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Análisis Técnico ¿Ciencia, arte o brujería?

Agosto 2018

Sergio L. Olivo, Ph.D.

Burton G.Malkiel (1973)

Quienes adhieren a la “teoría de los mercados eficientes" sostienen que los precios reflejan toda la información disponible y no tiene sentido ningún sentido analizar los precios pasados en busca de información sobre su futura tendencia

Burton Malkiel “A Random Walk Down Wall Street", 1973, afirma que “… cuando de elegir acciones se trata, los "expertos" no son mejores que "un mono con los ojos vendados" …”

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Andrew Lo (1999)

Sostiene en cambio, que las inversiones tienen aspectos predecibles y que es posible adelantarse a los mercados

Pese a las “burlas” que han recibido, los indicadores técnicos pueden proporcionar información útil acerca de los movimientos de los precios

"Pronosticar las variaciones de precios es muy difícil, pero lo es mucho menos que predecir otros aspectos del mercado, como el volumen de operaciones o la liquidez".

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Editor del CFAInstitute's Financial Analysts Journal.

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“Head and shoulders not just a flaky pattern”

• El paper evalúa el poder predictivo que tiene el patrón H-C-H

• Seis monedas contra el dólar (1973-1994)• Marco Alemán – Yen – Dólar Canadiense – Franco Suizo – Franco

Francés - Libra• H-C-H parece funcionar razonablemente bien en

los dos primeros casos• Alerta sobre la dificultad de testear una

estrategia basada en AT• «Patrones visuales» no replicables de modo algebraico

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Encuentran algunas estrategias rentables («H-C-H» o «doble techo» pero a la hora de encontrar una

explicación hacen hincapié en la «profecía autocumplida»

Friesen,Weller, & Dunham

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Andrew W. Lo, Harry Mamaysky, & Jiang Wang

• Technical analysis, also known as "charting," has been a part of financial practice for many decades, but this discipline has not received the same level of academic scrutiny and acceptance as more traditional approaches such as fundamental analysis.

• One of the main obstacles is the highly subjective nature of technical analisis the presence of geometric shapes in historical price charts is often in the eyes of the beholder.

• In this paper, we propose a systematic and automatic approach to technical pattern recognition using nonparametric kernel regression, and we apply this method to a large number of U.S. stocks from 1962 to 1996 to evaluate the effectiveness of technical analysis.

• By comparing the unconditional empirical distribution of daily stock returns to the conditional distribution-conditioned on specific technical indicators such as head-and-shoulders or double-bottoms-we find that over the 31-year sample period, several technical indicators do provide

incremental information and may have some practical value.

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