テクニカル分析
金融において、テクニカル分析とは、主に価格や出来高といった過去の市場データの研究を通じて、価格の方向性を分析および予測するための分析手法です。アクティブ運用の一種として、現代ポートフォリオ理論の多くと矛盾する立場にあります。テクニカル分析の有効性は、株式市場の価格は基本的に予測不可能であるとする効率的市場仮説によって疑問視されており、テクニカル分析が何らかの利益をもたらすかどうかに関する研究結果は一貫していません。企業の財務諸表、健全性、および市場や経済全体の状況を考慮するファンダメンタルズ分析とは区別されます。
概要
金融において、テクニカル分析とは、主に価格や出来高といった過去の市場データの研究を通じて、価格の方向性を分析および予測するための分析手法です。アクティブ運用の一種として、現代ポートフォリオ理論の多くと矛盾する立場にあります。テクニカル分析の有効性は、株式市場の価格は基本的に予測不可能であるとする効率的市場仮説によって疑問視されており、テクニカル分析が何らかの利益をもたらすかどうかに関する研究結果は一貫していません。企業の財務諸表、健全性、および市場や経済全体の状況を考慮するファンダメンタルズ分析とは区別されます。
歴史
テクニカル分析の原則は、何百年もの金融市場データから導き出されています。テクニカル分析のいくつかの側面は、17世紀におけるアムステルダムの商人ジョセフ・デ・ラ・ベガによるオランダの金融市場の記述の中に現れ始めました。アジアでは、テクニカル分析は18世紀初頭に本間宗久によって開発された手法であると言われており、それが発展してローソク足技術となり、今日ではテクニカル分析のチャート作成ツールとなっています。 ジャーナリストのチャールズ・ダウ（1851年～1902年）は、アメリカの株式市場データを収集して綿密に分析し、その結論の一部を『ウォール・ストリート・ジャーナル』紙の社説で発表しました。彼はこのデータに見出される可能性のあるパターンや景気循環を信じており、この概念は後に「ダウ理論」として知られるようになりました。しかし、ダウ自身は自分のアイデアを株式取引戦略として使用することを推奨したことはありませんでした。 1920年代および1930年代には、リチャード・W・シャバッカーが著作『株価理論と実践』および『テクニカル・マーケット・分析』の中で、チャールズ・ダウとウィリアム・ピーター・ハミルトンの業績を受け継ぐ数々の書籍を出版しました。1948年には、ロバート・D・エドワーズとジョン・マギーが『株価トレンドのテクニカル分析』を出版し、この分野の決定版の一つとして広く見なされています。これはもっぱらトレンド分析とチャートパターンに関するものであり、現在に至るまで利用され続けています。初期のテクニカル分析は、現代のような高度な統計分析を行うためのコンピュータの処理能力がなかったため、ほぼ例外なくチャートの分析でした。チャールズ・ダウは、ポイント・アンド・フィギュア・チャート分析の原型を考案したと伝えられています。経済学の独立した分野として行動経済学が台頭するにつれ、ポール・V・アゾパルディはテクニカル分析と行動経済学を結合し、「行動テクニカル分析」という用語を作りました。 分析手法のその他のパイオニアとしては、20世紀初頭にそれぞれの手法を開発したラルフ・ネルソン・エリオット、ウィリアム・デルベルト・ガンのほか、リチャード・ワイコフなどが挙げられます。
一般説明
ファンダメンタルズアナリストは、利益、配当、資産、品質、比率、新製品、調査などを検証します。テクニカルアナリストは多くの手法、ツール、技術を採用しますが、その1つがチャートの使用です。チャートを使用して、テクニカル分析の専門家は金融市場における価格パターンや市場トレンドを特定しようと試み、それらのパターンを活用しようと試みます。 チャートを使用するテクニカルアナリストは、よく知られたヘッド＆ショルダーやダブルトップ/ボトムの反転パターンなどの典型的な価格チャートパターンを探し、テクニカル指標や移動平均を研究し、支持線、抵抗線、チャネルなどの形態や、フラッグ、ペナント、バランス・デイ、カップル・アンド・ハンドルといったより難解なフォーメーションを探します。 テクニカルアナリストはまた、価格の数学的変換（上昇および下降出来高、騰落データ、その他の入力をしばしば含む）であるものなど、多種多様な市場指標を広く使用しています。これらの指標は、資産がトレンドにあるかどうか、もしそうであればその方向性と継続の確率を評価するのに役立てられます。テクニカルアナリストはまた、価格/出来高指数と市場指標の間の関係性も探ります。例としては、移動平均、相対力指数（RSI）、MACDなどが挙げられます。その他の研究分野には、オプションの変化（インプライド・ボラティリティ）とプット/コール比率の価格との相関関係が含まれます。プット/コール比率、強気/弱気比率、空売り残高、インプライド・ボラティリティなどのセンチメント指標も同様に重要です。 テクニカル分析には多くの手法が存在します。異なる手法の信奉者（例えば、日本の米商人によって開発された最も古い形態のテクニカル分析であるローソク足分析、ハーモニック、ダウ理論、エリオット波動理論など）は他のアプローチを無視するかもしれませんが、多くのトレーダーは複数の手法の要素を組み合わせています。一部のテクニカルアナリストは、特定の時点で特定の金融商品がどのパターンを反映しており、そのパターンの解釈がどうあるべきかを判断するために主観的な判断を用います。また、パターンの識別と解釈に対して厳密に機械的または体系的なアプローチを採用する人々もいます。
