Технический анализ: методология и стратегии

Технический анализ — это методология прогнозирования цен на финансовых рынках, основанная на изучении исторических данных и графических паттернов. Он позволяет трейдерам и инвесторам принимать решения на основе анализа цены и объёма торговли. Несмотря на критику со стороны сторонников гипотезы эффективного рынка, многие профессионалы используют технический анализ как важный инструмент в своей торговой стратегии.

Методология анализа ценных бумаг

В финансах технический анализ — это методология анализа и прогнозирования направления цен на основе изучения исторических данных рынка, главным образом цены и объёма торговли. Как форма активного управления портфелем, он противоречит многим положениям современной теории портфеля. Эффективность технического анализа оспаривается гипотезой эффективного рынка (Efficient-market hypothesis), которая утверждает, что цены на акции в основном непредсказуемы. Исследования о том, приносит ли технический анализ какую-либо пользу, дали смешанные результаты. Он отличается от фундаментального анализа, который рассматривает финансовые отчёты компании, её состояние и общее положение рынка и экономики.

История

Принципы технического анализа основаны на сотнях лет данных финансовых рынков. Некоторые аспекты технического анализа появились в описаниях голландских финансовых рынков XVII века, сделанных амстердамским купцом Йозефом де ла Вега (Joseph de la Vega). В Азии технический анализ считается методом, разработанным Хоммой Мунехиса (Homma Munehisa) в начале XVIII века, который впоследствии эволюционировал в использование техники японских свечей — инструмента технического анализа, применяемого и по сей день.

Журналист Чарльз Доу (Charles Dow, 1851–1902) собирал и тщательно анализировал данные американского фондового рынка, публикуя некоторые выводы в редакционных статьях газеты The Wall Street Journal. Он верил, что в этих данных можно найти закономерности и деловые циклы — концепция, позже названная «теорией Доу» (Dow theory). Однако сам Доу никогда не рекомендовал использовать его идеи как торговую стратегию.

В 1920–1930-х годах Ричард Шабакер (Richard W. Schabacker) опубликовал несколько книг, продолжив работу Чарльза Доу и Уильяма Питера Гамильтона (William Peter Hamilton). В 1948 году Роберт Эдвардс (Robert D. Edwards) и Джон Мэги (John Magee) опубликовали «Технический анализ тенденций акций» (Technical Analysis of Stock Trends), считающуюся одним из основополагающих трудов в этой области. Книга сосредоточена исключительно на анализе тенденций и графических паттернов и остаётся актуальной до сих пор. Ранний технический анализ был почти исключительно анализом графиков, так как вычислительные мощности компьютеров не позволяли проводить современный уровень статистического анализа. Чарльз Доу, как говорят, создал форму анализа «точка и фигура» (point and figure chart analysis). С появлением поведенческих финансов как отдельной дисциплины в экономике Пол Аззопарди (Paul V. Azzopardi) объединил технический анализ с поведенческими финансами и ввёл термин «поведенческий технический анализ» (Behavioral Technical Analysis).

Другие пионеры методов анализа включают Ральфа Нельсона Эллиотта (Ralph Nelson Elliott), Уильяма Делберта Ганна (William Delbert Gann) и Ричарда Вайкоффа (Richard Wyckoff), разработавших свои методики в начале XX века.

Общее описание

Фундаментальные аналитики изучают прибыль, дивиденды, активы, качество, коэффициенты, новые продукты, исследования и прочее. Технические аналитики используют множество методов, инструментов и техник, включая графики. С помощью графиков технические аналитики пытаются выявить ценовые паттерны и рыночные тренды на финансовых рынках и попытаться использовать эти паттерны.

Аналитики, работающие с графиками, ищут архетипичные ценовые паттерны, такие как известные паттерны «голова и плечи» (head and shoulders) или двойной верх/низ (double top/bottom), изучают технические индикаторы, скользящие средние и ищут такие формации, как линии поддержки, сопротивления, каналы и более сложные образования вроде флагов, вымпелов, дней консолидации и паттерна «чашка с ручкой» (cup and handle).

Технические аналитики также широко используют различные рыночные индикаторы, некоторые из которых являются математическими преобразованиями цены, часто включая объёмы покупок и продаж, данные о росте/падении и другие входные данные. Эти индикаторы помогают определить, находится ли актив в тренде, и если да, то какова вероятность его направления и продолжения. Аналитики также ищут взаимосвязи между индексами цены/объёма и рыночными индикаторами. Примеры включают скользящую среднюю, индекс относительной силы (RSI) и MACD. Другие направления исследований включают корреляции между изменениями подразумеваемой волатильности опционов и соотношением put/call с ценой. Также важны индикаторы настроения рынка, такие как соотношение put/call, соотношение быков/медведей, короткие позиции, подразумеваемая волатильность и прочее.

