Технический анализ - Technical analysis

В финансы, технический анализ является анализ методика прогнозирования направления Цены путем изучения прошлых рыночных данных, прежде всего цен и объемов.[1] Поведенческая экономика и количественный анализ использовать многие из тех же инструментов технического анализа,[2][3][4] который, будучи аспектом активное управление, противоречит большей части современная теория портфолио. Эффективность как технических, так и фундаментальный анализ оспаривается гипотеза эффективного рынка, в котором говорится, что цены на фондовом рынке по сути непредсказуемы,[5] а исследования по техническому анализу дали неоднозначные результаты.[6][7][8]

История

Принципы технического анализа основаны на сотнях лет опыта финансовый рынок данные.[9] Некоторые аспекты технического анализа начали проявляться в торговом центре из Амстердама. Жозеф де ла Вега отчеты о голландских финансовых рынках в 17 веке. В Азии технический анализ считается методом, разработанным Хомма Мунехиса в начале 18 века, который превратился в использование свечные техники, и сегодня это инструмент для построения графиков технического анализа.[10][11] В 1920-е и 1930-е годы Ричард В. Шабакер опубликовал несколько книг, которые продолжили работу Чарльз Доу и Уильям Питер Гамильтон в своих 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 широко считается одним из основополагающих произведений дисциплины. Он занимается исключительно анализом тенденций и графическими моделями и используется до сих пор. Ранний технический анализ был почти исключительно анализом графиков, потому что вычислительная мощность компьютеров была недоступна для современного уровня статистического анализа. Чарльз Доу, как сообщается, создал форму диаграмма точек и фигур анализ. С появлением поведенческих финансов как отдельной дисциплины в экономике Пол В. Аццопарди объединил технический анализ с поведенческими финансами и ввел термин «поведенческий технический анализ».[12]

Теория Доу основан на собрании сочинений Доу Джонс соучредитель и редактор Чарльз Доу, и вдохновил на использование и развитие современного технического анализа в конце 19 века. Среди других пионеров методов анализа: Ральф Нельсон Эллиотт, Уильям Делберт Ганн и Ричард Вайкофф которые разработали свои методы в начале 20 века. В последние десятилетия было разработано и усовершенствовано больше технических инструментов и теорий, при этом все большее внимание уделяется компьютерным методам с использованием специально разработанного компьютерного программного обеспечения.

Общее описание

Фундаментальные аналитики изучают прибыль, дивиденды, активы, качество, соотношение, новые продукты, исследования и тому подобное. Технические специалисты также используют множество методов, инструментов и техник, одним из которых является использование диаграмм. Используя графики, технические аналитики стремятся идентифицировать ценовые модели и тенденции рынка на финансовых рынках и попытайтесь использовать эти модели.[13]

Специалисты, использующие графики, ищут архетипические паттерны ценовых графиков, такие как хорошо известные голова и плечи[14] или же двойной верх / низ паттерны разворота, изучение технические индикаторы, скользящие средние и ищите формы, такие как линии поддержки, сопротивления, каналы и более неясные образования, такие как флаги, вымпелы, балансовые дни и чашка и ручка узоры.[15]

Технические аналитики также широко используют рыночные индикаторы многих видов, некоторые из которых представляют собой математические преобразования цены, часто включая увеличение и уменьшение объема, данные роста / падения и другие исходные данные. Эти индикаторы используются для оценки того, находится ли актив в тренде, и если это так, то вероятность его направления и продолжения. Технические специалисты также ищут взаимосвязь между индексами цены / объема и рыночными индикаторами. Примеры включают скользящая средняя, индекс относительной силы и MACD. Другие направления изучения включают корреляцию между изменениями в Опционах (подразумеваемая волатильность ) и соотношения пут / колл с ценой. Также важны индикаторы настроений, такие как соотношение пут / колл, соотношение бычий / медвежий, короткий интерес, предполагаемая волатильность и т. Д.

В техническом анализе есть много техник. Приверженцы различных техник (например: свечной анализ, старейшая форма технического анализа, разработанная японским трейдером зерна; Гармоники; Теория Доу; и Волновая теория Эллиотта ) могут игнорировать другие подходы, но многие трейдеры комбинируют элементы из более чем одной техники. Некоторые технические аналитики используют субъективное суждение, чтобы решить, какой паттерн (ы) конкретный инструмент отражает в данный момент времени и какой должна быть интерпретация этого паттерна. Другие используют строго механический или систематический подход к идентификации и интерпретации образов.

В отличие от технического анализа фундаментальный анализ, изучение экономический факторы, влияющие на то, как инвесторы оценивают финансовые рынки. Технический анализ утверждает, что цены уже отражают все основные фундаментальные факторы. Технические индикаторы предназначены для выявления тенденций, хотя ни технические, ни фундаментальные индикаторы не идеальны. Некоторые трейдеры используют исключительно технический или фундаментальный анализ, в то время как другие используют оба типа для принятия торговых решений.[16]

Характеристики

В техническом анализе используются модели и торговые правила, основанные на преобразованиях цены и объема, такие как индекс относительной силы, скользящие средние, регрессии, межрыночные и внутрирыночные ценовые корреляции, Бизнес циклы, циклы фондового рынка или, как правило, через распознавание графических образов.

Технический анализ отличается от фундаментальный анализ подход к анализу ценных бумаг и запасов. В фундаментальном уравнении M = P / E технический анализ - это изучение M (кратного). Множественность включает в себя психологию изобилия, то есть степень готовности покупать / продавать. Также в M есть возможность платить как, например, потраченные деньги. бык не может заставить рынок идти выше, и богатый нести не будет. Технический анализ анализирует цену, объем, психологию, денежные потоки и другую рыночную информацию, тогда как фундаментальный анализ рассматривает факты компании, рынка, валюты или товара. Большинство крупных брокерских компаний, торговых групп или финансовых учреждений обычно имеют команду как технического, так и фундаментального анализа.

