Makale serilerinden
Tahvil piyasası
Hisse senedi piyasası
Diğer piyasalar
Tezgâh üstü (borsa dışı)
Tüccarlar
İlgili alanlar

Finansta, teknik analiz, geçmiş piyasa verilerinin — başta fiyat ve işlem hacmi olmak üzere — incelenmesi yoluyla fiyat hareketlerinin yönünü analiz etmeye ve tahmin etmeye yönelik bir analiz metodolojisidir. Aktif yatırım yönetiminde kullanılan yaklaşımlardan biri olan teknik analiz, modern portföy teorisinin bazı temel varsayımlarıyla çelişir. Teknik analizin etkinliği, hisse senedi fiyatlarının mevcut bilgiyi yansıttığını ve fiyat hareketlerinin tutarlı biçimde tahmin edilemeyeceğini savunan etkin piyasa hipotezi bağlamında tartışmalıdır. Teknik analizin yatırım kararlarında yarar sağlayıp sağlamadığına ilişkin araştırmalar ise farklı sonuçlara ulaşmıştır. Teknik analiz; bir şirketin finansal tablolarını, finansal durumunu ve piyasa ile ekonominin genel koşullarını dikkate alan temel analizden ayrılır.

Tarihçe

Teknik analizin ilkeleri, yüzlerce yıllık finansal piyasa verilerinin incelenmesine dayanır. Teknik analizin bazı unsurları, 17. yüzyılda Amsterdam'da faaliyet gösteren tüccar Joseph de la Vega'nın Hollanda finansal piyasaları hakkındaki yazılarında görülür. Asya'da teknik analizin gelişimi, 18. yüzyılın başlarında Homma Munehisa'ya atfedilen yöntemlerle ilişkilendirilir. Bu yöntemler zamanla mum grafiği tekniklerine dönüşmüş ve günümüzde teknik analizde kullanılan grafikleme yöntemlerinden biri hâline gelmiştir.

Gazeteci Charles Dow (1851–1902), Amerikan hisse senedi piyasasına ilişkin verileri derleyip inceleyerek vardığı sonuçların bir bölümünü The Wall Street Journaldaki yazılarında yayımladı. Dow, piyasa verilerinde belirli desenlerin ve konjonktür döngülerinin gözlenebileceğini düşünüyordu. Bu fikirler daha sonra "Dow teorisi" olarak adlandırıldı. Bununla birlikte Dow, fikirlerini hiçbir zaman doğrudan bir hisse senedi işlem stratejisi olarak sunmadı.

1920'ler ve 1930'larda Richard W. Schabacker, Stock Market Theory and Practice ve Technical Market Analysis gibi eserlerinde Charles Dow ve William Peter Hamilton'ın çalışmalarını geliştirdi. 1948'de Robert D. Edwards ve John Magee, teknik analiz alanının temel eserlerinden biri olarak kabul edilen Technical Analysis of Stock Trends adlı kitabı yayımladı. Kitap ağırlıklı olarak trend analizi ve grafik desenlerini ele alır ve günümüzde de kullanılmaktadır. Erken dönem teknik analiz, modern istatistiksel analiz için gerekli hesaplama gücü henüz mevcut olmadığından büyük ölçüde grafiklerin incelenmesine dayanıyordu. Charles Dow'un nokta ve şekil grafiği analizinin bir biçimini geliştirdiği de ileri sürülmektedir.

Davranışsal finansın iktisat ve finans içinde ayrı bir araştırma alanı olarak gelişmesiyle Paul V. Azzopardi, teknik analiz ile davranışsal finansı bir araya getirerek "davranışsal teknik analiz" terimini kullanmıştır.

Teknik analizin diğer öncüleri arasında Ralph Nelson Elliott, William Delbert Gann ve Richard Wyckoff yer alır. Bu isimler, 20. yüzyılın ilk yarısında geliştirdikleri piyasa analizi yöntemleriyle teknik analizin gelişimine katkıda bulunmuştur.

Genel açıklama

Temel analistler kazançlar, temettüler, varlıklar, finansal oranlar, yeni ürünler, araştırma ve geliştirme faaliyetleri ve benzeri unsurları inceler. Teknik analistler ise grafikler dâhil olmak üzere çeşitli yöntem, araç ve tekniklerden yararlanır. Grafik kullanan teknik analistler, finansal piyasalardaki fiyat desenlerini ve piyasa trendlerini belirlemeye ve bunlardan yararlanmaya çalışır.

Grafik kullanan teknik analistler; omuz-baş-omuz veya çift tepe ve çift dip gibi yaygın dönüş desenlerini arar; teknik göstergeleri ve hareketli ortalamaları inceler; ayrıca destek ve direnç seviyeleri, kanallar, bayraklar, flamalar ve fincan ve kulp gibi grafik oluşumlarını değerlendirir.

Teknik analistler ayrıca çeşitli piyasa göstergelerinden yararlanır. Bunların bazıları fiyatların matematiksel dönüşümlerine dayanırken, diğerleri işlem hacmi, yükselen ve düşen hisse senedi sayıları ve başka piyasa verilerini kullanır. Bu göstergeler, bir finansal aracın trend içinde olup olmadığını ve trend mevcutsa yönünü ve devam etme olasılığını değerlendirmek amacıyla kullanılır. Teknik analistler ayrıca fiyat ve hacim göstergeleri ile diğer piyasa göstergeleri arasındaki ilişkileri inceler. Bunlara hareketli ortalama, göreli güç endeksi ve MACD örnek verilebilir.

Diğer inceleme alanları arasında opsiyon piyasasındaki değişimler, örtük oynaklık ve satım/alım (put/call) oranlarının fiyat hareketleriyle ilişkisi bulunur. Satım/alım oranı, boğa/ayı oranları, açık kısa pozisyonlar ve örtük oynaklık gibi piyasa duyarlılığı göstergeleri de teknik analizde kullanılabilir.

Teknik analiz kapsamında çok sayıda yöntem bulunur. Belirli yöntemlerin savunucuları — örneğin mum grafiği analizi, harmonikler, Dow teorisi veya Elliott dalga teorisi — diğer yaklaşımlara daha az önem verebilir. Bununla birlikte birçok işlemci birden fazla yöntemin unsurlarını birlikte kullanır. Bazı teknik analistler, belirli bir finansal aracın belirli bir zamanda hangi deseni gösterdiğine ve bu desenin nasıl yorumlanması gerektiğine karar verirken öznel değerlendirmelerden yararlanır. Diğerleri ise desenlerin belirlenmesi ve yorumlanmasında mekanik veya sistematik yaklaşımlar kullanır.

Temel analizle karşılaştırma

Teknik analizden farklı bir yaklaşım olan temel analiz, finansal varlıkların değerini ve piyasa fiyatlarını etkileyebilecek ekonomik, finansal ve diğer temel etkenleri inceler. Bu yaklaşım; bir şirketin güncel FAVÖK rakamları gibi finansal göstergeleri, yönetim kurulundaki değişikliklerin olası etkilerini, jeopolitik gelişmeleri ve uzun vadeli ekonomik veya çevresel etkenleri kapsayabilir.

