Почему Классический Технический Анализ Не Работает

Рейтинг лучших брокеров бинарных опционов за 2020 год:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Самый лучший, честный и надежный бинарный брокер. Идеально подходит новичкам и средне-опытным трейдерам.

  • ФинМакс
    ФинМакс

    Лидер по количеству торговых инструментов. Подходит только для трейдеров с опытом!

Почему не работают популярные методы технического анализа

К странице.
Страница 1 из 2 1 2 >

Мы утверждаем, что ни один метод, который широко доступен для среднестатистического трейдера, в принципе не может работать на развитом высоколиквидном рынке. Под доступностью метода понимается либо простота самостоятельной реализации, либо покупка за небольшую цену программ автотрейдинга. Например, реализовать расчет точки пересечения двух линий MA не составляет практически никакого труда даже для трейдера-новичка.

Доказательство этого утверждения простое. Рынок формируют его участники: банки, торговые и производственные компании, и, в некоторой степени, вся совокупность трейдеров. Именно трейдеры делают рынки эффективными. Если бы можно было запретить спекулятивные операции на рынке, то конечно рынок не стал бы полностью предсказуем. Но достаточно эффективно прогнозировать рынки стало бы возможным стандартными методами, которые широко и с успехом используются в других экономических областях — ритейле, банкинге, страховом деле и др. Обороты, создаваемые трейдерами, в сумме не такие уж и большие, по сравнению с остальным оборотом рынка. Но ведь и рыночные зависимости не такие уж и сильные. Вся масса трейдеров стремится по максимуму выжать из рынка и этим разрушают рыночные зависимости. Попутно происходит распределение дохода, который в пределе можно «выжать» из рыночных закономерностей, между всем «коллективом» трейдеров. Конечно, распределение дохода не равномерное. Очевидно, «львиная доля пирога» достается не тем, кто торгуеть по пересечению линий MA, волнам Эллиота, уровням Фибоначчи и прочим методам, описанным во множественной литературе. Некоторые «специалисты» бросаются в другую крайность, путая сложность метода со сложностью вычислений – начинают использовать «сложные» методы типа «Нейронные сети», зачастую даже не понимая, насколько стандартные алгоритмы «нейронных сетей» требовательны к объему и качеству обрабатываемых данных.

Мы встречали такое мнение, что прогнозы по популярным индикаторам могут самореализовываться. Якобы большинство трейдеров видят прогноз в своих торговых терминалах, начинают открывать позиции в определенном направлении. Благодяря этому спрос растет и цена на инструмент начинает также изменятся в направлении массово открываемых позиций. Но не надо забывать о факторе ликвидности и механизме работы «стакана» позиций. В какой-то момент из-за перекоса спроса и предложения возникает дифицит предложения, и трейдеры, почувствовав риск ликвидности, наперегонки начинают сдвигать цены к ближайшим противоположным позициям в «стакане», чтобы раньше других закрыть свои позиции. Обычно в такие моменты мы видим резкие развороты тренда, похожие на крутой обрыв. Вовремя закрыть позиции успевают не все. И это печально.

Также имеется мнение, что внимательно визуально изучая графики котировок можно заметить тренды, развороты тренда, головы-плечи, трех самураев, созерцающих весеннюю сакуру на склоне священной горы Фудзияма, и прочие рыночные «фигуры». Заметив эти признаки, совершать на их основе прибыльные торговые сделки. Проблема в том, что зрительная система человека (трейдер тоже человек) многие миллионы лет эволюционировала для выполнения задач типа охота на мамонта. Да, мы генетически являемся кроманьонцами, собирателями грибов-ягод, охотниками на мамонтов. Зрительная система человека за миллионы лет приспособилась для прогнозирования процессов естественной природы. Современные же рынки существуют не более 100 лет, и являются искусственным процессом.
Поэтому в графиках котировок человеческий глаз легко находит тренды и фигуры, которых на рынке в реальности нет. И именно поэтому вместо удачной охоты на пипсы получается охота на «лосей».

В этом разделе мы привели качественные рассуждения (Лирика). Далее попробуем показать предельную сложность поиска рыночных зависимостей на примере применения методов статистического анализа (Физика).

Попробуем на простом примере показать сложность анализа рыночных данных. Мы будем подходить к анализу рыночных данных как к анализу временных рядов. Понадобяться некоторые знания об анализе временных рядов, авторегресии, доказательства статистических гипотез. Базовыми знаниями по этим темам должен обладать любой специалист занимающийся автотрейдингом. Если есть не согласные с этим утверждением, предлагаем поспорить при обсуждении статьи.

