Technická analýza

Technická analýza je ve finančnictví metodika analýzy cenných papírů, která slouží k předpovídání směru vývoje cen na základě studia údajů o trhu v minulosti, především cen a objemů. Behaviorální ekonomie a kvantitativní analýza využívají mnoho stejných nástrojů technické analýzy, která jako aspekt aktivního řízení stojí v rozporu s velkou částí moderní teorie portfolia. Účinnost technické i fundamentální analýzy zpochybňuje hypotéza efektivního trhu, která tvrdí, že ceny na akciovém trhu jsou v podstatě nepředvídatelné.

Principy technické analýzy vycházejí ze stovek let dat z finančních trhů. Některé aspekty technické analýzy se začaly objevovat v popisech nizozemských trhů Josepha de la Vegy v 17. století. V Asii se za technickou analýzu považuje metoda vyvinutá Hommou Munehisou na počátku 18. století, která se vyvinula v používání svíčkových technik a dnes je nástrojem pro tvorbu grafů technické analýzy. Ve 20. a 30. letech 20. století vydal Richard W. Schabacker několik knih, které navazovaly na práci Charlese Dowa a Williama Petera Hamiltona v jejich knihách Stock Market Theory and Practice a Technical Market Analysis. V roce 1948 vydali Robert D. Edwards a John Magee knihu Technical Analysis of Stock Trends, která je všeobecně považována za jedno ze základních děl této disciplíny. Zabývá se výhradně analýzou trendů a grafických vzorců a používá se dodnes. Jak je zřejmé, raná technická analýza byla téměř výhradně analýzou grafů, protože výpočetní výkon počítačů nebyl k dispozici pro statistickou analýzu. Charles Dow byl údajně původcem určité formy analýzy bodových a figurálních grafů.

Teorie Dow vychází ze sebraných spisů spoluzakladatele a editora společnosti Dow Jones Charlese Dow a inspirovala používání a vývoj moderní technické analýzy na konci 19. století. Mezi další průkopníky analytických technik patří Ralph Nelson Elliott, William Delbert Gann a Richard Wyckoff, kteří své techniky vyvinuli na počátku 20. století. V posledních desetiletích byly vyvinuty a zdokonaleny další technické nástroje a teorie, přičemž stále větší důraz byl kladen na počítačové techniky využívající speciálně navržený počítačový software.

Fundamentální analytici zkoumají zisky, dividendy, nové produkty, výzkum a podobně. Technici také používají mnoho metod, nástrojů a technik, z nichž jednou je používání grafů. Pomocí grafů se techničtí analytici snaží identifikovat cenové vzorce a tržní trendy na finančních trzích a snaží se těchto vzorců využít.

Technici, kteří používají grafy, hledají archetypální obrazce cenových grafů, jako jsou známé obrazce hlava a ramena nebo dvojitý vrchol/dno, studují technické indikátory, klouzavé průměry a hledají formy, jako jsou linie podpory, odporu, kanály a obskurnější formace, jako jsou vlajky, polokoule, dny rovnováhy a obrazce pohár a rukojeť.

Techničtí analytici také hojně využívají nejrůznější tržní indikátory, z nichž některé jsou matematickou transformací ceny, často včetně objemu nahoru a dolů, údajů o nárůstu a poklesu a dalších vstupů. Tyto ukazatele se používají k tomu, aby pomohly posoudit, zda se aktivum nachází v trendu, a pokud ano, jaká je pravděpodobnost jeho směru a pokračování. Technici také hledají vztahy mezi indexy cena/objem a tržními ukazateli. Mezi příklady patří index relativní síly a MACD. Mezi další možnosti zkoumání patří korelace mezi změnami opcí (implikovaná volatilita) a poměrem prodejních/kupních cen s cenou. Důležité jsou také ukazatele sentimentu, jako jsou poměry Put/Call, poměry býk/medvěd, krátký zájem, implikovaná volatilita atd.

V technické analýze existuje mnoho technik. Zastánci různých technik (například svíčkových grafů, Dowovy teorie a teorie Elliottových vln) mohou ostatní přístupy ignorovat, přesto mnoho obchodníků kombinuje prvky více technik. Někteří techničtí analytici používají subjektivní úsudek při rozhodování o tom, jaký vzor (vzory) konkrétní nástroj v daném okamžiku odráží a jaká by měla být interpretace tohoto vzoru. Jiní používají přísně mechanický nebo systematický přístup k identifikaci a interpretaci vzorů.

