Tehniline analüüs

Tehniline analüüs on finantsvaldkonna analüüsimetoodika (peamiselt väärtpaberite) hindade ennustamiseks turuandmete (peamiselt hinna ja tehingute mahu) ajaloo uurimise ja töötlemise kaudu. 
Käitumuslik majandusteadus ja kvantitatiivanalüüs kasutavad tehnilise analüüsiga paljuski samu meetodeid, mis, olles osa aktiivsest juhtimisest, on oma olemuselt vasturääkiv kaasaegsele portfelliteooriale. Tehnilise ja fundamentaalanalüüsi tõhususele vaidleb vastu efektiivse turu hüpotees, mis väidab muu hulgas, et väärtpaberite hinnad on põhimõtteliselt ennustamatud.

Ajalugu

Tehnilise analüüsi printsiibid on tuletatud finantsturgude sadade aastate andmetest. Mõned tehnilise analüüsi aspektid hakkasid ilmnema 17. sajandil Amsterdamis tegutseva ärimehe Joseph de la Vega tegevuses Hollandi finantsturgudel. Aasias öeldakse, et tehniline analüüs on 18. sajandi esimesel poolel Homma Munehisa välja töötatud meetod, mis kujunes lõpuks küünalmustrite graafikute kasutamiseks ning on ka tänapäeval tehnilise analüüsi graafiline tööriist. Richard W. Schabacker avaldas 1920. ja 1930. aastatel mitu raamatut, mis jätkasid Charles Dow' ja William Peter Hamiltoni töid "Aktsiaturgude teooria ja praktika" ("Stock Market Theory and Practice") ning "Turgude tehniline analüüs" ("Technical Market Analysis"). Robert D. Edwards ja John Magee avaldasid 1948. aastal raamatu "Aktsiatrendide tehniline analüüs" ("Technical Analysis of Stock Trends"), mis on laialdaselt tunnustatud kui oma valdkonna üks mõjukamaid töid. Selles tänapäevalgi tuntud raamatus käsitletakse trendide analüüsi ja graafikute mustreid. 
Varane tehniline analüüs oli pea eranditult graafikute analüüs, sest puudus vajalik arvutusvõimsus selle jaoks, mida tänapäeval peame korralikuks statistiliseks analüüsiks. Charles Dow võttis väidetavalt kasutusele ka arvu ja märgiga graafikud, kus punkti asukoht näitab aktsiahinna arvväärtust ning punkti kuju (tüüpiliselt X ja O) tähistab seda, kas hind on tõusnud või langenud.
Dow' teooria põhineb Dow Jonesi kaasautori Charles Dow' kirjutistel ning on mõjutanud tänapäevase tehnilise analüüsi kasutamist ja arendamist 19. sajandi lõpust alates. Veel näiteid tehnilise analüüsi pioneeridest on Ralph Nelson Elliott, William Delbert Gann ja Richard Wyckoff, kes töötasid oma meetodid välja 20. sajandi alguses. Ka viimastel aastakümnetel on loodud uusi tehnilisi tööriistu ja teooriaid, mille põhieesmärk on ära kasutada arenevat arvutusvõimsust ja luua uusi spetsiaalseid arvutiprogramme.

