En finanzas, el análisis técnico es una metodología de análisis para analizar y pronosticar la dirección de los precios mediante el estudio de datos de mercado anteriores, principalmente precios y volúmenes. [1] Como tipo de gestión activa , está en contradicción con gran parte de la teoría moderna de carteras . La eficacia del análisis técnico es cuestionada por la hipótesis del mercado eficiente , que afirma que los precios del mercado de valores son esencialmente impredecibles, [2] y la investigación sobre si el análisis técnico ofrece algún beneficio ha producido resultados mixtos. [3] [4] [5] Se distingue del análisis fundamental , que considera los estados financieros, la salud y el estado general del mercado y la economía de una empresa.
Los principios del análisis técnico se derivan de cientos de años de datos del mercado financiero . [6] Algunos aspectos del análisis técnico comenzaron a aparecer en los relatos del comerciante Joseph de la Vega , radicado en Amsterdam, sobre los mercados financieros holandeses en el siglo XVII. En Asia, se dice que el análisis técnico es un método desarrollado por Homma Munehisa a principios del siglo XVIII que evolucionó hasta el uso de técnicas de velas japonesas y que hoy es una herramienta de gráficos de análisis técnico. [7] [8]
El periodista Charles Dow (1851-1902) recopiló y analizó de cerca datos del mercado de valores estadounidense y publicó algunas de sus conclusiones en editoriales para The Wall Street Journal . Creía que es posible encontrar patrones y ciclos económicos en estos datos, un concepto conocido más tarde como " teoría de Dow ". Sin embargo, el propio Dow nunca abogó por utilizar sus ideas como estrategia de negociación de acciones.
En las décadas de 1920 y 1930, Richard W. Schabacker publicó varios libros que continuaban el trabajo de Charles Dow y William Peter Hamilton en sus libros Teoría y práctica del mercado de valores y Análisis técnico del mercado . En 1948, Robert D. Edwards y John Magee publicaron Análisis técnico de las tendencias bursátiles , que se considera ampliamente como una de las obras fundamentales de la disciplina. Se ocupa exclusivamente del análisis de tendencias y patrones gráficos y sigue utilizándose hasta el presente. Los primeros análisis técnicos consistían casi exclusivamente en análisis de gráficos porque la potencia de procesamiento de las computadoras no estaba disponible para el nivel moderno de análisis estadístico. Según se informa, Charles Dow originó una forma de análisis de gráficos de puntos y figuras . Con el surgimiento de las finanzas conductuales como una disciplina separada de la economía, Paul V. Azzopardi combinó el análisis técnico con las finanzas conductuales y acuñó el término "análisis técnico conductual". [9]
Otros pioneros de las técnicas de análisis incluyen a Ralph Nelson Elliott , William Delbert Gann y Richard Wyckoff , quienes desarrollaron sus respectivas técnicas a principios del siglo XX. [ cita necesaria ]
Los analistas fundamentales examinan las ganancias, los dividendos, los activos, la calidad, los ratios, los nuevos productos, la investigación y similares. Los técnicos también emplean muchos métodos, herramientas y técnicas, uno de los cuales es el uso de gráficos. Utilizando gráficos, los analistas técnicos buscan identificar patrones de precios y tendencias de mercado en los mercados financieros e intentan explotar esos patrones. [10]
Los técnicos que utilizan gráficos buscan patrones gráficos de precios arquetípicos, como los conocidos patrones de cabeza y hombros [11] o patrones de inversión de doble techo/fondo , estudian indicadores técnicos , medias móviles y buscan formas como líneas de soporte, resistencia, canales y formaciones más oscuras como banderas , banderines , días de equilibrio y patrones de copas y asas . [12]
Los analistas técnicos también utilizan ampliamente indicadores de mercado de muchos tipos, algunos de los cuales son transformaciones matemáticas de precios, que a menudo incluyen aumentos y descensos de volumen, datos de avance/disminución y otros datos. Estos indicadores se utilizan para ayudar a evaluar si un activo tiene tendencia y, si lo es, la probabilidad de su dirección y continuación. Los técnicos también buscan relaciones entre índices de precio/volumen e indicadores de mercado. Los ejemplos incluyen la media móvil , el índice de fuerza relativa y el MACD . Otras vías de estudio incluyen las correlaciones entre los cambios en las opciones ( volatilidad implícita ) y las relaciones de venta/compra con el precio. También son importantes los indicadores de sentimiento, como los ratios Put/Call, ratios bull/bear, intereses cortos, volatilidad implícita , etc.