В 1960-х и 1970-х годах это было отвергнуто академиками. В недавнем обзоре Ирвин и Парк[6] сообщили, что 56 из 95 современных исследований показали, что это дает положительные результаты, но отметили, что многие из положительных результатов оказались сомнительными из-за таких проблем, как отслеживание данных, так что доказательства в поддержку технического анализа были неубедительными; многие ученые до сих пор считают его лженаука.[17] Ученые, такие как Юджин Фама говорят, что свидетельства технического анализа скудны и не соответствуют слабая форма из гипотеза эффективного рынка.[18][19] Пользователи считают, что даже если технический анализ не может предсказать будущее, он помогает определить тенденции, тенденции и торговые возможности.[20]

Хотя некоторые отдельные исследования показали, что технические правила торговли могут привести к стабильной доходности в период до 1987 года,[21][7][22][23] Большинство академических работ сосредоточено на природе аномального положения на валютном рынке.[24] Предполагается, что эта аномалия связана с Центральный банк вмешательство, которое, очевидно, технический анализ не предназначен для прогнозирования.[25]

Принципы

Биржевой график, показывающий уровни поддержки (4,5,6, 7 и 8) и сопротивления (1, 2 и 3); уровни сопротивления обычно становятся уровнями поддержки и наоборот.[нужна цитата ]

Основной принцип технического анализа заключается в том, что рыночная цена отражает всю соответствующую информацию, влияющую на этот рынок. Поэтому технический аналитик смотрит на историю торговли ценными бумагами или товарами, 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.[26][27]

Рыночная активность все скидывает

Исходя из предпосылки, что вся соответствующая информация уже отражена в ценах, технические аналитики считают важным понимать, что инвесторы думают об этой информации, известной и воспринимаемой.

Цены движутся в тренде

Смотрите также: Тенденция рынка

Технические аналитики считают, что цены имеют направленный тренд, т. Е. Вверх, вниз или вбок (флэт) или какую-то комбинацию. Основное определение ценового тренда было первоначально предложено Теория Доу.[13]

Примером ценной бумаги, имевшей явную тенденцию, является AOL с ноября 2001 г. по август 2002 г. Технический аналитик или сторонник тенденции, распознающий эту тенденцию, будет искать возможности продать эту ценную бумагу. AOL стабильно движется вниз в цене. Каждый раз, когда акции росли, продавцы выходили на рынок и продавали акции; отсюда и «зигзагообразное» движение цены. Серии «более низких максимумов» и «более низких минимумов» являются характерным признаком нисходящего тренда акции.[28] Другими словами, каждый раз, когда акция снижалась, она падала ниже своей предыдущей относительной минимальной цены. Каждый раз, когда акция двигалась выше, она не могла достичь уровня своего предыдущего относительного максимума.

Обратите внимание, что череда более низких минимумов и более низких максимумов началась не раньше августа. Затем AOL устанавливает низкую цену, которая не пробивает относительный минимум, установленный ранее в этом месяце. Позже в том же месяце акция делает относительный максимум, равный самому последнему относительному максимуму. В этом специалист видит явные признаки того, что нисходящий тренд, по крайней мере, приостанавливается и, возможно, заканчивается, и, вероятно, прекратит активные продажи акций в этот момент.

История имеет свойство повторяться

Технические аналитики считают, что инвесторы коллективно повторяют поведение инвесторов, которые им предшествовали. Для технического специалиста эмоции на рынке могут быть иррациональными, но они существуют. Поскольку поведение инвесторов повторяется так часто, технические специалисты полагают, что на графике будут развиваться узнаваемые (и предсказуемые) ценовые модели.[13] Распознавание этих паттернов может позволить техническому специалисту выбирать сделки с более высокой вероятность успеха.[29]

Технический анализ не ограничивается построением графиков, он всегда учитывает ценовые тенденции.[1] Например, многие технические специалисты следят за исследованиями настроений инвесторов. Эти опросы позволяют оценить отношение участников рынка, в частности, насколько они медвежий или же бычий. Технические специалисты используют эти опросы, чтобы определить, продолжится ли тренд или может развиться разворот; они, скорее всего, предвидят перемены, когда опросы показывают крайние настроения инвесторов.[30] Например, опросы, которые демонстрируют подавляющую тенденцию к росту, свидетельствуют о том, что восходящий тренд может развернуться; предпосылка состоит в том, что если большинство инвесторов настроены на повышение, они уже купили рынок (ожидая более высоких цен). И потому что большинство инвесторов находятся оптимистично и инвестировано, предполагается, что осталось мало покупателей. В результате остается больше потенциальных продавцов, чем покупателей, несмотря на бычьи настроения. Это говорит о том, что цены будут иметь тенденцию к снижению, и является примером противоположная торговля.[31]

Промышленность

Отрасль во всем мире представлена ​​Международной федерацией технических аналитиков (IFTA), которая является федерацией региональных и национальных организаций. В США отрасль представлена ​​как CMT Association, так и Американской ассоциацией профессиональных технических аналитиков (AAPTA). Соединенные Штаты также представлены Ассоциацией аналитиков технической безопасности Сан-Франциско (TSAASF). В Соединенном Королевстве отрасль представлена ​​Обществом технических аналитиков (STA). STA была одним из основателей IFTA, недавно отметила свое 50-летие и выдает аналитикам диплом в области технического анализа. В Канаде отрасль представлена ​​Канадским обществом технических аналитиков.[32] В Австралии отрасль представлена ​​Австралийской ассоциацией технических аналитиков (ATAA),[33] (который является аффилированным лицом IFTA) и Australian Professional Technical Analysts (APTA) Inc.[34]

Профессиональные общества технического анализа работали над созданием совокупности знаний, описывающих область технического анализа. Совокупность знаний играет центральную роль в этой области как способ определения того, как и почему может работать технический анализ. Затем он может использоваться академическими кругами, а также регулирующими органами при разработке надлежащих исследований и стандартов для данной области. В CMT Association опубликовал комплекс знаний, который представляет собой структуру экзамена Chartered Market Technician (CMT).[35]

Программного обеспечения

Программное обеспечение для технического анализа автоматизирует функции построения диаграмм, анализа и отчетности, которые помогают техническим аналитикам анализировать и прогнозировать финансовые рынки (например, фондовый рынок ).[нужна цитата ]. В дополнение к устанавливаемым пакетам программного обеспечения для настольных ПК в традиционном смысле в отрасли наблюдается появление облачных интерфейсов прикладного программирования (API), которые предоставляют технические индикаторы (например, MACD, полосы Боллинджера) через RESTful Протоколы HTTP или интранет.

