Jump to content

Технический анализ

В финансах технический анализ — это методология анализа и прогнозирования направления цен посредством изучения прошлых рыночных данных, в первую очередь цен и объемов. [1] Как тип активного управления , он противоречит большей части современной портфельной теории . Эффективность технического анализа оспаривается гипотезой эффективного рынка , которая утверждает, что цены на фондовом рынке по существу непредсказуемы. [2] а исследования того, дает ли технический анализ какую-либо пользу, дали неоднозначные результаты. [3] [4] [5] Его отличают от фундаментального анализа , который учитывает финансовую отчетность компании, состояние здоровья и общее состояние рынка и экономики.

История [ править ]

Принципы технического анализа основаны на данных финансового рынка за сотни лет . [6] Некоторые аспекты технического анализа начали появляться в отчетах амстердамского торговца Джозефа де ла Веги о голландских финансовых рынках 17 века. В Азии технический анализ считается методом, разработанным Хоммой Мунэхисой в начале 18 века, который превратился в использование методов свечей и сегодня является инструментом построения графиков технического анализа. [7] [8]

Журналист Чарльз Доу (1851-1902) собрал и тщательно проанализировал данные американского фондового рынка и опубликовал некоторые из своих выводов в редакционных статьях The Wall Street Journal . закономерности и бизнес-циклы Он считал , что в этих данных можно обнаружить — 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 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 биржевых тенденций» , который считается одной из основополагающих работ в этой дисциплине. Он занимается исключительно анализом тенденций и графическими моделями и используется до сих пор. Ранний технический анализ представлял собой почти исключительно анализ графиков, поскольку вычислительная мощность компьютеров была недоступна для современного уровня статистического анализа. Сообщается, что Чарльз Доу разработал форму анализа диаграмм «крестики-нолики» . С появлением поведенческих финансов как отдельной дисциплины в экономике Пол В. Аззопарди объединил технический анализ с поведенческими финансами и ввел термин «поведенческий технический анализ». [9]

Среди других пионеров методов анализа — Ральф Нельсон Эллиотт , Уильям Делберт Ганн и Ричард Вайкофф , которые разработали свои соответствующие методы в начале 20 века. [ нужна ссылка ]

Общее описание [ править ]

Фундаментальные аналитики изучают доходы, дивиденды, активы, качество, коэффициенты, 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 попытаться использовать эти модели. [10]

Технические специалисты, использующие графики, ищут архетипические ценовые модели, такие как хорошо известная голова и плечи. [11] или модели разворота двойной вершины/дна , изучайте технические индикаторы , скользящие средние и ищите такие формы, как линии поддержки, сопротивления, каналы и более неясные образования, такие как флаги , вымпелы , дни баланса и «чашка с ручкой» . модели [12]

Технические аналитики также широко используют рыночные индикаторы многих видов, некоторые из которых представляют собой математические преобразования цен, часто включая объемы роста и падения, данные о росте/падении и другие исходные данные. Эти индикаторы используются, чтобы помочь оценить, находится ли актив в тренде, и если да, то вероятность его направления и продолжения. Технические специалисты также ищут взаимосвязь между индексами цен/объемов и рыночными индикаторами. Примеры включают скользящую среднюю , индекс относительной силы и MACD . Другие направления исследования включают корреляции между изменениями опционов ( подразумеваемая волатильность ) и соотношением пут/колл с ценой. Также важны такие индикаторы настроений, как коэффициенты пут/колл, коэффициенты быков/медведей, короткие проценты, подразумеваемая волатильность и т. д.

В техническом анализе существует множество методов. Приверженцы различных методов (например, свечного анализа, старейшей формы технического анализа, разработанной японским торговцем зерном; гармоники ; теории Доу ; и волновой теории Эллиотта ) могут игнорировать другие подходы, однако многие трейдеры комбинируют элементы более чем одного метода. . Некоторые технические аналитики используют субъективное суждение, чтобы решить, какую модель(ы) отражает тот или иной инструмент в данный момент времени и какова должна быть интерпретация этой модели. Другие используют строго механический или систематический подход к выявлению и интерпретации закономерностей.

Сравнение с фундаментальным анализом [ править ]

Техническому анализу противопоставляется фундаментальный анализ : изучение экономическихи другие основные факторы, влияющие на то, как инвесторы оценивают финансовые рынки. компании Сюда могут входить обычные корпоративные показатели, такие как недавние показатели EBITDA , предполагаемое влияние недавних кадровых изменений в совете директоров , геополитические соображения и даже научные факторы, такие как предполагаемые будущие последствия глобального потепления . Чистые формы технического анализа могут утверждать, что цены уже отражают все основные фундаментальные факторы. Выявление будущих тенденций – вот для чего предназначены технические индикаторы, 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. [13] [14]

Сравнение с количественным анализом [ править ]

Контраст с количественным анализом менее очевиден, чем различие с фундаментальным анализом. Некоторые источники рассматривают технический и количественный анализ как более или менее синонимы, в то время как другие проводят резкое различие. Например, эксперт по количественному анализу Пол Уилмотт предполагает, что технический анализ — это не что иное, как «график» (составление прогнозов на основе экстраполяции графических представлений), и что технический анализ редко обладает какой-либо предсказательной силой. [15] [14]

Принципы [ править ]

Фондовый график, показывающий уровни поддержки (4, 5, 6, 7 и 8) и сопротивления (1, 2 и 3). Поэтому уровни сопротивления имеют тенденцию превращаться в уровни поддержки и наоборот. [ нужна ссылка ]

Основной принцип технического анализа заключается в том, что рыночная цена отражает всю соответствующую информацию, влияющую на этот рынок. Поэтому технический аналитик смотрит на историю торговой модели ценной бумаги или товара, а не на внешние факторы, такие как экономические, фундаментальные и новостные события. Считается, что ценовое действие имеет тенденцию повторяться из-за коллективного, шаблонного поведения инвесторов. Следовательно, технический анализ фокусируется на идентифицируемых ценовых тенденциях и условиях. [16] [17]

Рыночное все обесценивает действие

Основываясь на предположении, что вся соответствующая информация уже отражена в ценах, технические аналитики полагают, что важно понять, что инвесторы думают об этой информации, известной и воспринимаемой.