Existen muchas técnicas en el análisis técnico. Los partidarios de diferentes técnicas (por ejemplo: análisis de velas japonesas, la forma más antigua de análisis técnico desarrollada por un comerciante de cereales japonés; armónicos ; teoría de Dow ; y teoría de ondas de Elliott ) pueden ignorar los otros enfoques, pero muchos comerciantes combinan elementos de más de una técnica. . Algunos analistas técnicos utilizan el juicio subjetivo para decidir qué patrón refleja un instrumento en particular en un momento dado y cuál debe ser la interpretación de ese patrón. Otros emplean un enfoque estrictamente mecánico o sistemático para la identificación e interpretación de patrones.
En contraste con el análisis técnico está el análisis fundamental : el estudio de los factores económicos y otros factores subyacentes que influyen en la forma en que los inversores valoran los mercados financieros. Esto puede incluir métricas corporativas habituales, como las cifras recientes de EBITDA de una empresa , el impacto estimado de los recientes cambios de personal en la junta directiva , consideraciones geopolíticas e incluso factores científicos como los efectos futuros estimados del calentamiento global . Las formas puras de análisis técnico pueden sostener que los precios ya reflejan todos los factores fundamentales subyacentes. Descubrir tendencias futuras es para lo que están diseñados los indicadores técnicos, aunque ni los indicadores técnicos ni los fundamentales son perfectos. Algunos operadores utilizan exclusivamente análisis técnico o fundamental, mientras que otros utilizan ambos tipos para tomar decisiones comerciales. [13] [14]
El contraste con el análisis cuantitativo es menos claro que la distinción con el análisis fundamental. Algunas fuentes tratan el análisis técnico y cuantitativo como más o menos sinónimos, mientras que otras establecen una clara distinción. Por ejemplo, el experto en análisis cuantitativo Paul Wilmott sugiere que el análisis técnico es poco más que "trazar gráficos" (hacer pronósticos basados en la extrapolación de representaciones gráficas), y que el análisis técnico rara vez tiene poder predictivo. [15] [14]
Un principio básico del análisis técnico es que el precio de un mercado refleja toda la información relevante que impacta ese mercado. Por lo tanto, un analista técnico analiza la historia del patrón comercial de un valor o materia prima en lugar de factores externos como eventos económicos, fundamentales y noticiosos. Se cree que la acción del precio tiende a repetirse debido al comportamiento colectivo y modelado de los inversores. Por lo tanto, el análisis técnico se centra en tendencias y condiciones de precios identificables. [16] [17]
Partiendo de la premisa de que toda la información relevante ya está reflejada en los precios, los analistas técnicos creen que es importante entender qué piensan los inversores de esa información, conocida y percibida.
Los analistas técnicos creen que los precios tienen una tendencia direccional, es decir, hacia arriba, hacia abajo, hacia los lados (planos) o alguna combinación de ambas. La definición básica de tendencia de precios fue propuesta originalmente por la teoría de Dow . [10]
Un ejemplo de un valor que tuvo una tendencia aparente es AOL desde noviembre de 2001 hasta agosto de 2002. Un analista técnico o seguidor de tendencias que reconozca esta tendencia buscaría oportunidades para vender este valor. AOL constantemente baja de precio. Cada vez que las acciones subían, los vendedores entraban al mercado y vendían las acciones; de ahí el movimiento "zig-zag" del precio. La serie de "máximos más bajos" y "mínimos más bajos" es una señal reveladora de una acción en una tendencia a la baja. [18] En otras palabras, cada vez que la acción bajaba, caía por debajo de su precio relativamente bajo anterior. Cada vez que la acción subía, no podía alcanzar el nivel de su precio relativamente alto anterior.
Tenga en cuenta que la secuencia de mínimos y máximos más bajos no comenzó hasta agosto. Entonces AOL hace un precio bajo que no supera el mínimo relativo establecido a principios de mes. Más adelante en el mismo mes, la acción alcanza un máximo relativo igual al máximo relativo más reciente. En esto, un técnico ve fuertes indicios de que la tendencia a la baja al menos se está deteniendo y posiblemente terminando, y probablemente dejaría de vender activamente las acciones en ese punto.