Technická analýza je často stavěna do kontrastu s fundamentální analýzou, tedy studiem ekonomických faktorů, které ovlivňují způsob, jakým investoři oceňují finanční trhy. Technická analýza tvrdí, že ceny odrážejí všechny tyto trendy ještě předtím, než si je investoři uvědomí. K odhalování těchto trendů jsou určeny technické indikátory, jakkoli jsou nedokonalé. Fundamentální ukazatele podléhají přirozeně stejným omezením. Někteří obchodníci používají výhradně technickou nebo fundamentální analýzu, zatímco jiní používají k obchodním rozhodnutím oba typy.

Technická analýza využívá modely a obchodní pravidla založená na transformaci cen a objemů, jako je index relativní síly, klouzavé průměry, regrese, cenové korelace mezi trhy a uvnitř trhů, obchodní cykly, cykly akciového trhu nebo klasicky na rozpoznávání grafických vzorců.

Technická analýza stojí v protikladu k přístupu fundamentální analýzy k analýze cenných papírů a akcií. Technická analýza analyzuje cenu, objem a další informace o trhu, zatímco fundamentální analýza se zabývá fakty o společnosti, trhu, měně nebo komoditě. Většina velkých makléřských společností, obchodních skupin nebo finančních institucí obvykle disponuje jak týmem technické analýzy, tak týmem fundamentální analýzy.

Technická analýza je mezi obchodníky a finančními profesionály hojně využívána a velmi často ji používají aktivní denní obchodníci, tvůrci trhu a pit tradeři. V šedesátých a sedmdesátých letech 20. století byla akademiky široce odmítána. V nedávném přehledu Irwin a Park uvedli, že 56 z 95 moderních studií zjistilo, že přináší pozitivní výsledky, ale poznamenali, že mnoho z pozitivních výsledků bylo zpochybněno problémy, jako je například slídění po datech, takže důkazy na podporu technické analýzy nebyly přesvědčivé; mnoho akademiků ji stále považuje za pseudovědu. Akademici, jako je Eugene Fama, tvrdí, že důkazy pro technickou analýzu jsou řídké a neodpovídají slabé formě hypotézy efektivního trhu. Uživatelé zastávají názor, že i když technická analýza nedokáže předpovědět budoucnost, pomáhá identifikovat obchodní příležitosti.

Na devizových trzích může být její použití rozšířenější než fundamentální analýza. To neznamená, že technická analýza je na zahraničních trzích použitelnější, ale že technická analýza je zde více uznávána, pokud jde o její účinnost, než jinde.
Zatímco některé ojedinělé studie naznačují, že technická pravidla obchodování mohou vést ke konzistentním výnosům v období před rokem 1987, většina akademických prací se zaměřuje na povahu anomálního postavení devizového trhu. Spekuluje se, že tato anomálie je způsobena intervencemi centrálních bank, které samozřejmě technická analýza není určena k předvídání. Nedávný výzkum naznačuje, že kombinací různých obchodních signálů do přístupu kombinovaných signálů lze zvýšit ziskovost a snížit závislost na jednom pravidle.

Graf akcií zobrazující úrovně podpory (4,5,6, 7 a 8) a odporu (1, 2 a 3); úrovně odporu mají tendenci stát se úrovněmi podpory a naopak.

Doporučujeme:  Spodní linie

Základním principem technické analýzy je, že tržní cena odráží všechny relevantní informace, takže se analýza zaměřuje spíše na historii obchodování s cenným papírem než na vnější faktory, jako jsou ekonomické, fundamentální a zpravodajské události. Cenová akce má proto tendenci se opakovat díky tomu, že investoři kolektivně tíhnou k modelovému chování – proto se technická analýza zaměřuje na identifikovatelné trendy a podmínky.

Akce na trhu zlevňuje vše[]

Techničtí analytici vycházejí z předpokladu, že všechny relevantní informace se již odrážejí v cenách, a proto je podle nich důležité pochopit, co si investoři o těchto známých a vnímaných informacích myslí.

Techničtí analytici se domnívají, že ceny se vyvíjejí směrově, tj. nahoru, dolů, do strany (flat) nebo určitou kombinací. Základní definici cenového trendu původně předložila Dowova teorie.

