Классический технический анализ внес свой вклад в крупнейшее ненасильственное перераспределение богатства в истории человечества. Современный технический анализ не лучше.

Массовое перераспределение богатства, вызванное использованием технического анализа, от розничных трейдеров к маркет-мейкерам началось в 1980-х годах и продолжалось около трех десятилетий.

Перераспределение все еще продолжается, но оно ограничено, и оно исходит от технических трейдеров, которые испытывают негативные когнитивные предубеждения, в пользу алгоритмов трейдеров, которые действуют как маркет-мейкеры.

Классический технический анализ включает два основных направления:

  • Графические паттерны
  • Индикаторы цены

Оба вышеперечисленных были частью попытки использовать сжатие с потерями для прогнозирования рынка. Хотя некоторые технические трейдеры настаивают на том, что при использовании технического анализа нет прогнозов, очевидно, что они ошибаются, поскольку в литературе по прогнозированию такие методы классифицируются как методы прогнозирования.

Сжатие с техническим анализом в основном сопоставляет вектор исторических цен с некоторым его представлением для уменьшения сложности прогнозирования. Это метод сжатия с потерями, потому что информация теряется, в отличие от некоторых более продвинутых, но столь же неэффективных методов без потерь, где информация не теряется (например, Lempel -Ziv).

Но почему этот метод сжатия с потерями потерпел неудачу и вызвал такое массовое перераспределение богатства?

Часть ответа можно найти в таблице ниже:

Технический анализ был разработан в 1960-х и 1970-х годах, когда персональные компьютеры еще не были доступны. Это была попытка определить алфавит для сжатия данных об акциях и получения прибыли от прогнозов. Обратите внимание, что большинство технических аналитиков все еще используют книги, написанные в этот период, и их последующие редакции.

Однако в период развития технического анализа наблюдалась высокая автокорреляция дневной доходности, как показано на приведенном выше графике. Горизонтальные линии - это полосы значимости. Высокая и значимая положительная автокорреляция в 1970-х и 1980-х годах сменилась низкой отрицательной в 1990-х годах и значительной отрицательной в 2000-х годах.

Фактически, те, кто разрабатывал технический анализ до 1990-х годов, были обмануты высокой и значительной автокорреляцией и приписали предсказательную способность случайным образованиям в данных о запасах. Аналогичное явление произошло с сырьевыми товарами и валютами.

Технический анализ был подарком для маркет-мейкеров, потому что большая группа розничных трейдеров думала, что они могут получить от него прибыль. Большинство розничных торговцев были разорены, много раз.

Как видно из приведенного выше графика, после пика пузыря доткомов в 2000 году положительная автокорреляция полностью исчезла, и рынки стали возвращаться к среднему значению. Это повлияло на технический анализ следующим образом:

Графические модели. Подтверждение графической модели больше не подразумевает продолжение движения цены в желаемом направлении. Цены вернутся и сделают модель недействительной.

Индикаторы. Основные сигналы, такие как, например, смерть / золотой крест и прогнозирование с использованием скользящих средних, утратили способность прогнозирования из-за отрицательной автокорреляции. Технические трейдеры были вынуждены увеличивать задержку, а потеря информации увеличивала подверженность более высоким уровням просадки и риску разорения.

Сертифицировано масштабное перераспределение богатства

В то время как школы технического анализа награждали дипломами и сертификатами за отличное распознавание графических моделей или использование индикаторов, маркет-мейкеры были бенефициарами крупнейшего перераспределения богатства, которое когда-либо происходило ненасильственными методами. Результатом стало резкое сокращение числа розничных торговцев.

Эффект обратной связи

По-прежнему есть технические аналитики, которые настаивают на том, что графические модели и индикаторы работают хорошо и что они используют их способами, не предполагающими прогнозирования. Вызывает недоумение то, что они говорят это, потому что цель сжатия, особенно сжатия с потерями, состоит в том, чтобы делать прогнозы.

Некоторые даже утверждали, что они используют технический анализ для отслеживания движений рынка, а не для их прогнозирования. Это еще больше озадачивает: если кто-то хочет просто следить за движением рынка, тогда покупай и держи - это ответ, и нет необходимости в каком-либо техническом анализе.

Будущее технического анализа

В последние годы были предприняты усилия по развитию научно-обоснованного технического анализа с использованием бэктестинга и статистики. Кроме того, больше внимания уделяется использованию машинного обучения для разработки торговых стратегий, включая глубокое обучение. Это вызвало еще один раунд перераспределения богатства, но на этот раз главными жертвами стали хедж-фонды. Проблема современного технического анализа не в правильном применении статистических методов или машинного обучения, как некоторые наивно полагают. Проблема в том, что бэктестинг проблематичен для начала из-за отслеживания данных, и любой статистический анализ его результатов основан на исторических условиях, которые могут внезапно измениться.

Преимущество, по-видимому, заключается в идентификации надежных примитивных моделей, которые можно использовать для разработки метамоделей, и в методе анализа этих метамоделей на надежность. В противном случае весь процесс будет GIGO (мусор на входе, мусор на выходе).

Худшее, что можно сделать, - это рассматривать рынки как еще один проект в области науки о данных. Уровни шума слишком высоки, чтобы этого допустить, и их необходимо заранее снизить с помощью соответствующей теории примитивной модели. По сути, анализ - это тонкая настройка примитивных моделей. Если для определения моделей используется анализ, вероятность отказа высока, если не 1.

Также см. Мое интервью для Forbes для получения дополнительной информации.

Это переработанная версия статьи, изначально появившейся в блоге Price Action lab.

Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, мы будем рады связаться с нами в Twitter: @ mikeharrisNY

Заявление об ограничении ответственности: ни одна часть этой статьи не является торговой рекомендацией. Прошлые показатели любой торговой системы или методологии не обязательно указывают на будущие результаты. Прочтите полный отказ от ответственности.

Об авторе: Майкл Харрис - трейдер и автор бестселлеров. Он также является разработчиком первого коммерческого программного обеспечения для определения беспараметрических моделей ценового движения 17 лет назад. Последние семь лет он работал над разработкой DLPAL, программного обеспечения, которое можно использовать для выявления краткосрочных аномалий в рыночных данных для использования с фиксированными моделями и моделями машинного обучения. Щелкните здесь, чтобы узнать больше.