В общем случае под анализом зависимостей во временных рядах понимается поиск вообще любых зависимостей, выразимых математическими средствами. Тем не менее, рамки статьи заставляют нас ограничиться стандартными методами анализа – анализом авторегрессии и распределений.

На рисунке 1 представлен пример ограниченных наблюдений некоторого временного ряда, который может быть историей котировок (например, цен закрытия баров) некоторого рыночного инструмента (валютной пары, акции, биржевого индекса и т.п.). Можно сказать, что график напоминает поведение Forex.

Напомним, что первым моментом называется взятие разницы от соседних отсчетов временного ряда. Операция перехода к временному ряду первых моментов исходного ряда иногда позволяет избавиться от нестационарности. Исследуем распределение первых моментов приведенного временного ряда. На рисунке 2 представленна оценка распределения первых моментов.

ТОП-2 лучших русскоязычных бинарных брокеров:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Самый лучший, честный и надежный бинарный брокер. Идеально подходит новичкам и средне-опытным трейдерам.

  • ФинМакс
    ФинМакс

    Лидер по количеству торговых инструментов. Подходит только для трейдеров с опытом!

Данное распределение можно считать нормальным (normal distribution) с нулевым матожиданием и единичным стандартным отклонением (standard deviation). Мы не приводим здесь расчеты, подтверждающие эти выводы, и предлагаем читателям поверить нам наслово.

Установление факта нормального распределения дает нам право воспользоваться стандартными методами проверки статистических гипотез, и в частности, проверить наличие автокорреляции (Рис. 3).

График автокорреляции быстро снижается. Уже при t-3 (при лаге = 3) автокорреляция меняет свой знак с положительного на отрицательный. Максимальный коэффициент автокорреляции получен при t-1 (при лаге равном 1) и равен 0.074. Критичный уровень корреляции в двухстороннем t-тесте с уровнем значимости 0.05 и количестве наблюдений 500 приблизительно равен 0.089, что больше чем максимальный полученный нами коэффициент автокорреляции.

Это говорит, что по статистическим стандартам наличие автокорреляции не доказано. Альтернативное решение – использовать менее строгий уровень значимости (Например, 0.1 или 0.2).

Здесь мы видим типичную проблему исследования рыночных данных, все оценки практически важных зависимостей находятся на границе или за пределами статистической доказуемости. В тоже время цена ошибочных выводов вполне определенная – убытки.

Так как на этапе предварительного анализа мы наблюдали хотя и слабую, но положительную автокорреляцию, то можно попробовать построить несколько простейших торговых стратегий использующих это свойство. Для упрощения мы не будем учитывать спреды и стоп-уровни.

Автор статьи примерно за 20 минут построил три простейших торговых стратегии, не претендующие на какую-то оптимальность (продвинутость), и использующие при принятии решений анализ толко три последних закрытых баров. Созданные стратегии не имеют настроечных параметров и не требуют выполнения процедуры оптимизации.

Оценивать эффективность стратегий будем по кривой доходности и коэффициенту прибыльности (profit factor). Коэффициент прибыльности определяется как отношение суммы всех выигрышей к сумме всех убытков . Существуют и другие критерии эффективности торговых стратегий, но для целей статьи приведенных критериев достаточно.

Таблица 1 — коэффициент прибыльности стратегий.

Как видно из таблицы 1, лучшую эффективность демонстрирует торговая стратегия №2. Но вспомним, как мы оценивали достоверность авторегрессии. Мы оценивали доверительную вероятность и выполняли процедуру доказательства статистической гипотезы существования корреляции. Можно ли подобные процедуры доказательства значимости построить и для оценки торговых стратегий? Это вторая проблема анализа рыночных данных — неразвитость статистического аппарата для оценки торговых стратегий, по сравнению с «классическими» задачами прикладной статистики.

Некоторые специалисты по торговым стратегиям могут сказать, что по их «опыту» полученные значения profit factor не достаточны, что необходимо достичь значения profit factor не менее 2, что требуется уменьшать просадки. Но каким способом они достигают таких значений? Вероятно за счет введения настроечных параметров, оптимизации, сокращения периода оптимизации для «лучшего учета» последних изменений рынка. Но все подобные меры в «классической» прикладной статистике автоматически ужесточают и усложняют требования к доказательству наличия статистических связей, эффекта. Не думаем, что область автоматизации торговли не подпадает под те-же требования. Таким образом «отвертеться» от строгого статистического анализа не получается.