Příkladem cenného papíru, u kterého byl patrný trend, je společnost AOL v období od listopadu 2001 do srpna 2002. Technický analytik nebo pozorovatel trendu, který by tento trend rozpoznal, by hledal příležitosti k prodeji tohoto cenného papíru. Cena společnosti AOL se neustále pohybuje směrem dolů. Pokaždé, když akcie vzrostla, vstoupili na trh prodejci a akcie prodali; proto ten „cik-cak“ pohyb ceny. Série „nižších maxim“ a „nižších minim“ je výpovědním znakem akcie v klesajícím trendu. Jinými slovy, pokaždé, když se akcie pohybovala níže, klesla pod svou předchozí relativně nízkou cenu. Pokaždé, když se akcie pohybovala výše, nemohla dosáhnout úrovně své předchozí relativně vysoké ceny.

Všimněte si, že sekvence nižších minim a nižších maxim začala až v srpnu. Poté AOL vytvoří nízkou cenu, která neprorazí relativní minimum stanovené dříve v měsíci. Později v témže měsíci akcie dosáhne relativního maxima, které se rovná poslednímu relativnímu maximu. Technik v tom vidí silné náznaky, že klesající trend se přinejmenším pozastavuje a možná i končí, a pravděpodobně by v tomto okamžiku přestal akcie aktivně prodávat.

Historie má tendenci se opakovat[]

Techničtí analytici se domnívají, že investoři kolektivně opakují chování investorů, kteří jim předcházeli. Pro technika mohou být emoce na trhu iracionální, ale existují. Protože se chování investorů tak často opakuje, technici věří, že se na grafu vytvoří rozpoznatelné (a předvídatelné) cenové vzorce. Rozpoznání těchto vzorců může technikovi umožnit výběr obchodů, které mají vyšší pravděpodobnost úspěchu.

Technická analýza se neomezuje pouze na tvorbu grafů, ale vždy zohledňuje cenové trendy. Mnoho techniků například sleduje průzkumy nálady investorů. Tyto průzkumy zjišťují postoj účastníků trhu, konkrétně zda jsou medvědí nebo býčí. Technici tyto průzkumy využívají k určení, zda bude trend pokračovat, nebo zda by mohlo dojít k obratu; s největší pravděpodobností předvídají změnu, pokud průzkumy hlásí extrémní náladu investorů Průzkumy, které například ukazují převažující býčí náladu, jsou důkazem, že se rostoucí trend může obrátit; předpokladem je, že pokud je většina investorů býčí, již trh nakoupili (očekávají vyšší ceny). A protože většina investorů je býčí a investovala, lze předpokládat, že zbývá jen málo kupujících. Navzdory býčí náladě tak zůstává více potenciálních prodejců než kupujících. To naznačuje, že ceny budou mít klesající tendenci, a je příkladem kontrariánského obchodování.

Nedávno Kim Man Lui, Lun Hu a Keith C.C. Chan navrhli, že existují statistické důkazy o asociačních vztazích mezi některými složenými akciemi indexů, zatímco mezi některými složenými akciemi jiných indexů takové důkazy neexistují. Ukazují, že cenové chování těchto kompozitních akcií indexu Hang Seng je snáze pochopitelné než chování indexu.

Odvětví je celosvětově zastoupeno Mezinárodní federací technických analytiků (IFTA), která je federací regionálních a národních organizací. Ve Spojených státech je toto odvětví zastoupeno jak Asociací tržních techniků (Market Technicians Association, MTA), tak Americkou asociací profesionálních technických analytiků (American Association of Professional Technical Analysts, AAPTA). Ve Spojených státech je rovněž zastoupena Asociací technických bezpečnostních analytiků v San Francisku (TSAASF). Ve Spojeném království je toto odvětví zastoupeno Sdružením technických analytiků (Society of Technical Analysts, STA). V Kanadě je toto odvětví zastoupeno Kanadskou společností technických analytiků. V Austrálii je toto odvětví zastoupeno Australskou asociací technických analytiků (Australian Technical Analysts Association, ATAA) (která je přidružena k IFTA) a Australskou asociací profesionálních technických analytiků (Australian Professional Technical Analysts, APTA) Inc.