Цены движутся в тренде [ править ]

Технические аналитики полагают, что цены имеют направленный тренд, т.е. вверх, вниз или вбок (флэт) или какую-то комбинацию. Основное определение ценового тренда было первоначально предложено теорией Доу . [10]

Примером ценной бумаги, которая имела явную тенденцию, является AOL с ноября 2001 г. по август 2002 г. Технический аналитик или последователь тренда, распознающий эту тенденцию, будет искать возможности продать эту ценную бумагу. AOL последовательно движется вниз в цене. Каждый раз, когда акции росли, на рынок выходили продавцы и продавали акции; отсюда и «зигзагообразное» движение цены. Серия «более низких максимумов» и «более низких минимумов» является явным признаком того, что акция находится в нисходящем тренде. [18] Другими словами, каждый раз, когда акция опускалась ниже, она падала ниже своей предыдущей относительно низкой цены. Каждый раз, когда акция поднималась выше, она не могла достичь уровня предыдущей относительно высокой цены.

Обратите внимание, что последовательность более низких минимумов и более низких максимумов началась только в августе. Затем AOL устанавливает низкую цену, которая не превышает относительного минимума, установленного ранее в этом месяце. Позже в том же месяце акция достигает относительного максимума, равного последнему относительному максимуму. В этом технический специалист видит явные признаки того, что нисходящий тренд, по крайней мере, приостанавливается и, возможно, заканчивается, и, скорее всего, в этот момент он перестанет активно продавать акции.

История имеет свойство повторяться [ править ]

Технические аналитики полагают, 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. [10] Распознавание этих моделей может позволить техническому специалисту выбирать сделки, которые имеют более высокую вероятность успеха. [19]

Технический анализ не ограничивается построением графиков, он всегда учитывает ценовые тенденции. [1] Например, многие технические специалисты следят за опросами настроений инвесторов. Эти опросы позволяют оценить отношение участников рынка, в частности, являются ли они медвежьими или бычьими . Технические специалисты используют эти опросы, чтобы определить, сохранится ли тенденция или может произойти разворот; они, скорее всего, предвидят перемены, когда опросы сообщают об экстремальных настроениях инвесторов. [20] Например, опросы, показывающие подавляющий бычий настрой, свидетельствуют о том, что восходящий тренд может развернуться; предпосылка состоит в том, что если большинство инвесторов настроены по-бычьи, они уже купили рынок (ожидая более высоких цен). А поскольку большинство инвесторов настроены оптимистично и вкладывают средства, можно предположить, что покупателей останется немного. Это оставляет больше потенциальных продавцов, чем покупателей, несмотря на бычьи настроения. Это предполагает, что цены будут иметь тенденцию к снижению, и является примером противоположной торговли . [21]

Промышленность [ править ]

Отрасль во всем мире представлена ​​Международной федерацией технических аналитиков (IFTA), которая представляет собой федерацию региональных и национальных организаций. В США отрасль представлена ​​как Ассоциацией CMT, так и Американской ассоциацией профессиональных технических аналитиков (AAPTA). Соединенные Штаты также представлены Ассоциацией аналитиков технической безопасности Сан-Франциско (TSAASF). В Соединенном Королевстве отрасль представлена ​​Обществом технических аналитиков (STA). STA была одним из основателей IFTA, недавно отпраздновала свое 50-летие и выдает аналитикам диплом в области технического анализа. В Канаде отрасль представлена ​​Канадским обществом технических аналитиков. [22] В Австралии отрасль представлена ​​Австралийской ассоциацией технических аналитиков (ATAA). [23] (которая является филиалом IFTA) и Австралийской профессиональной технической аналитики (APTA) Inc. [24]

Профессиональные общества технического анализа работали над созданием совокупности знаний, описывающих область технического анализа. Совокупность знаний занимает центральное место в этой области как способ определения того, как и почему технический анализ может работать. Затем его могут использовать научные круги, а также регулирующие органы при разработке соответствующих исследований и стандартов в этой области. Ассоциация CMT опубликовала свод знаний, который представляет собой структуру экзамена на дипломированного специалиста по рынку (CMT). [25] [26]

Программное обеспечение [ править ]

Программное обеспечение для технического анализа автоматизирует функции построения графиков, анализа и отчетности, которые помогают техническим аналитикам анализировать и прогнозировать финансовые рынки (например, фондовый рынок ). [ нужна ссылка ]

Помимо устанавливаемых пакетов программного обеспечения для настольных компьютеров в традиционном смысле, в отрасли наблюдается появление облачных приложений и интерфейсов прикладного программирования (API), которые предоставляют технические индикаторы (например, MACD, полосы Боллинджера) через RESTful HTTP или протоколы внутренней сети. .

Современное программное обеспечение для технического анализа часто доступно в виде веб-приложения или приложения для смартфона без необходимости загружать и устанавливать пакет программного обеспечения. Некоторые из них даже предлагают интегрированный язык программирования и инструменты автоматического тестирования.

Систематическая торговля [ править ]

Нейронные сети [ править ]

С начала 1990-х годов, когда появились первые практически используемые типы, популярность искусственных нейронных сетей (ИНС) быстро выросла. Это адаптивные программные системы искусственного интеллекта , вдохновленные тем, как работают биологические нейронные сети. Их используют, потому что они могут научиться обнаруживать сложные закономерности в данных. С математической точки зрения они являются универсальными аппроксиматорами функций . [27] [28] это означает, что при наличии правильных данных и правильной настройке они могут фиксировать и моделировать любые отношения ввода-вывода. Это не только устраняет необходимость человеческой интерпретации графиков или ряда 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 по сути представляют собой нелинейные статистические модели, их точность и возможности прогнозирования могут быть проверены как математически, так и эмпирически. В различных исследованиях авторы утверждают, что нейронные сети, используемые для генерации торговых сигналов с учетом различных технических и фундаментальных данных, значительно превосходят стратегии покупки и удержания, а также традиционные методы линейного технического анализа в сочетании с экспертными системами, основанными на правилах. [29] [30] [31]

