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 históricos del mercado, principalmente precio y volumen. ^{[ 1 ]} Como un tipo de gestión activa , se contradice con gran parte de la teoría moderna de carteras . La eficacia del análisis técnico es cuestionada por la hipótesis del mercado eficiente , que afirma que los precios del mercado de valores son esencialmente impredecibles, ^{[ 2 ]} y la investigación sobre si el análisis técnico ofrece algún beneficio ha producido resultados mixtos. ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]} Se distingue del análisis fundamental , que considera los estados financieros de una empresa, su salud y el estado general del mercado y la economía.

Los principios del análisis técnico se derivan de cientos de años de datos del mercado financiero . ^{[ 6 ]} Algunos aspectos del análisis técnico comenzaron a aparecer en los relatos del comerciante Joseph de la Vega, con sede en Ámsterdam , sobre los mercados financieros holandeses 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 que hoy en día es una herramienta gráfica de análisis técnico. ^{[ 7 ] [ 8 ]}

El periodista Charles Dow (1851-1902) recopiló y analizó minuciosamente datos del mercado bursátil estadounidense, y publicó algunas de sus conclusiones en editoriales para The Wall Street Journal . Creía que en estos datos se podían encontrar patrones y ciclos económicos , un concepto que más tarde se conocería como la « teoría de Dow ». Sin embargo, el propio Dow nunca abogó por utilizar sus ideas como estrategia de inversión en bolsa.

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 obras Teoría y práctica del mercado de valores y Análisis técnico del mercado . En 1948, Robert D. Edwards y John Magee publicaron Análisis técnico de las tendencias bursátiles , ampliamente considerado como una de las obras fundamentales de la disciplina. Se centra exclusivamente en el análisis de tendencias y patrones gráficos y sigue vigente en la actualidad. El análisis técnico inicial consistía casi exclusivamente en el análisis de gráficos, ya que la capacidad de procesamiento de las computadoras no permitía el nivel de análisis estadístico moderno. Se dice que Charles Dow fue el creador de una forma de análisis de gráficos de puntos y figuras . Con el surgimiento de las finanzas conductuales como disciplina independiente en la economía, Paul V. Azzopardi combinó el análisis técnico con las finanzas conductuales y acuñó el término "Análisis técnico conductual". ^{[ 9 ]}

Otros pioneros de las técnicas de análisis son Ralph Nelson Elliott , William Delbert Gann y Richard Wyckoff , quienes desarrollaron sus respectivas técnicas a principios del siglo XX.

Los analistas fundamentales examinan las ganancias, los dividendos, los activos, la calidad, los ratios, los nuevos productos, la investigación y otros aspectos similares. Los analistas técnicos emplean diversos métodos, herramientas y técnicas, entre los que se incluye el uso de gráficos. Mediante gráficos, los analistas técnicos buscan identificar patrones de precios y tendencias del mercado financiero e intentan aprovecharlos. ^{[ 10 ]}

Los técnicos que utilizan gráficos buscan patrones gráficos de precios arquetípicos, como el conocido patrón de cabeza y hombros ^{[ 11 ]} o patrones de reversión de doble techo/suelo , estudian indicadores técnicos , medias móviles y buscan formas como líneas de soporte, resistencia, canales y formaciones más oscuras como banderas , banderines , días de equilibrio y patrones de taza y asa . ^{[ 12 ]}

Los analistas técnicos también utilizan ampliamente indicadores de mercado de diversa índole, algunos de los cuales son transformaciones matemáticas del precio, que a menudo incluyen el volumen de compra y venta, datos de avance/retroceso y otros datos. Estos indicadores se utilizan para evaluar si un activo presenta una tendencia y, de ser así, la probabilidad de su dirección y de su continuación. Los técnicos también buscan relaciones entre los índices de precio/volumen y los indicadores de mercado. Algunos ejemplos son la media móvil , el índice de fuerza relativa y el MACD . Otras líneas de estudio incluyen las correlaciones entre los cambios en las opciones ( volatilidad implícita ) y las relaciones put/call con el precio. También son importantes los indicadores de sentimiento, como las relaciones put/call, las relaciones alcistas/bajistas, el interés corto, la volatilidad implícita , etc.

Existen numerosas técnicas en el análisis técnico. Quienes se adhieren a diferentes técnicas (por ejemplo: el análisis de velas japonesas, la forma más antigua de análisis técnico desarrollada por un comerciante de granos japonés; la teoría de armónicos ; la teoría de Dow ; y la teoría de ondas de Elliott ) pueden ignorar otros enfoques, pero muchos operadores combinan elementos de más de una técnica. Algunos analistas técnicos utilizan el juicio subjetivo para determinar qué patrón(es) refleja un instrumento en un momento dado y cuál debería ser la interpretación de dicho patrón. Otros emplean un enfoque estrictamente mecánico o sistemático para la identificación e interpretación de patrones.