Ниже представлены кривые доходности представленных торговых стратегий, полученные на имеющейся ограниченной выборке данных (Рис. 1). Чувствуете ли уверенность в доходности этих торговых стратегий? Решили использовать их в торговле? Дерзайте.

Раскроем карты, временной ряд, представленный на рисунке 1, полностью описывается моделью броуновского движения и сформирован с использование достаточно хорошего генератора случайных чисел из пакета MS Excel Data Analysis (можно так-же использовать функцию RAND в Excel). Другими словами, на данном временном ряде в принципе невозможно построить прибыльную торговую статегию. Но как он похож на ряды котировок Forex! Ах, как похож…

В данном случае нам заведомо известна модель временного ряда и мы точно знаем его свойства. Но в реальности модель рыночных временных рядов полностью определить не удается. Более того, мы можем только улавливать некие «слабые» статистические зависимости.

На простом примере мы показали некоторые сложные проблемы, возникающие при построении торговых стратегий:

  1. Простой визуальный анализ эффективности торговых стратегий не дает хороших результатов по той же причине, по которой не дает результатов визуальное распознавание трендов и фигур. Человеческий глаз генетически приспособлен для охоты на мамонтов и собирательства, а не для анализа сложных искусственных процессов.
  2. Простые средства технического анализа, включая популярные индикаторы и инструменты создания торговых роботов, не позволяют трейдеру зарабатывать. Популярные средства не позвляют трейдеру выделится из общей «толпы» и получить более крупный кусок трейдерского пирога. Достаются только «крошки» тонким слоем «размазанные» по общему коллективу трейдеров. Да и эти крошки эффективно съедаются спредами и комиссиями брокеров-посредников.
  3. Обнаруживаемые практически важные статистические связи в рыночных данных не проходят стандартные процедуры доказательства гипотез.
  4. Для распространенных метрик эффективности торговых стратегий нет обоснованных оценок доверительных интервалов, процедур определения критичных значений (авторам статьи пришлось разрабатывать такие процедуры самостоятельно). Трудно в числе выразить каковы наши шансы получить прибыль по некоторой торговой стратегии.
  5. Статистические условия, такие, к примеру, как распределения, для рынков удается определить только очень приблизительно. Стационарность рыночных временных рядов или их преобразований подтвердить не удается.

Нам видится, что решение перечисленных проблем может заключаться в использовании рыночной истории охвытывающий значительный период наблюдений (5 и более лет). Мы также предлагаем широко использовать кросс-тестирование торговых стратегий и иммитационное моделирование, непараметрические методы оценок. Правда все эти предложения требуют сложного программного обеспечения, расширенного программирования и значительных вычислительных ресурсов.

Мы приглашаем всех заинтересованных читателей обсудить перечисленные проблемы, предложить свои варианты решений, поделиться своим опытом.

Faunus Asset Management
Посмотреть профиль
Отправить личное сообщение для Faunus Asset Management
Посетить домашнюю страницу Faunus Asset Management
Найти ещё сообщения от Faunus Asset Management / в этой теме
capitalistas
Посмотреть профиль
Отправить личное сообщение для capitalistas
Посетить домашнюю страницу capitalistas
Найти ещё сообщения от capitalistas / в этой теме

Статья не отрицает возможность прогнозирования Forex!

Статья показывает сложность задачи, наскоком по Чапаевски не одолеть. Но сложность задачи не повод ее не решать. Все «легкие» задачи решили до нас и профит от их повторного решения уже низкий. Так-что деваться некуда, придется решать.

Случайные процессы они разные. Скажу по секрету, в природе вообще нет НЕслучайных процессов.

А теперь самую малость математики (ну куда мы без нее родной).

Случайным процессом называют процесс со случайной компонентой. Например, броуновский процесс

где e — случайная переменная. Между прочим этот процесс рисует графики очень похожие на рыночные. Прогнозировать изменение (тренд) этого процесса невозможно.

А вот другой случайный процесс

e и здесь есть, поэтому процесс случайный. Но есть и детерминированная составляющая f. А значит тренд этого процесса поддается прогнозированию. И этот процесс также показывает графики похожие на Forex.

Весь вопрос в идентификации типа процесса, оценке его параметров, точности прогнозирования, risk management, money management и т.п.