Teknik analizin bazı biçimleri, mevcut fiyatların ilgili temel bilgileri zaten yansıttığı varsayımına dayanır. Teknik göstergeler, geçmiş fiyat ve piyasa verilerinden hareketle trendlerin veya diğer piyasa koşullarının belirlenmesine yardımcı olmak amacıyla kullanılır. Bununla birlikte ne teknik ne de temel göstergeler gelecekteki fiyat hareketlerini kusursuz biçimde öngörebilir. Bazı işlemciler yalnızca teknik veya yalnızca temel analiz kullanırken, diğerleri işlem kararlarında her iki yaklaşımı birlikte kullanır.

Nicel analizle karşılaştırma

Nicel analiz ile teknik analiz arasındaki ayrım, temel analiz ile teknik analiz arasındaki ayrım kadar kesin değildir. Bazı kaynaklar teknik analiz ile nicel analiz arasında önemli ölçüde örtüşme bulunduğunu kabul ederken, diğerleri ikisi arasında daha belirgin bir ayrım yapar. Örneğin nicel finans uzmanı Paul Wilmott, teknik analizi büyük ölçüde grafiklerden hareketle tahmin üretmeye dayanan bir yaklaşım olarak tanımlar ve teknik analizin öngörü gücünün sınırlı olduğunu ileri sürer.

İlkeler

Destek (4, 5, 6, 7 ve 8) ve direnç (1, 2 ve 3) seviyelerini gösteren hisse senedi grafiği. Bir destek veya direnç seviyesi belirgin biçimde aşıldığında bu seviyeler rol değiştirebilir; eski direnç destek, eski destek ise direnç hâline gelebilir.

Teknik analizin temel ilkelerinden biri, piyasa fiyatının piyasayı etkileyen ilgili bilgileri yansıttığı varsayımıdır. Bu nedenle teknik analistler ekonomik veriler, temel göstergeler veya haberler gibi etkenleri doğrudan incelemek yerine bir menkul kıymetin veya emtianın fiyat ve işlem geçmişine odaklanabilir. Teknik analiz, yatırımcı davranışlarının belirli koşullarda benzer fiyat desenleri oluşturabileceği ve bu nedenle fiyat hareketlerinde tekrar eden eğilimlerin gözlenebileceği varsayımından hareket eder. Bu yaklaşım, tanımlanabilir fiyat trendleri ve piyasa koşullarına odaklanır.

Piyasa hareketi her şeyi iskonto eder

İlgili bilgilerin fiyatlara zaten yansıdığı varsayımına dayanarak teknik analistler, yatırımcıların bilinen ve algılanan bilgileri nasıl değerlendirdiğinin fiyat hareketlerine yansıdığını kabul eder.

Fiyatlar trendler hâlinde hareket eder

Ayrıca bakınız: Piyasa trendi

Teknik analistler, fiyatların yukarı, aşağı veya yatay (düz) yönde ya da bunların bir bileşimi şeklinde trend oluşturduğunu kabul eder. Fiyat trendinin temel tanımı ilk olarak Dow teorisi kapsamında ortaya konmuştur.

Belirgin bir trend sergileyen menkul kıymetlere örnek olarak Kasım 2001 ile Ağustos 2002 arasındaki AOL gösterilebilir. Bu trendi belirleyen bir teknik analist veya trend takipçisi, söz konusu menkul kıymeti satmak için fırsatlar arardı. AOL'un fiyatı bu dönemde sürekli olarak aşağı yönlü hareket etmiştir. Hisse senedi her yükseldiğinde satıcılar piyasaya girerek satış yapmış ve bunun sonucunda fiyat "zikzak" biçiminde hareket etmiştir. Birbirini izleyen "daha düşük tepeler" ve "daha düşük dipler", bir hisse senedinin düşüş trendinde olduğunun tipik göstergeleridir. Başka bir deyişle hisse senedi her aşağı hareketinde önceki göreli dip seviyesinin altına düşmüş, her yukarı hareketinde ise önceki göreli tepe seviyesine ulaşamamıştır.

Daha düşük dipler ve daha düşük tepeler dizisinin Ağustos ayına kadar sona ermediğine dikkat edilebilir. Daha sonra AOL, ayın başlarında oluşan göreli dip seviyesinin altına inmeyen yeni bir dip oluşturmuştur. Aynı ayın ilerleyen günlerinde hisse senedi, en son göreli tepe seviyesine eşit bir göreli tepe oluşturmuştur. Bir teknik analist bunu, düşüş trendinin en azından durakladığına ve muhtemelen sona ermekte olduğuna ilişkin güçlü bir işaret olarak değerlendirebilir ve bu noktada aktif satışlarını durdurabilir.

Tarih tekerrür etme eğilimindedir

Teknik analistler, yatırımcıların toplu olarak geçmişteki yatırımcıların davranışlarını tekrarlama eğiliminde olduğunu kabul eder. Teknik analiz açısından piyasadaki duygular her zaman rasyonel olmayabilir, ancak piyasa davranışını etkiler. Yatırımcı davranışlarının sık sık tekrarlanması nedeniyle teknik analistler, grafiklerde tanınabilir ve belirli ölçüde öngörülebilir fiyat desenlerinin oluşabileceğini savunur. Bu desenlerin belirlenmesi, teknik analistin başarı olasılığı daha yüksek olduğu düşünülen işlemleri seçmesine yardımcı olabilir.

Teknik analiz yalnızca grafik analizinden ibaret değildir; ancak fiyat trendlerini her zaman dikkate alır. Örneğin birçok teknik analist yatırımcı duyarlılığı anketlerini takip eder. Bu anketler piyasa katılımcılarının piyasa duyarlılığını, özellikle "ayı" (bearish) veya "boğa" (bullish) eğiliminde olup olmadıklarını ölçmeye çalışır. Teknik analistler bu anketleri bir trendin devam edip etmeyeceğini veya trend dönüşünün gelişip gelişmeyeceğini değerlendirmek için kullanır; özellikle anketlerin aşırı yatırımcı duyarlılığı göstermesi durumunda bir değişim bekleyebilirler.

Örneğin aşırı derecede boğa yönlü duyarlılık gösteren anketler, teknik analiz yaklaşımına göre yükseliş trendinin tersine dönebileceğinin bir işareti olarak yorumlanabilir. Bunun altında yatan varsayım, yatırımcıların büyük çoğunluğu yükseliş bekliyorsa bunların önemli bir bölümünün zaten alım yapmış olmasıdır. Dolayısıyla piyasada yeni alıcıların sayısının azalabileceği ve potansiyel satıcıların alıcılardan daha fazla olabileceği düşünülür. Bu yaklaşım, fiyatların aşağı yönelme olasılığına işaret eden bir karşıt yatırım (contrarian investing) örneğidir.

Sektör

Teknik analiz mesleği uluslararası düzeyde, bölgesel ve ulusal kuruluşlardan oluşan International Federation of Technical Analysts (IFTA) tarafından temsil edilmektedir. Amerika Birleşik Devletleri'nde CMT Association ve American Association of Professional Technical Analysts (AAPTA) bu alanda faaliyet gösteren kuruluşlar arasındadır. Technical Security Analysts Association of San Francisco (TSAASF) da ABD'de faaliyet göstermektedir.

Birleşik Krallık'ta sektör Society of Technical Analysts (STA) tarafından temsil edilmektedir. IFTA'nın kurucu üyelerinden biri olan STA, teknik analistlere Diploma in Technical Analysis yeterliliği vermektedir. Kanada'da Canadian Society of Technical Analysts faaliyet göstermektedir. Avustralya'da ise Australian Technical Analysts Association (ATAA) ve Australian Professional Technical Analysts (APTA) Inc. bulunmaktadır.

