Tekninen analyysi tai aiempien hinnankorotusten tilastollinen analyysi, jonka tarkoituksena on ennakoida tulevia hintamuutoksia, on ollut kiistellysti keskusteltu aihe, joka on skeptisesti monissa finanssipiireissä. Useimmat kauppiaat ja sijoittajat kuuluvat yhteen kolmesta leiristä: Ne, jotka uskovat, että se toimii tiede, ne, jotka väittävät, että se on itse täyttävä profetia ja jotka ovat vakuuttuneita siitä, että se on arvottomana ennakoinnin välineenä.
OPINNÄYTETYÖ: Tekninen analyysi: Johdanto

Nykyinen tekninen analyysi on kaukana aiemmasta. Neuraaliverkkojen, geneettisten algoritmien ja vastaavien tekniikoiden kehitys on parantanut ennustetta merkittävästi ja voi merkitä alan muutosta. Tässä artikkelissa tarkastelemme joitakin empiirisiä todisteita, jotta lopultakin tämä kysymys lepäämme keskittyen erityisesti valuuttamarkkinoihin. (Lisätietoja geneettisistä algoritmeista: Geneettisten algoritmien käyttäminen ennusteisiin rahoitusmarkkinoilla .)

Onko tekninen analyysi todella toimiva? Tutkijat ovat olleet epäileviä teknisiä analyysejä siitä lähtien, kun Eugene Fama ja Marshall Blume löysivät ostopäätöksen, joka on suotavampaa suodatustekniikoissa "Suodatussäännöt ja pörssikauppa". Valuuttamarkkinoilla keskittynyt tutkimus on kuitenkin osoittanut epätavallisen suuria voittoja teknisen analyysin avulla, joka on kyseenalaistanut tehokkaan markkinahypoteesin.

Vuonna 1995 Blake LeBaron julkaisi tutkimuksen nimeltä "Technical Trading Rule Profitability and Foreign Exchange Intervention", joka esitti mahdollisen syyn miksi tekninen analyysi oli niin tehokas valuuttamarkkinoilla. Raportissa todettiin, että ennustettavuus vähenee huomattavasti, ellei sitä eliminoida, kun diskontataan päiviä, jolloin Federal Reserve oli aktiivisesti mukana.

Teknisen analyysin vaikuttavuus valuuttamarkkinoilla voi siis olla se, että painopisteet ovat tärkeimpien toimijoiden välillä. Toisin kuin ennalta arvaamattomilla osakemarkkinoilla, keskuspankeilla on voimakas kannustin pitää valuuttakursseja tietyillä tasoilla, mikä voi tehdä hintakehityksistä ennakoitavamman, varsinkin kun ne toimivat. (Saat lisätietoja teknisen analyysin harjoittajasta: Teknisen analyysin edelläkävijät .)

Neuraaliverkot ja tekninen analyysi Niiden kyky tunnistaa epäselviä kuvioita tietyssä verkossa on kasvanut suosio. Mallit voivat lähentää epälineaarista toimintoa mielivaltaiseen tarkkuuteen, mikä tekee niistä ihanteellisen ennusteen monissa eri asetuksissa. Lisäksi nykyaikaiset ohjelmistot ovat mahdollistaneet näiden verkkojen pääsyn jopa yksittäisille kauppiaille ja sijoittajille.

Viimeaikaiset tutkimukset ovat keskittyneet käyttämään neuroverkkoja tunnistamaan taustalla olevat tekniset kauppasäännöt."Tapaustutkimus neuroverkkojen käyttämisestä Forexin teknisen ennustamisen suorittamiseksi", Jingtao Yao ja Chew Lim Tan totesivat, että buy-and-hold-strategiat voivat olla parempia kuin trendin seuranta, mutta neuroverkkomallit ovat parempia, vaikka käyttäisikään vain yksinkertaisia ​​indikaattoreita, kuten liikkuvia keskiarvoja.