Систематическая торговля

Основная статья: Систематическая торговля

Нейронные сети

С начала 1990-х годов, когда появились первые практически применимые типы, искусственные нейронные сети (ИНС) быстро набирают популярность. Они есть искусственный интеллект адаптивные программные системы, вдохновленные тем, как работают биологические нейронные сети. Их используют, потому что они могут научиться обнаруживать сложные закономерности в данных. В математическом плане они универсальны аппроксиматоры функций,[36][37] Это означает, что при наличии правильных данных и правильной конфигурации они могут фиксировать и моделировать любые отношения ввода-вывода. Это не только устраняет необходимость в интерпретации графиков или серии правил для генерации сигналов входа / выхода, но также обеспечивает мост к фундаментальный анализ, поскольку переменные, используемые в фундаментальном анализе, могут использоваться в качестве входных данных.

Поскольку ИНС являются, по сути, нелинейными статистическими моделями, их точность и возможности прогнозирования могут быть проверены как математически, так и эмпирически. В различных исследованиях авторы утверждали, что нейронные сети, используемые для генерации торговых сигналов с учетом различных технических и фундаментальных входных данных, значительно превосходят стратегии покупки-удержания, а также традиционные методы линейного технического анализа в сочетании с экспертными системами, основанными на правилах.[38][39][40]

В то время как продвинутая математическая природа таких адаптивных систем удерживает нейронные сети для финансового анализа в основном в академических исследовательских кругах, в последние годы они стали более удобными для пользователя. программное обеспечение нейронной сети сделал технологию более доступной для трейдеров.[нужна цитата ]

Бэктестинг

Систематическая торговля чаще всего применяется после тестирования инвестиционной стратегии на исторических данных. Это называется бэктестированием. Бэктестинг чаще всего выполняется для технических индикаторов, но может применяться к большинству инвестиционных стратегий (например, фундаментальный анализ). Хотя традиционное бэктестирование проводилось вручную, оно обычно проводилось только на отобранных людьми акциях, и, таким образом, при выборе акций требовалось предварительное знание. С появлением компьютеров тестирование на исторических данных можно проводить на целых биржах за десятилетия исторических данных за очень короткие промежутки времени.

У использования компьютеров есть свои недостатки, поскольку они ограничиваются алгоритмами, которые компьютер может выполнять. Некоторые торговые стратегии полагаются на человеческую интерпретацию,[41] и не подходят для компьютерной обработки.[42] Только технические индикаторы, которые являются полностью алгоритмическими, могут быть запрограммированы для автоматизированного тестирования на компьютерных данных.

Сочетание с другими методами прогноза рынка

Джон Мерфи заявляет, что основными источниками информации, доступной техническим специалистам, являются цена, объем и открытый интерес.[13] Другие данные, такие как индикаторы и анализ настроений, считаются вторичными.

Однако многие технические аналитики выходят за рамки чисто технического анализа, сочетая другие методы прогнозирования рынка со своей технической работой. Один из сторонников этого подхода - Джон Боллинджер, кто придумал термин рациональный анализ в середине 1980-х на пересечении технического и фундаментального анализа.[43] Другой такой подход, анализ слияния, совмещает фундаментальный анализ с техническим, пытаясь улучшить работу менеджера портфеля.

Технический анализ также часто сочетается с количественный анализ и экономика. Например, нейронные сети могут использоваться для определения межрыночных отношений.[44]

Технические аналитики также используют опросы инвесторов и информационные бюллетени, а также индикаторы настроений на обложках журналов.[45]

Эмпирическое доказательство

Действительно ли технический анализ работает - вопрос спорный. Методы сильно различаются, и разные технические аналитики иногда могут делать противоречивые прогнозы на основе одних и тех же данных. Многие инвесторы утверждают, что получают положительную прибыль, но академические оценки часто обнаруживают, что это мало предсказательная сила.[46] Из 95 современных исследований 56 пришли к выводу, что технический анализ дал положительные результаты, хотя предвзятость отслеживания данных и другие проблемы затрудняют анализ.[6] Нелинейное прогнозирование с использованием нейронные сети иногда производит статистически значимый результаты прогноза.[47] А Федеральный резерв рабочий документ[7] касательно поддержка и сопротивление уровни краткосрочных обменных курсов «предлагают убедительное свидетельство того, что уровни помогают предсказать прерывания внутридневных трендов», хотя «предсказательная сила» этих уровней, как было «обнаружено, варьируется в зависимости от обменных курсов и исследуемых фирм».

Стратегии технической торговли оказались эффективными на китайском рынке в недавнем исследовании, в котором говорится: «Наконец, мы находим значительную положительную отдачу от сделок на покупку, генерируемых противоположной версией кроссовер скользящей средней правило, правило прорыва канала и правило торговли полос Боллинджера после учета транзакционных издержек в 0,50 процента ".[48]

Влиятельное исследование 1992 года, проведенное Brock et al. который, казалось, нашел поддержку технических правил торговли, был протестирован на отслеживание данных и другие проблемы в 1999 году;[49] образец, рассмотренный Brock et al. был устойчив к отслеживанию данных.

Впоследствии всестороннее исследование вопроса амстердамским экономистом Гервином Гриффиоеном заключает, что: «для индексов фондового рынка США, Японии и большинства западноевропейских фондовых рынков процедура рекурсивного вневыборочного прогнозирования не является прибыльной после небольших транзакционных издержек. . Более того, для достаточно высоких транзакционных издержек, путем оценки CAPM, что техническая торговля не показывает статистически значимой способности прогнозирования вне выборки с поправкой на риск почти для всех индексов фондового рынка ".[19] Транзакционные издержки особенно применимы к «стратегиям импульса»; всесторонний обзор данных и исследований 1996 года пришел к выводу, что даже небольшие операционные издержки приведут к неспособности уловить излишки таких стратегий.[50]

В статье, опубликованной в Журнал финансов Доктор Эндрю Ло, директор Лаборатории финансового инжиниринга Массачусетского технологического института, работая с Гарри Мамайски и Цзян Ванем, обнаружил, что:

