maixbach/insert-vnese-accent huggingface dataset:
Các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng giá cả có xu hướng một cách trực tiếp, tức là, lên, xuống, hoặc ngang (phẳng) hay kết hợp. Định nghĩa cơ bản của một xu hướng giá ban đầu được đưa ra bởi Lý thuyết Dow.Một ví dụ về một chứng khoán đã có một xu hướng rõ ràng là AOL từ tháng 11 năm 2001 đến tháng 8 năm 2002. Một nhà phân tích kỹ thuật hoặc người theo xu hướng ghi nhận xu hướng này sẽ có thể tìm kiếm cơ hội để bán chứng khoán này. AOL liên tục di chuyển xuống trong giá. Mỗi lần cổ phiếu này tăng, người bán sẽ gia nhập thị trường và bán cổ phiếu; vì vậy có các chuyển động "dích-dắc" trong giá cả. Các chuỗi "cao thấp hơn" và "thấp thấp hơn" là một dấu hiệu nói cho biết về một cổ phiếu trong một xu hướng giảm.
Nói cách khác, mỗi khi cổ phiếu di chuyển thấp hơn, nó giảm xuống dưới giá thấp tương đối trước đó của nó. Mỗi khi cổ phiếu di chuyển cao hơn, nó không thể đạt được mức giá cao tương đối trước đó của nó.
Lưu ý rằng chuỗi các mức thấp thấp hơn và các mức cao thấp hơn đã không bắt đầu cho đến tận tháng Tám. Sau đó, AOL làm một giá thấp mà không xuyên qua bộ thấp tương đối hồi đầu tháng. Sau đó trong cùng một tháng, cổ phiếu này làm một cao tương đối bằng cao tương đối gần nhất. Trong tình thế này một nhà phân tích kỹ thuật nhìn thấy các chỉ báo mạnh mẽ rằng xu hướng giảm giá ít nhất là đang tạm dừng và có thể kết thúc, và có thể sẽ dừng lại bằng cách tích cực bán cổ phiếu tại thời điểm đó.
Các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng các nhà đầu tư lặp lại theo cách tập thể các hành vi của các nhà đầu tư trước đó. Đối với một nhà phân tích kỹ thuật, những cảm xúc trên thị trường có thể là không hợp lý, nhưng chúng tồn tại. Vì hành vi nhà đầu tư tự lặp lại thường xuyên, các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng các hình mẫu giá có thể nhận biết (và có thể dự đoán) sẽ phát triển trên một biểu đồ. Sự công nhận các hình mẫu này có thể cho phép các nhà phân tích kỹ thuật chọn các trao đổi mà có một xác suất thành công cao hơn.Phân tích kỹ thuật là không giới hạn vào hoạt động biểu đồ, nhưng nó luôn luôn xem xét các xu hướng giá. Ví dụ, nhiều nhà phân tích kỹ thuật theo dõi các cuộc điều tra tình cảm nhà đầu tư. Các cuộc điều tra này đánh giá thái độ của những người tham gia thị trường, một cách đặc biệt cho dù chúng là gấu hay bò. Các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng các cuộc điều tra để xác định xem liệu một xu hướng sẽ tiếp tục hay phát triển có thể đảo ngược; họ có nhiều khả năng dự đoán một sự thay đổi khi các điều tra báo cáo tình cảm nhà đầu tư cực đoan.
Các cuộc điều tra cho thấy xu hướng tăng giá áp đảo, ví dụ, là bằng chứng cho thấy một xu hướng tăng có thể đảo ngược; tiền đề này được rằng nếu hầu hết các nhà đầu tư đang "bò" họ đã mua xong thị trường (sự dự đoán giá cao hơn). Và bởi vì hầu hết các nhà đầu tư là bò và đã đầu tư, một giả định rằng vài người mua vẫn còn. Điều này khiến người bán tiềm năng hơn người mua, mặc dù tâm lý "bò". Điều này cho thấy giá sẽ có xu hướng giảm, và là một ví dụ trao đổi trái ngược.Gần đây, Kim Man Lui, Lun Hu, và Keith C.C. Chan đã gợi ý rằng có bằng chứng thống kê của các mối quan hệ liên quan giữa một số các cổ phiếu chỉ số tổng hợp trong khi không có bằng chứng cho một mối quan hệ như vậy giữa một số cổ phiếu chỉ số tổng hợp khác. Họ cho rằng hành vi giá của các chứng khoán chỉ số tổng hợp Hang Seng là dễ hiểu hơn.