В техническом анализе существует множество методик. Сторонники различных подходов (например: анализ японских свечей, самая древняя форма технического анализа, разработанная японским торговцем зерном; гармонические паттерны; теория Доу; теория волн Эллиотта) могут игнорировать другие методы, однако многие трейдеры комбинируют элементы из нескольких техник. Некоторые технические аналитики используют субъективное суждение для определения того, какой паттерн отражает конкретный инструмент в данный момент и как его интерпретировать. Другие применяют строго механический или систематический подход к выявлению и интерпретации паттернов.

Сравнение с фундаментальным анализом

В противоположность техническому анализу стоит фундаментальный анализ — изучение экономических и других основополагающих факторов, влияющих на то, как инвесторы оценивают финансовые рынки. Это может включать регулярные корпоративные показатели, такие как недавние показатели EBITDA компании, предполагаемое влияние недавних изменений в составе совета директоров, геополитические соображения и даже научные факторы, такие как предполагаемые будущие последствия глобального потепления. Чистые формы технического анализа могут исходить из того, что цены уже отражают все основополагающие факторы. Выявление будущих тенденций — это то, для чего предназначены технические индикаторы, хотя ни технические, ни фундаментальные индикаторы не являются совершенными. Некоторые трейдеры используют исключительно технический или фундаментальный анализ, в то время как другие используют оба типа для принятия торговых решений.

Сравнение с количественным анализом

Контраст с количественным анализом менее чёток, чем различие с фундаментальным анализом. Некоторые источники рассматривают технический и количественный анализ как более или менее синонимичные, в то время как другие проводят чёткое различие. Например, эксперт по количественному анализу Пол Уилмотт (Paul Wilmott) считает, что технический анализ — это не более чем «построение графиков» (charting), и что технический анализ редко имеет какую-либо предсказательную силу.

Принципы

Основной принцип технического анализа заключается в том, что цена на рынке отражает всю релевантную информацию, влияющую на этот рынок. Поэтому технический аналитик изучает историю торговли ценной бумагой или товаром, а не внешние факторы, такие как экономические, фундаментальные события и новости. Считается, что движение цены имеет тенденцию повторяться из-за коллективного, упорядоченного поведения инвесторов. Следовательно, технический анализ сосредоточен на выявлении ценовых тенденций и условий.

Рыночное действие учитывает всё

Исходя из предположения, что вся релевантная информация уже отражена в ценах, технические аналитики считают важным понимать, что инвесторы думают об этой информации — как известной, так и предполагаемой.

Цены движутся в тренде

Технические аналитики верят, что цены движутся направленно — вверх, вниз или боком (плоско), или в какой-то комбинации. Базовое определение ценового тренда первоначально было предложено теорией Доу.

Примером ценной бумаги с явным трендом является AOL с ноября 2001 по август 2002 года. Технический аналитик или последователь тренда, заметивший эту тенденцию, искал бы возможности продать эту ценную бумагу. AOL постоянно снижалась в цене. Каждый раз, когда акция росла, на рынок входили продавцы и продавали акцию; отсюда «зигзагообразное» движение цены. Серия «более низких максимумов» и «более низких минимумов» — характерный признак акции в нисходящем тренде. Другими словами, каждый раз, когда акция падала, она опускалась ниже своего предыдущего относительного минимума. Каждый раз, когда акция росла, она не могла достичь уровня своего предыдущего относительного максимума.

Отметим, что последовательность более низких минимумов и максимумов началась только в августе. Затем AOL достигает минимума, который не пробивает относительный минимум, установленный ранее в месяце. Позже в том же месяце акция достигает относительного максимума, равного самому последнему относительному максимуму. В этом технический аналитик видит сильные признаки того, что нисходящий тренд, по крайней мере, замедляется и, возможно, заканчивается, и, вероятно, прекратит активно продавать акцию в этот момент.

История имеет тенденцию повторяться

Технические аналитики верят, что инвесторы коллективно повторяют поведение предшествующих инвесторов. Для технического аналитика эмоции на рынке могут быть иррациональными, но они существуют. Поскольку поведение инвесторов повторяется так часто, технические аналитики верят, что на графике будут развиваться узнаваемые (и предсказуемые) ценовые паттерны. Распознавание этих паттернов позволяет аналитику выбирать сделки с более высокой вероятностью успеха.

Технический анализ не ограничивается построением графиков, но всегда учитывает ценовые тренды. Например, многие аналитики отслеживают опросы настроения инвесторов. Эти опросы измеряют рыночные настроения участников, в частности, являются ли они «медвежьими» или «бычьими». Технические аналитики используют эти опросы, чтобы определить, продолжится ли тренд или может произойти разворот; они наиболее склонны предвидеть изменение, когда опросы показывают экстремальные настроения инвесторов. Опросы, показывающие подавляющий оптимизм, например, являются свидетельством того, что восходящий тренд может развернуться; предпосылка заключается в том, что если большинство инвесторов оптимистичны, они уже купили рынок (ожидая более высоких цен). И поскольку большинство инвесторов оптимистичны и инвестированы, можно предположить, что мало покупателей остаётся. Это оставляет больше потенциальных продавцов, чем покупателей, несмотря на оптимистичные настроения. Это предполагает, что цены будут снижаться — пример противоположного инвестирования (contrarian investing).

