Livre
tradução de parte do texto “Technical
Analysis: Modern Perspectives”
Por Gordon Scott, CMT; Michael
Carr, CMT; Mark Cremonie, CMT, CFA
Nos últimos anos, a MTA (Market
Technicians Association) reconheceu a mudança decorrente da mineração de dados (data mining) e adicionou leituras sobre
estatística e análise quantitativa no seu programa de diplomação em – analista –
técnico de mercado (CMT – Chartered
Market Technician). A FINRA (Financial
Industry Regulatory Authority) deu seu reconhecimento oficial a certificação
CMT como uma designação profissional de finanças em 2005. Mas aparentemente foi
a comunidade acadêmica a primeira* a reconhecer essa mudança para uma abordagem
mais profissional da análise técnica.
Os
mercados financeiros têm sido objeto de pesquisas acadêmicas desde pelo menos
1900, quando Louis Bachelier publicou sua tese de doutorado (PhD dissertation) “Théorie de la speculation”, que discutiu o uso do movimento browniano para modelar os preços no mercado financeiro. Um
estudo da teoria Dow foi realizado por Alfred Cowles em 1934. Cowles descobriu
que a estratégia de seguir a tendência (trend-following strategy) teria ganho menos do que uma estratégia
de compra e retenção (buy-and-hold
strategy). Em contraste, uma revisão mais recente desse trabalho (Brown,
Goetzmann e Kumar) concluiu que a carteira da teoria Dow produziu maiores retornos
ajustados ao risco. Quando o risco é considerado, Brown, Goetzmann e Kumar (1998) concluíram
que uma carteira seguindo os editoriais da teoria Dow teria tido uma razão Sharpe maior do que uma
carteira buy and hold (0,559 em
comparação com 0,456) e uma medida de Jensen
positiva de 4,04%.
Outras
áreas da análise técnica também foram submetidas a rigorosos estudos, muitas vezes
com resultados mistos. No artigo
“Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns”, Journal of
Finance (1992), Brock, Lakonishok e LeBaron encontraram que as médias
móveis eram eficazes. Este
artigo testou duas das regras de negociação mais simples e mais populares –
média móvel e quebra de intervalo de negociação (trading range break), utilizando uma série de dados
muito longa, o índice Dow Jones de 1897 a 1986. A análise estatística padrão é
estendida através do uso de técnicas bootstrap. Em geral, os resultados
forneceram um forte apoio às estratégias técnicas que foram exploradas. Os
retornos obtidos dos sinais de compra (venda) não são consistentes com os três
modelos nulos populares: o passeio aleatório (random walk), o AR(I) (Autoregressive) e o GARCH-M
(Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity in Mean). Consistentemente, sinais de compra geram
retornos mais elevados do que sinais de venda. Além disso, os retornos a seguir
aos sinais de venda são negativos, o que não é facilmente explicado por nenhum
dos modelos de equilíbrio atualmente existentes. Adicionalmente, os retornos após
os sinais de compra são menos voláteis do que os retornos após os sinais de
venda. Os resultados geralmente mostraram que os retornos durante os períodos
de compra são maiores e menos voláteis do que os retornos durante os períodos
de venda. Por exemplo, a média móvel de comprimento variável produziu em média
um retorno diário para os períodos de compra de 0,042%, que é de cerca de 12% a
uma taxa anual. O retorno diário correspondente para os períodos de venda foi
de -0,025%, que é cerca de -7% a uma taxa anual.
Embora
este estudo apoie a ideia de que a análise técnica funciona, o estudo pode ser questionado
pelo viés de mineração de dados (data mining bias). Mesmo que apenas duas regras tenham sido testadas,
inúmeros parâmetros e filtros foram testados para encontrar os valores que
forneceram os melhores resultados. No total, foram estudadas 7.846 regras
técnicas de negociação diferentes.
Sullivan,
Timmermann e White, “Data-Snooping,
Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap”, Journal of Finance (1999), analisaram este estudo para avaliar se a
mineração de dados apresentava problemas. Eles concluíram que o processo
utilizado não apresentou problema, mas eles observaram: “é possível que,
historicamente, a melhor regra técnica tenha realmente produzido um desempenho
superior, mas mais recentemente ‘os mercados se tornaram mais eficientes’* e,
portanto, essas oportunidades desapareceriam”.
Um
estudo subsequente de Fang, Jacobsen e Qin, “Predictability of the Simple Technical Trading Rules: An Out-of-Sample
Test”, Review of Financial Economics
(2014), parece confirmar que as regras de média móvel simples podem deixar de
ser eficazes com base em um teste de “amostras que ficaram de fora” (out-of-sample test). Em um teste de amostras que ficaram de fora não foi encontrada nenhuma
evidência de que várias estratégias técnicas de negociação bem conhecidas previram
o mercado de ações durante o período de 1987 a 2011. O teste está livre* do viés
de seleção de amostra, do viés de mineração de dados, do viés de retrospectiva
ou qualquer um dos outros vieses habituais que podem afetar os resultados do
estudo. Foram utilizadas exatamente as mesmas regras técnicas de negociação que
Brock, Lakonishok e LeBaron (1992) mostraram funcionar melhor em sua amostra
histórica. Uma análise mais aprofundada mostra que este mau desempenho fora da
amostra provavelmente não se deve ao fato de o mercado se tornar mais eficiente
– instantaneamente ou gradualmente ao longo do tempo –, mas provavelmente
devido ao viés.
