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 2007-2012, com a hipótese de que os líderes financeiros e políticos tenham uma subestimação crônica dos perigos da quebra de bolhas de ativos e # 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.
Fornecer evidências empíricas da Autotrading de Forex para contradizer a hipótese de mercado eficiente.
Antonio Alonso-González autor Marta Peris-Ortiz Vicente Almenar-Llongo.
Neste artigo, comparamos resultados de uma estratégia operacional automatizada (ou robô autotrading) com resultados de outros produtos financeiros. Nosso objetivo é analisar o desempenho desse robô. Para este fim, otimizamos e avaliaram um robô autotrading baseado em diferenças nos sinais de divergência de convergência média móvel (MACD). Nós aplicamos esta técnica em seis grandes pares de moedas (AUD / USD, EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD, USD / CHF e USD / JPY), por uma escala de tempo de 1 h. Realizamos a análise para um período de otimização (2001-2008) e período de teste (2008 até final de agosto de 2011), obtendo resultados satisfatórios para todos os pares de moedas. Além disso, para avaliar o desempenho do robô autotrading, os resultados para todos os pares de moedas foram comparados com os de outros produtos financeiros homogêneos, a saber, os fundos negociados em bolsa (ETFs). Os retornos do robô autotrading para quatro pares de moedas foram consideravelmente melhores que os gerados pelos ETFs. Os resultados do robô autotrading sempre foram positivos para todos os pares de moedas. Em contraste, os ETFs renderam retornos negativos em alguns casos. Os achados também fornecem evidências empíricas que contradizem a hipótese de mercado eficiente. Este artigo, portanto, representa um contributo para a pesquisa sobre o empreendedorismo nos mercados financeiros.
5.1 Introdução.
Lucrando de qualquer sistema ou estratégia que identifique consistentemente ganhar e perder negociações em um mercado dinâmico e que possa beneficiar economicamente seu proprietário. Pesquisadores, profissionais e investidores estão constantemente à procura de sistemas deste tipo em busca do lucro.
Refutação da hipótese de mercado eficiente. De acordo com a hipótese de mercado eficiente, as oportunidades para lucrar nos mercados financeiros desaparecem rapidamente, uma vez que descobriram. Isso significa que nenhum sistema pode ser usado para superar esses mercados porque esses mercados são públicos, corrigindo assim as imperfeições que poderiam ser exploradas.
Assim, a motivação e o objetivo deste estudo é fornecer evidências empíricas contra a hipótese de mercado eficiente nos mercados financeiros. Baseamos nosso argumento nos resultados obtidos por uma estratégia operacional automatizada projetada e implementada no mercado de câmbio.
Hoje em dia, três teorias ou hipóteses postulam que o comportamento do mercado financeiro é eficiente em termos de processamento de informações de preços: a hipótese de mercado eficiente, a hipótese de caminhada aleatória e a hipótese auto-realizável. Essas três hipóteses pertencem a uma linha de pensamento chamada escola céptica. Escolas alternativas de pensamento explicam a maneira como os mercados financeiros funcionam ao pensar além da hipótese de mercado eficiente. Lawrence (1997) agrupou essas escolas alternativas de pensamento em cinco categorias diferentes: análise técnica, análise fundamental, métodos tradicionais de previsão de séries temporais, teoria do caos e técnicas computacionais.
No presente estudo, fornecemos evidências empíricas para contradizer a hipótese de mercado eficiente, que afirma que nenhum sistema pode superar os mercados. Portanto, se os mercados financeiros não estão em conformidade com a hipótese de mercado eficiente, seria possível desenvolver um método de otimização, gerar uma configuração ideal e aplicá-lo a um robô autotrading para um par de moeda específico. Isso produziria bons resultados para o período de otimização (na amostra) e o período de teste (fora da amostra). O objetivo principal deste estudo foi encontrar evidências empíricas contra a hipótese de mercado eficiente. Esta evidência vem de um robô autotrading. Um objetivo de pesquisa secundária foi realizar análises financeiras, avaliando e explorando o desempenho desse robô.