Los analistas técnicos creen que los inversores repiten colectivamente el comportamiento de los inversores que los precedieron. Para un técnico, las emociones en el mercado pueden ser irracionales, pero existen. Como el comportamiento de los inversores se repite con tanta frecuencia, los técnicos creen que en un gráfico se desarrollarán patrones de precios reconocibles (y predecibles). [10] El reconocimiento de estos patrones puede permitir al técnico seleccionar operaciones que tengan una mayor probabilidad de éxito. [19]
El análisis técnico no se limita a los gráficos, sino que siempre considera las tendencias de los precios. [1] Por ejemplo, muchos técnicos supervisan las encuestas sobre el sentimiento de los inversores. Estas encuestas miden la actitud de los participantes del mercado, específicamente si son bajistas o alcistas . Los técnicos utilizan estas encuestas para ayudar a determinar si una tendencia continuará o si podría desarrollarse una reversión; es más probable que anticipen un cambio cuando las encuestas indiquen un sentimiento extremo de los inversores. [20] Las encuestas que muestran un optimismo abrumador, por ejemplo, son evidencia de que una tendencia alcista puede revertirse; la premisa es que si la mayoría de los inversores son optimistas, ya han comprado el mercado (anticipando precios más altos). Y como la mayoría de los inversores son optimistas y están invertidos, se supone que quedan pocos compradores. Esto deja a más vendedores potenciales que compradores, a pesar del sentimiento alcista. Esto sugiere que los precios tendrán una tendencia a la baja y es un ejemplo de comercio contrario . [21]
La industria está representada a nivel mundial por la Federación Internacional de Analistas Técnicos (IFTA), que es una federación de organizaciones regionales y nacionales. En los Estados Unidos, la industria está representada tanto por la Asociación CMT como por la Asociación Estadounidense de Analistas Técnicos Profesionales (AAPTA). Estados Unidos también está representado por la Asociación de Analistas Técnicos de Seguridad de San Francisco (TSAASF). En el Reino Unido, la industria está representada por la Sociedad de Analistas Técnicos (STA). La STA fue miembro fundador de IFTA, recientemente celebró su 50 aniversario y certifica a analistas con el Diploma en Análisis Técnico. En Canadá, la industria está representada por la Sociedad Canadiense de Analistas Técnicos. [22] En Australia, la industria está representada por la Asociación Australiana de Analistas Técnicos (ATAA), [23] (que está afiliada a IFTA) y la Australian Professional Technical Analysts (APTA) Inc. [24]
Las sociedades profesionales de análisis técnico han trabajado en la creación de un conjunto de conocimientos que describe el campo del Análisis Técnico. Un conjunto de conocimientos es fundamental para el campo como forma de definir cómo y por qué puede funcionar el análisis técnico. Luego puede ser utilizado por el mundo académico, así como por los organismos reguladores, para desarrollar investigaciones y estándares adecuados para el campo. La Asociación CMT ha publicado un conjunto de conocimientos, que es la estructura para el examen Chartered Market Technician (CMT). [25] [26]
El software de análisis técnico automatiza las funciones de gráficos, análisis e informes que ayudan a los analistas técnicos en su revisión y predicción de los mercados financieros (por ejemplo, el mercado de valores ). [ cita necesaria ]
Además de los paquetes de software instalables de escritorio en el sentido tradicional, la industria ha visto el surgimiento de aplicaciones basadas en la nube e interfaces de programación de aplicaciones (API) que entregan indicadores técnicos (por ejemplo, MACD, bandas de Bollinger) a través de protocolos RESTful HTTP o intranet. .
El software de análisis técnico moderno suele estar disponible como aplicación web o para teléfono inteligente, sin necesidad de descargar e instalar un paquete de software. Algunos de ellos incluso ofrecen un lenguaje de programación integrado y herramientas automáticas de backtesting.