Profesyonel teknik analiz kuruluşları, teknik analiz alanını tanımlayan ortak bir bilgi birikimi (body of knowledge) oluşturmaya çalışmıştır. Böyle bir bilgi birikimi, teknik analizin kapsamını ve hangi mekanizmalarla çalışabileceğini tanımlamak; akademik araştırmalara ve düzenleyici standartlara temel sağlamak amacıyla kullanılabilir. CMT Association, Chartered Market Technician (CMT) sınavının yapısını oluşturan bir bilgi birikimi yayımlamıştır.

Yazılım

Teknik analiz yazılımları, teknik analistlerin finansal piyasaları incelemesine ve fiyat hareketlerini analiz etmesine yardımcı olmak amacıyla grafik oluşturma, teknik gösterge hesaplama, analiz ve raporlama gibi işlevleri otomatikleştiren yazılımlardır.

Geleneksel masaüstü yazılımlarının yanı sıra, MACD ve Bollinger Bantları gibi teknik göstergeleri RESTful HTTP veya intranet protokolleri üzerinden sağlayan bulut tabanlı uygulamalar ve uygulama programlama arayüzleri (API) de yaygınlaşmıştır.

Modern teknik analiz yazılımları çoğu zaman herhangi bir yazılım paketinin indirilip kurulmasını gerektirmeden web veya akıllı telefon uygulaması olarak kullanılabilir. Bazıları bütünleşik programlama dilleri ve otomatik geriye dönük test araçları da sunar.

Sistematik işlem

Ana madde: Sistematik işlem

Yapay sinir ağları

1990'ların başlarında pratik olarak kullanılabilir ilk türlerinin ortaya çıkmasından bu yana yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı hızla yaygınlaşmıştır. Bunlar, biyolojik sinir ağlarının çalışma biçiminden esinlenen uyarlanabilir yapay zekâ sistemleridir. Verilerdeki karmaşık desenleri öğrenebilme yetenekleri nedeniyle kullanılırlar.

Matematiksel olarak yapay sinir ağları evrensel fonksiyon yaklaştırıcılarıdır. Uygun veri ve yapılandırmayla çeşitli girdi-çıktı ilişkilerini modelleyebilirler. Bu, grafiklerin insanlar tarafından yorumlanması veya giriş-çıkış sinyalleri üretmek için önceden tanımlanmış kural dizileri kullanılması gereksinimini azaltabilir. Ayrıca temel analizde kullanılan değişkenler de ağın girdileri olarak kullanılabildiğinden teknik ve temel analiz arasında bir bağlantı kurulmasına olanak sağlayabilir.

Yapay sinir ağları özünde doğrusal olmayan istatistiksel modeller olduğundan, doğrulukları ve tahmin yetenekleri hem matematiksel hem de ampirik olarak sınanabilir. Çeşitli çalışmalarda, teknik ve temel girdilerden işlem sinyalleri üretmek için kullanılan sinir ağlarının, kural tabanlı uzman sistemlerle birleştirildiğinde al-ve-tut stratejilerinden ve geleneksel doğrusal teknik analiz yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verdiği ileri sürülmüştür.

Sinir ağlarının finans alanındaki uygulamaları; tahmin, sınıflandırma, boyut indirgeme ve finansal karar verme gibi alanları kapsar. Zaman içinde sinir ağı yöntemlerinin yazılım araçlarına uygulanması, bu yöntemlerin akademik araştırmaların yanı sıra finansal piyasa uygulamalarında da kullanılmasına olanak sağlamıştır.

Geriye dönük test

Sistematik işlem stratejileri çoğunlukla geçmiş veriler üzerinde sınandıktan sonra uygulanır. Bu süreç geriye dönük test (backtesting) olarak bilinir. Geriye dönük testler sıklıkla teknik göstergeler ve oynaklık ölçüleri için kullanılsa da temel analize dayalı stratejiler dâhil olmak üzere birçok yatırım stratejisine uygulanabilir.

Geleneksel olarak geriye dönük testler elle yapıldığından yalnızca insanlar tarafından seçilen hisse senetleri üzerinde uygulanabiliyor ve bu durum menkul kıymet seçiminde ön bilgi yanlılığına yol açabiliyordu. Bilgisayarların gelişmesiyle birlikte onlarca yıllık tarihsel veriler kullanılarak bütün borsalar üzerinde kısa sürede geriye dönük test yapılabilmektedir.

Bilgisayar kullanımının da sınırlamaları vardır; yalnızca bilgisayar tarafından algoritmik olarak ifade edilebilen işlemler gerçekleştirilebilir. Bazı işlem stratejileri insan yorumuna dayanır ve bilgisayar ortamında uygulanmaya uygun değildir. Tamamen algoritmik biçimde tanımlanabilen teknik göstergeler otomatik geriye dönük test sistemlerinde programlanabilir.

Diğer piyasa tahmin yöntemleriyle birlikte kullanım

John Murphy, teknik analistlerin başlıca bilgi kaynaklarının fiyat, işlem hacmi ve açık pozisyon (open interest) olduğunu belirtir. Göstergeler ve duyarlılık analizi gibi diğer veriler ise ikincil kaynaklar olarak değerlendirilir.

Bununla birlikte birçok teknik analist yalnızca teknik analizle sınırlı kalmaz ve başka piyasa tahmin yöntemlerini de çalışmalarına dâhil eder. Bu yaklaşımın savunucularından John Bollinger, 1980'lerin ortalarında teknik analiz ile temel analizin kesişimi için rasyonel analiz (rational analysis) terimini kullanmıştır. Bir başka yaklaşım olan füzyon analizi, portföy yöneticilerinin performansını geliştirme amacıyla temel analiz ile teknik analizi bir araya getirir.

Teknik analiz ayrıca nicel analiz ve ekonomiyle de birleştirilebilir. Örneğin sinir ağları, piyasalar arasındaki ilişkilerin belirlenmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.

Yatırımcı ve finans bülteni anketleri ile dergi kapaklarından türetilen duyarlılık göstergeleri de teknik analistler tarafından kullanılmaktadır.

Ampirik bulgular

Teknik analizin gerçekten işe yarayıp yaramadığı tartışmalı bir konudur. Yöntemler büyük ölçüde farklılık gösterir ve farklı teknik analistler aynı verilerden zaman zaman birbiriyle çelişen tahminler üretebilir. Birçok yatırımcı olumlu getiriler elde ettiğini ileri sürerken akademik değerlendirmeler teknik analizin öngörü gücünün çoğu zaman sınırlı olduğunu ortaya koymuştur.

95 modern çalışmayı inceleyen bir araştırmada bunların 56'sının teknik analiz için olumlu sonuçlar bildirdiği, ancak veri tarama yanlılığı (data-snooping bias) ve diğer metodolojik sorunların değerlendirmeyi güçleştirdiği belirtilmiştir. Sinir ağları kullanılarak yapılan doğrusal olmayan tahminler bazı çalışmalarda istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar üretmiştir.