Ngành công nghiệp này được đại diện trên toàn cầu bởi Liên đoàn quốc tế các nhà phân tích kỹ thuật (IFTA), là một Liên đoàn của các tổ chức khu vực và quốc gia. Tại Hoa Kỳ, ngành công nghiệp này được đại diện bằng cả Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường (MTA) lẫn Hiệp hội Các nhà phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp (AAPTA). Hoa Kỳ cũng được đại diện bởi Hiệp hội các nhà phân tích chứng khoán kỹ thuật của San Francisco (TSAASF). Ở Vương quốc Anh, ngành công nghiệp được đại diện bởi Hội các nhà phân tích kỹ thuật (STA). Tại Canada ngành công nghiệp được đại diện bởi Hội Các nhà phân tích kỹ thuật Canada. Tại Úc, ngành công nghiệp này được đại diện bởi Hiệp hội các nhà phân tích kỹ thuật Úc (ATAA), (hội viên của IFTA) và tổ chức Các nhà phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp Australia.
Các hội phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp đã làm việc trong việc tạo ra một khối kiến thức mô tả lĩnh vực phân tích kỹ thuật. Một khối kiến thức là trung tâm của lĩnh vực này như một cách để xác định cách thức và lý do tại sao phân tích kỹ thuật có thể làm việc. Nó có thể được sử dụng bởi giới học thuật, cũng như các cơ quan quản lý, trong việc phát triển nghiên cứu thích hợp và các tiêu chuẩn cho lĩnh vực. Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường (MTA) đã xuất bản khối kiến thức, là một cấu trúc cho kỳ sát hạch Kỹ thuật viên thị trường được công nhận (CMT) của MTA.
Kể từ đầu những năm 1990 khi các loại có thể sử dụng thực tế đầu tiên xuất hiện, các mạng thần kinh nhân tạo (ANN) đã nhanh chóng phát triển về mức độ phổ biến. Chúng là các hệ thống phần mềm thích ứng trí tuệ nhân tạo lấy cảm hứng từ cách các mạng thần kinh sinh học làm việc. Chúng được sử dụng bởi vì chúng có thể học hỏi để phát hiện các hình mẫu phức tạp trong dữ liệu. Trong thuật ngữ toán học, chúng là các bộ xấp xỉ hàm phổ quát, có nghĩa là được cấp cho các dữ liệu đúng và cấu hình chính xác, chúng có thể nắm bắt và mô hình hóa bất kỳ mối quan hệ đầu vào-đầu ra nào. Điều này không chỉ loại bỏ sự cần thiết của giải thích con người đối với các biểu đồ hoặc các chuỗi quy tắc để tạo ra các tín hiệu vào/ra, mà còn cung cấp một cầu nối với phân tích cơ bản, do các biến được sử dụng trong phân tích cơ bản có thể được sử dụng như là đầu vào.
Do các ANN về cơ bản là các mô hình thống kê phi tuyến tính, độ chính xác và khả năng dự đoán của chúng có thể được kiểm tra cả về mặt toán học và thực nghiệm. Trong các nghiên cứu khác nhau, các tác giả đã cho rằng các mạng thần kinh được sử dụng để tạo ra các tín hiệu trao đổi với các đầu vào kỹ thuật và cơ bản khác nhau đã tốt hơn đáng kể các chiến lược mua và giữ cũng như các phương pháp phân tích kỹ thuật tuyến tính truyền thống khi được kết hợp với các hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc.Trong khi bản chất toán học tiên tiến của các hệ thống thích nghi như vậy đã giữ các mạng thần kinh cho các phân tích tài chính chủ yếu trong giới nghiên cứu học thuật, trong những năm gần đây nhiều phần mềm mạng thần kinh thân thiện người dùng đã làm cho công nghệ này dễ tiếp cận hơn đối với các thương nhân. Tuy nhiên, ứng dụng quy mô lớn là có vấn đề vì vấn đề làm phù hợp cấu trúc liên kết mạng thần kinh chính xác với thị trường được nghiên cứu.
