Análisis técnico

En finanzas, el análisis técnico es una metodología de análisis para analizar y pronosticar la dirección de los precios a través del estudio de datos de mercado anteriores, principalmente precio y volumen. La economía del comportamiento y el análisis cuantitativo utilizan muchas de las mismas herramientas del análisis técnico, que, al ser un aspecto de la gestión activa, se contradice con gran parte de la teoría moderna de la cartera. La eficacia del análisis técnico y fundamental es cuestionada por la hipótesis del mercado eficiente, que establece que los precios del mercado de valores son esencialmente impredecibles, y la investigación sobre si el análisis técnico ofrece algún beneficio ha producido resultados mixtos.

Historia

Los principios del análisis técnico se derivan de cientos de años de datos del mercado financiero. Algunos aspectos del análisis técnico comenzaron a aparecer en las cuentas de los mercados financieros holandeses del comerciante Joseph de la Vega con sede en Ámsterdam 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 hacia el uso de técnicas de velas japonesas y, en la actualidad, es una herramienta de gráficos de análisis técnico.

El periodista Charles Dow (1851-1902) compiló y analizó detalladamente los datos del mercado de valores estadounidense y publicó algunas de sus conclusiones en editoriales para The Wall Street Journal. Él creía que los patrones y los ciclos económicos posiblemente podrían encontrarse en estos datos, un concepto más tarde conocido como 'teoría de Dow'. Sin embargo, el propio Dow nunca abogó por usar sus ideas como una estrategia de negociación de acciones.

En las décadas de 1920 y 1930, Richard W. Schabacker publicó varios libros que continuaron 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 tendencias bursátiles, que se considera uno de los trabajos fundamentales de la disciplina. Se ocupa exclusivamente del análisis de tendencias y patrones de gráficos y sigue en uso hasta el presente. El análisis técnico temprano fue casi exclusivamente el análisis de gráficos porque el poder de procesamiento de las computadoras no estaba disponible para el grado moderno de análisis estadístico. Según los informes, Charles Dow originó una forma de análisis de gráficos de puntos y figuras. Con el surgimiento de las finanzas conductuales como una disciplina aparte en la economía, Paul V. Azzopardi combinó el análisis técnico con las finanzas conductuales y acuñó el término "Análisis técnico conductual".

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. En las últimas décadas se han desarrollado y mejorado herramientas y teorías más técnicas, con un énfasis creciente en las técnicas asistidas por computadora que utilizan software de computadora especialmente diseñado.

Descripción general

Los analistas fundamentales examinan las ganancias, los dividendos, los activos, la calidad, las proporciones, 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. Usando gráficos, los analistas técnicos buscan identificar patrones de precios y tendencias de mercado en los mercados financieros e intentan explotar esos patrones.

Los técnicos que usan gráficos buscan patrones de gráficos de precios arquetípicos, como los conocidos patrones de inversión de cabeza y hombros o doble techo/fondo, estudian indicadores técnicos, promedios móviles y buscan formas como líneas de soporte, resistencia, canales y formaciones más oscuras como banderas, banderines, días de balance y patrones de copa y asa.

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 volumen al alza y a la baja, datos de avance/descenso y otras entradas. Estos indicadores se utilizan para ayudar a evaluar si un activo está en tendencia y, si lo está, la probabilidad de su dirección y de 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 proporciones de venta/compra con el precio. También son importantes los indicadores de sentimiento, como los ratios Put/Call, los ratios bull/bear, el interés corto, la volatilidad implícita, etc.

Hay muchas técnicas en el análisis técnico. Los seguidores de diferentes técnicas (por ejemplo: análisis de velas japonesas, la forma más antigua de análisis técnico desarrollado por un comerciante de granos japonés; armónicos; teoría de Dow y teoría de ondas de Elliott) pueden ignorar los otros enfoques, sin embargo, muchos comerciantes combinan elementos de más de una técnica.. Algunos analistas técnicos utilizan el juicio subjetivo para decidir qué patrón(es) 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.