Faunus Asset Management
Посмотреть профиль
Отправить личное сообщение для Faunus Asset Management
Посетить домашнюю страницу Faunus Asset Management
Найти ещё сообщения от Faunus Asset Management / в этой теме

Интуиция какая-то работает у некоторых, только такие трейдеры в плюсе и бывает. и на самом деле плюсовых не 5% , как пишут в рекламе. а может быть 0.01% . на длителе

добавлено через 18 минут
Хорошая статья на эту тему:

Давайте проанализируем рыночную историю и сделаем очевидные выводы. В 70-х годах фундаментальный анализ рассматривался как единственный путь получения прибыли на финансовых рынках. Технический анализ в те времена использовало малое количество трейдеров. В настоящее время мы видим обратную ситуацию, фундаментальный анализ продолжает использовать ограниченная группа приверженцев, в основном представителей академической экономики, что является следствием краха этой современной экономической теории. Сегодня мы наблюдаем смещение интересов трейдеров в сторону технического анализа. Однако ни для кого не секрет, рост возможностей и навыков технического аналитика не приводит к к какому либо стабильному результату.
Почему это происходит?
Вывод очевиден — эти пути тупиковые. Но почему же не останавливается двигатель изобретений сказочных теорий, построенных практически на пустом месте. Причиной является неудовлетворенность трейдеров разницей между неявно возможной не лимитированной потенциальной возможностью «делать деньги» и постоянными убытками. Итак, энергетический двигатель сказок это искусственно накрученный «психологический гэп» между возможностью анализа рынка и способностью трансформировать результаты анализа в устойчивую прибыль.
Прежде чем моделировать рынок, чтобы понимать нам с Вами друг друга, попробуем ответить на основные вопросы касающиеся понимания функционирования рынков.
Цель данной статьи, разработать часть «Модели рынка», которая может предоставить в наше распоряжение истинные свойства закономерностей «входных данных» и назовем ее «Модель рыночного процесса».
Наша задача, рассмотреть рынок пока чисто статически, не акцентируя внимание на денежных взаимодействиях участников.
В процессе получения данных об изменении ситуации на рынках, мы получаем информацию, визуализируемую классически, пятью параметрами:
Open, High, Low, Close, Volume.
Если выразить это языком математиков, то можно сказать, что мы имеем информацию в виде последовательности событий, наблюдаемых через некоторые, как правило равные интервалы времени, то есть в виде временных рядов.
За все время существования рынков, скопились гигабайты исторической информации, вследствие чего, мы имеем богатый материал для исследований.

Наиболее простыми считаются линейные прогнозирующие системы, для которых очередное значение ряда определяется линейной комбинацией предыдущих членов.
Рис.1. Устройство линейной прогнозирующей системы.

Более сложным способом, считается строить нелинейную функциональную зависимость между членами временного ряда. Этим как раз и занимаются искусственные нейронные сети (ИНС), как утверждают математики, доказано, что многослойная нейронная сеть прямого распространения, способна аппроксимировать произвольную нелинейную функцию.
Каждый нейрон нейросети прямого распространения, получает возбуждающие сигналы от от входов нейросети или других нейронов, умножает их на соответствующие весовые множители и суммирует. Полученная в результате свертка сигнала, с настраиваемыми весами, пропускается через нелинейную функцию и далее выдается в сеть.
Скажу еще о возможности настройки синаптических весов, путем обучения нейросети, правильно выдавать значение ряда в следующий момент времени.

Рис.2.Устройство искусственной нейросети прямого распространения с одним скрытым слоем.

Следующий, предлагаемый метод анализа временных рядов, представляет собой нейронную сеть, реализующую алгоритм самоорганизующихся отображений Кохонена (SOM). В связи с мало известностью этого способа, я вкратце постараюсь пояснить суть этой методики:

Рис.3.Самоорганизующаяся карта признаков Кохонена (SOM)

Представьте себе, что в многомерное пространство данных погружается двумерная сетка. Эта сетка изменяет свою форму таким образом, чтобы по возможности точнее аппроксимировать облако данных. Каждой точке данных ставится в соответствие ближайший к ней узел сетки и таким образом каждая точка данных получает некоторую координату на сетке. Близким точкам на карте соответствуют близкие точки в исходном пространстве, а вот близким точкам в исходном пространстве могут соответствовать и далекие точки на карте (за счет размерности). Таким образом, распределение данных на двумерной карте позволяет очень наглядно судить о локальной структуре многомерных данных. Далее несколько слов, об обучении сети, синаптические веса нейрона в сети Кохонена являются его координатами в исходном многомерном пространстве. Данные по очереди подаются на входы всех нейронов и для каждого входа определяется ближайший к нему нейрон. Обучение состоит в подгонке весов нейрона-победителя и его ближайших соседей, минимизурующих отклонение данных от нейронов-победителей. Постепенно сеть находит равновесное положение, оптимально аппроксимирующее данные.
Другими словами говоря, соседние точки на карте должны показывать очень схожее поведение временного ряда.

