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CHAPITRE 2 ARCHITECTURES, TECHNOLOGIES D’ACC` ES ET M´ ECANISMES

2.6 Revue d’articles sur la FMC

Esta dissertação analisou a capacidade da falha, um conceito identificador de suportes e resistências oriundo da Análise Técnica, em antecipar os movimentos dos preços dos ativos no mercado internacional de moedas. Para tanto, usaram-se dados de alta freqüência compreendendo 332 dias relativos aos pares de moedas mais líquidos. Também foram considerados, a fim de reproduzir realisticamente a situação de trading, a alavancagem oferecida pelas corretoras aos seus clientes, assim como, os custos transacionais.

A partir dos conceitos teóricos, traçou-se uma estratégia baseada nas falhas com o intuito de verificar tanto sua viabilidade em gerar lucros, quanto a capacidade de superar uma simples estratégia Buy-and-hold. O sucesso da primeira estratégia foi medido por um teste de médias comparando os retornos médios de ambas para todo o período.

Os pontos principais dos resultados são transcritos a seguir. Primeiramente, auferiram-se lucros em dois pares: GBP/USD e USD/JPY, sendo que apenas o último apresentou um resultado significativamente superior aos resultados apresentados pela estratégia alternativa. Entretanto, uma vez que são inclusos os custos transacionais não há sequer uma situação em que tenha havido lucro significante. Tais evidências são consistentes com os resultados apresentados por Curcio et al (1997). Esse testou se certas regras da Análise Técnica reportadas à Reuters por operadores atuantes resultam em lucro.

Ainda que se aplicasse a mesma estratégia com custos menores tanto de spread, quanto de carregamento, já que há agentes institucionais que dispõem desse benefício; ou até mesmo, se anulassem todos os custos operacionais, o fato de apenas um par de moedas ter oferecido lucro significativo não permite conclusão favorável ao sucesso das falhas. Logo, os resultados estão em conformidade com a eficiência no mercado de moedas.

Embora não tenha sido possível encontrar resultados significativos para a estratégia baseada nas falhas, verificou-se que esse conceito pôde prever com algum grau de razoabilidade a direção futura dos preços. Cabe aos pesquisadores da área promover estudos mais detalhados que corroborem o resultado preditivo apontado aqui, e que verifiquem a possibilidade de se utilizar as falhas para auferir lucro neste mercado.

Bibliografia

[1] Allen, H. e Taylor, M., 1990. “Charts, noise and fundamentals in the London Foreign Exchange Market”, The Economic Journal, Volume 100, Issue 400, Conference Papers, pp. 49-59.

[2] Brock W., Lakonishok J., e LeBaron B., 1992. “Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns”, Journal of Finance, 47, pp. 1731-1764.

[3] Brooks, C., 2002. Introductory Econometrics for Finance, Cambridge University Press.

[4] Chang, P.W. e Carol Osler, 1999. “Methodical Madness: Technical Analysis and the irrationality of exchange-rate forecasts,” Economic Journal 109, pp. 636-661.

[5] Cheung, Y.W., e Chinn, M.D., 1999. “Macroeconomic implications of the beliefs and behavior of foreign exchange traders”. Working paper, University of California, Santa Cruz.

[6] Cheung, Y.W., e Wong C.Y., 1999. “Foreign Exchange Traders in Hong Kong, Tokyo, and Singapore: A Survey Study”, Advances in Pacific Basin Financial Markets 5, pp 111-134.

[7] Cheung, Y.W., e Wong C.Y., 1999. Traders, Market Microstructure, and Exchange Rate Dynamics,University of California at Santa Cruz, mimeo.

[8] Curcio, R. et al. 1997. “Do Technical Trading Rules Generate Profits? Conclusions from the Intra-Day Foreign Exchange Market”. London School of Economics.

[9] Debastiani, C.A., 2007, Candlestick. Novatec, São Paulo, SP.

[10] Dooley M.P., e Shafer J., 1984. ”Analysis of short-run exchange rate behavior: March 1973 to November 1981”, Floating Exchange Rates and the State of World Trade and Payments, Ballinger Publishing Company, Cambridge, pp. 43-70.

[11] Frankel, J.A. e Froot K.A., 1990. “Chartists, Fundamentalists, and Trading in the Foreign Exchange Market,” The American Economic Review, Vol. 80, No. 2, Papers and Proceedings of the Hundred and Second Annual Meeting of the American Economic Association, pp. 181-185.

[12] LeBaron, B., 1999, “Technical trading rule profitability and foreign exchange intervention”, Journal of International Economics, 49 (1), pp 125-143.