Comparación con el análisis fundamental

En contraste con el análisis técnico, se encuentra el análisis fundamental: el estudio de la economía & otros factores subyacentes que influyen en la forma en que los inversores valoran los mercados financieros. Esto puede incluir métricas corporativas regulares como las cifras recientes de EBITDA de una empresa, el impacto estimado de los cambios recientes en el personal de 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 comerciantes usan exclusivamente análisis técnico o fundamental, mientras que otros usan ambos tipos para tomar decisiones comerciales.

Comparación con análisis cuantitativo

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 otros hacen una clara distinción. Por ejemplo, el experto en análisis cuantitativo Paul Wilmott sugiere que el análisis técnico es poco más que 'trazar' (hacer pronósticos basados en la extrapolación de representaciones gráficas), y que el análisis técnico rara vez tiene poder predictivo.

Características

El análisis técnico emplea modelos y reglas comerciales basadas en transformaciones de precios y volúmenes, como el índice de fuerza relativa, promedios móviles, regresiones, correlaciones de precios entre mercados e intramercados, ciclos económicos, ciclos bursátiles o, clásicamente, a través de reconocimiento de patrones gráficos.

El análisis técnico contrasta con el enfoque del análisis fundamental para el análisis de acciones y valores. En la ecuación fundamental "M = P/E" el análisis técnico es el examen de M (múltiple). Múltiple abarca la psicología generalmente abundante, es decir, el grado de disposición a comprar/vender. También en M está la capacidad de pago, ya que, por ejemplo, un toro gastado no puede hacer que el mercado suba y un bajista adinerado no lo hará. El análisis técnico analiza el precio, el volumen, la psicología, el flujo de dinero y otra información del mercado, mientras que el análisis fundamental analiza los hechos de la empresa, el mercado, la moneda o la materia prima. La mayoría de las grandes casas de bolsa, grupos comerciales o instituciones financieras suelen tener un equipo de análisis técnico y de análisis fundamental.

En las décadas de 1960 y 1970, los académicos lo descartaron ampliamente. En una revisión de 2007, Irwin y Park informaron que 56 de 95 estudios modernos encontraron que produce resultados positivos, pero notaron que muchos de los resultados positivos se volvieron dudosos por problemas como la indagación de datos, por lo que la evidencia en apoyo del análisis técnico no fue concluyente.; muchos académicos todavía lo consideran indistinguible de la pseudociencia. Académicos como Eugene Fama dicen que la evidencia para el análisis técnico es escasa y es inconsistente con la forma débil de la hipótesis del mercado eficiente. Los usuarios sostienen que incluso si el análisis técnico no puede predecir el futuro, ayuda a identificar tendencias, tendencias y oportunidades comerciales.

Si bien algunos estudios aislados han indicado que las reglas técnicas de negociación podrían conducir a rendimientos constantes en el período anterior a 1987, la mayor parte del trabajo académico se ha centrado en la naturaleza de la posición anómala del mercado de divisas. Se especula que esta anomalía se debe a la intervención del banco central, que obviamente el análisis técnico no está diseñado para predecir.

Principios

Gráfico de stock que muestra niveles de apoyo (4,5,6, 7, y 8) y resistencia (1, 2, y 3, por lo tanto, de resistencia tiende a convertirse en niveles de apoyo y viceversa.

Un principio fundamental del análisis técnico es que el precio de un mercado refleja toda la información relevante que afecta a ese mercado. Por lo tanto, un analista técnico observa la historia del patrón de negociación de un valor o una 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.

La acción del mercado lo descuenta todo

Basados en 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 sobre esa información, conocida y percibida.

Los precios se mueven en tendencias

Los analistas técnicos creen que los precios tienen una tendencia direccional, es decir, hacia arriba, hacia abajo o hacia los lados (planos) o alguna combinación. La definición básica de una tendencia de precios fue propuesta originalmente por la teoría de Dow.

