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Clasificación JEL:C30, C33, G15 у G32.
Introducción
La bibliografía financiera ofrece diversas pruebas empíricas acerca de la utilidad del análisis técnico (AT) como instrumento para la gestión activa de inversiones; así lo reportan los trabajos de Tabell y Tabell (1964), Treynor y Ferguson (1985), Brown y Jannings (1989), Jagadeesh y Titman (1993), Blume, Easley y O'Hara (1994), Chan, Jegadeesh y Lakonishok (1996), Rouwenhorst (1996), Lo y MacKinlay (1998) y Grundy y Martin (1998). Un apoyo indirecto también es reportado por Pruitt y White (1988), Neftci (1991), Neely y Weller (1998) y Allen y Karjalainen (1999), entre otros.1
Los trabajos precedentes han utilizado los instrumentos de AT para evaluar su capacidad de gestión de inversiones en distintos periodos de tiempo y mercados. Sin embargo, poco se sabe acerca de si estas técnicas funcionan bien en periodos de crisis financieras. En esta línea, Blume, Easley y O'Hara (1994) señalan que la utilización del AT no sólo permitiría aumentar la rentabilidad mediante la gestión activa de las inversiones, sino también reducir la volatilidad de los retornos y, en consecuencia, el nivel de riesgo asumido. A su vez, Fuenzalida et al. (2009) manifiestan que el uso AT es una manera en que se podrían anticipar periodos de turbulencia en mercados emergentes. La reducción de la volatilidad de los retornos y la anticipación de periodos de turbulencia podrían inferir que el uso AT es eficaz en periodos de crisis financieras. No obstante, no encontramos evidencia de ello en estudios anteriores. Contar con esta información permitiría conocer qué instrumentos son más efectivos en esos periodos para, por ejemplo, amortiguar pérdidas potenciales, disminuir la volatilidad de los retornos y, en consecuencia, aumentar el valor para el inversionista.
El objetivo de este trabajo es evaluar la eficiencia de algunos instrumentos de análisis técnico durante periodos de crisis financieras sobre las series de retornos de cuatro de los principales índices latinoamericanos: Bovespa (Brasil), IGBLV (Perú), IPC (México) e IPSA (Chile). Nuestro interés es conocer si los instrumentos de AT son útiles en tales periodos y determinar si las técnicas que otorgan rentabilidades más altas son las mismas que reportan rendimientos más bajos en periodos de crisis financiera, para así poder compararlas con las de un periodo sin crisis.
Dado lo anterior, evaluamos tres periodos: primero, la crisis asiática; segundo, entre el fin de la crisis asiática y el comienzo de la crisis subprime, y tercero, del comienzo de la crisis subprime hasta mediados de 2013. El primero y tercero corresponden a periodos de crisis financieras. Los instrumentos de AT que empleamos son: Media Móvil Simple, Media Móvil Ponderada Linealmente, Momentum, MACD, TRIX, RSI, %K, %R, On Balance Volumen y Stochastic.2
Los resultados no muestran pruebas contundentes que confirmen que el uso de instrumentos de AT en periodos de crisis financiera reporte mayor rentabilidad que el de una estrategia buy and hold. Acerca de qué tipo de instrumentos de AT reportan un mayor rendimiento, encontramos que son las técnicas de mediano plazo las que lo hacen, por encima de las de corto y largo plazo. A su vez, los instrumentos de AT de corto plazo son las que reportan un menor rendimiento. Este hallazgo debe tomarse con cautela dado que no es tan claro que los resultados de los instrumentos de AT de mediano plazo sean muy distintos los de otras técnicas.
El presente artículo se divide de la siguiente forma: en la sección I se realiza una breve revisión de la bibliografía; la sección II describe los datos e instrumentos empleados; en la sección III se reportan los principales resultados, y el último apartado resume las principales conclusiones.
I. Breve revisión de la bibliografía
En las décadas de los años ochenta y noventa del siglo anterior surgió una serie de estudios que daban cuenta de la utilidad del análisis técnico. Así, trabajos como los de Treynor y Ferguson (1985), Brown y Jannings (1989)，Jagadeesh y Titman (1993)，Blume, Easley y O'Hara (1994), Chan, Jegadeesh y Lakonishok (1996), Rouwenhorst (1996), Lo y MacKinlay (1997) y Grundy y Martin (1998) aportaron pruebas, de manera directa, en favor de su utilización, y otros como los de Pruitt y White (1988), Neftci (1991), Neely y Weller (1998), Allen y Karjalainen (1999) у Chang у Osler (1999) las obtuvieron en forma indirecta.
