584

584 Analiza cykli na rynkach terminowych

Tabela 16.2

Wyniki testów statystycznych (prawdopodobieństwa, że cykl jest przypadkowy).

Długość cyklu	Test Bartelsa	Chi-kwadrat	Współczynnik F
65,7	0,0006	0,0514	0,0001
109,5	0,0019	0,0421	0,0011
186,5	0,1001	0,4485	0,0006

Podsumowanie

Test chi-kwadrat mierzy wiarygodność fazy cyklu (synchronizację); współczynnik F określa wiarygodność amplitudy cyklu, a test Bartelsa mierzy wiarygodność zarówno fazy, jak i amplitudy. Autentyczne cykle powinny wykazać swą istotność we wszystkich trzech testach, to znaczy mieć prawdopodobieństwa poniżej 0,05 w każdym z nich.

Tabela 16.2 przedstawia zastosowanie tych testów do spektrum miesięcznych cen „kukurydzy z diagramu 16.10. Niezwykle istotne w testach Bartelsa i F okazują się cykle 65,7- oraz 109,5-miesięczny. Ale cykl 186,5-mie-sięczny okazuje się istotny tylko w świetle testu F. A właśnie ten cykl okazał się najbardziej wyraźny w spektrum na diagramie 16.10. To doskonały przykład tego, jak wartości amplitudy w spektrum siły są zniekształcane przez niedostateczną eliminację wpływu trendu. (Przypomnijmy, że nie można było w pełni wyeliminować wpływu trendu w danych przed wygenerowaniem spektrum, ponieważ ostatni etap eliminacji trendu wymagał znajomości potencjalnych długości cyklu, których, kłania się paragraf 22, wymagało spektrum). Spektrum było jednak bardzo przydatne w określeniu długości tych cykli przed testowaniem.

Etap 8. Łączenie i projektowanie cykli

Po znalezieniu i zweryfikowaniu cykli kolejnym zadaniem jest rzutowanie ich w przyszłość na wykresie (tu znów potrzebny będzie program komputerowy). Dominujące cykle nanosi się pod wykresem cen i rozciąga na czas przyszły (diagram 16.14). Zazwyczaj projekcję tę ogranicza się do najwyżej jednej trzeciej długości szeregu wykorzystanego do uzyskania cykli. Zakładając na przykład wykorzystanie w analizie cykli ośmiu lat (96 miesięcy) danych dziennych (nieco ponad 2000 punktów danych), projekcja nie powinna sięgać dalej jak 32 miesiące w przyszłość. Przed upływem tego okresu trzeba będzie przeprowadzić nową analizę uwzględniającą świeże dane.

Są dwie szkoły projektowania cykli: (1) nanoszenie cykli indywidualnie; (2) matematyczne łączenie dominujących cykli w jedną syntetyczną