Хотя передовая математическая природа таких адаптивных систем позволила нейронным сетям для финансового анализа оставаться в основном в академических исследовательских кругах, в последние годы более удобное для пользователя программное обеспечение нейронных сетей сделало эту технологию более доступной для трейдеров. [ нужна ссылка ]

Бэктестинг/ретроспективный анализ [ править ]

Временное представление ретроспективного прогнозирования [32]

Систематическая торговля чаще всего применяется после тестирования инвестиционной стратегии на исторических данных. Это известно как бэктестинг (или ретроспективный прогноз ). Бэктестирование чаще всего проводится для технических индикаторов в сочетании с волатильностью, но может применяться к большинству инвестиционных стратегий (например, фундаментальному анализу). Хотя традиционное бэктестирование проводилось вручную, оно обычно проводилось только на акциях, выбранных человеком, и, таким образом, требовало предварительных знаний в выборе акций. С появлением компьютеров бэктестирование можно проводить на всех биржах на основе исторических данных за десятилетия за очень короткие промежутки времени.

Использование компьютеров имеет свои недостатки, поскольку оно ограничено алгоритмами, которые может выполнять компьютер. Некоторые торговые стратегии полагаются на человеческую интерпретацию. [33] и непригодны для компьютерной обработки. [34] Только технические индикаторы, которые являются полностью алгоритмическими, могут быть запрограммированы для компьютерного автоматического тестирования на исторических данных.

рынка Сочетание с другими методами прогнозирования

Джон Мерфи утверждает, что основными источниками информации, доступной техническим специалистам, являются цена, объем и открытый интерес . [10] 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 в середине 1980-х годов ввёл термин «рациональный анализ» для обозначения пересечения технического анализа и фундаментального анализа. [35] Другой такой подход, объединенный анализ, сочетает фундаментальный анализ с техническим в попытке улучшить эффективность портфельного менеджера.

Технический анализ также часто сочетается с количественным анализом и экономикой. Например, нейронные сети могут использоваться для выявления межрыночных отношений. [36]

Технические аналитики также используют опросы инвесторов и информационные бюллетени, а также индикаторы настроений на обложках журналов. [37]

Эмпирические данные [ править ]

Вопрос о том, действительно ли технический анализ работает, является предметом споров. Методы сильно различаются, и разные технические аналитики иногда могут делать противоречивые прогнозы на основе одних и тех же данных. Многие инвесторы заявляют, что они получают положительную доходность, но академические оценки часто обнаруживают, что это не имеет достаточной предсказательной силы . [38] Из 95 современных исследований 56 пришли к выводу, что технический анализ дал положительные результаты, хотя систематическая ошибка отслеживания данных и другие проблемы затрудняют анализ. [3] Нелинейное прогнозирование с использованием нейронных сетей иногда дает статистически значимые результаты прогнозирования. [39] Федеральной резервной системы Рабочий документ [4] Что касается уровней поддержки и сопротивления краткосрочных валютных курсов, «предлагает убедительные доказательства того, что эти уровни помогают предсказывать прерывания внутридневного тренда», хотя «прогностическая сила» этих уровней «была обнаружена разной в зависимости от обменных курсов и исследованных фирм».

Технические торговые стратегии оказались эффективными на китайском рынке в недавнем исследовании, в котором говорится: «Наконец, мы обнаруживаем значительную положительную доходность от сделок на покупку, генерируемых противоположной версией правила пересечения скользящих средних , правила прорыва канала и Торговое правило полосы Боллинджера после учета транзакционных издержек в размере 0,50%». [40]

Влиятельное исследование 1992 года, проведенное Brock et al. который, по-видимому, нашел поддержку технических правил торговли, был протестирован на предмет отслеживания данных и других проблем в 1999 году; [41] образец, описанный Brock et al. был устойчив к перехвату данных.

Впоследствии всестороннее исследование этого вопроса, проведенное амстердамским экономистом Гервином Гриффиоеном, пришло к выводу, что: «для индексов фондового рынка США, Японии и большинства западноевропейских фондовых индексов процедура рекурсивного прогнозирования вне выборки не оказывается прибыльной после внедрения небольших транзакционных издержек». обнаруживается Более того, при достаточно высоких транзакционных издержках путем оценки CAPM , что техническая торговля не демонстрирует статистически значимой способности прогнозирования за пределами выборки с поправкой на риск почти для всех индексов фондового рынка». [42] Транзакционные издержки особенно применимы к «стратегиям импульса»; всесторонний обзор данных и исследований, проведенный в 1996 году, пришел к выводу, что даже небольшие транзакционные издержки приведут к неспособности получить какой-либо избыток от таких стратегий. [43]

В статье, опубликованной в журнале «Финансы» , доктор Эндрю У. Ло , директор Лаборатории финансовой инженерии Массачусетского технологического института , работая с Гарри Мамайским и Цзяном Ваном, обнаружил, что:

Технический анализ, также известный как «графики», был частью финансовой практики на протяжении многих десятилетий, но эта дисциплина не получила такого же уровня академического изучения и признания, как более традиционные подходы, такие как фундаментальный анализ. Одним из главных препятствий является весьма субъективный характер технического анализа – присутствие геометрических фигур на исторических графиках цен часто бросается в глаза наблюдателю. В этой статье мы предлагаем систематический и автоматический подход к распознаванию технических фигур с использованием непараметрической ядерной регрессии и применяем этот метод к большому количеству акций США в период 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 практическое значение. [5]

В той же статье доктор Ло написал, что «несколько научных исследований показывают, что… технический анализ вполне может быть эффективным средством извлечения полезной информации из рыночных цен». [5] Некоторые методы, такие как геометрия Драммонда, пытаются преодолеть предвзятость прошлых данных, проецируя уровни поддержки и сопротивления из разных временных интервалов на ближайшее будущее и сочетая это с возвратом к средним методам. [44]