En la década actual los estudios en esta área han estado enfocados a corroborar la eficacia y extender el uso del AT. Por ejemplo, Lo, Mamayaski y Wang (2000) proponen dejar fuera el subjetivismo de la detección de patrones gráficos mediante el uso de regresiones no paramétricas. Así, evalúan la efectividad del uso del AT encontrando para una muestra de empresas de Estados Unidos que varios indicadores técnicos pueden agregar valor al proceso de inversión. Por su parte, Graziano (2001), luego de aplicar diferentes instrumentos de AT a los precios futuros de la soja del Rofex,3 concluye que a pesar de las grandes diferencias, principalmente de volumen, del Mercado de Rosario en comparación con los mercados de Estados Unidos y Europa, los distintos indicadores y osciladores se comportan igualmente de forma eficaz y eficiente. Parisi (2003) también analiza la eficiencia de algunos de los instrumentos de análisis técnico sobre series de precios diarios de acciones pertenecientes a los índices Dow Jones Industry y Nasdaq para el periodo comprendido entre el 2 de enero de 1992 y el 18 de julio de 2002, y encuentra que existen técnicas que aplicadas sobre ciertas acciones generan rentabilidades que, en promedio, superan a las de una estrategia buy and hold, tanto en el corto plazo (un año) como en periodos más extensos. Más recientemente, Abarca, Alarcón, Pincheira y Selaive (2007) reportan para el periodo entre enero de 2000 y abril de 2006 que el índice de Fuerza Relativa presenta una capacidad predictiva por encima del camino aleatorio para predecir los retornos del tipo de cambio en Chile. Por su parte, Kavajecz y Odders-White (2004) proponen que las medidas de análisis técnico capten cambios en el estado del libro de órdenes límites; de esta manera, reportan que los soportes y las resistencias, al igual que las medias móviles, están significativamente relacionados con los estados de liquidez del libro de órdenes límites, demostrando que el estado de liquidez puede ser importante en la determinación del precio futuro del activo.
II. Datos e instrumentos
Los datos corresponden a las series de precios diarios de cierre, apertura, mínimo y máximo, y al volumen transado de cuatro de los principales índices latinoamericanos: Bovespa (Brasil), IGBLV (Perú), IPC (México) e IPSA (Chile). El rango de fechas analizado es del 3 de julio de 1995 al 28 de junio de 2013， excepto para el índice IGBLV que va del 3 de enero de 2003 al 28 de junio de 2013. La cantidad de datos es 4 450 (Bovespa), 2 628 (IGBLV), 4 526 (IPC) y 4 475 (IPSA).
Las muestras se construyen considerando los siguientes rangos de fechas: 3 de julio de 1995 al 31 de agosto de 1998 (periodo de la crisis asiática); 1°de agosto de 1998 al 29 de septiembre de 2006 (periodo sin crisis) y 2 de octubre de 2006 al 28 de junio de 2013 (periodo de la crisis subprime). Para cada una de estas muestras se consideró un periodo de 252 días hábiles para el cálculo de la rentabilidad promedio anual. Por tanto, para el periodo de la crisis asiática se consideró la rentabilidad promedio anual desde el 3 de julio de 2007 al 31 de agosto del año 2008.4 Para el periodo sin crisis se consideró la rentabilidad promedio anual desde el 1° de septiembre de 1998 al 29 de septiembre de 2006. Por último, para el periodo de crisis subprime se consideró la rentabilidad promedio anual desde el 2 de octubre de 2007 al 28 de junio de 2013. Los instrumentos de análisis técnico empleados fueron: Media Móvil, Momentum, MACD, ADX, TRIX, RSI, %K, %R, On Balance Volume y Stochastic. 72 técnicas en total fueron comparadas con una estrategia buy and hold.5
El Cuadro 1 presenta la estadística descriptiva de los cuatro índices bursátiles en estudio. Para el periodo sin crisis, en todos los casos, se obtuvieron las más altas rentabilidades diarias promedio. A su vez, en este periodo se encuentra la más alta rentabilidad diaria (Brasil y México). Al considerar los periodos de crisis financieras se observa que el efecto de éstas en los mercados bursátiles latinoamericanos es disímil. En Brasil, durante el periodo de la crisis asiática, la rentabilidad promedio fue de un 0.08%，mientras que en Chile fue de -0.07%; sin embargo, durante la crisis subprime no se encontraron diferencias significativas en las rentabilidades diarias entre los índices bursátiles de los países en estudio.