[13] Levich R. e Thomas L., 1993. “The significance of technical trading-rule profits in the foreign exchange market: a bootstrap approach”, Journal of International Money and Finance, 12, pp. 451-474.

[14] Lien, K., 2005. Day trading the currency market : technical and fundamental strategies to profit from market swings, John Wiley Sons Inc.

[15] Lui, Y.H., e Mole, D., 1996. “The use of fundamental and technical analyses by foreign exchange dealers: Hong Kong evidence”, mimeo, City University of Hong Kong.

[16] Malkiel, B., 1990, A Random Walk Down Wall Street, New York: W.W. Norton and Company.

[17] Menkhoff, L. e Schlumberger, M., 1995. “Persistent profitability of technical analysis on foreign exchange markets?”, Banca Nazionale del Lavaro Quarterly Review, 193, pp 189-216.

[18] Murphy, J.J., 1986. Technical Analysis of the Futures Markets: A Comprehensive Guide to Trading Methods and Applications, New York Institute of Finance.

[19] Murphy, J.J., 1996. The Visual Investor: How to spot Market Trends, John Wiley & Sons, Inc.

[20] Neely, C.J., 1997. “Technical Analysis in the Foreign Exchange Market: A Layman´s Guide,” Federal Reserve of St. Louis.

[21] Neely, C.J., Weller, P.A., e Dittmar, R., 1997. “Is technical analysis in the foreign exchange market profitable? A genetic programming approach”. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 32, pp. 405-426.

[22] Osler, C., 2000, “Support for Resistance: Technical Analysis and Intraday Exchange Rates”, The Federal Reserve Bank of New York, Economic Policy Review(Julho, 2000) pp. 53-68.

[23] Shamah, S., 2003. A Foreign Exchange Primer, John Wiley & Sons, West Sussex, England.

[24] Sweeney, R.J., 1986. “Beating the foreign exchange market”. Journal of Finance, 41, pp 163-182.

[25] Szakmary, A. C., e Marthur, I., 1997. “Central bank intervention and trading rule profits in foreign exchange markets”, Journal of International Money and Finance, 16, pp 513–535.

[26] Taylor, M. e Helen A., 1992. “The use of technical analysis in the foreign exchange market,” Journal of International Money and Finance 11, pp. 304-14.

Anexos

Figura 13 : Cotações horárias para o par GBP/USD, 01/01/2007 a 30/03/2007

Fonte dos dados: Global Forex Trading. Elaboração do autor.

Figura 14 : Cotações horárias para o par GBP/USD, 01/01/2007 a 28/11/2007

Fonte dos dados: Global Forex Trading. Elaboração do autor. 1.91 1.92 1.93 1.94 1.95 1.96 1.97 1.98 1.99 2.00 250 500 750 1000 1250 1500 GBP60 1.88 1.92 1.96 2.00 2.04 2.08 2.12 1000 2000 3000 4000 5000 GBPCLOSE

Figura 15 : Cotações horárias para o par EUR/USD, 01/01/2007 a 28/11/2007

Fonte dos dados: Global Forex Trading. Elaboração do autor.

Figura 16 : Cotações horárias para o par USD/CHF, 01/01/2007 a 28/11/2007

Fonte dos dados: Global Forex Trading. Elaboração do autor. 1.08 1.12 1.16 1.20 1.24 1.28 1000 2000 3000 4000 5000 CHFCLOSE 1.28 1.32 1.36 1.40 1.44 1.48 1.52 1000 2000 3000 4000 5000 EURCLOSE

Figura 17 : Cotações horárias para o par USD/JPY, 01/01/2007 a 28/11/2007

Fonte dos dados: Global Forex Trading. Elaboração do autor.

Tabela 10: Retornos acumulados de uma estratégia Buy-and-hold por todo o período da segunda base de dados

GBP/USD EUR/USD USD/CHF USD/JPY

Buy-and-holdno

período 1194 1638 -1079 -907

Nota: Tal posicionamento no mercado viria por exaurir a margem de um trader segundo a alavancagem proposta no estudo.

Tabela 11: Máximos valores negativos durante a operação buy-and-hold no período

GBP/USD EUR/USD USD/CHF USD/JPY

Máximo Valor Negativo (em pips)

-399 -317 -1269 -1179

Esgotamento da

Margem Sim Sim Sim Sim

Nota: Segundo as exigências médias das corretoras, o máximo número de pips negativos permitidos conforme a alavancagem adotada neste estudo é de 300 pips.