эффективного Гипотеза рынка

Гипотеза эффективного рынка (EMH) противоречит основным принципам технического анализа, утверждая, что прошлые цены не могут быть использованы для прибыльного прогнозирования будущих цен. Таким образом, считается, что технический анализ не может быть эффективным. Экономист Юджин Фама опубликовал основополагающую статью об EMH в журнале «Финансы» в 1970 году и сказал: «Короче говоря, доказательства в поддержку модели эффективных рынков обширны, а противоречивые доказательства (что в некоторой степени уникально для экономики) скудны». [45]

Однако, поскольку ожидания инвесторов могут сильно влиять на будущие цены акций, технические специалисты утверждают, что из этого следует лишь то, что прошлые цены влияют на будущие цены. [46] Они также указывают на исследования в области поведенческих финансов , в частности на то, что люди не являются теми рациональными участниками, которыми их изображает EMH. Технические специалисты уже давно говорят, что иррациональное человеческое поведение влияет на цены акций и что такое поведение приводит к предсказуемым результатам. [47] Автор Дэвид Аронсон говорит, что теория поведенческих финансов сочетается с практикой технического анализа:

Принимая во внимание влияние эмоций, когнитивных ошибок, иррациональных предпочтений и динамику группового поведения, поведенческие финансы предлагают краткие объяснения чрезмерной волатильности рынка, а также избыточной прибыли, получаемой от устаревших информационных стратегий... существование неэффективности рынка, которая порождает систематические движения цен, которые позволяют объективным методам ТА [технического анализа] работать. [46]

Сторонники EMH отвечают, что, хотя отдельные участники рынка не всегда действуют рационально (или обладают полной информацией), их совокупные решения уравновешивают друг друга, что приводит к рациональному результату (оптимистам, которые покупают акции и предлагают более высокую цену, противостоят пессимисты, которые продают свои акции). , что удерживает цену в равновесии). [48] Аналогично, полная информация отражается в цене, поскольку все участники рынка привносят на рынок свои индивидуальные, но неполные знания. [48]

блуждания случайного Гипотеза

Гипотеза случайного блуждания может быть выведена из гипотезы эффективных рынков в слабой форме, которая основана на предположении, что участники рынка полностью учитывают любую информацию, содержащуюся в прошлых ценовых движениях (но не обязательно другую общедоступную информацию). В своей книге «Случайное блуждание по Уолл-стрит » экономист из Принстона Бертон Малкиел сказал, что инструменты технического прогнозирования, такие как анализ закономерностей, в конечном итоге должны оказаться обречены на провал: «Проблема в том, что, как только такая закономерность станет известна участникам рынка, люди будут действовать таким образом. способ предотвратить это в будущем». [49] Малкиел заявил, что, хотя импульс может объяснить некоторые движения цен на акции, его недостаточно для получения сверхприбыли. Малкиел сравнил технический анализ с « астрологией ». [50]

В конце 1980-х годов профессора Эндрю Ло и Крейг МакКинли опубликовали статью, которая поставила под сомнение гипотезу случайного блуждания. В ответе Малкиэлу в 1999 году Ло и МакКинли собрали эмпирические статьи, ставящие под сомнение применимость гипотезы. [51] это предполагало неслучайный и, возможно, прогнозируемый компонент движения цен на акции, хотя они осторожно указали, что отказ от случайного блуждания не обязательно делает недействительным EMH, который является совершенно отдельной концепцией от RWH. В статье 2000 года Эндрю Ло проанализировал данные по США с 1962 по 1996 год и обнаружил, что «некоторые технические индикаторы действительно предоставляют дополнительную информацию и могут иметь некоторую практическую ценность». [5] Бертон Малкиел отверг нарушения, упомянутые Ло и МакКинли, как слишком мелкие, чтобы на них можно было получить прибыль. [50]

Технические специалисты говорят [ ВОЗ? ] что теории EMH и теории случайных блужданий игнорируют реалии рынков, поскольку участники не полностью рациональны и текущие движения цен не являются независимыми от предыдущих движений. [18] [52] Некоторые исследователи обработки сигналов отвергают гипотезу случайного блуждания о том, что цены на фондовом рынке напоминают винеровские процессы , поскольку статистические моменты таких процессов и реальные биржевые данные значительно различаются в зависимости от размера окна и меры сходства . [53] Они утверждают, что преобразования признаков, используемые для описания аудио и биосигналов, также могут использоваться для успешного прогнозирования цен на фондовом рынке, что противоречило бы гипотезе случайного блуждания.

Индекс случайного блуждания (RWI) — это технический индикатор, который пытается определить, является ли движение цены акции случайным по своей природе или является результатом статистически значимой тенденции. Индекс случайного блуждания пытается определить, когда рынок находится в сильном восходящем или нисходящем тренде, путем измерения ценовых диапазонов по 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. [54]

Канемана и Тверски Применяя теорию перспектив к динамике цен, Пол В. Аззопарди предложил возможное объяснение, почему страх заставляет цены резко падать, в то время как жадность постепенно толкает цены вверх. [55] Такое обычно наблюдаемое поведение цен на ценные бумаги резко противоречит случайному блужданию. Измеряя жадность и страх на рынке, [56] инвесторы могут лучше формулировать длинные и короткие позиции портфеля.

анализ технический - Научно

Кагинальп и Баленович в 1994 году. [57] использовали свою модель дифференциальных уравнений потока активов, чтобы показать, что основные закономерности технического анализа могут быть получены с помощью некоторых основных допущений. Некоторые из моделей, такие как модель продолжения или разворота треугольника, могут быть созданы, исходя из предположения о двух различных группах инвесторов с разными оценками стоимости. Основными допущениями моделей являются ограниченность активов и использование тенденций, а также оценки при принятии решений. Многие закономерности являются математически логическими следствиями этих предположений.

Одной из проблем традиционного технического анализа была сложность определения моделей таким образом, чтобы обеспечить объективное тестирование.

