В области финансов , технический анализ является анализ методологии прогнозирования направления цен на основе изучения прошлых рыночных данных, в первую очередь цены и объема. [1] Поведенческая экономика и количественный анализ используют многие из тех же инструментов технического анализа, [2] [3] [4], который, будучи аспектом активного управления , во многом противоречит современной теории портфелей . Эффективность как технического, так и фундаментального анализа оспаривается гипотезой эффективного рынка., который утверждает, что цены на фондовом рынке по существу непредсказуемы, [5] и исследования того, дает ли технический анализ какую-либо пользу, дали неоднозначные результаты. [6] [7] [8] Таким образом, многие ученые называют его лженаукой . [9]
История
Принципы технического анализа основаны на данных финансовых рынков за сотни лет . [10] Некоторые аспекты технического анализа начали появляться в отчетах амстердамского торговца Джозефа де ла Веги о голландских финансовых рынках в 17 веке . Говорят, что в Азии технический анализ - это метод, разработанный Хоммой Мунехиса в начале 18 века, который превратился в использование свечей и сегодня является инструментом для построения графиков технического анализа. [11] [12]
Журналист Чарльз Доу (1851–1902) собрал и тщательно проанализировал данные американского фондового рынка и опубликовал некоторые из своих выводов в редакционных статьях для The Wall Street Journal . Он считал, что в этих данных можно найти закономерности и бизнес-циклы , концепция, позже известная как « теория Доу ». Однако сам Доу никогда не выступал за использование своих идей в качестве стратегии торговли акциями.
В 1920-х и 1930-х годах Ричард В. Шабакер опубликовал несколько книг, которые продолжили работу Чарльза Доу и Уильяма Питера Гамильтона в их книгах « Теория и практика фондового рынка» и « Технический анализ рынка» . В 1948 году Роберт Д. Эдвардс и Джон Маги опубликовали « Технический анализ фондовых тенденций», который считается одной из основополагающих работ в этой дисциплине. Он занимается исключительно анализом тренда и графическими моделями и используется до сих пор. Ранний технический анализ был почти исключительно анализом графиков, потому что вычислительная мощность компьютеров была недоступна для современного уровня статистического анализа. Сообщается, что Чарльз Доу создал форму анализа диаграмм с точками и фигурами . С появлением поведенческих финансов как отдельной дисциплины в экономике Пол В. Аццопарди объединил технический анализ с поведенческими финансами и ввел термин «поведенческий технический анализ». [13]
Среди других пионеров методов анализа - Ральф Нельсон Эллиотт , Уильям Делберт Ганн и Ричард Вайкофф, которые разработали свои соответствующие методы в начале 20 века. В последние десятилетия было разработано и усовершенствовано больше технических инструментов и теорий, причем все большее внимание уделяется компьютерным методам с использованием специально разработанного компьютерного программного обеспечения .
Общее описание
Фундаментальные аналитики изучают прибыль, дивиденды, активы, качество, соотношение, новые продукты, исследования и тому подобное. Технические специалисты также используют множество методов, инструментов и техник, одним из которых является использование диаграмм. Используя графики, технические аналитики стремятся определить ценовые модели и рыночные тенденции на финансовых рынках и пытаются использовать эти модели. [14]
Специалисты, использующие графики, ищут типичные модели ценовых графиков, такие как хорошо известные модели разворота « голова и плечи» [15] или « двойная вершина / основание» , изучают технические индикаторы , скользящие средние и ищут такие формы, как линии поддержки, сопротивления, каналы и т. Д. более неясные образования, такие как флаги , вымпелы , дни баланса и образцы чашек и ручек . [16]
Технические аналитики также широко используют рыночные индикаторы многих видов, некоторые из которых представляют собой математические преобразования цены, часто включая увеличение и уменьшение объема, данные роста / падения и другие исходные данные. Эти индикаторы используются для оценки того, находится ли актив в тренде, и если это так, то вероятность его направления и продолжения. Технические специалисты также ищут взаимосвязи между индексами цены / объема и рыночными индикаторами. Примеры включают скользящую среднюю , индекс относительной силы и MACD . Другие направления исследования включают корреляцию между изменениями в опционах ( подразумеваемая волатильность ) и соотношением пут / колл с ценой. Также важны индикаторы настроений, такие как соотношение пут / колл, соотношение бычий / медвежий, короткий интерес, подразумеваемая волатильность и т. Д.
В техническом анализе есть много техник. Приверженцы различных техник (например: свечной анализ, старейшая форма технического анализа, разработанная японским трейдером зерна; гармоники ; теория Доу ; и волновая теория Эллиотта ) могут игнорировать другие подходы, однако многие трейдеры комбинируют элементы из более чем одной техники. . Некоторые технические аналитики используют субъективное суждение, чтобы решить, какой паттерн (паттерны) конкретный инструмент отражает в данный момент времени, и какой должна быть интерпретация этого паттерна. Другие используют строго механический или систематический подход к идентификации и интерпретации паттернов.
В отличие от технического анализа, фундаментальный анализ - это изучение экономических факторов, влияющих на то, как инвесторы оценивают финансовые рынки. Технический анализ утверждает, что цены уже отражают все основные фундаментальные факторы. Технические индикаторы предназначены для выявления тенденций, хотя ни технические, ни фундаментальные индикаторы не идеальны. Некоторые трейдеры используют исключительно технический или фундаментальный анализ, в то время как другие используют оба типа для принятия торговых решений. [17]
Характеристики
Технический анализ использует модели и торговые правила, основанные на преобразованиях цен и объемов, таких как индекс относительной силы , скользящие средние , регрессии , межрыночные и внутрирыночные корреляции цен, бизнес-циклы , циклы фондового рынка или, как правило, через распознавание графика. узоры.
Технический анализ отличается от подхода фундаментального анализа к анализу ценных бумаг и фондового рынка. В фундаментальном уравнении M = P / E технический анализ - это изучение M (кратного). Множественность включает в себя психологию изобилия, то есть степень готовности покупать / продавать. Также в M есть способность платить, поскольку, например, израсходованный бык не может заставить рынок подняться, а богатый медведь - нет. Технический анализ анализирует цену, объем, психологию, денежные потоки и другую рыночную информацию, тогда как фундаментальный анализ рассматривает факты компании, рынка, валюты или товара. Большинство крупных брокерских компаний, торговых групп или финансовых учреждений обычно имеют команду как по техническому анализу, так и по фундаментальному анализу.
