ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE

FACULTATEA DE FINANE, ASIGURRI, BNCI I BURSE DE VALORI

Analiza tehnic i fundamental

a aciunilor

Coordonator tiinific:

Prof.univ.Anghelache Gabriela Victoria

Absolvent:

Dogaru Denisa

Bucureti

2012

2

Cuprins

Introducere3

Capitolul 1. Stadiul cunoaterii.Abordri teoretice i studii recente

referitoare la analiza tehnic i fundamental.................................................5

Capitolul 2. Indicatori utilizai n analiza tehnic a aciunilor..21

2.1. MACD-Moving Average Convergence-Divergence.21

2.2. Benzile Bollinger...22

2.3. Oscilatorul stochastic.23

2.4. RSI-Relative Strenght Index.....24

2.5. Acceleration/Deceleration.26

2.6. Accumulation/Distribution....28

2.7. Comodity Channel Index..30

2.8. Force index32

2.9. On Balance Volume.......34

2.10. Ultimate Oscilator....35

2.11.Williams R%........................................................................................................36

2.12. Average true range...37

2.1Relaiile de cauzalitate ntre cursul aciunilor i indicele bursier BET..40

Capitolul 3. Indicatori ai analizei fundamentale a aciunilor43

3.1.Scurt prezentare a situaiei financiare a celor trei companii pe ultimii 5 ani43

3.2.Rate de lichiditate46

3.3. Rate de structur.47

3.4.Rate de profitabilitate..48

3.5.Rate de pia49

3.6.FSCORE.GSCORE.50

Concluzii...53

Bibliografie .55

Anexe56

3

Introducere

Scopul acestei lucrri l reprezint indentificarea posibilitilor unui investitor de aciune

i de analiz a unei aciuni,n funcie de modalitatea sa de a o aborda.Astfel,fie c acest investitor

dorete o investiie pe termen lung i achiziioneaz o aciune de pe urma creia va beneficia prin

ncasarea de dividende,fie c dorete s dein aciunea respectiv o perioad mai scurt de timp

i ulterior s o vand,este important de tiut c exist modaliti prin care acest investitor s-i

evalueze portofoliul i s fac alegerea corect pornind de la o baz i un set de indicatori bine

fundamentai.

Constituirea unui portofoliu solid,bine structurat,profitabil este influenat de o

multitudine de factori,de diferite naturi.Investiia n aciuni se poate dovedi extrem de

riscant,acestea putnd avea o volatilitate crescut.Protecia portofoliului poate fi realizat att

prin culegerea i analiza de date provenind din mediul extern(evoluia pieei de capital,contextul

economic actual,evoluia companiilor competitoare),ct i din mediul intern,folosind informaii

referitoare la companie(bilan,cont de profit i pierdere,situaia fluxurilor de numerar,etc.).

n consecin,decizia de investiie ar trebui s aib la baz att o analiz a factorilor

calitativi ai portofoliului,ct i determinarea strii de sntate a aciunilor componente, toate

corelate cu studiul mediului macroeconomic n care companiile respective acioneaz, nefiind

vorba numai de determinarea momentului ideal de cumprare sau vnzare a aciunilor, cum o

serie de investitori consider, acest lucru fiind necesar a se analiza mai degrab ntr-o ultim

instan.

Se face astfel distincie ntre analiza tehnic i analiza fundamental a aciunilor.Precum

fundamentalitii, i tehnicienii pornesc tot de la conceptul de valoare, ns cu o abordare

diferit.Acetia consider c forele cererii i ale ofertei sunt reflectate n principal de preuri i

volume, si de modelele create pe baza acestora.Prin analiza i prelucrarea acestor structuri, ei pot

ajunge la estimri i prevederi referitoare la modaliatea n care se vor deplasa cursurile

aciunilor, precum i a gradului de deplasare al acestora.

Exist autori care spun factori de natur emoional determin mai degrab fluctuaiile

preurilor dect cei de natur logic.Acetia consider c printre indicatorii de analiz tehnic ar

trebui s se numere i o serie de indicatori special construii pentru a determina psihologia

indivizilor referitor la aciunile tranzacionate.Indicatorii pot furniza informaii importante cu

privire la momentul optim de vnzare sau cumprare n paralel cu previziunile referitoare la risc

i la rentabilitate.Acest tip de analiz poate fi privit, deci, ca un process de investigare a istoriei

cursului valorilor mobiliare, finalizandu-se prin o posibil identificare a cursurilor viitoare.

n contrast cu analiza tehnic,analiza fundamental se refer la studiul comparativ al unui

set de indicatori obinui pe baza rezultatelor financiare ale companiilor,precum contul de profit

i pierdere,bilanul contabil i ale preului format pe baza confruntrii cererii cu oferta.Acest tip

de studiu relev n principal performanele companiilor, echilibrul financiar al acestora.n acest

caz, pretul pierde din importan, devenind o reflecie a imaginii interesului investitorului pentru

activul financiar respectiv.De asemenea, analiza fundamental i propune s elaboreze prognoze

cu privire la fluxurile viitoare de venituri, de dividende i de pre, precum i s coreleze

rezultatele obinute cu efectele pe care le are mediul economic i politic naional asupra

companiei cu aceste lucruri.

4

Printre obiectivele analizei fundamentale se numar de asemenea i determinarea unui

curs teoretic al aciunilor, i, pe baza acestuia, evidenierea sub- sau supra-evalurii acestora.

n concluzie, lucrarea i propune s evidenieze avantajele i dezavantajele utilizrii

celor dou tipuri de evaluare a aciunilor, prin aplicarea indicatorilor utilizai de acestea pe

diferite companii de acioneaz pe piaa romneasc, i identificarea unei bune modaliti de

gestiune a unui portofoliu de aciuni n condiiile actuale de ordin socio-economic.

5

Capitolul 1

Stadiul cunoaterii.Abordri teoretice i studii recente referitoare la analiza

tehnic i fundamental

1.1 Adaptive Use of Technical Indicators for Predicting the

Intra-Day Price Movements1

Mieko Tanaka-Yamawaki1 and Seiji Tokuoka Department of Information and Knowledge Engineering, Tottori University(2007)

n aceast lucrare se dorete analizarea eficacitii celor mai, frecvent utilizai indicatori

tehnici n previziunea fluctuaiilor de pre pe piaa de capital pe termen foarte scurt.

n acest scop au fost modelate dou tipuri de date:

1. Cursul de schimb JPY/USD din 1 ianuarie 1995 pn la 31 decembrie 2000-volumul total

de cotaii i intervalul mediu dintre ele.

2. 8 aciuni listate la NYSE, cte dou din fiecare domeniu(retail, IT, petrol, automobile)-

preurile de tranzacionare de moment pentru anul 1993 i intervalul mediu dintre

momente.

Indicatorii folosii n analiza tehnic se mpart n trei categorii: de tip trend, oscillator i

momentum.Toi acetia sunt folosii pentru analiza fluctuaiilor viitoare ale preurilor la nivel de

zi, sptmn sau de lun.n aceast lucrare, autorii au aplicat aceti indicatori n previzionarea

fluctuaiilor de pre pentru doar cteva momente n viitor(10 ticks).

Cele mai relevante informaii au fost obinute n cazul urmtorilor indicatori:

1. Indicatori de tip trend:MA i SLMA(media mobil pe termen scurt i pe termen lung) i

SLEMA(media mobil exponenial) i MAD(rata de deviaie a mediei mobile).

2. Indicatori de tip oscillator:MACD(convergena/divergena mediei mobile),RCI(Rank

Correlation Index ),RSI(Relative Strenght index),PL(linia psihologic)

3. Indicatori de tip momentum:MO1(momentul de ordin 1->diferena dintre preul curent i

preul anterior) i MO2(momentul de ordin 2->diferena dintre preul curent i preul aflat

la dou momente n urm).

Din aceti 10 indicatori s-a ales cea mai bun combinaie, pentru fiecare aciune,urmnd apoi

stabilirea strategiilor de previziune a preurilor pe termen foarte scurt pe baza acestor

combinaii.Aceste strategii au fost mprite n trei cazuri diferite: strategii bazate pe folosirea

unui singur indicator din cei 10, folosirea combinaiei optime gsite pentru fiecare aciune n

parte, sau folosirea unei strategii bazate pe toi cei 10 indicatori.

Cea mai bun strategie s-a dovedit a fi cea bazat pe combinaia de indicatori selectat prin

modelul genetic, fiind urmat de o performan de aproximativ acelai nivel de folosirea

individual a indicatorilor MA, SLMA, SLEMA, MAD.Folosirea unei strategii format din toi

cei 10 indicatori are rezultate satisfctoare doar n cazul aciunilor cu interval mic ntre

1

http://scholar.google.ro/scholar_url?hl=ro&q=http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download%3Fdoi%3D10.1.1.62.9288%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&sa=X&scisig=AAGBfm1Zgbv55GdOD0AWcL-qUEm-kWFJmQ&oi=scholarr

6

momentele afirii preului, i rezultate slabe pentru acele aciuni la care acest interval este mai

mare.

1.2 Technical Analysis: An Asset Allocation

Perspective on the Use of Moving Averages2

Yingzi Zhu, Tsinghua University and Guofu Zhou, Washington University in St. Louis and CCFR, 21

iulie 2008

Scopul acestui articol l reprezint cercetarea utilitii analizei tehnice, n special cea mai

rspndit modalitate de tranzacionare-cea a mediilor mobile.Se arat c atunci cnd un

investitor primete semnale de cumprare din partea pieei, analiza tehnic adaug valoare

acestei reguli.

Se pleac de la faptul c investitorii folosesc o abordare totul-saunimic (acesta

investindu-i toat cantitatea de bani n aciuni pe baza stategiei mediilor mobile) i se

demonstreaz c aceast alocare nu este una optim pentru c nu se ine seama de aversiunea la

risc a investitorului i de gradul de predictabilitate a pieei.

Astfel, se dezvolt mai multe strategii de alocare pornind de la media geometric(GMA)

i se analizeaz performana lor(FIX1-bazat pe faptul c rentabilitile aciunilor sunt

independent i identic distribuite; FIX2-dedus din regula GMA; FIX1+MA; FIX2+MA; MA

simpl).

Datele folosite sunt rentabilitile lunare din decembrie 1926 pn n decembrie 2004 din

Standard&Poors 500 i observaiile lunare pentru 3 variabile: dividend yield, term spread i

payout ratio, folosite ca variabile predictibile pentru model.

n concluzie, dei analiza tehnic este destul de popular n practica de investiii,exist

puine studii teoretice pe baza ei, iar dovezile empirice sunt amestecate i exist o lips de

nelegere cu privire la raionamentul economic pentru utilitatea sa.Aceast lucrare ofer

justificri teoretice pentru c un investitor s utilizeze analiza tehnic, n special media mobil n

problema standard de alocare a activului disponibil.Cteva din informaiile folositoare despre

analiza tehnic oferite de acest articol sunt:

Se determin procentul de investiie ce ar trebui alocat atunci cnd se primesc

semnale de cumprare(pn acum stabilite n mod ad-hoc).