Технический анализ, также известный как «построение графиков», 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 основных препятствий является в высшей степени субъективный характер технического анализа - наличие геометрических фигур на исторических графиках цен часто оказывается в глазах смотрящего. В этой статье мы предлагаем систематический и автоматический подход к распознаванию технических образов с использованием непараметрических регрессия ядра и примените этот метод к большому количеству акций США с 1962 по 1996 год, чтобы оценить эффективность технического анализа. Сравнивая безусловное эмпирическое распределение дневной доходности акций с условным распределением, обусловленным конкретными техническими индикаторами, такими как голова и плечи или двойное дно, мы обнаруживаем, что за 31-летний период выборки несколько технических индикаторов действительно предоставляют дополнительную информацию. и может иметь некоторую практическую ценность.[8]

В той же статье доктор Ло написал, что «несколько академических исследований показывают, что ... технический анализ вполне может быть эффективным средством извлечения полезной информации из рыночных цен».[8] Некоторые методы, такие как Геометрия Драммонда попытаться преодолеть предвзятость прошлых данных, спроецируя уровни поддержки и сопротивления с разных временных рамок на ближайшее будущее и комбинируя это с методами возврата к среднему.[51]

Гипотеза эффективного рынка

В гипотеза эффективного рынка (EMH) противоречит основным принципам технического анализа, утверждая, что прошлые цены не могут использоваться для выгодного прогнозирования будущих цен. Таким образом, он считает, что технический анализ не может быть эффективным. Экономист Юджин Фама опубликовал основополагающий документ о EMH в Журнал финансов в 1970 году, и сказал: «Короче говоря, доказательства в поддержку модели эффективных рынков обширны, и (что является уникальным в экономической теории) противоречивые доказательства немногочисленны».[52]

EMH игнорирует то, как работают рынки, поскольку многие инвесторы основывают свои ожидания, например, на прошлых доходах или послужном списке. Поскольку на будущие цены акций могут сильно влиять ожидания инвесторов, технические специалисты утверждают, что это только означает, что прошлые цены влияют на будущие цены.[53] Они также указывают на исследования в области поведенческие финансы в частности, что люди не являются рациональными участниками, которых EMH выставляет. Технические специалисты давно говорят, что иррациональное поведение человека влияет на цены акций и что такое поведение приводит к предсказуемым результатам.[54] Автор Дэвид Аронсон говорит, что теория поведенческих финансов сочетается с практикой технического анализа:

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 устаревшими информационными стратегиями ... когнитивные ошибки также могут объяснить наличие рыночной неэффективности, которая порождает систематические движения цен, которые позволяют работать объективным методам ТА [технического анализа].[53]

Сторонники EMH отвечают, что, хотя отдельные участники рынка не всегда действуют рационально (или обладают полной информацией), их совокупные решения уравновешивают друг друга, приводя к рациональному результату (оптимистам, которые покупают акции и предлагают более высокую цену, противостоят пессимисты, которые продают их акции. , что удерживает цену в равновесии).[55] Точно так же полная информация отражается в цене, потому что все участники рынка приносят вместе свои индивидуальные, но неполные знания на рынке.[55]

Гипотеза случайного блуждания

В гипотеза случайного блуждания может быть выведена из гипотезы слабых эффективных рынков, которая основана на предположении, что участники рынка полностью учитывают любую информацию, содержащуюся в прошлых движениях цен (но не обязательно другую общедоступную информацию). В его книге Случайная прогулка по Уолл-стрит, Экономист из Принстона Бертон Малкиел сказал, что инструменты технического прогнозирования, такие как анализ закономерностей, в конечном итоге должны быть самоубийственными: «Проблема в том, что, как только такая закономерность станет известна участникам рынка, люди будут действовать таким образом, чтобы предотвратить ее появление в будущем».[56] Малкиэль заявил, что, хотя импульс может объяснить некоторые движения цен акций, импульса недостаточно для получения сверхприбыли. Малкиэль сравнил технический анализ с "астрология ".[57]

В конце 1980-х годов профессора Эндрю Ло и Крейг МакКинли опубликовали статью, в которой поставили под сомнение гипотезу случайного блуждания. В 1999 году, отвечая Малкиелю, Ло и МакКинли собрали эмпирические статьи, в которых ставилась под сомнение применимость гипотезы.[58] это предполагает наличие неслучайного и, возможно, прогнозирующего компонента движения цен акций, хотя они были осторожны, чтобы указать, что отказ от случайного блуждания не обязательно аннулирует EMH, что является совершенно отдельной концепцией от RWH. В статье 2000 г. Эндрю Ло проанализировал данные из США с 1962 по 1996 год и обнаружил, что «несколько технических индикаторов действительно предоставляют дополнительную информацию и могут иметь некоторую практическую ценность».[8] Бертон Малкиэль отверг нарушения, упомянутые Ло и МакКинли, как слишком мелкие, чтобы извлекать из них прибыль.[57]

Техники говорят[ВОЗ? ] что теория EMH и теории случайного блуждания игнорируют реалии рынков в том смысле, что участники не полностью рациональны и что текущие движения цен не независимы от предыдущих движений.[28][59] Некоторые исследователи обработки сигналов отвергают гипотезу случайного блуждания о том, что цены на фондовом рынке похожи на Винеровские процессы, потому что статистические моменты таких процессов и реальные данные о запасах значительно различаются в зависимости от размера окна и мера сходства.[60] Они утверждают, что преобразования функций, используемые для описания аудио и биосигналы может также 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 результатом статистически значимого тренда. Индекс случайного блуждания пытается определить, когда рынок находится в сильном восходящем или нисходящем тренде, путем измерения диапазонов цен, превышающих N, и того, как он отличается от того, что можно было бы ожидать при случайном блуждании (случайное движение вверх или вниз). Чем больше диапазон, тем сильнее тренд.[61]

Применение Канемана и Тверски теория перспектив Что касается движения цен, Пол В. Аззопарди дал возможное объяснение того, почему страх приводит к резкому падению цен, в то время как жадность приводит к постепенному росту цен.[62] Это обычно наблюдаемое поведение цен на ценные бумаги резко отличается от случайного блуждания. Измеряя жадность и страх на рынке[63]инвесторы могут лучше формулировать длинные и короткие позиции портфеля.

Научно-технический анализ

Кагинальп и Баленович в 1994 г.[64] использовали свою модель дифференциальных уравнений потока активов, чтобы показать, что основные модели технического анализа могут быть созданы с некоторыми базовыми допущениями. Некоторые из моделей, такие как модель продолжения или разворота треугольника, могут быть сгенерированы при допущении двух различных групп инвесторов с разными оценками. Основными допущениями моделей являются конечность активов и использование тренда, а также оценка стоимости при принятии решений. Многие закономерности являются математически логическими следствиями этих предположений.