Trao đổi có hệ thống thường được sử dụng sau khi thử nghiệm một chiến lược đầu tư trên dữ liệu lịch sử. Điều này được gọi là thử nghiệm ngược (backtesting). Thử nghiệm ngược thường được thực hiện cho các chỉ số kỹ thuật, nhưng có thể được áp dụng cho hầu hết các chiến lược đầu tư (ví dụ như phân tích cơ bản). Trong khi thử nghiệm ngược truyền thống được thực hiện thủ công, điều này thường chỉ được thực hiện trên các cổ phiếu do con người lựa chọn, và như vậy dễ bị thiên về kiến thức đã biết trong lựa chọn cổ phiếu. Với sự ra đời của máy tính, thử nghiệm ngược có thể được thực hiện trên toàn bộ các trao đổi trong nhiều thập kỷ dữ liệu lịch sử trong một lượng thời gian rất ngắn.
Việc sử dụng các máy tính cũng có nhược điểm của nó, bị giới hạn đối với các thuật toán mà máy tính có thể thực hiện. Một số chiến lược trao đổi dựa vào diễn giải của con người, và không thích hợp đối với xử lý máy tính. Chỉ có các chỉ báo kỹ thuật là thuật toán hoàn toàn có thể được lập trình trên máy tính cho thử nghiệm ngược tự động.
Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích kỹ thuật vươn ra ngoài phân tích kỹ thuật thuần túy, bằng cách kết hợp các phương pháp dự báo thị trường khác với công việc kỹ thuật của họ. Một người ủng hộ cho cách tiếp cận này là John Bollinger, người đã đặt ra thuật ngữ phân tích hợp lý vào giữa những năm 1980 cho dường giao nhau của phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản. Một cách tiếp cận khác như vậy, phân tích hợp nhất, che phủ phân tích cơ bản bằng phân tích kỹ thuật, trong nỗ lực nhằm cải thiện hiệu suất quản lý danh mục đầu tư.
Phân tích kỹ thuật cũng thường được kết hợp với phân tích định lượng và kinh tế học. Ví dụ, các mạng thần kinh có thể được sử dụng để giúp xác định các mối quan hệ liên thị trường. Một vài nhà dự báo thị trường kết hợp chiêm tinh học tài chính với phân tích kỹ thuật. Bài viết của Chris Carolan "Hoảng loạn mùa thu và Hiện tượng lịch", giành được Giải thưởng Dow của Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường cho bài báo phân tích kỹ thuật tốt nhất trong năm 1998, trình bày cách phân tích kỹ thuật và các chu kỳ trăng có thể được kết hợp. Hiện tượng lịch, chẳng hạn như hiệu ứng tháng Một trong thị trường chứng khoán, thường được cho là gây ra bởi các nghiệp vụ liên quan đến thuế và kế toán, và không liên quan đến chủ đề của chiêm tinh học tài chính.
Liệu phân tích kỹ thuật có thực sự hoạt động hay không là một vấn đề tranh cãi. Các phương pháp khác nhau rất nhiều, và các nhà phân tích kỹ thuật khác nhau đôi khi có thể đưa ra các dự đoán trái ngược nhau từ cùng một dữ liệu. Nhiều nhà đầu tư cho rằng họ trải nghiệm hoàn vốn tích cực, nhưng việc đánh giá học thuật thường thấy rằng nó có rất ít sức mạnh dự đoán. Trong 95 nghiên cứu hiện đại, 56 kết luận rằng phân tích kỹ thuật đã có kết quả tích cực, mặc dù thiên vị rình mò dữ liệu và các vấn đề khác làm cho các phân tích khó khăn. Dự đoán phi tuyến sử dụng mạng thần kinh đôi khi tạo ra các kết quả dự đoán mang ý nghĩa thống kê. Một bài báo của Cục Dự trữ Liên bang liên quan đến các mức hỗ trợ và kháng cự tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn "cung cấp bằng chứng rõ ràng rằng các mức này giúp dự đoán các gián đoạn xu hướng trong ngày," mặc dù "sức mạnh tiên đoán" của những ngưỡng này đã được "tìm thấy thay đổi theo tỷ giá hối đoái và được kiểm tra ngặt nghèo".
Các chiến lược trao đổi kỹ thuật đã được thấy có hiệu quả trong thị trường Trung Quốc bởi một nghiên cứu gần đây khẳng định, "Cuối cùng, chúng ta thấy hoàn vốn tích cực đáng kể đối với các trao đổi mua được tạo ra bởi các phiên bản trái ngược của quy luật cắt chéo trung bình động, quy tắc bùng nổ kênh, và quy tắc trao đổi dải Bollinger, sau khi hạch toán chi phí giao dịch 0,50 phần trăm."Một nghiên cứu có ảnh hưởng năm 1992 bởi Brock et al. xuất hiện để tìm hỗ trợ cho các quy tắc trao đổi kỹ thuật đã được thử nghiệm đối với can thiệp dữ liệu và các vấn đề khác trong năm 1999; việc lấy mẫu của Brock et al. là đủ mạnh đối với can thiệp dữ liệu.
