Análise Tecnica: Sorte ou realidade?

Como já imaginava o meu post "A ilusão do grafista" causou uma certa polêmica. Em um dos comentários foi citado que estudos comprovam que o uso de médias móveis de 200 dias trariam um retorno superior. Mas será que isto foi uma coincidência ou realmente as médias móveis trazem um retorno superior e todos devemos adota-las?

Esta questão foi analisada em um estudo chamado "Análise Tecnica: Sorte ou realidade?" de Pedro A. C. Saffi e que foi publicado na revista brasileira de Economia. Abaixo irei fazer um breve resumo da metodologia usada e dos resultados, extraido do artigo original:

Segundo o autor, os estudos que tentam comprovar a superioridade da análise técnica estão sujeitos ao fenômenos de data-snooping (um bias estatistico gerado pelo mau uso de tecnicas de extração de dados), já que é muito provável que, dentre milhares de estratégias diferentes, alguma (ou algumas) apresente performance superior (em termos de excesso de retorno). Isto poderia ter ocorrido simplesmente ao acaso e não devido à uma capacidade preditiva superior da estratégia.

Tentanto minimizar este problema, trabalhos posteriores (Brock et alii, 1992) utilizaram a técnica de bootstrap para simular realizações alternativas da série dos preços. A técnica bootstrap consiste na reamostragem dos dados para estimação da distribuição de um estimador ou estatística de teste. Esta técnica permite, sob algumas condições, construir a distribuição empírica da performance de uma estratégia de análise técnica particular e assim, verificar se uma performance estatisticamente significativa é realmente devido à uma capacidade preditiva superior, ou um mero produto do acaso.

A dificuldade em encontrar analiticamente a distribuição dos retornos (ou o índice de Sharpe) das estratégias de investimento, torna necessário o uso de técnicas de reamostragem para estimá-la. O procedimento consiste em extrair aleatoriamente diversas amostras dos retornos, calculando em cada extraçã a estatística de teste desejada. Usamos estas estatísticas para encontrar a probabilidade empírica do evento desejado, possibilitando a realização dos testes de hipótese.A existência de dependência nos dados faz com que esta reamostragem precise ser feita de forma a capturar adequadamente esta característica do processo gerador dos dados (PGD).

São utilizados testes de habilidade preditiva (White, 2000, Hansen, 2001) para verificar a hipótese de superioridade destas regras de decisão como forma de investimento. Os resultados indicam que nenhuma das 14.630 estratégias de análise técnica é capaz de gerar retornos estatisticamente significativos quando os efeitos de data-snooping são levados em conta.

Veja a conclusão do autor:

Após a realização dos testes, concluimos que as estratégias de análise técnica não devem ser utilizadas para auxiliar as decisões de investimento. Não somos capazes então de rejeitar a hipótese de eficiência de mercado, já que as estratégias não remuneram adequadamente o investidor. Como mostram os resultados acima, a performance destas estratégias é fruto do acaso e seu uso leva o investidor médio a fracassar na tentativa de obter ganhos em relação aos da estrategia ''comprar-e-esperar''. O uso conjunto das informações do espaço de estratégias,nos mostra na verdade, que elas não são capazes de gerar retornos significativos.

Os resultados são similares aos encontrados nos mercados internacionais, contribuindo para o conjunto de evidências que mostram aos investidores que as estratégias de análise técnica (pelo menos nas formas simples como as utilizadas neste artigo) não são úteis como investimento.

Quem tiver interesse em ler o artigo original aqui vai um link:

http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-71402003000400013