В 1960-х и 1970-х годах это широко отвергалось академиками. В обзоре 2007 года Ирвин и Парк [6] сообщили, что 56 из 95 современных исследований показали, что оно дает положительные результаты, но отметили, что многие из положительных результатов оказались сомнительными из-за таких проблем, как отслеживание данных , так что доказательства в поддержку технических анализ был безрезультатным; многие ученые до сих пор считают его лженаукой . [9] Академики , такие как Юджин Фама говорят , что доказательства технического анализа немногочисленны и не согласуется с слабой форме на гипотезы эффективного рынка . [18] [19] Пользователи считают, что даже если технический анализ не может предсказать будущее, он помогает выявить тенденции, тенденции и торговые возможности. [20]
В то время как некоторые отдельные исследования показали, что технические правила торговли могут привести к стабильной доходности в период до 1987 г. [21] [7] [22] [23], большая часть академических работ сосредоточена на природе аномального положения иностранной валюты. рынок. [24] Предполагается, что эта аномалия связана с интервенцией центрального банка , для предсказания которой, очевидно, не предназначен технический анализ. [25]
Принципы
Основной принцип технического анализа заключается в том, что рыночная цена отражает всю соответствующую информацию, влияющую на этот рынок. Поэтому технический аналитик смотрит на историю торговли ценными бумагами или сырьевыми товарами, а не на внешние факторы, такие как экономические, фундаментальные и новостные события. Считается, что ценовое движение имеет тенденцию повторяться из-за коллективного шаблонного поведения инвесторов. Следовательно, технический анализ фокусируется на идентифицируемых ценовых тенденциях и условиях. [26] [27]
Рыночная активность все скидывает
Исходя из предпосылки, что вся соответствующая информация уже отражена в ценах, технические аналитики полагают, что важно понимать, что инвесторы думают об этой информации, известной и воспринимаемой.
Цены движутся в тренде
Технические аналитики считают, что цены имеют направленный тренд, т. Е. Вверх, вниз или вбок (флэт), или какая-то их комбинация. Основное определение ценового тренда было первоначально предложено теорией Доу . [14]
Примером ценной бумаги, имевшей явную тенденцию, является AOL с ноября 2001 г. по август 2002 г. Технический аналитик или сторонник тенденции, распознающий эту тенденцию, будет искать возможности продать эту ценную бумагу. AOL стабильно движется вниз в цене. Каждый раз, когда акции росли, продавцы выходили на рынок и продавали акции; отсюда и «зигзагообразное» движение цены. Серия «более низких максимумов» и «более низких минимумов» является характерным признаком нисходящего тренда акции. [28] Другими словами, каждый раз, когда акция снижалась, она опускалась ниже своей предыдущей относительной минимальной цены. Каждый раз, когда акция двигалась выше, она не могла достичь уровня своей предыдущей относительной максимальной цены.
Обратите внимание, что череда более низких минимумов и более низких максимумов началась не раньше августа. Затем AOL устанавливает низкую цену, которая не пробивает относительный минимум, установленный ранее в этом месяце. Позже в том же месяце акция делает относительный максимум, равный самому последнему относительному максимуму. В этом специалист видит явные признаки того, что нисходящий тренд, по крайней мере, приостанавливается и, возможно, заканчивается, и, вероятно, прекратит активные продажи акций в этот момент.
История имеет свойство повторяться
Технические аналитики считают, что инвесторы коллективно повторяют поведение инвесторов, которые им предшествовали. Для технического специалиста эмоции на рынке могут быть иррациональными, но они существуют. Поскольку поведение инвесторов повторяется так часто, технические специалисты полагают, что на графике будут развиваться узнаваемые (и предсказуемые) ценовые модели. [14] Распознавание этих паттернов может позволить техническому специалисту выбирать сделки, которые имеют более высокую вероятность успеха. [29]
Технический анализ не ограничивается построением графиков, он всегда учитывает ценовые тенденции. [1] Например, многие технические специалисты следят за исследованиями настроений инвесторов. Эти опросы позволяют оценить настрой участников рынка, в частности, настроены они на медвежьи или бычьи настроения . Технические специалисты используют эти опросы, чтобы определить, продолжится ли тренд или может развиться разворот; они, скорее всего, предвидят перемены, когда опросы показывают крайние настроения инвесторов. [30] Опросы, которые, например, демонстрируют непреодолимый бычий настрой, свидетельствуют о том, что восходящий тренд может развернуться; предпосылка состоит в том, что если большинство инвесторов настроены на повышение, они уже купили рынок (ожидая более высоких цен). И потому , что большинство инвесторов являются бычьими и инвестированы, один предполагает , что немногие покупатели остаются. В результате остается больше потенциальных продавцов, чем покупателей, несмотря на оптимистичные настроения. Это говорит о том, что цены будут иметь тенденцию к снижению, и является примером противоположной торговли . [31]
Промышленность
Отрасль во всем мире представлена Международной федерацией технических аналитиков (IFTA), которая является федерацией региональных и национальных организаций. В США отрасль представлена как CMT Association, так и Американской ассоциацией профессиональных технических аналитиков (AAPTA). Соединенные Штаты также представлены Ассоциацией аналитиков технической безопасности Сан-Франциско (TSAASF). В Великобритании отрасль представлена Обществом технических аналитиков (STA). STA была одним из основателей IFTA, недавно отметила свое 50-летие и выдает аналитикам диплом по техническому анализу. В Канаде отрасль представлена Канадским обществом технических аналитиков. [32] В Австралии отрасль представлена Австралийской ассоциацией технических аналитиков (ATAA), [33] (которая входит в состав IFTA) и Австралийской ассоциацией профессиональных технических аналитиков (APTA) Inc. [34]
Общества профессионального технического анализа работали над созданием совокупности знаний, описывающих область технического анализа. Комплекс знаний играет центральную роль в этой области как способ определения того, как и почему может работать технический анализ. Затем он может использоваться академическими кругами, а также регулирующими органами при разработке надлежащих исследований и стандартов для данной области. Ассоциация CMT опубликовала свод знаний, который является структурой для Chartered рынка техник (CMT) экзамена. [35]
Программное обеспечение
Программное обеспечение для технического анализа автоматизирует функции построения графиков, анализа и отчетности, которые помогают техническим аналитикам анализировать и прогнозировать финансовые рынки (например, фондовый рынок ). [ необходима цитата ] .
В дополнение к устанавливаемым программным пакетам для настольных ПК в традиционном смысле в отрасли наблюдается появление облачных приложений и интерфейсов прикладного программирования (API), которые предоставляют технические индикаторы (например, MACD, полосы Боллинджера) через протоколы RESTful HTTP или интрасети. .
Современное программное обеспечение для технического анализа часто доступно в виде веб-приложения или приложения для смартфона без необходимости загрузки и установки пакета программного обеспечения.
Систематическая торговля
Нейронные сети
С начала 1990-х годов, когда появились первые практически применимые типы, популярность искусственных нейронных сетей (ИНС) быстро выросла. Это адаптивные программные системы для искусственного интеллекта , которые были вдохновлены тем, как работают биологические нейронные сети. Их используют, потому что они могут научиться обнаруживать сложные закономерности в данных. В математических терминах, они являются универсальные функция аппроксиматоры , [36] [37] означает , что при правильных данных и настроены правильно, они могут захватывать и моделировать любой ввод-вывод отношения. Это не только устраняет необходимость в интерпретации графиков или серии правил для генерации сигналов входа / выхода, но также обеспечивает мост к фундаментальному анализу , поскольку переменные, используемые в фундаментальном анализе, могут использоваться в качестве входных данных.
