Badanie przewidywalności zmian kursu złotego wobec EUR i USD

• Authors: Piasecki Krzysztof , Stasiak Michał Dominik

Title variants

EN

Study of predictability of PLN to EUR and USD exchange rate

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Od lat toczą się spory o zasadność wykorzystywania metod analizy technicznej do predykcji przyszłych zmian kursu. Często w badaniach zakłada się brak wpływu historycznych zmian na bieżący przebieg kursu. Takie założenie podważa zasadność wykorzystania jakichkolwiek metod analizy technicznej do prognozowania rynku. W artykule zaprezentowano sposób weryfikacji tego założenia dla notowań kursu złotego w stosunku do dwóch głównych walut: dolara amerykańskiego oraz euro. W badaniu wykorzystano reprezentacje binarną, która jest o wiele dokładniejsza niż reprezentacja świecowa. Reprezentacja ta umożliwia wiarygodną weryfikację hipotezy o wpływie zmian historycznych na aktualny przebieg kursu z wykorzystaniem testowania statystycznego. Schemat badania dodatkowo pozwala na wyznaczenie zakresu jednostek dyskretyzacji, dla których otrzymana reprezentacja binarna może być wykorzystana do budowy systemów predykcyjnych wspomagających decyzje inwestycyjne na rynku walutowym.

EN

For years, there have been many disputes concerning application of technical analysis methods to predict future exchange rate changes. Often the research assumes no impact of historical data on the current course trajectory. Such an assumption undermines the legitimacy of using any technical analysis methods to forecast the market. The article presents a verification method for this assumption, performed on quotations of PLN exchange rate in relation to two main currencies: US dollar and Euro. The study uses a binary representation which is much more accurate than the candlestick representation. This representation enables reliable verification of the hypothesis about the impact of historical data on the current course trajectory with use of statistical testing. The survey scheme additionally allows to determine the range of discretization units for which the obtained binary representation can be used to construct predictive systems supporting investment decisions on the currency market.

Keywords

PL

rynek walutowy; modelowanie kursów walutowych; wspieranie decyzji inwestycyjnych

EN

foreign exchange market; exchange rate modelling; currency market investment decision support

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Journal: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Year: 2018
• Issue: 531
• Pages: 379-389

Contributors

author

Piasecki Krzysztof

author

Stasiak Michał Dominik

References

• Bachelier L., 1900, Théorie de la Spéculation, Annales scientifiques de l’É.N.S. 3e série, t. 17, s. 21-86.
• Burgess G., 2010, Trading and Investing in the Forex Markets Using Chart Techniques, vol. 543, John Wiley & Sons, https://doi.org/10.1002/9781119206552
• Cheung Y.W., Chinn M.D., 1999, Macroeconomic implications of the beliefs and behavior of foreign exchange traders, no. w7417, National Bureau of Economic Research.
• Chung K.L., 1979, Elementary Probability Theory with Stochastic Processes, Springer.
• David F.N., Barton D.E., 1962, Combinatorial Chance, Hafner Publishing Co., New York, s. 230.
• De Villiers V., 1933, The Point and Figure Method of Anticipating Stock Price Movements: Complete Theory and Practice, Stock Market Publications.
• Fama E.F., 1970, Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, The Journal of Finance, no. 43, s. 383-417. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1970.tb00518.x
• Frost A.J., Prechter R.R., 2005, Elliott wave principle: key to market behavior, Elliott Wave International.
• García B.Q., Gaytán J.C.T., Wolfskill L.A., 2012, The Role of Technical Analysis in the Foreign
• Exchange Market, Global Journal of Business Research, 6(3), s. 17-22.
• Gibbons J.D., 1985, Nonparametric Statistical Inference, 2nd ed., Marcel Dekker, New York, s. 50-58.
• Godbole P., Papastavridis G. (red.), 1994, Runs and patterns in probability, Selected papers, Kluwer.
• Lee K.H., Jo G.S., 1999, Expert system for predicting stock market timing using a candlestick chart, Expert Systems with Applications, 16(4), s. 357-364.
• Li W., Wong M.C., Cenev J., 2015, High frequency analysis of macro news releases on the foreign exchange market: A survey of literature, Big Data Research, 2(1), s. 33-48.
• Logue D.E., Sweeney R.J., 1977, White noise in imperfect markets: the case of the franc/dollar exchange rates, The Journal of Finance, 32(3), s.761-768. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1977.tb01986.x.
• Menezes A., Van Oorschot P., Vanstone S., 1996, Handbook of Applied Cryptography, CRC Press.
• Murphy J., 1986, Technical analysis of the futures markets: A comprehensive guide to trading methods and applications, Prentice Hall Press.
• Neely C.J., Weller, P.A., 2011, Technical analysis in the foreign exchange market, Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper No, https://doi.org/10.1002/9781118445785.ch12.
• Piasecki K., Stasiak M.D., 2018a, The currency trading system with constant magnitude of unitary return, [w:] Szkutnik W. i in., 10th International Scientific Conference “Analysis of International Relations 2018. Methods and Models of Regional Development. Summer Edition”. Conference Proceedings, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, s. 40-48.
• Piasecki K., Stasiak M.D., 2018b, Badanie przewidywalności zmian kursu złotego wobec EUR i USD. Wyniki testów statystycznych dla pary walutowej EUR/PLN, https://doi.org/ 10.13140/RG.2.2.32940.77446.
• Piasecki K., Stasiak M.D., 2018c, Badanie przewidywalności zmian kursu złotego wobec EUR i USD. Wyniki testów statystycznych dla pary walutowej EUR/PLN, https://doi.org/10.13140/RG.2.2.21616.15365.
• Pitman J., 1993, Probability, Springer-Verlag, New York, s. 93-108.
• Revesz P., 1990, Random Walk in Random and Non-Random Environments, World Scientific, Singapore.
• Schlossberg B., 2006, Technical Analysis of the Currency Market, John Wiley & Sons.
• Stasiak M.D., 2016, Modelling of currency exchange rates using a binary representation, Proceedings of 37th International Conference on Information Systems Architecture and Technology – ISAT 2016, Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-319-46592-0_13.
• Stasiak M.D., 2017, Modelling of Currency Exchange Rates Using a Binary-Wave Representation, Proceedings of International Conference on Information Systems Architecture and Technology, Springer, s. 27-37, https://doi.org/10.1007/978-3-319-67223-6.
• Yazdi S.H.M., Lashkari Z.H., 2013, Technical Analysis of Forex by MACD Indicator, International Journal of Humanities and Management Sciences (IJHMS), t. 1, no. 2, s. 159-165.