ファンダメンタルズ分析との比較
テクニカル分析とは対照的なのがファンダメンタルズ分析です。これは、投資家が金融市場に価格を付ける方法に影響を与える経済的およびその他の基礎的要因の研究です。これには、企業の最近のEBITDA数値のような通常の企業指標、取締役会における最近の人事異動の推定影響、地政学的考察、さらには地球温暖化の推定将来影響のような科学的要因まで含まれる場合があります。純粋な形態のテクニカル分析では、価格にはすでにすべての基礎的要因が反映されていると主張することがあります。将来のトレンドを発見することはテクニカル指標が設計された目的ですが、テクニカル指標もファンダメンタルズ指標も完璧ではありません。トレーダーによってはテクニカル分析またはファンダメンタルズ分析のいずれか一方のみを使用する者もいれば、両方のタイプを使用して取引の決定を下す者もいます。
定量分析との比較
定量分析との対比は、ファンダメンタルズ分析との違いほど明確ではありません。一部の資料ではテクニカル分析と定量分析を多かれ少なかれ同義語として扱う一方で、他の資料では明確な区別を設けています。例えば、定量分析の専門家であるポール・ウィルモットは、テクニカル分析は「チャート作成」（グラフ表現の外挿に基づく予測の作成）に他ならず、テクニカル分析に予測力が備わっていることはめったにないと示唆しています。
原則
テクニカル分析の核心的な原則は、市場の価格にはその市場に影響を与えるすべての関連情報が反映されているというものです。したがって、テクニカルアナリストは経済、ファンダメンタルズ、ニュースイベントなどの外部要因ではなく、証券や商品の取引パターンの歴史に注目します。投資家の集合的でパターン化された行動のために、価格の動きはそれ自体を繰り返す傾向があると信じられています。それゆえ、テクニカル分析は特定可能な価格のトレンドと状況に焦点を当てます。
市場の動きはすべてを割引く
すべての関連情報がすでに価格に反映されているという前提に基づき、テクニカルアナリストは、既知および知覚されたその情報について投資家がどう考えているかを理解することが重要であると考えています。
価格はトレンドを描いて動く
テクニカルアナリストは、価格が方向性を持って、すなわち上向き、下向き、あるいは横ばい（フラット）、またはそれらの組み合わせでトレンドを形成すると信じています。価格トレンドの基本的な定義は、もともとダウ理論によって提唱されました。 明確なトレンドを持っていた証券の一例として、2001年11月から2002月までのAOLが挙げられます。このトレンドを認識したテクニカルアナリストやトレンドフォロワーは、この証券を売却する機会を探すでしょう。AOLの価格は一貫して下方に動いています。株価が上昇するたびに売り手が市場に参入して株を売却するため、価格の「ジグザグ」した動きが生じます。「切り下がった高値（lower highs）」と「切り下がった安値（lower lows）」の連続は、下降トレンドにある株の顕著な兆候です。言い換えれば、株価が下方に動くたびに、それは以前の相対的な安値の価格を下回りました。株価が上方に動くたびに、それは以前の相対的な高値の水準に到達できませんでした。 切り下がった安値と切り下がった高値の連続は8月まで始まらなかったことに注意してください。その後、AOLは、その月の初めに設定された相対的な安値を下回らない安値をつけます。同じ月の後半に、株価は直近の相対的な高値と等しい相対的な高値をつけます。この時点で、テクニカルアナリストは下降トレンドが少なくとも一時停止しており、もしかすると終了しつつあるという強い兆候を見出し、その時点でその株の積極的な売却をおそらく停止するでしょう。
歴史は繰り返す傾向がある
テクニカルアナリストは、投資家がその先祖である投資家の行動を集合的に繰り返すと信じています。テクニカルアナリストにとって、市場における感情は不合理であるかもしれませんが、それらは存在します。投資家の行動は非常に頻繁に繰り返されるため、認識可能で予測可能な価格パターンがチャート上で発展するとテクニカルアナリストは信じています。これらのパターンの認識により、テクニカルアナリストは成功確率のより高い取引を選択することが可能になります。 テクニカル分析はチャート作成に限定されませんが、常に価格トレンドを考慮します。例えば、多くのテクニカルアナリストは投資家センチメントの調査を監視しています。これらの調査は、参加者の市場センチメント、具体的には彼らが「弱気（ベア）」であるか「強気（ブル）」であるかを測定します。