Sau đó, một nghiên cứu toàn diện về câu hỏi này bởi nhà kinh tế trường phái Amsterdam Gerwin Griffioen kết luận rằng: "đối với các chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ, Nhật Bản và Tây Âu hầu hết các thủ tục dự báo không-theo-mẫu đệ quy không cho thấy khả năng có lợi nhuận, sau khi thực hiện các chi phí giao dịch ít. Hơn nữa, đối với chi phí giao dịch đủ cao nó được tìm thấy, bằng cách ước tính các CAPM, mà trao đổi kỹ thuật cho thấy không có sức mạnh dự báo không-theo-mẫu được điều chỉnh rủi ro có ý nghĩa thống kê đối với gần như tất cả các chỉ số thị trường chứng khoán." Chi phí giao dịch đặc biệt áp dụng đối với "các chiến lược xung lượng"; một đánh giá toàn diện năm 1996 của các dữ liệu và nghiên cứu kết luận rằng ngay cả chi phí giao dịch nhỏ sẽ có thể dẫn đến không có khả năng để nắm bắt bất kỳ dư thừa nào từ các chiến lược như vậy.Trong một bài báo được công bố trên Tạp chí Tài chính, Tiến sĩ Andrew W. Lo, giám đốc Phòng thí nghiệm Kỹ thuật tài chính của MIT, làm việc với Harry Mamaysky và Giang Wang phát hiện ra rằng "
Trong cùng bài báo đó Tiến sĩ Lo đã viết rằng "một số nghiên cứu học thuật cho thấy rằng ... phân tích kỹ thuật cũng có thể là một phương tiện hiệu quả để trích xuất thông tin hữu ích từ giá cả thị trường." Một số kỹ thuật như Hình học Drummond cố gắng khắc phục thiên vị dữ liệu quá khứ bằng cách dự phóng các mức hỗ trợ và kháng cự từ các khung thời gian khác nhau vào tương lai ngắn hạn và bằng cách kết hợp điều đó với đổi trở lại các kỹ thuật ý nghĩa.
Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) mâu thuẫn với các nguyên lý cơ bản của phân tích kỹ thuật bằng cách nói rằng giá quá khứ không thể được sử dụng để dự đoán giá trong tương lai theo cách có thể mang lại lợi nhuận. Do đó nó cho rằng phân tích kỹ thuật không thể có hiệu quả. Nhà kinh tế Eugene Fama đã xuất bản bài báo chuyên đề về EMH trên Journal of Finance trong năm 1970, và cho biết "Trong ngắn hạn, bằng chứng hỗ trợ của mô hình thị trường hiệu quả là rộng lớn, và (phần nào đó duy nhất trong kinh tế học) bằng chứng mâu thuẫn là thưa thớt."Các nhà phân tích kỹ thuật nói rằng EMH bỏ qua cách thị trường làm việc, trong đó nhiều nhà đầu tư đặt cơ sở kỳ vọng của họ trên các thu nhập trong quá khứ hay hồ sơ theo dõi, ví dụ. Bởi vì giá cổ phiếu trong tương lai có thể bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những kỳ vọng nhà đầu tư, các nhà kỹ thuật cho rằng nó chỉ theo sau các giá trong quá khứ đó ảnh hưởng đến giá trong tương lai. Họ cũng chỉ tới nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính hành vi, đặc biệt là những người không phải là người tham gia hợp lý mà EMH đã loại họ ra. Các nhà phân tích kỹ thuật từ lâu đã cho rằng hành vi con người không hợp lý ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, và rằng hành vi này dẫn đến kết quả dự đoán được. Tác giả David Aronson nói rằng lý thuyết tài chính hành vi pha trộn với sự thực hành phân tích kỹ thuật:
Bằng cách xem xét tác động của cảm xúc, lỗi nhận thức, ưu tiên không hợp lý, và sự năng động của hành vi nhóm, tài chính hành vi cung cấp các giải thích ngắn gọn của biến động thị trường dư thừa cũng như hoàn vốn vượt quá thu được của các chiến lược thông tin cũ.... lỗi nhận thức cũng có thể giải thích sự tồn tại của các không hiệu quả thị trường đẻ ra các chuyển động giá có tính hệ thống cho phép các phương pháp TA phân tích kỹ thuật khách quan làm việc.