En contraste con el análisis técnico, el análisis fundamental estudia los factores económicos y otros factores subyacentes que influyen en la forma en que los inversores valoran los mercados financieros. Esto puede incluir indicadores corporativos habituales, como las cifras recientes de EBITDA de una empresa , el impacto estimado de los cambios recientes en la plantilla del consejo de administración , consideraciones geopolíticas e incluso factores científicos, como los efectos futuros estimados del calentamiento global . Las formas puras de análisis técnico sostienen que los precios ya reflejan todos los factores fundamentales subyacentes. Descubrir tendencias futuras es la función de los indicadores técnicos, aunque ni los indicadores técnicos ni los fundamentales son perfectos. Algunos operadores utilizan exclusivamente el análisis técnico o el fundamental, mientras que otros utilizan ambos para tomar decisiones de inversión. ^{[ 13 ] [ 14 ]}

El contraste con el análisis cuantitativo es menos claro que la distinción con el análisis fundamental. Algunas fuentes tratan el análisis técnico y el cuantitativo como prácticamente sinónimos, mientras que otras establecen una distinción tajante. Por ejemplo, el experto en análisis cuantitativo Paul Wilmott sugiere que el análisis técnico es poco más que «gráficos» (hacer pronósticos basados ​​en la extrapolación de representaciones gráficas) y que rara vez tiene poder predictivo. ^{[ 15 ] [ 14 ]}

Un principio fundamental del análisis técnico es que el precio de un mercado refleja toda la información relevante que lo afecta. Por lo tanto, un analista técnico examina el historial de la cotización de un valor o materia prima, en lugar de factores externos como eventos económicos, fundamentales y noticias. Se cree que la evolución de los precios tiende a repetirse debido al comportamiento colectivo y sistemático de los inversores. De ahí que el análisis técnico se centre en las tendencias y condiciones de precios identificables. ^{[ 16 ] [ 17 ]}

Partiendo de la premisa de que toda la información relevante ya está reflejada en los precios, los analistas técnicos creen que es importante comprender qué piensan los inversores sobre esa información, tanto la conocida como la percibida.

Los analistas técnicos creen que los precios siguen una tendencia direccional, es decir, al alza, a la baja, lateralmente (estables) o alguna combinación de estas. La definición básica de una tendencia de precios fue propuesta originalmente por la teoría de Dow . ^{[ 10 ]}

Un ejemplo de un valor que tuvo una tendencia aparente es AOL desde noviembre de 2001 hasta agosto de 2002. Un analista técnico o seguidor de tendencias que reconociera esta tendencia buscaría oportunidades para vender este valor. El precio de AOL se mueve constantemente a la baja. Cada vez que la acción subía, los vendedores entraban al mercado y vendían la acción; de ahí el movimiento en "zig-zag" en el precio. La serie de "máximos decrecientes" y "mínimos decrecientes" es una señal reveladora de una acción en tendencia bajista. ^{[ 18 ]} En otras palabras, cada vez que la acción bajaba, caía por debajo de su precio mínimo relativo anterior. Cada vez que la acción subía, no podía alcanzar el nivel de su precio máximo relativo anterior.

Cabe destacar que la secuencia de mínimos y máximos decrecientes no comenzó hasta agosto. Posteriormente, AOL registró un precio mínimo que no superó el mínimo relativo establecido a principios de mes. Más adelante, en el mismo mes, la acción alcanzó un máximo relativo igual al máximo relativo más reciente. En este punto, un analista técnico observa fuertes indicios de que la tendencia bajista se está deteniendo, o incluso llegando a su fin, y probablemente dejaría de vender activamente la acción.

Los analistas técnicos creen que los inversores, en conjunto, repiten el comportamiento de los inversores que los 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. ^{[ 10 ]} El reconocimiento de estos patrones puede permitir al técnico seleccionar operaciones con una mayor probabilidad de éxito. ^{[ 19 ]}

El análisis técnico no se limita a los gráficos, pero siempre considera las tendencias de precios. ^{[ 1 ]} Por ejemplo, muchos analistas técnicos monitorean las encuestas sobre el sentimiento de los inversores. Estas encuestas miden el sentimiento del mercado de los participantes, específicamente si son "bajistas" o "alcistas". Los analistas técnicos utilizan estas encuestas para ayudar a determinar si una tendencia continuará o si podría producirse una reversión; es más probable que anticipen un cambio cuando las encuestas reportan un sentimiento extremo de los inversores. ^{[ 20 ]} 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 alcistas, ya han comprado en el mercado (anticipando precios más altos). Y debido a que la mayoría de los inversores son alcistas e invierten, se supone que quedan pocos compradores. Esto deja más vendedores potenciales que compradores, a pesar del sentimiento alcista. Esto sugiere que los precios tenderán a la baja, y es un ejemplo de inversión contraria . ^{[ 21 ]}

