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Analisi tecnica su Investing.com
L’analisi tecnica è una disciplina di trading utilizzata per valutare gli investimenti e identificare le opportunità di trading analizzando le tendenze statistiche raccolte dall’attività di trading, come il movimento dei prezzi e il volume. A differenza dell’analisi fondamentale, che cerca di valutare il valore di un titolo in base ai risultati aziendali, come le vendite e gli utili, l’analisi tecnica si concentra sullo studio del prezzo e del volume.
Gli strumenti dell’analisi tecnica vengono utilizzati per esaminare il modo in cui la domanda e l’offerta di un titolo influiscono sulle variazioni di prezzo, volume e volatilità implicita. L’analisi tecnica parte dal presupposto che l’attività di trading passata e le variazioni di prezzo di un titolo possono essere validi indicatori dei futuri movimenti di prezzo del titolo, se abbinati a regole di investimento o di trading adeguate.
Viene spesso utilizzato per generare segnali di trading a breve termine da vari strumenti grafici, ma può anche contribuire a migliorare la valutazione della forza o della debolezza di un titolo rispetto al mercato più ampio o a uno dei suoi settori. Queste informazioni aiutano gli analisti a migliorare la loro stima di valutazione complessiva.
Esempio di analisi tecnica
L’analisi tecnica si basa sull’analisi della storia commerciale di una società. Questo approccio prevede i movimenti e le tendenze future dei prezzi esaminando i movimenti passati dei prezzi, l’attività di mercato, i prezzi e il volume degli scambi.
L’analisi tecnica non è uno studio del valore intrinseco, o reale, di una società. Anzi, non riguarda affatto l’azienda. I movimenti dei prezzi e il volume degli scambi sono gli elementi chiave dell’analisi tecnica, non i fondamentali dell’azienda come gli utili e il flusso di cassa o la qualità del team di gestione.
Il dato più comunemente utilizzato nell’analisi tecnica è il prezzo. Più precisamente, le variazioni storiche del prezzo nel tempo. Questo perché gli analisti tecnici ritengono che seguire e analizzare le variazioni di prezzo nel tempo possa aiutarli a prevedere i movimenti di prezzo.
La premessa generale è che le variazioni di prezzo non sono arbitrarie, ma seguono invece modelli che possono essere determinati studiando i dati storici. Gli analisti tecnici ritengono che le azioni umane muovano i prezzi delle azioni e che le azioni umane si ripetano in schemi nel tempo.
Analisi tecnica del Forex
L’analisi fondamentale cerca di individuare i titoli che offrono un forte potenziale di crescita a un buon prezzo, esaminando l’attività della società sottostante e le condizioni del suo settore o dell’economia in generale. Gli investitori hanno tradizionalmente utilizzato l’analisi fondamentale per le operazioni a lungo termine, basandosi su parametri quali l’utile per azione, il rapporto prezzo-utile, la crescita del prezzo-utile e il rendimento da dividendi.
L’analisi tecnica, invece, ignora i fondamentali dell’azienda sottostante e cerca invece modelli statistici sui grafici azionari che possano preannunciare i futuri movimenti dei prezzi e dei volumi. L’idea è che i prezzi delle azioni riflettano già tutte le informazioni disponibili pubblicamente su una determinata società, quindi non c’è nulla da guadagnare esaminando un bilancio. Dato che l’attenzione si concentra sui movimenti dei prezzi e dei volumi, i trader hanno tradizionalmente utilizzato l’analisi tecnica per le operazioni a breve termine.
Entrambe le forme di analisi possono rivelare informazioni potenzialmente preziose, e concentrarsi su un solo stile potrebbe farvi perdere indizi importanti sul valore di un titolo. Inoltre, poiché la durata prevista di un’operazione può cambiare, l’impiego di entrambe le forme di analisi potrebbe essere l’approccio migliore.
Analisi dell’oro per oggi
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I pattern dei grafici sono uno strumento comunemente utilizzato nell’analisi dei dati finanziari. Gli analisti utilizzano i pattern dei grafici come indicatori per prevedere i futuri movimenti dei prezzi. I pattern e le loro interpretazioni, tuttavia, sono soggettivi e possono portare a inferenze incoerenti e a interpretazioni distorte.
In questo studio, ho utilizzato un approccio guidato dai dati e basato su metodi di apprendimento automatico oggettivi per identificare i pattern distinti che meglio caratterizzano i dati e consentono di esaminare il potere predittivo dei pattern. In particolare, ho utilizzato diversi metodi di apprendimento automatico non supervisionato per raggruppare i dati delle serie temporali in classi separabili. Con mia sorpresa, tutti i metodi concordano unanimemente sul fatto che le semplici funzioni armoniche caratterizzano al meglio i dati. Ho anche scoperto che un ulteriore filtraggio dei dati per tempo, settore o redditività non aggiunge potere predittivo ai cluster.