Os robôs autotrading são amplamente aplicados nos mercados financeiros. O mercado cambial (forex) não é exceção. Mais de dois terços das operações de negociação são realizadas usando esses sistemas automatizados. Este boom no uso de robôs autotrading deve dois avanços: o surgimento de plataformas de negociação eletrônicas com baixos requisitos de entrada de capital e linguagens de programação abertas que estabelecem rotinas operacionais disponíveis para qualquer operador com capital mínimo à sua disposição. Os robôs autotrading têm algumas vantagens. Eles evitam erros humanos causados pela emoção e subjetividade, são baseados em métodos estatísticos e têm a capacidade de minimizar os custos operacionais e o tempo. As desvantagens incluem a necessidade de habilidades avançadas de programação, a dependência de dados históricos precisos e a necessidade de análise humana dos resultados gerados pelo programa.
Este capítulo possui a seguinte estrutura. Na próxima seção, fundo teórico, descrevemos a evolução da hipótese de mercado eficiente e outras teorias da escola céptica. Também citamos estudos-chave a seu favor e na sua oposição. Na seção Método, descrevemos os recursos do robô autotrading usado neste estudo. Também detalhamos os parâmetros a serem otimizados, bem como o método de otimização e teste empregado. Em resultados, comparamos resultados para cada par de moedas com fundos negociados em bolsa (ETFs). A partir desses resultados, extraímos conclusões, que são discutidas na seção final intitulada Conclusões.
5.2 Contexto teórico.
5.2.1 Eficiência em mercados financeiros e incapacidade de obter benefícios de negociação.
O advento dos computadores na década de cinquenta deu ferramentas aos pesquisadores para estudar longas séries temporais. Isso levou às primeiras premissas em apoio à eficiência do mercado financeiro. Kendall (1953) examinou a evolução de 22 títulos listados no mercado de ações do Reino Unido. Ele notou uma correlação próxima a zero nas mudanças no valor de mercado e, assim, demonstrou empiricamente que os preços se movem aleatoriamente. Esta descoberta resultou na hipótese de caminhada aleatória. Pouco depois, Roberts (1959) mostrou que uma série aleatória gerada a partir de uma seqüência de números aleatórios era indistinguível dos registros de cotações no mercado de ações dos EUA, que eram usados por analistas de mercado para fazer previsões. Essas descobertas forneceram evidências adicionais da hipótese de caminhada aleatória. Fama (1965) analisou a literatura sobre o comportamento dos preços das ações e examinou a distribuição e a dependência em série das cotações do mercado de ações. Ele afirmou que suas descobertas ofereciam evidências fortes e amplas em favor da hipótese de caminhada aleatória.
Samuelson (1965) enriqueceu a noção de um mercado que funciona bem, ao introduzir a idéia de que forças diferentes daqueles de oferta e demanda podem mover os mercados. Ele afirmou que os mercados também podem ser movidos por informações que os participantes do mercado possuem ou esperam ter. Essa informação pode mudar as atitudes dos investidores em relação às negociações e, portanto, influenciar o mercado. Seguindo esse argumento, Fama (1970) lançou as bases para a hipótese de mercado eficiente, definindo um mercado eficiente como aquele em que a negociação com base em informações disponíveis não leva a lucros anormais.
Três teorias ou hipóteses colocam um comportamento de mercado financeiro eficiente em termos de processamento de informações de preços: a hipótese de mercado eficiente, a hipótese de caminhada aleatória e a hipótese auto-realizável.
5.2.2 A Hipótese do Mercado Eficiente.
Mercado fraco e eficiente: o preço atual do mercado reflete apenas informações passadas sobre o movimento de preços. Não inclui novas informações publicamente disponíveis ou informações privadas (internas ou confidenciais). Assim, usando apenas os padrões do passado, é impossível fazer lucros extras.
Mercado eficiente semi-forte: o preço atual do mercado reflete todas as informações passadas sobre a circulação de preços e todas as informações publicamente disponíveis. Exclui informações privadas (internas ou confidenciais). Nesse caso, os investidores podem fazer lucros extras usando apenas tendências passadas e informações públicas.
Mercado forte e eficiente: o preço atual do mercado reflete todas as informações passadas sobre a circulação de preços, todas as informações publicamente disponíveis e todas as informações privadas (confidenciais ou internas). Mesmo usando todas as informações de mercado, é impossível fazer lucros extras.