Одной из проблем традиционного технического анализа является сложность определения паттернов таким образом, чтобы можно было проводить объективное тестирование.

Модели японских свечей включают модели нескольких дней, которые находятся в восходящем или нисходящем тренде. Кагинальп и Лоран[65] были первыми, кто успешно провел крупномасштабную проверку шаблонов. Математически точный набор критериев был протестирован с использованием сначала определения краткосрочного тренда путем сглаживания данных и учета одного отклонения в сглаженном тренде. Затем они рассмотрели восемь основных трехдневных моделей разворота свечей непараметрическим образом и определили эти модели как набор неравенств. Результаты были положительными с подавляющей статистической достоверностью для каждой из моделей с использованием набора данных по всем акциям S&P 500 ежедневно за пятилетний период 1992–1996 годов.

Одна из основных идей традиционного технического анализа состоит в том, что однажды установленный тренд имеет тенденцию продолжаться. Однако проверка этой тенденции часто приводила исследователей к выводу, что акции - это случайное блуждание. Одно исследование, проведенное Потербой и Саммерсом,[66] обнаружили небольшой эффект тренда, который был слишком мал, чтобы иметь торговую ценность. Как отметил Фишер,[67] «Шум» в торговых ценовых данных затрудняет проверку гипотез.

Один из способов избежать этого шума был открыт в 1995 году Кагинальпом и Константином.[68] который использовал соотношение двух практически идентичных закрытых фондов, чтобы исключить любые изменения в оценке. Закрытый фонд (в отличие от открытого фонда) торгуется независимо от стоимости своих чистых активов, и его акции не могут быть выкуплены, а торгуются только среди инвесторов, как и любые другие акции на биржах. В этом исследовании авторы обнаружили, что наилучшая оценка завтрашней цены - это не вчерашняя цена (как указывает гипотеза эффективного рынка), и не чистая импульсная цена (а именно, такое же относительное изменение цены со вчерашнего дня на сегодняшний продолжается с сегодня на завтра). Но скорее это почти ровно посередине между ними.

Начиная с характеристики эволюции рыночных цен в прошлом времени с точки зрения скорости изменения цены и ускорения цен, была разработана попытка создания общей основы для технического анализа с целью создания принципиальной классификации возможных моделей, характеризующих отклонение или дефекты из состояния рынка случайного блуждания и его инвариантные свойства во времени.[69] Классификация основана на двух безразмерных параметрах: Число Фруда характеризующий относительную силу ускорения по отношению к скорости и прогноз временного горизонта, привязанный к периоду обучения. Обнаружено, что следование трендам и противоположные модели сосуществуют и зависят от безразмерного временного горизонта. Используя ренормализационная группа Подход, основанный на вероятностном сценарии, демонстрирует статистически значимую прогностическую силу практически на всех протестированных этапах рынка.

Обзор современных исследований Парк и Ирвин[70] показал, что большинство из них получили положительный результат от технического анализа.

В 2011 году Кагиналп и ДеСантис[71] использовали большие наборы данных закрытых фондов, где возможно сравнение с оценкой, чтобы количественно определить, имеют ли ключевые аспекты технического анализа, такие как тренд и сопротивление, научную обоснованность. Используя наборы данных из более чем 100 000 точек, они демонстрируют, что тренд имеет эффект, по крайней мере, вдвое меньший, чем оценка. Влияние объема и волатильности, которые меньше, также очевидны и статистически значимы. Важный аспект их работы - нелинейный эффект тренда. Положительные тенденции, которые возникают в пределах примерно 3,7 стандартных отклонений, имеют положительный эффект. Более сильный восходящий тренд отрицательно сказывается на доходности, предполагая, что фиксация прибыли происходит по мере увеличения величины восходящего тренда. Для нисходящего тренда ситуация аналогична, за исключением того, что «покупка на спаде» не происходит, пока нисходящий тренд не станет событием стандартного отклонения 4,6. Эти методы можно использовать для изучения поведения инвесторов и сравнения базовых стратегий для разных классов активов.

В 2013 году Ким Ман Луи и Ти Чонг указали, что прошлые результаты технического анализа в основном отражали прибыльность конкретных торговых правил для данного набора исторических данных. Эти прошлые исследования не принимали во внимание трейдера-человека, поскольку ни один трейдер из реального мира не будет механически принимать сигналы от любого метода технического анализа. Поэтому, чтобы раскрыть правду о техническом анализе, мы должны вернуться к пониманию эффективности между опытными и начинающими трейдерами. Если рынок действительно ходит хаотично, между этими двумя типами трейдеров не будет разницы. Однако экспериментально установлено, что трейдеры, которые более осведомлены о техническом анализе, значительно превосходят тех, кто менее осведомлен.[72]

Чтение тикерной ленты

Основная статья: Тикерная лента

До середины 1960-х гг. чтение ленты была популярной формой технического анализа. Он состоял в чтении рыночной информации, такой как цена, объем, размер заказа и т. Д., С бумажной полоски, которая проходила через машину, называемую биржевой тикер. Рыночные данные отправлялись в брокерские конторы, а также в дома и офисы наиболее активных спекулянтов. Эта система вышла из употребления с появлением электронных информационных панелей в конце 60-х, а затем и компьютеров, которые позволяют 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, а полагалась исключительно на ценовые данные. Он подробно описал свой рыночный ключ в своей книге 1940-х годов «Как торговать акциями».[73] Система Ливермора определяла фазы рынка (тренд, коррекция и т. Д.) С помощью прошлых ценовых данных. Он также использовал данные об объеме (которые он оценил по поведению акций и с помощью «рыночного тестирования» - процесса проверки рыночной ликвидности путем отправки небольших рыночных ордеров), как описано в его книге 1940-х годов.