Odborné společnosti technické analýzy pracují na vytvoření souboru znalostí, které popisují obor technické analýzy. Soubor znalostí je pro tento obor zásadní, protože definuje, jak a proč může technická analýza fungovat. Akademická obec, stejně jako regulační orgány, jej pak mohou využívat při vývoji řádného výzkumu a standardů pro tento obor. Asociace tržních techniků (Market Technicians Association, MTA) zveřejnila soubor znalostí, který je strukturou pro zkoušku MTA Chartered Market Technician (CMT).

Od počátku 90. let, kdy se objevily první prakticky použitelné typy, se popularita umělých neuronových sítí (ANN) rychle zvyšuje. Jedná se o adaptivní softwarové systémy umělé inteligence, které byly inspirovány fungováním biologických neuronových sítí. Používají se proto, že se dokáží naučit rozpoznávat složité vzory v datech. Z matematického hlediska se jedná o univerzální aproximátory funkcí, což znamená, že při správných datech a správné konfiguraci mohou zachytit a modelovat jakékoli vstupně-výstupní vztahy. To nejenže odstraňuje potřebu lidské interpretace grafů nebo řady pravidel pro generování vstupních/výstupních signálů, ale také poskytuje most k fundamentální analýze, protože proměnné používané ve fundamentální analýze mohou být použity jako vstup.

Protože ANN jsou v podstatě nelineární statistické modely, lze jejich přesnost a schopnost predikce testovat jak matematicky, tak empiricky. V různých studiích autoři tvrdí, že neuronové sítě používané ke generování obchodních signálů při různých technických a fundamentálních vstupech výrazně překonaly strategie buy-hold i tradiční lineární metody technické analýzy v kombinaci s expertními systémy založenými na pravidlech.

Zatímco díky pokročilé matematické povaze těchto adaptivních systémů zůstávaly neuronové sítě pro finanční analýzu převážně v akademických výzkumných kruzích, v posledních letech se díky uživatelsky přívětivějšímu softwaru neuronových sítí stala tato technologie přístupnější obchodníkům. Použití ve velkém měřítku je však problematické kvůli problému přizpůsobení správné topologie neuronů zkoumanému trhu.

Systematické obchodování se nejčastěji používá po otestování investiční strategie na historických datech. Tomu se říká backtesting. Backtesting se nejčastěji provádí u technických ukazatelů, ale lze jej použít u většiny investičních strategií (např. u fundamentální analýzy). Zatímco tradiční backtesting se prováděl ručně, obvykle se prováděl pouze na akciích vybraných člověkem, a byl tedy náchylný k předchozím znalostem při výběru akcií. S nástupem počítačů lze backtesting provádět na celých burzách na základě desítek let historických dat ve velmi krátkém čase.

Doporučujeme:  Burst Basket

Použití počítačů má své nevýhody, protože je omezeno na algoritmy, které může počítač provádět. Některé obchodní strategie jsou závislé na lidské interpretaci a pro počítačové zpracování jsou nevhodné. Pro počítačové automatické zpětné testování lze naprogramovat pouze technické ukazatele, které jsou zcela algoritmické.

Kombinace s jinými metodami předpovědi trhu[]

Mnozí techničtí analytici však sahají i mimo rámec čisté technické analýzy a kombinují se svou technickou prací i jiné metody předpovědi trhu. Jedním ze zastánců tohoto přístupu je John Bollinger, který v polovině 80. let minulého století vymyslel termín racionální analýza pro propojení technické analýzy a fundamentální analýzy. Jiný takový přístup, fúzní analýza, překrývá fundamentální analýzu s technickou ve snaze zlepšit výkonnost portfolio manažerů.

Technická analýza se také často kombinuje s kvantitativní analýzou a ekonomií. Například neuronové sítě mohou být použity k identifikaci vztahů mezi jednotlivými trhy. Několik prognostiků trhu kombinuje finanční astrologii s technickou analýzou. Článek Chrise Carolana „Autumn Panics and Calendar Phenomenon“ (Podzimní panika a kalendářní fenomén), který v roce 1998 získal cenu Asociace tržních techniků Dow Award za nejlepší článek o technické analýze, ukazuje, jak lze kombinovat technickou analýzu a lunární cykly. Obecně se má za to, že kalendářní jevy, jako je například lednový efekt na akciovém trhu, jsou způsobeny transakcemi souvisejícími s daněmi a účetnictvím a nesouvisejí s předmětem finanční astrologie.

Techničtí analytici využívají také průzkumy mezi investory a zpravodaji a indikátory nálady na obálkách časopisů.