Поскольку ИНС являются, по сути, нелинейными статистическими моделями, их точность и возможности прогнозирования могут быть проверены как математически, так и эмпирически. В различных исследованиях авторы утверждали, что нейронные сети, используемые для генерации торговых сигналов с учетом различных технических и фундаментальных входных данных, значительно превзошли стратегии покупки и удержания, а также традиционные методы линейного технического анализа в сочетании с экспертными системами, основанными на правилах. [38] [39] [40]
В то время как продвинутая математическая природа таких адаптивных систем удерживает нейронные сети для финансового анализа в основном в академических исследовательских кругах, в последние годы более удобное для пользователя программное обеспечение нейронных сетей сделало технологию более доступной для трейдеров. [ необходима цитата ]
Бэктестинг
Систематическая торговля чаще всего применяется после тестирования инвестиционной стратегии на исторических данных. Это называется бэктестированием. Бэктестинг чаще всего выполняется для технических индикаторов, но может применяться к большинству инвестиционных стратегий (например, фундаментальный анализ). Хотя традиционное бэктестирование проводилось вручную, оно обычно проводилось только на отобранных людьми акциях, и, таким образом, при выборе акций требовалось предварительное знание. С появлением компьютеров тестирование на исторических данных можно проводить на целых биржах за десятилетия исторических данных за очень короткие промежутки времени.
Использование компьютеров имеет свои недостатки, поскольку они ограничиваются алгоритмами, которые компьютер может выполнять. Некоторые торговые стратегии полагаются на человеческую интерпретацию [41] и не подходят для компьютерной обработки. [42] Только технические индикаторы, которые являются полностью алгоритмическими, могут быть запрограммированы для компьютеризированного автоматического тестирования на исторических данных.
Сочетание с другими методами прогноза рынка
Джон Мерфи заявляет, что основными источниками информации, доступной техническим специалистам, являются цена, объем и открытый интерес . [14] Другие данные, такие как индикаторы и анализ настроений , считаются второстепенными.
Однако многие технические аналитики выходят за рамки чисто технического анализа, сочетая другие методы прогнозирования рынка со своей технической работой. Одним из сторонников этого подхода является Джон Боллинджер , который ввел термин рациональный анализ в середине 1980-х годов для обозначения пересечения технического анализа и фундаментального анализа. [43] Другой такой подход, анализ слияния, совмещает фундаментальный анализ с техническим в попытке улучшить работу менеджера портфеля.
Технический анализ также часто сочетается с количественным анализом и экономикой . Например, нейронные сети могут использоваться для определения межрыночных отношений. [44]
Технические аналитики также используют опросы инвесторов и информационные бюллетени, а также индикаторы настроений на обложках журналов. [45]
Эмпирическое доказательство
Действительно ли технический анализ работает - вопрос спорный. Методы сильно различаются, и разные технические аналитики могут иногда делать противоречивые прогнозы на основе одних и тех же данных. Многие инвесторы заявляют, что они получают положительную прибыль, но академические оценки часто обнаруживают, что она не имеет предсказательной силы . [46] Из 95 современных исследований 56 пришли к выводу, что технический анализ дал положительные результаты, хотя систематическая ошибка отслеживания данных и другие проблемы затрудняют анализ. [6] Нелинейное прогнозирование с использованием нейронных сетей иногда дает статистически значимые результаты прогнозирования. [47] Федеральная резервная рабочий документ [7] относительно поддержки и сопротивления уровней в краткосрочных валютных курсов «предлагает убедительные доказательства того, что уровни помогают предсказать внутридневные прерывания тренда», хотя «предсказательная сила» из этих уровней был «Found варьироваться в зависимости от обменного курса и исследуемых фирм ".
Стратегии технической торговли оказались эффективными на китайском рынке в недавнем исследовании, в котором говорится: «Наконец, мы находим значительную положительную доходность сделок на покупку, генерируемую противоположной версией правила пересечения скользящих средних, правилом прорыва канала и Правило торговли полосами Боллинджера после учета транзакционных издержек в 0,50 процента ". [48]
Влиятельное исследование 1992 г., проведенное Brock et al. который, казалось, нашел поддержку технических правил торговли, был протестирован на отслеживание данных и другие проблемы в 1999 году; [49] образец, описанный Brock et al. был устойчив к слежению за данными.
Впоследствии всестороннее исследование вопроса амстердамским экономистом Гервином Гриффиоеном приходит к выводу, что «для индексов фондового рынка США, Японии и большинства западноевропейских стран рекурсивная процедура прогнозирования вне выборки не является прибыльной после небольших транзакционных издержек. Более того, для достаточно высоких транзакционных издержек путем оценки CAPM установлено , что техническая торговля не показывает статистически значимых вневыборочных прогнозов с поправкой на риск почти для всех фондовых индексов ». [19] Транзакционные издержки особенно применимы к «стратегиям импульса»; всесторонний обзор данных и исследований 1996 года пришел к выводу, что даже небольшие операционные издержки приведут к неспособности уловить излишки таких стратегий. [50]
В статье, опубликованной в Journal of Finance , доктор Эндрю Ло, директор Лаборатории финансового инжиниринга Массачусетского технологического института, работая с Гарри Мамайским и Цзян Ванем, обнаружил, что:
Технический анализ, также известный как «построение графиков», был частью финансовой практики в течение многих десятилетий, но эта дисциплина не получила такого же уровня академического изучения и признания, как более традиционные подходы, такие как фундаментальный анализ . Одним из основных препятствий является в высшей степени субъективный характер технического анализа - наличие геометрических фигур на исторических графиках цен часто оказывается в глазах смотрящего. В этой статье мы предлагаем систематический и автоматический подход к распознаванию технических образов с использованием непараметрической ядерной регрессии и применяем этот метод к большому количеству акций США с 1962 по 1996 год для оценки эффективности технического анализа. Сравнивая безусловное эмпирическое распределение дневной доходности акций с условным распределением, обусловленным конкретными техническими индикаторами, такими как голова и плечи или двойное дно, мы обнаруживаем, что за 31-летний период выборки несколько технических индикаторов действительно предоставляют дополнительную информацию. и может иметь некоторую практическую ценность. [8]
В той же статье доктор Ло написал, что «несколько академических исследований показывают, что ... технический анализ вполне может быть эффективным средством извлечения полезной информации из рыночных цен». [8] Некоторые методы, такие как геометрия Драммонда, пытаются преодолеть прошлое смещение данных, проецируя уровни поддержки и сопротивления с разных временных рамок на ближайшее будущее и комбинируя это с методами возврата к среднему. [51]