105 110 115 120 125 1000 2000 3000 4000 5000 JPYCLOSE

Tabela 12: Retornos brutos obtidos com a estratégia das falhas e com o buy- and-holdhorário para a segunda base de dados (em %)

EUR/USD USD/CHF USD/JPY

Acum. Falhas 0,0866 0,0522 0,1105

Médiaμt 0,001056 0,000636 0,001578

Acum. Buy-and-hold 0,104723 -0,060229 -0,059450

Médiaμ 0,000018 -0,000011 -0,000010

Ano 1990 1997 1997 1999 2000 2001

Paper

Chartists, Fundamentalists, and Trading in the Foreign

Exchange Market

Do Technical Trading Rules Generate Profits? Conclusions

from the Intra-Day Foreign Exchange Market

Technical Analysis in the Foreign Exchange Market: A

Layman´s Guide

Methodical Madness: Technical Analysis and the Irrationality of Exchange-Rate

Forecasts

Support for Resistance:Technical Analysis and Intraday Exchange Rates

Intraday Technical Trading in the Foreign Exchange Market

Autores Frankel, Froot Curcio, Goodhart, Guillaume,

Payne Neely Chang, Osler Osler Neely, Weller

País EUA Inglaterra EUA EUA EUA EUA

Foco

Apresentar algumas questões acerca do comportamento dos

agentes e dos preços no mercado

Verificar se certas regras da Análise Técnica reportadas à Reuters por traders resultam

em lucro.

Faz uma revisão sobre eficiência de mercado, análise

técnica

(indicadores/osciladores) e faz uma avaliação de risco/retorno

em algumas estratégias simples.

Verificar se o padrão Ombro- Cabeça-Ombro consegue

prever reversões de tendências de preços, e se é racional (lucrativo e eficiente)

como estratégia a ser empregada para decisões de

compra/venda.

Verificar se os Suportes e Resistências divulgados por corretoras/bancos tem algum valor preditivo na interrupção ou reversão de tendências.

Verificar a performance out-of-

samplede estratégias gráficas

para operações intraday no mercado de moedas, usando

duas metodologias: um programa genético para escolher a melhor estratégia e um modelo de previsão linear.

Período - 10/04/89 a 29/06/89, e

31/01/94 a 30/06/94 Jan/74 - Out/97 Mar/1973 - Jun/94 Jan/1996 - Mar/1998 1996

Base de

Dados Não realiza nenhum teste

Dados de 60 minutos para DEM, JPY e GBP, frentes ao

USD.

Média das cotações diárias das seguintes moedas contra o

dólar: DEM, JPY, CHF e GBP. Taxas de overnight para as 4

moedas que não o USD.

Dados diários das cotações spotpara 6 pares de moedas.

5.500 observações.

Suportes e Resistências divulgados por 6 instituições financeiras. Cerca de 20.000 observações para cada par de

moeda (DEM, JPY e GBP). Foram usadas cotações de 1

minuto para os testes.

Dados de 30 minutos para GBP, CHF, DEM e JPY,

frentes ao USD.

Metodologia Não realiza nenhum teste

Definiram-se quatro tipos de intervalos de oscilação dos

preços. Quando os preços rompiam os limites superior ou

inferior destes intervalos, assinalava-se uma compra ou uma venda, respectivamente. O retorno obtido foi verificado estatisticamente frente a uma simples estratégia buy-and- holdpor meio de um teste de

médias.

Usaram -se diversas combinações de médias móveis e regras de filtros para

definir posições. Além disso, analisou-se o risco das estratégias por meio de um CAPM Beta (em relação ao S&P500) e do Sharpe ratio.

Criou-se um algoritmo para identificar OCO e verificar a lucratividade seguindo certas regras para entrada e saída do

mercado. Avaliou-se a significância do lucro por meio

de um bootstrap. Criou-se um distribuição com 10.000 séries de preços artificiais em que o

padrão não tem significado (random walk), e testou-se Ho:

OCO não é lucrativo, comparando as séries artificiais com a real (p-value).

Depois, comparou-se tal estratégia com diversas combinações de médias móveis e parâmetros de

Momentum, assim como o

risco atrelado à cada estratégia D.P. e Sharpe ratio).

Usou-se a técnica bootstrap para testar estatisticamente os

dados. Comparou-se o comportamento dos preços atingindos os S/R publicados

com o comportamento atingindo 10.000 valores

arbitrários de S/R. Se o resultado (permanência dos

preços em torno do valor) obtido dos dados reais for maior do que o resultado dos

dados montados para um grande número de meses, os

S/R publicados tem valor preditivo. Pensou-se no teste

como uma tentativa de Bernoulli com 50% de chance

de ocorrer.