Se arat cum un investitor i poate mbuntii investiia folosind analiza tehnic,

n special metoda mediilor mobile, dac urmeaz regula alocrii fixe prin

investirea unui procent fix din bugetul sau pe piaa aciunilor, asa cum este artat

de teoria mersului la ntmplare sau de abordarea medie-varian.

n cazul n care modelul este necunoscut, aa cum se ntmpl adeseori n

practic, se demonstreaz c modelul GMA este mai performant dect strategiile

optime dinamice atunci cnd acestea sunt derivate dintr-un model greit, acest

lucru sugernd c analiza tehnic furnizeaz informaii folositoare pentru alocarea

activului, n special cnd exist incertitudine n privina pieei.

2 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304405X09000361

7

1.3 The Profitability of Technical Analysis: A Review3

Cheol-Ho Park ;Scott H. Irwin,Octombrie 2004

AgMAS Project Research Report

Scopul acestui articol l reprezint sumarizarea diferitelor studii empirice cu privire la

gradul de ncredere, consisten i dovedirea profitabilitii analizei tehnice pe piaa de

capital.Printre studiile prezentate sunt incluse i: reguli de tranzacionare formulate pe baza unor

algoritmi genetici, strategii bazate pe indicatori de analiz tehnic, diferite modele statistice

(ex.ARIMA), modele de interpretare a graficelor.

Majoritatea studiilor sunt colectate din jurnale academice publicate din 1960 pn n

2004 i din alte studii recente.

Se analizeaz gradul de profitabilitate a analizei tehnice, separndu-se astfel modelele de

tranzacionare bazate pe acestea, de cele ce i neag eficiena.

n teoria pieelor eficiente(susinut prin modelul de martingal i random walk-mersul

la ntamplare), profiturile obinute prin analiza tehnic nu sunt considerate realizabile, pentru

c, prin definiie, n ipoteza unei piee eficiente, preurile se ajusteaz instantaneu la noua

informaie i este imposibil s se realizeze profituri tranzacionand n funcie de preurile

trecute.Modelul de martingal sugereaz c modificarea preului ateptat al unui activ nu este

condiionat de istoricul preului activului respectiv.Cel mai simplu model random walk(mersul

la ntmplare) spune c modificrile succesive de pre sunt identic i independent distribuite cu

media 0.Astfel, modelul Random Walk face presupuneri mai mari dect modelul de martingal.

n contrast, alte modele, precum modelul ateptrilor raionale, modelul de feedback, de

dezechilibru, de aglomerare(herding), cele bazate pe ageni, teoria jocurilor spun c preul se

ajusteaz mai lent la noua informaie, datorit zgomotului, micrilor pieei, puterii de

cumprare, comportamentul investitorilor,etc.Rezult, deci, c exist oportuniti de

tranzacionare profitabil care nu sunt exploatate.

1. Modelul de martingal(fair game model)- o secven de preuri a unui activ este o

martingal(joc corect)dac are modificri de preuri impariale.

E[pt+1|pt,pt-1,..]=0.Ecuaia spune c preurile viitoare trebuie s fie egale cu preurile

curente, cunoscndu-se toate preurile trecute i preul curent.

Rezult, deci, c i rentabilitatea unui activ este 0, atunci cnd este condiionat de istoricul

de pre al acestuia(E[pt+1-pt|pt,pt-1,..]=0).Coeficientul de corelaie dintre preurile succesive va fi

0, fiind date informaii despre preul curent i cele trecute.Martingala a fost mult timp cosiderat

o condiie necesar pentru a asigura eficiena pieei unui activ, una n care preurile trecute se

reflect n totalitate n cele curente.

3http://www.jstor.org/stable/25151309?seq=1&Search=yes&searchText=technical&searchText=analysis&searchTe

xt=stocks&list=hide&searchUri=%2Faction%2FdoBasicSearch%3FQuery%3Dtechnical%2Banalysis%2Bin%2Bsto

cks%26gw%3Djtx%26acc%3Don%26prq%3Dtechnical%2Banalysis%26Search%3DSearch%26hp%3D25%26wc

%3Don&prevSearch=&item=11&ttl=7975&returnArticleService=showFullText&resultsServiceName=null

8

Ipotezele modelului de martingal elimin posibilitatea realizrii de profituri n exces din

tranzaciile bazate numai pe preurile trecute.

Un alt aspect al modelului de martingal este c presupune neutralitatea la risc.Totui, cum

investitorii au aversiune la risc, este necesar ncorporarea acestuia n model, rezultnd modelul

de submartingal(valoarea ateptat din perioada urmtoare, bazat pe informaia cunoscut la

momentul prezent este mai mare sau egal dect preul current => rt+10 => nici o regul de

tranzacionare bazat pe informaia cunoscut la momentul prezent nu poate genera profituri mai

mari dect strategia buy and hold.

2. Mersul la ntamplare(Random Walk, Bachelier,1900)

Dac Pt=preul unui activ la momentul t,=> Pt+1-Pt este o variabila aleatoare independent i

normal distribuit(~N(0,t2); iar Pt=m+Pt-1+t,~IID(0,s

2).

Mersul la ntamplare poate fi privit ca o extensie a modelului de martingal, n sensul c

acesta ofer mai multe detalii despre mediul economic.

3. Modelul ateptrilor raionale(noisy rational expectations model).Acesta presupune c

preul curent nu reflect ntreaga informaie disponibil datorit zgomotului din preul

curent de echilibru(oferta neobservat a unui activ riscant sau calitatea informaiei).ns,

preul se ajusteaza ncet i sistematic la noua informaie, rezultnd de aici c exist

posibiliti de tranzacii profitabile.

4. Feedback models.Noisetraderii cumpr cnd preurile cresc i vnd cnd acestea

scad(trend chasers), acest lucru ducnd la supraevaluarea activului i la limitarea

arbitrajului.Modelul spune c se pot realiza profituri din tranzacii pe analiza

tehnic,chiar i pe termen lung, dac strategiile de tranzacionare sunt bazate pe zgomot

sau pe modele populare, i nu pe informaii de genul noutilor sau factori

fundamentali.

5. Modele de dezechilibru(disequilibrium models)-explic dinamica preurilor pe termen

scurt.Raionamentul acestiu model este urmatorul: cnd se creeaz modificri de pre de

ctre cerere i ofert, se creeaz i un dezechilibru pe tremen scurt; rezult c o economie

non-staionar experimenteaz cteva momente de dezechilibru,deci preurile nu depind

numai de starea economiei, ci i de starea pieei.

6. Modelul comportamentului mimetic(herding behavior model)

Comportamentul mimetic pe termen scurt al investitorilor poate duce la ineficien.Modelul a

artat c un investitor informat care vrea s cumpere si s vnd ntr-un interval de timp scurt,

poate beneficia de informaia deinut doar dac aceasta este succesiv reinut n pre prin

intermediul tranzaciilor altor speculatori similari.

7. Modele bazate pe ageni.Traderii ce folosesc analiza tehnic pot afecta lichiditatea

pieei.n acest model, preul se mic liniar cu excesul de cerere, care la rndul ei este

proporional cu excesul de cumprtori(att investitori obinuii, ct i cei care

tranzacioneaz pe baza analizei tehnice)

9

Exist, astfel, dovezi cum c metode simple de tranzacionare erau profitabile n diferite piee

speculative cel puin pn n anii 90.

1.4. Price trends and patterns in technical analysis:

A theoretical and empirical examination4

Geoffrey C. Friesen, Department of Finance, College of Business, University of NebraskaLincoln,

Lincoln, NE 68508, USA

Paul A. Weller, Department of Finance, Henry B. Tippie College of Business, University of Iowa

Lee M. Dunham, Department of Finance, College of Business, Creighton University,2008

Articolul ofer un model capabil s explice preferina investitorilor de a folosi reguli de

tranzacionare bazate pe modelarea preurilor trecute, pe tiparele generate de analiza acestora.S-a

observat c investitorii pun mare accent pe importana confirmrii previziunilor, lucru ce are un

rol major n luarea de decizii pe piaa de capital.

n elaborarea modelului au fost folosite aciunile din componena indicelui S&P100, pe

intervalul 1 ianuarie 1999-31 decembrie 2005.

Aceast nclinare spre confirmarea previziunilor se refer la faptul c investitorii caut sau

interpreteaz semnalele care le favorizeaz convingerile sau ateptrile.ns acest lucru poate fi o

potenial surs de ineficinen, prin tendina de a denatura diferite semnale n sensul dorit, sau

prin selectarea doar a informaiilor favorabile i neluarea n considerare celor nefavorabile(i cu

posibilitatea unui impact mai mare).

Astfel, este introdus o nclianre spre cunoatere(cognitiv), descris prin tendina de a cauta

i interpreta informaiile selectiv, conform unui set de convingeri(parametrii) anterior

selectate.Deci, informaiei observate n piaa i sunt asociate semnale de magnitudini i frecvene

diferite; semnalele mai puin frecvente i cu magnitudini mai mari sunt interpretate n mod

raional de investitoti, iar semnalele cu magnitudini mai slabe i frecvena mai mare nu prezint

importan prea mare.

nclinrii spre confirmarea previziunilor i sunt asociate autocorelaii i tipare ale evoluiei

preurilor, ce sunt folosite pentru previzionarea preurilor viitoare.Cele mai cunoscute astfel de

tipare sunt head and soulders i double-tops.n cazul nclinrii spre cunoatere devine

important i studierea i interpretarea semnalelor mai puin informative, cu freven mai mare,

bazate pe observaiile semnalelor mai recente.Aceste modele genereaz tipare ale preurilor i

sunt conforme cu cteva strategii de tranzacionare.

n plus, acest model se bazeaz pe dou predicii empirice testabile, i anume: autocorelaiile

rentabilitilor sunt negative pe perioade foarte scurte de timp, pozitive pe perioade medii i

devin iar negative pe perioade lungi de timp; i creterile brute de pre sunt pozitiv autocorelate.

4

http://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1010&context=financefacpub&seiredir=1&referer=http

%3A%2F%2Fscholar.google.ro%2Fscholar_url%3Fhl%3Dro%26q%3Dhttp%3A%2F%2Fdigitalcommons.unl.edu

%2Fcgi%2Fviewcontent.cgi%253Farticle%253D1010%2526context%253Dfinancefacpub%26sa%3DX%26scisig%

3DAAGBfm1lfEE1Y3UrkoY0aCZuUsfQ2JX0xw%26oi%3Dscholarr#search=%22http%3A%2F%2Fdigitalcommo

ns.unl.edu%2Fcgi%2Fviewcontent.cgi%3Farticle%3D1010%26context%3Dfinancefacpub%22

10

n concluzie, articolul ofer un cadru teoretic ce poate evidenia succesul aparent, att al

celor ce urmeaz trendul, ct i al celor ce folosesc reguli de tranzacionare bazate pe

tipare.Modelul introduce nevoia confirmrii i descrie tendina indivizilor de a cauta i interpreta

informaia selectiv pentru a se conforma n acest fel cu un anumit set de convingeri.

