570

570 Analiza cykli na rynkach terminowych

Diagram 16.6

Efekt logarytmicznego przekształcenia danych.

4000, ale tylko 10 punktom, kiedy indeks jest na poziomie 100, natomiast w skali logarytmicznej każdy 10-procentowy ruch wygląda tak samo niezależnie od poziomu indeksu.

Logarytmy zawsze należy wyciągać, nawet jeśli stosuje się też inne metody eliminacji trendu, jak na przykład odchylenia od średniej. Jest tak dlatego, że logarytmy normalizują ruchy cenowe, co jest pożądane, nawet jeśli z danych został wyeliminowany wpływ trendu. Bez logarytmów dany cenowy ruch procentowy na wysokim poziomie cenowym będzie wyglądał na większy niż ten sam ruch na niższym poziomie, przez co powstaną zniekształcenia w relatywnych amplitudach różnych ruchów cenowych. Jeśli na przykład z ruchów indeksu giełdowego został wyeliminowany trend, ale nie dokonano przekształcenia logarytmicznego, oscylacje wokół poziomej osi będą wraz ze wzrostem cen coraz większe.

Mówimy tu cały czas o analizie cykli na rynkach terminowych. Gwoli ścisłości trzeba jednak dodać, że jeśli analizę cykli odnosi się do szeregów danych gospodarczych z bardzo silnym wpływem trendu (na przykład indeks cen towarów konsumpcyjnych), przekształcenie logarytmiczne będzie nieodpowiednie jako pierwszy krok służący eliminacji trendu. W wypadku takich danych należy stosować w tym celu jedną z dwóch metod: wskaźnik zmian lub pierwsze różnice. Wskaźnik zmian (ROC) oblicza się, dzieląc bieżące dane przez jakieś dane z przeszłości. W miesięcznych