Индустрия

Индустрия глобально представлена Международной федерацией технических аналитиков (International Federation of Technical Analysts, IFTA), которая является федерацией региональных и национальных организаций. В Соединённых Штатах индустрия представлена Ассоциацией CMT (CMT Association) и Американской ассоциацией профессиональных технических аналитиков (American Association of Professional Technical Analysts, AAPTA). Соединённые Штаты также представлены Ассоциацией технических аналитиков ценных бумаг Сан-Франциско (Technical Security Analysts Association of San Francisco, TSAASF). В Великобритании индустрия представлена Обществом технических аналитиков (Society of Technical Analysts, STA). STA была одним из учредителей IFTA, недавно отметила свой 50-летний юбилей и сертифицирует аналитиков дипломом по техническому анализу. В Канаде индустрия представлена Канадским обществом технических аналитиков (Canadian Society of Technical Analysts). В Австралии индустрия представлена Австралийской ассоциацией технических аналитиков (Australian Technical Analysts Association, ATAA), аффилированной с IFTA, и Австралийской ассоциацией профессиональных технических аналитиков (Australian Professional Technical Analysts, APTA) Inc.

Профессиональные общества технических аналитиков работали над созданием базы знаний, описывающей область технического анализа. База знаний является центральной для этой области как способ определения того, как и почему технический анализ может работать. Она может использоваться академическими учреждениями и регулирующими органами при разработке надлежащих исследований и стандартов для этой области. Ассоциация CMT опубликовала базу знаний, которая является основой для экзамена Chartered Market Technician (CMT).

Программное обеспечение

Программное обеспечение для технического анализа автоматизирует функции построения графиков, анализа и отчётности, поддерживающие технических аналитиков в их анализе и прогнозировании финансовых рынков (например, фондового рынка).

Помимо традиционных устанавливаемых пакетов программного обеспечения для рабочих станций, индустрия увидела появление облачных приложений и интерфейсов прикладного программирования (API), которые предоставляют технические индикаторы (например, MACD, полосы Боллинджера) через протоколы RESTful HTTP или интранета.

Современное программное обеспечение для технического анализа часто доступно как веб-приложение или приложение для смартфона без необходимости загрузки и установки пакета программного обеспечения. Некоторые из них даже предлагают встроенный язык программирования и инструменты автоматического бэктестирования.

Систематическая торговля

Нейронные сети

С начала 1990-х годов, когда появились первые практически применимые типы, искусственные нейронные сети (ANNs) быстро набирали популярность. Это системы адаптивного искусственного интеллекта, вдохновлённые тем, как работают биологические нейронные сети. Они используются, потому что могут научиться выявлять сложные паттерны в данных. В математическом смысле они являются универсальными аппроксиматорами функций, что означает, что при правильных данных и правильной конфигурации они могут захватывать и моделировать любые входо-выходные отношения. Это не только устраняет необходимость в человеческой интерпретации графиков или серии правил для генерирования сигналов входа/выхода, но также обеспечивает мост к фундаментальному анализу, так как переменные, используемые в фундаментальном анализе, могут быть использованы как входные данные.

Поскольку ANNs по сути являются нелинейными статистическими моделями, их точность и предсказательные возможности могут быть проверены как математически, так и эмпирически. В различных исследованиях авторы утверждали, что нейронные сети, используемые для генерирования торговых сигналов на основе различных технических и фундаментальных входных данных, значительно превосходили стратегии «купи и держи», а также традиционные методы линейного технического анализа при объединении с экспертными системами на основе правил.

Хотя продвинутая математическая природа таких адаптивных систем держала нейронные сети для финансового анализа в основном в академических кругах, в последние годы более удобное программное обеспечение на основе нейронных сетей сделало эту технологию более доступной для трейдеров.

Бэктестирование/Hindcasting

Систематическая торговля чаще всего применяется после тестирования инвестиционной стратегии на исторических данных. Это известно как бэктестирование (или hindcasting). Бэктестирование чаще всего выполняется для технических индикаторов в сочетании с волатильностью, но может быть применено к большинству инвестиционных стратегий (например, фундаментальному анализу). В то время как традиционное бэктестирование выполнялось вручную, это обычно выполнялось только на выбранных человеком акциях и, таким образом, было подвержено предвзятости в выборе акций. С появлением компьютеров бэктестирование может быть выполнено на целых биржах за десятилетия исторических данных в очень короткие сроки.