Kısa vadeli döviz kurlarındaki destek ve direnç seviyelerini inceleyen bir Federal Reserve çalışma belgesi, bu seviyelerin gün içi trend kesintilerinin tahmin edilmesine yardımcı olduğuna ilişkin güçlü kanıt bulunduğunu, ancak tahmin gücünün incelenen döviz kurları ve şirketler arasında değiştiğini bildirmiştir.

2007 tarihli bir çalışma, Çin piyasasında bazı teknik işlem stratejilerinin etkili olduğunu bildirmiştir. Çalışmada %0,50 işlem maliyeti hesaba katıldıktan sonra hareketli ortalama kesişim kuralının karşıt sürümü, kanal kırılması kuralı ve Bollinger bandı işlem kuralının oluşturduğu alım işlemlerinde anlamlı pozitif getiriler bulunduğu belirtilmiştir.

Brock ve diğerlerinin 1992 tarihli etkili bir çalışması, teknik işlem kurallarını destekleyen sonuçlar elde etmiştir. Sullivan, Timmermann ve White, 1999'da bu çalışmayı veri tarama yanlılığı ve diğer sorunlar açısından yeniden incelemiş ve Brock ve diğerlerinin kullandığı örneklemin veri tarama yanlılığına karşı dayanıklı olduğu sonucuna varmıştır.

Amsterdamlı iktisatçı Gerwin Griffioen'un kapsamlı çalışması ise ABD, Japonya ve Batı Avrupa'daki çoğu hisse senedi endeksi için, küçük işlem maliyetleri hesaba katıldıktan sonra özyinelemeli örneklem dışı tahmin yöntemlerinin kârlı olmadığını bildirmiştir. Ayrıca yeterince yüksek işlem maliyetlerinde, CAPM tahminlerine göre teknik işlemlerin incelenen endekslerin neredeyse tamamında istatistiksel olarak anlamlı, riske göre düzeltilmiş örneklem dışı tahmin gücü göstermediği sonucuna varılmıştır.

İşlem maliyetleri özellikle momentum stratejileri açısından önemlidir. 1996 tarihli kapsamlı bir inceleme, küçük işlem maliyetlerinin dahi bu stratejilerden elde edilebilecek fazla getiriyi ortadan kaldırabileceği sonucuna ulaşmıştır.

MIT profesörü Andrew W. Lo, Harry Mamaysky ve Jiang Wang ile birlikte 2000 yılında Journal of Financeda yayımladığı çalışmada, teknik analizin öznel niteliğini azaltmak amacıyla parametrik olmayan çekirdek regresyonu kullanarak sistematik ve otomatik bir teknik desen tanıma yöntemi önermiştir. Yazarlar, 1962–1996 dönemindeki ABD hisse senetlerini inceleyerek bazı teknik göstergelerin ek bilgi sağladığı ve pratik değer taşıyabileceği sonucuna ulaşmıştır.

Aynı çalışmada Lo, bazı akademik araştırmaların teknik analizin piyasa fiyatlarından yararlı bilgi çıkarmada etkili bir yöntem olabileceğine işaret ettiğini belirtmiştir. Drummond Geometry gibi bazı yöntemler ise farklı zaman dilimlerinden destek ve direnç seviyelerini yakın geleceğe yansıtarak ve bunları ortalamaya dönüş yöntemleriyle birleştirerek geçmiş veriye bağımlılık sorununu azaltmaya çalışır.

Etkin piyasa hipotezi

Etkin piyasa hipotezi (EPH), geçmiş fiyatların gelecekteki fiyatları kârlı biçimde tahmin etmek için kullanılamayacağını ileri sürerek teknik analizin temel varsayımlarıyla çelişir. Bu görüşe göre teknik analiz sistematik biçimde etkili olamaz. İktisatçı Eugene Fama, EPH üzerine temel çalışmalarından birini 1970 yılında Journal of Financeda yayımlamış ve etkin piyasa modelini destekleyen kanıtların kapsamlı olduğunu savunmuştur.

Buna karşılık teknik analiz savunucuları, gelecekteki hisse senedi fiyatlarının yatırımcı beklentilerinden güçlü biçimde etkilenebildiğini ve dolayısıyla geçmiş fiyat hareketlerinin gelecekteki fiyatlarla ilişkili olabileceğini ileri sürer. Ayrıca davranışsal finans araştırmalarına dayanarak piyasa katılımcılarının her zaman EPH'nin varsaydığı ölçüde rasyonel davranmadığını belirtirler.

Teknik analiz savunucuları, irrasyonel insan davranışlarının hisse senedi fiyatlarını etkileyebileceğini ve bu davranışların bazı öngörülebilir sonuçlara yol açabileceğini uzun süredir ileri sürmektedir. David Aronson, davranışsal finansın teknik analiz uygulamalarıyla kesişebileceğini; duygular, bilişsel hatalar, irrasyonel tercihler ve grup davranışlarının piyasa oynaklığını ve bazı piyasa verimsizliklerini açıklayabileceğini ileri sürmüştür.

EPH savunucuları ise bireysel piyasa katılımcılarının her zaman rasyonel davranmamasına veya eksiksiz bilgiye sahip olmamasına rağmen, katılımcıların toplu kararlarının birbirini dengeleyebileceğini savunur. Örneğin iyimser yatırımcıların alımları fiyatı yükseltirken kötümser yatırımcıların satışları bu etkiyi dengeleyebilir. Benzer biçimde, her katılımcının eksik ancak farklı bilgiye sahip olması nedeniyle bu bilgilerin piyasa fiyatında toplu olarak yansıtılabileceği ileri sürülür.

Rasgele yürüyüş hipotezi

Rasgele yürüyüş hipotezi, piyasa katılımcılarının geçmiş fiyat hareketlerindeki tüm bilgileri dikkate aldığı varsayımına dayanan zayıf biçimli etkin piyasa hipotezinden türetilebilir. Princeton iktisatçısı Burton Malkiel, A Random Walk Down Wall Street adlı kitabında desen analizi gibi teknik tahmin araçlarının nihayetinde kendi etkilerini ortadan kaldıracağını savunmuştur: Bir düzenlilik piyasa katılımcıları tarafından bilinir hâle geldiğinde, katılımcıların davranışlarının bu düzenliliğin gelecekte tekrar ortaya çıkmasını engelleyeceğini ileri sürmüştür.

Malkiel, momentumun bazı hisse senedi fiyat hareketlerini açıklayabileceğini ancak fazla getiri elde etmeye yetecek düzeyde olmadığını belirtmiş ve teknik analizi "astroloji"ye benzetmiştir.

1980'lerin sonlarında Andrew Lo ve Craig MacKinlay, rasgele yürüyüş hipotezini sorgulayan bir çalışma yayımladı. Malkiel'e 1999'da verdikleri yanıtta Lo ve MacKinlay, hipotezin uygulanabilirliğini sorgulayan ampirik çalışmaları derledi. Bu çalışmalar hisse senedi fiyat hareketlerinde rasgele olmayan ve potansiyel olarak tahmin edilebilir bir bileşen bulunabileceğini öne sürse de Lo ve MacKinlay, rasgele yürüyüş hipotezinin reddedilmesinin ayrı bir kavram olan etkin piyasa hipotezini zorunlu olarak geçersiz kılmadığını özellikle belirtmiştir.