Conforme discutido abaixo, parece que os mercados não são completamente eficientes, conforme definido pela forma forte. Há, no entanto, argumentos a favor da eficiência do mercado em formas fracas e semi-fortes. Argumentos em apoio à eficiência do mercado semi-forte são baseados na velocidade de ajuste de preços para novas informações. A principal ferramenta de pesquisa a este respeito é o estudo de eventos (retorno cumulativo médio dos preços ao longo do tempo de um certo número de períodos antes do evento a um certo número de períodos depois). Ball e Brown (1968) e Fama et al. (1969) realizaram os primeiros estudos deste tipo. Eles encontraram evidências de que os mercados parecem antecipar informações porque a maioria dos ajustes de preços ocorrem mesmo antes da informação ser publicada e os ajustes restantes ocorrem rapidamente quando as notícias são publicadas. Esses estudos demonstram que os preços refletem não apenas as estimativas diretas das perspectivas de mercado, mas também revelam um período de interpretação. Segue-se que alguns agentes do mercado podem achar atrativo atuar em informações de mercado. Grossman e Stiglitz (1980) formalizaram esta ideia.
Na última década, os estudiosos tentaram adaptar hipóteses de eficiência de mercado aos paradigmas financeiros atuais. Timmermann e Granger (2004) propuseram um modelo derivado da hipótese de mercado eficiente. Eles adicionaram parâmetros preditivos atuais, como custos de transação, custos de informações de mercado e informações públicas disponíveis em tempo real. Concluíram que é necessário incluir tais variáveis porque a hipótese de mercado eficiente por si só não pode explicar alguns movimentos do mercado.
5.2.3 Hipótese de caminhada aleatória e outras teorias cépticas.
Sob a hipótese de caminhada aleatória, as mudanças de preços são independentes em série, e o histórico de preços não é um indicador confiável de preços futuros (Murphy 1999, Dimson e Mussavian 2000, Malkiel 2003, Islam et al., 2005). Esta afirmação foi completamente rejeitada por estudos de análise técnica, que mostram que qualquer processo é completamente aleatório e imprevisível para aqueles que não entendem as regras pelas quais esse processo opera (Murphy 1999; Vanstone e Finnie 2009).
Em meados da década de cinquenta, com uma melhor compreensão dos preços em mercados competitivos, os pesquisadores começaram a fazer observações que consistentemente vincularam a hipótese de caminhada aleatória com a hipótese de mercado eficiente. A premissa fundamental da hipótese de mercado eficiente é que os investidores reagem instantaneamente a qualquer nova informação, eliminando oportunidades de lucro. Isso significa que os preços sempre refletem todas as informações disponíveis e nenhum lucro pode ser feito a partir de informações relacionadas às operações de investimento, que envolve movimentos aleatórios pelo mercado. Quanto mais aleatórios esses movimentos são, mais eficiente é o mercado. Então, ambos os cenários estão conectados, mas existem algumas distinções. Um mercado aleatório não significa que o mercado seja eficiente nem que os investidores sejam racionais.
Fama (1970) afirmou que existiam evidências esmagadoras em apoio a uma forma fraca de eficiência do mercado. Para apoiar sua posição, ele citou estudos que apoiam a hipótese de caminhada aleatória, suas próprias contribuições e outras pesquisas sobre informações contidas em seqüências históricas de preços.
Finalmente, de acordo com a hipótese auto-realizável, muitos operadores estão familiarizados com padrões gráficos de análise técnica, e muitas vezes agem sobre eles de forma semelhante, criando uma tendência auto-realizável. Por exemplo, as ondas de compra e venda são uma resposta a padrões de crescimento ou queda (Murphy, 1999). Este argumento, no entanto, é questionável. Embora a maioria dos operadores concordem com uma previsão do mercado, nem todos chegam a esse mercado ao mesmo tempo da mesma maneira. Além disso, as tendências gráficas são altamente subjetivas, de modo que cada investidor pode interpretá-las ou compreendê-las de forma diferente em momentos diferentes. Além disso, os investidores não podem causar um movimento significativo no mercado por força absoluta de compra e venda, porque então todos se tornariam ricos ao mesmo tempo. Os movimentos do mercado obedecem à lei da oferta e da demanda.
Essas três hipóteses constituem a escola céptica, segundo a qual os mercados financeiros se comportam de forma eficiente. Sob este pressuposto, é impossível para qualquer investidor lucrar com a análise de preços e informações disponíveis nos mercados.
5.2.4 Ineficiências do mercado e oportunidades para obtenção de lucros através da negociação financeira.
Correlações de curto e longo prazos e reversão maior: as correlações entre os preços em séries temporais de curto prazo não são zero. Esses movimentos de preços podem ser explorados pelos investidores porque as observações nesses períodos seguem uma tendência definitiva. No longo prazo, no entanto, essa teoria não é válida, mesmo que se observem correlações negativas. Este argumento não é considerado crucial (Dupernex 2007), apesar desses pequenos períodos de ineficiência que os operadores podem utilizar para obter benefícios.
