Nowa platforma e-learningowa
Fundacji GPW
Fundacji GPW
Po pierwsze, zrozumiemy to, co analizujemy: źródła danych, ich prezentację i ujęcie w czytelny i przyjazny dla użytkownika sposób.
Po drugie, cofniemy się w czasie o około 100 lat. Właśnie na początku XX wieku powstało kilka niezależnych teorii próbujących odpowiedzieć na najważniejsze pytanie: kiedy otworzyć, a kiedy zamknąć pozycję? Zauważono wtedy, że schematy na wykresach powtarzają się niezależnie od instrumentu czy ramy czasowej, że trendy są czasami zakłócane przez korekty i że w końcu się odwracają. Ruchy mogą być dynamiczne, ale także wolniejsze, czytelne lub poszarpane. Od tego czasu niewiele się zmieniło, więc na chwilę wrócimy do korzeni.
Po trzecie, pokażemy, że większość narzędzi analizy technicznej została stworzona po to, aby oddzielić sygnał od szumu i odpowiedzieć na pytanie o otwarcie i zamknięcie pozycji. Nie ma potrzeby przeciążać wykresu zbyt wieloma narzędziami, ponieważ w przypadku analizy technicznej zasada „im mniej, tym lepiej” ma sens. Nie ma idealnych narzędzi, a najlepsze to te, które rozumiemy najlepiej.
Agenda
Dane i sposoby ich wizualizacji
Założenia analizy technicznej
Najważniejsze definicje i cele analizy technicznej
Narzędzia uznaniowe
Narzędzia matematyczne
Wskazówki praktyczne
Paweł Małmyga
Ukończył Wydział Zarządzania na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu. Od 2010 roku związany z Biurem Maklerskim PKO Banku Polskiego, w którym zajmuje się analizą techniczną. Autor tysięcy komentarzy rynkowych, prelegent na konferencjach branżowych i szkoleniach na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie.
Poza analizą techniczną zajmuje się ilościowym podejściem do klasyfikowania instrumentów inwestycyjnych. Wielokrotnie wyróżniony w TOP 3 najlepszych analityków technicznych w Polsce według Gazety Giełdy i Inwestorów “Parkiet”. Jego główny obszar zainteresowań profesjonalnych to instrumenty pochodne, zarządzanie ryzykiem, a przede wszystkim algorytmiczne strategie inwestycyjne. W wolnym czasie poszerza wiedzę z zakresu statystyki, analizy danych i programowania.