Un ejemplo de un valor que tuvo una tendencia aparente es AOL desde noviembre de 2001 hasta agosto de 2002. Un analista técnico o un seguidor de tendencias que reconoce esta tendencia buscaría oportunidades para vender este valor. AOL constantemente se mueve hacia abajo en el precio. Cada vez que subía la acción, los vendedores entraban al mercado y vendían la acción; de ahí el "zig-zag" movimiento en el precio. La serie de "máximos inferiores" y "mínimos más bajos" es un signo revelador de una acción en una tendencia a la baja. 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 alto precio relativo anterior.

Tenga en cuenta que la secuencia de mínimos y máximos más bajos no comenzó hasta agosto. Luego, 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 bajista al menos se está deteniendo y posiblemente terminando, y probablemente dejaría de vender activamente las acciones en ese punto.

La historia tiende a repetirse

Los analistas técnicos creen que los inversores colectivamente repiten el comportamiento de los inversores que les precedieron. Para un técnico, las emociones en el mercado pueden ser irracionales, pero existen. Debido a que el comportamiento de los inversores se repite con tanta frecuencia, los técnicos creen que se desarrollarán patrones de precios reconocibles (y predecibles) en un gráfico. El reconocimiento de estos patrones puede permitir al técnico seleccionar operaciones que tengan una mayor probabilidad de éxito.

El análisis técnico no se limita a los gráficos, sino que siempre tiene en cuenta las tendencias de los precios. Por ejemplo, muchos técnicos monitorean 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 usan 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 reportan un sentimiento extremo de los inversores. 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 (anticipándose a precios más altos). Y debido a que la mayoría de los inversores son optimistas e invertidos, se supone que quedan pocos compradores. Esto deja 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 negociación contraria.

Industria

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 de Seguridad Técnica 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 analistas con el Diploma en Análisis Técnico. En Canadá, la industria está representada por la Sociedad Canadiense de Analistas Técnicos. En Australia, la industria está representada por la Asociación Australiana de Analistas Técnicos (ATAA), (que está afiliada a IFTA) y la Australian Professional Technical Analysts (APTA) Inc.

Las sociedades de análisis técnico profesional han trabajado en la creación de un cuerpo de conocimiento que describe el campo del análisis técnico. Un cuerpo de conocimiento es fundamental para el campo como una forma de definir cómo y por qué puede funcionar el análisis técnico. Luego puede ser utilizado por la academia, así como por los organismos reguladores, para desarrollar investigaciones y estándares adecuados para el campo. La Asociación CMT ha publicado un cuerpo de conocimiento, que es la estructura para el examen de Chartered Market Technician (CMT).

Software

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).

Además de los paquetes de software de escritorio instalables en el sentido tradicional, la industria ha visto surgir aplicaciones basadas en la nube e interfaces de programación de aplicaciones (API) que brindan indicadores técnicos (por ejemplo, MACD, Bollinger Bands) a través de RESTful HTTP. o protocolos de intranet.

El software de análisis técnico moderno suele estar disponible como una aplicación web o de 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.

Comercio sistemático

Redes neuronales

Desde principios de la década de 1990, cuando surgieron los primeros tipos prácticamente utilizables, las redes neuronales artificiales (ANN) han crecido rápidamente en popularidad. Son sistemas de software adaptativo 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, lo que significa que, dados los datos correctos y configurados correctamente, pueden capturar y modelar cualquier relación de entrada-salida. Esto no solo elimina la necesidad de la interpretación humana de los gráficos o la serie de reglas para generar señales de entrada/salida, sino que también brinda un puente hacia el análisis fundamental, ya que las variables utilizadas en el análisis fundamental pueden usarse como entrada.

Como las ANN 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 varias entradas técnicas y fundamentales han superado significativamente las estrategias de compra-retención, así como los métodos tradicionales de análisis técnico lineal cuando se combinan con sistemas expertos basados en reglas.