Использование компьютеров имеет свои недостатки, ограничиваясь алгоритмами, которые компьютер может выполнить. Несколько торговых стратегий полагаются на человеческую интерпретацию и не подходят для компьютерной обработки. Только технические индикаторы, которые полностью алгоритмичны, могут быть запрограммированы для автоматизированного компьютерного бэктестирования.

Комбинирование с другими методами прогнозирования рынка

Джон Мёрфи (John Murphy) утверждает, что основными источниками информации, доступными техническим аналитикам, являются цена, объём и открытый интерес. Другие данные, такие как индикаторы и анализ настроения, считаются вторичными.

Однако многие технические аналитики выходят за рамки чистого технического анализа, комбинируя другие методы прогнозирования рынка со своей технической работой. Сторонником этого подхода является Джон Боллинджер (John Bollinger), который в середине 1980-х годов ввёл термин «рациональный анализ» (rational analysis) для обозначения пересечения технического и фундаментального анализа. Другой такой подход, анализ слияния (fusion analysis), накладывает фундаментальный анализ на технический в попытке улучшить производительность портфельного менеджера.

Технический анализ также часто комбинируется с количественным анализом и экономикой. Например, нейронные сети могут использоваться для выявления взаимосвязей между рынками.

Опросы инвесторов и информационные бюллетени, а также индикаторы настроения на обложках журналов также используются техническими аналитиками.

Эмпирические доказательства

Вопрос о том, действительно ли работает технический анализ, остаётся спорным. Методы сильно различаются, и разные технические аналитики иногда могут делать противоречивые прогнозы на основе одних и тех же данных. Многие инвесторы утверждают, что они получают положительные доходы, но академические оценки часто обнаруживают, что он имеет мало предсказательной силы. Из 95 современных исследований 56 пришли к выводу, что технический анализ дал положительные результаты, хотя предвзятость в поиске данных и другие проблемы затрудняют анализ. Нелинейное прогнозирование с использованием нейронных сетей иногда даёт статистически значимые результаты прогнозирования. Рабочий документ Федерального резерва (Federal Reserve) о уровнях поддержки и сопротивления на краткосрочных валютных курсах «предоставляет убедительные доказательства того, что эти уровни помогают предсказывать внутридневные перерывы в тренде», хотя «предсказательная сила» этих уровней была «обнаружена варьирующейся в зависимости от валютных пар и изученных фирм».

Технические торговые стратегии были признаны эффективными на китайском рынке исследованием 2007 года, которое гласит: «Наконец, мы находим значительные положительные доходы на сделках покупки, генерируемые противоположной версией правила пересечения скользящей средней, правила прорыва канала и правила торговли полосами Боллинджера после учёта транзакционных издержек в размере 0,50%».

Влиятельное исследование 1992 года Брока и соавторов (Brock et al.) казалось, нашло поддержку техническим торговым правилам. Салливан и Тиммерман (Sullivan and Timmerman) протестировали исследование 1992 года на предмет поиска данных и других проблем в 1999 году; они определили, что выборка, охватываемая Броком и соавторами, была устойчива к поиску данных.

Впоследствии комплексное исследование этого вопроса амстердамским экономистом Гервином Гриффионом (Gerwin Griffioen) пришло к выводу: «для индексов фондовых рынков США, Японии и большинства Западной Европы рекурсивная процедура прогнозирования вне выборки не показывает прибыльность после внедрения небольших транзакционных издержек. Кроме того, при достаточно высоких транзакционных издержках обнаруживается путём оценки CAPM, что технический трейдинг не показывает статистически значимую скорректированную на риск предсказательную силу вне выборки почти для всех индексов фондовых рынков». Транзакционные издержки особенно применимы к «стратегиям импульса»; комплексный обзор данных и исследований 1996 года пришёл к выводу, что даже небольшие транзакционные издержки приведут к невозможности захватить какой-либо избыток из таких стратегий.

В статье 2000 года, опубликованной в журнале Journal of Finance, профессор Эндрю Ло (Andrew W. Lo) из MIT, работая с Гарри Мамайски (Harry Mamaysky) и Цзян Ваном (Jiang Wang), обнаружил:

Технический анализ, также известный как «построение графиков», является частью финансовой практики на протяжении многих десятилетий, но эта дисциплина не получила того же уровня академического внимания и признания, что и более традиционные подходы, такие как фундаментальный анализ. Одним из основных препятствий является высокая субъективность технического анализа — наличие геометрических форм в исторических ценовых графиках часто находится в глазах смотрящего. В этой статье мы предлагаем систематический и автоматический подход к распознаванию технических паттернов, используя непараметрическую ядерную регрессию, и применяем этот метод к большому количеству американских акций с 1962 по 1996 год для оценки эффективности технического анализа. Сравнивая безусловное эмпирическое распределение дневных доходов акций с условным распределением — обусловленным конкретными техническими индикаторами, такими как голова и плечи или двойные дна — мы обнаруживаем, что за 31-летний период выборки несколько технических индикаторов действительно предоставляют дополнительную информацию и могут иметь некоторую практическую ценность.

