An Inquiry into the Validity of Technical Analysis in Financial Markets With the Use of Evolutionary Techniques

Abstract

Technical Analysis (TA) has been subject of debate from some decades over. In the late 1920’s, the debacle of Financial Stock Markets in the US and to some extent all over Europe (in particular London) raised questions concerning the ability of Fundamental Analysis to explain price movements. In the 1970’s and 1980’s, with the development of new infrastructures and new informatics platforms, the markets became accessible to more retail investors looking for new methods of market analysis to support their trading practices. TA, for its simplicity and ease to use, since it is mostly based in price fluctuation and price-based indicators, was chosen by several investors. After the beginning of the internet revolution in the mid 1990’s to the late 2010’s, the expansion of trading, either by direct trading accounts in a Brokerage firm or indirectly through a fund in an Investment house, has been exponential and rose it to levels never seen before, increasing subsequently the use of TA. But the main problem of TA persists. Although many academic studies have emerged, there is still no significant support to the notion that TA is an effective tool to improve trading results. With this work we intend to draw some conclusions about the relevance of TA. For that purpose, TA-based systems were developed with the use of optimization evolutionary techniques, namely Genetic Algorithms and Multiobjective Evolutionary Algorithms. These methodologies were applied to the Forex Market and Worldwide Stock Markets to infer the value of TA indicators in reaching meaningful results. The outcome obtained in the three most relevant Forex crosses (EUR/USD, GBP/USD and USD/JPY) showed that the studied TA indicators presented limited value as a predicting tool for trading after including realistic trading costs. On the other hand, with respect to the Stock markets, a method of portfolio optimization was developed and results after trading costs vary from almost non-profitable markets (the most efficient, like the US) to interestingly profitable markets (such as Belgium, Portugal and Greece) when considering Bollinger Bands trading rules. The obtained results are also consistent and support to some extent the Adaptive Market Hypothesis theorized by Professor Andrew Lo.

A Análise Técnica (AT) tem sido alvo de debate desde há já algumas décadas. No final dos anos 1920, a derrocada dos Mercados Financeiros de Acções nos Estados Unidos e um pouco por toda a Europa (em particular em Londres) levantou questões sobre a capacidade da Análise Fundamental para explicar os movimentos de preços. Nos anos 1970 e 1980, com o desenvolvimento de novas infraestruturas e novas plataformas informáticas, os mercados tornaram-se acessíveis a mais investidores individuais, à procura de novos métodos de análise do mercado para fundamentar as suas práticas de trading. A AT, pela sua simplicidade e facilidade de utilização, uma vez que se baseia essencialmente nas flutuações de preços e em indicadores baseados no preço, foi seleccionada por vários investidores. Após o início da revolução da internet desde meados dos anos 1990 até finais dos anos 2010, a expansão do trading, quer por transacção directa em contas junto de Correctoras quer indirectamente através de fundos de investimento geridos por Sociedades especializadas, tem sido exponencial e aumentou-o para níveis nunca antes vistos, aumentando subsequentemente a utilização da AT. Mas o problema principal da AT persiste. Apesar de muitos estudos académicos terem emergido, ainda não existe suporte significativo para a ideia da AT ser uma ferramenta efectiva para a melhoria dos resultados de trading. Com este trabalho pretendem-se obter algumas conclusões sobre a relevância da AT. Para esse propósito, foram desenvolvidas metodologias baseadas em AT em combinação com o uso de técnicas de optimização evolucionárias, mais propriamente Algoritmos Genéticos e Algoritmos Evolucionários Multiobjectivo. Estas metodologias foram aplicadas no mercado Forex e nos Mercados de Acções Mundiais para averiguar a utilidade de indicadores de AT na obtenção de resultados significativos. Os resultados obtidos em três dos principais pares de divisas do Forex (EUR/USD, GBP/USD e USD/JPY) mostraram-nos que os indicadores de AT estudados apresentam um valor limitado como ferramenta previsional para o trading, após inclusão de custos de transacção realistas. Por outro lado, no que respeita aos mercados de Acções, foi desenvolvido um método de optimização de portfólios e os resultados, após inclusão de custos de transacção, variam desde mercados próximos de não rentáveis (os mais eficientes, como dos EUA) até mercados com rentabilidades interessantes (como Bélgica, Portugal e Grécia) quando consideradas as regras de trading de Bollinger Bands. Os resultados obtidos são também consistentes e sustentam até certo ponto a Teoria dos Mercados Adaptativos do Professor Andrew Lo.