Phân tích kỹ thuật, hoặc phân tích thống kê về thay đổi giá trong quá khứ với mục tiêu dự báo thay đổi giá trong tương lai, đã trở thành một chủ đề tranh luận nóng bỏng với chủ nghĩa hoài nghi trong nhiều giới tài chính. Hầu hết các thương nhân và nhà đầu tư rơi vào một trong ba khu trại: Những người tin rằng đó là một khoa học hoạt động, những người nhấn mạnh rằng đó là một lời tiên tri tự hoàn thành và những người thuyết phục nó vô giá trị như một công cụ dự đoán.
TUTORIAL: Phân tích kỹ thuật: Giới thiệu

AD:

Phân tích kỹ thuật hôm nay là một điều rất xa so với những gì đã tồn tại trong quá khứ. Sự phát triển của mạng nơ-ron, các thuật toán di truyền và các công nghệ tương tự, đã làm tăng đáng kể tính chính xác trong dự báo và có thể đánh dấu sự thay đổi trong ngành. Trong bài này, chúng ta sẽ xem xét một số bằng chứng thực nghiệm để cuối cùng đặt câu hỏi này đến phần còn lại, với trọng tâm cụ thể trên thị trường ngoại hối (forex). (Để biết thêm về thuật toán di truyền, hãy đọc: Sử dụng các thuật toán di truyền để dự báo thị trường tài chính .)

AD:

Liệu phân tích kỹ thuật có thực sự hiệu quả? Các nhà nghiên cứu đã hoài nghi về phân tích kỹ thuật kể từ khi Eugene Fama và Marshall Blume thấy mua và giữ tốt hơn bất kỳ kỹ thuật lọc nào trong "Quy tắc Lọc và Thương mại Thị trường Cổ phiếu". Tuy nhiên, nghiên cứu tập trung vào các thị trường ngoại hối đã cho thấy lợi nhuận lớn bất thường của phân tích kỹ thuật, đã thách thức giả thuyết thị trường hiệu quả.

Năm 1995, Blake LeBaron xuất bản một nghiên cứu gọi là "Lợi nhuận thương mại về Quy tắc Thương mại và Can thiệp Ngoại hối", đề xuất một lý do có thể giải thích tại sao phân tích kỹ thuật lại có hiệu quả trên thị trường ngoại hối. Báo cáo nhận thấy rằng khả năng dự đoán được phần lớn giảm, nếu không phải là loại bỏ, khi những ngày giảm giá mà Cục Dự trữ Liên bang đã tích cực can thiệp.

Lý do cơ bản cho hiệu quả của phân tích kỹ thuật trên thị trường ngoại hối có thể do đó các ưu tiên khác nhau giữa các bên tham gia chính. Không giống như các thị trường cổ phiếu không dự đoán trước, các ngân hàng trung ương có động lực mạnh để giữ giá đồng tiền ở một mức nhất định, điều này có thể làm cho việc định giá có thể dự đoán được, đặc biệt là khi họ can thiệp. (999) Các mạng lưới thần kinh và phân tích kỹ thuật

Với khả năng xác định các mẫu dữ liệu không rõ ràng, các mô hình mạng nơ-ron có các mô hình mạng nơ-ron đang ngày càng phổ biến. Các mô hình có thể gần đúng bất kỳ hàm phi tuyến nào với độ chính xác tùy ý, điều này làm cho chúng trở nên lý tưởng cho việc dự báo trong nhiều môi trường khác nhau. Hơn nữa, phần mềm hiện đại đã làm cho những mạng này có thể tiếp cận được với các nhà đầu tư và cá nhân. Các nghiên cứu gần đây đã được tập trung vào việc sử dụng các mạng thần kinh để xác định các quy tắc thương mại cơ bản.Trong nghiên cứu điển hình về sử dụng mạng thần kinh để thực hiện dự báo kỹ thuật về ngoại hối, Jingtao Yao và Chew Lim Tan nhận thấy rằng các chiến lược mua và nắm giữ có thể tốt hơn xu hướng, nhưng các mô hình mạng thần kinh đã vượt trội hơn cả, ngay cả khi chỉ sử dụng chỉ số đơn giản như di chuyển trung bình. Một nghiên cứu khác được gọi là "Sử dụng mạng thần kinh tái tạo để dự báo thị trường ngoại hối" cung cấp nhiều bằng chứng thực nghiệm hơn cho thấy mạng nơ ron có thể cung cấp dự đoán đáng tin cậy về tỷ giá hối đoái. Mô hình được sử dụng trong nghiên cứu cho thấy có được độ chính xác 80% trong dự đoán, khẳng định rằng các mạng thần kinh có thể rất hiệu quả trong việc đưa ra các dự đoán ngoại hối. (999) Mạng nơ-ron: Dự báo lợi nhuận