Гипотеза эффективного рынка
Гипотеза эффективного рынка (EMH) противоречит основным принципам технического анализа, утверждая, что прошлые цены не могут быть использованы для выгодного прогнозирования будущих цен. Таким образом, он считает, что технический анализ не может быть эффективным. Экономист Юджин Фама опубликовал основополагающую статью о EMH в Journal of Finance в 1970 году и сказал: «Короче говоря, доказательства в поддержку модели эффективных рынков обширны, а противоречивые доказательства (что в некоторой степени уникальны в экономике) немногочисленны». [52]
EMH игнорирует то, как работают рынки, поскольку многие инвесторы основывают свои ожидания, например, на прошлых доходах или послужном списке. Поскольку на будущие цены акций могут сильно влиять ожидания инвесторов, технические специалисты утверждают, что это только означает, что прошлые цены влияют на будущие цены. [53] Они также указывают на исследования в области поведенческих финансов , в частности, на то, что люди не являются рациональными участниками, которых EMH делает из них. Технические специалисты давно говорят, что иррациональное поведение человека влияет на цены акций и что такое поведение приводит к предсказуемым результатам. [54] Автор Дэвид Аронсон говорит, что теория поведенческих финансов сочетается с практикой технического анализа:
Рассматривая влияние эмоций, когнитивных ошибок, иррациональных предпочтений и динамику группового поведения, поведенческие финансы предлагают сжатые объяснения чрезмерной волатильности рынка, а также избыточной прибыли, получаемой устаревшими информационными стратегиями ... наличие рыночной неэффективности, которая порождает систематические движения цен, которые позволяют работать объективным методам ТА [технического анализа]. [53]
Сторонники EMH отвечают, что, хотя отдельные участники рынка не всегда действуют рационально (или имеют полную информацию), их совокупные решения уравновешивают друг друга, приводя к рациональному результату (оптимистам, которые покупают акции и выставляют более высокую цену, противостоят пессимисты, которые продают их акции. , что удерживает цену в равновесии). [55] Точно так же полная информация отражается в цене, потому что все участники рынка приносят свои собственные индивидуальные, но неполные знания вместе на рынке. [55]
Гипотеза случайного блуждания
Гипотеза случайного блуждания может быть выведена из гипотезы слабых эффективных рынков, которая основана на предположении, что участники рынка полностью учитывают любую информацию, содержащуюся в прошлых движениях цен (но не обязательно другую общедоступную информацию). В своей книге «Случайная прогулка по Уолл-стрит» экономист из Принстона Бертон Малкиел сказал, что инструменты технического прогнозирования, такие как анализ закономерностей, в конечном итоге должны быть самоубийственными: «Проблема в том, что, как только такая закономерность станет известна участникам рынка, люди будут действовать в такой степени. способ, который предотвращает это в будущем ». [56] Малкиэль заявил, что, хотя импульс может объяснить некоторые движения цен акций, импульса недостаточно для получения сверхприбыли. Малкиэль сравнил технический анализ с « астрологией ». [57]
В конце 1980-х годов профессора Эндрю Ло и Крейг МакКинли опубликовали статью, в которой поставили под сомнение гипотезу случайного блуждания. В ответе Малкиелю в 1999 г., Ло и МакКинли собрали эмпирические статьи, в которых ставилась под сомнение применимость гипотезы [58] , предполагающей неслучайный и, возможно, прогнозирующий компонент движения цен на акции, хотя они были осторожны, чтобы указать, что отказ от случайного блуждания не имеет смысла. обязательно аннулировать EMH, что является совершенно отдельной концепцией от RWH. В статье 2000 года Эндрю Ло проанализировал данные из США с 1962 по 1996 год и обнаружил, что «несколько технических индикаторов действительно предоставляют дополнительную информацию и могут иметь некоторую практическую ценность». [8] Бертон Малкиэль отклонил нарушения, упомянутые Ло и МакКинли, как слишком мелкие, чтобы извлекать из них прибыль. [57]
Техники говорят [ кто? ], что теория EMH и теории случайного блуждания игнорируют реалии рынков в том смысле, что участники не полностью рациональны и что текущие движения цен не являются независимыми от предыдущих движений. [28] [59] Некоторые исследователи обработки сигналов опровергают гипотезу случайного блуждания о том, что цены на фондовом рынке похожи на винеровские процессы , поскольку статистические моменты таких процессов и реальные данные о запасах значительно различаются в зависимости от размера окна и меры сходства . [60] Они утверждают, что преобразования характеристик, используемые для описания аудио и биосигналов, также могут быть использованы для успешного прогнозирования цен на фондовом рынке, что противоречит гипотезе случайного блуждания.
Индекс случайного блуждания (RWI) - это технический индикатор, который пытается определить, является ли движение цены акции случайным по своей природе или результатом статистически значимого тренда. Индекс случайного блуждания пытается определить, когда рынок находится в сильном восходящем или нисходящем тренде, путем измерения диапазонов цен, превышающих N, и того, как он отличается от того, что можно было бы ожидать при случайном блуждании (случайное движение вверх или вниз). Чем больше диапазон, тем сильнее тренд. [61]
Применяя теорию перспектив Канемана и Тверски к движению цен, Пол В. Аззопарди дал возможное объяснение того, почему страх приводит к резкому падению цен, в то время как жадность приводит к постепенному росту цен. [62] Это обычно наблюдаемое поведение цен на ценные бумаги резко отличается от случайного блуждания. Оценивая жадность и страх на рынке, [63] инвесторы могут лучше формулировать длинные и короткие позиции портфеля.
Научно-технический анализ
Кагиналп и Баленович в 1994 г. [64] использовали свою модель дифференциальных уравнений движения активов, чтобы показать, что основные модели технического анализа могут быть сгенерированы с некоторыми базовыми допущениями. Некоторые модели, такие как модель продолжения или разворота треугольника, могут быть сгенерированы при условии наличия двух разных групп инвесторов с разными оценками. Основные допущения моделей заключаются в том, что конечность активов и использование тренда, а также оценка стоимости при принятии решений. Многие закономерности являются математически логическими следствиями этих предположений.
Одной из проблем традиционного технического анализа была сложность определения паттернов таким образом, чтобы можно было проводить объективное тестирование.
Паттерны японских свечей включают паттерны нескольких дней, которые находятся в восходящем или нисходящем тренде. Кагиналп и Лоран [65] первыми выполнили успешную крупномасштабную проверку паттернов. Математически точный набор критериев был протестирован с использованием сначала определения краткосрочного тренда путем сглаживания данных и учета одного отклонения сглаженного тренда. Затем они рассмотрели восемь основных моделей разворота трехдневных свечей непараметрическим образом и определили эти модели как набор неравенств. Результаты были положительными с подавляющей статистической достоверностью для каждой из моделей с использованием набора данных по всем акциям S&P 500 ежедневно за пятилетний период 1992–1996 годов.