1.5.Technical, Fundamental, and Combined

Information for Separating Winners for

Losers5

Cheng-Few Lee, Wei-Kang Shih

Department of Finance and Economics Rutgers, The State University of New Jersey

Aprilie 2010

Autorii utilizeaz informaii att din analiza tehnic,ct i din analiza fundamental

pentru a imbuntii strategia previzionrii fluctuaiilor de pre.Acest articol propune

ncorporarea indicatorilor FSCORE(Pietroski 2000) i GSCORE(Mohanram 2005) n analiza

tehnic.Autorii au dezvoltat trei ipoteze pentru a testa dac strategia combinat este mai

performant dect analiza tehnic sau nu.

Pietroski i Mohanram dezvolt indicatorii fundamentali FSCORE i GSCORE n care

sunt cuprinse informaiile specifice firmei.Acetia descoper c un potofoliu format din firme

sntoase din punct de vedere financiar,adic firme cu un scor obinut prin indicatorii FSCORE

i GSCORE mare,este mai rentabil dect unul format din firme ce obin o valare mai mic pentru

aceti indicatori,pn la doi ani dup ce a fost format portofoliul.

De vreme ce att informaiile tehnice(rentabilitile trecute i volumul tranzacionat) i

informaiile fundamentale(informaiile financiare specific firmei) pot identifica aciunile

ctigtoare(cu valori mari ale indicatorilor fundamentali i cu o covarian mic ntre

rentabiliti i volumul tranzacionat) i pierztoare(cu valori mici ale indicatorilor fundamentali

i cu o covarinat mare ntre rentabiliti i volumul tranzacionat),aceast lucrare investigheaz

dac combinaia dintre aceste dou metode poate mbuntii abilitatea investitorului n analiza

aciunilor i decizia de investire.

Pietroski a folosit nou semnale pentru a masura performana financiar a firmelor cu un

book-to-market mare i acestea pot fi grupate n trei categorii:semnale ale profitabilitii,semnale

ale eficienei i semnale n modificarea solvabilitii/lichiditii.Cei patru indicatori pentru

semnalele fundamentale ale profitabilitii sunt: ROA (rentabilitatea activelor), AROA

(modificarea rentabilitii activelor), CFO (cash-flow-urile generate de totalul activelor) i

Accrual (diferena dintre ROA i CFO).Al doilea grup de variabile fundamentale este format

din:DMargin(modificarea marginal brut) i DTurn(modificarea duratei de rotaie a

activelor).Al treilea grup de indicatori legai de solvabilitatea i lichiditatea firmei sunt

5http://epublications.bond.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?article=1018&context=infotech_pubs&sei-

redir=1&referer=http%3A%2F%2Fscholar.google.ro%2Fscholar%3Fhl%3Dro%26as_sdt%3D0%2C5%26q%3Dtec

hnical%2Cfundamental%2Ban%2Bcombined%2Binformation%2Bfor%2Bseparating%2Bwinners%2Bfrom%2Blos

ers#search=%22technical%2Cfundamental%20an%20combined%20information%20separating%20winners%20fro

m%20losers%22

11

:DLever(modificarea levierului),DLiquid(modificarea ratei lichiditii) i EQOFFER(emiterea de

capital).

Pornind de la aceti indicatori,Pietroski a construit un scor compozit,FSCORE,format din

suma celor nou indicatori.

Conform documentaiei lui Mohanram,FSCORE nu poate analiza foarte corect firmele cu

un book-to-market sczut,care sunt n dezvoltare.De aceea,a extins acest indicator i a creat

GSCORE,format din trei categorii de opt semnale.Prima categorie legat de profitabilitatea

firmei include ROA,CFO i Accrual.Al doilea grup de variabile este legat de stabilitatea

ctigurilor i vnzarilor ale firmelor i aceatea sunt:variana ROA n ultimii 5 ani i variana

creterii vnzrilor unei firme n ultimii 5 ani.A treia categorie de variabile este legat de

conservatismul contabilitii.Aceste firme cu o valoare de pia mic sunt subevaluate,dar n

cretere.Aceti ultimi trei indicatori sunt:RDINT(cheltuielile pentru dezvoltare i cercetare

raportate la totalul activelor),ADINT(cheltuielile pentru publicitate raportate la totalul activelor)

i CAPINT(mrirea capitalului raportat la totalul activelor).Pornind de la aceti indicatori,rezult

GSCORE,ca suma a celor opt.

Legat de analiza tehnic,n acest studiu este folosit variabila legat de volumul

tranzacionat,rata BOS dezvoltat de Wu(2007).Aceast variabil masoar covariana dintre

rentabilitile i volumul tranzacionat din trecut pentru fiecare aciune.Rata BOS pentru a i-a

aciune din portofoliu este calculat ca:

BOS Ratio=cov(rti,t

i), unde t

i=

| |

,

rti este rata rentabilitii a aciunii i in luna t

ti este volumul tranzacionat relativ n aciunea i in luna t

vti este suma volumelor tranzacionate zilnic din aciunea i in luna t

E[|vti|] este media lunar a volumelor tranzacionate pentru toate aciunile n perioada

(t-1,t) .

Datele pentru aceast lucrare includ toate firmele nefinanciare listate pe NYSE i AMEX

din ianuarie 2982 pn n decembrie 2007,nelund n calcul firmele listate la NASDAQ deoarece

volumul tranzacionat al aciunilor nu este corect msurat datorit numrului mare de

tranzacionri.

n prima ipotez se testeaz dac strategia ratei BOS(Wu 2007) depete strategia

tehnic.Rezultatele n urma acestui test arat c investitorul poate obine o rentabilitate mai mare

utiliznd strategia compus i rata BOS i volumul tranzacionat dect folosind o strategie

tehnic bazat doar pe volumul tranzacionat,i de asemenea poate identifica cele mai bune

aciuni dintre cele ctigtoare i cele mai proaste dintre cele nectigtoare.

n a doua ipotez se testeaz dac strategia combinat este mai performant dect

strategia BOS pentru aciunile cu valoare mare(value stocks).n urma testului empiric s-a

demonstrat c strategia combinat bazat pe rentabilitile trecute,rata BOS legat de volumul

tranzacionat n trecut i indicatorul FSCORE prezint rentabiliti mai puternice dect strategia

tehnic bazat pe rentabilitile trecute i volumul tranzacionat pentru aciunile cu un book-to-

market mare.

n a treia ipotez se testeaz dac strategia combinat este mai rentabil decta strategia

BOS pentru aciunile cu valoare de pia mic,aflate n dezvoltare(growth stocks).Rezultatele

12

testului cofirm i aceast ipotez,prima strategie oferindu-i investitorului o rentabilitate mai

mare i i imbuntete abilitatea de a investi profitabil.

n concluzie,analiza compus att din analiza tehnic, ct i din analiza fundamental

ofer o evaluare mai bun pentru aciuni i o strategie de investire mai profitabil.

1.6. Fundamental Analysis of Stocks by

Two-stage DEA6

Cristina Abad, Sten A. Thore and Joaquina Laarga

Universidad de Sevilla, Sevilla, Spain

The University of Texas at Austin, USA,16 iunie 2004

Aa numita noiune de baz a analizei fundamentale n contabilitate i finane este idea c

performana aciunilor pe piaa ale unei corporaii poate fi legat cauzal de caracteristicile

financiare ce se gsesc n contul de profit i pierdere i bilan.

Asocierea se presupune a fi stabilit cu ajutorul unei variabile intermediare

nemsurabile:ctigurile viitoare ateptate.Variate raportri i statistici financiare din

documentele corporaiilor sunt presupuse a determina ctigurile ateptate.La rndul

lor,ctigurile ateptate determin preul aciunii.

S-a artat cum un model DEA(data envelopment analysis) cu dou stadii poate fi folosit

n scopul analizei tehnice.n primul stadiu,este estimat o frontier ce leag informaiile

contabile cu performana viitoare a companiei.Aciunile situate pe frontier sunt administrate n

mod optim,iar indicatorii financiari sunt convertii n venituri maxime.Aciunile situate sub

frontier sunt mai puin bine admimistrate n stadiul doi, se calculeaz o frontier a eficienei

care determin relaia dintre informaia contabil i valoarea de pia.Aciunile de pe frontier

sunt evaluate n mod optim pe pia, n timp ce aciunile ce cad sub frontier sunt subevaluate.

Variabilele folosite ca input-uri i output-uri n ambelele stadii sunt urmtoarele:

stocurile, creanele, activele fixe(tangibile i intangibile), alte active (investitii financiare,

cheltuieli amnate, cash), cheltuieli administrative(costul bunurilor vndute, cheltuieli salariale,

amortizarea, modificarea provizioanelor, alte cheltuieli administrative), venituri(vnzri, alte

venituri operaionale), valori de intrare(capitalul, venituri reinute), capitalizarea(capitalizarea de

pia de la sfritul anului de pe Bursa De Valori Madrid).

O caracteristic special a modelului DEA cu dou stadii propus n acest articol este

faptul c veniturile estimate n primul stadiu sunt folosite ca date de intrare pentru cel de-al

doilea stadiu.Gradul de eficien obinut n a doilea stadiu este influenat de performana relativ

a firmelor din stadiul unu.n analiza fundamental nu este suficient s urmrim ctigurile firmei,

ci de asemenea este necesar nelegerea modelului n care firma performeaz n raport cu alte

firme aparinnd aceleiai industrii i ct de bine genereaz venituri.

S-au folosit date despre aciunile a 47 de firme n 1991, 48 de firme n 1992, 47 rme n

1993, 49 rme n 1994, 49 rme n 1995, i 58 rme n 1996.Datorit lipsei de

6 http://www.stenthore.info/Abad%20Thore%20in%20Managerial%20%26%20Decision%20Economics.pdf

13

informaii,numrul de firme luate n calcul a sczut la 28 rme n 1991, 29 rme n 1992, 28

rme n 1993, 29 rme n 1994, 29 rme n 1995 i 30 rme n 1996; aciuni listate pe Bursa din

Madrid.Informaiile contabile au fost preluate de pe Auditoriias de Sociedades Emisoras

publicate de Comisioon Nacional del Mercado de Valores(Comisia Naional a Burselor de

Valori),iar informaiile despre piaa de aciuni au fost extrase din Extel Financial Company

Analysis Service.Rezultatele indic faptul c este posibil s fie identificate grupuri de companii

ce n mod consistent st pe una sau pe ambele frontiere de eficient timp de mai muli ani.S-au

putut observa de asemenea trenduri n comportamentul unor firme.

n investigatiile empirice din articol s-au folosit date de pe piaa de aciuni din Madrid,iar

rentabiliti anormale nu au fost generate.ns aceast pia este una fracionat i mai puin

dezvoltat din punct de vedere instituional dect pieele din SUA,iar preurile curente sunt

reflectate n mod imperfect.

n concluzie,pentru a testa dac este posibil realizarea de venituri peste medie sunt

necesare mai multe investigaii.

1.7.Generalized DEA model of fundamental analysis and its application to

portfolio optimization7

N.C.P. Edirisinghe, X. Zhang,Department of Statistics, Operations, and Management Science, College of

BusinessAdministration,University of Tennessee, USA

18 April 2007

n aceast lucrare,modelul DEA(data development analysis) este dezvoltat pentru analiza

statutului financiar al unei firme n timp, cu scopul de a determina indicatorul RFSI(relative

financial strength) ce se poate folosii n previzionarea rentabilitii aciunilor respectivei

firme.Acest indicator se bazeaz pe maximizarea corelaiei ntre scorul obinut de firma prin

modelul DEA i performana pieei aciunilor.