Andrew Lo'nun 1962–1996 dönemine ait ABD verilerini incelediği 2000 tarihli çalışması, bazı teknik göstergelerin ek bilgi sağlayabileceği ve pratik değere sahip olabileceği sonucuna ulaşmıştır. Burton Malkiel ise Lo ve MacKinlay'ın belirlediği düzensizliklerin işlem yoluyla kâr elde etmek için fazla küçük olduğunu savunmuştur.

Teknik analiz savunucuları, etkin piyasa ve rasgele yürüyüş yaklaşımlarının piyasa katılımcılarının tamamen rasyonel olmaması ve güncel fiyat hareketlerinin önceki hareketlerden bütünüyle bağımsız olmaması gibi piyasa gerçeklerini yeterince dikkate almadığını ileri sürer.

Bazı sinyal işleme araştırmacıları, gerçek hisse senedi verilerinin istatistiksel özelliklerinin Wiener sürecinden farklı olduğunu belirterek hisse senedi fiyatlarının rasgele yürüyüşe benzediği varsayımını sorgulamıştır. Ses ve biyosinyallerin tanımlanmasında kullanılan bazı özellik dönüşümlerinin hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için de kullanılabileceğini ileri sürmüşlerdir.

Rasgele yürüyüş endeksi (RWI), bir hisse senedinin fiyat hareketinin rasgele nitelikte mi yoksa istatistiksel olarak anlamlı bir trendin sonucu mu olduğunu belirlemeye çalışan teknik bir göstergedir. RWI, belirli bir N dönemi boyunca fiyat aralıklarını ölçerek bunları rasgele yürüyüş altında beklenen fiyat hareketleriyle karşılaştırır. Ölçülen aralığın büyümesi daha güçlü bir trendin göstergesi olarak yorumlanır.

Paul V. Azzopardi, Kahneman ve Tversky'nin beklenti teorisini fiyat hareketlerine uygulayarak korkunun fiyatların hızla düşmesine, açgözlülüğün ise fiyatların daha yavaş yükselmesine neden olabileceğine ilişkin bir açıklama önermiştir. Menkul kıymet fiyatlarında gözlenen bu davranışın basit rasgele yürüyüş varsayımıyla uyuşmadığını ileri sürmüştür. Piyasadaki korku ve açgözlülüğün ölçülmesinin yatırımcıların uzun ve kısa pozisyonlarını belirlemesine yardımcı olabileceğini savunmuştur.

Bilimsel teknik analiz

Caginalp ve Balenovich, varlık akışı diferansiyel denklemleri modellerini kullanarak teknik analizdeki başlıca desenlerin bazı temel varsayımlardan üretilebileceğini göstermeye çalışmıştır. Üçgen devam veya dönüş deseni gibi bazı desenler, değerlemeye ilişkin farklı görüşlere sahip iki ayrı yatırımcı grubunun varlığı varsayılarak oluşturulabilir. Modellerin başlıca varsayımları, varlık miktarının sonlu olması ve karar vermede hem trendin hem de değerlemenin kullanılmasıdır. Bu varsayımlar altında birçok desen matematiksel sonuç olarak ortaya çıkmaktadır.

Geleneksel teknik analizin sorunlarından biri, desenlerin nesnel biçimde sınanmasına olanak verecek kesinlikte tanımlanmasının güç olmasıdır.

Japon mum grafiği desenleri, yükseliş veya düşüş trendi içinde birkaç günlük fiyat hareketlerinden oluşur. Caginalp ve Laurent, bu desenler üzerinde geniş ölçekli bir sınama gerçekleştirmiştir. Matematiksel olarak kesin ölçütler belirlenmiş, önce veriler yumuşatılarak kısa vadeli trend tanımlanmış ve ardından sekiz önemli üç günlük mum dönüş deseni parametrik olmayan yöntemlerle incelenmiştir. 1992–1996 dönemindeki tüm S&P 500 hisselerinin günlük verileri kullanıldığında çalışma her bir desen için istatistiksel olarak güçlü sonuçlar bildirmiştir.

Geleneksel teknik analizin temel fikirlerinden biri, oluşmuş bir trendin devam etme eğiliminde olduğudur. Bununla birlikte bu varsayımın sınanması araştırmacıları sıklıkla hisse senedi fiyatlarının rasgele yürüyüşe yakın olduğu sonucuna götürmüştür. Poterba ve Summers'ın bir çalışması, işlem açısından yararlanılamayacak kadar küçük bir trend etkisi bulmuştur. Fischer Black'in belirttiği üzere, işlem fiyatı verilerindeki "gürültü" hipotezlerin sınanmasını güçleştirmektedir.

Caginalp ve Constantine, 1995 yılında değerlemedeki değişiklikleri ortadan kaldırmak amacıyla temelde birbirinin aynı iki kapalı uçlu fonun fiyat oranını kullanmıştır. Çalışmada ertesi günün fiyatına ilişkin en iyi tahminin ne yalnızca önceki günün fiyatı ne de saf momentum fiyatı olduğu; yaklaşık olarak bu ikisinin ortasında bulunduğu bildirilmiştir.

Piyasa fiyatlarının geçmişteki gelişimini fiyat hızı ve fiyat ivmesi açısından tanımlayarak teknik analiz için genel bir çerçeve oluşturulması da denenmiştir. Bu yaklaşım, rasgele yürüyüş piyasa durumundan sapmaları sınıflandırmayı amaçlar. Sınıflandırma, ivmenin hıza göre göreli gücünü tanımlayan Froude sayısı ve eğitim dönemine göre boyutsuzlaştırılmış tahmin zaman ufku olmak üzere iki boyutsuz parametreye dayanır. Çalışmada trend takip eden ve karşıt desenlerin bir arada bulunabildiği ve sonuçların zaman ufkuna bağlı olduğu bildirilmiştir.

Park ve Irwin'in modern çalışmalar üzerine yaptığı bir inceleme, çalışmaların çoğunun teknik analiz açısından olumlu sonuç bildirdiğini göstermiştir.

Caginalp ve DeSantis 2011 yılında, değerlemeyle karşılaştırma yapılabilen kapalı uçlu fonlara ait geniş veri kümelerini kullanarak trend ve direnç gibi teknik analiz unsurlarının nicel geçerliliğini incelemiştir. 100.000'den fazla gözlem içeren veri kümelerinde trend etkisinin değerleme etkisinin en az yarısı kadar önemli olduğunu bildirmişlerdir. İşlem hacmi ve oynaklığın etkileri daha küçük olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur.

Çalışmanın önemli bir yönü trendin doğrusal olmayan etkisidir. Yaklaşık 3,7 standart sapmaya kadar olan pozitif trendlerin pozitif etkisi olduğu, daha güçlü yükseliş trendlerinde ise getiriler üzerinde negatif etkinin ortaya çıktığı bildirilmiştir. Bu durum, yükseliş trendinin büyüklüğü arttıkça kâr realizasyonunun gerçekleşebileceği şeklinde yorumlanmıştır. Düşüş trendlerinde de benzer bir ilişki bulunmuş, ancak "düşüşte alım" etkisinin yaklaşık 4,6 standart sapmalık düşüşe kadar ortaya çıkmadığı belirtilmiştir.