Одна из основных идей традиционного технического анализа состоит в том, что однажды установленный тренд имеет тенденцию к продолжению. Однако проверка этой тенденции часто приводила исследователей к выводу, что акции - это случайное блуждание. Одно исследование, проведенное Poterba и Summers [66], обнаружило небольшой эффект тренда, который был слишком мал, чтобы иметь торговую ценность. Как заметил Фишер Блэк [67], «шум» в данных о торговых ценах затрудняет проверку гипотез.
Один из способов избежать этого шума был открыт в 1995 году Кагиналпом и Константином [68], которые использовали соотношение двух практически идентичных закрытых фондов, чтобы исключить любые изменения в оценке. Закрытый фонд (в отличие от открытого фонда) торгуется независимо от стоимости своих чистых активов, и его акции не могут быть выкуплены, а только торгуются среди инвесторов, как и любые другие акции на биржах. В этом исследовании авторы обнаружили, что наилучшая оценка завтрашней цены - это не вчерашняя цена (как указывает гипотеза эффективного рынка), и не чистая импульсная цена (а именно, такое же относительное изменение цены со вчерашнего дня на сегодняшний продолжается с сегодня на завтра). Но скорее это почти ровно посередине между ними.
Исходя из характеристики эволюции рыночных цен за прошедшее время с точки зрения скорости изменения цены и ускорения цен, была разработана попытка создания общей основы для технического анализа с целью установления принципиальной классификации возможных моделей, характеризующих отклонение или дефекты из состояния рынка случайного блуждания и его инвариантные свойства во времени. [69] Классификация основана на двух безразмерных параметрах, числе Фруда, характеризующем относительную силу ускорения по отношению к скорости, и прогноз временного горизонта, привязанный к периоду обучения. Установлено, что следование трендам и противоположные модели сосуществуют и зависят от безразмерного временного горизонта. Используя подход ренормализационной группы , вероятностный сценарный подход демонстрирует статистически значимую прогностическую силу практически на всех протестированных фазах рынка.
Обзор современных исследований Парк и Ирвин [70] показал, что большинство из них находят положительный результат в результате технического анализа.
В 2011 году Кагиналп и ДеСантис [71] использовали большие наборы данных закрытых фондов, где возможно сравнение с оценкой, чтобы количественно определить, имеют ли ключевые аспекты технического анализа, такие как тренд и сопротивление, научную обоснованность. Используя наборы данных из более чем 100 000 точек, они демонстрируют, что тренд имеет эффект, по крайней мере, вдвое меньший, чем оценка. Влияние объема и волатильности, которые меньше, также очевидны и статистически значимы. Важным аспектом их работы является нелинейный эффект тренда. Положительные тенденции, которые возникают в пределах примерно 3,7 стандартных отклонений, имеют положительный эффект. Более сильный восходящий тренд отрицательно сказывается на доходности, предполагая, что фиксация прибыли происходит по мере увеличения величины восходящего тренда. Для нисходящего тренда ситуация аналогична, за исключением того, что «покупка на спаде» не происходит, пока нисходящий тренд не станет событием стандартного отклонения 4,6. Эти методы можно использовать для изучения поведения инвесторов и сравнения базовых стратегий для разных классов активов.
В 2013 году Ким Ман Луи и Т Чонг указали, что прошлые результаты технического анализа в основном отражали прибыльность конкретных торговых правил для данного набора исторических данных. Эти прошлые исследования не принимали во внимание трейдера-человека, поскольку ни один трейдер в реальном мире не будет механически принимать сигналы от любого метода технического анализа. Следовательно, чтобы раскрыть правду о техническом анализе, мы должны вернуться к пониманию эффективности между опытными и начинающими трейдерами. Если рынок действительно ходит хаотично, между этими двумя типами трейдеров не будет разницы. Однако экспериментально установлено, что трейдеры, которые более осведомлены о техническом анализе, значительно превосходят тех, кто менее осведомлен. [72]
Чтение тикерной ленты
До середины 1960-х чтение ленты было популярной формой технического анализа. Он состоял в чтении рыночной информации, такой как цена, объем, размер ордера и т. Д., С бумажной полоски, которая проходила через машину, называемую биржевым тикером . Данные о рынке отправлялись в брокерские конторы, а также в дома и офисы наиболее активных спекулянтов. Эта система вышла из употребления с появлением электронных информационных панелей в конце 60-х годов, а затем и компьютеров, которые позволяют легко составлять диаграммы.
Джесси Ливермор , один из самых успешных операторов фондового рынка всех времен, с юных лет в первую очередь интересовался чтением тикерной ленты. Он следовал своей собственной (механической) торговой системе (он называл ее «рыночным ключом»), которая не нуждалась в графиках, а полагалась исключительно на ценовые данные. Он подробно описал свой рыночный ключ в своей книге 1940-х годов «Как торговать акциями». [73] Система Ливермора определяла фазы рынка (тренд, коррекция и т. Д.) С помощью прошлых ценовых данных. Он также использовал данные об объеме (которые он оценивал по поведению акций и с помощью «рыночного тестирования» - процесса проверки рыночной ликвидности путем отправки небольших рыночных ордеров), как описано в его книге 1940-х годов.
Доска объявлений
Еще одна форма технического анализа, которая использовалась до сих пор, заключалась в интерпретации данных фондового рынка, содержащихся на досках котировок, которые во времена до электронных экранов представляли собой огромные доски, расположенные на фондовых биржах, с данными об основных финансовых активах, перечисленных на биржах для анализа их движения. [74] Он был обновлен вручную мелом, при этом обновления, касающиеся некоторых из этих данных, передавались в среду за пределами бирж (например, брокерские конторы , магазины и т. Д.) Через вышеупомянутую ленту, телеграф , телефон и позже телекс . [75]
Этот инструмент анализа использовался как на месте, в основном профессионалами рынка для внутридневной торговли и скальпинга , так и широкой публикой через печатные версии в газетах, показывающих данные переговоров предыдущего дня, для свинговых и позиционных сделок . [76]
Условия и индикаторы графиков
Концепции
- Средний истинный диапазон - усредненный дневной торговый диапазон с поправкой на ценовые разрывы.
- Прорыв - концепция, при которой цены насильно пробивают область предшествующей поддержки или сопротивления , обычно, но не всегда, сопровождаясь увеличением объема.
- Графический паттерн - характерный паттерн, созданный движением цен на ценные бумаги или товары на графике.
- Циклы - временные цели для потенциального изменения ценового действия (цена движется только вверх, вниз или вбок)
- Отскок дохлой кошки - явление, при котором за впечатляющим падением цены акции сразу же следует умеренный и временный рост, прежде чем возобновить свое нисходящее движение.
- Принцип волн Эллиотта и золотое сечение для расчета последовательных ценовых движений и откатов
- Соотношения Фибоначчи - используются в качестве руководства для определения поддержки и сопротивления.