Доска объявлений

Еще одна форма технического анализа, которая использовалась до сих пор, заключалась в интерпретации данные фондового рынка содержится на досках котировок, что в прежние времена электронные экраны были огромными классные доски размещены на фондовых биржах, с данными об основных финансовых активах, котирующихся на биржах, для анализа их движения.[74] Он был вручную обновлен мелом, при этом обновления, касающиеся некоторых из этих данных, передавались в среды за пределами бирж (например, брокерские конторы, ведра магазины и т.д.) через вышеупомянутую ленту, телеграф, телефон и позже телекс.[75]

Этот инструмент анализа использовался на месте, в основном профессионалами рынка для дневная торговля и скальпирование, а также широкой публикой через печатные версии в газетах с данными переговоров предыдущего дня, для качать и позиционные сделки.[76]

Графики и индикаторы

Концепции

  • Средний истинный диапазон - усредненный дневной торговый диапазон с поправкой на ценовые разрывы.
  • Прорыв - концепция, при которой цены насильно проникают в область предшествующих поддерживать или же сопротивление, обычно, но не всегда, сопровождается увеличением громкости.
  • Образец диаграммы - характерный узор, созданный движением цен ценных бумаг или товаров на графике
  • Циклы - временные цели для потенциального изменения ценового действия (цена движется только вверх, вниз или вбок)
  • Отскок дохлой кошки - явление, при котором за впечатляющим падением цены акции сразу же следует умеренный и временный рост, прежде чем возобновить свое движение вниз.
  • Волновой принцип Эллиотта и Золотое сечение для расчета последовательных движений цены и откатов
  • Отношения Фибоначчи - используется в качестве руководства для определения поддержки и сопротивления
  • Импульс - скорость изменения цены
  • Точечный и фигурный анализ - Аналитический подход, основанный на ценах, с использованием числовых фильтров, которые могут включать привязку ко времени, но полностью игнорируют время при его построении.
  • Сопротивление - уровень цен, который может вызвать чистое увеличение продажной активности
  • Поддерживать - уровень цен, который может вызвать чистый рост покупательной активности
  • В тренде - явление, при котором движение цены имеет тенденцию сохраняться в одном направлении в течение длительного периода времени

Типы графиков

  • Свечной график - Свечи японского происхождения, похожие на OHLC, расширяются и заполняют интервал между ценами открытия и закрытия, чтобы подчеркнуть взаимосвязь открытия / закрытия. На Западе часто черные или красные тела свечей представляют собой закрытие ниже цены открытия, в то время как белые, зеленые или синие свечи представляют закрытие выше, чем цена открытия.
  • График - Связывает значения цены закрытия с отрезками линии. Вы также можете нарисовать линейный график с использованием цены открытия, максимума или минимума.
  • График открытия-максимума-минимума-закрытия - Графики OHLC, также известные как гистограммы, отображают промежуток между максимальной и низкой ценой торгового периода в виде вертикального отрезка линии во время торговли, а цены открытия и закрытия с горизонтальными отметками на линии диапазона, обычно отметьте галочку слева для цены открытия и отметьте справа для цены закрытия.
  • Точечно-фигурная диаграмма - тип диаграммы, использующий числовые фильтры только с передающими ссылками на время и полностью игнорирующий время при построении.

Оверлеи

Оверлеи обычно накладываются на основной график цен.

  • Полосы Боллинджера - диапазон волатильности цен
  • Канал - пара параллельных линий тренда
  • Ишимоку кинко хё - система на основе скользящего среднего, учитывающая время и среднюю точку между максимумом и минимумом свечи
  • Скользящее среднее - среднее значение за промежуток времени до и после определенного момента времени, которое повторяется в каждый момент времени на данном графике. Скользящую среднюю можно рассматривать как своего рода динамическую линию тренда.
  • Параболический SAR - Уайлдера трейлинг-стоп на основе Цены стремится оставаться в пределах параболический кривая во время сильного тренда
  • Точка опоры - вычисляется путем вычисления среднего численного значения максимума, минимума и цены закрытия конкретной валюты или акции.
  • Сопротивление - уровень цен, который может действовать как потолок выше цены
  • Поддерживать - уровень цен, который может действовать как нижний предел цены
  • Линия тренда - наклонная линия, описываемая как минимум двумя пиками или двумя впадинами
  • Зигзаг - это наложение графика, показывающее отфильтрованные движения цен, превышающие заданный процент.

Индикаторы ширины

Эти индикаторы основаны на статистике, полученной с широкого рынка.

Индикаторы на основе цены

Эти индикаторы обычно отображаются ниже или выше основного графика цены.