Para asegurar que el análisis de los rendimientos resultantes sea independiente en cada muestra, luego de aplicar cada uno de los instrumentos de AT se tomó el primer día de cada serie como el primer día de inversión. A su vez, en cada muestra se consideró un monto de inversión de $1 000 000 y una comisión de 0.5% por cada orden de compra o venta generada mediante el AT. Por otra parte, para controlar el fenómeno de datasnooping, las comparaciones de rendimientos medios generados por cada técnica fueron evaluadas con la prueba de Tukey6 y la técnica de False Discovery Rate7 (FDR). En este último caso se utilizó el procedimiento de Benjamini y Hochberg (1995), que consiste básicamente en determinar, dado un valor crítico, si los valores p que rechazan la hipótesis nula son efectivamente verdaderos.
El Cuadro 2 muestra los resultados de la prueba de Tukey y el FDR. Sobre un total de 2 556 pruebas (cada técnica es comparada con las restantes) la prueba de Tukey reporta que, en promedio, más de 80% de las técnicas son distintas de las otras. Por su parte, la prueba FDR reporta que sólo 0.4% de las técnicas efectivas no son distintas. Estos resultados muestran que las técnicas de AT pueden considerarse independientes entre sí.
III. Resultados
El Cuadro 3 se divide en cuatro secciones (a, b, с y d) para mostrar los resultados del empleo de los 72 instrumentos de AT sobre los índices bursátiles Bovespa, IPSA, IGBVL e IPC, respectivamente. Cada sección se divide en cuatro categorías: primero, se considera la muestra total; segundo, el periodo de la crisis asiática; tercero, periodo sin crisis, y cuarto, periodo crisis subprime. Para cada periodo se reportan tres estados: primero, las cinco técnicas que más veces son distintas a las otras 71 técnicas; segundo las cinco mejores técnicas, y tercero, las cinco peores técnicas. Para cada caso se reportan el número y porcentaje de veces en que la técnica es distinta de las otras 71 luego de someterse a la prueba Tukey, el porcentaje de veces en que la técnica es distinta de las otras 71 luego de someterse a la prueba FDR y el rendimiento anualizado obtenido.
a Número de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
b Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
c Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba FDR.
Cuadro 3a Resultados de Brasil: Bovespa
Para el índice Bovespa (Cuadro 3a) se observa que, para todos los periodos, la técnica que más veces arroja resultados distintos a los de otras técnicas es la media móvil En este contexto, las medias móviles de largo plazo (sobre 100 días) reportan mejores resultados que las de corto plazo (5 y 10 días). Para el caso de las cinco mejores técnicas, considerando el periodo completo, es la estrategia buy and hold la que reporta un mayor rendimiento anualizado (69.11%), muy por encima de la segunda técnica (TRIX_100). De la misma manera, al considerar el periodo sin crisis financiera la estrategia buy and hold vuelve a ser la técnica que reporta un mayor rendimiento. Para el periodo de crisis financiera el uso de AT (TRIX y RSI) reporta un mayor rendimiento, aunque en el periodo de crisis subprime la estrategia buy and hold aparece como la quinta que ofrece un mayor rendimiento. Para el caso de las cinco peores técnicas, los instrumentos de AT de corto plazo son los que reportan los peores resultados (Media Móvil y Momentum).
Para el caso del índice IPSA (Cuadro 3b) los resultados son similares a los de Bovespa, excepto en el periodo de crisis subprime, en el que la mejor estrategia es buy and hold, aunque el rendimiento obtenido es levemente superior al de la técnica TRIX. Cabe destacar para este índice que los instrumentos de AT de mediano plazo son los que en general ofrecen un mayor rendimiento, por encima de los de corto y largo plazo. En cuanto a las peores técnicas, los instrumentos de AT de corto plazo siguen siendo los que reportan los peores resultados. Para los casos de los índices IGBVC e IPC los resultados, en general, se mantienen.
a Número de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
b Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
c Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba FDR.