Паттерны японских свечей включают в себя модели продолжительностью в несколько дней, находящиеся в пределах восходящего или нисходящего тренда. Кагинальп и Лоран [58] были первыми, кто провел успешное крупномасштабное тестирование моделей. Математически точный набор критериев был протестирован путем сначала использования определения краткосрочного тренда путем сглаживания данных и учета одного отклонения в сглаженном тренде. Затем они рассмотрели восемь основных моделей разворота трехдневных свечей непараметрическим способом и определили модели как набор неравенств. Результаты были положительными и имели ошеломляющую статистическую достоверность для каждой модели с использованием ежедневного набора данных по всем акциям S&P 500 за пятилетний период 1992–1996 годов.

Одна из самых основных идей традиционного технического анализа заключается в том, что однажды установившаяся тенденция имеет тенденцию продолжаться. Однако проверка этой тенденции часто приводила исследователей к выводу, что акции представляют собой случайное блуждание. Одно исследование, проведенное Потербой и Саммерсом, [59] обнаружил небольшой эффект тренда, который был слишком мал, чтобы иметь торговую ценность. В роли Фишера Блэкаотмеченный, [60] «Шум» в данных о торговых ценах затрудняет проверку гипотез.

Один из способов избежать этого шума был открыт в 1995 году Кагинальпом и Константином. [61] который использовал соотношение двух по сути идентичных закрытых фондов, чтобы исключить любые изменения в оценке. Закрытый фонд (в отличие от открытого фонда) торгуется независимо от стоимости его чистых активов, и его акции не могут быть выкуплены, а торгуются только среди инвесторов, как и любые другие акции на биржах. В этом исследовании авторы обнаружили, что наилучшей оценкой завтрашней цены является не вчерашняя цена (как указывает гипотеза эффективного рынка) и не чистая цена импульса (а именно, то же самое относительное изменение цены со вчерашнего дня на сегодня продолжается с сегодня-завтра). Но, скорее, это почти ровно посередине между ними.

Начав с характеристики эволюции рыночных цен в прошлом времени с точки зрения скорости цен и ускорения цен, была разработана попытка создать общую основу для технического анализа с целью установить принципиальную классификацию возможных закономерностей, характеризующих отклонение или дефекты состояния рынка случайных блужданий и его свойства трансляционной инвариантности во времени. [62] Классификация основана на двух безразмерных параметрах: числе Фруда, характеризующем относительную силу ускорения по отношению к скорости, и прогнозе временного горизонта, рассчитанном на период обучения. Обнаружено, что модели следования за трендом и противоположные модели сосуществуют и зависят от безразмерного временного горизонта. Используя подход группы ренормализации , вероятностный сценарный подход демонстрирует статистически значимую предсказательную силу практически на всех протестированных рыночных фазах.

Обзор современных исследований Парка и Ирвина [63] показало, что большинство из них нашли положительный результат технического анализа.

В 2011 году Кагиналп и ДеСантис [64] 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, содержащие более 100 000 точек, они демонстрируют, что эффект тренда как минимум вдвое менее важен, чем оценка. Эффекты объема и волатильности, которые меньше, также очевидны и статистически значимы. Важный аспект их работы связан с нелинейным эффектом тренда. Положительные тенденции, возникающие в пределах примерно 3,7 стандартных отклонений, имеют положительный эффект. Более сильные восходящие тенденции оказывают негативное влияние на доходность, что позволяет предположить, что фиксация прибыли происходит по мере увеличения величины восходящего тренда. Для нисходящего тренда ситуация аналогичная, за исключением того, что «покупка на спаде» не происходит до тех пор, пока нисходящий тренд не достигнет стандартного отклонения 4,6. Эти методы можно использовать для изучения поведения инвесторов и сравнения базовых стратегий различных классов активов.

В 2013 году Ким Ман Луи и Т Чонг отметили, что прошлые результаты технического анализа в основном свидетельствовали о прибыльности конкретных торговых правил для данного набора исторических данных. Эти прошлые исследования не принимали во внимание трейдера-человека, поскольку ни один реальный трейдер не будет автоматически принимать сигналы любого метода технического анализа. Поэтому, чтобы раскрыть истину технического анализа, нам следует вернуться к пониманию результатов взаимодействия опытных и начинающих трейдеров. Если рынок действительно движется случайным образом, между этими двумя типами трейдеров не будет никакой разницы. Однако экспериментально установлено, что трейдеры, более разбирающиеся в техническом анализе, значительно превосходят тех, кто менее осведомлен. [65]

Чтение бегущей ленты [ править ]

До середины 1960-х годов чтение ленты было популярной формой технического анализа. Он заключался в считывании рыночной информации, такой как цена, объем, размер заказа и т. д., с бумажной ленты, которая проходила через машину, называемую биржевым тикером . Рыночные данные отправлялись в брокерские дома, 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 позднее и компьютеров, которые позволили легко составлять графики.

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 и полагалась исключительно на ценовые данные. Он подробно описал свой рыночный ключ в своей книге 1940-х годов «Как торговать акциями». [66] Система Ливермора определяла фазы рынка (тренд, коррекция и т. д.) на основе прошлых ценовых данных. Он также использовал данные об объемах (которые он оценивал на основе поведения акций и посредством «рыночного тестирования» — процесса проверки рыночной ликвидности посредством отправки небольших рыночных ордеров), как описано в его книге 1940-х годов.

Котировочная доска [ править ]

Другая форма технического анализа, используемая до сих пор, заключалась в интерпретации данных фондового рынка , содержащихся на котировочных досках, которые во времена, когда еще не было электронных экранов , представляли собой огромные классные доски, расположенные на фондовых биржах, с данными об основных финансовых активах, котирующихся на биржах, для анализа их движения. [67] Он обновлялся вручную мелом, при этом обновления, касающиеся некоторых из этих данных, передавались в среды за пределами бирж (такие как брокерские конторы , конторы и т. д.) через вышеупомянутую ленту, телеграф , телефон, а затем и телекс . [68]

Этот инструмент анализа использовался как на месте, в основном профессионалами рынка, так и широкой публикой посредством печатных версий в газетах, показывающих данные переговоров предыдущего дня, для свинговых и позиционных сделок . [69]

Термины и индикаторы построения графиков [ править ]

Концепции [ править ]