Используя работу нашего исследовательского программного комплекса попробуем ответить на вопрос, а именно:
Какова же наилучшая универсальная стратегия, работающая на любых рынках, ее параметры и характеристики?
Для этого используем материалы исторических данных различных рынков и временных интервалов в любых вариациях. Для получения надежного результата выполняем лишь одно условие: система должна отработать около 10 млн. сделок.
Результат Вы видите ниже, на построенной круговой диаграмме. Для наглядности на окружности (по часовой стрелке) отложена последовательность 600 сделок. Окружность «0» является нулевым балансом, собственно грань проигрыша и выигрыша.

Рис.1. Диаграмма результатов работы программного комплекса школы Z-School.com

Говоря проще, каждый радиус является сделкой и ИПК по общему балансу сделок, на определенный момент, может находиться в точке этого радиуса, согласно приведенной справа шкале вероятности.
Результаты, как Вы видите не впечатляют, поставленная задача не решена.
Абсолютно никакой закономерности исследуемых временных рядов не обнаружено. Наряду с возможностью оказаться в плюсовой зоне баланса существует такая же вероятность оказаться в минусовой, ближе к центру диаграммы, причем на произвольном порядковом номере сделки.
Однако, параллельно с выполнением вышеописанных исследований были получены очень конкретные и говорящие о многом результаты.
Для формирования у Вас уверенности и понимания сути, я настоятельно советую проверить их Вами лично на практике. Вы можете сами, используя тестовые программы, как правило в торговых терминалах есть соответствующие возможности, на истории котировок проверить выводы нашей системы.
Теперь мы подошли к самому главному, возможности понимания истиной модели процесса рынков.

На основе комбинаций данных любого количества предыдущих баров вычисляем направление следующего.

Результат: 50% на 50% !

Результат не меняется от количества расчетных предыдущих баров и не зависит ни от исследуемых размера тайм фрейма ни типа рынка.

Определим понятие «тренд» как «ценовое движение предыдущего бара продолжает следующий». Для примера «дневок» — 1 бар — однодневный тренд, 2 бара — двухдневный, 3 бара — трехдневный, итд.

Частота возникновения трендов являет собой стандартную кривую нормального распределения и не зависит ни от исследуемых размера тайм фрейма и типа рынка, а именно, трендов в 1 бар всегда будет 50%, в 2 бара — 25%, в 3 бара — 12,5%, 4 бара — 6,25% итд.

Учитывая вышесказанное, думаю для Вас не будет неожиданным очередной вывод.

Вероятность выигрыша и проигрыша ставки определят исключительно постановка уровней стоп лосса и тейк профита, и напрямую является их процентным соотношением. (Например при величинах стоп лосса 100 и тейк профита 200 пунктов, вероятность выигрыша будет 33,3%, а проигрыша 66,6% итп)
Примечание: Самый простой способ убедиться в этом на практике, протестировать любую МТС на возможно большем количестве истории, манипулируя стопами и отслеживая в результате отношения общего количества лоссов и профитов теста.

Оптимальной, в контексте «выживаемости», стратегией будет любая стратегия, с размещением ограничивающих стоп лосса и тейк профита на равноудаленном расстоянии относительно точки открытия позиции.

Ниже приведена картинка, разрисованная программным комплексом для стратегий со стопами ставок в 100 пунктов (желтый цвет), в 50 пунктов (красный цвет) и 10 пунктов (зеленый цвет). Здесь наглядно демонстрируется, где (в каких точках) может находиться баланс трейдера, в зависимости от величины ограничивающих стопов.

Рис.2. Диаграмма результатов работы (ставки фиксированных стопов) программного комплекса школы Z-School.com

Особых комментариев к рисунку, я думаю, делать не имеет смысла, все, достаточно коротко, можно выразить в следующем выводе:

В процессе увеличения количества сделок, баланс будет стремиться к нулю, по определенному закону, а именно «разнице депозита и количества произведенных ставок, умноженных на величину спрэда».

Кто там говорит, что теханализ не работает?