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 red neuronal más fácil de usar ha hecho que la tecnología sea más accesible para los comerciantes.

Backtesting/Hindcasting

Representación temporal de hindcasting.

La negociación sistemática se emplea con mayor frecuencia después de probar una estrategia de inversión en datos históricos. Esto se conoce como backtesting (o retrospectiva). 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, generalmente solo se realizaba en acciones seleccionadas por humanos y, por lo tanto, era propenso al conocimiento previo en la selección de acciones. Con la llegada de las computadoras, se pueden realizar pruebas retrospectivas en intercambios completos durante décadas de datos históricos en muy poco tiempo.

El uso de computadoras tiene sus inconvenientes, ya que se limita a los algoritmos que puede realizar una computadora. Varias estrategias comerciales se basan en la interpretación humana y no son adecuadas para el procesamiento informático. Solo los indicadores técnicos que son completamente algorítmicos pueden programarse para backtesting automatizado computarizado.

Combinación con otros métodos de previsión del mercado

John Murphy afirma que las principales fuentes de información disponibles para los técnicos son el precio, el volumen y el interés abierto. Otros datos, como indicadores y análisis de sentimiento, se consideran secundarios.

Sin embargo, muchos analistas técnicos van más allá del análisis técnico puro y combinan otros métodos de previsión 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. Otro enfoque similar, el análisis de fusión, superpone el análisis fundamental con el técnico, en un intento por mejorar el desempeño del administrador de cartera.

El análisis técnico también suele combinarse con el análisis cuantitativo y la economía. Por ejemplo, las redes neuronales pueden usarse para ayudar a identificar las relaciones entre mercados.

Los analistas técnicos también utilizan las encuestas de inversores y boletines, así como los indicadores de opinión de las portadas de las revistas.

Evidencia empírica

El hecho de que el análisis técnico realmente funcione es motivo 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 experimentan rendimientos positivos, pero las evaluaciones académicas a menudo encuentran que tiene poco poder predictivo. 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. La predicción no lineal que utiliza redes neuronales ocasionalmente produce resultados de predicción estadísticamente significativos. Un documento de trabajo de la Reserva Federal 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 intradía', aunque el 'poder predictivo' de esos niveles "variaba entre los tipos de cambio y las empresas examinadas".

Se encontró que las estrategias comerciales técnicas son efectivas en el mercado chino según un estudio reciente que afirma: "Finalmente, encontramos retornos positivos significativos en las transacciones de compra generadas por la versión contraria de la regla de cruce de promedio móvil, la la regla de ruptura del canal y la regla de negociación de la banda de Bollinger, después de contabilizar los costos de transacción del 0,50 %."

Un influyente estudio de 1992 realizado por Brock et al. que parecía encontrar apoyo para las reglas técnicas de negociación, se probó en busca de datos fisgones y otros problemas en 1999; la muestra cubierta por Brock et al. era robusto a la indagación de datos.

Posteriormente, un estudio exhaustivo de la cuestión realizado por el economista de Ámsterdam 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 parece ser rentable"., luego de implementar pequeños costos de transacción. Además, para costos de transacción suficientemente altos, al estimar los CAPM, se encuentra que la negociación técnica no muestra un poder de pronóstico fuera de la muestra corregido por el riesgo estadísticamente significativo para casi todos los índices bursátiles." Los costos de transacción son particularmente aplicables a las "estrategias de impulso"; una revisión integral de 1996 de los datos y estudios concluyó que incluso los costos de transacción pequeños conducirían a la incapacidad de capturar cualquier exceso de tales estrategias.