  • Средний истинный диапазон – усредненный дневной торговый диапазон, скорректированный с учетом ценовых разрывов.
  • Прорыв – концепция, при которой цены силой пробивают область предшествующей поддержки или сопротивления , обычно, но не всегда, что сопровождается увеличением объема.
  • Графический паттерн – отличительный паттерн, создаваемый движением цен на ценные бумаги или сырьевые товары на графике.
  • Циклы – временные цели для потенциального изменения ценового действия (цена движется только вверх, вниз или в сторону)
  • Отскок дохлой кошки – явление, при котором за впечатляющим падением цены акции немедленно следует умеренный и временный рост, прежде чем возобновиться ее нисходящее движение.
  • Волновой принцип Эллиотта и золотое сечение для расчета последовательных движений и коррекций цен.
  • Коэффициенты Фибоначчи – используются в качестве руководства для определения процентов поддержки и сопротивления, а также отката.
  • Импульс – скорость изменения цены.
  • Анализ по точкам и цифрам - аналитический подход, основанный на ценах, с использованием числовых фильтров, которые могут включать привязки ко времени, но полностью игнорируют время при построении.
  • Сопротивление – уровень цен, который может вызвать чистое увеличение активности продаж.
  • Поддержка – уровень цен, который может вызвать чистое увеличение покупательской активности.
  • Тенденция – явление, при котором движение цены имеет тенденцию сохраняться в одном направлении в течение длительного периода времени.

Типы диаграмм [ править ]

  • Свечной график . Японского происхождения, похожий на OHLC, свечи расширяются и заполняют интервал между ценами открытия и закрытия, чтобы подчеркнуть взаимосвязь открытия и закрытия. На Западе тела черных или красных свечей часто обозначают цену закрытия ниже цены открытия, тогда как белые, зеленые или синие свечи обозначают цену закрытия выше цены открытия.
  • Линейный график – соединяет значения цен закрытия с отрезками линий. Вы также можете построить линейный график, используя цену открытия, максимальную или минимальную цену.
  • Диаграмма открытия-максимума-минимума-закрытия – диаграммы OHLC, также известные как гистограммы, отображают промежуток между высокими и минимальными ценами торгового периода в виде вертикального сегмента линии во время торговли, а цены открытия и закрытия с горизонтальной отметкой. отметки на линии диапазона, обычно галочка слева для цены открытия и галочка справа для цены закрытия.
  • Диаграмма «крестики-нолики» — тип диаграммы, использующий числовые фильтры только с передачей ссылок на время и полностью игнорирующий время при построении.

Наложения [ править ]

Наложения обычно накладываются на основной ценовой график.

  • Полосы Боллинджера – диапазон волатильности цен.
  • Канал – пара параллельных линий тренда.
  • Ichimoku kinko hyo - система, основанная на скользящей средней, которая учитывает время и среднюю точку между максимумом и минимумом свечи.
  • Скользящее среднее – среднее значение за определенный период времени до и после заданного момента времени, которое повторяется в каждый момент времени на данном графике. Скользящую среднюю можно рассматривать как своего рода динамическую линию тренда.
  • Parabolic SAR Уайлдера – трейлинг-стоп , основанный на тенденции цен оставаться в пределах параболической кривой во время сильного тренда.
  • Точка разворота - получается путем расчета среднего численного максимума, минимума и цены закрытия конкретной валюты или акции.
  • Сопротивление – уровень цен, который может выступать в качестве потолка над ценой.
  • Поддержка – ценовой уровень, который может действовать как пол ниже цены.
  • Линия тренда – наклонная линия, описываемая как минимум двумя пиками или двумя впадинами.
  • Зигзаг – это наложение графика, которое показывает отфильтрованные движения цен, превышающие заданный процент.

Индикаторы ширины [ править ]

Эти показатели основаны на статистике, полученной на широком рынке.

Ценовые индикаторы [ править ]

Эти индикаторы обычно отображаются ниже или выше основного ценового графика.

Индикаторы, основанные на объеме [ править ]