Những người ủng hộ EMH trả lời rằng trong khi những người tham gia thị trường cá nhân không phải lúc nào hành động hợp lý (hoặc có thông tin đầy đủ), các quyết định tổng hợp của họ cân bằng lẫn nhau, dẫn đến một kết quả hợp lý (người lạc quan, mua cổ phiếu và mời thầu giá cao hơn bị đối lập bởi những người bi quan, bán cổ phiếu của họ, mà giữ giá trong trạng thái cân bằng). Tương tự như vậy, thông tin đầy đủ được phản ánh trong giá cả bởi vì tất cả người tham gia thị trường mang kiến thức cá nhân của mình, nhưng không đầy đủ, lại với nhau trên thị trường.
Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên có thể được bắt nguồn từ giả thuyết thị trường hiệu quả dưới hình thức yếu, mà dựa trên giả định rằng những người tham gia thị trường xem xét đầy đủ mọi thông tin chứa trong các biến động giá trong quá khứ (nhưng không nhất thiết là thông tin công cộng khác). Trong cuốn sách A Random Walk Down Wall Street, nhà kinh tế học Princeton Burton Malkiel nói rằng các công cụ dự báo kỹ thuật như phân tích hình mẫu cuối cùng phải tự đánh bại: "Vấn đề là một khi một quy luật như vậy được biết tới những người tham gia thị trường, mọi người sẽ hành động theo cách như vậy để có thể ngăn chặn nó xảy ra trong tương lai." Malkiel đã tuyên bố rằng trong khi xung lượng có thể giải thích một số biến động giá cổ phiếu, không có đủ xung lượng để làm ra các lợi nhuận siêu ngạch. Malkiel đã so sánh phân tích kỹ thuật với "chiêm tinh học".Trong cuối những năm 1980, giáo sư Andrew Lo và Craig McKinlay xuất bản một bài báo nghi ngờ về giả thuyết bước đi ngẫu nhiên. Trong một phản ứng năm 1999 đối với Malkiel, Lo và McKinlay đã thu thập các bài báo thực nghiệm đã hỏi khả năng ứng dụng của giả thuyết mà đề nghị một thành phần không ngẫu nhiên và có thể tiên đoán cho chuyển động giá cổ phiếu, mặc dù họ đã cẩn thận chỉ ra rằng việc từ chối bước đi ngẫu nhiên không nhất thiết phải làm mất hiệu lực EMH, đó là một khái niệm hoàn toàn tách biệt với RWH. Trong một bài báo năm 2000, Andrew Lo phân tích lại dữ liệu của Hoa Kỳ từ 1962-1996 và thấy rằng "một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có một số giá trị thực tiễn". Burton Malkiel đã bác bỏ những bất thường được đề cập bởi Lo và McKinlay do là quá nhỏ để có lợi nhuận từ đó.Các nhà phân tích kỹ thuật nói rằng các lý thuyết EMH và bước đi ngẫu nhiên cả hai đều bỏ qua tính thực tế của thị trường, trong đó những người tham gia không phải là hoàn toàn hợp lý và các di chuyển giá hiện tại không là độc lập của các di chuyển trước đó. Một số nhà nghiên cứu xử lý tín hiệu phủ nhận giả thuyết bước đi ngẫu nhiên mà giá cả thị trường chứng khoán tương tự như các quá trình Wiener, bởi vì những khoảnh khắc thống kê của các quá trình như vậy và dữ liệu chứng khoán thực tế thay đổi đáng kể với kích thước cửa sổ liên quan và biện pháp tương tự. Họ cho rằng các biến đổi tính năng được sử dụng cho sự mô tả về âm thanh và các tín hiệu sinh học cũng có thể được sử dụng để dự đoán giá thị trường chứng khoán thành công đó sẽ mâu thuẫn với giả thuyết bước đi ngẫu nhiên.