Üldine kirjeldus

Fundamentaalanalüütikud uurivad tulusid, dividende, varasid, kvaliteeti, uusi tooteid jms. Tehnilise analüüsi viljelejad kasutavad eri abivahendeid ja tehnikat, millest üks olulisimaid on graafikud. Tehnilised analüütikud proovivad graafikute abil leida hinnamustreid ja turutrende finantsturgudel ning neid mustreid ära kasutada.
Tehnilise analüüsi kasutajad otsivad graafikute abil arhetüüpseid hinnagraafikute mustreid, nagu näiteks tuntud pea-ja-õlad graafik või topelt tipu/põhja graafik, uurivad tehnilisi indikaatoreid, libisevaid keskmisi ning püüavad leida selliseid jooni nagu toetus- ja vastupanutase, trendi kanal. Otsitakse ka vähem tuntud kujutisi, nagu näiteks lipu- või vimplimuster ning tassi- ja sangamuster.
Palju kasutatakse ka majandusindikaatoreid, millest mõned on hinnainfo täiendused erinevate matemaatiliste andmetega, näiteks üles-alla-liikumise maht, tõusu ja languse andmed. Nende indikaatorite abil hinnatakse, kas varal on defineeritav trend ning milline on selle suund ja jätkumise tõenäosus. Otsitakse ka korrelatsioone hinna/mahu suhete ja turuindikaatorite vahel. Näidetena võib tuua libiseva keskmise, suhtelise tugevuse indeksi ja MACD. Veel uuritakse korrelatsioone optsioonide muutuste (kaubeldav volatiilsus) ja müügi-/ostuoptsioonide suhte ning hinna vahel. Oluliseks peetakse ka tunnetuslikke indikaatoreid, nagu müügi-/ostuoptsioonide suhe, pulli/karu suhe, lühikeseks müüdud aktsiate hulk, kaubeldav volatiilsus.
Tehnilises analüüsis on kasutusel hulgaliselt meetodeid. Konkreetsete tehnilise analüüsi meetodite (näiteks küünlamustri graafiku analüüs – tehnilise analüüsi vanim meetod, mille töötas välja Jaapani viljakaupmees; Dow' teooria; Elliotti laineteooria) apologeedid võivad ignoreerida teisi käsitusi, kuid paljud kauplejad kombineerivad eri meetodeid ja arusaamu. Mõned analüütikud kasutavad subjektiivset hinnangut, et otsustada, millist mustrit mingisugune meetod kuvab ning milline peaks olema selle tõlgendus kõnealusel ajal. Teised jällegi lähenevad mustrituvastusele ja -tõlgendamisele rangelt mehaaniliselt.
Tehnilisele analüüsile vastandatakse sageli fundamentaalanalüüsi – majanduslike faktorite uurimist, mis mõjutab seda, kuidas investorid finantsinstrumente hindavad. Tehnilise analüüsi puhul võetakse eelduseks, et hinnad juba sisaldavad kõiki põhifaktoreid ning tuleb vaid näha, milline on trend. Mõned kauplejad kasutavad ainult tehnilist või fundamentaalanalüüsi, kuid üldine arusaam on, et kumbki meetod ei ole ideaalne, seega kombineeritakse mõlemaid.
Tehnilises analüüsis kasutatakse mudeleid ja kauplemispõhimõtteid, mis põhinevad hinna ja mahu muutustel, nagu suhtelise tugevuse indeks, libisev keskmine, regressioonid, turusisesed ja turgudevahelised hinnakorrelatsioonid, turutsüklid, või klassikalisel viisil graafikumustrite tuvastuse kaudu.
Tehnilise analüüsiga uuritakse hinda, mahtu, psühholoogiat, rahavoogu ja muud turuinformatsiooni, samas kui fundamentaalanalüüsiga uuritakse fakte ettevõtte, turu, valuuta või kaupade kohta. Enamikus suurtes maaklerfirmades, kauplemisettevõtetes ja finantsasutustes on tüüpiliselt nii tehnilise kui ka fundamentaalanalüüsi spetsialistid.
1960. ja 1970. aastatel ei peetud tehnilist analüüsi akadeemilises maailmas kõneväärt teemaks. Oma ülevaateartiklis kirjutavad Irwin ja Park, et 56 uuringus 95-st on tehniline analüüs andnud positiivseid tulemusi, kuid paljusid neist peetakse kahtlase väärtusega uuringuteks, sest neis on andmeid tagantjärele muudetud. Seetõttu peetakse tehnilist analüüsi pooldavaid tõendeid ebapiisavaks; mõnes akadeemilises ringkonnas lausa pseudoteaduseks. Teadlaste, näiteks Eugene Fama sõnul ei ole tehnilist analüüsi kiitvaid analüüse piisavalt ja need ei ole kooskõlas efektiivse turu hüpoteesi nõrga vormiga. Tehnilise analüüsi kasutajad ütlevad, et isegi kui selle abil tuleviku ennustamine ei ole adekvaatne, nagu selle vastased väidavad, aitab see ikkagi tuvastada trende ja kalduvusi ning avaldada kauplemisvõimalusi.
Kuigi on töid, milles kasutatavad andmed pärinevad aastast 1987 või varasemast ajast ja mis näitavad, et tehnilise analüüsi meetoditega on võimalik olla järjepidevalt kasumlik, siis suurem osa akadeemilistest uuringutest on sellel teemal keskendunud rahvusvahelise valuutaturu Forexi anomaalsele positsioonile. Spekuleeritakse, et kõnealune anomaalia on tingitud keskpankade sekkumisest vaba turu tegevusse ja tehniline analüüs ei suuda seda arvesse võtta. Viimased uuringud väidavad, et eri sisendite kombineerimine (nii tehnilisest analüüsist kui ka mujalt) võib viia suurema kasumlikkuseni ja vähendada sõltuvust ühest konkreetsest allikast.