La industria está representada a nivel mundial por la Federación Internacional de Analistas Técnicos (IFTA), una federación de organizaciones regionales y nacionales. En Estados Unidos, está representada por la Asociación CMT y la Asociación Estadounidense de Analistas Técnicos Profesionales (AAPTA). También está representada por la Asociación de Analistas de Seguridad Técnica de San Francisco (TSAASF). En el Reino Unido, está representada por la Sociedad de Analistas Técnicos (STA). La STA fue miembro fundador de la IFTA, celebró recientemente su 50.º aniversario y certifica a analistas con el Diploma en Análisis Técnico. En Canadá, está representada por la Sociedad Canadiense de Analistas Técnicos. ^{[ 22 ]} En Australia, está representada por la Asociación Australiana de Analistas Técnicos (ATAA), ^{[ 23 ]} (afiliada a la IFTA) y la Asociación Australiana de Analistas Técnicos Profesionales (APTA) Inc. ^{[ 24 ]}

Las sociedades profesionales de análisis técnico han trabajado en la creación de un cuerpo de conocimiento que describe el campo del análisis técnico. Este cuerpo de conocimiento es fundamental para el campo, ya que define cómo y por qué funciona el análisis técnico. Posteriormente, puede ser utilizado por la comunidad académica, 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 constituye la estructura del examen de Técnico de Mercado Certificado (CMT). ^{[ 25 ] [ 26 ]}

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 instalables para ordenadores de escritorio en el sentido tradicional, el sector ha visto surgir aplicaciones basadas en la nube e interfaces de programación de aplicaciones (API) que proporcionan indicadores técnicos (por ejemplo, MACD, Bandas de Bollinger) a través de protocolos HTTP RESTful o de intranet.

El software moderno de análisis técnico suele estar disponible como aplicación web o para smartphones, sin necesidad de descargar ni instalar ningún programa. Algunos incluso ofrecen un lenguaje de programación integrado y herramientas de backtesting automático.

Desde principios de la década de 1990, cuando surgieron los primeros tipos prácticamente utilizables, las redes neuronales artificiales (RNA) han experimentado un rápido crecimiento en popularidad. Se trata de sistemas de software adaptativos de inteligencia artificial inspirados en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Su uso se debe a su capacidad para aprender a detectar patrones complejos en los datos. En términos matemáticos, son aproximadores de funciones universales ^{[ 27 ] [ 28 ]} , lo que significa que, con los datos adecuados y una configuración correcta, pueden capturar y modelar cualquier relación de entrada-salida. Esto no solo elimina la necesidad de interpretación humana de gráficos o de la serie de reglas para generar señales de entrada/salida, sino que también facilita el acceso al análisis fundamental, ya que las variables utilizadas en este último pueden emplearse como entrada.

Dado que las redes neuronales artificiales (RNA) son esencialmente modelos estadísticos no lineales, su precisión y capacidad predictiva pueden evaluarse tanto matemática como empíricamente. En diversos estudios, los autores han afirmado que las redes neuronales utilizadas para generar señales de trading a partir de diversas entradas técnicas y fundamentales han superado significativamente a las estrategias de compra y mantenimiento, así como a los métodos tradicionales de análisis técnico lineal, cuando se combinan con sistemas expertos basados ​​en reglas. ^{[ 29 ] [ 30 ] [ 31 ]}

Si bien la naturaleza matemática avanzada de estos 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 redes neuronales más fácil de usar ha hecho que la tecnología sea más accesible para los operadores.

El trading sistemático se emplea con mayor frecuencia tras probar una estrategia de inversión con datos históricos. Esto se conoce como backtesting (o análisis retrospectivo ). El backtesting se realiza principalmente con indicadores técnicos combinados con la volatilidad, pero puede aplicarse a la mayoría de las estrategias de inversión (por ejemplo, el análisis fundamental). Si bien el backtesting tradicional se realizaba manualmente, generalmente solo se aplicaba a acciones seleccionadas por personas, lo que lo hacía susceptible a la influencia del conocimiento previo en la selección de acciones. Con la llegada de las computadoras, el backtesting puede realizarse en bolsas completas con décadas de datos históricos en muy poco tiempo.

El uso de computadoras tiene sus inconvenientes, ya que se limita a algoritmos que una computadora puede ejecutar. Varias estrategias de negociación dependen de la interpretación humana ^{[ 33 ]} y no son adecuadas para el procesamiento informático ^{[ 34 ]} . Solo los indicadores técnicos que son completamente algorítmicos pueden programarse para el backtesting automatizado computarizado.

