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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Keskmine kauplemisulatus – keskmistatud päevane kauplemise ulatus. Läbimurdmine – olukord, kus hind läbib eelmise toetus- või vastupanutaseme, millega kaasneb sageli suurenenud tehingumaht. Graafiku muster – äratuntav muster väärtpaberi või kauba hinnagraafikul. Aktsiaturu tsüklid – ajahinnangud potentsiaalsete hinnamuutuste jaoks. Surnud kassi põrge – nähtus, mille korral märkimisväärsele aktsiahinna langusele järgneb kohe mõõdukas ja ajutine hinnatõus enne, kui hind jätkab allapoole suunda. Elliotti laineprintsiip ja kuldlõige – järjestikuste hinnaliikumiste ja ajutiste, trendi mitte järgivate muutuste arvutamiseks. Fibonacci jada – kasutatakse toetus- ja vastupanutasemete kindlakstegemiseks. Impulss – hinna muutuse kiirus. Vastupanutase – hinnatase, mille mõjul võib müümisaktiivsus hakata suurenema. Toetustase – hinnatase, mis võib initsieerida ostmisaktiivsuse suurenemise. Turutrend – nähtus, kus hinnaliikumine kipub toimuma ühes konkreetses suunas pikema aja vältel. Küünlamustri graafik – Jaapani algupäraga graafik, kus punktide asemel on kujutatud küünaldega sarnanevaid piklikke ristkülikuid, mille alumine ja ülemine serv näitavad avamis- ja sulgemishinda ning küünla pikkus seega nende vahet. Küünal värvitakse tüüpiliselt roheliseks või punaseks vastavalt sellele, kas sulgemishind oli avamishinnast kõrgem või vastupidi. Joongraafik – ühendab sulgemishindade väärtused omavahel joontega. Graafiku võib teha ka avamis-, kõrgeimate või madalaimate hindadega. Avatud-kõrge-madal-suletud graafik – open-high-low-close ehk OHLC-graafik kujutab kõrgeimate ja madalaimate hindade vahet mingi perioodi vältel vertikaalsete joontena, samas kui avamis- ja sulgemishinnad märgitakse nende vertikaalide juurde horisontaalsete joontega (harilikult vasakule avamishind ja paremale sulgemishind). Punkti ja märgiga graafik – hinnapõhine analüüs, mis kasutab numbrilisi filtreid info kuvamiseks, näiteks lisatakse igale hinnagraafiku punktile märge selle kohta, kas hind tõusis või langes sellesse punkti. Sellistel graafikutel ei ole kumbki telg ajatelg, mistõttu ei tule tõusu või languse info ilma sellise lisamärketa graafikult välja. Lisad on märked, mis lisatakse hinnagraafikutele. Bollingeri vööndid – hinna volatiilsuse ulatus. Hinnakanal – paralleelsete hinnatrendijoonte paar. Ichimoku kinko hyo – libiseva keskmise põhine süsteem, mis arvestab perioodi ning küünla kõrgeima ja madalaima otsa vahelist keskpunkti. Libisev keskmine – fikseeritud arvu naabervaatluste aritmeetiline keskmine, mis liigub läbi kogu rea aja kasvamise suunas. Libisev keskmine on justkui dünaamiline trendijoon. Pöördepunkt – mingi valuuta või aktsia kõrgeima, madalaima ja sulgemishinna keskmine. Trendijoon – sirge, mis on saadud vähemalt kahe tipu või kahe põhja abil. Üles-alla – graafikul kuvatavad hinnakõikumised, mis on suuremad mingist etteantud protsendist. Tõusu-languse joon – turu-ulatuse indikaator McClellani ostsillaator – populaarne ulatuse indikaator Näited indikaatorite kohta, mis tüüpiliselt kuvatakse hinnagraafiku all või kohal. Keskmine suunaindeks – trendi tugevuse indikaator. Varakanali indeks – tsükliliste trendide indikaator. MACD – libisevate keskmiste konvergentsi/divergentsi histogramm. Impulss – hinnamuutuse kiirus. Suhtelise tugevuse indeks (RSI) – ostsillaator, mis näitab hinna tugevust. Stohhastiline ostsillaator – sulgemispositsioon hiljutise kauplemisulatuse vahemikus. Akumulatsiooni/jaotuse indeks Rahavoo indeks – kaubeldud aktsiate hulk päevadel, mil hind liikus üles. Kumulatiivne indeks – aktsiate ostu ja müügi impulss, st kiiruse muutus. Kirkpatrick & Dahlquist 2006, lk 3 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFKirkpatrickDahlquist2006 (spikker) Akston, Dr. Hugh. "Beating the Quants at Their Own Game". Mizrach, Bruce; Weerts, Susan. "Highs and Lows: A Behavioral and Technical Analysis". SSRN. SSRN 1118080. Paul V. Azzopardi (2010). Behavioural Technical Analysis: An introduction to behavioural finance and its role in technical analysis. Harriman House. ISBN 1905641419. Andrew W. Lo; Jasmina Hasanhodzic (2010). The Evolution of Technical Analysis: Financial Prediction from Babylonian Tablets to Bloomberg Terminals. Bloomberg Press. Lk 150. ISBN 1576603490. Joseph de la Vega, Confusión de Confusiones, 1688 Nison, Steve (1991). Japanese Candlestick Charting Techniques. Lk 15–18. ISBN 0-13-931650-7. Nison, Steve (1994). Beyond Candlesticks: New Japanese Charting Techniques Revealed, John Wiley and Sons, p. 14. ISBN 0-471-00720-X Murphy, John J. Technical Analysis of the Financial Markets. New York Institute of Finance, 1999, pp. 1–5, 24–31. ISBN 0-7352-0066-1 "PrimePair.com Head and Shoulders Pattern". Originaali arhiivikoopia seisuga 6. jaanuar 2015. Vaadatud 21. veebruaril 2018. Elder 1993, Part III: Classical Chart Analysis harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFElder1993 (spikker) Elder 1993, Part II: "Mass Psychology"; Chapter 17: "Managing versus Forecasting", pp. 65–68 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFElder1993 (spikker) Irwin, Scott H. and Park, Cheol-Ho. (2007). "What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis?" Journal of Economic Surveys, Vol. 21, No. 4, pp. 786–826. Available at SSRN. DOI:10.1111/j.1467-6419.2007.00519.x. Paulos, J.A. (2003). A Mathematician Plays the Stock Market. Basic Books. Fama, Eugene (May 1970). "Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work," The Journal of Finance, v. 25 (2), pp. 383–417. Griffioen, Technical Analysis in Financial Markets Schwager, Jack D. Getting Started in Technical Analysis. Wiley, 1999, p. 2. ISBN 0-471-29542-6 Brock, William; Lakonishok, Josef; Lebaron, Blake (1992). "Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns". The Journal of Finance. 47 (5): 1731–1764. DOI:10.2307/2328994. JSTOR 2328994. Osler, Karen (July 2000). "Support for Resistance: Technical Analysis and Intraday Exchange Rates," FRBNY Economic Policy Review (abstract and paper here). Neely, Christopher J., and Paul A. Weller (2001). "Technical analysis and Central Bank Intervention," Journal of International Money and Finance, 20 (7), 949–70 (abstract and paper here) Taylor, M.P.; Allen, H. (1992). "The use of technical analysis in the foreign exchange market". Journal of International Money and Finance. 11 (3): 304–314. DOI:10.1016/0261-5606(92)90048-3. Frankel, J.A.; Froot, K.A. (1990). "Chartists, Fundamentalists, and Trading in the Foreign Exchange Market". The American Economic Review. 80 (2): 181–185. JSTOR 2006566. Neely, C.J (1998). "Technical Analysis and the Profitability of US Foreign Exchange Intervention". Federal Reserve Bank of St. Louis Review. 80 (4): 3–17. Lento, Camillo (2008). "A Combined Signal Approach to Technical Analysis on the S&P 500". Journal of Business & Economics Research. 6 (8): 41–51. Elder (2008), Chapter 1 – section "Trend vs Counter-Trending Trading" "Beware of the Stock Market as a Self-Fulfilling Prophecy". Originaali arhiivikoopia seisuga 29. märts 2019. Vaadatud 21. veebruaril 2018. Kahn, Michael N. (2006). Technical Analysis Plain and Simple: Charting the Markets in Your Language, Financial Times Press, Upper Saddle River, New Jersey, p. 80. ISBN 0-13-134597-4. Baiynd, Anne-Marie (2011). The Trading Book: A Complete Solution to Mastering Technical Systems and Trading Psychology. McGraw-Hill. Lk 272. ISBN 9780071766494. Originaali arhiivikoopia seisuga 25. märts 2012. Kirkpatrick & Dahlquist 2006, lk 87 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFKirkpatrickDahlquist2006 (spikker) Kirkpatrick & Dahlquist 2006, lk 86 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFKirkpatrickDahlquist2006 (spikker) Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians, p. 7 "CMT Association Knowledge Base". Originaali arhiivikoopia seisuga 14. oktoober 2017. Vaadatud 21. veebruaril 2018. K. Funahashi, On the approximate realization of continuous mappings by neural networks, Neural Networks vol 2, 1989 K. Hornik, Multilayer feed-forward networks are universal approximators, Neural Networks, vol 2, 1989 R. Lawrence. Using Neural Networks to Forecast Stock Market Prices B.Egeli et al. Stock Market Prediction Using Artificial Neural Networks M. Zekić. Neural Network Applications in Stock Market Predictions – A Methodology Analysis Elder 1993, lk 54, 116–118 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFElder1993 (spikker) Elder 1993 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFElder1993 (spikker) ltd, Research and Markets. "The Capital Growth Letter – Research and Markets". Originaali arhiivikoopia seisuga 24. märts 2016. Vaadatud 21. veebruaril 2018. http://www.iijournals.com/JOT/default.asp?Page=2&ISS=22278&SID=644085 Browning, E.S. "Reading market tea leaves". The Wall Street Journal Europe. Dow Jones. Lk 17–18. Skabar, Cloete, Networks, Financial Trading and the Efficient Markets Hypothesis Nauzer J. Balsara, Gary Chen and Lin Zheng "The Chinese Stock Market: An Examination of the Random Walk Model and Technical Trading Rules" The Quarterly Journal of Business and Economics, Spring 2007 Chan, L.K.C.; Jegadeesh, N.; Lakonishok, J. (1996). "Momentum Strategies". The Journal of Finance. The Journal of Finance, Vol. 51, No. 5. 51 (5): 1681–1713. DOI:10.2307/2329534. JSTOR 2329534. Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation, with Harry Mamaysky and Jiang Wang, Journal of Finance 55(2000), 1705–1765. Lo, Andrew W.; Mamaysky, Harry; Wang, Jiang (2000). "Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation". Journal of Finance. 55 (4): 1705–1765. DOI:10.1111/0022-1082.00265. David Keller, "Breakthroughs in Technical Analysis; New Thinking from the World's Top Minds," New York, Bloomberg Press, 2007, ISBN 978-1-57660-242-3 pp.1–19 Marco Lissandrin, Donnacha Daly and Didier Sornette, Statistical Testing of DeMark Technical Indicators on Commodity Futures, ETH Zurich working paper (http://ssrn.com/abstract=2696155) Colby, Robert W. The Encyclopedia of Technical Market Indicators. 2nd Edition. McGraw Hill, 2003. Covel, Michael. The Complete Turtle Trader. HarperCollins, 2007. Douglas, Mark. The Disciplined Trader. New York Institute of Finance, 1990. Edwards, Robert D.; Magee, John; Bassetti, W.H.C. Technical Analysis of Stock Trends, 9th Edition (Hardcover). American Management Association, 2007. Fox, Justin. The Myth of the Rational Market. HarperCollings, 2009. Hurst, J. M. The Profit Magic of Stock Transaction Timing. Prentice-Hall, 1972. Neill, Humphrey B. Tape Reading & Market Tactics. First edition of 1931. Market Place 2007 reprint Neill, Humphrey B. The Art of Contrary Thinking. Caxton Press 1954. Pring, Martin J. Technical Analysis Explained: The Successful Investor's Guide to Spotting Investment Trends and Turning Points. McGraw Hill, 2002. Raschke, Linda Bradford; Connors, Lawrence A. Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. M. Gordon Publishing Group, 1995. Rollo Tape & Wyckoff, Richard D. Studies in Tape Reading The Ticker Publishing Co. NY 1910. Tharp, Van K. Definitive Guide to Position Sizing International Institute of Trading Mastery, 2008. Wilder, J. Welles. New Concepts in Technical Trading Systems. Trend Research, 1978. Ladis Konecny, Stocks and Exchange – the only Book you need, 2013, technical analysis = chapter 8.