Toinen tutkimus, jota kutsutaan "Toistuvien neuroverkkojen käyttämiseksi Forex-ennusteeksi", antaa enemmän empiirisiä todisteita siitä, että neuroverkot voivat tarjota tilastollisesti luotettavan ennusteen valuuttakursseista. Tutkimuksessa käytetty malli sai 80 prosentin tarkkuuden ennakoinnissa, mikä vahvisti, että neuroverkostot voivat olla erittäin tehokkaita valuuttaennusteiden esittämisessä. (Lisätietoja neuroverkostoista: Neuraaliverkot: ennuste voitto .)

Tehokkaan järjestelmän komponentit Teknisiä analyysejä kehitettäessä on useita keskeisiä näkökohtia, pohjainen kauppajärjestelmä valuuttamarkkinoille edellä mainittujen aihetta koskevien tutkimusten mukaan. Seuraavassa on muutamia tärkeitä seikkoja, jotka pitää mielessä kehitettäessä järjestelmää:

• Stick Sveitsin frangiin ja Japanin jeniin. Useat tutkimukset ovat havainneet, että CHF ja JPY ovat kaksi valuuttaa, jotka ovat helpoin ennustaa. Tämän ilmiön vallitseva teoria näyttää olevan se, että nämä valuutat ovat kaikkein alttiimpia interventiolle, mikä on todennäköistä, koska ne ovat sekä turvallisia valuuttoja kansainvälisille sijoittajille.
• Käytä neuroverkkoja optimoimaan järjestelmät . Neuraaliverkkoilla on kyky tunnistaa epämääräiset tietomallit, mikä tekee niistä täydellisiä valuuttamarkkinoille. Tämän seurauksena suurin osa nykyisestä tutkimuksesta aiheesta keskittyy hermoverkkojen ympärille.
• Liukuva keskiarvot ja logaritmiset palautukset . Ainakin yksi tutkimus osoitti, että liukuvat keskiarvot ja logaritmiset tuotot ovat kahden parhaan vaihtoehdon valuuttakauppamalleille erityisesti CHF: n tai JPY: n analysoinnissa.

Oppositeen sana Teknisten analyysiin perustuvien kaupankäyntijärjestelmien tehokkuutta kiistää edelleen monet tutkijat. Käyttämällä epäilyttäviä testausdatanäytteitä tai liian räätälöityjä kaupankäyntijärjestelmiä tutkijat uskovat, että näiden tutkimusten tulokset voivat olla harhaanjohtavia. Viime kädessä tämä on vaikea sanoa soveltamatta järjestelmää uusille tietueille, mutta kauppiaiden pitäisi olla tietoisia ongelmista.

Kaksi keskeistä huolenaihetta ovat:

• Data Ruoppaus . Joillakin tutkimuksilla on voitu käyttää tiedonhankintamenetelmiä harhaanjohtavien tietojen suhteen tunnistamisessa. Tällöin testijärjestelmän suorituskyky saattaa olla pätevä sen testaustietojen puitteissa, mutta sillä ei olisi mitään tilastollista merkitystä laajemmassa populaationäytteessä.
• Kaarreasennus . Joissakin tutkimuksissa on voitu käyttää käyrän sovitustekniikoita, jotka saattavat tuottaa luotettavia tuloksia yhdelle tietojoukolle, mutta toisaalta, ei laajemman populaationäytteen osalta.

Bottom Line Tekninen analyysi ei välttämättä näytä toimivan osakemarkkinoilla, mutta sen tehokkuus valuuttamarkkinoilla kasvaa.Menestys on suurelta osin johtunut keskuspankkien suurelta osin turvallisissa rahanvaluutoissa havaittujen toimien ennakoitavuudesta. Jotkut tutkijat kuitenkin ovat skeptisiä, kun otetaan huomioon ainakin kaksi harhaanjohtavaa analysointitekniikkaa.