Chỉ số bước đi ngẫu nhiên (RWI) là một chỉ báo kỹ thuật mà cố gắng để xác định xem liệu biến động giá của một cổ phiếu là ngẫu nhiên trong tự nhiên hay là kết quả của một xu hướng có ý nghĩa thống kê. Chỉ số bước đi ngẫu nhiên cố gắng để xác định khi nào thị trường đang trong xu hướng tăng mạnh hay giảm mạnh bằng cách đo các dao động giá qua N và nó khác với những gì được mong đợi bởi một bước đi ngẫu nhiên (ngẫu nhiên đi lên hoặc xuống) như thế nào. Việc phạm vi lớn hơn cho thấy một xu hướng mạnh hơn.
Caginalp và Balenovich vào năm 1994 đã sử dụng mô hình các phương trình khác biệt dòng tài sản của họ để cho thấy rằng các hình mẫu chính của phân tích kỹ thuật có thể được tạo ra với một số giả định cơ bản. Một số hình mẫu như một sự tiếp nối tam giác hoặc hình mẫu đảo chiều có thể được tạo ra với giả định của hai nhóm riêng biệt các nhà đầu tư với những đánh giá khác nhau. Các giả thuyết chính của các mô hình này là tính hữu hạn của tài sản và việc sử dụng xu hướng cũng như định giá trong việc ra quyết định. Nhiều trong số các hình mẫu theo như những hậu quả hợp lý toán học của các giả định này.
Các hình mẫu nến Nhật Bản liên quan đến các hình mẫu của một vài ngày mà trong một xu hướng tăng hay giảm. Caginalp và Laurent là những người đầu tiên thực hiện một thử nghiệm quy mô lớn thành công của các hình mẫu. Một tập hợp toán học chính xác các tiêu chí đã được thử nghiệm bằng cách đầu tiên sử dụng một định nghĩa của một xu hướng ngắn hạn bằng cách làm mịn dữ liệu và cho phép một độ lệch trong xu hướng trơn. Sau đó, họ đã xem xét tám hình mẫu đảo ngược nến ba ngày chính một cách phi tham số và xác định các hình mẫu này như một tập hợp các bất phương trình. Kết quả là dương tính với một sự tự tin thống kê áp đảo cho mỗi hình mẫu bằng cách sử dụng bộ dữ liệu của tất cả 500 cổ phiếu S&P hàng ngày trong giai đoạn 5 năm 1992-1996.
Trong số những ý tưởng cơ bản nhất của phân tích kỹ thuật thông thường là một xu hướng, một khi được thành lập, có xu hướng tiếp tục. Tuy nhiên, việc thử nghiệm cho xu hướng này thường dẫn các nhà nghiên cứu kết luận rằng cổ phiếu là một bước đi ngẫu nhiên. Một nghiên cứu, được thực hiện bởi Poterba và Summers, tìm thấy một hiệu ứng xu hướng nhỏ mà là quá nhỏ để có thể có giá trị giao dịch. Như Fisher Black
Một phương pháp để tránh nhiễu này được phát hiện vào năm 1995 bởi Caginalp và Constantine người sử dụng một tỷ lệ của hai quỹ đóng cơ bản giống nhau để loại bỏ bất kỳ thay đổi trong định giá. Một quỹ đóng (không giống như một quỹ mở) giao dịch độc lập với giá trị tài sản ròng của nó và cổ phần của nó không thể được mua lại, mà chỉ trao đổi giữa các nhà đầu tư như bất cứ cổ phiếu nào trên sàn giao dịch. Trong nghiên cứu này, các tác giả thấy rằng ước tính tốt nhất giá ngày mai không phải là giá của ngày hôm qua (như giả thuyết thị trường hiệu quả có thể cho thấy), cũng không phải là giá xung lượng thuần túy (cụ thể là, sự thay đổi giá tương đối giống nhau từ hôm qua đến hôm nay vẫn tiếp tục từ hôm nay tới ngày mai). Nhưng đúng hơn đó là gần như chính xác nằm giữa hai ngày.
Trong những năm gần đây, Caginalp và DeSantis đã sử dụng các bộ dữ liệu lớn của các quỹ đóng, trong đó so sánh với định giá là có thể, để xác định một cách định lượng, liệu những khía cạnh quan trọng của phân tích kỹ thuật như xu hướng và kháng cự có giá trị khoa học hay không. Sử dụng bộ dữ liệu của hơn 100.000 điểm họ chứng minh xu hướng có tác động ít nhất là một nửa quan trọng như định giá. Những ảnh hưởng của khối lượng và biến động, đó là nhỏ hơn, cũng thấy rõ và có ý nghĩa thống kê.