- Моментум - скорость изменения цены
- Точечный и числовой анализ - аналитический подход, основанный на оценке стоимости, с использованием числовых фильтров, которые могут включать привязку ко времени, но полностью игнорируют время при построении
- Сопротивление - уровень цен, который может вызвать чистое увеличение активности продаж.
- Поддержка - уровень цен, который может вызвать чистый рост покупательской активности.
- Тренд - явление, при котором движение цены имеет тенденцию сохраняться в одном направлении в течение длительного периода времени.
Типы графиков
- Свечной график - японские свечи, аналогичные OHLC, расширяются и заполняют интервал между ценами открытия и закрытия, чтобы подчеркнуть взаимосвязь открытия / закрытия. На Западе часто черные или красные тела свечей представляют собой закрытие ниже, чем открытие, в то время как белые, зеленые или синие свечи представляют закрытие выше, чем цена открытия.
- Линейный график - связывает значения цены закрытия с отрезками линии. Вы также можете нарисовать линейный график с использованием цены открытия, максимума или минимума.
- График открытия-максимума-минимума-закрытия - графики OHLC, также известные как гистограммы, отображают промежуток между максимальными и минимальными ценами торгового периода в виде сегмента вертикальной линии во время торговли, а цены открытия и закрытия с горизонтальным тиком отметки на линии диапазона, обычно галочка слева для цены открытия и галочка справа для цены закрытия.
- Точечная и графическая диаграмма - тип диаграммы, использующий числовые фильтры с передачей только ссылок на время и полностью игнорирующий время при построении.
Накладки
Наложения обычно накладываются на основной график цен.
- Полосы Боллинджера - диапазон волатильности цен
- Канал - пара параллельных трендовых линий
- Ichimoku kinko hyo - система на основе скользящего среднего, учитывающая время и среднюю точку между максимумом и минимумом свечи.
- Скользящее среднее - среднее значение за промежуток времени до и после определенного момента времени, которое повторяется в каждый момент времени на данном графике. Скользящую среднюю можно рассматривать как своего рода динамическую линию тренда.
- Parabolic SAR - трейлинг-стоп Уайлдера, основанный на стремлении цен оставаться в пределах параболической кривой во время сильного тренда.
- Точка разворота - вычисляется путем вычисления среднего численного значения максимума, минимума и цены закрытия конкретной валюты или акции.
- Сопротивление - ценовой уровень, который может выступать в качестве потолка выше цены.
- Поддержка - ценовой уровень, который может действовать как нижний предел цены.
- Линия тренда - наклонная линия, описываемая как минимум двумя пиками или двумя впадинами.
- Зигзаг - это наложение графика, показывающее отфильтрованные движения цен, превышающие заданный процент.
Индикаторы ширины
Эти индикаторы основаны на статистике, полученной из широкого рынка.
- Линия роста-падения - популярный индикатор широты рынка .
- Осциллятор Макклеллана - популярный закрытый индикатор ширины.
- Индекс суммирования Макклеллана - популярный индикатор широты в открытой форме .
Индикаторы на основе цены
Эти индикаторы обычно отображаются ниже или выше основного графика цены.
- Средний индекс направленности - широко используемый индикатор силы тренда.
- Индекс товарного канала - определяет циклические тенденции.
- MACD - схождение / расхождение скользящих средних .
- Импульс - скорость изменения цены.
- Индекс относительной силы (RSI) - осциллятор, показывающий силу цены.
- Индекс относительной силы (RVI) - осциллятор измеряет убежденность в недавнем ценовом действии и вероятность того, что оно будет продолжаться.
- Осциллятор стохастик - закрытие позиции в пределах недавнего торгового диапазона.
- Trix - осциллятор, показывающий наклон тройной сглаженной экспоненциальной скользящей средней .
- Индикатор Vortex - индикатор, используемый для определения наличия, продолжения, начала или прекращения трендов.
Индикаторы на основе объема
- Индекс накопления / распределения - основан на закрытии в пределах дневного диапазона.
- Индекс денежного потока - количество акций, торгуемых в те дни, когда цена повышалась.
- Балансовый объем - импульс покупки и продажи акций.
Торговля с использованием смешанных индикаторов
- MACD и средний индекс направленности
- MACD и супер тренд
- MACD и скользящая средняя
- MACD и RSI
- MACD и скользящие средние
Смотрите также
- Алгоритмическая торговля
- Апофения
- Поведенческие финансы
- Сертифицированный финансовый техник
- Дипломированный рыночный техник
- Иллюзия кластеризации
- Обработка финансовых сигналов
- Анализ рынка
- Сроки рынка
- Математические финансы
- Поиск мультимедийной информации
- Проблема множественных сравнений
- Переоснащение
- Торговля по ценовому действию
- Заблуждение техасского снайпера
Рекомендации
- ^ a b Киркпатрик и Дальквист (2006) , стр. 3
- ^ Akston, доктор Хью (13 января 2009). «Победа над квантами в их собственной игре» .
- ^ Мизрах, Брюс; Вертс, Сьюзен (27 ноября 2007 г.). «Максимумы и минимумы: поведенческий и технический анализ». SSRN 1118080 . Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ) - ^ Пол В. Аззопарди (2010). Поведенческий технический анализ: введение в поведенческие финансы и их роль в техническом анализе . Гарриман Хаус. ISBN 978-1905641413.
- ^ Эндрю В. Ло; Ясмина Хасанходжич (2010). Эволюция технического анализа: финансовое прогнозирование от вавилонских табличек до терминалов Bloomberg . Bloomberg Press . п. 150. ISBN 978-1576603499. Проверено 8 августа 2011 года .
- ^ а б в Ирвин, Скотт Х .; Парк, Чхол-Хо (2007). «Что мы знаем о прибыльности технического анализа?». Журнал экономических исследований . 21 (4): 786–826. DOI : 10.1111 / j.1467-6419.2007.00519.x .
- ^ a b c Ослер, Карен (июль 2000 г.). «Поддержка сопротивления: технический анализ и обменные курсы в течение дня», Обзор экономической политики FRBNY ( аннотация и статья здесь ).
- ^ а б в г Ло, Эндрю В .; Мамайский, Гарри; Ван, Цзян (2000). «Основы технического анализа: вычислительные алгоритмы, статистический вывод и эмпирическая реализация». Журнал финансов . 55 (4): 1705–1765. CiteSeerX 10.1.1.134.1546 . DOI : 10.1111 / 0022-1082.00265 .
- ^ а б Паулос, Дж. А. (2003). Математик играет на фондовом рынке . Основные книги.
- ^ Жозеф де ла Вега, спутанность де Confusiones, 1688
- ^ Нисон, Стив (1991). Методы построения японских свечей . С. 15–18. ISBN 978-0-13-931650-0.
