Arbitrage Trading | FCATTLE/SOYB – Analisis Efisiensi | IFCM Indonesia
IFC Markets - Perdagangan Mata Uang Forex

Arbitrage Trading | FCATTLE/SOYB – Analisis Efisiensi

Selamat siang, kepada investor. Dalam ikhtisar ini, kami ingin memperkenalkan alat penyebaran trading, terdiri atas dasar dua komoditas pertanian berjangka dan penggunaan model PQM . Pertama-tama, kami ingin menarik perhatian Anda menuju tren utama dalam daging sapi/permintaan dan pasokan kedelai.
Menurut perkiraan USDA, pada saat ini ternak sebesar 1,03 miliar. India menyumbang 37% dari ternak dunia (379,7 miliar). Di antara para pemimpin dunia peternakan, Brazil (208 juta), China (104,2 juta), Uni Eropa (88 juta) dan Amerika Serikat (87,7 juta).

image

The world's cattle stock,%

India mengambil tempat keempat di Peringkat produksi daging sapi, dan tempat keenam dalam konsumsi daging sapi. Jika preferensi agama dan memasak dari Hindu berubah, maka akan ada kekurangan besar daging sapi di dunia. Pangsa India dalam ekspor dunia meningkat dari 5% menjadi lebih dari 20% selama 10 tahun terakhir. Mengenai AS, kita harus menekankan bahwa lingkungan memungkinkan negara ini menjadi eksportir daging terbesar, dan karenanya meningkatkan secara signifikan produksi dunia. Saham ternak AS masih dekat ke posisi terendah jangka panjang, meskipun telah meningkat selama empat tahun terakhir.

Khasiat utama kedelai dianggap protein. Kandungan protein dalam kedelai bisa mencapai 40%. Dengan demikian, kedelai biasanya digunakan sebagai pengganti murah dari daging, termasuk daging sapi. Menurut USDA, produksi kedelai global pada 2014/2015 akan berjumlah 300 juta ton. Konsumen kedelai utama adalah negara-negara di Asia Tenggara. Total saham mereka di ekspor dunia adalah 76%, Cina - 66,2%. Kami berasumsi bahwa konsumen akan terus mengubah pengganti daging dengan kedelai untuk daging sapi, sebagai perekonomian terdepan Cina dan Asia. Perubahan yang sesuai memungkinkan dalam permintaan total untuk produk ini. Pada gilirannya, hal ini dapat meningkatkan harga daging sapi dan menurunkan biaya kedelai. Anda dapat melihat di tren utama dalam harga produksi, konsumsi, daging sapi, dan kedelai selama lebih dari 50 tahun di grafik berikut ini.

image

World beef production, mln. Tons

Produksi daging sapi dan kedelai dunia pada tahun 1960 adalah sama: sedikit kurang dari 30 juta ton. Sejak saat itu, produksi daging sapi telah meningkat sebesar 2,3 kali, dan kedelai - sepuluh kali lipat. Daerah budidaya kedelai dunia meningkat 4,4 kali untuk 105 juta ha, dan tanaman rata-rata dua kali lipat menjadi 23 ton/ha. Di tengah data ini, pembantaian global sapi meningkat sebesar 70% dalam 54 tahun terlihat tidak meyakinkan. Meskipun jumlah sapi per hektar ternak yang merumput diperoleh 0,23-0,32, jumlah sapi di peternakan dunia telah berkurang.

image

World soybean production, million tons (columns). Soybean consumption per year, kg/person (points, line).

Konsumsi daging sapi dunia telah tergelincir sedikit sejak pertengahan tahun 70-an di tengah perkembangan unggas yang cepat. Bahkan, itu kembali ke tingkat 1960. Namun, konsumsi daging sapi di negara-negara Asia meningkat sangat pesat. Sejak awal-60s pertumbuhan menjadi 43%.

image

Beef consumption, kg per person annually: globally (columns) and South-East Asia (line).

Meningkatnya permintaan daging sapi di Asia Tenggara berkontribusi terhadap kenaikan harga substansial daging di pasar global. Sejak tahun 1960, harga daging sapi dan kedelai telah melompat. Berdasarkan harga tahunan ($/kg) daging sapi dan kedelai, kami menyusun sebuah sebaran instrumen, nilai yang dinyatakan mengandalkan rasio harga daging sapi/kedelai. Nilai harga relatif ini disajikan dalam persentase.

image

The ratio of 1 kg of beef price ($)/1 kg of soybeans price ($),%

Grafik menunjukkan bahwa harga spread ini telah menjadi tren yang menyamping selama 54 tahun. Ciri khas ini cocok untuk instrumen spread berdasarkan aset yang saling terkait. Kami berasumsi bahwa dengan meningkatnya permintaan daging sapi di negara-negara Asia, daging sapi akan terus meningkat dalam harga, bersama dengan peningkatan kesejahteraan warga setempat. Sementara itu, pengurangan permintaan kedelai mungkin terjadi, karena kedelai dianggap pengganti yang lebih murah untuk protein daging. Kenaikan lebih lanjut dalam harga menyebar ke batas atas kisaran yang diharapkan. Faktor risiko utama untuk daging sapi tetap meningkatkan ternak sapi di Amerika Serikat. Adapun kedelai, permintaan global untuk produk ini hampir seluruhnya tergantung pada Cina, dan dapat menebal hanya dalam kasus perlambatan ekonomi tiba-tiba di Cina. Kita menyaksikan tanda-tanda pertama dari proses ini pada saat ini.