Desde principios de la década de 1990, cuando surgieron los primeros tipos prácticamente utilizables, las redes neuronales artificiales (RNA) han ganado rápidamente popularidad. Son sistemas de software adaptativos de inteligencia artificial que se han inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Se utilizan porque pueden aprender a detectar patrones complejos en los datos. En términos matemáticos, son aproximadores de funciones universales , [27] [28], lo que significa que, con los datos correctos y configurados correctamente, pueden capturar y modelar cualquier relación de entrada-salida. Esto no sólo elimina la necesidad de interpretación humana de los gráficos o la serie de reglas para generar señales de entrada/salida, sino que también proporciona un puente hacia el análisis fundamental, ya que las variables utilizadas en el análisis fundamental se pueden utilizar como entrada.
Como las RNA son esencialmente modelos estadísticos no lineales, su precisión y capacidades de predicción pueden probarse tanto matemática como empíricamente. En varios estudios, los autores han afirmado que las redes neuronales utilizadas para generar señales comerciales dadas diversas entradas técnicas y fundamentales han superado significativamente las estrategias de compra y retención, así como los métodos tradicionales de análisis técnico lineal cuando se combinan con sistemas expertos basados en reglas. [29] [30] [31]
Si bien la naturaleza matemática avanzada de tales sistemas adaptativos ha mantenido las redes neuronales para el análisis financiero principalmente dentro de los círculos de investigación académica, en los últimos años un software de redes neuronales más fácil de usar ha hecho que la tecnología sea más accesible para los comerciantes. [ cita necesaria ]
El comercio sistemático se emplea con mayor frecuencia después de probar una estrategia de inversión con datos históricos. Esto se conoce como backtesting (o hindcasting ). El backtesting se realiza con mayor frecuencia para indicadores técnicos combinados con volatilidad, pero se puede aplicar a la mayoría de las estrategias de inversión (por ejemplo, análisis fundamental). Si bien el backtesting tradicional se realizaba a mano, normalmente solo se realizaba en acciones seleccionadas por humanos y, por lo tanto, era propenso a tener conocimientos previos en la selección de acciones. Con la llegada de las computadoras, se pueden realizar pruebas retrospectivas en intercambios completos a lo largo de décadas de datos históricos en períodos de tiempo muy cortos.
El uso de computadoras tiene sus inconvenientes, ya que se limita a los algoritmos que una computadora puede realizar. Varias estrategias comerciales dependen de la interpretación humana [33] y no son adecuadas para el procesamiento informático. [34] Sólo los indicadores técnicos que sean enteramente algorítmicos pueden programarse para realizar pruebas retrospectivas automatizadas por computadora.
John Murphy afirma que las principales fuentes de información disponibles para los técnicos son el precio, el volumen y el interés abierto . [10] Otros datos, como indicadores y análisis de sentimiento , se consideran secundarios.
Sin embargo, muchos analistas técnicos van más allá del análisis técnico puro, combinando otros métodos de pronóstico de mercado con su trabajo técnico. Un defensor de este enfoque es John Bollinger , quien acuñó el término análisis racional a mediados de la década de 1980 para la intersección del análisis técnico y el análisis fundamental. [35] Otro enfoque de este tipo, el análisis de fusión, superpone el análisis fundamental con el técnico, en un intento de mejorar el desempeño del administrador de cartera.
El análisis técnico también suele combinarse con el análisis cuantitativo y la economía. Por ejemplo, se pueden utilizar redes neuronales para ayudar a identificar relaciones entre mercados. [36]
Los analistas técnicos también utilizan encuestas de inversores y boletines informativos, así como indicadores de sentimiento de portadas de revistas. [37]
Si el análisis técnico realmente funciona es un tema de controversia. Los métodos varían mucho y, en ocasiones, diferentes analistas técnicos pueden hacer predicciones contradictorias a partir de los mismos datos. Muchos inversores afirman que obtienen rendimientos positivos, pero las valoraciones académicas suelen encontrar que tiene poco poder predictivo . [38] De 95 estudios modernos, 56 concluyeron que el análisis técnico tuvo resultados positivos, aunque el sesgo de espionaje de datos y otros problemas dificultan el análisis. [3] La predicción no lineal utilizando redes neuronales ocasionalmente produce resultados de predicción estadísticamente significativos . [39] Un documento de trabajo de la Reserva Federal [4] sobre los niveles de soporte y resistencia en los tipos de cambio a corto plazo "ofrece pruebas sólidas de que los niveles ayudan a predecir las interrupciones de la tendencia intradiaria", aunque se "descubrió" el "poder predictivo" de esos niveles. variar según los tipos de cambio y las empresas examinadas".
