Estrategia de inversión bursátil y reconocimiento gráfico de patrones: aplicación sobre datos intradía del índice Dow Jones
| Autor | Roberto Cervelló-Royo - Francisco Guijarro Martínez - Karolina Michniuk |
| Cargo | Doctorado en Economía, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2008 - Doctor en Administración y Dirección de Empresas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2003 - Master en Contabilidad y Finanzas en la Escuela de Economía y Gestión, Hamburg University of Applied Sciences, Hamburgo, Alemania, 2011 |
| Páginas | 119-152 |
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Cuad. admon.ser.organ. Bogotá (Colombia), 27 (48): 119-152, enero-junio de 2014
* Este artículo es un producto del proyecto titulado “Pattern recognition applied to chart analysis. Evidence from in-
traday international stock markets”, desarrollado en las universidades Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y
Hamburg University of Applied Sciences (HAW). El artículo se recibió el 23-02-14 y se aprobó el 08-05-14. Suge-
rencia de citación: Cervelló R., R., Guijarro M., F. y Michniuk, K. (2014). Estrategia de inversión bursátil y recono-
cimiento gráco de patrones: aplicación sobre datos intradía del índice Dow Jones. Cuadernos de Administración,
27 (48), 119-152.
** Doctorado en Economía, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2008; Máster Universitario Ocial en
Ingeniería del Diseño, Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño, Valencia, España, 2013; Master en Dirección
de Empresas y Organizaciones Turísticas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2007; Especialista en
Contabilidad y Finanzas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2004; Licenciado en Administración
y Dirección de Empresas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2003. Profesor Contratado Doctor,
Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España. Es miembro del grupo de investigación “Departamento de
Economía y Ciencias Sociales”. Correo electrónico: rocerro@esp.upv.es
*** Doctor en Administración y Dirección de Empresas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2003;
Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 2007; Licen-
ciado en Informática, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España, 1998. Profesor Titular, de Universidad
Politécnica de Valencia, Valencia, España. Es miembro del grupo de investigación “Departamento de Economía y
Ciencias Sociales”. Correo electrónico: fraguima@esp.upv.es
**** Master en Contabilidad y Finanzas en la Escuela de Economía y Gestión, Hamburg University of Applied Sciences,
Hamburgo, Alemania, 2011; Licenciada en Administración y Dirección de Empresas, Hamburg University of Applied
Sciences, Hamburgo, Alemania, 2008. Phd Candidate, Hamburg University of Applied Sciences, Hamburgo, Alema-
nia. Es miembro del grupo de investigación “Departamento de Economía y Ciencias Sociales”. Correo electrónico:
Karolina.Michniuk@gmx.de
EstratEgia dE invErsión
bursátil y rEconocimiEnto
gráfico dE patronEs: aplicación
sobrE datos intradía dEl índicE
dow JonEs*
Roberto Cervelló Royo**
Francisco Guijarro Martínez***
Karolina Michniuk****
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RobeRto CeRvelló Royo, FRanCisCo GuijaRRo MaRtínez, KaRolina MiChniuK
Estrategia de inversión
bursátil y reconocimiento
gráco de patrones:
aplicación sobre datos
intradía del índice
Dow Jones
Resumen
Este trabajo presenta una nueva aproximación al reconocimiento del patrón
gráco bandera. A partir de éste se desarrolla una regla de trading que obtiene
resultados positivos ajustados al riesgo sobre datos intradía del índice Dow Jo-
nes. Para mitigar los efectos negativos provocados por el data snooping se tomó
una muestra con más de 90.000 observaciones y se reportan resultados sobre
96 conguraciones distintas de los parámetros que denen la regla de trading.
Considerando los resultados obtenidos para la totalidad del periodo, la regla de
trading obtiene una rentabilidad positiva incluso después de considerar el ries-
go, superando al benchmark desde la doble perspectiva de la media-varianza..
Palabras clave: Regla de trading, data snooping, índice Dow Jones,
reconocimiento de patrones, análisis técnico.
Clasicación JEL: G14, G15, G17.
Stock market investment
strategy and chart pattern
reconnaissance: An
intraday Dow Jones Index
data application
AbstRAct
This work introduces a new approximation of the ag price pattern recognition.
A trading rule which provides positive risk-adjusted returns for intraday data of
the Dow Jones Industrial Average Index is developed. In order to mitigate the
data snooping problem we use a data set of more than 90,000 observations,
results are reported over 96 different congurations of the trading rule para-
meters. Results gathered from the whole sample conrm that the trading rule
provides a positive return, even after considering the risk. Moreover, it beats
the benchmark in the mean variance sense.