John Murphy afirma que las principales fuentes de información disponibles para los técnicos son el precio, el volumen y el interés abierto . ^{[ 10 ]} Otros datos, como los indicadores y el análisis de sentimiento , se consideran secundarios.

Sin embargo, muchos analistas técnicos van más allá del análisis técnico puro, combinando otros métodos de pronóstico 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 referirse a la intersección del análisis técnico y el análisis fundamental. ^{[ 35 ]} Otro enfoque similar, el análisis de fusión, superpone el análisis fundamental con el técnico, en un intento por mejorar el rendimiento de los gestores de cartera.

El análisis técnico también suele combinarse con el análisis cuantitativo y la economía. Por ejemplo, las redes neuronales pueden utilizarse para ayudar a identificar relaciones entre mercados. ^{[ 36 ]}

Los analistas técnicos también utilizan encuestas a inversores y boletines informativos, así como indicadores de sentimiento en las portadas de revistas. ^{[ 37 ]}

La eficacia del análisis técnico es objeto de controversia. Los métodos varían considerablemente, y distintos analistas técnicos pueden, en ocasiones, realizar predicciones contradictorias a partir de los mismos datos. Muchos inversores afirman obtener rendimientos positivos, pero las evaluaciones académicas suelen concluir que tiene escaso poder predictivo . ^{[ 38 ]} De 95 estudios modernos, 56 concluyeron que el análisis técnico arrojó resultados positivos, si bien el sesgo de manipulación de datos y otros problemas dificultan el análisis. ^{[ 3 ]} La predicción no lineal mediante redes neuronales produce ocasionalmente resultados de predicción estadísticamente significativos . ^{[ 39 ]} Un documento de trabajo de la Reserva Federal ^{[ 4 ]} sobre los niveles de soporte y resistencia en los tipos de cambio a corto plazo «ofrece pruebas contundentes de que los niveles ayudan a predecir las interrupciones de la tendencia intradiaria», aunque se constató que el «poder predictivo» de dichos niveles «variaba entre los tipos de cambio y las empresas examinadas».

Un estudio de 2007 determinó que las estrategias de negociación técnica eran efectivas en el mercado chino, afirmando: "Finalmente, encontramos rendimientos positivos significativos en las operaciones de compra generadas por la versión contraria de la regla de cruce de medias móviles , la regla de ruptura de canal y la regla de negociación de bandas de Bollinger, después de considerar los costos de transacción del 0,50 %". ^{[ 40 ]}

Un influyente estudio de 1992 realizado por Brock et al. pareció encontrar apoyo para las reglas de negociación técnica. ^{[ 41 ]} Sullivan y Timmerman probaron el estudio de 1992 para detectar el espionaje de datos y otros problemas en 1999; ^{[ 42 ]} determinaron que la muestra cubierta por Brock et al. era robusta frente al espionaje de datos.

Posteriormente, un estudio exhaustivo sobre 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 de pronóstico recursivo fuera de muestra no resulta rentable, tras implementar bajos costes de transacción. Además, para costes de transacción suficientemente altos, se observa, mediante la estimación de los CAPM , que el trading técnico no muestra un poder de pronóstico fuera de muestra corregido por riesgo estadísticamente significativo para casi todos los índices bursátiles». ^{[ 43 ]} Los costes de transacción son particularmente aplicables a las «estrategias de momentum»; una revisión exhaustiva de los datos y estudios de 1996 concluyó que incluso pequeños costes de transacción llevarían a la incapacidad de capturar cualquier exceso de dichas estrategias. ^{[ 44 ]}

En un artículo publicado en 2000 en el Journal of Finance , el profesor Andrew W. Lo del MIT, en colaboración con Harry Mamaysky y Jiang Wang, descubrió que:

El análisis técnico, también conocido como "gráficos", forma parte de la práctica financiera desde hace décadas, pero esta disciplina no ha recibido el mismo nivel de escrutinio académico ni de aceptación que 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 históricos de precios suele depender de la interpretación del observador. En este artículo, proponemos un enfoque sistemático y automático para el reconocimiento de patrones técnicos mediante regresión kernel no paramétrica y aplicamos este método a un gran número de acciones estadounidenses desde 1962 hasta 1996 para evaluar la eficacia del análisis técnico. Al comparar la distribución empírica incondicional de los rendimientos diarios de las acciones con la distribución condicional —condicionada a indicadores técnicos específicos como cabeza y hombros o doble suelo—, encontramos que, durante el período de muestra de 31 años, varios indicadores técnicos proporcionan información incremental y pueden tener cierto valor práctico. ^{[ 5 ]}