- ^ Нисон, Стив (1994). Помимо свечей: новые японские методы построения графиков, John Wiley and Sons, p. 14. ISBN 0-471-00720-X
- ^ Пол В. Аззопарди, «Поведенческий технический анализ», там же
- ^ a b c d Мерфи, Джон Дж. Технический анализ финансовых рынков . Нью-Йоркский институт финансов, 1999, стр. 1-5, 24-31. ISBN 0-7352-0066-1
- ^ «Образец головы и плеч PrimePair.com» . Архивировано из оригинала на 2015-01-06 . Проверено 6 января 2015 .
- ↑ Elder (1993) , Часть III: Классический анализ диаграмм
- ↑ Elder (1993) , часть II: «Массовая психология»; Глава 17: «Управление против прогнозирования», стр. 65–68
- ^ Фама, Юджин (1970). «Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований» (PDF) . Журнал финансов . 25 (2): 383–417. DOI : 10.2307 / 2325486 . JSTOR 2325486 .
- ^ a b Griffioen, Технический анализ на финансовых рынках
- ^ Швагер, Джек Д. Начало работы в техническом анализе . Wiley, 1999, стр. 2. ISBN 0-471-29542-6
- ^ Брок, Уильям; Лаконишок, Йозеф; Лебарон, Блейк (1992). «Простые технические правила торговли и стохастические свойства доходности акций». Журнал финансов . 47 (5): 1731–1764. CiteSeerX 10.1.1.640.9983 . DOI : 10.2307 / 2328994 . JSTOR 2328994 .
- ^ Нили, Кристофер Дж. И Пол А. Веллер (2001). «Технический анализ и вмешательство центрального банка», Journal of International Money and Finance , 20 (7), 949–70 ( аннотация и статья здесь )
- ^ Тейлор, член парламента; Аллен, Х. (1992). «Использование технического анализа на валютном рынке» . Журнал международных денег и финансов . 11 (3): 304–314. DOI : 10.1016 / 0261-5606 (92) 90048-3 . Проверено 29 марта 2008 .
- ^ Франкель, JA; Froot, KA (1990). «Чартисты, фундаменталисты и торговля на валютном рынке». Американский экономический обзор . 80 (2): 181–185. JSTOR 2006 566 .
- ^ Нили, CJ (1998). «Технический анализ и прибыльность валютных интервенций США» . Обзор Федерального резервного банка Сент-Луиса . 80 (4): 3–17 . Проверено 29 марта 2008 .
- ↑ Elder (2008), Глава 1 - раздел «Тенденция против встречной торговли»
- ^ «Остерегайтесь фондового рынка как самореализующегося пророчества» .
- ^ a b Кан, Майкл Н. (2006). Простой и понятный технический анализ: построение графиков рынков на вашем языке , Financial Times Press, Upper Saddle River, Нью-Джерси, с. 80. ISBN 0-13-134597-4 .
- ^ Байинд, Энн-Мари (2011). Торговая книга: полное решение для освоения технических систем и психологии торговли . Макгроу-Хилл . п. 272. ISBN. 9780071766494. Архивировано из оригинала на 2012-03-25 . Проверено 30 апреля 2013 .
- ^ Киркпатрик и Далквист (2006) , стр. 87
- ^ Киркпатрик и Далквист (2006) , стр. 86
- ^ Технический анализ: полный ресурс для технических специалистов финансового рынка , стр. 7
- ^ «Главная - Австралийская ассоциация технических аналитиков» .
- ^ «Дом» .
- ^ «База знаний CMT Association» .
- ^ K. Funahashi, О приближенной реализации непрерывных отображений нейронными сетями, Neural Networks vol 2, 1989
- ^ К. Хорник, Многослойные сети с прямой связью - универсальные аппроксиматоры, Нейронные сети, том 2, 1989
- ^ Р. Лоуренс. Использование нейронных сетей для прогнозирования цен на фондовом рынке
- ^ B.Egeli et al. Прогнозирование фондового рынка с использованием искусственных нейронных сетей, архивировано 20 июня 2007 г. в Wayback Machine
- ^ М. Зекич. Приложения нейронных сетей в прогнозировании фондового рынка - анализ методологии, архивировано 24 апреля 2012 г. на Wayback Machine
- ↑ Elder (1993) , стр. 54, 116–118.
- ↑ Старейшина (1993)
- ^ ltd, исследования и рынки. «Письмо о росте капитала - исследования и рынки» .
- ^ http://www.iijournals.com/JOT/default.asp?Page=2&ISS=22278&SID=644085
- ^ «СФО» . Архивировано из оригинала 2007-10-06 . Проверено 27 августа 2007 .
- ^ Браунинг, ES (31 июля 2007 г.). «Чтение рыночной заварки». The Wall Street Journal Europe . Доу Джонс. С. 17–18.
- ^ Skabar, Cloete, Сети, Финансовый трейдинг и эффективные рынки Гипотеза архивация 2011-07-18 в Wayback Machine
- ^ Наузер Дж. Балсара, Гэри Чен и Линь Чжэн "Китайский фондовый рынок: исследование модели случайного блуждания и технических правил торговли" Ежеквартальный журнал бизнеса и экономики, весна 2007 г.
- ^ Sullivan, R .; Тиммерманн, А .; Уайт, Х. (1999). «Отслеживание данных, производительность технических правил торговли и начальная загрузка». Журнал финансов . 54 (5): 1647–1691. CiteSeerX 10.1.1.50.7908 . DOI : 10.1111 / 0022-1082.00163 .
- ^ Чан, LKC; Jegadeesh, N .; Лаконишок, Дж. (1996). «Импульсные стратегии». Журнал финансов . 51 (5): 1681–1713. DOI : 10.2307 / 2329534 . JSTOR 2329534 .
- ↑ Дэвид Келлер, «Прорыв в техническом анализе; новое мышление ведущих умов мира», Нью-Йорк, Bloomberg Press, 2007, ISBN 978-1-57660-242-3 стр. 1-19
- ↑ Юджин Фама, «Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований», « Журнал финансов» , том 25, выпуск 2 (май 1970 г.), стр. 383-417.
- ^ a b Аронсон, Дэвид Р. (2006). Технический анализ на основе фактов , Хобокен, Нью-Джерси: Джон Вили и сыновья, страницы 357, 355-356, 342. ISBN 978-0-470-00874-4 .
- ^ Пректер, Роберт Р. Младший ; Паркер, Уэйн Д. (2007). «Финансово-экономическая дихотомия в динамике социального поведения: социономическая перспектива». Журнал поведенческих финансов . 8 (2): 84–108. CiteSeerX 10.1.1.615.763 . DOI : 10.1080 / 15427560701381028 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ a b Кларк, Дж., Т. Джандик и Гершон Манделькер (2001). «Гипотеза эффективных рынков», Экспертное финансовое планирование: советы лидеров отрасли , под ред. Р. Арффа, 126-141. Нью-Йорк: Wiley & Sons.