Một khía cạnh quan trọng của công trình của họ liên quan đến hiệu ứng phi tuyến của xu hướng. Các xu hướng tích cực xảy ra trong khoảng độ lệch chuẩn 3,7 có tác động tích cực. Đối với các xu hướng lên mạnh hơn, có tác động tiêu cực trở lại, cho thấy việc chốt lời xảy ra như độ lớn của sự gia tăng xu hướng lên. Đối với các xu hướng xuống tình hình cũng tương tự ngoại trừ việc "mua trên thị trường yếu" không diễn ra cho đến khi xu hướng giảm là một sự kiện độ lệch chuẩn 4.6. Những phương pháp này có thể được sử dụng để kiểm tra hành vi của nhà đầu tư và so sánh các chiến lược cơ bản giữa các lớp tài sản khác nhau.
Trong những thập kỷ gần đây với sự phổ biến của PC và sau đó là internet, và thông qua chúng, giao dịch điện tử, phân tích biểu đồ đã trở thành nhánh chính và phổ biến nhất của phân tích kỹ thuật. Nhưng nó không phải là một nhánh duy nhất của loại hình phân tích này.
Một hình thức rất phổ biến của phân tích kỹ thuật cho đến giữa những năm 1960 là "đọc băng". Nó đã được bao gồm trong việc đọc các thông tin thị trường như giá cả, khối lượng, kích thước đặt lệnh, tốc độ, điều kiện, mời thầu để mua và bán, vv; in trong một dải giấy mà chạy qua một máy được gọi là máy đọc mã chứng khoán (stock ticker). Nó đã được gửi đến các nhà môi giới và các ngôi nhà và văn phòng của hầu hết các nhà đầu cơ hoạt động. Một hệ thống như vậy đã bị bỏ đi với sự ra đời vào cuối những năm 60, của các bảng điện tử.
Cận thị là một tật của khúc xạ ở mắt. Người bị cận thị sẽ gặp khó khăn trong việc nhìn và ghi nhận các chi tiết hình ảnh ở xa, phải cố gắng điều tiết để thấy rõ (bộc lộ qua động tác nheo mắt). Đây là một tật khúc xạ thường gặp nhất, đặc biệt là ở lứa tuổi đi học, thanh thiếu niên.
Mắt đóng vai trò là một thấu kính hội tụ và "hứng" ảnh lên trên võng mạc, thông qua các tế bào thụ cảm và thần kinh thị sẽ giúp não bộ nhận biết được hình ảnh. Ảnh của vật thông qua thấu kính của mắt sẽ nằm phía trước võng mạc thay vì trong võng mạc đối với người bị cận thị, do đó ảnh sẽ không nhìn rõ được.
Trong quang vật lý học, điểm cực viễn là điểm xa nhất là mắt có thể nhìn rõ khi không điều tiết, điểm cực cận là điểm gần nhất mắt có thể ghi nhận ảnh rõ nhất sau khi điều tiết tối đa. Đối với mắt bình thường, điểm cực viễn sẽ là ở vô cực, điểm cực cận sẽ vào khoảng 25 cm. Mắt cận thị thì cả điểm cực cận và cực viễn đều bị dời gần lại, người ta xác định được độ cận diop bằng phép tính 1/OCv (OCv là khoảng cách từ mắt đến điểm cực viễn).
Thường dùng chung là từ "cận thị", nhưng có sự khác biệt giữa tật cận thị và bệnh cận thị, tật thì độ cận thường không quá 6D, còn bệnh thì có thể đến 20D, thậm chí 60D, bệnh cận thị luôn kèm theo các biến chứng nặng nề như teo gai thị, thoái hóa võng mạc,... Cận thị ở mức độ nặng có nguy cơ thoái hóa, độ cận cao và tăng nhanh gây nguy hiểm cho sức khỏe của mắt. Người mắc bệnh có thể bị tăng nhãn áp, bong võng mạc, bị đục thủy tinh thể, mắc bệnh đa hồng cầu và có nguy cơ mất thị lực.
Tật cận thị thường không cần phẫu thuật hay can thiệp nhiều, đeo kính là phương pháp an toàn và hiệu quả nhất cho trường hợp này. Kính đeo cho người cận thị là thấu kính phân kì, chọn kính có độ (diop) thấp nhất cho thị lực tối đa. Không nên đeo liên tục và kiểm tra định kỳ mỗi 3 - 6 tháng để tránh lên độ cận.