Kim Man Lui ve T. T. L. Chong 2013 yılında, önceki teknik analiz çalışmalarının çoğunun belirli tarihsel veri kümeleri üzerinde belirli işlem kurallarının kârlılığına odaklandığını belirtmiştir. Bu çalışmaların gerçek işlemcilerin davranışlarını dikkate almadığını savunmuşlardır. Deneysel çalışmalarında teknik analiz konusunda daha bilgili işlemcilerin daha az bilgili işlemcilere göre anlamlı ölçüde daha iyi performans gösterdiğini bildirmişlerdir.

Ticker şeridi okuma

Ana madde: Ticker tape

1960'ların ortalarına kadar ticker şeridi okuma (tape reading) yaygın bir teknik analiz biçimiydi. Bu yöntem, fiyat, işlem hacmi ve emir büyüklüğü gibi piyasa bilgilerinin stock ticker adı verilen bir makineden çıkan kâğıt şerit üzerinden okunmasına dayanıyordu. Piyasa verileri aracı kurumlara ve en aktif spekülatörlerin ev ve ofislerine iletiliyordu. Elektronik bilgi panolarının 1960'ların sonlarında yaygınlaşması ve daha sonra grafiklerin kolayca hazırlanmasına olanak veren bilgisayarların gelişmesiyle bu sistem kullanımdan kalkmıştır.

Jesse Livermore, genç yaşlarından itibaren ticker şeridi okumaya ağırlık veren tanınmış borsa işlemcilerinden biriydi. Grafiklere ihtiyaç duymayan ve yalnızca fiyat verilerine dayanan kendi mekanik işlem sistemini geliştirmiş ve buna "piyasa anahtarı" (market key) adını vermiştir. Sistemini 1940 tarihli How to Trade in Stocks kitabında ayrıntılı biçimde açıklamıştır. Livermore'un sistemi geçmiş fiyat verilerini kullanarak trend ve düzeltme gibi piyasa evrelerini belirlemeye çalışıyordu. Ayrıca hisse senetlerinin davranışlarından ve küçük piyasa emirleri yoluyla likiditeyi sınadığı "piyasa testi" yönteminden tahmin ettiği işlem hacmi verilerinden de yararlanıyordu.

Kotasyon panosu

Teknik analizin tarihsel olarak kullanılan bir başka biçimi, borsa verilerinin kotasyon panolarından yorumlanmasıydı. Elektronik ekranlardan önce bunlar borsalarda bulunan büyük kara tahtalardı ve borsada işlem gören başlıca finansal varlıklara ilişkin bilgiler, fiyat hareketlerinin incelenebilmesi için üzerlerine yazılırdı.

Panolardaki veriler tebeşirle elle güncellenirdi. Bazı veriler borsa dışındaki aracı kurumlara ve benzeri yerlere ticker şeridi, telgraf, telefon ve daha sonra teleks aracılığıyla aktarılırdı.

Bu analiz aracı hem doğrudan borsadaki piyasa profesyonelleri hem de gazetelerde yayımlanan ve bir önceki günün işlemlerini gösteren basılı tablolar aracılığıyla genel kamu tarafından, özellikle salınım işlemi (swing trading) ve pozisyon işlemlerinde kullanılmıştır.

Grafik terimleri ve göstergeler

Kavramlar

  • Ortalama gerçek aralık (average true range) — fiyat boşluklarına göre düzeltilmiş ortalama günlük işlem aralığı.
  • Kırılma (breakout) — fiyatların önceki bir destek veya direnç bölgesini güçlü biçimde aşması; çoğu zaman, ancak her zaman değil, işlem hacmindeki artışla birlikte görülür.
  • Grafik deseni — bir menkul kıymet veya emtia fiyatının grafik üzerindeki hareketlerinin oluşturduğu ayırt edilebilir desen.
  • Döngüler — fiyat hareketindeki olası değişikliklere ilişkin zaman hedefleri.
  • Ölü kedi sıçraması — bir hisse senedi fiyatındaki sert düşüşün ardından, düşüş devam etmeden önce meydana gelen ılımlı ve geçici yükseliş.
  • Elliott dalga ilkesi ve altın oran — birbirini izleyen fiyat hareketlerini ve geri çekilmeleri hesaplamak amacıyla kullanılır.
  • Fibonacci oranları — destek, direnç ve geri çekilme yüzdelerinin belirlenmesinde kılavuz olarak kullanılır.
  • Momentum — fiyat değişim hızı.
  • Nokta ve şekil analizi — sayısal filtreler kullanan ve oluşturulmasında zamanı büyük ölçüde göz ardı eden fiyat temelli analiz yaklaşımı.
  • Direnç — net satış faaliyetinde artışa yol açabilecek fiyat seviyesi.
  • Destek — net alım faaliyetinde artışa yol açabilecek fiyat seviyesi.
  • Trend — fiyat hareketinin uzun bir süre belirli bir yönde devam etme eğilimi.

Grafik türleri

  • Mum grafiği — Japon kökenli olup OHLC grafiğine benzer. Açılış ile kapanış fiyatı arasındaki alan genişletilip doldurularak bu iki fiyat arasındaki ilişki vurgulanır. Batı piyasalarında çoğu zaman siyah veya kırmızı mum gövdeleri kapanışın açılıştan düşük olduğunu; beyaz, yeşil veya mavi mumlar ise kapanışın açılıştan yüksek olduğunu gösterir.
  • Çizgi grafiği — kapanış fiyatlarını çizgi parçalarıyla birbirine bağlar. Çizgi, açılış, en yüksek veya en düşük fiyatlar kullanılarak da oluşturulabilir.
  • Açılış-en yüksek-en düşük-kapanış grafiği (OHLC) — çubuk grafik olarak da bilinir. Bir işlem döneminin en yüksek ve en düşük fiyatları arasındaki aralığı dikey çizgiyle; açılış ve kapanış fiyatlarını ise bu çizgi üzerindeki yatay işaretlerle gösterir. Genellikle soldaki işaret açılışı, sağdaki işaret kapanışı temsil eder.
  • Nokta ve şekil grafiği — sayısal filtreler kullanan, zaman bilgisini yalnızca sınırlı biçimde dikkate alan ve grafiğin oluşturulmasında zamanı esas olarak göz ardı eden grafik türü.

Grafik üzeri göstergeler

Grafik üzeri göstergeler (overlays) genellikle ana fiyat grafiğinin üzerine yerleştirilir.

  • Bollinger Bantları — fiyat oynaklığına dayalı bantlar.
  • Kanal — birbirine paralel iki trend çizgisinden oluşur.
  • Ichimoku Kinko Hyo — zamanı ve bir mumun en yüksek ile en düşük fiyatının orta noktasını dikkate alan, hareketli ortalama temelli sistem.
  • Hareketli ortalama — belirli bir zaman penceresindeki fiyatların ortalamasının her zaman noktası için yeniden hesaplanmasıyla elde edilen gösterge; dinamik bir trend çizgisi olarak düşünülebilir.
  • Parabolik SAR — güçlü bir trend sırasında fiyatların parabolik bir eğri içinde kalma eğiliminden hareket eden, Wilder tarafından geliştirilen iz süren durdurma (trailing stop) göstergesi.
  • Pivot noktası — belirli bir döviz veya hisse senedinin en yüksek, en düşük ve kapanış fiyatlarının sayısal ortalamasından türetilir.
  • Direnç — fiyatın üzerinde tavan işlevi görebilecek fiyat seviyesi.
  • Destek — fiyatın altında taban işlevi görebilecek fiyat seviyesi.
  • Trend çizgisi — en az iki tepe veya iki dip kullanılarak çizilen eğimli çizgi.
  • Zig Zag — belirli bir yüzdeden daha büyük fiyat hareketlerini filtreleyerek gösteren grafik üzeri gösterge.