Lucrarea vine n completarea analizei fundamentale, obiectivul ei fiind concentrarea doar

pe declaraiile financiare publice ale unei firme i folosirea lor pentru a determina rezistena ei

financiar.Este esenial ca firma s nu fie analizat individual, de aceea indicatorul rezistenei

financiare este calculat prin compararea ei cu alte firme care aparin aceluiai sector de

pia(industria apartenent firmei).

Pentru testare se folosesc 230 de firme din diferite industrii n SUA pe perioada 1996-

2002 pentru a determina indicatorii RFSI optimi pentru selecia aciunilor.

Se folosete modelul DEA generalizat, iar parametrii de intrare i ieire nu sunt fixai a

priori, ci sunt determinai cu ajutorul unui proces de optimizare pentru a maximiza corelaiile

dintre puterea financiar i rentabilitatea firmei.Prin intermediul acestui process se determin

indicatorul RFSI.Parametrii pentru acest model sunt alei dintr-o lista de 18 parametrii financiari

care analizeaz performana fundamental a firmei din mai multe perspective: profitabilitate,

utilizarea activelor, lichiditate, capital mprumutat i potenialul de dezvoltare.

7 http://tcnh.ntt.edu.vn/images/tapchiqt/38.PDF

14

Sunt dezvoltate dou modele de optimizare a portofoliului care au la baz indicatorul

RFSI:

Modelul RMV(u)-unrestricted case pentru 85 de aciuni

Modelul RMV(r)-restricted case pentru un caz mai restrns de 49 de aciuni

Performanele acestor aciuni sunt comparate cu modelul SMV(standard mean-variance)

pentru toate cele 230 de aciuni.Rezultatele arat c modelele bazate pe RFSI sunt mai

performante decat modelul standard de optimizare, iar modelul RMV-unrestricted arat ctiguri

impresionant mai mari dect modelul RMV( r)->pentru o versiune mai restrns.

1.8.Stars, crows, and doji: The use of candlesticks in stock selection8

Regions Bank Chair of Economics and Finance, Hickingbotham School of Business, Ouachita Baptist

University Department of Finance, Henry B. Tippie College of Business, University of Iowa, United

States

21 Noiembrie 2007.

Lucrarea analizeaz performana diagramelor de lumnri japoneze n analiza tehnic,

mai exact n previzionarea trendului preurilor aciunilor.

n acest scop sunt analizate 349 de aciuni de pe Comodity System Inc(CSI), care au fost

selectate aleator i din toate grupele de industrii majore.Acestea au fost analizate doar pe date

istorice, formate din 1430952 observaii.

Pentru construirea unei lumanari sunt necesare urmatoarele informatii:pretul de

deschidere,de inchidere,pretul minim si cel maxim.Astfel se va construi corpul lumanarii,ca

diferenta intre pretul de deschidere sic el de inchidere.Aceasta ca fi colorat in alb daca pretul de

inchidere este mai mare decat cel de deschidere, si cu negru in situatia inversa.Un segment numit

umbra se va obtine daca pretul minim este mai mic decat cel de deschidere,iar un segment

numit fitil se va obtine daca pretul maxim va fi mai mare decat cel de inchidere.Ultimele doua

segmente pot avea orice lungime,inclusive zero.

Pentru semnalele pieei bull(semnale ce ridic cursul aciunilor la burs) au fost folosite

urmtoarele formaiuni de lumnri japoneze: Three White Soldiers(TWS), Three Inside

Up(TIU), Three Outside Up(TOU) i Morning Star(MS).

Pentru semnalele pieei bear(semnale ce scad cursul aciunilor la burs) au fost folosite

urmtoarele formaiuni de lumnri: Three Black Cows(TBC), Three Inside Down(TID), Three

Outside Down(TOD) i Evening Star(ES).

Aceste formaiuni au fost aplicate pe datele istorice selectate i au fost contorizate att

situaiile n care acestea au prezis corect trendul aciunilor, situaiile n care au fost fcute

previziuni greite, dar i schimbrile de trend pe care diagramele de lumnri japoneze nu le-au

putut prezice.

Rezultatele arat c numrul cazurilor n care o predicie oferit de lumnrile japoneze

este precis este apropiat i, n cazul anumitor formaiuni, chiar mai mic dect numrul cazurilor

8 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S106297690700097X

15

n care acestea au greit, iar numrul situaiilor n care acestea au omis modificrile trendului

este impresionant de mare.

Rentabilitile aciunilor selectate au fost comparate cu indicele S&P500.Formaiunile

Three White Soldiers i Three Inside Up au fost ntrecute de o simpl poziie buy-and-hold

pentru acest indice, iar indicatorul cel mai promiator Three Outside Down a fost, n medie cel

mai puin performant dect indicele.Deci, un investitor cu aversiune la risc ar trebui sa aleag

indicele S&P500.

Cu alte cuvinte, din testul efectuat, probabilitatea de a alege un rezultat corect folosind un

indicator de tipul lumnrilor japoneze nu este cu mult diferit de a alege un rezultat corect

aleator.

n concluzie, folosirea formaiunilor de lumnri japoneze analizate n aceast lucrare nu

este recomandat n tranzacionarea de aciuni, iar ipoteza de pia eficient este susinut.

1.9.Stock Trading System based on the Multi-objective Particle Swarm

Optimization of Technical Indicators on End-of-day Market Data9

Antonio C. Briza, Prospero C. Naval

Dept. of Computer Science, University of the Philippines-Diliman,Diliman, Quezon City, Philippines,

2010

Scopul acestui articol este de a analiza aplicativitatea optimizrii multi-obiectiv a

preurilor de nchidere istorice de pe piaa de capital.n acest sens este prezentat un sistem de

tranzacionare ce folosete optimizarea multi-obiectiv a indicatorilor financiar-tehnici.Cu

ajutorul acestor preuri de nchidere, sistemul a utilizat semnalele de tranzacionare dintr-un set

de indicatori financiari pentru a dezvolta o regul de tranzacionare optim i pentru a determina

importana mai multor indicatori tehnici pe baza a dou funcii obiectiv: rata profitului i rata

Sharpe.

Multi-objective Particle Swarm Optimization(MOPSO-optimizarea multi-obiectiv pe

baza unei mulimi de particule) deriv din dou modele: optimizarea multi-obiectiv i

optimizarea pe baza unei mulimi de particule.Din acesta a mai fost dezvoltat MOPSO-CD-

>Crowding Distance).Cele dou sisteme au fost testate n diferite condiii de pia, i comparate

cu sisteme asemanatoare pentru evaluarea performanei lor(precum NSGA-II).n dezvoltarea

sistemului s-au folosit urmtorii indicatori: DMI(Directional Movement Index), LIN(Linear

Regression), MAC(MA convergence-divergence) i PSR(Parabolic Stop and Reverse).

Baza de date utilizat a cuprins indicele DJA(Dow Jones Industrial Average Index) din 5

februarie 1976 pn n 25 martie 2002, cu 6600 de observaii,coninnd preurile zilnice de

nchidere.Perioadele de timp analizate au fost cresctoare, cu condiii de pia variabile, acestea

ncepnd din aceeasi zi i avnd o lungime de 330, 660, respectiv 1320 de zile.

Performana sistemului de tranzacionare a fost comparat cu performana individual a

celor doi indicatori, observndu-se c, per total, cea dinti este mai mare.Aceste rezultate sunt

9 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494610000621

16

importante n procesul de luare a deciziilor de tranzacionare i ncurajeaza studiul ulterior n

asemenea metode.

Sistemul a avut rezultate bune att pe piee de capital simulate, precum i n prelucrarea

de date reale luate aleator.n ceea ce privete rata profitului, sistemul a depit minimul de

performan n majoritatea cazurilor, dac nu n toate, pentru indicatorii studiai, iar n anumite

cazuri, chiar a ntrecut piaa.n ceea ce privete rata Sharpe, sistemul de tranzacionare a avut

performane mai bune dect indicatorii tehnici.De asemenea, acest sistem a performat mai bine

dect optimizarea NSGA-II.

1.10.The co-evolution of trading strategies in the multi-agent based simulated

stock market through the integration of individual learning and social

learning10

Graham Kendall, Yan Su School of Computer Science and IT ASAP Research Group

University of Nottingham

n diverse studii, piaa de capital a fost evaluat fr a lua n considerare faptul c

participanii si sunt heterogeni, c au ateptri variate i nivele diferite de raionalitate. Articolul

propune evaluarea unei piee de capital fictive, simulat, cu mai muli ageni, unde starea pieei,

volumul tranzaciilor, preul aciunilor s fie variabile exogene.Este urmrit comportamentul

adaptiv, heterogen al unor investitori artificiali, ce devin capabili s dezvolte strategii de

tranzacionare prin procese de nvaare i adaptare individual i social.

Modelul propus este testat pe aciunile BP PLC(preuri de nchidere) tranzacionate pe

London Stock Market n perioada 12/3/1987-1/4/2003.Mai sunt folosii ali 20 de indicatori

tehnici populari, printe care i: volumul de tranzacionare, FTSE-100, DJ Oil&Gas Index(UK),

S&P 500 Index.

Ipoteze de lucru sunt urmatoarele: pe pieele simulate exist 50 de investitori activi; 20 de

indicatori disponibili i nici o strategie de tranzacionare.Investitorii selecioneaz un numr

aleator de indicatori pe care i vor folosi n construirea strategiilor proprii.Experimentul se

ntinde pe 3750 de zile mprite n 30 de intervale a cte 125 de zile de tranzacionare.Din acest

interval, investitorul va tranzaciona pe cont propriu timp de 5 zile apoi va ncepe procesul de

nvare individual cu ajutorul unui algoritm genetic(GA).Pe lng aceti 50 de investitori,

exist nc unul care cumpr aciuni la nceputul perioadei i le va pstra pn la sfritul

experimentului; scopul este de a compara performana celorlali investitori cu profitul

acestuia(minim).

Procesul de nvare individual: la nceputul perioadei, fiecare investitor decide ce set

de indicatori va folosi n construirea modelelor de previziune.i construiete 10 astfel de modele

cu aceiai indicatori dar cu arhitecturi diferite.Fiecrui model i este atribuit cte un scor n

funcie de rata profitului.

10

gxk@cs.nott.ac.uk

17

Procesul de nvare social.La sfritul celor 125 de zile, fiecare investitor poate

decide dac preia strategii mai eficiente aparinnd altor investitori sau dac i public propria

strategie, n funcie de propria autoevaluare.Pentru urmtoarele 6 luni de tranzaionare, un

investitor poate s i aleag o strategie public, s o pstreze pe cea proprie sau s i aleag un

alt set de indicatori pe baza crora i va dezvolta o nou strategie de tranzacionare.

Pe parcursul experimentului toi cei 40 din cei 50 de investitori au depit performana

celui care folosea strategiabuy and hold(cumpr i deine).Pe medie toi au depit aceast

performana cu aproximativ 25%.

