Estudio comparativo de análisis técnico en mercados emergentes y desarrollados: Datos de Argentina y Alemania

Abstract

La presente investigación analiza comparativamente la eficacia del análisis técnico en mercados emergentes y desarrollados, utilizando como referencia el mercado argentino (MERVAL) y el mercado alemán (DAX). El objetivo consiste en evaluar si las estrategias basadas en datos históricos de precios mantienen utilidad en contextos con diferentes niveles de eficiencia informacional. El estudio se fundamenta en el contraste entre la Hipótesis de los Mercados Eficientes, el análisis técnico clásico y las finanzas conductuales. Metodológicamente, se adoptó un enfoque empírico basado en simulaciones computacionales de backtesting desarrolladas en Python. Fueron analizadas once estrategias técnicas aplicadas sobre datos diarios y semanales de cinco activos representativos de cada mercado, entre los años 2000 y 2020. Los resultados muestran que el análisis técnico no presentó evidencia robusta de generación sistemática de alfa, especialmente en el mercado alemán. Sin embargo, las estrategias demostraron una consistente capacidad de reducción del riesgo extremo, medida a través del Max Drawdown, tanto en mercados emergentes como desarrollados. Asimismo, la comparación con benchmarks de Buy-and-Hold y modelos de Random Walk sugiere que los resultados observados no pueden atribuirse exclusivamente al azar. En conclusión, el estudio propone una reinterpretación del análisis técnico, no como herramienta de superación sistemática del mercado, sino como un instrumento de control de riesgo y estabilización del perfil de inversión.

This research comparatively analyzes the effectiveness of technical analysis in emerging and developed markets, using the Argentine market (MERVAL) and the German market (DAX) as references. The main objective is to evaluate whether strategies based exclusively on historical price data maintain usefulness in environments with different levels of informational efficiency. The study is grounded in the contrast between the Efficient Market Hypothesis, classical technical analysis, and behavioral finance. Methodologically, the research adopts an empirical approach based on computational backtesting simulations developed in Python. Eleven technical strategies were analyzed using daily and weekly data from five representative assets in each market between 2000 and 2020. The results show that technical analysis did not provide robust evidence of systematic alpha generation, especially in the German market. However, the strategies demonstrated a consistent ability to reduce extreme risk, measured through Maximum Drawdown, in both emerging and developed markets. Furthermore, comparisons with Buy-and-Hold benchmarks and Random Walk models suggest that the observed results cannot be attributed exclusively to chance. In conclusion, the study proposes a reinterpretation of technical analysis, not as a tool for systematically outperforming the market, but as an instrument for risk control and investment profile stabilization.