Un estudio reciente descubrió que las estrategias comerciales técnicas son efectivas en el mercado chino, según afirma: "Finalmente, encontramos retornos positivos significativos en las operaciones de compra generadas por la versión contraria de la regla de cruce de media móvil , la regla de ruptura de canal y la Regla de negociación de la banda de Bollinger, después de contabilizar los costos de transacción del 0,50%." [40]
Un influyente estudio de 1992 realizado por Brock et al. que parecía encontrar soporte para reglas comerciales técnicas fue probado para detectar espionaje de datos y otros problemas en 1999; [41] la muestra cubierta por Brock et al. era resistente al espionaje de datos.
Posteriormente, un estudio exhaustivo sobre la cuestión realizado por el economista de Amsterdam Gerwin Griffioen concluye que: "para los índices bursátiles de EE.UU., Japón y la mayoría de Europa occidental, el procedimiento recursivo de previsión fuera de la muestra no resulta rentable, después de implementar bajos costos de transacción . Además, para costos de transacción suficientemente altos, se encuentra, al estimar los CAPM , que el comercio técnico no muestra un poder de pronóstico fuera de muestra corregido por riesgo estadísticamente significativo para casi todos los índices del mercado de valores. [42] Los costos de transacción son particularmente aplicables a las "estrategias de impulso"; Una revisión exhaustiva de los datos y estudios realizada en 1996 concluyó que incluso los costos de transacción pequeños conducirían a la incapacidad de capturar cualquier exceso de tales estrategias. [43]
En un artículo publicado en el Journal of Finance , el Dr. Andrew W. Lo , director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT, en colaboración con Harry Mamaysky y Jiang Wang, descubrió que:
El análisis técnico, también conocido como "gráficos", ha sido parte de la práctica financiera durante muchas décadas, pero esta disciplina no ha recibido el mismo nivel de escrutinio académico y aceptación que los enfoques más tradicionales, como el análisis fundamental. Uno de los principales obstáculos es la naturaleza altamente subjetiva del análisis técnico: la presencia de formas geométricas en los gráficos de precios históricos suele depender de los ojos del espectador. En este artículo, proponemos un enfoque sistemático y automático para el reconocimiento de patrones técnicos utilizando regresión kernel no paramétrica , y aplicamos este método a una gran cantidad de acciones estadounidenses de 1962 a 1996 para evaluar la efectividad del análisis técnico. Al comparar la distribución empírica incondicional de los rendimientos diarios de las acciones con la distribución condicional (condicionada a indicadores técnicos específicos como cabeza y hombros o doble fondo) encontramos que durante el período de muestra de 31 años, varios indicadores técnicos sí proporcionan información incremental. y puede tener algún valor práctico. [5]
En ese mismo artículo, el Dr. Lo escribió que "varios estudios académicos sugieren que... el análisis técnico bien puede ser un medio eficaz para extraer información útil de los precios del mercado". [5] Algunas técnicas, como la geometría de Drummond , intentan superar el sesgo de los datos pasados proyectando niveles de soporte y resistencia de diferentes marcos de tiempo en el futuro cercano y combinándolos con técnicas de reversión a la media. [44]
La hipótesis del mercado eficiente (EMH) contradice los principios básicos del análisis técnico al afirmar que los precios pasados no pueden utilizarse para predecir de manera rentable los precios futuros. Por tanto, sostiene que el análisis técnico no puede ser eficaz. El economista Eugene Fama publicó un artículo fundamental sobre la EMH en el Journal of Finance en 1970 y dijo: "En resumen, la evidencia que respalda el modelo de mercados eficientes es extensa y (de manera algo única en economía) la evidencia contradictoria es escasa". [45]
Sin embargo, como los precios futuros de las acciones pueden verse fuertemente influenciados por las expectativas de los inversores, los técnicos afirman que de ello se deduce que los precios pasados influyen en los precios futuros. [46] También señalan investigaciones en el campo de las finanzas conductuales , específicamente que las personas no son los participantes racionales que EMH pretende que sean. Los técnicos han dicho durante mucho tiempo que el comportamiento humano irracional influye en los precios de las acciones y que este comportamiento conduce a resultados predecibles. [47] El autor David Aronson dice que la teoría de las finanzas conductuales se combina con la práctica del análisis técnico:
Al considerar el impacto de las emociones, los errores cognitivos, las preferencias irracionales y la dinámica del comportamiento grupal, las finanzas conductuales ofrecen explicaciones sucintas del exceso de volatilidad del mercado, así como de los rendimientos excesivos obtenidos por estrategias de información obsoletas.... los errores cognitivos también pueden explicar el existencia de ineficiencias del mercado que generan movimientos sistemáticos de precios que permiten que funcionen los métodos objetivos de AT [análisis técnico]. [46]
Los defensores de la EMH responden que si bien los participantes individuales del mercado no siempre actúan racionalmente (o tienen información completa), sus decisiones agregadas se equilibran entre sí, lo que da como resultado un resultado racional (los optimistas que compran acciones y ofrecen un precio más alto son contrarrestados por los pesimistas que venden sus acciones). , que mantiene el precio en equilibrio). [48] Del mismo modo, la información completa se refleja en el precio porque todos los participantes del mercado aportan su propio conocimiento individual, pero incompleto, en el mercado. [48]
La hipótesis del paseo aleatorio puede derivarse de la hipótesis de los mercados eficientes de forma débil, que se basa en el supuesto de que los participantes del mercado tienen plenamente en cuenta cualquier información contenida en los movimientos de precios pasados (pero no necesariamente otra información pública). En su libro A Random Walk Down Wall Street , el economista de Princeton Burton Malkiel dijo que las herramientas técnicas de pronóstico como el análisis de patrones deben ser, en última instancia, contraproducentes: "El problema es que una vez que los participantes del mercado conocen tal regularidad, la gente actuará de tal manera". de una manera que evite que esto suceda en el futuro". [49] Malkiel ha declarado que si bien el impulso puede explicar algunos movimientos del precio de las acciones, no hay suficiente impulso para obtener beneficios excesivos. Malkiel ha comparado el análisis técnico con la " astrología ". [50]
A finales de la década de 1980, los profesores Andrew Lo y Craig McKinlay publicaron un artículo que arrojaba dudas sobre la hipótesis del paseo aleatorio. En una respuesta de 1999 a Malkiel, Lo y McKinlay recopilaron artículos empíricos que cuestionaban la aplicabilidad de la hipótesis [51] que sugería un componente no aleatorio y posiblemente predictivo del movimiento del precio de las acciones, aunque tuvieron cuidado de señalar que rechazar el paseo aleatorio no invalidan necesariamente el EMH, que es un concepto completamente separado del RWH. En un artículo de 2000, Andrew Lo analizó datos de Estados Unidos de 1962 a 1996 y encontró que "varios indicadores técnicos proporcionan información incremental y pueden tener algún valor práctico". [5] Burton Malkiel descartó las irregularidades mencionadas por Lo y McKinlay como demasiado pequeñas para sacar provecho de ellas. [50]
Los técnicos dicen [ ¿quién? ] que las teorías EMH y del paseo aleatorio ignoran las realidades de los mercados, en el sentido de que los participantes no son completamente racionales y que los movimientos actuales de los precios no son independientes de los movimientos anteriores. [18] [52] Algunos investigadores de procesamiento de señales niegan la hipótesis del paseo aleatorio de que los precios del mercado de valores se parecen a los procesos de Wiener , porque los momentos estadísticos de dichos procesos y los datos de las acciones reales varían significativamente con respecto al tamaño de la ventana y la medida de similitud . [53] Argumentan que las transformaciones de características utilizadas para la descripción de audio y bioseñales también se pueden utilizar para predecir los precios del mercado de valores con éxito, lo que contradeciría la hipótesis del paseo aleatorio.
El índice de caminata aleatoria (RWI) es un indicador técnico que intenta determinar si el movimiento del precio de una acción es de naturaleza aleatoria o es el resultado de una tendencia estadísticamente significativa. El índice de caminata aleatoria intenta determinar cuándo el mercado se encuentra en una fuerte tendencia alcista o bajista midiendo los rangos de precios sobre N y en qué se diferencia de lo que se esperaría de una caminata aleatoria (subiendo o bajando aleatoriamente). Cuanto mayor sea el rango, más fuerte será la tendencia. [54]
Al aplicar la teoría de las perspectivas de Kahneman y Tversky a los movimientos de precios, Paul V. Azzopardi proporcionó una posible explicación de por qué el miedo hace que los precios caigan bruscamente mientras que la codicia los hace subir gradualmente. [55] Este comportamiento comúnmente observado de los precios de los valores contrasta marcadamente con el paseo aleatorio. Al medir la codicia y el miedo en el mercado, [56] los inversores pueden formular mejor posturas de cartera cortas y largas.