En ese mismo artículo, Lo escribió que «varios estudios académicos sugieren que... el análisis técnico bien podría ser un medio eficaz para extraer información útil de los precios del mercado». ^{[ 5 ]} Algunas técnicas, como la geometría de Drummond, intentan superar el sesgo de los datos pasados ​​proyectando los niveles de soporte y resistencia de diferentes marcos temporales hacia el futuro cercano y combinándolo con técnicas de reversión a la media. ^{[ 45 ]}

La hipótesis del mercado eficiente (HME) contradice los principios básicos del análisis técnico al afirmar que los precios pasados ​​no pueden utilizarse para predecir con rentabilidad los precios futuros. Por lo tanto, sostiene que el análisis técnico no puede ser eficaz. El economista Eugene Fama publicó el artículo fundamental sobre la HME en el Journal of Finance en 1970, y afirmó: «En resumen, la evidencia que respalda el modelo de mercados eficientes es extensa y (algo singular en economía) la evidencia contradictoria es escasa». ^{[ 46 ]}

Sin embargo, dado que los precios futuros de las acciones pueden verse fuertemente influenciados por las expectativas de los inversores, los analistas técnicos afirman que es lógico que los precios pasados ​​influyan en los precios futuros. ^{[ 47 ]} También señalan investigaciones en el campo de las finanzas conductuales , específicamente que las personas no son los participantes racionales que la hipótesis del mercado eficiente (EMH) pretende que sean. Los analistas técnicos han afirmado durante mucho tiempo que el comportamiento humano irracional influye en los precios de las acciones y que este comportamiento conduce a resultados predecibles. ^{[ 48 ]} El autor David Aronson afirma 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 grupal, las finanzas conductuales ofrecen explicaciones concisas de la excesiva volatilidad del mercado, así como de los rendimientos excesivos obtenidos por estrategias basadas en información obsoleta... Los errores cognitivos también pueden explicar la existencia de ineficiencias del mercado que generan los movimientos sistemáticos de precios que permiten que funcionen los métodos objetivos de análisis técnico (AT). ^{[ 47 ]}

Los defensores de la EMH responden que, si bien los participantes individuales del mercado no siempre actúan racionalmente (ni poseen información completa), sus decisiones agregadas se equilibran entre sí, dando como resultado un desenlace racional (los optimistas que compran acciones y elevan el precio se ven contrarrestados por los pesimistas que venden sus acciones, lo que mantiene el precio en equilibrio). ^{[ 49 ]} Asimismo, la información completa se refleja en el precio porque todos los participantes del mercado aportan su conocimiento individual, aunque incompleto. ^{[ 49 ]}

La hipótesis del paseo aleatorio puede derivarse de la hipótesis de mercados eficientes en su forma débil, que se basa en el supuesto de que los participantes del mercado tienen plenamente en cuenta toda la información contenida en los movimientos de precios pasados ​​(pero no necesariamente otra información pública). En su libro A Random Walk Down Wall Street , el economista de Princeton Burton Malkiel afirmó que las herramientas de pronóstico técnico, como el análisis de patrones, deben ser, en última instancia, contraproducentes: «El problema es que, una vez que los participantes del mercado conocen dicha regularidad, actuarán de tal manera que impidan que se repita en el futuro». ^{[ 50 ]} Malkiel ha declarado que, si bien el momentum puede explicar algunos movimientos de precios de las acciones, no hay suficiente momentum para obtener beneficios excesivos. Malkiel ha comparado el análisis técnico con la « astrología ». ^{[ 51 ]}

A finales de la década de 1980, los profesores Andrew Lo y Craig McKinlay publicaron un artículo que ponía en duda la hipótesis del paseo aleatorio. En una respuesta a Malkiel en 1999, Lo y McKinlay recopilaron artículos empíricos que cuestionaban la aplicabilidad de la hipótesis ^{[ 52 ]} y que sugerían un componente no aleatorio y posiblemente predictivo en el movimiento de los precios de las acciones, aunque tuvieron cuidado de señalar que rechazar el paseo aleatorio no invalida necesariamente la hipótesis del mercado eficiente (EMH), que es un concepto completamente distinto de la hipótesis del paseo aleatorio (RWH). En un artículo de 2000, Andrew Lo analizó retrospectivamente datos de EE. UU. de 1962 a 1996 y descubrió que "varios indicadores técnicos proporcionan información incremental y pueden tener algún valor práctico". ^{[ 5 ]} Burton Malkiel desestimó las irregularidades mencionadas por Lo y McKinlay por considerarlas demasiado pequeñas para obtener beneficios. ^{[ 51 ]}

Los técnicos argumentan que tanto la EMH como las teorías del paseo aleatorio ignoran las realidades de los mercados, ya que los participantes no son completamente racionales y los movimientos de precios actuales no son independientes de los movimientos anteriores. ^{[ 18 ] [ 53 ]} Algunos investigadores del 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 tales procesos y los datos reales de acciones varían significativamente con respecto al tamaño de la ventana y la medida de similitud . ^{[ 54 ]} Argumentan que las transformaciones de características utilizadas para la descripción de señales de audio y bioseñales también pueden usarse para predecir con éxito los precios del mercado de valores, lo que contradiría la hipótesis del paseo aleatorio.