Piyasa genişliği göstergeleri

Bu göstergeler geniş piyasa genelinden elde edilen istatistiklere dayanır.

Fiyat temelli göstergeler

Bu göstergeler genellikle ana fiyat grafiğinin altında veya üstünde gösterilir.

  • Ortalama yön endeksi (ADX) — trendin gücünü ölçmek için yaygın kullanılan gösterge.
  • Emtia kanal endeksi (CCI) — döngüsel trendleri belirlemek amacıyla kullanılan gösterge.
  • MACD — hareketli ortalama yakınsama/ıraksaması.
  • Momentum — fiyat değişim hızı.
  • Göreli güç endeksi (RSI) — fiyat hareketinin göreli gücünü gösteren osilatör.
  • Göreli Dinçlik Endeksi (RVI) — yakın dönemdeki fiyat hareketinin gücünü ve devam etme olasılığını ölçmeye çalışan osilatör.
  • Stokastik osilatör — kapanış fiyatının yakın dönem işlem aralığındaki konumunu ölçer.
  • TRIX — üç kez yumuşatılmış üstel hareketli ortalamanın eğimini gösteren osilatör.
  • Vortex Göstergesi — trendlerin varlığını, devamını, başlangıcını veya sona ermesini belirlemeye yönelik gösterge.

Hacim temelli göstergeler

  • Birikim/dağıtım endeksi — kapanış fiyatının gün içindeki fiyat aralığındaki konumuna dayanır.
  • Para akışı endeksi — fiyat ve işlem hacmini birlikte kullanan momentum göstergesi.
  • Denge işlem hacmi (on-balance volume, OBV) — alım ve satım baskısını işlem hacmi üzerinden değerlendiren momentum göstergesi.