Dengan memperhitungkan faktor fundamental, kita akan membangun sebuah instrumen spread trading yang berbasis pada teknologi PCI. Kami akan mengingatkan Anda bahwa model PQM memungkinkan menyusun instrumen sintetik: spread dipasangkan, portofolio dan sebaran portofolio komposit. Mari kita kembali ke pemeriksaan kasus yang paling sederhana: pasangan trading arbitrase dari dua kontrak berjangka yang terkait secara fundamental pada daging sapi dan kedelai. Ingat bahwa kontraposisi dari dua aset didefinisikan atas dasar rasio harga mereka mengingat volume yang ditentukan. Mengenai keterkaitan tinggi instrumen ini, investor memiliki kemungkinan untuk memantau instrumen komposit tunggal bukan dua instrumen dasar. Salah satu cara tradisional untuk menentukan tingkat keterhubungan adalah koefisien korelasi linear, atau "korelasi", yang menunjukkan ketergantungan linear perubahan biaya aset. Koefisien r ini jatuh dalam kisaran [-1,1]. Mengingat nilai korelasi negatif, pertumbuhan harga aset dasar mengarah ke penurunan harga aset tawaran dan sebaliknya: kondisi datar menjadi tidak berkelanjutan. Dengan demikian, perbedaan korelasi dari nilai -100%, yaitu r + 1 mengungkapkan kemungkinan tren bergerak menjadi "alat komposit". Kami anggap penggunaan praktis arbitrase tersebar persis di bawah kondisi ini.

image

Seperti telah disebutkan di atas, penggunaan kedelai sebagai pengganti daging mungkin menyarankan hubungan terbalik antara permintaan untuk produk ini. Hipotesis diuji dengan cara indikator Korelasi IND, salah satu indikator yang memungkinkan penghitungan koefisien korelasi. Indikator tersedia secara gratis di forum MQL5: www.mql5.com/ru/code/download/9930/IND_Correlation.mq4. Kami melampirkannya di grafik harian #C-FCATTLE dan mendefinisikan cakrawala 13 hari untuk menghitung korelasi antara harga kontrak berjangka pada daging sapi beku dan kedelai. Kita bisa melihat bahwa garis sinyal mendekati nilai batas -1 dan sesuai dengan tanda terakhir di level -0,92 (-92%). Ini menegaskan hubungan kebalikan dari aset tersebut di cakrawala 13 hari dan memungkinkan untuk mengandalkan gerakan tren intensif.

image

Di sini kita mempertimbangkan grafik harian dari #C-FCATTLE/#C-SOYB, terdiri atas dasar platform NetTradeX. Divergensi koefisien korelasi memasuki babak setengah negatif sesuai dengan 1-05 Mei: ini adalah kerangka tepat saat tren baru dimulai pada grafik harian PCI. Korelasi dapat digunakan sebagai konfirmasi tambahan dari osilator. Saat ini kita dapat mengamati osilator RSI memasuki zona overbought dan mendekati nilai batas 100%. Sementara itu, harga spread datang lebih dekat dengan pertentangan sejarah di 1,01582, yang mungkin akan menjadi tingkat awal timbulnya pelacakan kembali yang kuat, mengambil perilaku osilator menjadi pertimbangan. Kami percaya bahwa level utama ini dapat digunakan untuk membatasi risiko, dan posisi dapat dibuka di bawah 0,92777, tanda penyimpangan ini akan menyebabkan pembalikan Parabolik SAR, bergerak menyimpang rata-rata dan retrace harga ke saluran Bollinger. Sebagian target pangambilan profit dapat ditempatkan di dekat dukungan di 0,80623. Setelah pembukaan posisi, Trailing Stop dianjurkan untuk dipindahkan setelah nilai ParabolicSAR harian setelah eksekusi order. Dengan demikian, kita dapat mengoptimalkan risiko/rasio imbalan dalam mendukung kami dalam proses perubahan kondisi pasar. Perhatikan bahwa kita memilih jangka waktu 13 hari sebagai cakrawala statistik semua indikator: ini adalah kerangka waktu yang sama yang digunakan dalam analisis korelasi. Dengan demikian, kita mengikuti prinsip konsistensi metode analisis.





Close support
Call to Skype Call to messenger Call to telegram Call to WhatsApp Call Back