Technická analýza nebo statistická analýza změn cen v minulosti s cílem předpovídat budoucí cenové změny byla horko diskutovaným tématem, který se v mnoha finančních kruzích setkal s skepticismem. Většina obchodníků a investorů spadá do jednoho ze tří táborů: Ti, kteří věří, že je to věda, která působí, trvají na tom, že se jedná o sebe-plnění proroctví a těch, kteří jsou přesvědčeni, že je bezcenný jako nástroj předpovědi.
TUTORIAL: Technická analýza: Úvod

Dnešní technická analýza je daleko od toho, co existovalo v minulosti. Vývoj neuronových sítí, genetických algoritmů a podobných technologií výrazně zlepšil přesnost předpovědí a může znamenat posun v průmyslu. V tomto článku se podíváme na některé empirické důkazy, které konečně položí tuto otázku na zbytek, se zvláštním zaměřením na devizový (forex) trh. (Chcete-li se dozvědět více o genetických algoritmech, přečtěte si: Použití genetických algoritmů k předvídání finančních trhů .

Má technická analýza opravdu funguje? Vědci byli skeptičtí v technických analýzách od doby, kdy Eugene Fama a Marshall Blume našli výhodnější způsoby filtrování ve filtrování pravidel a obchodování na burze cenných papírů. Výzkum zaměřený na devizové trhy však ukázal nezvykle velké zisky, které byly motivovány technickou analýzou, která zpochybnila efektivní tržní hypotézu.

V roce 1995 Blake LeBaron publikoval studii nazvanou "Technická ziskovost z obchodních pravidel a devizová intervence", která navrhla možný důvod, proč byla technická analýza tak účinná na devizových trzích. Zpráva zjistila, že předvídatelnost je do značné míry snížena, ne-li eliminována, při diskontování dnů, kdy Federální rezerva aktivně zasahovala.

Důvodem pro účinnost technické analýzy na devizových trzích může být proto to, že priority se liší mezi hlavními hráči. Na rozdíl od nepředvídatelných akciových trhů mají centrální banky silnou motivaci udržovat ceny měny na určitých úrovních, což může způsobit, že cenové pohyby budou více předvídatelné, zejména pokud zasahují. (Pro získání některých znalostí o technických analyzátorech, přečtěte si:

Průkopníci technické analýzy . Neuronové sítě a technická analýza

S jejich schopností identifikovat obskurní vzory v datech mají modely neuronových sítí roste v popularitě. Modely mohou aproximovat libovolnou nelineární funkci libovolnou míru přesnosti, což je činí ideální pro prognózu v mnoha různých nastaveních. Moderní software navíc umožnil přístup k těmto sítím i pro jednotlivé obchodníky a investory. Nedávné studie se zaměřily na používání neuronových sítí k určení základních technických obchodních pravidel.V "Případové studii o používání neuronových sítí pro provádění technické prognózy forexu" Jingtao Yao a Chew Lim Tan zjistili, že strategie nákupu a držení mohou být lepší než sledování trendů, ale modely neuronových sítí překonaly oboje, a to i při použití jednoduché ukazatele jako klouzavé průměry.

Další studie s názvem "Použití opakujících se neuronových sítí pro prognózu forexu" poskytuje další empirické důkazy, že neuronové sítě mohou poskytovat statisticky spolehlivé předpovědi směnných kurzů. Model, který byl použit ve studii, údajně získal 80% přesnost předpovědi, což potvrzuje, že neuronové sítě mohou být velmi efektivní při vytváření forenzních předpovědí. (Chcete-li se dozvědět více o neuronových sítích, podívejte se na:

Neuronové sítě: prognostické zisky .) Komponenty účinného systému

založený obchodní systém pro devizové trhy podle výše zmíněných studií na toto téma. Zde je několik klíčových bodů, které si musíte pamatovat při vývoji systému: Přidejte se k švýcarskému franku a japonskému jenu.

• Několik studií zjistilo, že CHF a JPY jsou dvě měny, které lze nejlépe předvídat. Převládající teorie tohoto fenoménu se jeví jako skutečnost, že tyto měny jsou nejčastěji náchylné k intervenci, což je pravděpodobné, protože jsou pro mezinárodní investory bezpečnými měnami. Použijte neuronové sítě pro optimalizaci systémů
• . Neuronové sítě mají schopnost identifikovat nejasné vzorce v datech, což je ideální pro devizové trhy. V důsledku toho se většina současného výzkumu zaměřeného na toto téma zaměřuje na neuronové sítě. Pohybující se průměry a logaritmické vrací
• . Nejméně jedna studie naznačuje, že klouzavé průměry a logaritmické výnosy jsou dvěma nejlepšími vstupy pro modely měnového obchodování, zejména při analýze CHF nebo JPY. Slovo z opozice

Efektivnost obchodních systémů založených na technických analýzách je stále zpochybňována mnoha výzkumníky. Pomocí vzorků podezřelých testovacích dat nebo nadměrně přizpůsobených obchodních systémů se tito vědci domnívají, že výsledky těchto studií mohou být zavádějící. Nakonec je to obtížné říct, aniž by systém byl aplikován na nové datové sady, ale obchodníci by si měli být vědomi obav. Dvě klíčové obavy zahrnují:

Vytažení dat

• . Některé studie mohly použít techniky dolování dat k identifikaci zavádějících vztahů v datech. V tomto případě může být výkon zkušebního systému v rámci svých testovacích údajů platný, ale v širším souboru populace by neměl žádnou statistickou významnost. Montáž křivky
• . Některé studie mohly použít techniky křivkové montáže, které mohou poskytnout spolehlivé výsledky pro jeden soubor dat, ale opět pro širší populační vzorek. Zdaňme se

Technická analýza nemusí fungovat na akciových trzích, ale stále rostou důkazy o její efektivitě na forexových trzích.Úspěch byl do značné míry přisuzován předvídatelnosti intervencí, které centrální banky vidí převážně v měnách, které jsou v bezpečném přístavu. Někteří výzkumní pracovníci však zůstávají skeptičtí vzhledem k potenciálu nejméně dvou typů zavádějících metod analýzy.