycznych. A zatem mimo że szereg cenowy rozpoczyna się w 1859 roku, rola ropy w gospodarce zmieniła się na przełomie wieków i podobnie cykle jej cen.

Wprawdzie główne zmiany charakteru danych dotyczą bardzo długich cykli, ale trzeba pamiętać, że strukturalne zmiany nie ograniczają się tylko do perspektywy długoterminowej. Na przykład cykle cenowe soi zmieniły się radykalnie w ciągu ostatnich 20 lat w rezultacie zmian klimatycznych i czynników politycznych. W latach siedemdziesiątych El Nino spowodował masowe ginięcie ryb, zmniejszając drastycznie liczebność sardeli i zwiększając zapotrzebowanie na soję jako proteinowy substytut. Zmiana ta okazała się trwała.

Mniej więcej w tym samym czasie nastąpił silny wzrost produkcji soi w Ameryce Południowej, wywołany przez embargo nałożone przez prezydenta Cartera na Związek Radziecki. W ostatnich 20 latach południowoamerykańska produkcja soi wzrosła ponad dwukrotnie, podczas gdy produkcja w Stanach Zjednoczonych pozostała na niezmienionym poziomie. Znaczenie tego trendu polega na tym, że sezon zbiorów w Ameryce Południowej jest lustrzanym odbiciem sezonu w USA: na południowej półkuli rośliny sadzi się na jesieni i zbiera wiosną. W rezultacie tych zmian w popycie i dystrybucji cykle cenowe soi zmieniły się bardzo istotnie w ostatnich dwudziestu latach.

Najważniejsze jest to, by dane wykorzystywane w analizie cykli były względnie jednorodne. Jeśli zmienia się charakter danych, to prawdopodobnie zmienią się także cykle.

Wybór rodzaju danych

Podstawowa zasada nakazuje, by rodzaj danych odzwierciedlał rzeczywiste zmiany cen rynkowych, a nie anomalie wynikłe z rolowania kontraktów lub metod wygładzania. Traderzy z rynków terminowych powinni korzystać z danych kontynuacyjnych, które eliminują efekt rolowania kontraktów (o rodzajach szeregów cenowych patrz - rozdziały 12-19). Warto jednak pamiętać, że konsekwencją stosowania danych kontynuacyjnych jest to, że czasami pojawiają się wartości ujemne. Jeśli tak się zdarzy, trzeba dodać pewną stałą wystarczającą do usunięcia wartości ujemnych, aby można było logarytmicznie przekształcić dane, o czym będzie mowa w dalszej części rozdziału.

Najmniej przydatne w analizie cykli dane - których właściwie w ogóle nie powinno się używać - to szereg kolejnych kontraktów podatny na skrajne zniekształcenia wynikłe z luk cenowych przy rolowaniu kontraktów. Czasami można w analizie cykli skorzystać z szeregów danych gotówkowych, o ile stopy procentowe nie są bardzo wysokie. (Wysokie stopy procentowe wpływają na koszta dostawy i poziomy cenowe, powodując tym samym większe różnice pomiędzy cenami gotówkowymi