Торговля с использованием смешанных индикаторов [ править ]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Киркпатрик и Далквист (2006) , стр. 3.
  2. ^ Эндрю В. Ло; Ясмина Хасанходжич (2010). Эволюция технического анализа: финансовые прогнозы от вавилонских скрижалей до терминалов Bloomberg . Блумберг Пресс . п. 150. ИСБН  978-1576603499 . Проверено 8 августа 2011 г.
  3. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Ирвин, Скотт Х.; Пак, Чхоль-Хо (2007). «Что мы знаем о прибыльности технического анализа?». Журнал экономических обзоров . 21 (4): 786–826. дои : 10.1111/j.1467-6419.2007.00519.x . S2CID   154488391 .
  4. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Ослер, Карен (июль 2000 г.). «Поддержка сопротивления: технический анализ и внутридневные обменные курсы», Обзор экономической политики FRBNY ( резюме и документ здесь ).
  5. Перейти обратно: Перейти обратно: а б с д Ло, Эндрю В.; Мамайский, Гарри; Ван, Цзян (2000). «Основы технического анализа: вычислительные алгоритмы, статистические выводы и эмпирическая реализация». Журнал финансов . 55 (4): 1705–1765. CiteSeerX   10.1.1.134.1546 . дои : 10.1111/0022-1082.00265 .
  6. ^ Жозеф де ла Вега, Путаница путаницы, 1688 г.
  7. ^ Нисон, Стив (1991). Методика построения графиков японских свечей . Нью-Йоркский институт финансов. стр. 15–18. ISBN  978-0-13-931650-0 .
  8. ^ Нисон, Стив (1994). За пределами свечей: раскрыты новые японские методы построения графиков, John Wiley and Sons, с. 14. ISBN   0-471-00720-X
  9. ^ Пол В. Аззопарди, «Поведенческий технический анализ», там же.
  10. Перейти обратно: Перейти обратно: а б с д Мерфи, Джон Дж. Технический анализ финансовых рынков . Нью-Йоркский финансовый институт, 1999, стр. 1–5, 24–31. ISBN   0-7352-0066-1
  11. ^ «Модель «Голова и плечи» на PrimePair.com» . Архивировано из оригинала 6 января 2015 года . Проверено 6 января 2015 г.
  12. ^ Элдер (1993) , Часть III: Классический анализ графиков
  13. ^ Элдер (1993) , Часть II: «Массовая психология»; Глава 17: «Управление или прогнозирование», стр. 65–68.
  14. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Уилмотт, Пол (2007). «Приложение Б, особенно стр. 628». Пол Уилмотт представляет количественные финансы . Уайли. ISBN  978-0-470-31958-1 .
  15. ^ Акстон, доктор Хью (13 января 2009 г.). «Победа над квантовами в их собственной игре» .
  16. ^ Элдер (2008), Глава 1 - раздел «Тренд против торговли против тренда»
  17. ^ «Остерегайтесь фондового рынка как самосбывающегося пророчества» .
  18. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Кан, Майкл Н. (2006). Технический анализ, простой и понятный: составление графиков рынков на вашем языке , Financial Times Press, Upper Saddle River, Нью-Джерси, стр. 80. ISBN   0-13-134597-4 .
  19. ^ Байинд, Анн-Мари (2011). Книга о трейдинге: комплексное решение для освоения технических систем и психологии трейдинга . МакГроу-Хилл . п. 272. ИСБН  9780071766494 . Архивировано из оригинала 25 марта 2012 года . Проверено 30 апреля 2013 г.
  20. ^ Киркпатрик и Далквист (2006) , стр. 87.
  21. ^ Киркпатрик и Далквист (2006) , стр. 86.
  22. ^ Технический анализ: полный ресурс для специалистов по финансовому рынку , с. 7
  23. ^ «Главная страница – Австралийская ассоциация технических аналитиков» .
  24. ^ "Дом" .
  25. ^ «База знаний Ассоциации СМТ» . Архивировано из оригинала 14 октября 2017 года . Проверено 16 августа 2017 г.
  26. ^ Уайли (2021). CMT Level I 2021: Введение в технический анализ . Уайли. ISBN  978-1119768050 .
  27. ^ К. Фунахаси, О приближенной реализации непрерывных отображений с помощью нейронных сетей, Neural Networks, том 2, 1989.
  28. ^ К. Хорник, Многослойные сети прямого распространения являются универсальными аппроксиматорами, Нейронные сети, том 2, 1989.
  29. ^ Р. Лоуренс. Использование нейронных сетей для прогнозирования цен на фондовом рынке
  30. ^ Б.Эгели и др. Прогнозирование фондового рынка с использованием искусственных нейронных сетей. Архивировано 20 июня 2007 г. на Wayback Machine.
  31. ^ М. Зекич. Применение нейронных сетей в прогнозах фондового рынка - методологический анализ. Архивировано 24 апреля 2012 г. в Wayback Machine.
  32. ^ Взято из стр. 145 книги Йейтса Л.Б. « Мысленные эксперименты: когнитивный подход» , диссертация на получение диплома в области искусств (по результатам исследований), Университет Нового Южного Уэльса, 2004 г.
  33. ^ Элдер (1993) , стр. 54, 116–118.
  34. ^ Старейшина (1993)
  35. ^ ООО, Исследования и рынки. «Письмо о росте капитала – исследования и рынки» .
  36. ^ «Архивная копия» . Архивировано из оригинала 12 января 2009 года . Проверено 31 августа 2007 г. {{cite web}}: CS1 maint: архивная копия в заголовке ( ссылка )
  37. ^ «СФО» . Архивировано из оригинала 6 октября 2007 года . Проверено 27 августа 2007 г.
  38. ^ Браунинг, Э.С. (31 июля 2007 г.). «Чтение рыночной заварки». The Wall Street Journal Europe . Доу Джонс. стр. 17–18.
  39. Скабар, Клоете, Сети, финансовая торговля и гипотеза эффективных рынков. Архивировано 18 июля 2011 г. в Wayback Machine.
  40. ^ Наузер Дж. Бальсара, Гэри Чен и Линь Чжэн «Китайский фондовый рынок: исследование модели случайного блуждания и технических правил торговли», Ежеквартальный журнал бизнеса и экономики, весна 2007 г.
  41. ^ Салливан, Р.; Тиммерманн, А.; Уайт, Х. (1999). «Отслеживание данных, выполнение правил технической торговли и начальная загрузка». Журнал финансов . 54 (5): 1647–1691. CiteSeerX   10.1.1.50.7908 . дои : 10.1111/0022-1082.00163 .
  42. ^ Гриффиоен, Технический анализ на финансовых рынках
  43. ^ Чан, LKC; Джегадиш, Н.; Лаконишок, Дж. (1996). «Импульсные стратегии». Журнал финансов . 51 (5): 1681–1713. дои : 10.2307/2329534 . JSTOR   2329534 .
  44. ^ Дэвид Келлер, «Прорывы в техническом анализе; новое мышление лучших умов мира», Нью-Йорк, Bloomberg Press, 2007, ISBN   978-1-57660-242-3 стр. 1–19.
  45. ^ Юджин Фама, «Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирической работы», The Journal of Finance , том 25, выпуск 2 (май 1970 г.), стр. 383–417.
  46. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Аронсон, Дэвид Р. (2006). Технический анализ, основанный на доказательствах , Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley and Sons, страницы 357, 355–356, 342. ISBN   978-0-470-00874-4 .
  47. ^ Пречтер, Роберт Р. Младший ; Паркер, Уэйн Д. (2007). «Финансово-экономическая дихотомия в социальной поведенческой динамике: социономическая перспектива». Журнал поведенческих финансов . 8 (2): 84–108. CiteSeerX   10.1.1.615.763 . дои : 10.1080/15427560701381028 . S2CID   55114691 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  48. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Кларк Дж., Т. Яндик и Гершон Манделькер (2001). «Гипотеза эффективных рынков», Экспертное финансовое планирование: советы лидеров отрасли , под ред. Р. Арффа, 126–141. Нью-Йорк: Wiley & Sons.
  49. ^ Бертон Малкиел, Случайная прогулка по Уолл-стрит, WW Norton & Company (апрель 2003 г.), с. 168.
  50. Перейти обратно: Перейти обратно: а б Роберт Хюбшер. Бертон Малкиел рассказывает о случайном блуждании . 7 июля 2009 г.
  51. ^ Ло, Эндрю; МакКинли, Крейг. Неслучайная прогулка по Уолл-стрит , Princeton University Press, 1999. ISBN   978-0-691-05774-3
  52. ^ Позер, Стивен В. (2003). Прибыльное применение теории волн Эллиотта , Джон Уайли и сыновья, с. 71. ISBN   0-471-42007-7 .
  53. ^ Эйденбергер, Хорст (2011). «Фундаментальное понимание медиа» Атпресс. ISBN   978-3-8423-7917-6 .
  54. ^ «Глоссарий торговых индикаторов AsiaPacFinance.com» . Архивировано из оригинала 1 сентября 2011 года . Проверено 1 августа 2011 г.
  55. ^ Аззопарди, Пол В. (2012), «Почему финансовые рынки растут медленно, но резко падают: анализ поведения рынка с помощью поведенческих финансов», Harriman House, ASIN: B00B0Y6JIC
  56. ^ «Индекс страха и жадности – настроения инвесторов» .
  57. ^ Гундуз Кагинальп; Дональд Баленович (2003). «Теоретические основы технического анализа» (PDF) . Журнал технического анализа . 59 : 5–22. Архивировано из оригинала (PDF) 24 сентября 2015 года . Проверено 11 мая 2015 г.
  58. ^ Кагинальп, Г.; Лоран, Х. (1998). «Прогностическая сила ценовых моделей». Прикладные математические финансы . 5 (3–4): 181–206. дои : 10.1080/135048698334637 . S2CID   44237914 .
  59. ^ Потерба, Дж. М.; Саммерс, Л.Х. (1988). «Возврат к среднему курсу акций: доказательства и последствия». Журнал финансовой экономики . 22 : 27–59. дои : 10.1016/0304-405x(88)90021-9 . S2CID   18901605 .
  60. ^ Блэк, Ф (1986). "Шум" . Журнал финансов . 41 (3): 529–43. дои : 10.1111/j.1540-6261.1986.tb04513.x .
  61. ^ Кагинальп, Г.; Константин, Г. (1995). «Статистические выводы и моделирование динамики цен на акции». Прикладные математические финансы . 2 (4): 225–242. дои : 10.1080/13504869500000012 . S2CID   154176805 .
  62. ^ Дж. В. Андерсен, С. Глузман и Д. Сорнетт, Фундаментальные основы технического анализа, European Physical Journal B 14, 579–601 (2000)
  63. ^ CH Park и SH Irwin, «Прибыльность технического анализа: обзор», Отчет об исследовании проекта AgMAS № 2004-04
  64. ^ Г. Каджинальп и М. ДеСантис, «Нелинейность в динамике финансовых рынков», Нелинейный анализ: приложения в реальном мире, 12 (2), 1140–1151, 2011.
  65. ^ К.М. Луи и ТТЛ Чонг, Экономический бюллетень «Превосходят ли технические аналитики начинающие трейдеры: экспериментальные данные». 33(4), 3080–3087, 2013.
  66. ^ Ливермор (1940)
  67. ^ Лефевр (2000) , стр. 1, 18
  68. ^ Лефевр (2000) , с. 17
  69. ^ Ливермор (1940) , стр. 17–18.