El índice de paseo aleatorio (RWI) es un indicador técnico que intenta determinar si el movimiento del precio de una acción es aleatorio o el resultado de una tendencia estadísticamente significativa. El índice de paseo aleatorio busca determinar cuándo el mercado se encuentra en una fuerte tendencia alcista o bajista midiendo los rangos de precios sobre N y cómo difieren de lo que se esperaría de un paseo aleatorio (subir o bajar aleatoriamente). Cuanto mayor sea el rango, mayor será la tendencia. ^{[ 55 ]}

Aplicando la teoría de las perspectivas de Kahneman y Tversky a los movimientos de precios, Paul V. Azzopardi ofreció una posible explicación de por qué el miedo provoca caídas bruscas de precios, mientras que la codicia los impulsa gradualmente. ^{[ 56 ]} Este comportamiento comúnmente observado en los precios de los valores contradice notablemente el modelo de paseo aleatorio. Al evaluar la codicia y el miedo en el mercado, ^{[ 57 ]} los inversores pueden formular mejor sus estrategias de cartera, tanto a largo como a corto plazo.

En 1994, Caginalp y Balenovich ^{[ 58 ]} utilizaron su modelo de ecuaciones diferenciales de flujo de activos para demostrar que los principales patrones del análisis técnico podían generarse con ciertos supuestos básicos. Algunos patrones, como la continuación triangular o el patrón de reversión, pueden generarse asumiendo la existencia de dos grupos distintos de inversores con diferentes valoraciones. Los supuestos principales 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 se derivan matemáticamente de estos supuestos.

Uno de los problemas del análisis técnico convencional ha sido la dificultad de especificar los patrones de manera que permitan realizar pruebas objetivas.

Los patrones de velas japonesas implican patrones de pocos días que se encuentran dentro de una tendencia alcista o bajista. Caginalp y Laurent ^{[ 59 ]} fueron los primeros en realizar una prueba exitosa a gran escala de patrones. Se probó un conjunto de criterios matemáticamente precisos utilizando primero una definición de tendencia a corto plazo suavizando los datos y permitiendo una desviación en la tendencia suavizada. Luego consideraron ocho patrones principales de reversión de velas de tres días de manera no paramétrica y definieron los patrones como un conjunto de desigualdades. Los resultados fueron positivos con una abrumadora confianza estadística para cada uno de los patrones utilizando el conjunto de datos de todas las acciones del S&P 500 diariamente para el período de cinco años 1992-1996.

Entre las ideas más básicas del análisis técnico convencional se encuentra la premisa de que una tendencia, una vez establecida, tiende a continuar. Sin embargo, la comprobación de esta tendencia a menudo ha llevado a los investigadores a concluir que las acciones siguen un comportamiento aleatorio. Un estudio realizado por Poterba y Summers ^{[ 60 ]} halló un pequeño efecto de tendencia, demasiado insignificante para tener valor comercial. Como señaló Fisher Black ^{[ 61 ]} , el "ruido" en los datos de precios de negociación dificulta la comprobación de hipótesis.

Un método para evitar este ruido fue descubierto en 1995 por Caginalp y Constantine ^{[ 62 ]} , quienes utilizaron una proporción de dos fondos cerrados prácticamente idénticos para eliminar cualquier variación en la valoración. Un fondo cerrado (a diferencia de un fondo abierto) se negocia independientemente de su valor liquidativo y sus participaciones no pueden ser reembolsadas, sino que solo se negocian entre inversores como cualquier otra acción en las bolsas. En este estudio, los autores hallaron que la mejor estimación del precio de mañana no es el precio de ayer (como indicaría la hipótesis del mercado eficiente), ni tampoco el precio de momentum puro (es decir, que el mismo cambio relativo de precio de ayer a hoy se mantenga de hoy a mañana). En cambio, se sitúa casi exactamente a medio camino entre ambos.

Partiendo de la caracterización de la evolución temporal pasada de los precios de mercado en términos de velocidad y aceleración de precios, se ha desarrollado un intento de marco general para el análisis técnico, con el objetivo de establecer una clasificación basada en principios de los posibles patrones que caracterizan la desviación o los defectos del estado de mercado de paseo aleatorio y sus propiedades invariantes traslacionales en el tiempo. ^{[ 63 ]} 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 horizonte temporal de pronóstico, dimensionalizado al período de entrenamiento. Se encuentra que los patrones de seguimiento de tendencia y los patrones contrarios coexisten y dependen del horizonte temporal adimensional. Utilizando un enfoque de grupo de renormalización , el enfoque de escenario basado en la probabilidad exhibe un poder predictivo estadísticamente significativo en prácticamente todas las fases de mercado analizadas.