Caginalp y Balenovich en 1994 [57] utilizaron su modelo de ecuaciones diferenciales de flujo de activos para mostrar que los principales patrones de análisis técnico podrían generarse con algunos supuestos básicos. Algunos de los patrones, como la continuación del triángulo o el patrón de reversión, pueden generarse suponiendo que existen dos grupos distintos de inversores con diferentes evaluaciones de valoración. Los principales supuestos de los modelos son la finitud de los activos y el uso de tendencias y valoraciones en la toma de decisiones. Muchos de los patrones se derivan de consecuencias matemáticamente lógicas de estos supuestos.
Uno de los problemas del análisis técnico convencional ha sido la dificultad de especificar los patrones de una manera que permita realizar pruebas objetivas.
Los patrones de velas japonesas implican patrones de unos pocos días que se encuentran dentro de una tendencia alcista o bajista. Caginalp y Laurent [58] fueron los primeros en realizar con éxito una prueba de patrones a gran escala. Se probó un conjunto de criterios matemáticamente precisos utilizando primero una definición de tendencia a corto plazo suavizando los datos y permitiendo una desviación en la tendencia suavizada. Luego consideraron ocho patrones principales de reversión de velas de tres días de manera no paramétrica y definieron los patrones como un conjunto de desigualdades. Los resultados fueron positivos con una confianza estadística abrumadora para cada uno de los patrones utilizando el conjunto de datos diarios de todas las acciones del S&P 500 durante el período de cinco años 1992-1996.
Una de las ideas más básicas del análisis técnico convencional es que una tendencia, una vez establecida, tiende a continuar. Sin embargo, las pruebas de esta tendencia a menudo han llevado a los investigadores a concluir que las acciones son un camino aleatorio. Un estudio, realizado por Poterba y Summers, [59] encontró un pequeño efecto de tendencia que era demasiado pequeño para tener valor comercial. Como señaló Fisher Black, [60] el "ruido" en los datos de precios de negociación dificulta la prueba de hipótesis.
Un método para evitar este ruido fue descubierto en 1995 por Caginalp y Constantine [61] , quienes utilizaron una proporción de dos fondos cerrados esencialmente idénticos para eliminar cualquier cambio en la valoración. Un fondo cerrado (a diferencia de un fondo abierto) cotiza independientemente de su valor liquidativo y sus acciones no se pueden canjear, sino que sólo se negocian entre inversores como cualquier otra acción en las bolsas. En este estudio, los autores encontraron que la mejor estimación del precio de mañana no es el precio de ayer (como indicaría la hipótesis del mercado eficiente), ni es el precio de impulso puro (es decir, el mismo cambio de precio relativo de ayer a hoy continúa de hoy a mañana). Más bien está casi exactamente a medio camino entre los dos.
A partir de la caracterización de la evolución histórica de los precios de mercado en términos de velocidad y aceleración de los precios, se ha desarrollado un intento de crear un marco general para el análisis técnico, con el objetivo de establecer una clasificación basada en principios de los posibles patrones que caracterizan la desviación o defectos del estado del mercado de paseo aleatorio y sus propiedades invariantes traslacionales en el tiempo. [62] La clasificación se basa en dos parámetros adimensionales, el número de Froude que caracteriza la fuerza relativa de la aceleración con respecto a la velocidad y el pronóstico del horizonte temporal dimensionado para el período de entrenamiento. Se ha descubierto que los patrones de seguimiento de tendencias y los contrarios coexisten y dependen del horizonte temporal adimensional. Utilizando un enfoque de grupo de renormalización , el enfoque de escenarios basado en probabilidades exhibe un poder predictivo estadísticamente significativo en prácticamente todas las fases del mercado probadas.
Un estudio de estudios modernos realizado por Park e Irwin [63] mostró que la mayoría encontró un resultado positivo en el análisis técnico.