Printsiibid

Tehnilise analüüsi põhiprintsiip seisneb selles, et turu hind peegeldab kogu olulist informatsiooni, mis seda turgu mõjutab. Seega otsib tehniline analüütik pigem mustreid väärtpaberi või kauba ajaloolises kauplemis- ja hinnainfos, kui väliseid mõjureid, nagu näiteks majanduslikud, fundamentaalsed või muud uued sündmused, mis mõne teise inimese jaoks võiksid kujundada väärtpaberi või kauba hinda. Selline analüütik usub, et hinnaliikumine kipub ennast kordama investorite kollektiivse ja mustreid täis käitumise tõttu. Seetõttu jälgitakse tehnilises analüüsis äratuntavaid hinna- jm trende.

Turuliikumised on kõige tähtsamad

Lähtudes eeldusest, et kogu vajalik informatsioon kajastub juba hindades, usuvad tehnilised analüütikud, et on oluline mõista, kuidas investorid sellesse informatsiooni suhtuvad – nii kindlatesse faktidesse kui ka sellesse, mis on tajutav, kuid mitte tõsikindel.

Hinnad liiguvad trendidena

Tehnilised analüütikud usuvad, et hindadel on kindlad trendid, mida saab suuna järgi jagada üles-, alla- või külgsuunaliseks trendiks või mõneks nende kombinatsiooniks. Trendi algne definitsioon anti Dow teoorias.
Näide väärtpaberi nähtavast trendist on näiteks ettevõtte AOL aktsiahinna liikumine 2001. aasta novembrist 2002. aasta augustini. Tehniline analüütik või trendijälgija otsiks sellise trendi algust nähes võimalust väärtpaberit müüa. AOL liigub järjepidevalt hinnas alla. Iga kord, kui hind tõuseb, tulevad turule müüjad, kes aktsiat müüvad – sellest hinna üles-alla kõikumine. Madalamate tippude ja madalamate põhjade seeria on tüüpnäide langustrendis aktsiast. Teisiti öeldes: iga kord, kui aktsia hind liikus madalamale, langes see allapoole eelmisest suhtelisest põhjast. Iga kord, kui hind tõusis ülespoole, ei suutnud see püüda eelmist suhtelist tippu.
Eelnimetatud perioodi järel saavutab AOL aktsia suhtelise madalaima hinna, mis ei ole madalam kui eelmine madalpunkt varem samal kuul. Hiljem samal kuul tõuseb aktsiahind kõrgemale kui eelmise tipu ajal. Selles näeks tehniline analüütik tugevat indikaatorit selle kohta, et langustrend on peatunud või üldse lõppenud, ning lõpetaks sel hetkel aktsia aktiivse müügi.