Reação excessiva e falta de reação do mercado: os investidores inicialmente poderiam reagir ou reagir negativamente a novas informações, contrariando a hipótese de mercado eficiente. A correlação observada no ponto anterior seria então baseada no grau de assimilação dos investidores desta informação ao longo do tempo (Clarke et al., 2001; Malkiel, 2003).
Existência de tendências sazonais: foram evidenciadas evidências de movimentos ou tendências sazonais nos mercados, que, infelizmente, geralmente desaparecem uma vez identificados (Murphy, 1999).
Tamanho do mercado: há uma correlação entre o tamanho do mercado e o retorno sobre o investimento: quanto menor o mercado, maior o retorno (Dupernex 2007).
Rendimentos de dividendos: alguns estudos expõem métodos para calcular dividendos futuros com base no status atual do mercado e sua correlação com outros elementos, como as taxas de juros (Malkiel 2003; Dupernex 2007).
Valor versus crescimento: a longo prazo, os mercados de alto valor tendem a gerar mais benefícios do que os mercados de alto crescimento (Clarke et al., 2001; Malkiel 2003; Dupernex 2007).
Essas razões mostram a possibilidade de ineficiências menores no mercado. Desde os anos sessenta, os estudiosos (Working 1960; Ball e Brown 1968; Shiller 1981; Debondt e Thaler 1985; Fama e French 1992) identificaram anomalias de mercado que contradizem a hipótese de mercado eficiente e a aleatoriedade de preços.
Malkiel (2003, 2005) analisou os fundamentos da hipótese de mercado eficiente, concluindo que existem suficientes contra-argumentos e eventos financeiros para comprovar a existência de anomalias e períodos de ineficiência nos mercados financeiros. Do mesmo modo, Dupernex (2007) listou os argumentos para e contra a escola céptica. Ao observar inúmeras idéias contraditórias em estudos, ele concluiu que é difícil tirar conclusões significativas em favor da hipótese de mercado eficiente. Ele afirmou que os autores desses estudos usaram dados para buscar convergências e obter os resultados que eles queriam. Ele também afirmou que os mercados poderiam ser previstos até certo ponto, mas que os lucros de tais previsões seriam anulados pelos custos de transação.
Tsang (2009) afirmou que muitos estudos teóricos e empíricos contradizem a hipótese de mercado eficiente. Ele listou uma série de anomalias que desafiariam mesmo a forma fraca da hipótese de mercado eficiente. Como acontece frequentemente em estudos que incorporam séries temporais, as estatísticas tendem a suportar os resultados esperados, conforme indicado Dupernex (2007).
Chourmouziadis (2010) realizou uma extensa revisão da literatura sobre a hipótese de mercado eficiente e hipótese de caminhada aleatória nos últimos 40 anos em vários cenários financeiros. Ele concluiu que resultados fortes, tanto para ou contra essas hipóteses, não são conclusivos na maioria dos estudos.
5.3.1 Amostra.
Foi utilizado um robô autotrading baseado em sinais de operação de divergência da técnica de divergência de convergência média móvel (MACD). Os dados nos processos de otimização e teste foram as cotações históricas dos principais pares de divisas do mercado cambial (divisas): AUD / USD, EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD, USD / CHF e USD / JPY. A escala de tempo foi de 1 h. O período se estendeu do primeiro dia de negociação em janeiro de 2001 até o último dia de negociação de agosto de 2011. As séries históricas de dados de citações foram retiradas do site FXCodeBase.
5.3.2 Autotrading Robot e Considerações Preliminares.
Divergência positiva em uma tendência ascendente: observada quando os níveis de preços atingem uma nova alta, mas o indicador MACD pode não ter acompanhado esse movimento e pode não ter atingido uma nova alta. É um sinal de desaceleração da atual tendência ascendente, o que pode significar o fim da atual tendência ascendente. O robô autotrading interpretará esse sinal como uma possível oportunidade de baixa.
Divergência positiva em uma tendência descendente: observada quando os níveis de preços atingem uma nova baixa, mas o indicador MACD pode não ter acompanhado esse movimento e pode não conseguir atingir uma nova baixa. É um sinal de desaceleração da atual tendência descendente, o que pode significar o fim da atual tendência descendente. O robô autotrading interpretará esse sinal como uma oportunidade de alta em potencial.