Comparativ cu modelele dezvoltate anterior, cei 50 de investitori au imitat pe cei reali, au

tranzacionat pe o pia de capital simulat, au nvat s tranzacioneze i s i dezvolte

propriile strategii, iar 80% din ei au depit minimul de profit ce putea fi obinut prin simpla

deinere a aciunilor pe aceeai perioad de timp.

1.11.Stock Market Manipulations11

Rajesh K. Aggarwal,University of Minnesota

Guojun Wu,University of Houston ,2006.

Articolul prezint dovezi n privina existenei de manipulri pe piaa de capital.Acest

lucru este posibil nu numai datorit unor manipulatori, ci i a unor persoane aflate n cutare de

informaii noi despre piaa respectiv.Prezena lor duce la creterea concurenei, dnd

posibilitatea manipulatorilor s tranzacioneze, s le influeneze aciunile, si, eventual s

nruteasc eficiena pieei.

n acest articol este examinat manipularea pieei de capital i implicaiile sale prin

prisma eficienei pieei.

Manipularea pieei duce la creterea volatilitii, lichiditii i a profiturilor.De obicei

acest lucru este efectuat de pri informate(insideri, brokeri etc.).n perioadele de manipulare,

preurile cresc i scad n perioadele post-manipulative.Preurile i lichiditatea sunt mari cnd

manipulatorii vnd, i mai mici cnd cumpra.La fel se ntmpl i cu volatilitatea i lichiditatea

pieei.

Manipularea pieei se face printr-o varietate de forme, prin aciunile insideri-lor

corporative care doresc creterea preului aciunii, brokerilor, subscriitorilor, marilor acionari,

diferii intermediari.n general, manipulatorii reduc eficiena pieei, iar cuttorii de informaie o

cresc.De asemenea, asimetria elasticitii preurilor creeaz oportuniti de manipulare.

Se construiete, n acest scop, un set unic de date, constnd n 142 publicaii privind

aciunile ntreprinse de SEC n cazuri de manipulare a pieei de aciuni, pe perioada 1990-

2001.Analiza arat ca majoritatea cazurilor se petrec n piee relativ ineficiente, precum OTC

Bulletin Board(47,89%) i Pink Sheets, piee regionale(33,81%), NYSE, AMEX,

NASDAQ(17%).

Scenarii ale modelului:

11

https://umwiki.memphis.edu/download/attachments/37586984/Aggarwal2006JB.pdf

18

Manipulatorul mprtie zvonuri sau face cumprri i vnzri succesive pentru a

determina modificarea preului.

Manipulatorul cumpr i apoi ncearc s vnd la un pre mai mare.

Participanii la pia se mpart n trei categorii:

O parte informat(de ncredere, care poate mprtii informaia,

manipulatorul ,care profita singur de pe urma informaiei deinute);

Cuttorii de informaii(arbitrajiti);

Investitorii neinformai-asigur lichiditatea pieei.

Sincronizarea modelului:

La momentul 0, toate aciunile sunt deinute de persoane neinformate;

La momentul 1, o parte informat(de ncredere sau manipulatorul) intr pe pia i

influeneaz preul;

La momentul 2, cuttorii de informaie pot cumpra aciuni, n funcie de ceea ce

observa la momentul 1.Tot acum poate cumpra sau vinde i manipulatorul.Se

tie, de asemenea, c la momentul 1 si 2, prile neinformate sunt dispuse s

vnd aciuni.

La momentul 3 se va afla dac aciunile manipulatorului au dus la creterea sau

scderea valorii fundamentale a aciunii.

Ramificaii ale modelului:

1. O economie cu o parte informat de ncredere

2. O economie cu manipulatori

Rezult c, arbitrajitii, fiind cei care cumpr n funcie de informaiile nou aprute, sunt

cei manipulai.Pe o pia fr manipulatori, arbitrajitii sunt cei care i mbuntesc eficiena,

radicnd preul pn la nivelul indicat de informaia furnizat de contrapartida informat.Pe o

pia n care acioneaz diferii manipulatori, arbitrajitii au un rol mai ambiguu.Creterea

numrului lor duce la creterea concurenei, mbuntind eficiena pieei, dar i la creterea

posibilitii intrarii pe pia a unui manipulator.Acest lucru nrutete eficiena pieei din

perspectiva transparenei preului.

19

Capitolul 2.

Indicatori utilizai n analiza tehnic a aciunilor

Pentru a putea nelege cu uurint paii necesari a fi parcuri n ceea ce privete analiza

tehnic a unei aciuni, ce este important de luat n considerare, cum se pot determina momentele

optime de vnzare sau cumprare, precum i momentele optime pentru realizarea unei investiii

pe termen lung, sau oportunitatea acesteia.n acest scop, am decis realizarea unei analize

comparative din punct de vedere tehnic i fundamental cu referina la trei companii cotate la

categoria I a Bursei de Valori Bucureti pentru calculul indicatorilor amintii anterior, i anume:

OLTCHIM S.A., ALRO S.A., AZOMURE S.A.

2.1.MACD-Moving Average Convergence-Divergence

Acest indicator a fost creat de Gerald Appel, i, dup cum spune i numele, MACD

folosete mediile mobile i are dou caracteristici ce deriv din cele dou componente de baza

ale sale.MACD mbin un indicator de urmrire cu unul de anticipare, i anume: folosirea

mediilor mobile exponeniale ca component de urmarire, iar componenta de anticipare este

dat de faptul c n formula de calcul apare diferena dintre dou medii mobile.

MACD are trei parametrii de intrare: media exponenial pe 9 zile, pe 12, respectiv 26 de

zile.

MACD=EMA(12)-EMA(26)

Indicatorul de folosete pentru gsirea momentelor de tip BUY i SELL.Pentru aceasta se

utilizeaz interseciile dintre MACD i EMA(9). Astfel , dac EMA(9) trece deasupra MACD se

consider c e SELL ("bearish"), iar dac EMA(9) trece sub MACD atunci e BUY ("bullish").

Folosirea unui astfel de indicator are avantajele sale,dar genereaz i un dezavantaj destul

de mare.Avantajul const n faptul c MACD are o component ce arat trendul i o component

ce arat intensitatea.O astfel de combinaie poate genera avertizri din timp asupra viitoarelor

posibile micri de pre, lucru deosebit de important pentru orice investitor.Cel mai mare

dezavantaj este faptul c MACD se calculeaz din medii mobile, iar acest lucru va genera tot

timpul o ntrziere n gsirea momentelor optime de vnzare sau cumprare.

Datorit faptului c MACD nu are limite pentru valorile sale, nu se pot face comparaii

ntre emiteni, ci se utilizeaz doar pentru determinarea momentelor optime de vnzare sau

cumprare.

Am calculat MACD i pentru cei trei emiteni n discuie, i am analizat evoluia acestuia

pe o perioad de un an, pentru a determina momentele optime de vnzare sau de cumprare a

acestor 3 aciuni.Astfel, n cazul companiei Azomure, MACD a trecut prin linia de zero doar de

20

dou ori, ceea ce indic posibilitatea apariiei de astfel de semnale.

Grafic 1.Evoluia MACD n anii 2011 i 2012 pentru Azomures si Oltchim.Sursa proprie

Se poate observa predominaa semnalelor bearish, ntruct EMA(9) se situeaz deasupra

MACD.Interseciile cu linia de zero indic posibilitatea apariiei de semnale de vnzare sau de

cumprare.De asemenea, intersecia cu linia de zero are rolul confirmrii trendului preului

aciunii.Astfel, n primul semestru al anului 2011, se poate observa trendul ascendent al aciunii

OLT, ce i va schimba tendina n cel de-al doilea semestru(lucru confirmat att de EMA(9), ct

i de MACD).

2.2.Benzile Bollinger

Acestea permit investitorului s analizeze volatilitatea i valorile relative de pre pentru o

aciune.Indicatorul are trei elemente: o medie mobil simpl(n mijloc), o band superioar

format din SMA plus dou deviaii standard i o band inferioar format din SMA minus dou

deviaii standard.

Cu ajutorul acestui indicator se pot determina modificarile brute ale preului, iar cu ct

preul are o volatilitate mai mare, cu att benzile Bollinger vor fi mai late.

Dezavantajul acestei metode const n faptul c nu ofer indicii despre direcia viitorului

trend sau despre mrimea acestuia, ci doar d informaii n ceea ce privete momentul optim de

intrare sau ieire de pe o aciune.

n ceea ce privete Azomure, n ultimele 6 luni, putem observa fluctuaii mai mari ale

preului n luna luna februarie, cu intensificri serioase pe data de 27, la sfritul lunii martie i la

sfritul lunii mai.Dup fiecare lire a benzilor, preul a continuat s creasc, trendul cresctor

meninndu-se.

Spre deosebire de Azomure, folosirea benzilor Bollinger n cazul companiei Oltchim a

revelat o modificare de trend.Astfel, n luna martie, preul a nceput s scad, lucru previzionat

de creterea volatilitii preului i de mrirea intervalului dintre banda inferioar i cea

superioar.Se poate observa c n ultimele luni preul Oltchim a fost descris prin instabilitate,

volatilitate crescut i printr-un trend descresctor.

Astfel, ar fi fost recomandat s se ias de pe o aciune Oltchim n perioadele cu

volatilitate crescut, pentru a evita scderile brute de pre i pierderi nsemnate, i intrarea pe

aceast aciune n luna aprilie, cnd volatilitatea acesteia a sczut, i trendul pare a se stabiliza.

21

Grafic 2.Evoluia Benzilor Bollinger n primul semestru al anului 2012.Surs proprie

Alro Slatina are tendina de descretere nc din 2011, iar aceasta s-a meninut i n anul

2012, modificrile de pre fiind dese, caracterizate printr-o fluctuaie constant i o volatilitate

relativ crescut.

2.3.Oscilatorul stochastic

Acest indicator a fost creat de George C. Lane, i are rolul de a indica intensitatea sau taria

unei variatii de pret.De asemenea,acesta arat i raportul n care se afl preul de nchidere pentru

ziua curent fa de minimul i maximul din perioada selectat. Dac Oscilatorul Stochastic

ajunge la valori mari inseamn c avem o acumulare (cu presiune la cumprare), iar dac ajunge

la valori foarte mici atunci avem o distribuie (presiune la vnzare).

Oscilatorul Stochastic are doua numere ca parametri de intrare. Unul reprezint perioada de

timp pe care se face calculul (nuarul de zile) i se noteaz cu %K iar cellalt e numrul de

perioade pentru filtrarea rezultatului i se noteaz cu %D. Ca valori implicite se folosete %D=3

i %k=14.

Formula de calcul12

:

Spre exemplu, n cazul Azomure, n primul trimestru al anului 2011, presiunile la cumprare

au oscilat cu cele la vnzare.Astfel, la nceputul anului, n luna ianuarie, valoarea oscilatorului

stochastic s-a meninut foarte mare, indicnd faptul c s-a cumprat destul de mult aceast

aciune.La mijlocul trimestrului, valoarea oscilatorului a sczut brusc, i a ramas sczut 2-3

saptamani, cu putine creteri, artnd faptul c s-a creat presiune la vnzare.