Ajalugu kordub

Tehnilised analüütikud usuvad, et investorid kordavad kollektiivselt neile eelnenud investorite käitumist. Tehnilise analüütiku jaoks võivad turuseisu mõjutavad emotsioonid olla irratsionaalsed, kuid nad on olemas. Kuna investorite käitumine kordab end sedavõrd tihti, usuvad tehnilised analüütikud, et äratuntavad ja ennustatavad hinnamustrid ilmutavad end graafikutel. Selliste mustrite äratundmine võimaldab analüütikul valida tehinguid, millel on suurem edutõenäosus.
Tehnilises analüüsis ei piirduta graafikute uurimisega, kuid võetakse alati arvesse hinnatrende. Näiteks jälgivad paljud analüütikud investorite seas tehtud meeleolu-uuringute tulemusi. Nendes küsitlustes uuritakse turuosaliste käitumist ja hetkehinnanguid, peamiselt soovitakse teada saada, kas investorid on parajasti karu- või pullituru meelsusega. Analüütikud kasutavad neid küsitlustulemusi, et ennustada, kas trend jätkub või on tõenäoline selle muutumine. Näiteks küsitlused, mille tulemused viitavad pullituru emotsioonidele, võivad viidata, et tõusutrend on pöördumas – kui suurem osa investoreid on väga tugevalt pullid, siis on turg juba hinnatõusu ootuses n-ö tühjaks ostetud. Kuna suurem osa investoreid on pullimeeleolus ja juba investeerinud, siis võib järeldada, et turul on järel vähe ostjaid. See omakorda viitab, et hoolimata pullituru emotsioonidest on turul rohkem potentsiaalseid müüjaid kui ostjaid ning see tähendab, et hinnad hakkavad pöörama langusele. Eelnimetatud arutluse põhjal tegutsemine on näide turu levinud ootustele vastupidisest investeerimisest.

Valdkond

Tehnilist analüüsi kui valdkonda esindab Rahvusvaheline Tehniliste Analüütikute Föderatsioon (International Federation of Technical Analysts, IFTA), mis on rahvusvaheline tehnilise analüüsiga tegelevate institutsioonide ühendus. Ameerika Ühendriikides esindavad seda valdkonda CMT Association ja American Association of Professional Technical Analysts (AAPTA). USA-s on veel Technical Security Analysts Association of San Francisco (TSAASF). Ühendkuningriigis esindab seda valdkonda
Society of Technical Analysts (STA). Kanadas on organisatsioon Canadian Society of Technical Analysts. 
Professionaalsed tehnilise analüüsi ühingud on loonud tehnilise analüüsi valdkonna kontseptsioonide ja mõistete kogu (body of knowledge), mis kirjeldab seda valdkonda. See on keskne arusaam valdkonnast ning põhjendustest, miks ja kuidas see töötab. Seda saavad kasutada nii akadeemilised kui ka reguleerivad institutsioonid, et arendada adekvaatset uurimistööd ning standardeid ja muid dokumente.
CMT Association on välja andnud tehnilise analüüsi alusdokumendi, mis on kutse Chartered Market Techniciani (CMT) eksami sooritamise alusmaterjal.

