Tabla de contenido
¿Qué es la teoría de Dow? ¿Cómo funciona la teoría de Dow? Investigación académica sobre la teoría de Dow
¿Qué es la teoría de Dow?
Es una teoría basada en los editoriales escritos por Charles H. Dow, publicados en The Wall Street Journal. Charles H. Dow es el fundador y primer editor de esta aclamada revista de noticias financieras. También fundó Dow Jones and Company junto con Edward Jones y Charles Bergstresser. La teoría fue desarrollada por William Peter Hamilton, Robert Rhea y E. George Schaefer. La teoría Dow explora el análisis entre el Dow Jones Industrial Average (DJIA) y el Dow Jones Transportation Average (DJTA). Argumenta que si estos dos índices no alcanzan nuevos máximos o mínimos al mismo tiempo, la tendencia del mercado de valores no es lo suficientemente significativa. Si uno de estos índices sube a un máximo inmediato, también se espera que el otro siga la misma tendencia dentro de un período de tiempo razonable; de lo contrario, el mercado volverá a su nivel anterior de negociación. El primer índice refleja la capacidad productiva y el segundo refleja el volumen de bienes distribuidos; por lo tanto, se mantendrá una tendencia económica si suben o bajan juntos. Si no lo hacen y se mueven en direcciones opuestas, se espera una reversión de la tendencia.
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¿Cómo funciona la teoría de Dow?
La teoría de Dow tiene varios componentes principales. Argumenta que: Descuentos de mercado: el mercado descuenta todo. Opera con la hipótesis de mercados eficientes que asume que los precios de los activos incorporan toda la información disponible, incluido el potencial de ganancias, la ventaja competitiva y la competencia de gestión. Los eventos futuros también se descuentan a medida que aumenta el riesgo. Tendencias del mercado: según esta teoría, existen tres tipos de tendencias del mercado. La tendencia principal dura un año o más, una tendencia secundaria a menudo va en contra de la tendencia principal y dura de 3 semanas a 3 meses, y las tendencias menores duran menos de tres semanas, generalmente son ruido. La tendencia primaria tiene tres fases, fase de acumulación o fase de distribución, fase de participación pública y fase de exceso o fase de pánico. DJIA y DJTA deben confirmarse mutuamente. El volumen debe confirmar la tendencia. Si el precio se mueve en la dirección de la tendencia principal, el volumen debería aumentar. Una tendencia continúa hasta que ocurre claramente una reversión. El enfoque de Dow se considera el núcleo del análisis técnico moderno.
Investigación académica sobre la teoría de Dow
- La teoría de Dow : el historial de William Peter Hamilton reconsiderado , Brown, SJ, Goetzmann, WN y Kumar, A. (1998). The Journal of Finance , 53 (4), 1311-1333. Esta investigación examina los resultados de la prueba de Albert Cowles en comparación con la teoría de Dow de Hamilton. El objetivo de este artículo es mostrar cómo el Modelado de Redes Neuronales puede ayudar a profundizar en la investigación de la teoría de Dow.
- Análisis técnico: una perspectiva de asignación de activos sobre el uso de promedios móviles , Zhu, Y. y Zhou, G. (2009). Revista de economía financiera , 92 (3), 519-544. Esta investigación explora la utilidad del análisis técnico en la asignación de activos. Se pone énfasis en la regla de negociación del promedio móvil y el objetivo es mostrar el comportamiento del análisis técnico presentado con respecto a la disponibilidad de información sobre el precio de las acciones.
- Escaparatismo, extracción de datos o errores de datos: un nuevo examen de la teoría de los perros de Dow , Prather, LJ y Webb, GL (2002). Revista de Investigación Empresarial Aplicada , 18 (2), 115-124. Este artículo analiza la anomalía de rendimiento de dividendos de Dow para determinar si los errores de datos crean los rendimientos superiores de la regla comercial. Los resultados de este estudio muestran que los errores de datos no son los impulsores de rendimientos superiores de la regla comercial. Sin embargo, debido al punto de quiebre de estabilidad estructural de Chow, el resultado anterior no se considera válido. Por lo tanto, este artículo tiene como objetivo crear un modelo que pueda explicar los rendimientos superiores de la regla comercial.