В той же статье Ло написал, что «несколько академических исследований предполагают, что… технический анализ может быть эффективным средством извлечения полезной информации из рыночных цен». Некоторые методики, такие как геометрия Драммонда (Drummond Geometry), пытаются преодолеть смещение прошлых данных, проецируя уровни поддержки и сопротивления из различных временных рамок в ближайшее будущее и комбинируя это с методами возврата к среднему.

Гипотеза эффективного рынка

Гипотеза эффективного рынка (Efficient-market hypothesis, EMH) противоречит основным принципам технического анализа, утверждая, что прошлые цены не могут быть использованы для прибыльного прогнозирования будущих цен. Таким образом, она утверждает, что технический анализ не может быть эффективным. Экономист Юджин Фама (Eugene Fama) опубликовал основополагающую статью по EMH в журнале Journal of Finance в 1970 году и сказал: «Короче говоря, доказательства в поддержку модели эффективных рынков обширны, и (что несколько уникально в экономике) противоречивые доказательства редки».

Однако, поскольку будущие цены на акции могут быть сильно подвержены влиянию ожиданий инвесторов, технические аналитики утверждают, что логично следует, что прошлые цены влияют на будущие цены. Они также указывают на исследования в области поведенческих финансов, в частности на то, что люди не являются рациональными участниками, как их представляет EMH. Технические аналитики давно говорят, что иррациональное поведение человека влияет на цены акций и что это поведение приводит к предсказуемым результатам. Автор Дэвид Аронсон (David Aronson) говорит, что теория поведенческих финансов переплетается с практикой технического анализа:

Рассматривая влияние эмоций, когнитивных ошибок, иррациональных предпочтений и динамики группового поведения, поведенческие финансы предлагают краткие объяснения избыточной волатильности рынка, а также избыточных доходов, полученных стратегиями на основе устаревшей информации. Когнитивные ошибки также могут объяснить существование рыночных неэффективностей, которые порождают систематические движения цен, позволяющие объективным методам TA работать.

Сторонники EMH возражают, что хотя отдельные участники рынка не всегда действуют рационально (или имеют полную информацию), их совокупные решения уравновешивают друг друга, приводя к рациональному результату (оптимисты, которые покупают акции и поднимают цену, противостоят пессимистам, которые продают свои акции, что поддерживает цену в равновесии). Аналогично, полная информация отражается в цене, потому что все участники рынка приносят свои собственные, но неполные знания на рынок.

Гипотеза случайного блуждания

Гипотеза случайного блуждания (Random walk hypothesis) может быть выведена из слабой формы гипотезы эффективных рынков, которая основана на предположении, что участники рынка полностью учитывают любую информацию, содержащуюся в прошлых движениях цен (но не обязательно другую публичную информацию). В своей книге «Случайная прогулка по Уолл-Стрит» (A Random Walk Down Wall Street) принстонский экономист Бертон Мэлкиэл (Burton Malkiel) сказал, что технические инструменты прогнозирования, такие как анализ паттернов, должны в конечном итоге быть саморазрушающимися: «Проблема в том, что как только такая закономерность становится известна участникам рынка, люди будут действовать таким образом, чтобы предотвратить её возникновение в будущем». Мэлкиэл заявил, что хотя импульс может объяснить некоторые движения цен на акции, его недостаточно для получения избыточной прибыли. Мэлкиэл сравнил технический анализ с «астрологией».

В конце 1980-х годов профессора Эндрю Ло (Andrew Lo) и Крейг МакКинлей (Craig McKinlay) опубликовали статью, которая поставила под сомнение гипотезу случайного блуждания. В ответе Мэлкиэлю в 1999 году Ло и МакКинлей собрали эмпирические статьи, которые ставили под сомнение применимость гипотезы и предполагали нестохастический и, возможно, предсказуемый компонент в движении цены акции, хотя они были осторожны, указав, что отклонение гипотезы случайного блуждания не обязательно делает EMH недействительной, что является совершенно отдельной концепцией от RWH. В статье 2000 года Эндрю Ло переанализировал данные США с 1962 по 1996 год и обнаружил, что «несколько технических индикаторов действительно предоставляют дополнительную информацию и могут иметь некоторую практическую ценность». Бертон Мэлкиэл отклонил аномалии, упомянутые Ло и МакКинлеем, как слишком малые для извлечения прибыли.

