Más allá del paseo aleatorio: capacidad predictiva del análisis técnico y sus implicaciones para la eficiencia del mercado

Abstract

El análisis técnico es una disciplina muy utilizada para intentar conseguir rentabilidades extraordinarias en las inversiones en renta variable, lo que va en contra de la Hipótesis de los Mercados Eficientes y el paseo aleatorio. El fin de este trabajo es analizar, desde una perspectiva académica, la evidencia empírica sobre la capacidad predictiva del análisis técnico y algunos de sus indicadores. Para lograr este fin, se han enlazado las finanzas conductuales con los indicadores para comprender porque pueden funcionar y se ha realizado una revisión sistemática de la literatura, clasificando, analizando, sintetizando los resultados y comentando aspectos clave de cada uno de los indicadores. Utilizando como muestra estudios que investigan la capacidad predictiva de los indicadores por si solos en diferentes mercados. Los hallazgos principales muestran que los indicadores de tendencia son herramientas muy robustas y consistentes. Por su parte, los indicadores osciladores muestran evidencia a su favor, pero son dependientes de la optimización al mercado. Respecto al indicador de volatilidad, este presenta abundante evidencia a su favor, pero su poder predictivo depende de las condiciones de mercado. Y sobre el volumen junto a los sesgos cognitivos, observamos que son aspectos clave para la toma de decisiones del inversor. Se concluye, que es posible superar los rendimientos del mercado con el uso del análisis técnico, contradiciendo así la forma débil de la Hipótesis de los Mercados Eficientes.

Technical analysis is a widely used discipline to try to achieve extraordinary returns in equity investments, which goes against the Efficient Market Hypothesis and the random walk. The aim of this work is to analyze, from an academic perspective, the empirical evidence on the predictive ability of technical analysis and some of its indicators. To achieve this aim, behavioral finance has been linked with the indicators to understand why they can work and a systematic literature review has been performed, classifying, analyzing, synthesizing the results and commenting on key aspects of each of the indicators. Using as a sample studies that investigate the predictive ability of the indicators by themselves in different markets. The main findings show that trend indicators are very robust and consistent tools. For their part, oscillator indicators show evidence in their favor, but they are dependent on optimization for the market. Regarding the volatility indicator, it presents abundant evidence in its favor, but it depends on market conditions. And regarding volume along with cognitive biases, we observe that they are key aspects for investor decision-making. It is concluded, that it is possible to outperform the market returns with the use of technical analysis, thus contradicting the weak form of the Efficient Market Hypothesis.