Göstergelerin birlikte kullanımı

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ a b Kirkpatrick & Dahlquist (2006), s. 3
  2. ^ Lo, Andrew W.; Hasanhodzic, Jasmina (2010). The Evolution of Technical Analysis: Financial Prediction from Babylonian Tablets to Bloomberg Terminals. Bloomberg Press. s. 150. ISBN 978-1-57660-349-9. 
  3. ^ a b Irwin, Scott H.; Park, Cheol-Ho (2007). "What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis?". Journal of Economic Surveys. 21 (4): 786-826. doi:10.1111/j.1467-6419.2007.00519.x. 
  4. ^ a b Osler, Karen (Temmuz 2000). "Support for Resistance: Technical Analysis and Intraday Exchange Rates," FRBNY Economic Policy Review (özet ve çalışma burada 7 Kasım 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.).
  5. ^ a b c d 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. Bibcode:2000JFin...55.1705L. doi:10.1111/0022-1082.00265. 
  6. ^ Joseph de la Vega, Confusión de Confusiones, 1688
  7. ^ Nison, Steve (1991). Japanese Candlestick Charting Techniques. New York Institute of Finance. ss. 15-18. ISBN 978-0-13-931650-0. 
  8. ^ Nison, Steve (1994). Beyond Candlesticks: New Japanese Charting Techniques Revealed, John Wiley and Sons, s. 14. 0-471-00720-X
  9. ^ Paul V. Azzopardi, "Behavioral Technical Analysis", aynı eser
  10. ^ Penn, David (Ekim 2002). "The Titans of Technical Analysis" (İngilizce). Technical Analysis of Stocks & Commodities.  Eksik ya da boş |url= (yardım)Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link)
  11. ^ a b c d Murphy, John J. Technical Analysis of the Financial Markets. New York Institute of Finance, 1999, ss. 1–5, 24–31. 0-7352-0066-1
  12. ^ "PrimePair.com Head and Shoulders Pattern". 6 Ocak 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Ocak 2015. 
  13. ^ Elder (1993), Part III: Classical Chart Analysis
  14. ^ Elder (1993), Part II: "Mass Psychology"; Chapter 17: "Managing versus Forecasting", ss. 65–68
  15. ^ a b Wilmott, Paul (2007). "Appendix B, özellikle s. 628". Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance. Wiley. ISBN 978-0-470-31958-1. 
  16. ^ Akston, Dr. Hugh (13 Ocak 2009). "Beating the Quants at Their Own Game". Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link)
  17. ^ Murphy, John J. (1999). Technical Analysis of the Financial Markets (İngilizce). New York Institute of Finance. ss. 55-64. ISBN 978-0-7352-0066-1. 
  18. ^ Elder (2008), Bölüm 1 – "Trend vs Counter-Trending Trading" bölümü
  19. ^ "Beware of the Stock Market as a Self-Fulfilling Prophecy". 29 Mart 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Ağustos 2012. 
  20. ^ a b Kahn, Michael N. (2006). Technical Analysis Plain and Simple: Charting the Markets in Your Language, Financial Times Press, Upper Saddle River, New Jersey, s. 80. 0-13-134597-4.
  21. ^ Baiynd, Anne-Marie (2011). The Trading Book: A Complete Solution to Mastering Technical Systems and Trading Psychology. McGraw-Hill. s. 272. ISBN 978-0-07-176649-4. 25 Mart 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  22. ^ Kirkpatrick & Dahlquist (2006), s. 87
  23. ^ Kirkpatrick & Dahlquist (2006), s. 86
  24. ^ Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians, s. 7
  25. ^ "Home – Australian Technical Analysts Association". Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link)
  26. ^ "Home". Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link)
  27. ^ "CMT Association Knowledge Base". 14 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Ağustos 2017. 
  28. ^ Wiley (2021). CMT Level I 2021: An Introduction to Technical Analysis. Wiley. ISBN 978-1-119-76805-0. 
  29. ^ Schwager, Jack D. (1999). Getting Started in Technical Analysis (İngilizce). John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-29542-6. 
  30. ^ K. Funahashi, On the approximate realization of continuous mappings by neural networks, Neural Networks, cilt 2, 1989
  31. ^ K. Hornik, Multilayer feed-forward networks are universal approximators, Neural Networks, cilt 2, 1989
  32. ^ R. Lawrence. Using Neural Networks to Forecast Stock Market Prices 30 Eylül 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  33. ^ B. Egeli vd. Stock Market Prediction Using Artificial Neural Networks 20 Haziran 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  34. ^ M. Zekić. Neural Network Applications in Stock Market Predictions – A Methodology Analysis 24 Nisan 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  35. ^ McNelis, Paul D. (2005). Neural Networks in Finance: Gaining Predictive Edge in the Market (İngilizce). Academic Press. ISBN 978-0-12-485967-8. 
  36. ^ Elder (1993), ss. 54, 116–118
  37. ^ Elder (1993)
  38. ^ ltd, Research and Markets. "The Capital Growth Letter – Research and Markets". 24 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Nisan 2008. 
  39. ^ "Archived copy". 12 Ocak 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Ağustos 2007. 
  40. ^ "SFO". Archived from the original on 6 Ekim 2007. Erişim tarihi: 27 Ağustos 2007. KB1 bakım: Uygun olmayan url (link)
  41. ^ Browning, E.S. (31 Temmuz 2007). "Reading market tea leaves". The Wall Street Journal Europe. Dow Jones. ss. 17-18. 
  42. ^ Skabar, Cloete, Networks, Financial Trading and the Efficient Markets Hypothesis 18 Temmuz 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  43. ^ Balsara, Nauzer J.; Chen, Gary; Zheng, Lin (Nisan 2007). "The Chinese Stock Market: An Examination of the Random Walk Model and Technical Trading Rules". The Quarterly Journal of Business and Economics. Archived from the original on 4 Aralık 2008 – FindArticles vasıtasıyla. KB1 bakım: Uygun olmayan url (link)
  44. ^ Brock, William, vd. "Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns." The Journal of Finance, cilt 47, no. 5, 1992, ss. 1731–64.
  45. ^ Sullivan, R.; Timmermann, A.; White, H. (1999). "Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap". The Journal of Finance. 54 (5): 1647-1691. doi:10.1111/0022-1082.00163. 
  46. ^ Griffioen, Technical Analysis in Financial Markets
  47. ^ Chan, L.K.C.; Jegadeesh, N.; Lakonishok, J. (1996). "Momentum Strategies". The Journal of Finance. 51 (5): 1681-1713. doi:10.2307/2329534. JSTOR 2329534. 
  48. ^ David Keller, Breakthroughs in Technical Analysis; New Thinking from the World's Top Minds, New York, Bloomberg Press, 2007, 978-1-57660-242-3, ss. 1–19
  49. ^ Eugene Fama, "Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work," The Journal of Finance, cilt 25, sayı 2 (Mayıs 1970), ss. 383–417.
  50. ^ a b Aronson, David R. (2006). Evidence-Based Technical Analysis 2 Haziran 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Hoboken, New Jersey: John Wiley and Sons, ss. 357, 355–356, 342. 978-0-470-00874-4.
  51. ^ Prechter, Robert R Jr; Parker, Wayne D (2007). "The Financial/Economic Dichotomy in Social Behavioral Dynamics: The Socionomic Perspective". Journal of Behavioral Finance. 8 (2): 84-108. doi:10.1080/15427560701381028. KB1 bakım: Birden fazla ad: yazar listesi (link)
  52. ^ a b Clarke, J., T. Jandik ve Gershon Mandelker (2001). "The efficient markets hypothesis," Expert Financial Planning: Advice from Industry Leaders, ed. R. Arffa, 126–141. New York: Wiley & Sons.
  53. ^ Burton Malkiel, A Random Walk Down Wall Street, W. W. Norton & Company (Nisan 2003), s. 168.
  54. ^ a b Robert Huebscher. Burton Malkiel Talks the Random Walk. 7 Temmuz 2009.
  55. ^ Lo, Andrew; MacKinlay, Craig. A Non-Random Walk Down Wall Street, Princeton University Press, 1999. 978-0-691-05774-3
  56. ^ Poser, Steven W. (2003). Applying Elliott Wave Theory Profitably, John Wiley and Sons, s. 71. 0-471-42007-7.
  57. ^ Eidenberger, Horst (2011). Fundamental Media Understanding. Atpress. 978-3-8423-7917-6.
  58. ^ "AsiaPacFinance.com Trading Indicator Glossary". 1 Eylül 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Ağustos 2011. 
  59. ^ Azzopardi, Paul V. (2012), Why Financial Markets Rise Slowly but Fall Sharply: Analysing market behaviour with behavioural finance, Harriman House, ASIN: B00B0Y6JIC
  60. ^ "Fear & Greed Index - Investor Sentiment". 25 Mayıs 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  61. ^ Gunduz Caginalp; Donald Balenovich (2003). "A theoretical foundation for technical analysis" (PDF). Journal of Technical Analysis. 59: 5-22. 24 Eylül 2015 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi11 Mayıs 2015. 
  62. ^ Caginalp, G.; Laurent, H. (1998). "The Predictive Power of Price Patterns". Applied Mathematical Finance. 5 (3–4): 181-206. doi:10.1080/135048698334637. 
  63. ^ Poterba, J.M.; Summers, L.H. (1988). "Mean reversion in stock prices: Evidence and Implications". Journal of Financial Economics. 22: 27-59. doi:10.1016/0304-405x(88)90021-9. 
  64. ^ Black, F (1986). "Noise". Journal of Finance. 41 (3): 529-43. doi:10.1111/j.1540-6261.1986.tb04513.x Özgürce erişilebilir. 
  65. ^ Caginalp, G.; Constantine, G. (1995). "Statistical inference and modeling of momentum in stock prices". Applied Mathematical Finance. 2 (4): 225-242. doi:10.1080/13504869500000012. 
  66. ^ J. V. Andersen, S. Gluzman ve D. Sornette, Fundamental Framework for Technical Analysis, European Physical Journal B 14, 579–601 (2000)
  67. ^ C-H Park ve S.H. Irwin, "The Profitability of Technical Analysis: A Review" AgMAS Project Research Report No. 2004-04
  68. ^ G. Caginalp ve M. DeSantis, "Nonlinearity in the dynamics of financial markets," Nonlinear Analysis: Real World Applications, 12(2), 1140–1151, 2011.
  69. ^ K.M. Lui ve T.T.L Chong, "Do Technical Analysts Outperform Novice Traders: Experimental Evidence" Economics Bulletin. 33(4), 3080–3087, 2013.
  70. ^ Livermore (1940)
  71. ^ Lefèvre (2000), ss. 1, 18
  72. ^ Lefèvre (2000), s. 17
  73. ^ Livermore (1940), ss. 17–18

Bibliyografya

Ek okuma

  • Azzopardi, Paul V. Behavioural Technical Analysis: An introduction to behavioural finance and its role in technical analysis. Harriman House, 2010. 978-1905641413
  • Colby, Robert W. The Encyclopedia of Technical Market Indicators. 2. baskı. McGraw Hill, 2003. 0-07-012057-9
  • Covel, Michael. The Complete Turtle Trader. HarperCollins, 2007. 9780061241703
  • Douglas, Mark. The Disciplined Trader. New York Institute of Finance, 1990. 0-13-215757-8
  • Edwards, Robert D.; Magee, John; Bassetti, W.H.C. Technical Analysis of Stock Trends, 9. baskı. American Management Association, 2007. 0-8493-3772-0
  • Fox, Justin. The Myth of the Rational Market. HarperCollins, 2009. 9780060598990
  • Hurst, J. M. The Profit Magic of Stock Transaction Timing. Prentice-Hall, 1972. 0-13-726018-0
  • Neill, Humphrey B. Tape Reading & Market Tactics. İlk baskı 1931. Market Place, 2007 yeniden basımı. 1592802621
  • 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. 0-07-138193-7
  • Raschke, Linda Bradford; Connors, Lawrence A. Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. M. Gordon Publishing Group, 1995. 0-9650461-0-9
  • 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. 0935219099
  • Wilder, J. Welles. New Concepts in Technical Trading Systems. Trend Research, 1978. 0-89459-027-8
  • Ladis Konecny, Stocks and Exchange – the only Book you need, 2013, 9783848220656, teknik analiz: Bölüm 8.
  • Schabacker, Richard W. Stock Market Theory and Practice, 2011. 9781258159474
  • Murphy, John J. Technical Analysis of The Financial Markets, 1986. 9780735200661

Dış bağlantılar

Uluslararası ve ulusal kuruluşlar