Keywords: Trading rule, data snooping, Dow Jones index,
pattern recognition, technical analysis.
JEL Classication: G14, G15, G17
Estratégia de
investimento bolsista e
reconhecimento gráco
de padrões: aplicação
sobre dados intradiários
do índice Dow Jones
Resumo
Este trabalho apresenta uma nova aproximação ao reconhecimento do “ag
price pattern”. A partir deste, desenvolve-se uma regra de trading que obtém
resultados positivos ajustados ao risco sobre dados intradiários do índice Dow
Jones. Para amenizar os efeitos negativos provocados pelo data snooping,
tomou-se uma amostra com mais de 90 mil observações e relatam-se resul-
tados sobre 96 congurações diferentes dos parâmetros que denem a regra
de trading. Considerando os resultados obtidos para a totalidade do período, a
regra de trading obtém uma rentabilidade positiva, inclusive depois de conside-
rar o risco, e supera o benchmark sob a dupla perspectiva da média-variância
Palavras chave: Regra de trading, data snooping, índice Dow Jones,
reconhecimento de padrões, análise técnica
JEL Classicação: G14, G15, G17.
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estRateGia de inveRsión buRsátil y ReConoCiMiento GRáFiCo de patRones
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Introducción
El uso y aplicación del análisis técnico es
casi tan antiguo como los mismos mercados
nancieros. La primera publicación data de
nales de 1800 y se atribuye a Charles Dow.
Los primeros trabajos académicos desarro-
llados en esta materia validaron la naturaleza
eciente del mercado, estableciendo el su-
puesto básico de que a partir de la serie his-
tórica de precios y desde la doble perspectiva
rentabilidad-riesgo, no es posible superar al
mismo (Alexander, 1961; Jensen y Benn-
ington, 1970; Campbell et al., 1997). De la
misma forma, Fama (1970; 1991) arma que
los precios de las acciones reejan toda la in-
formación disponible y que, por tanto, no es
posible inferir una estrategia que basándose
en esos precios permita predecir los precios
futuros. En esta misma línea se encuentran
los trabajos de Fama y Blume (1966), Van
Horne y Parker (1967, 1968) y Jensen y Be-
nington (1970).
Sin embargo, existe otro nutrido grupo de
investigadores que han reportado evidencia
empírica positiva sobre la rentabilidad de
estrategias de inversión basadas en reglas de
trading simples, como las medias móviles, el
uso de soportes y resistencias (Brock et al.,
1992; Agudelo y Uribe, 2009) o el reconoci-
miento gráco de patrones (Leigh, Modani et
al., 2002; Leigh, Paz et al., 2002; Leigh, Pur-
vis et al., 2002; Wang y Chan, 2007; Wang
y Chan, 2009). Para una revisión extensa de
la literatura ver Park e Irwin (2004 y 2007).
Los trabajos más recientes abogan por el uso
del análisis técnico como una herramienta
válida para la extracción de información rele-
vante a partir de los precios de mercado. Las
investigaciones llevadas a cabo sobre datos
de los años ochenta demuestran cómo el uso
de las reglas técnicas fueron rentables para
los mercados de divisas y futuros, aunque no
para las acciones. Sin embargo, investigacio-
nes más recientes y llevadas a cabo sobre da-
tos de la década de los noventa, demuestran
que algunas de estas reglas técnicas generan
rentabilidades positivas para prácticamente
todos los mercados especulativos. De acuer-
do con Park e Irwin (2007), de un total de 95
investigaciones analizadas, 56 evidenciaron
resultados favorables al análisis técnico,
mientras que 20 reportaron resultados nega-
tivos y otros 19 concluyeron con resultados
mixtos. Park e Irwin (2007) señalan que al-
gunos de estos estudios presentan debilidades
en sus procedimientos, tales como el produci-
do al emplear los mismos datos tanto para la
elaboración del modelo como para su poste-
rior contraste (data snooping), la selección ex
post de las reglas de trading, la validación de
las reglas de trading empleando periodos de
tiempo en los que aún no se habían diseñado
dichas reglas, las dicultades en la estima-
ción del riesgo, la no inclusión de los costes
de transacción, etc.
Neftci (1991) concluye que el análisis técni-
co puede capturar cierta información igno-
rada por las teorías predictivas de Wiener-
Kolmogorov. Sus resultados sobre el índice
Dow Jones durante el periodo 1911-1976 lo
corroboran para el caso de la regla de trading
basada en el uso de medias móviles. En una
línea similar, Brock et al. (1992) conrman
que las rentabilidades obtenidas a partir de
medias móviles y niveles de soporte-resisten-
cia sobre el índice Dow Jones para el período
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