12

Sursa: infobursier.ro(http://www.infobursier.ro/tutoriale/Stochastic.php)

22

Grafic 3.Evoluia comparativ a Oscilatorului Stocastic n anul 2011.Surs proprie

n ceea ce privete Oltchim, aceeai perioad a fost caracterizat de fluctuaii mult mai

concrete ale oscilatorului, n sensul c presiunea la cumprare manifestat n cazul Azomure

pare mult mai puternic n cazul Oltchim, i cu o durat oarecum mai lung.Luna urmtoare este

i ea caracterizat tot de presiune la vnzare, urmat de o ntoarcere brusc a oscilatorului spre

sfritul trimestrului.Aceeai tendin se manifest i n cazul Alro Slatina.Acest lucru se poate

explica prin faptul c cele trei companii provin din aceeai ramur de activitate, ceea ce le

determin s evolueze n sensuri similare.

2.4.RSI-Relative Strenght Index

Introdus de J.Welles Wilder, oscilatorul RSI apare pentru prima dat n 1978 n cartea

sa,New concepts in Technical Trading.Acesta are rolul de a compara creterile i scderile de

pe o anumit perioad.Ia valori ntre 0 si 100, iar ca parametru de intrare se folosete de obicei o

perioad de 14 zile.Formulele de calcul pentru RSI sunt urmtoarele:

Sursa: http://www.infobursier.ro/tutoriale/RSI.php

Trebuie observat c Pierderea medie i Castigul mediu nu sunt medii mobile aa cum sunt

SMA i EMA. Cu RSI pot fi genere trei tipuri de semnale:

1. Supra-vnzare/Supra-cumprare

Se recomand folosirea nivelelor 30 i 70 ca praguri pentru supra-vnzare i respectiv supra-

cumprare.n general dac RSI urc de la valori mici i trece de pragul de la 30 se poate

considera c a nceput un trend pozitiv.n acelasi fel se procedeaza si pentru trendul negativ care

se consider valabil doar dac RSI coboar de la valori mari sub limita de la 70. Trebuie inut

cont i de faptul c pe un trend mare (luni/ani) pot exista trenduri mai mici. Acestea se caut

pentru a afla momentele optime de intrare/ieire de pe o aciune.

23

2. Diverdena

Se caut vizual pe grafice i are scopul de a se afla dac trendul se va schimba. Metoda este

similar cu gsirea divergenei la MACD,precum si ali indicatori.

3. Intersecia cu linia central (de la 50)

In cazul in care RSI depsete linia central se consider ca e trend ascendant, iar dac RSI trece

sub linia central atunci e trend descendent.

De asemenea este important faptul c avem nevoie de confirmarea altor indicatori.

Niciodat o decizie nu se poate fundament ape baza unui singur indicator.Riscul implicat de

utilizarea unui singur indicator n analiza tehnic este foarte mare.Diferii indicatori indic

diferite direcii de aciune, iar luarea unei decizii pe baza unuia singur ar putea duce la concluzii

eronate i la pierderi semnificative.De aceea, n analiza unei aciuni, deciziile de tranzacionare

trebuie luate prin compararea semnalelor generate de mai muli indicatori.

Grafic 4.Evoluia RSI pentru aciunea ALR ian-apr 2011.Surs proprie

Continund analiza pe trimestrul nti al anului 2011, se poate observa, n cazul companiei

Alro Slatina, c la mijlocul lunilor martie i aprilie au existat cazuri de supra-cumprare, ambele

urmate de apariia unui trend negativ.Sub linia de 50 s-a trecut doar de dou ori n acest

trimestru, semnalnd tendina de trend descendent.

Dac am urmri evoluia RSI pe tot parcursul anului 2011, am putea observa c tendina de

scdere a preului s-a accentuat, indicatorul luat valori sub 50, scznd i pn la 30, ceea ce

semnaleaz cazuri de supra-vnzare.n primul semestru al anului 2012 se pot observa oscilaii

puternice ale RSI, acesta ncepnd cu valori apropiate de 70 i cobornd brusc.

n cazul Oltchim, se poate observa frecvena situaiilor de supra-cumprare, acestea find

alternate cu cele de supra-vnzare doar spre sfritul anului 2011 i n martie 2012.De asemenea,

la jumtatea anului 2011, RSI trece sub linia central(linia de 50), semnalnd o schimbare

puternic a direciei preului, acesta cptnd o tendin descendent.Pe parcursul primului

semestru al anului 2012, valoarea RSI se menine n cea mai mare parte sub 50, cu uoare

creteri de pre n primele luni ale anului.n ultimele dou luni, aciunea a fost chiar supra-

vnduta, oscilatorul situndu-se sub valoarea de 30.

Momentele se supra-cumprare au fost frecvente n cazul Azomure la nceputul anului 2011,

cnd valoarea RSI a depait pragul de 70.Un moment important de menionat este cel n care

24

oscilatorul depete valoarea de 90, dup care scade brusc, spre sfritul anului 2011.Pe

parcursul anului, oscilaiile nu au fost mari, s-au meninut n jurul valorii de 50, trendul

schimbndu-i des direcia, ns cu o amplitudine mic.

2.5.Acceleration/Deceleration

Indicatorul se folosete pentru msurarea acceleraiei sau deceleraiei trendului curent. Acest

indicator i va schimba direcia naintea oricrei schimbri de trend. El acioneaz ca un semnal

de alarm anterior altor indicatori, oferind avantaje comparative evidente.

Valoarea 0 reprezint un reper pentru echilibrul dintre puterea trendului i acceleraie.Dac

indicatorul este mai mare dect 0 probabilitatea ca trendul cresctor s continue este mai mare.

Invers, dac valorile acestuia sunt negative exist probabilitatea mai mare ca trendul descrector

s continue.

De fapt, acest indicator arat situaiile n care nu trebuie luata o anumit poziie pe

respectivul activ. Nu este recomandata o vnzare n momentul n care acesta are valori pozitive

respectiv o cumprare atunci cnd acesta se situeaz sub 0.

Grafic 5.Evoluia ACC n cazul AZO.Surs proprie

Oscilaii mai puternice se pot observa(n cazul Azomures) spre sfritul anului 2011, n luna

noiembrie, cnd acesta crete puternic peste valoarea de zero, lucru ce indic faptul c trendul

cresctor va continua.n aceste momente, dac se realizeaz cumprri de aciuni, se vor face la

preuri crescute.n lunile urmtoare, la nceputul anului 2012, nu se recomand vnzarea

aciunilor, valoarea indicatorului Acceleraie/Deceleraie fiind sub 0, ceea ce nseamn c se va

vinde la preuri scazute, cu profituri mici, sau chiar pierdere.Scderea indicatorului semnaleaz o

schimbare de trend, n sens negativ.

Dac urmrim evoluia ACC n cazul Oltchim, pe anul 2011, vom observa o conservare a

echilibrului trendului n primul semestru, urmat de o scdere brusc a valorii

indicatorului.Acest lucru indic i o schimbare de trend, n sens negativ, ce se menine pn spre

sfritul anului, cnd preul ncearc s i menin echilibrul, ns cu o oarecare

oscilaie.nceputul anului 2012 vine cu o oarecare restaurare a echilbrului de trend, ce pare a se

menine cu destul greutate.

Graficul evoluiei preului aciunilor Oltchim confirm previziunile oscilatorului

Acceleration/Deceleration, trendul cptnd o pant ascendant l jumtatea anului 2011, ce

25

scade ns pe parcursul urmtoareleor 3-4 luni.n continuare, preul nu mai are fluctuaii att de

mari, rmne mai stabil i cu o usoar tendina de scdere.

Grafic 6.Evoluia preului OLT n anul 2011 i 2012.Surs proprie

Comparativ cu celelalte dou companii, Alro Slatina are o evoluie oarecum mai stabil.Dei

ACC previzioneaz fluctuaii mari, i schimbri dese de trend, acestea nu au o amplitudine prea

mare.Evoluia preului rmne uor ascendent pn la jumtatea anului 2011, se menine apoi

pn la sfritul anului, pentru a intra n anul 2012 cu o tendin descendent.

2.6.Accumulation/Distribution

Marea majoritate a indicatorilor de analiz tehnic nu iau n calcul i volumul de

tranzacionare, pe lng valorile de pre(nchidere, deschidere, minim i maxim).Acest indicator

face parte din categoria acelora care iau n calcul i volumele zilnice de tranzacionare.De aceea

indicatorul de Acumulare/Distributie e mai special i destul de mult folosit de traderii de pe

pieele cu experien.Indicatorul pleac de la premisa c volumul precede preul.Volumul (de

tranzacionare) reflect numrul de aciuni tranzacionate. Acest numr de aciuni tranzacionate

reprezint o indicaie a banilor transferai prin intermediul aciunilor emitentului.De multe ori o

micare a preului e anticipat de o cretere a volumului de aciuni transferate. Aceasta e ideea de

baz din spatele indicatorilor de volum.n literatura englez, sumele transferate prin aciuni se

mai numesc generic "money flow" (sau "volume flow"), iar indicatorii: "money flow indicators".

Indicatorii ce iau n calcul i volumul ncearc de fapt s anticipeze viitoarea micare a preului

pe baza corelaiilor cu numrul de aciuni tranzacionate.

Imag.1.Formula de calcul CLV

26

Valoarea CLV (prescurtarea de la "Close Location Value") poate lua valori ntre 1 i -1, dar ia

si valoarea 0 dac nchiderea e la mijlocul distanei ntre valoara minim i cea maxim. Pe baza

CLV se determin Indicatorul Accumulation/Distribution.

Astfel sunt 5 combinaii de baz:

CLV=1, dac valoarea de nchidere este aceeai cu valoarea maxima,

CLV= ntre 0 i 1, dac pretul de nchidere este mai mic dect valoarea maxima, dar mai

mare dect jumtatea

CLV=0 , dac preul de nchidere se afla exact la jumtatea distanei ntre minim i

maxim

CLV= ntre 0 i -1, dac valoarea de nchidere este mai mare dect valoarea minima, dar

mai mic dect jumtatea

CLV=-1, dac valoarea de nchidere este aceeai cu valoarea minim.

Valoarea CLV astfel obinut se nmulete cu volumul i se adaug la suma total pentru

obtinerea valorii indicatorului pe perioada selectat. E important de menionat c ntotdeauna

valoarea de nceput a indicatorului este 0 pentru orice perioad am selecta pentru afiare. Linia

ce se afieaz reprezinta suma total a tuturor produselor obinute pentru fiecare zi.

n cazul companiei AzoMure se poate observa cum volumul tranzacionat a influenat preul

aciunii.Astfel, la nceputul lunii mai 2011, o cretere a volumului tranzacionat, mai exact

cumprarea intensiv a aciunii a dus la creterea preului.O asemenea ascensiune a fost urmat

de o coborre rapid a preului.Investitorii au anticipat o scdere a preului aciunii i au nceput

s o vnd.