.) Các thành phần của hệ thống có hiệu quả

Có một số cân nhắc quan trọng cần lưu ý khi xây dựng một phân tích kỹ thuật- dựa trên các hệ thống thương mại dựa trên thị trường ngoại hối, theo các nghiên cứu nói trên về chủ đề này. Dưới đây là một vài điểm chính cần ghi nhớ khi phát triển một hệ thống:

Đứng trên đồng Franc Thụy Sĩ và Yên Nhật. Một số nghiên cứu cho thấy CHF và JPY là hai loại tiền tệ dễ đoán nhất. Lý thuyết hiện hành đằng sau hiện tượng này dường như là các loại tiền tệ này dễ bị can thiệp nhất, có thể bởi vì chúng là những tiền tệ an toàn cho các nhà đầu tư quốc tế. Sử dụng mạng thần kinh để tối ưu hóa hệ thống

. Mạng thần kinh có khả năng xác định được các mô hình mờ trong dữ liệu, làm cho chúng trở nên hoàn hảo cho các thị trường ngoại hối. Kết quả là, hầu hết các nghiên cứu hiện tại về chủ đề tập trung quanh mạng thần kinh. Trung bình vận chuyển và lợi nhuận lô gíc

• . Ít nhất một nghiên cứu cho thấy trung bình trượt và lợi nhuận loga là hai đầu vào tốt nhất cho các mô hình giao dịch ngoại hối, đặc biệt khi phân tích CHF hoặc JPY. Một từ từ phe đối lập
• Tính hiệu quả của các hệ thống thương mại dựa trên phân tích kỹ thuật vẫn còn nhiều tranh cãi. Bằng cách sử dụng các mẫu dữ liệu thử nghiệm nghi ngờ hoặc hệ thống giao dịch quá nhiều tùy chỉnh, các nhà nghiên cứu này tin rằng kết quả từ các nghiên cứu này có thể gây hiểu nhầm. Cuối cùng, điều này rất khó để nói mà không áp dụng hệ thống vào bộ dữ liệu mới, nhưng thương nhân nên nhận thức được những mối quan tâm. Hai mối quan tâm chính bao gồm:
• Nạo vét dữ liệu . Một số nghiên cứu có thể đã sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để xác định mối quan hệ gây hiểu lầm trong dữ liệu. Trong trường hợp này, hiệu suất của một hệ thống thử nghiệm có thể có giá trị trong dữ liệu thử nghiệm, nhưng nó sẽ không có ý nghĩa thống kê trong một mẫu quần thể rộng hơn.

Đường cong . Một số nghiên cứu có thể đã sử dụng các kỹ thuật lắp đường cong có thể mang lại kết quả đáng tin cậy cho một bộ dữ liệu, nhưng lại không phải cho mẫu quần thể rộng hơn.

Đường đáy

• Phân tích kỹ thuật có thể không được chứng minh là hoạt động trên thị trường chứng khoán nhưng có nhiều bằng chứng về hiệu quả của nó trên thị trường ngoại hối.Thành công này phần lớn là do khả năng dự đoán của các can thiệp được nhìn thấy chủ yếu ở các đồng tiền an toàn của các ngân hàng trung ương. Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu vẫn hoài nghi, với tiềm năng ít nhất là hai loại kỹ thuật phân tích gây nhầm lẫn.