Индикаторы на основе объема

Торговля с использованием смешанных индикаторов

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Киркпатрик и Дальквист (2006), п. 3
  2. ^ Акстон, доктор Хью (13 января 2009 г.). «Победа над квантами в их собственной игре».
  3. ^ Мизрах, Брюс; Вертс, Сьюзен (27 ноября 2007 г.). «Максимумы и минимумы: поведенческий и технический анализ». SSRN  1118080. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  4. ^ Пол В. Аззопарди (2010). Поведенческий технический анализ: введение в поведенческие финансы и их роль в техническом анализе.. Гарриман Хаус. ISBN  978-1905641413.
  5. ^ Эндрю В. Ло; Ясмина Хасанходжич (2010). Эволюция технического анализа: финансовые прогнозы от вавилонских планшетов до терминалов Bloomberg. Bloomberg Press. п. 150. ISBN  978-1576603499. Получено 8 августа 2011.
  6. ^ а б c Ирвин, Скотт Х .; Парк, Чхол-Хо (2007). «Что мы знаем о прибыльности технического анализа?». Журнал экономических исследований. 21 (4): 786–826. Дои:10.1111 / j.1467-6419.2007.00519.x.
  7. ^ а б c Ослер, Карен (июль 2000 г.). «Поддержка сопротивления: технический анализ и внутридневные обменные курсы», Обзор экономической политики FRBNY (аннотация и бумага здесь ).
  8. ^ а б c d Ло, Эндрю В .; Мамайский, Гарри; Ван, Цзян (2000). «Основы технического анализа: вычислительные алгоритмы, статистический вывод и эмпирическая реализация». Журнал финансов. 55 (4): 1705–1765. CiteSeerX  10.1.1.134.1546. Дои:10.1111/0022-1082.00265.
  9. ^ Джозеф де ла Вега, Confusión de Confusiones, 1688 г.
  10. ^ Нисон, Стив (1991). Методы построения графиков японских свечей. С. 15–18. ISBN  978-0-13-931650-0.
  11. ^ Нисон, Стив (1994). Помимо свечей: новые японские методы построения графиков, John Wiley and Sons, p. 14. ISBN  0-471-00720-X
  12. ^ Пол В. Аццопарди, «Поведенческий технический анализ», там же
  13. ^ а б c d Мерфи, Джон Дж. Технический анализ финансовых рынков. Нью-Йоркский институт финансов, 1999, стр. 1-5, 24-31. ISBN  0-7352-0066-1
  14. ^ "PrimePair.com Выкройка головы и плеч". Архивировано из оригинал на 2015-01-06. Получено 2015-01-06.
  15. ^ Старейшина (1993), Часть III: Классический анализ диаграмм
  16. ^ Старейшина (1993), Часть II: «Массовая психология»; Глава 17: «Управление против прогнозирования», стр. 65–68
  17. ^ Паулос, Дж. (2003). Математик играет на фондовом рынке. Основные книги.
  18. ^ Фама, Юджин (1970). «Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований» (PDF). Журнал финансов. 25 (2): 383–417. Дои:10.2307/2325486.
  19. ^ а б Гриффиоен, Технический анализ на финансовых рынках
  20. ^ Швагер, Джек Д. Начало работы в техническом анализе. Wiley, 1999, стр. 2. ISBN  0-471-29542-6
  21. ^ Брок, Уильям; Лаконишок, Йозеф; Лебарон, Блейк (1992). «Простые технические правила торговли и стохастические свойства доходности акций». Журнал финансов. 47 (5): 1731–1764. CiteSeerX  10.1.1.640.9983. Дои:10.2307/2328994. JSTOR  2328994.
  22. ^ Нили, Кристофер Дж. И Пол А. Веллер (2001). «Технический анализ и вмешательство Центрального банка», Журнал международных денег и финансов, 20 (7), 949–70 (аннотация и бумага здесь )
  23. ^ Тейлор, М.П .; Аллен, Х. (1992). «Использование технического анализа на валютном рынке». Журнал международных денег и финансов. 11 (3): 304–314. Дои:10.1016/0261-5606(92)90048-3. Получено 2008-03-29.
  24. ^ Frankel, J.A .; Фрут, К.А. (1990). «Чартисты, фундаменталисты и торговля на валютном рынке». Американский экономический обзор. 80 (2): 181–185. JSTOR  2006566.
  25. ^ Нили, Си-Джей (1998). «Технический анализ и прибыльность валютных интервенций США». Федеральный резервный банк Сент-Луиса Обзор. 80 (4): 3–17. Получено 2008-03-29.
  26. ^ Старейшина (2008), Глава 1 - раздел «Тенденция против встречной торговли»
  27. ^ «Остерегайтесь фондового рынка как самореализующегося пророчества».
  28. ^ а б Кан, Майкл Н. (2006). Простой и понятный технический анализ: построение графиков рынков на вашем языке, Financial Times Press, Верхняя Сэдл Ривер, Нью-Джерси, стр. 80. ISBN  0-13-134597-4.
  29. ^ Байинд, Энн-Мари (2011). Торговая книга: полное решение для освоения технических систем и психологии торговли. Макгроу-Хилл. п. 272. ISBN  9780071766494. Архивировано из оригинал на 2012-03-25. Получено 2013-04-30.
  30. ^ Киркпатрик и Дальквист (2006), п. 87
  31. ^ Киркпатрик и Дальквист (2006), п. 86
  32. ^ Технический анализ: полный ресурс для технических специалистов финансового рынка, п. 7
  33. ^ «На главную - Австралийская ассоциация технических аналитиков».
  34. ^ "Дома".
  35. ^ «База знаний CMT Association».
  36. ^ К. Фунахаши, О приближенной реализации непрерывных отображений нейронными сетями, Neural Networks vol 2, 1989
  37. ^ К. Хорник, Многослойные сети с прямой связью - универсальные аппроксиматоры, Нейронные сети, том 2, 1989 г.
  38. ^ Р. Лоуренс. Использование нейронных сетей для прогнозирования цен на фондовом рынке
  39. ^ B.Egeli et al. Прогнозирование фондового рынка с использованием искусственных нейронных сетей В архиве 2007-06-20 на Wayback Machine
  40. ^ М. Зекич. Применение нейронных сетей в прогнозировании фондового рынка - методологический анализ В архиве 2012-04-24 в Wayback Machine
  41. ^ Старейшина (1993), стр. 54, 116–118
  42. ^ Старейшина (1993)
  43. ^ ltd, исследования и рынки. «Письмо о росте капитала - исследования и рынки».
  44. ^ http://www.iijournals.com/JOT/default.asp?Page=2&ISS=22278&SID=644085
  45. ^ "СФО". Архивировано из оригинал на 2007-10-06. Получено 2007-08-27.
  46. ^ Браунинг, Э. (31 июля 2007 г.). «Чтение рыночной заварки». The Wall Street Journal Europe. Доу Джонс. С. 17–18.
  47. ^ Скабар, Клоэте, Сети, финансовая торговля и гипотеза эффективных рынков
  48. ^ Наузер Дж. Балсара, Гэри Чен и Линь Чжэн «Китайский фондовый рынок: исследование модели случайного блуждания и технических правил торговли» Ежеквартальный журнал бизнеса и экономики, весна 2007 г.
  49. ^ Sullivan, R .; Тиммерманн, А .; Уайт, Х. (1999). «Отслеживание данных, производительность технических правил торговли и начальная загрузка». Журнал финансов. 54 (5): 1647–1691. CiteSeerX  10.1.1.50.7908. Дои:10.1111/0022-1082.00163.
  50. ^ Chan, L.K.C .; Jegadeesh, N .; Лаконишок, Дж. (1996). «Импульсные стратегии». Журнал финансов. 51 (5): 1681–1713. Дои:10.2307/2329534. JSTOR  2329534.
  51. ^ Дэвид Келлер, «Прорывы в техническом анализе; новое мышление ведущих умов мира», Нью-Йорк, Bloomberg Press, 2007, ISBN  978-1-57660-242-3 стр.1-19
  52. ^ Юджин Фама, «Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований», Журнал финансов, том 25, выпуск 2 (май 1970 г.), стр. 383-417.
  53. ^ а б Аронсон, Дэвид Р. (2006). Доказательный технический анализ, Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley and Sons, страницы 357, 355-356, 342. ISBN  978-0-470-00874-4.
  54. ^ Пректер, Роберт Р. Младший; Паркер, Уэйн Д. (2007). «Финансово-экономическая дихотомия в динамике социального поведения: социономическая перспектива». Журнал поведенческих финансов. 8 (2): 84–108. CiteSeerX  10.1.1.615.763. Дои:10.1080/15427560701381028.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  55. ^ а б Кларк, Дж., Т. Джандик и Гершон Манделькер (2001). «Гипотеза эффективных рынков», Экспертное финансовое планирование: советы лидеров отрасли, изд. Р. Арффа, 126-141. Нью-Йорк: Wiley & Sons.
  56. ^ Бертон Малкиел, Случайная прогулка по Уолл-стрит, W. W. Norton & Company (апрель 2003 г.) с. 168.
  57. ^ а б Роберт Хюбшер. Бертон Малкиэль рассказывает о случайном блуждании. 7 июля 2009 г.
  58. ^ Вот, Эндрю; Маккинли, Крейг. Неслучайная прогулка по Уолл-стрит, Princeton University Press, 1999. ISBN  978-0-691-05774-3
  59. ^ Позер, Стивен В. (2003). Эффективное применение теории волн Эллиотта, Джон Уайли и сыновья, стр. 71. ISBN  0-471-42007-7.
  60. ^ Эйденбергер, Хорст (2011). "Фундаментальное понимание СМИ" Atpress. ISBN  978-3-8423-7917-6.
  61. ^ «Глоссарий торговых индикаторов AsiaPacFinance.com». Архивировано из оригинал на 2011-09-01. Получено 2011-08-01.
  62. ^ Аззопарди, Пол В. (2012), «Почему финансовые рынки растут медленно, но резко падают: анализ поведения рынка с помощью поведенческих финансов», Harriman House, ASIN: B00B0Y6JIC
  63. ^ https://money.cnn.com/data/fear-and-greed/
  64. ^ Гундуз Кагиналп и Дональд Баленович (2003). «Теоретическая основа технического анализа» (PDF). Журнал технического анализа. 59: 5–22.CS1 maint: использует параметр авторов (связь)
  65. ^ Caginalp, G .; Лоран, Х. (1998). «Прогнозирующая сила ценовых моделей». Прикладные математические финансы. 5: 181–206. Дои:10.1080/135048698334637.
  66. ^ Poterba, J.M .; Саммерс, Л. Х. (1988). «Среднее изменение цен на акции: доказательства и последствия». Журнал финансовой экономики. 22: 27–59. Дои:10.1016 / 0304-405x (88) 90021-9.
  67. ^ Блэк, F (1986). "Шум". Журнал финансов. 41: 529–43.
  68. ^ Caginalp, G .; Константин, Г. (1995). «Статистический вывод и моделирование динамики цен на акции». Прикладные математические финансы. 2: 225–242. Дои:10.1080/13504869500000012.
  69. ^ Дж. В. Андерсен, С. Глузман и Д. Сорнетт, Фундаментальные основы технического анализа, European Physical Journal B 14, 579-601 (2000)
  70. ^ C-H Park и S.H. Ирвин, "Прибыльность технического анализа: обзор" Отчет об исследовании проекта AgMAS № 2004-04
  71. ^ Дж. Кагиналп и М. ДеСантис, "Нелинейность динамики финансовых рынков", Нелинейный анализ: приложения реального мира, 12 (2), 1140-1151, 2011.
  72. ^ К.М. Луи и Т.Л. Чонг, Экономический бюллетень «Превосходят ли технические аналитики начинающих трейдеров: экспериментальные данные». 33 (4), 3080-3087, 2013.
  73. ^ Ливермор (1940)
  74. ^ Лефевр (2000), стр.1, 18
  75. ^ Лефевр (2000), п. 17
  76. ^ Ливермор (1940), стр. 17-18