Технические аналитики утверждают, что теории EMH и случайного блуждания игнорируют реальности рынков, в том числе то, что участники не полностью рациональны и что текущие движения цен не независимы от предыдущих движений. Некоторые исследователи обработки сигналов отрицают гипотезу случайного блуждания, что цены на фондовом рынке напоминают процессы Винера (Wiener processes), потому что статистические моменты таких процессов и реальные данные о запасах значительно различаются в зависимости от размера окна и меры сходства. Они утверждают, что преобразования признаков, используемые для описания аудио и биосигналов, также могут быть использованы для успешного прогнозирования цен на фондовом рынке, что противоречило бы гипотезе случайного блуждания.

Индекс случайного блуждания (Random walk index, RWI) — это технический индикатор, который пытается определить, является ли движение цены акции случайным по природе или результатом статистически значимого тренда. Индекс случайного блуждания пытается определить, когда рынок находится в сильном восходящем или нисходящем тренде, измеряя диапазоны цен за N периодов и то, как это отличается от того, что можно было бы ожидать от случайного блуждания (случайного движения вверх или вниз). Больший диапазон предполагает более сильный тренд.

Применяя теорию перспектив Канемана и Тверского (Kahneman and Tversky’s prospect theory) к движениям цен, Пол Аззопарди (Paul V. Azzopardi) предоставил возможное объяснение того, почему страх заставляет цены падать резко, а жадность толкает цены вверх постепенно. Это обычно наблюдаемое поведение цен ценных бумаг резко противоречит гипотезе случайного блуждания. Оценивая жадность и страх на рынке, инвесторы могут лучше сформулировать позиции своего портфеля на длинные и короткие позиции.

Научный технический анализ

Кагиналп и Баленович (Caginalp and Balenovich) в 1994 году использовали свою модель дифференциальных уравнений потока активов, чтобы показать, что основные паттерны технического анализа могут быть созданы с некоторыми базовыми предположениями. Некоторые из паттернов, такие как паттерн продолжения или разворота треугольника, могут быть созданы с предположением о двух различных группах инвесторов с разными оценками стоимости. Основные предположения моделей — конечность активов и использование тренда, а также оценки при принятии решений. Многие из паттернов следуют как математически логические следствия этих предположений.

Одной из проблем традиционного технического анализа была сложность определения паттернов таким образом, чтобы это позволяло объективное тестирование.

Японские паттерны свечей включают паттерны в несколько дней, которые находятся в восходящем или нисходящем тренде. Кагиналп и Лоран (Caginalp and Laurent) были первыми, кто провёл успешный крупномасштабный тест паттернов. Математически точный набор критериев был протестирован путём первого использования определения краткосрочного тренда путём сглаживания данных и допущения одного отклонения в сглаженном тренде. Затем они рассмотрели восемь основных трёхдневных паттернов разворота свечей непараметрическим образом и определили паттерны как набор неравенств. Результаты были положительными с подавляющей статистической уверенностью для каждого из паттернов, используя набор данных всех акций S&P 500 ежедневно за пятилетний период 1992–1996 годов.

Среди наиболее базовых идей традиционного технического анализа — что тренд, однажды установленный, имеет тенденцию продолжаться. Однако тестирование этого тренда часто приводило исследователей к выводу, что акции — это случайное блуждание. Одно исследование, проведённое Потербой и Саммерсом (Poterba and Summers), обнаружило небольшой эффект тренда, который был слишком мал, чтобы иметь торговую ценность. Как отметил Фишер Блэк (Fisher Black), «шум» в данных торговых цен затрудняет тестирование гипотез.

Один метод избежания этого шума был открыт в 1995 году Кагиналпом и Константином (Caginalp and Constantine), которые использовали соотношение двух по сути идентичных закрытых фондов для устранения любых изменений в оценке. Закрытый фонд (в отличие от открытого фонда) торгуется независимо от его чистой стоимости активов, и его акции не могут быть выкуплены, а только торгуются между инвесторами как любые другие акции на биржах. В этом исследовании авторы обнаружили, что лучшая оценка цены завтра — это не цена вчера (как указывала бы гипотеза эффективного рынка), и это не чистая цена импульса (а именно, то же самое относительное изменение цены от вчера к сегодня продолжается от сегодня к завтру). Но скорее это почти ровно половина между двумя.

Начиная с характеристики прошлой эволюции цен на рынке с точки зрения скорости цены и ускорения цены, была разработана попытка общей основы для технического анализа с целью установления принципиальной классификации возможных паттернов, характеризующих отклонение или дефекты от состояния случайного блуждания рынка и его свойств временной трансляционной инвариантности. Классификация опирается на два безразмерных параметра — число Фруда (Froude number), характеризующее относительную силу ускорения по отношению к скорости, и временной горизонт прогноза, размеренный к периоду обучения. Обнаруживается, что паттерны следования тренду и противоположные паттерны сосуществуют и зависят от безразмерного временного горизонта. Используя подход группы ренормализации, вероятностный сценарный подход демонстрирует статистически значимую предсказательную силу практически во всех протестированных рыночных фазах.

