Основы технического анализа или статистического анализа, основанные на прошлых изменениях цен с целью составить прогноз их будущих колебаний, неизменно служили темой для ведения бурных дискуссий.

Сейчас инструменты технического анализа лишь отдаленно напоминают то, что существовало когда-то в прошлом. Становление нейронных сетей, генетические алгоритмы и аналогичные технологии кардинальным образом улучшили точность прогнозирования и существенно изменили мир трейдинга. В этой статье рассмотрены несколько эмпирических свидетельств, целью которых является раскрытие некоторых аспектов торговли на современных валютных рынках.

Как сейчас работает технический анализ

Сообщество аналитиков скептически стало относиться к постулатам технического анализа с тех пор, как Юджан Фамо и Маршал Блюм в "Правилах фильтрования и торговли на фондовых рынках" сделали несколько выводов о том, что утверждение "покупай и держи" более предпочтительно, нежели методика по выбору сделок. Однако, те исследования, которые были проведены для международных валютных рынков, показали необычно большую прибыльность, которую может обеспечить технический анализ, что потеснило гипотезы эффективного рынка.

В 1995 году Блейк ЛеБарон сделал публикацию исследования с названием "Правила прибыльности технической торговли и интервенции на валютных рынках". В этом исследовании описывались возможные причины такой большой эффективности технического анализа на международных валютных рынках.

Основная причина эффективности технического анализа кроется в том, что приоритет в целях основных игроков имеет некоторые отличия. В противовес непредсказуемости фондовых рынков, институт центральных банков имеет сильный стимул по удерживанию валютных курсов в определенных границах, что предопределяет некоторую предсказуемость в ценовых движениях, особенно при проведении интервенций.

Нейронные сети в техническом анализе

Учитывая способности данных сетей по идентификации неявных моделей японских свечей и баров в поступающих для анализа данных, можно утверждать, что популярность нейронных сетей заметно увеличилась. С помощью моделей, возможно приблизить практически любой вид нелинейной функции к произвольной степени точности, и это делает эти сети идеальным инструментом при прогнозировании во многих трейдинговых установках. Кроме того, уровень современного программного обеспечения сделал этот вид сетей доступными даже частным трейдерам и инвесторам.

В своем труде "По использованию нейронных сетей для исполнения технического прогнозирования на рынке Форекс" Дженьтао Яо и Чеу Лим пришли к выводу, что тип стратегий "покупай и держи" может быть лучше, чем тип стратегий, предполагающих следование за трендом, но использование нейронных моделей дает фору и тем, и другим, при применении только элементарных форекс индикаторов, типа Скользящих средних.

Другая публикация, имеющая название "Употребление нейронных сетей для прогнозов рынка Форекс" указывает на большее число эмпирических свидетельств, по прогнозированию валютных курсов нейронными сетями с некоторой статистической надежностью. Модель, составленная при исследовании, исходя из отчета, смогла показать 80%-ю точность прогнозных показателей, подтвердив тем самым, что использование нейронных сетей может быть очень эффективным в подготовке прогнозов для валютных рынков.

Компоненты, составляющие эффективную систему

Есть несколько основополагающих моментов, которые нужно принимать во внимание при определении торговой системы, основанной на техническом анализе для валютных рынков, учитывая вышеупомянутые исследования по этой тематике. Например:

- Обращать в процессе торговли внимание на швейцарский франк и японскую иену. Ни для кого не является секретом, что эти две валюты легче всего поддаются прогнозированию. Главная предпосылка здесь связана с тем фактором, что эти две валюты более всего подвержены интервенциям, из-за того что во всем мире их определяют как валюты "зоны безопасности" для международных инвесторов, занятых в валютной торговле.

- Применять нейронные сети для оптимизирования системы. В нейронных сетях реализована способность по идентификации неявных закономерностей в анализируемых данных, и это позволяет этому виду сетей быть идеальным инструментом в торговле на валютных рынках. В результате, большинство текущих исследований сосредотачиваются вокруг нейронных сетей.

- Использование Скользящих средних и логарифмической шкалы. По крайней мере, в одном исследовании предполагается, что указанные выше инструменты представляют собой две лучших методики для прогнозных моделей трейдинга на международных валютных рынках, особенно для проведения анализа таких валют как швейцарский франк или японская иена.


Эффективность применения трейдинговых систем, основанных на элементах технического анализа, все еще подвергается обсуждению среди многих исследователей. В результате имеют место несколько возражений.

Вот два из них:

- Используемые в модели данные. В некоторых исследованиях, возможно, были использованы специальным образом подогнанные данные, с идентификацией вводящих в заблуждение взаимосвязей, обусловленных этими данными. В таком случае, работа тестируемых систем может быть расценена с точки зрения подтверждения, лишь в границах этих данных. Но этот факт не имеет никакого статистически значимого результата для более обширного массива данных.

- Подгонка под кривые активов. В некоторых исследованиях, возможно, были использованы методы по подгонке графика кривой, что означает надежность результатов исследования только лишь для разового набора данных, и, опять-таки, не для обширного массива данных.

Заключение

Технический анализ, явно не смог доказать эффективность своего применения на фондовых рынках, но все большее количество свидетельств появляется о его результативности на валютных рынках. Успешность была, в первую очередь, связана с предсказуемостью интервенций, которые проводят центральные банки по отношению валют "зоны безопасности". Но, некоторые исследователи по-прежнему скептически относятся к техническому анализу для фондовых рынков. Но при анализе валютных рынков данные методики находят все большую поддержку.