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A Hipótese do Mercado Eficiente (EMH) e Forex.

Qual é a Hipótese do Mercado Eficiente?

A Hipótese do Mercado Eficiente (EMH) afirma que os mercados financeiros são eficientes de forma informativa, o que significa que os investidores e os comerciantes não poderão fazer maiores ganhos do que o mercado médio. Simplificando, a EMH afirma que não é possível vencer o mercado no longo prazo. Os defensores da teoria afirmam que aqueles que, de fato, fazem mais do que os retornos médios, fazem isso porque têm acesso a informações privilegiadas ou, em alternativa, simplesmente desfrutaram de uma série de sorte prolongada. A forma moderna da Hipótese do Mercado Eficiente foi desenvolvida pelo Professor Eugene Fama da Universidade de Chicago em meados de 1960 e foi amplamente aceita na academia até a década de 1990, quando o trabalho em finanças comportamentais começou a trazer a hipótese para questão. Apesar disso, muitos acadêmicos e alguns em finanças sustentam a hipótese de mercado eficiente para este dia.

Aqueles que apoiam a EMH geralmente apresentam suas reivindicações em uma das três principais formas, com cada forma de reivindicação ter implicações ligeiramente diferentes.

Eficiência da forma fraca: nesta formulação da EMH, os preços futuros do mercado não podem ser previstos simplesmente analisando o desempenho dos preços passados. Por conseguinte, é impossível vencer o mercado a longo prazo utilizando estratégias de investimento ou de negociação que dependem de dados históricos. Embora o uso da análise técnica possa não permitir que os comerciantes vençam o mercado no longo prazo, algumas formas de análise fundamental podem permitir que os participantes do mercado vençam o mercado. Esta forma de hipótese, sustenta que os movimentos de preços futuros são determinados por informações que não estão contidas nos preços de mercado passados ​​e atuais, descartando essencialmente o uso da análise técnica. Eficiência de Forma Semi Forte: Esta formulação da EMH, vai um pouco mais longe do que a prima do Modelo Fraco. Considerando que os preços do mercado se ajustam rapidamente a qualquer informação nova e publicamente disponível, isso exclui a análise técnica e fundamental. Somente aqueles com acesso a informações privilegiadas poderão vencer o mercado no longo prazo. Eficiência de Forma Forte: aqueles que acreditam na forma mais forte da EMH acreditam que os preços atuais do mercado refletem todas as informações públicas e privadas, o que significa que ninguém pode vencer o mercado, mesmo aqueles com informações privilegiadas. Pode parecer que esta versão da hipótese de mercado eficiente pode ser facilmente refutada, pois há um número considerável de gerentes de dinheiro que conseguiram vencer o mercado ano após ano. Aqueles que apoiam esta versão de linha dura da EMH, muitas vezes respondem apontando que, com o grande número de pessoas que comercializam ativamente os mercados financeiros, você esperará que alguns tenham sorte e façam retornos impressionantes ano após ano.

Crítica da EMH e das finanças comportamentais.

Os investidores e, cada vez mais, os da academia têm sido muito críticos com a Hipótese do Mercado Eficiente, questionando a hipótese tanto em termos teóricos como empíricos. Os economistas comportamentais apontaram inúmeras ineficiências do mercado, que muitas vezes podem ser atribuídas a certos viés cognitivos e erros previsíveis no comportamento humano. O aumento da negociação algorítmica e das finanças quantitativas não tem necessariamente destruição dos mercados financeiros de tais distúrbios cognitivos, com a crise financeira de 2008, demonstrando como os viés cognitivos podem trabalhar lá em modelos quantitativos complicados. Na verdade, alguns foram tão longe para sugerir que a EMH foi parcialmente responsável pela crise financeira de 2007-2018, com a hipótese de que os líderes financeiros e políticos tenham uma "subestimação crônica dos perigos da bolha de ativos quebrando" # 8221; . Grande parte do trabalho dos economistas comportamentais sugere que temos boas razões para rejeitar as versões Strong e Semi-Strong da hipótese de mercado eficiente.

Os mercados Forex são um exemplo de um mercado eficiente?

A maioria da pesquisa sobre a hipótese de mercado eficiente se concentrou nos mercados de ações, mas houve vários pesquisadores que analisaram se os mercados de Forex são eficiente de forma informativa. Um estudo publicado em 2008 por J. Nyugen, da Universidade de Wollongong, com 19 anos de dados, descobriu que era possível criar regras de negociação que pudessem produzir retornos significativos, indicando que os mercados FX podem ser ineficientes. Embora o estudo tenha sido direto, as regras de negociação apenas apresentaram retornos significativos durante o primeiro período de cinco anos, sugerindo que os mercados FX se tornaram mais eficientes durante o período ou simplesmente as regras de negociação criadas pelos autores de estudos quebraram. Outro estudo de 2008, descobriu que era possível prever movimentos de preço usando apenas dados estatísticos, porém não teria sido lucrativo negociar os mercados usando o modelo de previsão de estudos. Esses estudos sugerem que os mercados FX são um pouco eficientes, mas eles certamente não demonstram que é impossível transformar consistentemente Trade FX no lucro.