Обзор современных исследований Парком и Ирвином (Park and Irwin) показал, что большинство обнаружили положительный результат от технического анализа.

В 2011 году Кагиналп и ДеСантис (Caginalp and DeSantis) использовали большие наборы данных закрытых фондов, где сравнение с оценкой возможно, чтобы количественно определить, имеют ли ключевые аспекты технического анализа, такие как тренд и сопротивление, научную обоснованность. Используя наборы данных более чем из 100 000 точек, они демонстрируют, что тренд имеет эффект, который по крайней мере в два раза важнее оценки. Эффекты объёма и волатильности, которые меньше, также очевидны и статистически значимы. Важный аспект их работы включает нелинейный эффект тренда. Положительные тренды, которые происходят в пределах примерно 3,7 стандартного отклонения, имеют положительный эффект. Для более сильных восходящих трендов наблюдается отрицательный эффект на доходы, предполагающий, что фиксирование прибыли происходит по мере увеличения величины восходящего тренда. Для нисходящих трендов ситуация аналогична, за исключением того, что «покупка на спадах» не происходит до тех пор, пока нисходящий тренд не станет событием в 4,6 стандартного отклонения. Эти методы могут быть использованы для изучения поведения инвесторов и сравнения основных стратегий между различными классами активов.

В 2013 году Ким Ман Луи (Kim Man Lui) и Т Чонг (T Chong) указали, что прошлые выводы о техническом анализе в основном сообщали о прибыльности конкретных торговых правил для данного набора исторических данных. Эти прошлые исследования не учитывали человеческого трейдера, так как ни один реальный трейдер не стал бы механически принимать сигналы от какого-либо метода технического анализа. Поэтому, чтобы раскрыть истину технического анализа, мы должны вернуться к пониманию производительности между опытными и неопытными трейдерами. Если рынок действительно движется случайно, не будет никакой разницы между этими двумя типами трейдеров. Однако экспериментально обнаружено, что трейдеры, которые более осведомлены о техническом анализе, значительно превосходят тех, кто менее осведомлен.

Чтение ленты котировок

До середины 1960-х годов чтение ленты было популярной формой технического анализа. Оно состояло в чтении рыночной информации, такой как цена, объём, размер заказа и так далее, с бумажной ленты, которая проходила через машину, называемую котировочным аппаратом (stock ticker). Рыночные данные отправлялись в брокерские конторы и в дома и офисы наиболее активных спекулянтов. Эта система вышла из употребления с появлением электронных информационных панелей в конце 1960-х годов и позже компьютеров, которые позволяют легко готовить графики.

Джесси Ливермор (Jesse Livermore), один из самых успешных операторов фондового рынка всех времён, с молодости был в основном сосредоточен на чтении ленты котировок. Он следовал своей собственной (механической) торговой системе (он называл её «рыночным ключом»), которая не требовала графиков, а полагалась исключительно на данные о цене. Он подробно описал свой рыночный ключ в своей книге 1940-х годов «Как торговать акциями» (How to Trade in Stocks). Система Ливермора определяла рыночные фазы (тренд, коррекция и т. д.) через прошлые данные о цене. Он также использовал данные об объёме (которые он оценивал по тому, как вели себя акции, и через «рыночное тестирование» — процесс тестирования ликвидности рынка путём отправки небольших рыночных заказов), как описано в его книге 1940-х годов.

Котировочная доска

Другой формой технического анализа, использовавшейся до сих пор, была интерпретация данных фондового рынка, содержащихся в котировочных досках, которые в эпоху до электронных экранов были огромными классными досками, расположенными на фондовых биржах, с данными основных финансовых активов, котирующихся на биржах для анализа их движений. Они вручную обновлялись мелом, при этом обновления некоторых из этих данных передавались в среды вне бирж (такие как брокерские конторы, bucket shops и т. д.) через упомянутую выше ленту, телеграф, телефон и позже телекс.

Этот инструмент анализа использовался как на месте, в основном профессионалами рынка, так и широкой публикой через печатные версии в газетах, показывающие данные переговоров предыдущего дня, для свинг-трейдинга и позиционной торговли.