Divergência negativa em uma tendência ascendente: observada quando os níveis de preços não conseguem atingir um novo nível, mas o indicador MACD atingiu um novo nível. É um sinal de que a atual tendência ascendente diminuiu. O robô autotrading interpretará esse sinal como uma possível oportunidade de baixa.
Divergência negativa em uma tendência descendente: observado quando os níveis de preços não conseguem atingir uma nova baixa, mas o indicador MACD atingiu uma nova baixa. É um sinal de que a atual tendência descendente diminuiu. O robô autotrading interpretará esse sinal como uma oportunidade de alta em potencial.
O código de programação do robô autotrading foi desenvolvido no idioma LUA 5.1 (usando os módulos LUA Editor e Debugger Indicator do software Indicore SDK 2.0). O código provou ser suficientemente rápido em termos de tempo de execução por iteração. Foi robusto e confiável em todas as execuções, bem como em fases de otimização e teste, sem gerar erros durante o processo de estudo. Usando algoritmos genéticos e exaustivos, otimizamos o robô, obtendo assim as configurações ótimas para cada par de moedas durante o período na amostra. A estratégia de otimização desenvolvida nos permitiu usar o módulo LUA Strategy Debugger do software Indicore SDK 2.0. Conseguimos, portanto, obter aproximações sucessivas com algoritmos genéticos para limitar as soluções de parâmetros a menores intervalos de valores. Em seguida, concluímos o processo com uma iteração exaustiva quando o número de soluções e recursos computacionais restantes nos permitiram fazê-lo.
5.3.3 Metodologia de otimização e testes.
O problema de otimização aplicado ao robô autotrading foi determinar os parâmetros MACD m, n, r, margem mínima da conta para abrir uma nova posição (%) e parâmetro de equidistância delta para colocar stop-loss e tomar ordens de lucro (D). O parâmetro m é uma média móvel exponencial de curto período, n é a média móvel exponencial de longo período, e r é a média móvel exponencial da linha de sinal. Os critérios de otimização foram utilizados para minimizar o desvio relativo (RD) de cálculos anuais, com uma liquidez média final superior ao capital inicial.
5.4 Resultados.
Ações em moeda corrente Australian Dollar Trust (FXA)
Ações de moeda Euro Trust (FXE)
Ações em moeda britânica Sterling Trust (FXB)
Ações em moeda corrente Canadian Dollar Trust (FXC)
Unidades de moeda fiduciária de francos suíços (FXF)
Ações em moeda corrente Yen Trust japonês (FXY)
Resultados do robô autotrading versus ETFs.
O robô autotrading retorna.
Retorno anual médio OPT (2001-07)
TEST DE RENDIMENTO ANUAL médio (2008-11)
Retorno anual médio TOT (2001-11)
Retorno anual agregado OPT (2001-07)
Ensaio anual de retorno agregado (2008-11)
Retorno anual agregado TOT (2001-11)
Torneio de retorno anual agregado & lt; 0 algum ano?
Regime de retorno anual agregado linear?
Devoluções de ETFs correspondentes.
Fatura ETF média anual (2008-11)
Faturamento de retorno anual agregado (2008-11)
Retorno anual agregado ETF & lt; 0 algum ano?
Razão anual agregada ETF lineal?
Retorno anual agregado da configuração ideal do robô autotrading para cada par de moedas em relação aos ETFs (período de teste: 2008-2011)
Os retornos anuais médios do robô autotrading, com exceção de AUD / USD e USD / JPY, foram principalmente elevados (ou seja, GBP / USD e USD / CAD) e, em alguns casos, foram muito altos (ou seja, EUR / USD e USD / CHF).
O pior desempenho foi para 2010, com resultados muito negativos no AUD / USD, GBP / USD e USD / JPY. Mesmo assim, o robô produziu resultados muito positivos em EUR / USD e USD / CHF para 2010. Para alguns emparelhamentos e anos, o robô conseguiu apenas retornos negativos, mas as perdas foram menores.
Embora o retorno médio da fase de otimização seja superior ao da fase de teste, em quatro dos seis casos, os retornos médios durante a fase de otimização foram melhores na fase de teste: EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD, e USD / CHF. Essa melhoria em alguns pares foi considerável. Além disso, em pares de moedas em que os retornos médios da fase de otimização não conseguiram melhorar na fase de teste, o valor não diminuiu significativamente: AUD / USD e USD / JPY.