A Hipótese do Mercado Eficaz (EMH) foi extremamente popular entre os da academia no final do século 20, no entanto, muitos daqueles ativos em finanças nunca foram convencidos pela EMH. Durante a década de 90, a hipótese começou a perder credibilidade com muitos economistas comportamentais começando a prejudicar seriamente a hipótese. Quando se trata de saber se os mercados Spot FX são eficientes, tal como definidos por uma das formas da EMH, simplesmente não há pesquisas suficientes para fazer qualquer tipo de afirmação conclusiva. Os dados mostram que é possível criar regras e estratégias de negociação que permitem prever os movimentos do mercado com um grau significativo de precisão. As estratégias nestes estudos tiveram dificuldade em relação à rentabilidade, mas isso só pode sugerir que os mercados de câmbio exibam alguma eficiência de forma fraca sob certas circunstâncias.

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A análise técnica, ou a análise estatística de mudanças de preços anteriores com o objetivo de prever futuras mudanças de preços, tem sido um tema muito discutido com ceticismo em muitos círculos financeiros. A maioria dos comerciantes e investidores se enquadra em um dos três campos: aqueles que acreditam que é uma ciência que funciona, aqueles que insistem que é uma profecia auto-realizável e aqueles convencidos de que é inútil como uma ferramenta de predição.

A análise técnica de hoje está longe do que existia no passado. O desenvolvimento de redes neurais, algoritmos genéticos e tecnologias similares, melhorou drasticamente a precisão em previsões e pode marcar uma mudança na indústria. Neste artigo, vamos dar uma olhada em algumas evidências empíricas para finalmente colocar esta questão em repouso, com foco específico no mercado cambial (divisas). (Para saber mais sobre algoritmos genéticos, leia: Usando Algoritmos Genéticos para Previsão de Mercados Financeiros.)

A análise técnica realmente funciona?

Em 1995, Blake LeBaron publicou um estudo intitulado "Rentabilidade da Regra de Negociação Técnica e Intervenção de Câmbio", que propôs uma possível razão pela qual a análise técnica foi tão efetiva nos mercados cambiais. O relatório descobriu que a previsibilidade é em grande parte reduzida, se não eliminada, ao desconto de dias em que a Reserva Federal estava intervindo ativamente.

O motivo subjacente para a eficácia da análise técnica nos mercados de câmbio pode, portanto, ser que as prioridades diferem entre os principais players. Ao contrário dos mercados acionários imprevisíveis, os bancos centrais têm um forte incentivo para manter os preços da moeda em certos níveis, o que pode tornar os movimentos de preços mais previsíveis, especialmente quando intervêm. (Para obter algum conhecimento sobre o profissional de análise técnica, leia: The Pioneers Of Technical Analysis.)

Redes Neurais e Análise Técnica.

Estudos recentes têm sido focados no uso de redes neurais para identificar regras de negociação técnicas subjacentes. Em "Um Estudo de Caso sobre o Uso de Redes Neurais para Realizar Previsão Técnica de Forex", Jingtao Yao e Chew Lim Tan descobriram que as estratégias de compra e retenção podem ser melhores do que a tendência seguinte, mas os modelos de rede neural superaram ambos, mesmo quando usando apenas indicadores simples como médias móveis.

Outro estudo chamado "Usando Redes Neurais Recurrentes para Previsão de Forex" fornece evidências empíricas mais consistentes que as redes neurais podem fornecer uma previsão estatisticamente confiável das taxas de câmbio. O modelo utilizado no estudo teria obtido uma precisão de 80% na previsão, confirmando que as redes neurais podem ser muito efetivas na realização de previsões cambiais. (Para saber mais sobre redes neurais, veja: Redes Neurais: Previsão de Lucros.)

Componentes de um sistema efetivo.

Fique no franco suíço e no iene japonês. Vários estudos descobriram que o CHF e o JPY são as duas moedas mais fáceis de prever. A teoria predominante por trás desse fenômeno parece ser o fato de que essas moedas são mais propensas à intervenção, o que é provável porque ambas são moedas de refugio seguro para investidores internacionais. Use redes neurais para otimizar sistemas. As redes neurais têm a capacidade de identificar padrões obscuros em dados, o que os torna perfeitos para os mercados cambiais. Como resultado, a maioria das pesquisas atuais sobre o assunto se centra em redes neurais. Médias móveis e retornos logarítmicos. Pelo menos um estudo sugeriu que as médias móveis e os retornos logarítmicos são os dois melhores insumos para os modelos de troca cambial, particularmente quando se analisa CHF ou JPY.

Uma Palavra da Oposição.

As duas principais preocupações incluem:

Dragagem de Dados. Alguns estudos podem ter usado técnicas de mineração de dados para identificar relacionamentos enganosos em dados. Neste caso, o desempenho de um sistema de teste pode ser válido dentro dos seus dados de teste, mas não teria significância estatística em uma amostra de população mais ampla. Ajuste de curva . Alguns estudos podem ter usado técnicas de ajuste de curva que podem produzir resultados confiáveis ​​para um conjunto de dados, mas novamente, não para uma amostra de população mais ampla.