En 2011, Caginalp y DeSantis [64] utilizaron grandes conjuntos de datos de fondos cerrados, donde la comparación con la valoración es posible, para determinar cuantitativamente si aspectos clave del análisis técnico, como la tendencia y la resistencia, tienen validez científica. Utilizando conjuntos de datos de más de 100.000 puntos, demuestran que la tendencia tiene un efecto que es al menos la mitad de importante que la valoración. Los efectos del volumen y la volatilidad, que son menores, también son evidentes y estadísticamente significativos. Un aspecto importante de su trabajo implica el efecto no lineal de la tendencia. Las tendencias positivas que ocurren dentro de aproximadamente 3,7 desviaciones estándar tienen un efecto positivo. Para tendencias alcistas más fuertes, hay un efecto negativo en los rendimientos, lo que sugiere que se produce una toma de ganancias a medida que aumenta la magnitud de la tendencia alcista. Para las tendencias bajistas, la situación es similar excepto que la "compra en caídas" no tiene lugar hasta que la tendencia bajista es un evento de desviación estándar de 4,6. Estos métodos se pueden utilizar para examinar el comportamiento de los inversores y comparar las estrategias subyacentes entre diferentes clases de activos.
En 2013, Kim Man Lui y T Chong señalaron que los hallazgos anteriores sobre análisis técnico informaban principalmente de la rentabilidad de reglas comerciales específicas para un conjunto determinado de datos históricos. Estos estudios anteriores no habían tenido en cuenta al comerciante humano, ya que ningún comerciante del mundo real adoptaría mecánicamente señales de ningún método de análisis técnico. Por lo tanto, para revelar la verdad del análisis técnico, debemos volver a comprender el desempeño entre los operadores experimentados y novatos. Si el mercado realmente camina al azar, no habrá diferencia entre estos dos tipos de comerciantes. Sin embargo, se ha descubierto experimentalmente que los traders que tienen más conocimientos sobre análisis técnico superan significativamente a aquellos que tienen menos conocimientos. [sesenta y cinco]
Hasta mediados de la década de 1960, la lectura de cintas era una forma popular de análisis técnico. Consistía en leer información del mercado, como precio, volumen, tamaño de la orden, etc., a partir de una tira de papel que pasaba por una máquina llamada ticker bursátil . Los datos del mercado se enviaron a las casas de bolsa y a los hogares y oficinas de los especuladores más activos. Este sistema cayó en desuso con la aparición de los paneles electrónicos de información a finales de los años 60, y posteriormente con los ordenadores, que permitían la fácil elaboración de gráficos.
Jesse Livermore , uno de los operadores bursátiles más exitosos de todos los tiempos, se preocupaba principalmente por la lectura de teletipos desde muy joven. Siguió su propio sistema de comercio (mecánico) (lo llamó "clave de mercado"), que no necesitaba gráficos, sino que se basaba únicamente en datos de precios. Describió en detalle la clave de su mercado en su libro de la década de 1940 "Cómo negociar con acciones". [66] El sistema de Livermore determinaba las fases del mercado (tendencia, corrección, etc.) a través de datos de precios pasados. También hizo uso de datos de volumen (que estimó a partir del comportamiento de las acciones y mediante "pruebas de mercado", un proceso de prueba de liquidez del mercado mediante el envío de pequeñas órdenes de mercado), como se describe en su libro de la década de 1940.
Otra forma de análisis técnico utilizada hasta ahora era la interpretación de los datos bursátiles contenidos en los tableros de cotización, que en la época anterior a las pantallas electrónicas , eran enormes pizarrones ubicados en las bolsas de valores, con datos de los principales activos financieros cotizados en las bolsas para el análisis de sus movimientos. [67] Se actualizó manualmente con tiza, y las actualizaciones relativas a algunos de estos datos se transmitieron a entornos fuera de los intercambios (como casas de bolsa , tiendas de cubo , etc.) a través de la cinta, el telégrafo , el teléfono y más tarde el télex antes mencionados . [68]
Esta herramienta de análisis fue utilizada tanto in situ, principalmente por profesionales del mercado, como por el público en general a través de versiones impresas en los periódicos que mostraban los datos de las negociaciones del día anterior, para operaciones de swing y de posición . [69]
Las superposiciones generalmente se superponen sobre el gráfico de precios principal.
Estos indicadores se basan en estadísticas derivadas del mercado en general.
Estos indicadores generalmente se muestran debajo o encima del gráfico de precios principal.
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