O tom, zda technická analýza skutečně funguje, se vedou spory. Metody se značně liší a různí techničtí analytici mohou někdy na základě stejných údajů vytvářet protichůdné předpovědi. Mnozí investoři tvrdí, že zaznamenávají pozitivní výnosy, ale akademická hodnocení často ukazují, že má malou vypovídací schopnost. Z 95 moderních studií dospělo 56 k závěru, že technická analýza má pozitivní výsledky, ačkoli zkreslení při slídění po datech a další problémy analýzu ztěžují. Nelineární predikce pomocí neuronových sítí občas přináší statisticky významné výsledky předpovědí. Pracovní dokument Federálního rezervního systému týkající se úrovní podpory a odporu u krátkodobých devizových kurzů „nabízí silné důkazy, že tyto úrovně pomáhají předpovídat přerušení vnitrodenního trendu“, ačkoli „predikční síla“ těchto úrovní „se u zkoumaných kurzů a firem liší“.

V nedávné studii, která uvádí: „Nakonec jsme zjistili významné pozitivní výnosy z nákupních obchodů generovaných kontrariánskou verzí pravidla křížení klouzavého průměru, pravidla prolomení kanálu a pravidla obchodování v Bollingerově pásmu po započtení transakčních nákladů ve výši 0,50 %.“, bylo zjištěno, že technické obchodní strategie jsou na čínském trhu účinné.

Vlivná studie Brocka a kol. z roku 1992, která se zdála podporovat technická pravidla obchodování, byla v roce 1999 testována na slídění po datech a další problémy; vzorek, který Brock a kol. zahrnuli, byl vůči slídění po datech odolný.

Následná rozsáhlá studie amsterdamského ekonoma Gerwina Griffioena k této otázce dospěla k závěru, že: „V případě amerických, japonských a většiny západoevropských akciových indexů se rekurzivní postup prognózování mimo vzorek neukázal jako ziskový, a to ani po zavedení malých transakčních nákladů. Navíc se při dostatečně vysokých transakčních nákladech odhadem CAPM zjistilo, že technické obchodování nevykazuje statisticky významnou prognostickou sílu mimo vzorek korigovanou o riziko téměř u všech burzovních indexů.“ Transakční náklady se vztahují zejména na „momentové strategie“; komplexní přehled údajů a studií z roku 1996 dospěl k závěru, že i malé transakční náklady by vedly k neschopnosti zachytit jakýkoli přebytek z těchto strategií.

V článku publikovaném v časopise Journal of Finance Dr. Andrew W. Lo, ředitel Laboratoře finančního inženýrství MIT, ve spolupráci s Harrym Mamayskym a Jiang Wangem zjistil, že “

V tomtéž článku Dr. Lo napsal, že „několik akademických studií naznačuje, že … technická analýza může být účinným prostředkem pro získávání užitečných informací z tržních cen“. Některé techniky, jako například Drummondova geometrie, se pokoušejí překonat zkreslení minulých dat tím, že promítají úrovně podpory a odporu z různých časových rámců do blízké budoucnosti a kombinují je s technikou návratu k průměru.

Hypotéza efektivního trhu[]

Hypotéza efektivního trhu (EMH) je v rozporu se základními principy technické analýzy, protože tvrdí, že minulé ceny nelze použít k výhodné předpovědi budoucích cen. Proto tvrdí, že technická analýza nemůže být efektivní. Ekonom Eugene Fama publikoval v roce 1970 v časopise Journal of Finance zásadní článek o EMH a uvedl: „Stručně řečeno, důkazy podporující model efektivních trhů jsou rozsáhlé a (v ekonomii poněkud výjimečně) protichůdné důkazy jsou řídké.“

Zastánci EMH odpovídají, že jednotliví účastníci trhu sice nejednají vždy racionálně (nebo nemají úplné informace), ale jejich souhrnná rozhodnutí se vzájemně vyvažují, což vede k racionálnímu výsledku (optimisté, kteří nakupují akcie a zvyšují cenu, jsou vyvažováni pesimisty, kteří své akcie prodávají, což udržuje cenu v rovnováze). Stejně tak se v ceně odrážejí úplné informace, protože všichni účastníci trhu spojují své individuální, ale neúplné znalosti na trhu.