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 "explotación", ha sido parte de la práctica financiera durante muchas décadas, pero esta disciplina no ha recibido el mismo nivel de escrutinio académico y aceptación como 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 es a menudo a los ojos del accionista. En este documento proponemos un enfoque sistemático y automático del reconocimiento de patrones técnicos mediante la regresión del núcleo no paramétrico, y aplicamos este método a un gran número de acciones estadounidenses de 1962 a 1996 para evaluar la eficacia del análisis técnico. Al comparar la distribución empírica incondicional de las acciones diarias retorna a la distribución condicional – condicionada a indicadores técnicos específicos como cabezas y hombros o dobles-bottoms – encontramos que durante el periodo de muestra de 31 años, varios indicadores técnicos proporcionan información incremental y pueden tener algún valor práctico.

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 de mercado". Algunas técnicas, como Drummond Geometry, intentan superar el sesgo de datos pasados al proyectar niveles de soporte y resistencia de diferentes marcos de tiempo en el futuro a corto plazo y combinar eso con técnicas de reversión a la media.

Hipótesis del mercado eficiente

La hipótesis del mercado eficiente (EMH, por sus siglas en inglés) contradice los principios básicos del análisis técnico al afirmar que los precios pasados no se pueden usar para predecir de manera rentable los precios futuros. Por lo tanto, sostiene que el análisis técnico no puede ser efectivo. El economista Eugene Fama publicó el artículo seminal sobre la EMH en el Journal of Finance en 1970 y dijo: "En resumen, la evidencia que respalda el modelo de mercados eficientes es amplia y (algo excepcionalmente en economía) la evidencia contradictoria es escasa."

Sin embargo, dado que los precios futuros de las acciones pueden verse fuertemente influenciados por las expectativas de los inversores, los técnicos afirman que los precios pasados influyen en los precios futuros. También apuntan a la investigación 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. 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 de grupo, las finanzas conductuales ofrecen explicaciones sucintas de exceso de volatilidad del mercado, así como los excesos de rendimientos obtenidos por estrategias de información estables.... errores cognitivos también pueden explicar la existencia de ineficiencias del mercado que despertó los movimientos de precios sistemáticos que permiten trabajar métodos objetivos de TA [an técnicos].

Los defensores de EMH responden que, si bien los participantes individuales del mercado no siempre actúan racionalmente (o no 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 precios más altos son contrarrestados por los pesimistas que vender sus acciones, lo que mantiene el precio en equilibrio). 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.

Hipótesis del paseo aleatorio

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 en cuenta toda la información contenida en los movimientos de precios anteriores (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, en última instancia deben ser contraproducentes: "El problema es que una vez que se logra tal regularidad conocido por los participantes del mercado, la gente actuará de tal manera que evite que suceda en el futuro." Malkiel ha declarado que, si bien el impulso puede explicar algunos movimientos del precio de las acciones, no hay suficiente impulso para generar ganancias en exceso. Malkiel ha comparado el análisis técnico con la "astrología".

A fines de la década de 1980, los profesores Andrew Lo y Craig McKinlay publicaron un artículo que ponía en duda la hipótesis de la caminata aleatoria. En una respuesta de 1999 a Malkiel, Lo y McKinlay recopilaron artículos empíricos que cuestionaban la hipótesis. aplicabilidad que sugería un componente no aleatorio y posiblemente predictivo del movimiento del precio de las acciones, aunque tuvieron cuidado de señalar que rechazar el recorrido aleatorio no invalida necesariamente la EMH, que es un concepto completamente separado de la RWH. En un artículo de 2000, Andrew Lo analizó datos de los EE. UU. de 1962 a 1996 y descubrió que "varios indicadores técnicos proporcionan información incremental y pueden tener algún valor práctico". Burton Malkiel descartó las irregularidades mencionadas por Lo y McKinlay por ser demasiado pequeñas para beneficiarse.