Библиография [ править ]

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Аззопарди, Пол В. Поведенческий технический анализ: введение в поведенческие финансы и их роль в техническом анализе . Дом Гарримана, 2010. ISBN   978-1905641413
  • Колби, Роберт В. Энциклопедия технических индикаторов рынка . 2-е издание. МакГроу Хилл, 2003. ISBN   0-07-012057-9
  • Ковел, Майкл. Полный трейдер черепах . ХарперКоллинз , 2007. ISBN   9780061241703
  • Дуглас, Марк. Дисциплинированный трейдер . Нью-Йоркский институт финансов, 1990. ISBN   0-13-215757-8
  • Эдвардс, Роберт Д.; Маги, Джон; Бассетти, Технический анализ биржевых тенденций WHC , 9-е издание (в твердом переплете). Американская ассоциация менеджмента, 2007. ISBN   0-8493-3772-0
  • Фокс, Джастин . Миф о рациональном рынке . ХарперКоллингс, 2009. ISBN   9780060598990
  • Херст, Дж. М. Магия прибыли от выбора времени для биржевых транзакций . Прентис-Холл, 1972 год. ISBN   0-13-726018-0
  • Нил, Хамфри Б. Чтение ленты и рыночная тактика . Первое издание 1931 года. Переиздание Market Place 2007 года. ISBN   1592802621
  • Нил, Хамфри Б. Искусство противоположного мышления . Кэкстон Пресс 1954.
  • Принг, Мартин Дж. Объяснение технического анализа: Руководство успешного инвестора по определению инвестиционных тенденций и поворотных моментов . Макгроу Хилл, 2002. ISBN   0-07-138193-7
  • Рашке, Линда Брэдфорд; Коннорс, Лоуренс А. Умная улица: краткосрочные торговые стратегии с высокой вероятностью . Издательская группа М. Гордона, 1995. ISBN   0-9650461-0-9
  • Ролло Тейп и Вайкофф, Ричард Д. Исследования по чтению ленты, The Ticker Publishing Co., Нью-Йорк, 1910.
  • Тарп, Ван К. Полное руководство по определению размера позиции, Международный институт торгового мастерства, 2008. ISBN   0935219099
  • Уайлдер, Дж. Уэллс. Новые концепции в технических торговых системах . Исследование тенденций, 1978. ISBN   0-89459-027-8
  • Ладис Конечный, «Акции и биржа – единственная книга, которая вам нужна» , 2013, ISBN   9783848220656 , технический анализ = глава 8.
  • Шабакерс, Ричард В. Теория и практика фондового рынка, 2011. ISBN   9781258159474

Внешние ссылки [ править ]

Международные и национальные организации
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: e9b81aca72e737e6a95f99c155031a54__1713777540
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/e9/54/e9b81aca72e737e6a95f99c155031a54.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Technical analysis - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)