Elaborou um programa genético com 3 variáveis de input: cotação normalizada da moeda, o diferencial de juros, e

a hora do dia. Por meio dos princípios da seleção natural o método escolheu as melhores características das estratégias criando cerca de 40 gerações de estratégias teoricamente

mais eficientes. Quanto ao modelo linear, estimou-se equações autorregressivas

com filtros para reduzir a frequência do trading. Também

elaborou -se um modelo linear extendido incluindo as 3 variáveis supra-citadas.

Pontos positivos

Faz uma análise do descolamento do mercado em

relação a seus fundamentos, assim como de seus

participantes e as consequências de suas

atuações.

Analisa operações de intraday. Considera custos de transação. Lança mão de sinais relatados por traders à

Reuters.

Análise muito abrangente e sintética do assunto.

Pesquisou um padrão não- linear. Conta também com Análise de Sensibilidade, alterando vários parâmetros do

estudo.

Verificou outros efeitos acerca dos S/R como: uso de números redondos para sua definição, duração, consenso

entre as firmas acerca dos valores, e força (dificuldade

dos preços em romper tais barreiras).

Analisa daytrading. Considera custos de transação. Em um

cenário limita o trading aos horários de maior volatilidade; já no outro cenário, analisa as

24hs do dia. Procura por estratégias in-sample e as

aplica out-of-sample.

Pontos negativos

Apenas apresenta resultados de estudos anteriores

O método bootstrap é mais apropriado para avaliar estatisticamente os resultados.

No entanto, qualitativamente, não há alteração dos

resultados.

Cotações diárias apenas.A maioria dos traders opera intraday. Realizou apenas

Backtesting.

Considerou apenas dados de fechamento. O padrão OCO

leva em conta as extremidades, ou seja, cotações máximas e mínimas.

Não leva em consideração alavancagem (o que traders fazem). Saída da operação é diferente do que deve ser feito

(não-ótima). Backtesting apenas, não há análise out-of-

sample.

A base utilizada se concentrou apenas entre 9 a.m. - 4 p.m, horário americano. O trading no FOREX se dá 24hs/dia e há

outros horários de alta volatilidade. Não levou em consideração a possibilidade

dos preços apenas pararem momentaneamente nos S/R para, depois, continuarem sua

trajetória anterior.

Parece não considerar alavancagem.

Resultados

Modelos estruturais não são bons em prever/explicar preços

no FOREX; Há a presença de bolhas especulativas de longo e curto prazo no mercado formadas por expecativas dos

participantes (ao invés de fundamentos); As expectativas

são heterogêneas o que acarreta maior volume e maior

volatilidade; Agentes usam gráficos para o curto prazo e

modelos de equilíbrio para o longo prazo; Há mais agentes operando no curto prazo. Logo,

a Análise Técnica parece se justificar.

Até mesmo quando os custos de transação não são incorporados à análise, na média, a regra utilizada não é lucrativa. Embora, retornos em excesso podem ser obtidos em momentos de forte tendência.

Aponta para evidências de retornos em excesso obtidos

com a análise técnica no mercado FOREX. Obtém resultados expressivos: 38 das

40 regras geram lucro, além disso com bons sharpe ratios e

inexistência de risco em excesso que justificasse os maiores retornos (CAPM Beta < 0). No entanto, risco é difícil de se medir e de se definir, consequentemente, emperra a

análise própria da ineficiência do mercado.

A estratégia OCO é lucrativa para o marco e o yen apenas, dentre as 6 moedas (frente ao

dólar). Ainda, o padrão é dominado por estratégias mais simples e de menor risco (MM e Momentum). A combinação do OCO com essas estratégias

só aumentaria o risco, não trazendo benefícios significantes para o trader.

Logo, a confiança nesse padrão gráfico aparenta uma

fonte de erros nas previsões de exchange rates.

Os S/R publicados interrompem a trajetória dos preços mais frequentemente do que os S/R arbitrários. Resultado encontrado para os 3 pares de moedas e para as 6

empresas estudadas. A capacidade de previsão varia

entre as firmas e entre as moedas. Os S/R duram pelo

menos uma semana e a classificação dos S/R de acordo com sua força (probabilidade dos níveis serem rompidos) não são significantes. Possíveis explicações: acúmulo de ordens em tais patamares e

profecia auto-realizável.

Há padrões previsíveis muito estáveis durante o dia, no entanto, não se identificou nenhuma estratégia capaz de obter retornos em excesso. Há

grande evidência de que as tendências permaneçam por dias e semanas, mas o mesmo

não parece ser válido para o período de um dia;