- ↑ Бертон Малкиел, Случайная прогулка по Уолл-стрит, WW Norton & Company (апрель 2003 г.), стр. 168.
- ^ а б Роберт Хюбшер. Бертон Малкиел говорит о случайном блуждании . 7 июля 2009 г.
- ^ Ло, Эндрю; Маккинли, Крейг. Неслучайная прогулка по Уолл-стрит , Princeton University Press, 1999. ISBN 978-0-691-05774-3
- ^ Позер, Стивен В. (2003). Эффективное применение теории волн Эллиотта , John Wiley and Sons, p. 71. ISBN 0-471-42007-7 .
- ^ Eidenberger Хорст (2011). "Фундаментальное понимание СМИ" Atpress. ISBN 978-3-8423-7917-6 .
- ^ «Глоссарий торговых индикаторов AsiaPacFinance.com» . Архивировано из оригинала на 2011-09-01 . Проверено 1 августа 2011 .
- ^ Аззопарди, Пол В. (2012), «Почему финансовые рынки растут медленно, но резко падают: анализ поведения рынка с помощью поведенческих финансов», Harriman House, ASIN: B00B0Y6JIC
- ^ https://money.cnn.com/data/fear-and-greed/
- ^ Гундуз Кагиналп и Дональд Баленович (2003). «Теоретические основы технического анализа» (PDF) . Журнал технического анализа . 59 : 5–22.CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
- ^ Caginalp, G .; Лоран, Х. (1998). «Прогнозирующая сила ценовых моделей». Прикладные математические финансы . 5 (3–4): 181–206. DOI : 10.1080 / 135048698334637 .
- ^ Poterba, JM; Саммерс, LH (1988). «Среднее изменение цен на акции: свидетельства и последствия». Журнал финансовой экономики . 22 : 27–59. DOI : 10.1016 / 0304-405x (88) 90021-9 .
- ^ Блэк, F (1986). «Шум» . Журнал финансов . 41 (3): 529–43. DOI : 10.1111 / j.1540-6261.1986.tb04513.x .
- ^ Caginalp, G .; Константин, Г. (1995). «Статистический вывод и моделирование динамики цен на акции». Прикладные математические финансы . 2 (4): 225–242. DOI : 10.1080 / 13504869500000012 .
- ^ JV Андерсен, С. Глузман и Д. Sornette, Фундаментальная основа для технического анализа, Европейский физический журнал B 14, 579-601 (2000)
- ^ CH Park и SH Irwin, "Прибыльность технического анализа: обзор" Отчет об исследовании проекта AgMAS № 2004-04
- ^ Г. Кагиналп и М. ДеСантис, "Нелинейность в динамике финансовых рынков", Нелинейный анализ: приложения реального мира, 12 (2), 1140-1151, 2011.
- ↑ KM Lui и TTL Chong, Экономический бюллетень «Превосходят ли технические аналитики начинающих трейдеров: экспериментальные данные». 33 (4), 3080-3087, 2013.
- ↑ Ливермор (1940)
- Перейти ↑ Lefèvre (2000) , pp. 1, 18
- ^ Лефевр (2000) , стр. 17
- ↑ Ливермор (1940) , стр. 17-18
- шеттипавитра (21.02.2019). «Как можно лучше провести технический анализ индийского фондового рынка?» . Train2Trade . Проверено 16 апреля 2021 .
Библиография
- Старший, Александр (1993). Торговля ради жизни; Психология, торговая тактика, управление капиталом . Джон Вили и сыновья. ISBN 978-0-47159224-2.
- Киркпатрик, Чарльз Д .; Дальквист, Джули Р. (2006). Технический анализ: полный ресурс для технических специалистов финансового рынка . Financial Times Press. ISBN 978-0-13-153113-0.
- Лефевр, Эдвин (2000) [1923]. Воспоминания биржевого оператора: с новыми комментариями и взглядами на жизнь и времена Джесси Ливермора . Джон Вили и сыновья. ISBN 9780470481592.
- Ливермор, Джесси Лористон (1940). Как торговать акциями . Дуэлл, Слоан и Пирс, штат Нью-Йорк.
дальнейшее чтение
- Аззопарди, Пол В. Поведенческий технический анализ: введение в поведенческие финансы и их роль в техническом анализе . Дом Гарримана, 2010 год. ISBN 978-1905641413
- Колби, Роберт В. Энциклопедия индикаторов технического рынка . 2-е издание. Макгроу Хилл, 2003. ISBN 0-07-012057-9
- Ковел, Майкл. Полный торговец черепахами . ХарперКоллинз , 2007. ISBN 9780061241703
- Дуглас, Марк. Дисциплинированный трейдер . Нью-Йоркский финансовый институт, 1990 год. ISBN 0-13-215757-8
- Эдвардс, Роберт Д.; Маги, Джон; Бассетти, WHC Технический анализ фондовых тенденций , 9-е издание (в твердом переплете). Американская ассоциация менеджмента, 2007. ISBN 0-8493-3772-0
- Фокс, Джастин . Миф о рациональном рынке . HarperCollings, 2009. ISBN 9780060598990
- Херст, Дж. М. Магия прибыли в момент совершения операций с акциями . Прентис-Холл, 1972. ISBN 0-13-726018-0
- Нил, Хамфри Б. Чтение лент и рыночная тактика . Первое издание 1931 года. Переиздание Market Place 2007 г. ISBN 1592802621
- Нил, Хамфри Б. Искусство противоположного мышления . Caxton Press 1954.
- Принг, Мартин Дж. Разъяснение технического анализа: Руководство для успешного инвестора по выявлению инвестиционных тенденций и поворотных точек . Макгроу Хилл, 2002. ISBN 0-07-138193-7
- Рашке, Линда Брэдфорд; Коннорс, Лоуренс А. Стрит-сообразительность: стратегии краткосрочной торговли с высокой вероятностью . Издательство М. Гордон, 1995. ISBN 0-9650461-0-9
- Ролло Лента и Вайкофф, Ричард Д. Исследования в области чтения ленты The Ticker Publishing Co., Нью-Йорк, 1910.
- Тарп, Ван К. Полное руководство по определению размера позиции Международный институт торгового мастерства, 2008 г. ISBN 0935219099
- Уайлдер, Дж. Уэллс. Новые концепции технических торговых систем . Исследование тенденций, 1978. ISBN 0-89459-027-8
- Ладис Конечны, « Акции и биржа - единственная книга, которая вам нужна» , 2013 г., ISBN 9783848220656 , технический анализ = глава 8.
- Шабакерс, Ричард В. Теория и практика фондового рынка, 2011. ISBN 9781258159474
Внешние ссылки
- Международные и национальные организации
- Международная федерация технических аналитиков
- Сингапур: Общество технических аналитиков (Сингапур)
- США: CMT Association