Os resultados de desempenho não dependeram se a moeda base era USD. A evidência disso é o rendimento médio elevado de USD / CHF (USD base) e EUR / USD (base EUR).
Notavelmente, os retornos agregados foram lineares para a fase de teste do robô autotrading para EUR / USD e USD / CAD. Para USD / CHF, apesar de ter a melhor rentabilidade, o crescimento foi marginalmente menos linear. Todos os outros pares (AUD / USD, GBP / USD e USD / JPY) seguiram um padrão de comportamento semelhante, caracterizado por uma queda geral nos retornos agregados em 2010.
O robô autotrading produziu melhores retornos anuais médios do que os ETFs em quatro em seis pares de moedas (EUR / USD, GBP / USD, USD / CAD e USD / CHF), com diferenças significativas entre retornos (em alguns casos maiores que 20% , mas nunca menos de 5%). Nos dois casos em que os retornos anuais médios do robô autotrading foram inferiores aos de ETFs (ou seja, AUD / USD e USD / JPY), as diferenças não excederam 10%.
Os robôs autotrading renderam retornos positivos para todos os pares de moedas. Este não foi o caso de todos os ETFs; alguns renderam retornos agregados negativos. O robô autotrading conseguiu gerar retornos médios anuales positivos em todos os pares de moedas. Os retornos variaram de um valor máximo de 23,57% (USD / CHF) a um mínimo de 1,60% (USD / JPY). Em contrapartida, as Ações Monetárias da ETF GBP Trust geraram um retorno anual médio negativo (-3,38%), e as Ações de Moeda em Equivalência Patrimonial (EUR Trust) e Ações de Moeda CAD Trust geraram rendimentos anuais médios modestos (de 0,20% para 1,25%).
Os resultados parciais para os retornos agregados do robô autotrading foram negativos somente para AUD / USD em 2010 (quando o valor caiu para -4,58%). Em contraste, com a exceção das Ações de Moedas CHF Trust e as Ações de Moeda JPY Trust, os ETFs geralmente caíram em rentabilidade negativa em termos de retornos agregados parciais. Retornos acumulados parciais negativos a cada ano das Unidades de Participação GBP Trust exemplificam essa descoberta.
Embora muito inferior ao do robô autotrading (exceto em dois casos), as tendências dos retornos agregados nos ETFs seguiram um padrão mais linear do que os do robô. As excepções são os pares EUR / USD, USD / CAD e USD / CHF, onde as tendências dos retornos globais foram quase lineares, especialmente para EUR / USD.
5.5 Conclusões.
O presente estudo demonstra que a atividade comercial baseada em análises técnicas em um mercado financeiro específico pode produzir retornos positivos. Utilizamos um robô autotrading forex aplicado a grandes pares de moedas. Isso resultou em retornos positivos na fase de teste (fora da amostra) com base em configurações ótimas geradas na fase de otimização (na amostra). A análise global dos resultados de ambas as fases mostra que o processo de otimização para o robô autotrading foi bem sucedido para os seis pares de moedas. Além disso, analisamos se o processo de otimização produziu retornos satisfatórios. (Obtivemos resultados positivos e retornos satisfatórios desses pares de moedas). Para isso, comparamos esses valores de desempenho com retornos de fundos negociados em bolsa (ETFs), que são produtos financeiros homogêneos. O robô autotrading superou os ETF em quatro dos seis pares de moedas.
Nossa conclusão principal é que os ganhos positivos e lucros foram gerados usando um método que contradisse a hipótese de mercado eficiente. Este estudo é, portanto, mais uma peça de evidência empírica contra teorias que propõem a eficiência do mercado. Especificamente, os resultados refutam a hipótese de mercado eficiente, cujos fundamentos remontam ao trabalho de Kendall (1953), Roberts (1959), Fama (1965, 1970) e Samuelson (1965). A novidade deste artigo está em sua abordagem como uma inovação empresarial de grande importância para os mercados financeiros.