Un estudio de estudios modernos realizado por Park e Irwin ^{[ 64 ]} mostró que la mayoría encontró un resultado positivo del análisis técnico.

En 2011, Caginalp y DeSantis ^{[ 65 ]} utilizaron grandes conjuntos de datos de fondos cerrados, donde es posible la comparación con la valoración, para determinar cuantitativamente si aspectos clave del análisis técnico, como la tendencia y la resistencia, tienen validez científica. Utilizando conjuntos de datos de más de 100.000 puntos, demostraron que la tendencia tiene un efecto al menos la mitad de importante que la valoración. Los efectos del volumen y la 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 las 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 "compra en las caídas" no ocurre hasta que la tendencia bajista es un evento de 4,6 desviaciones estándar. Estos métodos pueden utilizarse 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 previos sobre análisis técnico informaban principalmente sobre la rentabilidad de reglas de negociación específicas para un conjunto dado de datos históricos. Estos estudios anteriores no habían tenido en cuenta al operador humano, ya que ningún operador real adoptaría mecánicamente las señales de ningún método de análisis técnico. Por lo tanto, para revelar la verdad sobre el análisis técnico, debemos volver a comprender el desempeño entre operadores experimentados y novatos. Si el mercado realmente se mueve al azar, no habría diferencia entre estos dos tipos de operadores. Sin embargo, se ha demostrado experimentalmente que los operadores con mayor conocimiento de análisis técnico superan significativamente a aquellos con menos conocimiento. ^{[ 66 ]}

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 precio, volumen, tamaño de las órdenes, etc., de una tira de papel que pasaba por una máquina llamada teletipo . Los datos del mercado se enviaban a las casas de bolsa y a los hogares y oficinas de los especuladores más activos. Este sistema cayó en desuso con la llegada de los paneles de información electrónica a finales de los 60 y, posteriormente, de las computadoras, que permiten la fácil elaboración de gráficos.

Jesse Livermore , uno de los operadores bursátiles más exitosos de todos los tiempos, se dedicó principalmente a la lectura de la cinta de cotizaciones desde joven. Seguía su propio sistema de negociación (mecánico), al que llamaba la «clave del mercado», que no necesitaba gráficos, sino que se basaba exclusivamente en datos de precios. Describió su clave del mercado en detalle en su libro de la década de 1940, «Cómo operar en bolsa». ^{[ 67 ]} El sistema de Livermore determinaba las fases del mercado (tendencia, corrección, etc.) a través de datos históricos de precios. También utilizaba datos de volumen (que estimaba a partir del comportamiento de las acciones y mediante «pruebas de mercado», un proceso de prueba de la liquidez del mercado mediante el envío de pequeñas órdenes de mercado), como se describe en su libro de la década de 1940.

Otra forma de análisis técnico utilizada hasta ahora era mediante la interpretación de datos del mercado de valores contenidos en los paneles de cotizaciones, que en los tiempos anteriores a las pantallas electrónicas , eran enormes pizarras ubicadas en las bolsas de valores, con datos de los principales activos financieros que cotizaban en ellas para el análisis de sus movimientos. ^{[ 68 ]} Se actualizaban manualmente con tiza, y las actualizaciones de algunos de estos datos se transmitían a entornos fuera de las bolsas (como casas de bolsa , casas de apuestas , etc.) a través de la cinta, el telégrafo , el teléfono y, posteriormente, el télex . ^{[ 69 ]}

Esta herramienta de análisis fue utilizada tanto, in situ, principalmente por profesionales del mercado, como por el público en general a través de las versiones impresas en periódicos que mostraban los datos de las negociaciones del día anterior, para operaciones de swing trading y position trading . ^{[ 70 ]}