Los técnicos dicen que la EMH y las teorías de paseo aleatorio ignoran las realidades de los mercados, en el sentido de que los participantes no son completamente racionales y que los movimientos de precios actuales no son independientes de los movimientos anteriores. Algunos investigadores de procesamiento de señales niegan la hipótesis del paseo aleatorio de que los precios del mercado de valores se asemejan a los procesos de Wiener, porque los momentos estadísticos de dichos procesos y los datos de acciones reales varían significativamente con respecto al tamaño de la ventana y la medida de similitud. Argumentan que las transformaciones de características utilizadas para la descripción de audio y bioseñales también se pueden usar para predecir con éxito los precios del mercado de valores, lo que contradiría 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 está en una fuerte tendencia alcista o bajista midiendo los rangos de precios sobre N y cómo difieren de lo que se esperaría de una caminata aleatoria (subiendo o bajando aleatoriamente). Cuanto mayor sea el rango sugiere una tendencia más fuerte.

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. Este comportamiento comúnmente observado de los precios de los valores está totalmente en desacuerdo con el paseo aleatorio. Al medir la codicia y el miedo en el mercado, los inversores pueden formular mejor posiciones de cartera largas y cortas.

Análisis técnico científico

Caginalp y Balenovich en 1994 usaron su modelo de ecuaciones diferenciales de flujo de activos para demostrar que los principales patrones de análisis técnico podían generarse con algunos supuestos básicos. Algunos de los patrones, como la continuación de un triángulo o un patrón de reversión, pueden generarse con la suposición de 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 la tendencia, así como la valoración en la toma de decisiones. Muchos de los patrones siguen como consecuencias matemáticamente lógicas de estas suposiciones.

Uno de los problemas con el análisis técnico convencional ha sido la dificultad de especificar los patrones de una manera que permita la prueba objetiva.

Los patrones de velas japonesas implican patrones de unos pocos días que se encuentran dentro de una tendencia alcista o bajista. Caginalp y Laurent 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 una tendencia a corto plazo suavizando los datos y permitiendo una desviación en la tendencia suavizada. Luego consideraron ocho patrones principales de reversión de velas japonesas 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 de todas las acciones del S&P 500 diariamente durante el período de cinco años 1992–1996.

Entre las ideas más básicas del análisis técnico convencional se encuentra que una tendencia, una vez establecida, tiende a continuar. Sin embargo, probar esta tendencia a menudo ha llevado a los investigadores a concluir que las acciones son un camino aleatorio. Un estudio, realizado por Poterba y Summers, encontró un pequeño efecto de tendencia que era demasiado pequeño para tener valor comercial. como pescador negro señaló, "ruido" en el comercio de datos de precios hace que sea difícil probar hipótesis.

Un método para evitar este ruido fue descubierto en 1995 por Caginalp y Constantine, 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) se negocia independientemente de su valor liquidativo y sus acciones no se pueden canjear, sino que solo 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 precio relativo). el cambio de precio de ayer a hoy continúa de hoy a mañana). Pero más bien está casi exactamente a mitad de camino entre los dos.

A partir de la caracterización de la evolución de los precios de mercado en el tiempo pasado en términos de velocidad y aceleración de precios, se ha desarrollado un intento hacia un marco general para el análisis técnico, con el objetivo de establecer una clasificación de principios de los posibles patrones que caracterizan la desviación o los defectos del estado del mercado de paseo aleatorio y sus propiedades invariantes traslacionales en el tiempo. 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 dimensionalizado al período de entrenamiento. Se encuentra que los patrones de seguimiento de tendencias y contrarios coexisten y dependen del horizonte temporal adimensional. Usando un enfoque de grupo de renormalización, el enfoque basado en escenarios probabilísticos exhibe un poder predictivo estadísticamente significativo en esencialmente todas las fases de mercado probadas.

Una encuesta de estudios modernos realizada por Park e Irwin mostró que la mayoría encontró un resultado positivo del análisis técnico.

En 2011, Caginalp y DeSantis utilizaron grandes conjuntos de datos de fondos cerrados, donde es posible la comparación con la valoración, para determinar cuantitativamente si los 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 de volumen y 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 la toma de ganancias ocurre a medida que aumenta la magnitud de la tendencia alcista. Para las tendencias bajistas, la situación es similar, excepto que la opción "comprar 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 sobre 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 rendimiento entre los comerciantes experimentados y novatos. Si el mercado realmente camina al azar, no habrá diferencia entre estos dos tipos de comerciantes. Sin embargo, se ha encontrado mediante experimentos que los comerciantes que tienen más conocimientos sobre análisis técnico superan significativamente a los que tienen menos conocimientos.