Many authors have tried to broaden the theoretical scope of the efficient market hypothesis (Yao and Tan 2000 ; Clarke et al. 2001 ; Santos Arrarte 2007 ) or have attempted to provide empirical evidence in favor of such a hypothesis (Ball and Brown 1968 ; Fama et al. 1969 ; Grossman and Stiglitz 1980 ; Timmermann and Granger 2004 ). The present study, however, is closely aligned with research that supports the existence of market anomalies, and that challenges the assumptions of market efficiency and randomness in prices. This movement began in the sixties, and contributions in this vein continue to arise today (Working 1960 ; Ball and Brown 1968 ; Shiller 1981 ; Debondt and Thaler 1985 ; Fama and French 1992 ; Malkiel 2003 , 2005 ; Dupernex 2007 ; Tsang 2009 ; Chourmouziadis 2010 ).
In the spirit of research against market efficiency, the present study used historical data to obtain different configurations for an autotrading robot for six currency pairs (AUD/USD, EUR/USD, GBP/USD, USD/CAD, USD/CHF, and USD/JPY). This robot yielded profits (2008 to August 2011) utilizing no information sources other than historical data series (2001–2007). This article provides strong and consistent empirical evidence that contradicts the efficient market hypothesis, and shows that it is possible to develop a financial strategy to profit from forex markets. This represents a contribution to entrepreneurship in finance.
Acknowledgment.
Authors gratefully acknowledge support from the Universitat Politècnica de València through the project Paid-06-12 (Sp 20120792).
Referências.
Informações sobre direitos autorais.
Autores e afiliações.
Antonio Alonso-González 1 author Marta Peris-Ortiz 2 Vicente Almenar-Llongo 3 1. Universidad Sergio Arboleda Bogotá Colombia 2. Universitat Politecnica de Valencia Valencia Spain 3. Universidad Catolica de Valencia “San Vicente Martir” Valencia Spain.
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Foreign Exchange Market Efficiency Tests in Sub-Saharan Africa.
Abstrato.
Are frequents in freely floating exchange rates attributable to stabilising speculation reflecting changes in the fundamental determinants of currencies or to destabilising behaviour of various kinds, driving prices away from fundamentals, and creating 'excess' volatility? This paper, motivated by the need to assess appropriate tests for efficiency for the growing range of liberalised and liberalising foreign exchange markets in Sub-Saharan African countries, has the following objectives: ( ) briefly to survey the empirical methodology for testing market efficiency in the forex market, with an emphasis on integrating the new cointegration methodology; (ii) highlighting the significant data difficulties in empirical work, given controls and frequent structural breaks, for the use of these techniques in Africa; (iii) illustrating the way in which some of these techniques can be applied in South Africa and some other African countries; and (iv) suggesting further research on efficiency that could be carried out using similar data. Copyright 1997 by Oxford University Press.
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Nikolaos Giannellis & Athanasios Papadopoulos, 2006. " Testing for Efficiency in Selected Developing Foreign Exchange Markets: An Equilibrium-Based Approach ," Working Papers 0717, University of Crete, Department of Economics. Abullah M. Noman & Minhaz U. Ahmed, 2008. " Efficiency of the foreign exchange markets in South Asian Countries ," AIUB Bus Econ Working Paper Series AIUB-BUS-ECON-2008-18, American International University-Bangladesh (AIUB), Office of Research and Publications (ORP), revised Jun 2008. Katusiime, Lorna & Shamsuddin, Abul & Agbola, Frank W., 2015. " Foreign exchange market efficiency and profitability of trading rules: Evidence from a developing country ," International Review of Economics & Finance, Elsevier, vol. 35 (C), páginas 315-332.
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Modern Approaches to Efficient Market Hypothesis of FOREX – The Central European Case ☆
In this article the main goal is to verify the efficiency hypothesis of FOREX market in the sample of panel dataset of the Central European countries. Traditionally there are many approaches for testing the market efficiency hypothesis. We should briefly mention the regression analysis, time series analysis, vector autoregression or linear co-integration. For recent years there are modern approaches that change the technical way of testing. Pedroni's panel co-integration method is a modern method for verification conclusions of pure economic theory. It's innovation is in analyzing short time series but on a great range of panel data. The other way is to include non-linear co-integration into non-stationary time series.
The FOREX market is market with the greater trading volumes of financial traded assets. Either the rejection or the confirmation of the market efficiency hypothesis highly influence the regulation or liberalization of financial services.
More we have discussed the influence of the risk premium, the influence of transaction costs and its response to equilibrium readjustment. We have shown the empirical evidence, which results in the strong tendency of nominal convergence in EU countries.
Selection and/or peer-review under responsibility of the Organizing Committee of ICOAE 2014.
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