Термины и индикаторы построения графиков

Концепции

• **Средний истинный диапазон** — усреднённый дневной диапазон торговли, скорректированный на ценовые разрывы.
• **Прорыв** — концепция, при которой цены с силой пробивают область предыдущей поддержки или сопротивления, обычно, но не всегда, сопровождаемая увеличением объёма.
• **Графический паттерн** — отличительный паттерн, созданный движением цены ценной бумаги или товара на графике.
• **Циклы** — временные целевые показатели для потенциального изменения ценового действия (цена движется только вверх, вниз или боком).
• **Отскок мёртвой кошки** — явление, при котором спектакулярное падение цены акции немедленно сменяется умеренным и временным ростом перед возобновлением её нисходящего движения.
• **Принцип волн Эллиотта** и золотое сечение для расчёта последовательных движений цены и откатов.
• **Коэффициенты Фибоначчи** — используются как руководство для определения поддержки и сопротивления, а также процентов отката.
• **Импульс** — скорость изменения цены.
• **Анализ точка и фигура** — ценовой аналитический подход, использующий числовые фильтры, которые могут включать временные ссылки, хотя полностью игнорирует время в своей конструкции.
• **Сопротивление** — уровень цены, который может спровоцировать чистое увеличение активности продажи.
• **Поддержка** — уровень цены, который может спровоцировать чистое увеличение активности покупки.
• **Тренд** — явление, при котором движение цены имеет тенденцию сохраняться в одном направлении в течение продолжительного периода времени.

Типы графиков

• **График японских свечей** — японского происхождения и похож на OHLC, свечи расширяются и заполняют интервал между ценами открытия и закрытия, чтобы подчеркнуть отношение открытия/закрытия. На Западе чёрные или красные тела свечей обычно представляют закрытие ниже открытия, в то время как белые, зелёные или синие свечи представляют закрытие выше цены открытия.
• **Линейный график** — соединяет значения цены закрытия отрезками линий. Вы также можете выбрать рисование линейного графика, используя цену открытия, максимума или минимума.
• **График открытия-максимума-минимума-закрытия** — графики OHLC, также известные как столбчатые графики, отображают диапазон между максимальной и минимальной ценами торгового периода как вертикальный отрезок линии в момент торговли, а цены открытия и закрытия — горизонтальными отметками на линии диапазона, обычно отметка слева для цены открытия и отметка справа для цены закрытия.
• **График точка и фигура** — тип графика, использующий числовые фильтры с только мимолётными ссылками на время и полностью игнорирующий время в своей конструкции.

Наложения

Наложения обычно накладываются на основной ценовой график.

• **Полосы Боллинджера** — диапазон волатильности цены.
• **Канал** — пара параллельных линий тренда.
• **Ichimoku kinko hyo** — система на основе скользящей средней, которая учитывает время и среднюю точку между максимумом и минимумом свечи.
• **Скользящая средняя** — среднее значение за окно времени до и после данной временной точки, повторяемое в каждой временной точке на данном графике. Скользящую среднюю можно рассматривать как своего рода динамическую линию тренда.
• **Параболический SAR** — стоп Вайлдера (Wilder’s trailing stop), основанный на тенденции цен оставаться в пределах параболической кривой во время сильного тренда.
• **Точка разворота** — получена путём расчёта численного среднего значения максимума, минимума и цены закрытия конкретной валюты или акции.
• **Сопротивление** — уровень цены, который может действовать как потолок выше цены.
• **Поддержка** — уровень цены, который может действовать как пол ниже цены.
• **Линия тренда** — наклонная линия, описываемая по крайней мере двумя пиками или двумя впадинами.
• **Зигзаг** — наложение графика, которое показывает отфильтрованные движения цены, превышающие заданный процент.

Индикаторы широты

Эти индикаторы основаны на статистике, полученной из широкого рынка.

• **Линия прибыль-убыток** — популярный индикатор широты рынка.
• **Осциллятор МакКлеллана** — популярный замкнутый индикатор широты.
• **Индекс суммирования МакКлеллана** — популярный открытый индикатор широты.

Индикаторы на основе цены

Эти индикаторы обычно отображаются ниже или выше основного ценового графика.

• **Индекс среднего направления** — широко используемый индикатор силы тренда.
• **Индекс канала товаров** — определяет циклические тренды.
• **MACD** — конвергенция/дивергенция скользящей средней.
• **Импульс** — скорость изменения цены.
• **Индекс относительной силы (RSI)** — осциллятор, показывающий силу цены.
• **Индекс относительной силы (RVI)** — осциллятор, измеряющий убеждённость в недавнем ценовом действии и вероятность его продолжения.
• **Стохастический осциллятор** — позиция закрытия в пределах недавнего диапазона торговли.
• **Trix** — осциллятор, показывающий наклон тройной сглаженной экспоненциальной скользящей средней.
• **Индикатор вихря** — индикатор, используемый для определения существования, продолжения, инициирования или завершения трендов.

Индикаторы на основе объёма

• **Индекс накопления/распределения** — основан на закрытии в пределах дневного диапазона.
• **Индекс денежного потока** — объём торгуемых акций в дни, когда цена выросла.
• **Объём с учётом баланса** — импульс покупки и продажи акций.

Торговля с комбинированием индикаторов

• MACD и индекс среднего направления
• MACD и Super Trend
• MACD и скользящая средняя
• MACD и RSI
• MACD и скользящие средние

Основы технического анализа и его применение