Tehisnärvivõrgud

Alates 1990. aastate algusest, kui esimesed praktikas kasutatavad tehisnärvivõrgud loodi, on need aina populaarsemaks saanud. Need on tehisintellekti alla liigituvad adaptiivsed tarkvarasüsteemid, mis on inspireeritud bioloogiliste närvivõrkude toimimisest. Neid kasutatakse selleks, et tuvastada mustreid keerukates andmehulkades. Matemaatiliselt väljendudes on need universaalsed funktsiooni lähenduste leidjad, mis tähendab, et sobivate andmete ja õige konfiguratsiooni korral suudavad nad modelleerida mistahes sisendi-väljundi funktsionaalset seost. See ei likvideeri üksnes vajadust inimesest andmete tõlgendaja järele, vaid tekitab ka silla fundamentaalanalüüsiga, sest sisendina saab kasutada fundamentaalanalüüsis kasutatavaid muutujaid.
Tehisnärvivõrgud on loomult mittelineaarsed statistilised mudelid, mille täpsust ja ennustusvõimet saab nii matemaatiliselt kui ka empiiriliselt uurida. Tehisnärvivõrkude kasutamine (neile nii tehnilisi kui ka fundamentaalseid sisendeid andes) annab paremaid tulemusi kauplemisotsuste tegemisel kui osta-ja-hoia strateegiad ning harilikud lineaarsed tehnilise analüüsi meetodid.
Selliste süsteemide keerukas matemaatiline iseloom on tehisnärvivõrgud hoidnud pigem akadeemiliste uuringute tasandil, aga viimastel aastatel on loodud ka kasutusmugavamat tehisnärvivõrkude tarkvara, mis on teinud selle tehnoloogia kauplejatele kättesaadavamaks. Sellegipoolest on praegu laiaulatuslikud praktilised rakendused problemaatilised peamiselt seetõttu, et on raske viia vastavusse õige tehisvõrgu topoloogia selle turu struktuuriga, millele soovitakse meetodit rakendada.

Minevikuandmetel katsetamine

Süstemaatiline kauplemine järgneb sageli investeerimisstrateegia katsetamisele minevikuandmetel. Sellist katsetamisviisi kasutatakse enamasti tehniliste indikaatorite jaoks, kuid seda võib rakendada mistahes investeerimisstrateegiate korral (nt fundamentaalanalüüsis). Traditsiooniliselt katsetati minevikuandmeid käsitsi, kuid enne seda tuli valida aktsiad katsetamiseks välja, seega oli valim juba eos seetõttu kallutatud. Kuna arvutid on saanud laiatarbekaubaks, on võimalik väga lühikese ajaga uurida tervete börside kümnete aastate infot.
Arvutite kasutamisel on ka mõned tagasilöögid, nimelt on nad limiteeritud algoritmidega, mida arvutid suudavad kasutada. Mitmed kauplemisstrateegiad toetuvad inimese tõlgendustele ning on seetõttu automatiseerimiseks ebasobivad. Ainult täielikult algoritmilisi tehnilisi indikaatoreid on võimalik anda täiesti automaatse testimise subjektiks.

Kombineerimine teiste turgu ennustavate meetoditega

John Murphy väidab, et peamine info tehnilisele analüütikule on hind, maht ja avatud positsioonid. Ülejäänud andmed, nagu kõikvõimalikud indikaatorid ja turuosaliste emotsioonide analüüsid, on tema hinnangul teisejärgulised. Sellegipoolest vaatavad paljud analüütikud ka muud informatsiooni, st kombineerivad turu ennustamiseks mõeldud meetodeid. Üks sellise analüüsi pooldaja on John Bollinger, kes võttis 1980. aastatel kasutusele termini "ratsionaalne analüüs", et iseloomustada tehnilise ja fundamentaalse analüüsi koostööd.
Tehnilist analüüsi kombineeritakse sageli ka kvantitatiivanalüüsiga. Näiteks on võimalik tehisnärvivõrgu abil identifitseerida turgudevahelisi suhteid.