• Rango verdadero promedio  : rango de negociación diario promedio, ajustado por brechas de precios.
• Ruptura  : concepto por el cual los precios penetran con fuerza un área de soporte o resistencia previa , generalmente, pero no siempre, acompañada de un aumento en el volumen.
• Patrón gráfico  : patrón distintivo creado por el movimiento de los precios de valores o materias primas en un gráfico.
• Ciclos  : objetivos de tiempo para posibles cambios en la evolución del precio (el precio solo se mueve hacia arriba, hacia abajo o lateralmente).
• Rebote del gato muerto  : fenómeno por el cual una caída espectacular en el precio de una acción es seguida inmediatamente por un aumento moderado y temporal antes de reanudar su movimiento descendente.
• Principio de ondas de Elliott y la proporción áurea para calcular movimientos y retrocesos sucesivos de precios.
• Proporciones de Fibonacci  : se utilizan como guía para determinar los porcentajes de soporte, resistencia y retroceso.
• Momentum  : la tasa de cambio de precios
• Análisis de puntos y figuras  : un enfoque analítico basado en precios que emplea filtros numéricos que pueden incorporar referencias temporales, aunque ignora el tiempo por completo en su construcción.
• Resistencia  : un nivel de precio que puede provocar un aumento neto de la actividad vendedora.
• Soporte  : un nivel de precios que puede provocar un aumento neto de la actividad compradora.
• Tendencia  : fenómeno por el cual el movimiento de precios tiende a persistir en una dirección durante un período prolongado de tiempo.

• Gráfico de velas japonesas  : De origen japonés y similar al OHLC, las velas japonesas se ensanchan y llenan el intervalo entre los precios de apertura y cierre para enfatizar la relación entre ambos. En Occidente, las velas negras o rojas suelen representar un cierre inferior al de apertura, mientras que las blancas, verdes o azules representan un cierre superior.
• Gráfico de líneas  : conecta los precios de cierre con segmentos de línea. También puede elegir dibujar el gráfico de líneas utilizando el precio de apertura, el precio máximo o el precio mínimo.
• Gráfico de apertura-máximo-mínimo-cierre  (OHLC): los gráficos OHLC, también conocidos como gráficos de barras, representan el intervalo entre los precios máximo y mínimo de un período de negociación como un segmento de línea vertical en el momento de la negociación, y los precios de apertura y cierre con marcas horizontales en la línea de rango, generalmente una marca a la izquierda para el precio de apertura y una marca a la derecha para el precio de cierre.
• Gráfico de puntos y figuras  : un tipo de gráfico que emplea filtros numéricos con referencias temporales únicamente, e ignora por completo el tiempo en su construcción.

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

• Bandas de Bollinger  : un rango de volatilidad de precios
• Canal  : un par de líneas de tendencia paralelas
• Ichimoku kinko hyo: un sistema basado en medias móviles que tiene en cuenta el tiempo y el punto medio entre el máximo y el mínimo de una vela.
• Media móvil  : un promedio calculado sobre un intervalo de tiempo anterior y posterior a un punto determinado, que se repite en cada punto del gráfico. Una media móvil puede considerarse como una línea de tendencia dinámica.
• SAR parabólico : el stop dinámico  de Wilder se basa en la tendencia de los precios a mantenerse dentro de una curva parabólica durante una tendencia fuerte.
• Punto pivote  : se obtiene calculando el promedio numérico de los precios máximo, mínimo y de cierre de una divisa o acción en particular.
• Resistencia  : un nivel de precio que puede actuar como un techo por encima del precio.
• Soporte  : un nivel de precio que puede actuar como un piso inferior al precio
• Línea de tendencia  : una línea inclinada descrita por al menos dos picos o dos valles.
• Zig Zag: esta superposición de gráficos muestra los movimientos de precios filtrados que superan un porcentaje determinado.

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

• Línea de avance-descenso  : un indicador popular de la amplitud del mercado .
• Oscilador de McClellan : un popular indicador de amplitud de mercado en forma cerrada .
• Índice de suma de McClellan : un indicador de amplitud de mercado muy popular y de formato abierto .

Estos indicadores suelen mostrarse debajo o encima del gráfico de precios principal.

• Índice direccional promedio  : un indicador ampliamente utilizado de la fuerza de la tendencia.
• Índice del canal de materias primas  : identifica las tendencias cíclicas.
• MACD  – convergencia/divergencia de medias móviles .
• Momento  : la tasa de cambio de precios.
• Índice de fuerza relativa (RSI): oscilador que muestra la fuerza del precio.
• Índice de vigor relativo (RVI): este oscilador mide la convicción de una acción de precios reciente y la probabilidad de que continúe.
• Oscilador estocástico  : cierre de posición dentro del rango de negociación reciente.
• Trix : un oscilador que muestra la pendiente de una media móvil  exponencial triplemente suavizada .
• Indicador de vórtice  : un indicador utilizado para identificar la existencia, continuación, inicio o finalización de tendencias.

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

• MACD e índice direccional promedio
• MACD y Super Tendencia
• MACD y media móvil
• MACD y RSI
• MACD y medias móviles

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• Murphy, John J. Análisis técnico de los mercados financieros , 1986. ISBN 9780735200661

Organizaciones internacionales y nacionales

• Federación Internacional de Analistas Técnicos
• Singapur: Sociedad de Analistas Técnicos (Singapur)
• Estados Unidos: Asociación CMT
• Reino Unido: Sociedad de Analistas Técnicos