Похожие топики:

22 комментария

  • Коровин Илья Анатольевич
  • 25 января 2020, 23:53

А причем тут теханализ?)
При любом сильном движении верх или вниз можно нарисовать любые линии и сказать, что цена упала /выросла потому, что эти линии пробила).А можно линии не рисовать и сказать, что просто упала/выросла цена.
А можно сказать что она упала/выросла потому, что Марс вошел в 4-ый дом Созвездия Близнецов и на этом основании сказать, что на рынке работает Астрология))
Было бы желание.

А на самом деле — просто рынок упал или вырос. И все.

  • Вербицкий Георгий
  • 26 января 2020, 00:21
  • Коровин Илья Анатольевич
  • 26 января 2020, 00:29

Даже на этом графике видно, что цена до этого 5 раз уходила ниже 100 (причем уходила на разные величины) и все разы возвращалась.
И только на 6-ой раз — упала и не вернулась)

То есть Теханализ 5 раз не работал, а на 6-ой сработал? )

  • Вербицкий Георгий
  • 26 января 2020, 00:33
  • Коровин Илья Анатольевич
  • 26 января 2020, 01:06
  • Вербицкий Георгий
  • 26 января 2020, 01:13

а и не надо предсказывать, надо просто представлять вероятностный исход в зависимости от положения цены

  • Ходов Александр
  • 26 января 2020, 00:04
  • Коровин Илья Анатольевич
  • 26 января 2020, 00:30
  • Юрий Чеботарев
  • 26 января 2020, 09:55
  • Вербицкий Георгий
  • 26 января 2020, 10:03
  • Юрий Чеботарев
  • 26 января 2020, 11:25

Чтобы не расписывать очень много, я могу сослаться только на свою книгу — www.ozon.ru/context/detail/id/5026777/
где в главе 8 «Трейдинг по полной программе» приводится теория и доказательства не состоятельности технического анализа. При этом, подчеркну, что я не один так думаю. Любой может найти в литературе подобные доказательства. Я не претендую на истину в последней инстанции.

Конечно, технический анализ надо изучать, чтобы как-то начинать понимать рынок. Я бы сказал, что технический анализ — это арифметика рынка. Для того, чтобы зарабатывать на рынке, нужна высшая математика, одной арифметики явно не достаточно.

  • Вербицкий Георгий
  • 26 января 2020, 11:28
  • Alexánder Zagorúyko
  • 26 января 2020, 10:06

Можно привести 100 доказательств неработоспособности теханализа, но для того, чтобы существенно заработать достаточно всего 1-2 «случайные» сделки.
Все состояния делались не на «кропотливых» сделках по 0.5%, а по «случайным» огромным движениям.
Тот же Баффет свои миллиарды заработал не на консервативных инвестициях, а на вложении в Боинг, Майкрософт и т.д.(во что там он вкладывал) на заре их развития.

Биржа, как источник получения стабильной прибыли — не то место.
Про стабильность даже смешно слушать.

  • Юрий Чеботарев
  • 26 января 2020, 11:12

Вы ошибаетесь на счет Баффета. Почитайте его труды и вы узнаете точный механизм зарабатывания Баффета. Ни каких случайных сделок там нет. Есть кропотливый труд и анализ компаний.

Что касается стабильности заработка на бирже, достаточно проанализировать работу крупнейших хедж-фондов мира, чтобы убедиться в стабильности заработка от биржевых операций.

Законы технического анализа для начала торговли на бирже

Технический анализ — это анализ изменения цен по графикам с целью определения направления движение цены в будущем. В основе ТА используется 3 источника информации: цены, объемы торгов и время. В отличии от фундаментального анализа, в теханализе нет информации о причинах поведения цен. Он уже учитывает движение цены в ту или иную сторону и на основании определенных выявленных закономерностей в прошлом позволяет с большей долей вероятности выявить наступления определенных событий, а именно роста или падения цен в будущем. У ТА есть как много сторонников, зарабатывающих на рынке, так и много противников, утверждающих, что ТА — это лженаука, придуманная лентяями, не желающим проводить детальное изучение и анализ финансовых активов.

История возникновения

Технический анализ зародился в Японии еще в 16 веке. Родоначальником его принято считать Мунехиса Хома, представителя старейшей японской династии купцов. Тогда в Японии основным товаром, торгуемым на бирже, был рис. Мунехиса настолько тщательно подошел к вопросу торговли, что изучил всю динамику изменения цен за последние сто лет. В результате им были выведены определенные закономерности поведения цен в тех или иных условиях. На основании своих исследований была выведена система торговли, которая приносила ему баснословные прибыли и помогла стать в кратчайшее время самым богатым человеком в Японии. Оценив его заслуги, император присвоил ему титул самурая и назначил его своим личным финансовым советником.