Grafic 7.Evoluia AD-Line 2011-2012 pentru aciunea AZO.Surs proprie

Acest indicator arat presiunea exercitat de investitori prin cumprrile sau vnzrile lor

asupra aciunii.O divergen pozitiv arat faptul c tot mai muli bani sunt folosii pentru a

cumpra aciuni, cum este cazul lunii mai 2011 n cazul AzoMure.Ceea ce a urmat poarta

numele de divergen negativ, artnd de fapt un proces de dezinvestire.

Indicatorul Accumulation/Distribution este unul folosit mai degrab de investitori dect de

speculatori, pentru c se poate observa cu ajutorul lor divergena i trendul.Divergenele pozitive,

27

de intensitate mare i abrupt arat semnalele de cumprare.Semnalele de vnzare au o

divergen negativ i au fost destul de frecvente i acestea n anul 2011, ns preul nu a

nregistrat scderi semnificative.Divergenele negative i pierd din frecven la nceputul anului

2012, durata lor este mai scurt, ceea ce poate nsemna c acestea fie sunt semnale false, fie

scderea n pre nu este de mare amplitudine i nu produce o schimbare de trend.

n ceea ce privete Alro, AD-Line evideniaz dou momente importante succesive, la

nceputul i la sfrtul lunii mai 2011.Primul l reprezint o scdere brusc a preului, indicate de

AD-Line printr-o puternic divergen negativ.Al doilea este o urcare a preului la sfritul

lunii, indicatorul cptnd o valoare pozitiv, divergena fiind abrupt i de mare intensitate,

semnificnd faptul c volumul n cretere a determinat i schimbarea trendului aciunii n sens

pozitiv.Pentru restul anului, indicatorul are o evoluie apropiat de zero, marcnd stabilitatea

cursului.

Grafic 8.Evoluia AD-Line pentru aciunea OLT.Surs proprie

Luna mai este marcant i pentru Oltchim datorit faptului c i aceast aciune a fost

cumparat masiv n perioada respectiv.Creterea volumului a dus i la schimbarea trendului

aciunii.Se poate observa n graficele de mai sus concordana trendului urmat de pre cu AD-Line

i faptul c indicatorul a fost capabil s previzioneze modificrile survenite n preul aciunii.

2.7.Comodity Channel Index

Indicatorul se folosete pentru a msura deviaiile de pre fa de media statistic i pentru a

semnala o schimbare de trend sau apariia unor condiii extreme n pia cnd preul este n

supra-vnzare sau supra-cumprare.Indicatorul are la baz ideea c toate preurile se mic sub

influena unor cicluri, iar maximele i minimele apar la intervale definite de timp. Este un

oscilator care msoar viteza fluctuaiilor de pre.

Pentru obinerea indicatorului se parcurg mai muli pai:

Calculul Typical Price ( TP ) = ( High + Low + Close )/3.

Calculul perioadei de 20 medie mobil simpl (SMA) din TP (SMATP).

Calculul Mean Deviation ( deviaia medie ): mai inti se calculeaz valoarea absolut a

diferenei dintre ultima perioad SMATP i TP pentru fiecare din cele 20 de perioade

anterioare.

28

nsumarea acestor valori absolute i apoi mprirea la 20 pentru a obine Mean

Deviation.

La final se obine formula de calcul:

CCI = ( Typical Price SMATP ) / ( 0.015 x Mean Deviation ) unde 0.015 este o

constant(din motive de scal,acest lucru determinnd obinerea valorilor CCI ntre +100 i -

100).

CCI poate fluctueaza peste i sub zero, iar procentul valorilor care cad ntre +100 i 100 este

influentat de numrul de perioade folosite.Micrile peste +100 i sub 100 sunt generatoare de

semnale de cumprare i vnzare i pentru ca doar 70 80 % din valorile lui CCI se afla n acest

interval, semnalul de vnzare sau cumprare va fi puternic doar 20 30% din timp.

Cnd CCI trece peste +100 se consider existenta unei garanii de intrare pe un trend puternic

cresctor cu posibilitatea deschiderii unei poziii long, iar aceasta poziie trebuie nchis cnd

CCI ajunge din nou sub +100.

Cnd CCI trece sub 100 se consider obtinerea unei confirmari de intrare pe un trend

puternic descendent cu posibilitatea de a deschide o poziie short care trebuie nchis cnd acesta

ajunge din nou peste 100.

CCI este folosit in special pentru a identifica niveluri de supra-cumprare i supra-

vnzare.Astfel, cnd CCI este sub -100 se consider supra-vnzare i cnd este peste +100 este

supra-cumprare. De la nivelul de supra-vnzare un semnal de cumprare poate fi dat cnd CCI

se mut napoi peste 100, iar de la nivelul de supra-cumprare un semnal de vnzare este dat

cnd CCI se mut napoi sub +100.

ncruciarea CCI cu linia zero este o alt metod generatoare de semnale: cnd indicatorul

trece peste aceast linie se deschid poziii long, iar cnd trece sub linia zero se deschid poziii

short.

Grafic 9.Evoluia CCI n cazul AZO.Surs proprie

Pe graficul de mai sus se pot observa cu uurin momentele se supra-cumprare ale aciunii,

acestea fiind destul de frecvente, deoarece indicatorul depete de multe ori linia de +100.n

prima jumtate a anului 2011 sunt ns cele mai frecvente, trendul fiind i el predominant

cresctor.A doua jumtate a anului este marcat i de dese momente de supra-vnzare.

Acelai lucru se poate aplica i n cazul Alro, dar i Oltchim, i anume c n prima jumtate a

anului trendul este unul uor cresctor, valorile indicatorului situndu-se n jurul valorii de +100

cu dese depiri ale acestui prag.Astfel, investitorii care au deschis poziii long, de cumprare pe

29

aciunea respectiv s-au putut bucura de confirmarea trendului de ctre Comodity Channel

Index.n a doua jumtate a anului situaia se inverseaz, indicatorul sugernd avantajoas mai

degrab intrarea pe o poziie short, de vnzare.Pragul de -100 este adesea depit, indicnd

momente de supra-vnzare.

2.8.Force index

Indicatorul este folosit pentru a msura puterea din pia, att n cretere, ct i n scdere,

precum i posibile puncte de inversare. Pentru calculul su sunt utilizate datele considerate de

Elder, creatorul indicatorului, ca fiind cele mai importante n pia: direcia de micare a preului,

amploarea i volumul tranzaciilor, care sunt aproximate cu ajutorul unei medii mobile. Preul

este cel care determin trendul, iar volumul d informaii asupra intensitii. Utilizarea mediei

mobile contribuie la gsirea momentului potrivit pentru a deschide sau nchide o poziie, iar

perioada ideal pentru calcul este 13.

Formula de calcul are la baz faptul c micrile din pia se caracterizeaz prin direcie,

amploare i volum: dac preul de nchidere curent este mai mare dect cel precedent, atunci

fora n pia este pozitiv, iar dac preul de nchidere actual este mai mic dect cel precedent,

atunci este negativ. De aceea cu ct diferena dintre preuri i volumul tranzactiilor este mai

mare, fora n pia este mai mare. Prin urmare, combinnd aceste trei aspecte importante din

pia, Force Index va fi de forma unui oscilator care fluctueaz ntre zone negative i pozitive.

Pentru aflarea lui Force Index pentru o anumit perioad, scdem preul de nchidere

precedent din cel curent i l nmulim cu volumul.

FORCE INDEX (u) = Volume (u) x (( MA ( ApPrice, N,u ) MA( ApPrice, N,u-1))

Iar termenii din formula sunt:

Force Index (u) = Force Index al preului curent

Volume (u) = Volumul curent

MA(ApPrice, N,u) = media mobil curent pentru N perioade: poate fi exponenial,

simpl, ponderat, etc.

ApPrice = preul aplicat

N = numrul de perioade folosite

MA( ApPrice,N, u-1) = orice medie mobil precedent

n tranzacii, Indicatorul Force Index are multiple utilizri.Printre acestea se

numr:identificarea trendului,divergenta,precum si efectuarea de corectii de trend.

Astfel, posibilitile de utilizare ale iindicatorului sunt:

Cnd acest indicator trece sub zero pe un trend de cretere, exista posibilitatea

deschiderii unei pozitii long/cumprare.

Daca valoarea sa este pozitiv pe un trend descendent, se poate deschide poziie

short/vnzare.

Daca acesta atinge noi valori minime pe un trend de scdere se poate sugera continuarea

trendului de scdere.

Daca atinge noi valori maxime pe un trend de cretere este indicata continuarea trendului.

30

Daca schimbrile de pre nu sunt corelate cu schimbrile de volum,atunci valoarea

indicatorului rmane la un nivel neutru, fiind un semnal c trendul se va schimba n

curnd.

Grafic 10.Evolutia Force index in cazul Azomures.Sursa proprie

n cazul AzoMure, Force Index este folosit pentru indentificarea trendului.Se poate

observa c odat ce preul ncepe s capete un trend ascendent, oscilatorul atinge un punct de

maxim, i, fora n pia devine pozitiv.

Fora n pia este pozitiv i n cazul Oltchim, ns acest fenomen se manifest mai

devreme, n primul semestru al anului 2011, spre deosebire de AzoMure, al crui trend se

modific n cel de-ai doilea semestru.

Evoluia Oscilatorului Force Index relev o for n pia negativ n ceea ce privete

aciunea ALR, care, ncepnd cu cel de-al doilea semestru al anului 2011, capt o tendin

descendent.Oportunitatea deschiderii unei poziii short devine destul de rar dup

modificarea trendului, oscilatorul avnd cu preponderen valori negative.

2.9.On Balance Volume

Indicatorul msoara presiunea la cumprare i la vnzare, fiind un indicator cumulativ ce

nsumeaz volumul atunci cnd preul crete i elimin volumul din zilele n care preul

scade.Se folosete pentru confimarea trendului.

Granville, creatorul indicatorului, spunea c volumul precede preul.Atfel, OBV crete

cnd preul de nchidere depete preul din ziua precedent i scade cnd preul scade.Un OBV

n cretere reflect o presiune pozitiv ce poate conduce la preuri mai mari.Invers, un OBV n

scdere reflect o presiune negativ asupra volumului ce poate previziona o scdere a preului.

n concluzie, ar trebui s ne ateptm la o cretere a preului n viitorul apropiat dac OBV

este n cretere, iar cursul curent este stabil sau descendent, sau la o scdere a preului dac OBV

scade n timp ce cursul este stabil sau n cretere.

Grafic 11.Evolutia OBV pentru actiunea Azomures.Sursa proprie

31

OBV confirm trendul ascendent n cazul AzoMure, indicnd n acelai timp zonele n

care se creeaz presiune la cumprare i respectiv la vnzare.Astfel, se poate observa

predominana presiunilor pe cumprare n cea mai mare parte a anului 2011.Valorile OBV au

fost n cretere pe tot parcursul anului 2011, ceea ce semnific faptul c investitorii puteau

previziona pe baza acestuia i creterea n viitorul apropiat al cursului.ntradevr, OBV a

confirmat trendul AZO, la nceputul anului 2012 ncepnd s creasc i preul aciunii.

i n cazul Oltchim, OBV reuete s confirme trendul, acesta nregistrnd fluctuaii

mari, respectiv valori n cretere n primul semestru al anului 2011, cnd i preul aciunii a

nceput s creasc.ncepnd cu al doilea semestru valorile OBV se micoreaz, nemaifluctund

att de tare, semn c i cursul aciunii tinde spre stabilitate.