Outros
pesquisadores têm explorado técnicas mais sofisticadas. Conrad e Kaul no artigo
“An Anatomy of Trading Strategies”, Review of Financial Studies (1998), utilizaram
uma única estrutura unificadora para analisar as fontes de lucros para um amplo
espectro de estratégias de negociação baseadas em retorno implementadas na
literatura. Foi mostrado que menos de 50% das 120 estratégias implementadas no
artigo geram lucros estatisticamente significativos e, incondicionalmente,
estratégias momentum e contrárias são
igualmente prováveis de serem bem-sucedidas. No entanto, quando foi condicionado o horizonte de retorno da estratégia (curto, médio ou longo), ou o período de
tempo durante o qual ela é implementada, surgem dois padrões. Uma estratégia momentum é normalmente rentável no
horizonte médio (2-12 meses), enquanto na estratégia contrária foram gerados lucros
estatisticamente significativos a longo prazo, mas somente durante o subperíodo
1926-1947. Mais importante ainda, os resultados mostram que a variação transversal
dos retornos médios dos títulos individuais incluídos nessas estratégias
desempenha um papel importante na sua rentabilidade. A variação transversal
pode, potencialmente, explicar a rentabilidade das estratégias de momentum e também é responsável por atenuar
os lucros das inversões de preços para estratégias contrárias de longo prazo.
Ao
introduzir o conceito do horizonte de retorno ao seu estudo, Conrad
e Raul reconhecem que os traders
técnicos não são um grupo homogêneo. Esta observação tem implicações práticas
importantes para os traders. As suas
conclusões podem ser reafirmadas da seguinte forma: tendências e estratégias momentum têm maior probabilidade de
gerar ganhos para os traders a longo
prazo, enquanto os traders de curto
prazo têm maior probabilidade de obter sucesso com as estratégias de reversão
média. Na prática, a importância do horizonte temporal explica, pelo menos em
parte, a popularidade dos osciladores (indicadores técnicos populares, como RSI
e estocástico) entre os traders de
curto prazo e o uso de médias móveis (uma ferramenta de tendências) e
estratégias de força relativa entre os traders
com um horizonte de tempo mais longo.
Como
os estudos continuam a ser publicados, o número de resultados conflitantes
parece crescer. Uma revisão realizada por Park e Irwin no artigo “The Profitability of Technical Analysis: A
Review”, 2004, resumiu os resultados de uma série de outros estudos:
O
número de estudos que identificaram estratégias rentáveis de negociação utilizando análise técnica é muito maior do que o número de estudos que encontraram resultados
negativos. Entre um total de 92 estudos modernos, 58 estudos encontraram
rentabilidade (ou previsibilidade) em estratégias de negociação técnica,
enquanto 24 estudos relataram resultados negativos. O restante (10 estudos)
indicou resultados mistos. Em cada mercado, o número de estudos rentáveis é o
dobro do de estudos não rentáveis. No entanto, estudos modernos também
indicaram que as estratégias técnicas de negociação tinham sido capazes de
gerar lucros econômicos nos mercados de ações dos Estados Unidos até o final da
década de 1980, mas não posteriormente (Bessembinder e Chan, 1998; Sullivan,
Timmermann e White, 1999). Vários estudos encontraram lucros econômicos em
mercados emergentes (ações), independentemente dos períodos de amostragem
considerados (Bessembinder e Chan; 1995, Ito, 1999; Ratner e Leal, 1999). Para os
mercados de câmbio, parece evidente que as estratégias técnicas de negociação
fizeram lucros econômicos nas últimas décadas, embora alguns estudos sugerissem
que os lucros de negociação técnicas diminuíram ou desapareceram nos últimos
anos (Marsh, 2000, Neely e Weller 2001 e Olson, 2004). Para os mercados de
futuros, as estratégias técnicas de negociação pareciam rentáveis entre
meados dos anos 70 e meados dos anos 80. Nenhum estudo ainda documentou
detalhadamente a rentabilidade das estratégias técnicas de negociação nos mercados
de futuros após esse período.
É
provável que alguns profissionais concordem com a conclusão de que as regras técnicas simples de negociação geralmente não resultam em lucros. Por esta
razão, os praticantes da análise técnica geralmente aplicam técnicas múltiplas
ao invés de regras simples que são amplamente estudadas. Assim, seus resultados
podem diferir dos resultados vistos nos estudos. Os analistas técnicos frequentemente, por
exemplo, combinam força relativa (RS) ou momentum
com métodos de valor (valuation) em um modelo de fusão de análises (fusion analysis). Limitar o universo de possíveis investimentos
para valorizar ações é um passo para limitar o risco sob este modelo.
* Alguns
trechos do artigo não representam necessariamente a opinião do blog https://gestaofinanceirapersonalizada.blogspot.com.br
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