Lectura de teletipo

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 el precio, el volumen, el tamaño de la orden, etc., de una tira de papel que pasaba por una máquina llamada tablero de cotizaciones. Los datos de mercado se enviaban a las casas de bolsa ya los hogares y oficinas de los especuladores más activos. Este sistema cayó en desuso con la llegada de los paneles de información electrónicos a finales de los años 60, y posteriormente con los ordenadores, que permiten la elaboración sencilla de cartas.

Jesse Livermore, uno de los operadores bursátiles más exitosos de todos los tiempos, se preocupó principalmente por la lectura de teletipos desde una edad temprana. Siguió su propio sistema de comercio (mecánico) (lo llamó la "clave de mercado"), que no necesitaba gráficos, sino que se basaba únicamente en datos de precios. Describió su clave de mercado en detalle en su libro de la década de 1940 'How to Trade in Stocks'. El sistema de Livermore determinaba las fases del mercado (tendencia, corrección, etc.) a través de datos de precios anteriores. También hizo uso de datos de volumen (que estimó a partir del comportamiento de las acciones y a través de "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.

Tablero de cotizaciones

Otra forma de análisis técnico utilizada hasta ahora era a través de la interpretación de los datos bursátiles contenidos en los tableros de cotización, que en la época anterior a las pantallas electrónicas eran enormes pizarras ubicadas en las bolsas de valores, con datos de los principales activos financieros que cotizaban en las bolsas. para el análisis de sus movimientos. Se actualizaba manualmente con tiza, y las actualizaciones de algunos de estos datos se transmitían a entornos fuera de las bolsas (como casas de bolsa, bucket shops, etc.) a través de la cinta, el telégrafo, el teléfono y, posteriormente, el télex antes mencionados.

Esta herramienta de análisis fue utilizada tanto en el acto, principalmente por los profesionales del mercado, como por el público en general a través de las versiones impresas en los diarios que mostraban los datos de las negociaciones del día anterior, para operaciones de swing y posición.

Términos e indicadores gráficos

Conceptos

• Promedio rango verdadero – rango promedio de comercio diario, ajustado para brechas de precios.
• Breakout – el concepto por el que los precios penetran forzosamente en un área de apoyo o resistencia previo, generalmente, pero no siempre, acompañado de un aumento de volumen.
• Patrón de gráficos – patrón distintivo creado por el movimiento de la seguridad o los precios de los productos básicos en un gráfico
• Ciclos – objetivos de tiempo para el cambio potencial en la acción de precios (el precio sólo se mueve hacia arriba, hacia abajo o hacia los laterales)
• Rebote de gato muerto – el fenómeno por el cual una disminución espectacular del precio de un stock es seguido inmediatamente por un aumento moderado y temporal antes de reanudar su movimiento descendente
• Principio de onda Elliott y la relación de oro para calcular los movimientos de precios sucesivos y los retracementos
• Fibonacci ratios – utilizado como guía para determinar porcentajes de apoyo y resistencia y retracemento
• Momentum – la tasa de cambio de precio
• Análisis de puntos y cifras – Un enfoque analítico basado en precios que emplea filtros numéricos que pueden incorporar referencias temporales, aunque ignora el tiempo completamente en su construcción
• Resistencia – un nivel de precios que puede provocar un aumento neto de la actividad de venta
• Soporte – un nivel de precios que puede provocar un aumento neto de la actividad de compra
• Tendencia – fenómeno por el cual el movimiento de precios tiende a persistir en una dirección durante un período prolongado de tiempo