Hypotézu náhodné procházky lze odvodit z hypotézy slabé formy efektivních trhů, která vychází z předpokladu, že účastníci trhu plně zohledňují veškeré informace obsažené v minulých cenových pohybech (nikoli však nutně jiné veřejné informace). Princetonský ekonom Burton Malkiel ve své knize A Random Walk Down Wall Street (Náhodná procházka po Wall Street) uvedl, že technické prognostické nástroje, jako je analýza vzorců, musí být v konečném důsledku samospasitelné: „Problém spočívá v tom, že jakmile je taková pravidelnost účastníkům trhu známa, lidé budou jednat tak, aby k ní v budoucnu nedocházelo.“ Malkiel prohlásil, že hybnost sice může vysvětlit některé pohyby cen akcií, ale není dostatečně silná na to, aby umožnila dosahovat nadměrných zisků. Malkiel přirovnal technickou analýzu k „astrologii“.

Koncem 80. let 20. století publikovali profesoři Andrew Lo a Craig McKinlay článek, který zpochybnil hypotézu náhodné procházky. V roce 1999 Lo a McKinlay v reakci na Malkiela shromáždili empirické práce, které zpochybňovaly použitelnost hypotézy a které naznačovaly, že existuje jiná než náhodná a možná prediktivní složka pohybu cen akcií, ačkoli opatrně zdůraznili, že odmítnutí náhodné procházky nemusí nutně znamenat neplatnost EMH, která je zcela odlišným konceptem od RWH. V článku z roku 2000 Andrew Lo zpětně analyzoval údaje z USA z let 1962 až 1996 a zjistil, že „několik technických ukazatelů skutečně poskytuje přírůstkové informace a může mít určitou praktickou hodnotu“. Burton Malkiel odmítl nepravidelnosti zmíněné Loem a McKinlayem jako příliš malé na to, aby z nich bylo možné profitovat.

Doporučujeme:  Sommerovy ostrovy libra

Index náhodné procházky (RWI) je technický ukazatel, který se snaží určit, zda je pohyb ceny akcie náhodný, nebo zda je výsledkem statisticky významného trendu. Index náhodné procházky se pokouší určit, kdy se trh nachází v silném vzestupném nebo sestupném trendu, a to měřením cenových rozpětí v průběhu N a toho, jak se liší od toho, co by se dalo očekávat při náhodné procházce (náhodný vzestup nebo pokles). Čím větší je rozpětí, tím silnější trend naznačuje.

Vědecká technická analýza[]

Caginalp a Balenovich v roce 1994 použili svůj model diferenciálních rovnic toku aktiv, aby ukázali, že hlavní vzorce technické analýzy lze generovat za určitých základních předpokladů. Některé z obrazců, jako například trojúhelníkový pokračovací nebo obratový obrazec, lze generovat za předpokladu existence dvou odlišných skupin investorů s různým oceněním. hlavními předpoklady modelů jsou, že konečnost aktiv a využití trendu i ocenění při rozhodování. Mnoho modelů vyplývá jako matematicky logické důsledky těchto předpokladů.

Jedním z problémů konvenční technické analýzy byla obtížnost specifikace vzorců způsobem, který by umožnil jejich objektivní testování.

Japonské svícnové obrazce zahrnují několikadenní obrazce, které se nacházejí v rámci rostoucího nebo klesajícího trendu. Caginalp a Laurent jako první provedli úspěšný rozsáhlý test patternů. Matematicky přesný soubor kritérií testovali tak, že nejprve použili definici krátkodobého trendu pomocí vyhlazení dat a připuštění jedné odchylky ve vyhlazeném trendu. Poté neparametrickým způsobem zvážili osm hlavních třídenních svíčkových reverzních vzorů a definovali vzory jako soubor nerovností. Výsledky byly pozitivní s převažující statistickou spolehlivostí pro každý z obrazců s použitím souboru dat všech akcií S&P 500 denně za pětileté období 1992-1996.

Mezi nejzákladnější myšlenky konvenční technické analýzy patří, že jednou stanovený trend má tendenci pokračovat. Testování tohoto trendu však často vedlo výzkumníky k závěru, že akcie jsou náhodnou procházkou. Jedna studie, kterou provedli Poterba a Summers, zjistila malý efekt trendu, který byl příliš malý na to, aby měl obchodní hodnotu. Jak uvedl Fisher Black
poznamenal, že „šum“ v údajích o obchodních cenách ztěžuje testování hypotéz.