Empiirilised tõendid

Kas tehniline analüüs tegelikult töötab või mitte, on vastuoluline küsimus. Meetodid varieeruvad palju ja analüütikud võivad samade andmete põhjal eri järeldusteni jõuda. Paljud investorid väidavad, et nad saavad positiivseid tulemusi, kuid teaduslikud analüüsid viitavad pigem, et tehnilise analüüsi ennustusjõud on väike. 56 tänapäevast uuringut 95-st väidavad, et tehnilisel analüüsil on positiivsed tulemused, kuigi andmete valiku küsimus ja muud probleemid, millele nende uuringute puhul on viidatud, muudavad järeldused küsitavaks. Mittelineaarne ennustamine tehisnärvivõrkude abil on andnud statistiliselt olulisi tulemusi. Föderaalreservi väljaanne on öelnud toetus- ja vastupanutasemete kohta lühiajalistes rahvusvahelise valuutaturu kurssides, et need aitavad ennustada päevasiseseid trende, kuigi ennustusjõud on nende järgi väga varieeruv, sõltudes mis kurssi ja mis ettevõtet analüüsida.
Tehnilise kauplemise strateegiat on peetud efektiivseks Hiina turul, mille kohta 2007. aasta uuring ütleb: "Leiti olulisi positiivseid tulemusi kauplemisstrateegiatega, mida genereeriti libisevate keskmiste lõikepunkti nn vastupidise versiooni, kanalist väljamurdmise reegli ja Bollingeri vööndi kauplemise reegliga, kusjuures arvestati 0,50%-list tehingutasu."
Brock jt väidavad oma 1992. aasta mõjuka uuringu tulemuste põhjal, et on leidnud tõendeid tehnilise analüüsi meetodite kasulikkuse kohta. Brocki andmed vaadati põhjalikult läbi 1999. aastal, et selgitada välja algandmete muutmise ja muuga seotud probleemid. Leiti, et Brocki uuringu valimit on statistiliselt ebausaldusväärselt muudetud.
Amsterdami majandusteadlane Gerwin Griffioen on korraldanud ulatusliku uuringu, milles teeb kokkuvõtte tehnilise analüüsi kohta: "USA, Jaapani ja suurema osa Lääne-Euroopa aktsiaturuindeksite jaoks ei ole selline ennustusviis kasumlik, kui arvesse võtta ka tehingukulusid." 
Ajakirjas Journal of Finance ütleb MIT finantsmatemaatika osakonna direktor Andrew W. Lo koos Harry Mamaysky ja Jiang Wangiga avaldatud artiklis järgmist:
 
„Tehniline analüüs on finantspraktikana eksisteerinud aastakümneid, kuid seda distsipliini ei ole nii põhjalikult uuritud ja see ei ole saanud sellist heakskiitu kui mõned traditsioonilisemad meetodid, näiteks fundamentaalanalüüs. Üks peamisi takistusi on tehnilise analüüsi ülimalt subjektiivne olemus – geomeetriliste kujundite leidmine ajaloolistel hinnagraafikutel sõltub sageli vaatajast. Selles artiklis pakume välja süstemaatilise ja automaatse lähenemise tehnilisele mustrituvastusele, kasutades mitteparameetrilist tuumaregressiooni (kernel regression), ning rakendame seda meetodit suurele hulgale USA aktsiatele vahemikus 1962–1996, et hinnata tehnilise analüüsi efektiivsust. Võrreldes igapäevaste aktsiakasumite empiirilist jaotust nende jaotustega, mis on saadud teatud tehnilisi indikaatoreid (pea-ja-õlad ning topeltpõhjad) eeldades, leidsime, et 31-aastase perioodi jooksul pakuvad mitmed tehnilised indikaatorid olulist informatsiooni ja neil on praktiline väärtus.“
Samas artiklis kirjutas Andrew D. Lo: "Akadeemilised uuringud viitavad, et ... tehniline analüüs võib olla efektiivne viis hankida kasulikku infot turuhindade põhjal." Mõned analüüsiviisid, nagu näiteks Drummondi geomeetria, püüavad üle saada minevikuandmete kallutatuse probleemist nii, et projitseerivad toetus- ja vastupanutasemeid eri ajaraamidest lähitulevikku ja kombineerivad seda keskmistamisega.
Thomas DeMarki indikaatorid on pälvinud valdkonnas laialdase heakskiidu. Ühes hiljutises töös uuriti kolme DeMarki indikaatori ennustusjõudu (Sequential, Combo ja Setup Trend) 21 futuuriturul üle 10 aasta andmete põhjal. Perioodi jaanuar 2004–2014 kohta tehtud testid viitavad, et neil indikaatoritel oli suure hulga futuuride üle märkimisväärne ennustusjõud.