Tipos de gráficos

• Candlestick – De origen japonés y similar a OHLC, candeleros ensancha y llena el intervalo entre los precios abiertos y cercanos para enfatizar la relación abierta/cerca. En Occidente, a menudo los cuerpos de vela negro o rojo representan un cierre inferior al abierto, mientras que las velas blancas, verdes o azules representan un precio más alto que el precio abierto.
• Gráfico de línea – Conecta los valores de precio de cierre con segmentos de línea. También puede elegir dibujar el gráfico de línea usando precio abierto, alto o bajo.
• Gráficos de alto rendimiento – gráficos OHLC, también conocidos como gráficos de barras, trazar el lapso entre los precios altos y bajos de un período de negociación como un segmento de línea vertical en el tiempo de negociación, y los precios abiertos y estrechos con marcas de garrapatas horizontales en la línea de rango, generalmente una garrapata a la izquierda para el precio abierto y una garrapata a la derecha para el precio de cierre.
• Gráfico de puntos y figuras – un tipo de gráfico que emplea filtros numéricos con sólo referencias pasadas al tiempo, y que ignora el tiempo enteramente en su construcción.

Superposiciones

Las superposiciones generalmente se superponen sobre el gráfico de precios principal.

• Bandas Bollinger – una gama de volatilidad de precios
• Canal – un par de líneas de tendencia paralela
• Ichimoku kinko hyo – un sistema basado en promedio en movimiento que factores en el tiempo y el punto promedio entre el alto y bajo de una vela
• Moviendo promedio – un promedio sobre una ventana de tiempo antes y después de un punto de tiempo dado que se repite en cada momento en el gráfico dado. Un promedio en movimiento se puede considerar como una especie de línea de tendencia dinámica.
• SAR parabólica – La parada de seguimiento de Wilder basado en precios que tienden a permanecer dentro de una curva parabólica durante una fuerte tendencia
• Punto de pivote - derivado de calcular el promedio numérico de una moneda o los precios altos, bajos y de cierre de acciones
• Resistencia – un nivel de precio que puede actuar como un techo por encima del precio
• Soporte – un nivel de precio que puede actuar como piso bajo precio
• Línea de tendencia – una línea de inclinación descrita por al menos dos picos o dos troughs
• Zig Zag – Este gráfico superpuesto que muestra movimientos de precios filtrados que son mayores que un porcentaje dado.

Indicadores de amplitud

Estos indicadores se basan en estadísticas derivadas del mercado en general.

• Avance – línea de marca – un indicador popular de la amplitud del mercado.
• McClellan Oscillator – un popular indicador de forma cerrada de anchura.
• Índice McClellan Summation – un popular indicador de forma abierta de amplitud.

Indicadores basados en precios

Estos indicadores generalmente se muestran debajo o encima del gráfico de precios principal.

• Índice direccional promedio – un indicador de la fuerza de tendencia ampliamente utilizado.
• Índice de canal de productos básicos – identifica tendencias cíclicas.
• MACD – convergencia media móvil/divergencia.
• Momentum – la tasa de cambio de precio.
• Índice de fuerza relativa (RSI) – oscilador mostrando la fuerza del precio.
• Índice relativo de Vigor (RVI) – oscilador mide la convicción de una acción reciente de precios y la probabilidad de que continúe.
• oscilador estocástico – posición cercana dentro del rango comercial reciente.
• Trix – un oscilador que muestra la pendiente de un promedio de movimiento exponencial triple-smoothed.
• Indicador de Vortex – un indicador utilizado para identificar la existencia, continuación, iniciación o terminación de las tendencias.

Indicadores basados en volumen

• Índice de acumulación/distribución – basado en el cierre dentro del rango del día.
• Índice de flujo de dinero – la cantidad de acciones negociadas en días el precio subió.
• Volumen de equilibrio: el impulso de comprar y vender acciones.

Operaciones con indicadores mixtos

• Índice de dirección promedio
• MACD & Super Trend
• MACD promedio de movimiento
• MACD & RSI
• MACD & Moving Promedios