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En busca de la predicción en los mercados financieros

lunes 28 de julio de 2008, 10:22h
Científicos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) han estudiado el mercado español desde un ángulo diferente: la información sobre quién compra y quién vende.
Aunque existen muchos estudios sobre el comportamiento de los mercados basados en la variación de precios, índices o análisis técnicos, hasta ahora no se habían realizado comprobaciones empíricas de de las estrategias de inversión utilizadas en un mercado a gran escala. “Hemos utilizado otro tipo de información que existe en la  Bolsa Española, la de quién compra y quién vende para saber qué tipo de estrategias están siguiendo las agencias, predecir sus comportamientos y, agregándolos, predecir hacia dónde va el  mercado”.

Con estas palabras, Esteban Moro, del Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos (GISC) de la UC3M, resume las conclusiones más importantes del estudio, del que es coautor, sobre las agencias de Bolsa en el Mercado Español. Durante cuatro años, los científicos recogieron datos sobre cuánto compra y vende diariamente una agencia o sociedad de bolsa en un determinado activo a partir de información suministrada por la Sociedad de Bolsas, del grupo Bolsas y Mercados Españoles (BME). Posteriormente, aplicaron técnicas de análisis multivariante pues, según Moro, “el objetivo no es predecir los precios en función de los de ayer o la semana pasada, sino en función de lo que hicieron ayer todas las agencias de  bolsa”.
 
Estrategias bursátiles
En el estudio, que los científicos consideran sólo como un primer paso, observaron que las agencias de bolsa españolas siguen dos grandes grupos de estrategias. La primera es la de los "momentum traders", que “siguen el cambio del precio, es decir, si el precio sube ellos compran y si el precio baja ellos venden. Estos agentes confían en que la tendencia de subir o bajar continúe y suelen ser clientes institucionales, con estrategias a largo plazo”, explica el investigador.

En estos casos, los científicos observaron que incluso alguno de ellos llega a tener un 60 por ciento de correlación con el precio, o sea, que seis de cada diez días hacen lo que dice el precio. En el otro lado se encuentran los "contrarians", que venden cuando el precio sube y compran cuando baja pues tienen una gran aversión al riesgo o creen que el comportamiento en los precios va a cambiar rápidamente en contra de lo que parecen indicar. “Por ejemplo, si hoy el precio sube, un ‘contrarian’ pensaría que mañana va a bajar y por tanto vende antes de que pase mientras que un ‘momentun trader’ pensaría lo contrario: que si hoy sube, mañana también lo hará”, aclara Moro. 

Los científicos también han encontrado que existen días especiales en la Bolsa donde muchas agencias coinciden en su estrategia dando lugar a un efecto tipo “manada”: “Se da muy habitualmente en el caso de los ‘contrarians’. Cuando el precio sube, casi todos actúan vendiendo, mientras que cuando baja, casi todos ellos compran. Pero no es lo mismo para los ‘momentum traders’ que parecen actuar en días independientes”, según el investigador.

“Aunque la predicción del comportamiento de los mercados aún se encuentra lejos, nuestro estudio supone una manera diferente de mirar a los mercados. En lugar de fijarnos en acciones, índices, análisis técnicos, precios y volúmenes, hemos mirado a las agencias de inversión”, resume Moro, que lo compara con un partido de fútbol: “Es muy difícil saber si se va a meter un gol sabiendo sólo la posición de la pelota. Pero es más fácil si además, conoces la disposición de los jugadores en el campo”, concluye.

El estudio, “Specialization and herding behavior of trading firms in a financial market”, publicado en la revista New Journal of Physics, ha sido destacado por el Institute of Physics (IOP) dentro de la lista de artículos “IOP Select” por la novedad e impacto de estos resultados. Este estudio supone uno de los primeros trabajos empíricos en abordar la conexión entre las estrategias individuales de los agentes en la bolsa y el comportamiento emergente que surge de la interacción de éstas con datos de todo un mercado.
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