- Reglas comerciales ingenuas en los mercados financieros y teoría de predicción de wiener-kolmogorov : un estudio de ” análisis técnico “ , Neftci, SN (1991). Revista de Negocios , 549-571. Esta investigación examina el análisis técnico de diferentes reglas informales, también conocidas como predicciones de Wiener-Kolmogorov en el comercio de acciones. El objetivo de este artículo es explorar las diferentes técnicas que se pueden utilizar en situaciones en las que la Teoría de Wiener-Kolmogorov ha fallado.
- ExistenciasPatrones de Mercado y Análisis Financiero : Sugerencias Metodológicas , Roberts, HV (1959). El Diario de Finanzas , 14 (1), 1-10. Este artículo examina la creencia de los analistas financieros en la existencia de varios ‘patrones’ que pueden ayudar a predecir los resultados del mercado en el futuro si se estudian adecuadamente. Su objetivo es mostrar el uso del análisis técnico en el estudio de estos patrones.
- Análisis técnico : una perspectiva de asignación de activos sobre el uso de promedios móviles , Zhu, Y. y Zhou, G. (2009). Revista de economía financiera , 92 (3), 519-544. Esta investigación explora la utilidad del análisis técnico en la asignación de activos. Se pone énfasis en la regla de negociación del promedio móvil y el objetivo es mostrar el comportamiento del análisis técnico presentado con respecto a la disponibilidad de información sobre el precio de las acciones.
- Paseos aleatorios en las cotizaciones bursátiles , Fama, EF (1995). Revista de analistas financieros , 51 (1), 75-80. Esta investigación explora la teoría del trabajo aleatorio y cómo ayuda a los trabajos de los analistas de mercado. Se hace hincapié en dos enfoques; los métodos chartista e intrínseco. El principal objetivo de este artículo es mostrar que estos enfoques producen más retornos que las muestras aleatorias.
- Reexaminación de la rentabilidad del análisis técnico con controles de espionaje de datos , Hsu, PH y Kuan, CM (2005). Diario de Econometría Financiera , 3 (4), 606-628. Esta investigación explora la rentabilidad del análisis técnico utilizando dos comprobaciones diferentes de espionaje de datos. El objetivo es mostrar que las estrategias de los inversores pueden afectar en gran medida las ganancias cuando se suman a una simple regla comercial.
- ¿Qué sabemos sobre la rentabilidad del análisis técnico ? , Parque, CH e Irwin, SH (2007). Revista de estudios económicos , 21 (4), 786-826. Este artículo revisa la evidencia sobre la rentabilidad del análisis técnico mediante el uso de diferentes procedimientos de prueba.
- Descubrimiento de reglas de negociación del mercado de valores mediante heurística de gráficos técnicos , Leigh, W., Modani, N., Purvis, R. y Roberts, T. (2002). Sistemas expertos con aplicaciones , 23 (2), 155-159. En este estudio de caso en ingeniería del conocimiento y minería de datos, implementamos un reconocedor para dos variaciones de la heurística de gráficos técnicos de la bandera alcista y usamos este reconocedor para descubrir reglas comerciales en el índice compuesto NYSE. Los resultados fuera de la muestra indican que estas reglas son efectivas.
- Predicción del mercado de valores con clasificadores múltiples , Qian, B. y Rasheed, K. (2007). Inteligencia aplicada , 26 (1), 25-33. Esta investigación examina la previsibilidad de las acciones utilizando el Índice Promedio Industrial Dow Jones. El objetivo es mostrar que la precisión de las predicciones bursátiles puede superar la tasa estipulada del 50 %.
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