2.10 Ultimate Oscilator

Indicatorul reprezint un oscillator de tip momentum destinat s captureze trei momente de

timp diferite.Obiectivul acestuia este de a evita capcanele altor indicatori.Muli indicatori

nregisteaz la nceput valori consistente ce ncep s scad ulterior, iar acest lucru se datoreaz

faptului c sunt blocai pe un singur moment de timp.Ultimate Oscillator ncearc s corecteze

aceast scpare prin ncorporarea unor momente de timp mai lungi n formula sa.

Calculul indicatorului pornete de la Presiunea la cumprare(Buying Presure-BP) i de la

indicatorul True Range(TR).Astfel:

BP=nchidere-Min(Minim sau Pr nchidere anterior)

TR=Max(Maxim sau nchidere anterior)-Min(Minim sau nchidere anterior)

Media pe 7 zile=(Suma BP pe 7 zile)/(Suma TR pe 7 zile)

Media pe 14 zile=(suma BP pe 14 zile)/(Suma TR pe 14 zile)

Media pe 28 de zile=(Suma BP pe 28zile)/(Suma TR pe 28zile)

UO=100 x (4 x Media(7) + 2xMedia(14) + Media(28))/(4+2+1)

Relaia dintre Buying Presure i True range reprezint baza Ultimate Oscillator.Acest

lucru va arta adevarata magnitudine a preului, si, deci, presiunea la cumprare.Ultimate

Oscillator crete cnd BP este puternic i scade cnd aceasta este slab.

Se folosete pentru determinarea punctelor de supra-cumprare i supra-vnzare, cnd

oscilatorul strpunge limitele, dar i pentru identificarea semnalelor de vnzare sau cumprare.

32

Grafic 12.Evoluia Ultimate Oscillator n cazul Azomures.Surs proprie

Urmrind graficul evoluiei oscilatorului putem identifica momentele de supra-cumprare

cnd acesta strpunge linia de 70, i pe cele de supra-vnzare cnd trece sub lina de 30.Cnd

valoarea oscilatorului crete i se apropie de puncte de maxim apar semnale de vnzare.Pentru a

evita apoi scderea preului, un speculator ar fi tentat s vnd cnd Ultimate Oscilator

crete.Pentru identificarea semnalelor de cumprare trebuie cutate momentele cnd indicatorul a

trecut de un punct de minim i se afl n cretere.La acel moment, preul aciunii va fi relativ

sczut, constituind o oportunitate de cumprare.

n ceea ce privete compania Oltchim, Ultimate Oscillator relev o presiune la cumprare

crescut n primele trei trimestere ale anului 2011, pentru ca apoi s nu mai fluctueze att de

tare.Momentele de supra-cumprare i supra-vnzare i vor pierde ulterior i frecvena, semn c

i preul ncearc s se stabilizeze.

2.11 Williams R%

Williams %R reprezinta un indicator creat pentr a arata intensitatea variaiei unui pre.

Acesta prezint oarecare asemanere cu Oscilatorul Stochastic. Williams %R se utilizeaza n mod

special pentru a determina momentele de supra-vnzare i de supra-cumprare. Valorile pe care

le poate lua acest indicator sunt cuprinse ntre 0 i -100. Se consider c zona de supra-

cumprare se afla ntre 0 i -20, iar zona de supra-vnzare ntre -80 i -100 dintre minim i

maxim pe o anumit perioad.Majoritatea Brokerilor folosesc ca perioad de calcul pe cea de 14

zile.

Formula de calcul este :

Val_max si Val_min reprezinta preturile maxime i minime pe toata perioada aleas.

Williams %R reprezinta un oscilator cu band. Are rolul de a arata doar nivelele de supra-

vnzare i de supra-cumprare. In cazul in care un pre a ajuns la unul din aceste nivele nu

nseamn neaparat c se observa un semnal de SELL ori de BUY. Anumiti traderi folosesc

Williams %R pentru a determina momentul optim de tranzactionare dup ce trendul se schimb.

Se folosete ntotdeauna mpreun cu ali indicatori.

33

O alt utilizare a indicatorului este cea de determinare a direciei trendului, acesta putnd

arta momentele optime de a intra sau iei de pe o aciune.Astfel pe un trend ascendent se caut

momentele de supra-vnzare i se cumpr la acele momente pentru a specula viitoarea cretere

puternic. Pe un trend descendent se cauta momentele de supra-cumprare pentru a putea vinde

la preuri mari.

Grafic 13.Evoluia R% n cazul Azomure.Surs proprie

Spre exemplu, n cazul AzoMure, n primul trimestru al anului 2011, se pot observa clar

patru zone de supra-cumprare i trei de supra-vnzare.Faptul c preul st n zona de supra-

cumprare aproximativ o lun i apoi coboar spre zone de supra-vnzare semnific faptul c

trendul ar putea cpta o tendina negativ.Dac analizm preul (graficul preului) n perioada

respectiv observm c acesta a avut o evoluie stabil.

n ceea ce privete compania Alro, indicatorul Williams arat o frecven a momentelor de

supra-vnzare, semnalnd faptul c preul capt un trend descendent.Dac un speculator ar

cauta n aceast perioad momente de supra-cumprare, ar putea observa oportunitatea de a

obine preuri (respectiv profituri) destul de mari dac, spre exemplu, ar alege s vnd aciuni

undeva n intervalul 20-23 mai 2011 sau 20-23 iunie 2011; n aceste intervale indicatorul

Williams a avut valori de aproape 0, cnd aciunea se cumpra masiv, deci se putea vinde la

preul cel mai mare de la momentul respectiv.Acestea au fost probabil i cele mai bune momente

de a iei de pe aciunea ALR, lund n considerare faptul c dup acest moment preul a avut un

trend descendent pn la sfritul anului.

2.12 Average true range

Indicatorul ATR are rolul de a arta volatilitatea unei aciuni. El se bazeaz pe alt

indicator numit "True Range" (TR). TR se obine prin diferena ntre valorile pe care le ia un

pre n dou zile consecutive. ATR reprezint media mobil simpl a TR pe un numr de zile

specificat ca parametru.

34

True Range

TR se obine aplicand indicatiile conforme cu imaginea de mai jos.

Sursa: http://www.infobursier.ro/tutoriale/atr.php

Cele 3 cazuri prezentate in imaginea de mai sus reprezint modul de calcul al TR

pentru cazurile n care preul de deschidere pentru o anumit zi este diferit de cel de

nchidere din ziua precedent. Se contureaza astfel 3 cazuri:

1) Max minus min pentru ziua curent.

2) Max curent minus nchiderea anterioar dac n ziua curent se inregistreaza un "gap

up".

3) nchiderea anterioar minus minim curent dac n ziua curent se inregistreaza un "gap

down".

Astfel intotdeauna TR va fi un numar pozitiv.

"Gap up" reprezint o ruptura ce se realizeaz cnd preul de deschidere dintr-o zi este mai

mare dect preul de nchidere din ziua precedent. "Gap down" reprezint cazul invers,

ruptura ce se realizeaz cnd preul de deschidere dintr-o zi este mai mic dect preul de

nchidere din ziua precedent.

ATR poate fi utilizat doar pentru a afla volatilitatea unei aciuni. Acesta nu genereaz

semnale de BUY sau SELL. Desi seamn conceptual cu Benzile Bollinger acest indicator

este in general folosit pentru a anticipa o posibil micare de pre. Cnd ATR ajunge la nivele

de extrem se spune c e posibil ca s apar o viitoare micare de pre. Nu poate insa anticipa

cnd, n ce direcie i cu ce intensitate. Valoarea ATR nu este important in sine, ci doar

punctele de extrem (minim i maxim).

Grafic 14.Evoluia ATR pentru aciunea Azomure.Surs proprie

35

Dup cum se poate observa n graficele de mai sus, AZO i schimb trendul n noiembrie

2011, lucru previzionat de indicator prin atingerea unui punct de maxim, urmat de scderea

acestuia.ntr-o perioad relativ scurt de timp, preul aciunii trece de la un trend stabil, la unul

ascendent, cu modificri semnificative de pre.Fluctuaiile anterioare ale indicatorului denot o

volatilitate redus a cursului aciunii, ns, odata cu atingerea maximului, crete i volatilitatea

aciunii.

Spre deosebire de AZO, cursul Alro a fost mult mai stabil n anul 2011, conform

indicatorului Average True Range, volatilitatea acestei aciuni fiind mai scazut.n acest caz,

indicatorul nregistreaza un punct de maxim cnd trendul aciunii sufer o uoar modificare, un

al doilea trimestru al anului, cnd preul trece de la stabilitate la uoar tendin descendent.

Oltchim este compania cu cel mai fluctuant curs din ultimul an, avnd mai multe schimbri

de trend.Evoluia indicatorului ATR arat trei puncte de maxim, semnalnd trei momente n care

trendul i-a schimbat direcia i o volatilitate extrem de ridicat.

n concluzie, utilizarea indicatorilor de natur tehnic se poate dovedi extrem de folositoare

n tranzacionarea aciunilor, mai ales n cazul speculaiei.Astfel, activitatea tehnicianului pare a

se orienta n dou direcii: de identificare a tendinei i de determinare a sfritului trend-ului, a

momentului cnd preurile ncep s evolueze n direcie opus.

Modificrile de pre i semnificaia acestora este privit de tehnicieni prin prisma statisticilor

referitoare la pre i la volum.Aceste modificri sunt necesare n cuantificarea i msurarea

relaiilor pre-volum i cerere-ofert, nu numai n ceea ce privete ansamblul pieei, ct i

aciunile individuale.Pentru obinerea unui grad mai mare de utilitate, analiza tehnic nu se

bazeaz numai pe un singur indicator, ci mai degrab pe un grup de indicatori agregai.

Spre deosebire de analiza fundamental, care studiaz evoluia preului unei aciuni pe

baza indicatorilor financiari, analiza tehnic evideniaz micarea cursului aciunilor ca rezultat

al cererii i ofertei, i ofer informaii privitoare la evoluia viitoare de curs.Astfel, analiza

tehnic se bazeaz pe mai multe considerente, printre care i: faptul c toi factorii care

influeneaz cursul sunt ncorporate n nivelurile nregistrate de acesta, cursurile aciunilor se

ncadreaz n trenduri, faptul c participanii pe pia au de cele mai multe ori un comportament

iraional, precum i idea c istoria se repet.

Probabil c cel mai mare avantaj al analizei tehnice l reprezint uurina cu care aceasta

poate fi deprins i aplicat, chiar dac necesit o serie de date mai cuprinztoare i elaborarea

graficelor.

De asemenea, n procesul de luare a deciziilor, un rol important l deine i analiza

fundamental tocmai datorit valorii informaiilor furnizate de aceasta.Baza acestui tip de analiz

o reprezint faptul c preurile sunt previzionate prin identificarea factorilor de influen.Este

iari important gradul de obiectivitate al acesteia, relaiile dintre variabilele fundamentale i

cursul aciunilor fiind testate prin metode ma