Широкое распространение его метод торговли и анализа рынка получил после издания им книги в 1760-х годах, положивший начало методу японских свечей, который успешно применяется не только в Японии, но и во всем мире. В Европе о японских свечах узнали только в конце 19 века.

Родоначальником классического технического анализа на Западе принято считать Чарльза Доу, одного из основателя популярных индексов Доу-Джонса, в то время работавшего главным редактором журнала Wall Street Jornal. В 1890-м году в журнале был опубликован цикл статей о возможном предсказывании поведения цен на основании определенных закономерностей. Доу были описаны принципы, на основании которых можно было вступать в сделку на продажу или покупку с пониженным риском.

Примечательно, что широкую известность теория Доу получила только после его смерти.

Начало расцвета технического анализа принято считать конец 70-х прошлого века, с приходом компьютерных технологий, когда упростился анализ графиков и их построение.

Если раньше игрокам, использующим ТА, приходилось вручную на листке бумаги рисовать графики и проводить расчеты, то использование возможностей компьютерной техники максимально упростило эту работу. Именно эта простота анализа и дала толчок развития в массы. В итоге, практически любой трейдер, изучив основы ТА буквально через несколько дней, мог считаться специалистом по тех. анализу и выдвигать свои гипотезы о дальнейшем поведения цены в будущем.

Законы или постулаты технического анализа

В основе технического анализа заложены 3 главных правила:

1. Рынок учитывает все

В основе заложен принцип, что все события (экономические, политические, психологические) уже учтены в цене. Не важно по каким причинам идет рост, главное что эти причины толкают цену вверх и значит нужно принимать сторону большинства, а не идти против рынка.

2. История повторяется

Основано на обыкновенной психологии и массовом поведении людей в определенных ситуациях. Зная как реагировали люди в прошлом при возникновении той или иной рыночной модели, можно с большей долей вероятности предположить, что в будущем в той же ситуации они поведут себя аналогично.

3. Движение цен подвержено тенденциям

Когда идет направление движение цен в одну сторону, то логично идти вместе с ним. Когда спрос превышает предложение идет повышательная тенденция (восходящий тренд), в противном случае имеет место быть понижательная тенденция (нисходящий тренд). Исходя из этого постулата вытекает два следствия:

  • Тренд, в каждой своей точке, с большей вероятностью будет продолжаться, чем изменит свое направление на противоположенное.
  • Тренды не бывают бесконечными и рано или поздно заканчиваются

Поэтому одной из главных задач ТА — это определение начала зарождения и окончания тенденции.

Что изучает технический анализ

В основе тех. анализа лежит несколько разделов или инструментов, изучение которых дает возможности трейдеру делать предположении о дальнейшем поведении цен.

  1. Виды графиков или способ их отображения. Наиболее широкое распространение получили 3 вида: линейный, бары и японские свечи
  2. Основные понятия, без которых изучение технического анализа не имеет смысла. Это понятие тренда, флэта, линий поддержки и сопротивления, каналы, уровни.
  3. Паттерны или модели — типовые комбинации, которые формируется на графике цен. Различают модели продолжения тренда и модели разворотной тенденции.
  4. Японские свечи — на основании набора нескольких свечей, иногда даже всего одной формируются определенные предположения о дальнейшем развитии событий.
  5. Технические индикаторы и осцилляторы. Формируются как производные от цены, времени и объемов торгов (как в совокупности, так и по отдельности) и отображаются в виде графиков, которые либо накладываются на ценовой график, либо используют отдельно в виде дополнительной информации.
  6. Торговые стратегии с использованием вышеперечисленных инструментов, позволяющие определять благоприятные ситуации для входа в сделку и выхода из нее с целью увеличения прибыли.
  7. Система управление рисками. И хотя этот пункт не входит в изучение технического анализа, он является наиболее важным. Правильно подобранное управление капиталом способно вывести практически любую торговую систему в прибыль и наоборот, непонимание риск-менеджмента убивает даже самую эффективную торговую стратегию.

Пример ТА на бирже

На протяжении последних лет акции Газпрома торгуются в канале. Верхняя граница 148-150 рублей, нижняя 125-130 рублей, которые выступают как сильные уровни поддержки и сопротивления. Конечно иногда цены пытались прорвать канал, но возвращались обратно.