テクニカルアナリストはこれらの調査を利用して、トレンドが継続するか、あるいは反転が生じる可能性があるかを判断するのに役立てます。調査が極端な投資家センチメントを報告しているとき、彼らは変化を予想する可能性が最も高くなります。例えば、圧倒的な強気を示す調査は、上昇トレンドが反転する可能性のある証拠となります。その前提は、ほとんどの投資家が強気であれば、彼らはすでに市場を購入している（より高い価格を予想している）ということです。そして、ほとんどの投資家が強気であり投資しているため、買い手がほとんど残っていないと仮定されます。これにより、強気のセンチメントにもかかわらず、買い手よりも多くの潜在的な売り手が残されることになります。これは価格が下降トレンドに向かうことを示唆しており、逆張り投資の一例です。
業界
この業界は、地域および全国組織の連盟である国際テクニカルアナリスト連盟（IFTA）によって世界的に代表されています。米国では、この業界はCMT協会および米国プロフェッショナルテクニカルアナリスト協会（AAPTA）の両方によって代表されています。米国はまた、サンフランシスコテクニカル証券アナリスト協会（TSAASF）によっても代表されています。英国では、この業界はテクニカルアナリスト協会（STA）によって代表されています。STAはIFTAの創設メンバーであり、最近50周年を迎え、テクニカル分析ディプロマの資格をアナリストに授与しています。カナダでは、この業界はカナダテクニカルアナリスト協会によって代表されています。オーストラリアでは、この業界はオーストラリアテクニカルアナリスト協会（ATAA、IFTAに加盟）およびオーストラリアプロフェッショナルテクニカルアナリスト（APTA）Inc.によって代表されています。 プロフェッショナルなテクニカル分析の学会は、テクニカル分析の分野を記述する知識体系の構築に取り組んできました。知識体系は、テクニカル分析がどのように、そしてなぜ機能するのかを定義する方法として、この分野の中心的な存在です。それはその後、学界だけでなく規制機関によっても、その分野のための適切な研究や基準を開発する際に使用される可能性があります。CMT協会は知識体系を出版しており、これはチャータード・マーケット・テクニシャン（CMT）試験の構造となっています。
ソフトウェア
テクニカル分析ソフトウェアは、金融市場（例：株式市場）のレビューと予測においてテクニカルアナリストをサポートする、チャート作成、分析、およびレポート機能を自動化します。Webベースの株価分析プラットフォームは、テクニカル指標とチャートベースの分析を組み合わせることができます。 従来の意味でのインストール型デスクトップソフトウェアパッケージに加え、業界では、RESTful HTTPやイントラネットプロトコルを介してテクニカル指標（例：MACD、ボリンジャーバンド）を提供する、クラウドベースのアプリケーションやアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の台頭が見られます。 現代のテクニカル分析ソフトウェアは、ソフトウェアパッケージをダウンロードしてインストールする必要なく、Webアプリケーションまたはスマートフォンアプリケーションとして利用できることがよくあります。それらの中には、統合されたプログラミング言語や自動バックテストツールを提供しているものさえあります。
ニューラルネットワーク
実用的な最初のタイプが登場した1990年代初頭以来、人工ニューラルネットワーク（ANN）は急速に人気を高めてきました。それらは、生物学的ニューラルネットワークの仕組みにインスピレーションを得た、人工知能の適応型ソフトウェアシステムです。それらが使用されるのは、データ内の複雑なパターンを検出することを学習できるからです。数学的な用語では、それらは汎用関数近似器であり、適切なデータを与えられ正しく設定されれば、あらゆる入出力関係を捉えてモデル化できることを意味します。これにより、チャートの人間による解釈や売買シグナルを生成するための一連のルールが不要になるだけでなく、ファンダメンタルズ分析で使用される変数を入力として使用できるため、ファンダメンタルズ分析への架け橋も提供されます。 ANNは本質的に非線形統計モデルであるため、その精度と予測能力は数学的にも経験的にもテスト可能です。様々な研究において、著者らは、様々なテクニカルおよびファンダメンタルズの入力値を与えられて取引シグナルを生成するために使用されるニューラルネットワークが、ルールベースのエキスパートシステムと組み合わされた場合、買い持ち戦略や従来の線形テクニカル分析方法を大幅に上回る性能を発揮したと主張しています。 このような適応システムの高度な数学的性質により、金融分析用ニューラルネットワークは主に学術研究のサークル内に留まってきましたが、近年ではよりユーザーフレンドリーなニューラルネットワークソフトウェアによって、この技術がトレーダーにとってより身近なものとなっています。
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