Библиография

дальнейшее чтение

  • Аззопарди, Пол В. Поведенческий технический анализ: введение в поведенческие финансы и их роль в техническом анализе.. Дом Гарримана, 2010 год. ISBN  978-1905641413
  • Колби, Роберт В. Энциклопедия индикаторов технического рынка. 2-е издание. Макгроу Хилл, 2003. ISBN  0-07-012057-9
  • Ковел, Майкл. Полный торговец черепахами. ХарперКоллинз, 2007. ISBN  9780061241703
  • Дуглас, Марк. Дисциплинированный трейдер. Нью-Йоркский финансовый институт, 1990 год. ISBN  0-13-215757-8
  • Эдвардс, Роберт Д.; Маги, Джон; Bassetti, W.H.C. Технический анализ биржевых тенденций, 9-е издание (в твердом переплете). Американская ассоциация менеджмента, 2007. ISBN  0-8493-3772-0
  • Фокс, Джастин. Миф о рациональном рынке. HarperCollings, 2009. ISBN  9780060598990
  • Херст, Дж. М. Магия прибыли при выборе времени проведения операций с акциями. Прентис-Холл, 1972. ISBN  0-13-726018-0
  • Нил, Хамфри Б. Чтение лент и рыночная тактика. Первое издание 1931 года. Переиздание Market Place 2007 г. ISBN  1592802621
  • Нил, Хамфри Б. Искусство противоположного мышления. Caxton Press 1954.
  • Принг, Мартин Дж. Объяснение технического анализа: руководство для успешного инвестора по выявлению инвестиционных тенденций и поворотных моментов. Макгроу Хилл, 2002. ISBN  0-07-138193-7
  • Рашке, Линда Брэдфорд; Коннорс, Лоуренс А. Street Smarts: стратегии краткосрочной торговли с высокой вероятностью. Издательская группа М. Гордон, 1995. ISBN  0-9650461-0-9
  • Rollo Tape и Wyckoff, Ричард Д. Исследования в области чтения лент Издательство Ticker Publishing Co., Нью-Йорк, 1910 год.
  • Тарп, Ван К. Полное руководство по определению размера позиции Международный институт торгового мастерства, 2008 г. ISBN  0935219099
  • Уайлдер, Дж. Уэллс. Новые концепции технических торговых систем. Исследование тенденций, 1978. ISBN  0-89459-027-8
  • Ладис Конечны, Акции и биржа - единственная книга, которая вам нужна, 2013, ISBN  9783848220656, технический анализ = глава 8.
  • Шабакерс, Ричард В. Теория и практика фондового рынка, 2011. ISBN  9781258159474

внешняя ссылка

Международные и национальные организации