Cuadro 3b Resultado de Chile: IPSA
a Número de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
b Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
c Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba FDR.
Cuadro 3c Resultado de Colombia: IGBVC
a Número de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
b Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
c Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba FDR.
Cuadro 3d Resultado de México: IPC
Cabe destacar que, en todos los casos y para todos los índices en estudio, los resultados de las técnicas en que éstos resultaron peores son distintos de los de las otras técnicas más veces que en el caso de aquellas que reportaron los mejores resultados. El Cuadro 4 muestra esta situación. Se observa, por ejemplo, para el caso de crisis subprime, que el número de veces que en promedio las cinco mejores técnicas de AT en las que se da un mayor rendimiento, y cuyo resultado es estadísticamente distinto al de las otras 71 técnicas, es de 17 veces, mientras que para el caso de las peores cinco técnicas se trata de 39 veces. Esto quiere decir, por una parte, que no es del todo claro que los instrumentos de AT de mediano plazo reporten mayores rendimientos, puesto que sus resultados no son muy distintos de los de otras técnicas aplicadas; por otro lado, si se emplean técnicas de AT de corto plazo, es más probable que se obtengan peores rendimientos.
a Número de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
b Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba de Tukey.
c Porcentaje de veces en que la técnica es estadísticamente distinta de las otras 71 técnicas al aplicar la prueba FDR.
Cuadro 4 Comparación entre las cinco mejores y peores técnicas de AT
Con respecto a si las técnicas de AT son útiles en periodos de crisis financieras los resultados no son concluyentes. En el periodo de la crisis asiática el rendimiento anualizado promedio de las cinco mejores técnicas fue de 47.43%，mientras que durante la crisis subprime fue sólo de 7.06%, porcentaje inferior al periodo sin crisis financiera (17.23%). Además, la estrategia buy and hold obtuvo el más alto rendimiento durante la crisis subprime en dos de los cuatro casos (Chile y México).
Conclusiones
En este artículo evaluamos la eficiencia de algunos instrumentos de análisis técnico durante periodos de crisis financiera. Específicamente, investigamos si los instrumentos de AT son útiles en periodos de crisis financiera y si las técnicas que ofrecen rentabilidades más altas son las mismas que reportan rendimientos más bajos, tanto para periodos con crisis financiera o sin ella. Para lo anterior consideramos cuatro de los principales índices latinoamericanos: Bovespa (Brasil), IGBLV (Perú), IPC (México) e IPSA (Chile). Respecto a lo primero no encontramos evidencia a favor del uso de AT en periodos de crisis financiera. Si bien durante el periodo de la crisis asiática los instrumentos de AT reportaron un rendimiento anualizado mayor que una estrategia buy and hold, durante el periodo de crisis subprime esta última obtuvo un rendimiento anualizado mayor que las técnicas de AT en dos de los cuatro índices analizados. Es importante señalar que este resultado podría estar influido por el hecho de haber evaluado cada técnica por separado. Podría ser que diferentes técnicas de AT fueran utilizadas de manera conjunta para dar señales de compra o venta y que el inversionista marginal considera este conjunto de instrumentos, y no una sola, para decidir sobre su inversión. Esta cuestión es una limitación del presente estudio y lo presentamos como futura línea de investigación.
Respecto al interrogante de si aquellas técnicas que otorgan rentabilidades más altas son las mismas que reportan rendimientos más bajos, encontramos que son diferentes. En general, los instrumentos de AT de mediano plazo son los que reportan un mayor rendimiento, por encima de los de corto y largo plazos. A su vez, los instrumentos de AT de corto plazo son los que reportan un menor rendimiento. Este hallazgo debe tomarse con cautela dado que no es del todo claro que los resultados de los instrumentos de AT de mediano plazo sean más distintos de los de otras técnicas aplicadas.
Por último, los resultados encontrados se mantienen para periodos con o sin crisis financiera, lo que permite inferir que el uso del AT es una práctica habitual en los mercados financieros, independientemente de que se trate de periodos de calma o de turbulencia.