Jednu z metod, jak se tomuto šumu vyhnout, objevili v roce 1995 Caginalp a Constantine, kteří použili poměr dvou v podstatě stejných uzavřených fondů k eliminaci jakýchkoli změn v ocenění. Uzavřený fond (na rozdíl od otevřeného fondu) se obchoduje nezávisle na čisté hodnotě aktiv a jeho akcie nelze odkoupit, ale pouze obchodovat mezi investory jako s jakoukoli jinou akcií na burze. V této studii autoři zjistili, že nejlepším odhadem zítřejší ceny není včerejší cena (jak by naznačovala hypotéza efektivního trhu), ani čistá momentální cena (totiž stejná relativní změna ceny od včerejška k dnešku pokračuje i od dneška k zítřku). Spíše je téměř přesně na půli cesty mezi oběma.

Průzkum moderních studií provedený Parkem a Irwinem ukázal, že většina z nich zjistila pozitivní výsledek technické analýzy.

V posledních letech Caginalp a DeSantis použili rozsáhlé soubory dat uzavřených fondů, kde je možné srovnání s oceněním, aby kvantitativně určili, zda klíčové aspekty technické analýzy, jako je trend a rezistence, mají vědeckou platnost. Na základě datových souborů o více než 100 000 bodech prokázali, že trend má vliv, který je nejméně z poloviny tak důležitý jako ocenění. Vliv objemu a volatility, který je menší, je rovněž zřejmý a statisticky významný. Důležitým aspektem jejich práce je nelineární vliv trendu. Pozitivní trendy, které se vyskytují v rozmezí přibližně 3,7 směrodatné odchylky, mají pozitivní účinek. V případě silnějších vzestupných trendů se projevuje negativní vliv na výnosy, což naznačuje, že s rostoucí velikostí vzestupného trendu dochází k vybírání zisků. U klesajících trendů je situace podobná s tím rozdílem, že k „nakupování při poklesu“ dochází až v okamžiku, kdy klesající trend dosáhne 4,6 směrodatné odchylky. Tyto metody lze použít ke zkoumání chování investorů a k porovnání základních strategií mezi různými třídami aktiv.

Viz hlavní článek: Ticker tape

V posledních desetiletích se s oblibou osobních počítačů a později internetu a jejich prostřednictvím elektronického obchodování stala analýza grafů hlavním a nejoblíbenějším odvětvím technické analýzy. Není však jediným odvětvím tohoto typu analýzy.

Jednou z velmi oblíbených forem technické analýzy až do poloviny 60. let 20. století bylo „čtení z pásky“. Spočívala ve čtení tržních informací jako cena, objem, velikost příkazů, rychlost, podmínky, nabídky na nákup a prodej atd., vytištěných na papírové pásce, která procházela strojem zvaným burzovní tiker. Byl rozesílán do makléřských domů a do domácností a kanceláří většiny aktivních spekulantů. Takový systém se přestal používat s příchodem elektronických panelů koncem 60. let.

Další dosud používanou formou technické analýzy byla interpretace burzovních údajů obsažených v kotačních tabulích, což byly v dobách před elektronickými obrazovkami obrovské tabule umístěné na burzách, na nichž byly údaje o hlavních finančních aktivech kótovaných na burzách pro analýzu jejich pohybu. Křídou se aktualizovaly ručně, přičemž aktualizace některých těchto údajů se přenášely do prostředí mimo burzy (např. do makléřských domů, bucket shopů atd.) prostřednictvím již zmíněné pásky, telegrafu, telefonu a později dálnopisu.

Tento analytický nástroj byl využíván jak na místě, především profesionály na trhu pro denní obchodování a skalpování, tak širokou veřejností prostřednictvím tištěných verzí v novinách, které zobrazovaly údaje o jednáních z předchozího dne, pro swingové a poziční obchody.

Přestože se i nadále objevují v tištěných novinách, stejně jako počítačové verze na některých webových stránkách, analýza prostřednictvím kotačního tabla je další formou technické analýzy, která většinou upadla v zapomnění.

Termíny a ukazatele pro tvorbu grafů[]

Překryvy jsou obvykle překryty hlavním cenovým grafem.

Tyto ukazatele jsou založeny na statistikách odvozených z širokého trhu.

Tyto ukazatele jsou obvykle zobrazeny pod nebo nad hlavním cenovým grafem.