Покупая у нижней планки цены и продавая у верхней трейдер мог спокойно зарабатывать на этих предсказуемых движениях. Ширина канала составляет если брать даже по минимуму 18-20 рублей. Это примерно 12-14%. За последний год можно было совершить около 5-6 таких сделок, которые принесли бы прибыли в размере 60-80% доходности.

Почему ТА так популярен среди трейдеров?

Этому способствует ряд причин:

  1. Быстрое изучение. В отличие от фундаментального анализа, на изучение которого нужно потратить много времени, освоение ТА займет всего несколько день. Основы вообще можно освоить за несколько часов.
  2. Быстрый результат. Сделки, совершаемые на основании фундаментальных показателей, обычно очень длительные. Позиция может удерживаться несколько месяцев, лет и иногда даже десятилетий. Используя только технические аспекты анализа можно добиваться видимых результатов буквально за несколько дней или даже часов. Существуют даже специальные торговые стратегии рассчитанные на совершение множества сделок в течение одного дня.
  3. Нет необходимости досконально изучать торгуемый инструмент. Достаточно всего за несколько минут провести анализ практически ЛЮБОГО графика, чтобы сделать предположение о дальнейшем движении цены.
  4. ТА применим и работает абсолютно на любых таймфреймах: месячных, дневных, часовых и даже минутных (к слову сказать чем меньше таймфрейм, тем больше на нем различного «рыночного шума», поэтому эффективность анализа на маленьких периодах снижается).
  5. Массовое использование автоматизированных алгоритмов торговли или по простому торговых роботов, которые в большинстве случаев торгуют именно используя знания из технического анализа.
  6. Массированная информация практически везде о возможности переиграть рынок во много раз используя методы технического анализа. Причем советуют совершать сделки как можно чаще. Что на это сказать? Как говорят: «Ищи кому это выгодно!». А выгодно как раз брокерам и торговым биржам, которые получают свою маленькую копеечку от каждой сделки трейдера. Поэтому чем больше сделок, тем больше прибыли. Никаких стратегий «Купил и держи!». Только активный трейдинг. Вот новички и ведутся, в надежде на быстрое обогащение.

Почему тех. анализ работает

Эффективность технического анализа объясняется достаточно просто. Огромное количество трейдеров во всем мире использующих в своей торговле именно технический анализ видят одни и те же графики, модели, фигуры, используя одни и те же индикаторы и осцилляторы. И как только появляется сигнал, который ТА трактует как сигнал на покупку, то большинство начинает покупать. В итоге цена начинает идти вверх. Если по тех. анализу нужно продавать, то многие начинают продавать, что толкает цену на дно. И чем сильнее сигнал, тем больше игроков вступают в игру.

В мире насчитывается несколько сотен (если уже не тысяч) различных индикаторов, на основании которых, можно вывести предположение о дальнейшем движении цен. И чем больше людей использует тот или иной индикатор, тем более эффективным он является. Поэтому со временем количество трейдеров размазываются по этим индикаторам, что в итоге снижает эффективность каждого.

Поэтому, наиболее эффективными считаются самые простые (но сильные) модели и всего несколько основных индикаторов, которые используют большинство игроков на рынке. Объяснение тоже довольно простое. Большинство трейдеров изучают только основы тех. анализа, которого им вполне достаточно для торговли.

Технический анализ, сродни статистики и опросам общественного мнения. Его основное назначение выявить настроение толпы или баланс сил и принять сторону большинства. При бычьих настроениях вставать в покупку, при медвежьих — в продажу. И как только баланс сил начинает меняться, выходить из сделки.

Максимальная эффективность торговли достигается при комбинировании двух методов анализа: технического и фундаментального. При фундаментальном выбираются акции, которые имеет высокий потенциал к росту и в данный момент по тем или иным причинам недооценены рынком. По техническому, нужно искать правильную точку входа в сделку, использую максимальную возможность купить данные акции по адекватной цене, в момент начала их роста.

За обновлениями в этой и других статьях теперь можно следить на Telegram-канале: @vsedengy.

Платформы бинарных опционов, выдающие бонусы за открытие торгового счета:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Самый лучший, честный и надежный бинарный брокер. Идеально подходит новичкам и средне-опытным трейдерам.

  • ФинМакс
    ФинМакс

    Лидер по количеству торговых инструментов. Подходит только для трейдеров с опытом!

Добавить комментарий