Weak-Form Market Efficiency in the Dhaka Stock Exchange: Evidence from a Multi-Test Approach Around the 2024 Political Transition

En el mundo de las finanzas, existe una idea de larga data llamada la Hipótesis del Mercado Eficiente. Sugiere que los precios de las acciones son como el lanzamiento de una moneda justa: cambian de forma aleatoria porque absorben instantáneamente toda la noticia e información disponible para todos. Si esta idea es cierta, entonces observar cómo se movió una acción ayer no puede ayudarte a adivinar hacia dónde irá mañana. El pasado no guarda pistas secretas para el futuro. Este concepto es la piedra angular de la inversión moderna, pero a menudo se pone a prueba en lugares donde las reglas son menos claras. En muchas naciones en desarrollo, los mercados pueden ser tenues, lo que significa que no mucha gente comercia cada día, y la información podría no difundirse tan rápido como en los países ricos. Cuando los precios no se mueven de forma aleatoria, se abre la puerta para que los inversores puedan detectar patrones y ganar dinero basándose únicamente en la historia. Comprender si un mercado es verdaderamente aleatorio o si sigue patrones ocultos es crucial para cualquiera que intente entender cómo se determina el valor en estas economías.

Investigadores de la Universidad de Profesionales de Bangladesh decidieron poner a prueba esta idea en la Bolsa de Valores de Dhaka, el principal mercado de valores de Bangladesh. Estaban particularmente interesados en un momento específico de la historia: la transición política que ocurrió en agosto de 2024, cuando el gobierno renunció y una administración interina tomó el poder. Los mercados suelen reaccionar violentamente ante tales cambios, y los investigadores querían saber si este cambio de liderazgo también cambió la forma en que se comportaba el mercado. ¿Acaso el caos de la transición hizo que el mercado fuera más caótico, o el nuevo orden trajo más predictibilidad? Para averiguarlo, recopilaron datos de precios diarios de treinta de las empresas más grandes y activas de la bolsa, junto con el índice principal que las rastrea, cubriendo un período desde principios de 2016 hasta mediados de 2025. No dependieron de una sola forma de comprobación; en su lugar, utilizaron una batería de cinco métodos estadísticos diferentes, cada uno diseñado para detectar un tipo distinto de patrón, desde conexiones simples entre días hasta tendencias más complejas a lo largo de semanas.

Los resultados de los datos a largo plazo, que cubren casi una década, fueron claros y consistentes: el mercado no se estaba comportando de forma aleatoria. De hecho, las pruebas demostraron que, para la gran mayoría de estas acciones, el pasado sí influía en el futuro. Cuando los investigadores observaron los cambios diarios de precios, encontraron que los precios tendían a moverse en grupos en lugar de en una línea recta e impredecible. Si una acción subía un día, era más probable que continuara moviéndose en una dirección similar durante unos días después, o mostraría un patrón que pudiera ser detectado por sus herramientas. Esto sucedió para aproximadamente el ochenta y cuatro al noventa y siete por ciento de las acciones estudiadas, dependiendo de qué prueba específica se utilizara. Incluso el índice principal, que se supone representa a todo el mercado, mostró estos patrones predecibles. Esto sugiere que el mercado aún no es eficiente en el sentido más estricto; todavía existen fricciones, como el flujo lento de información o las reglas de negociación, que impiden que los precios se ajusten de forma instantánea y aleatoria.

Luego, los investigadores se centraron en el período posterior a la transición política de agosto de 2024 para ver si el nuevo gobierno había solucionado estos problemas. A primera vista, los números parecían prometedores. Cuando aplicaron las mismas pruebas a los datos de solo el año siguiente a la transición, el número de acciones que mostraban patrones predecibles disminuyó drásticamente. Las pruebas que anteriormente rechazaban la idea de la aleatoriedad ahora la aceptaban en su mayoría. Parecía como si el mercado se hubiera vuelto repentinamente más eficiente y más aleatorio. Sin embargo, los investigadores fueron cuidadosos de no saltar a esta conclusión. Profundizaron más y descubrieron que la aparente mejora era probablemente una ilusión causada por la corta cantidad de tiempo que tenían para estudiar. El período después de la transición fue de solo un año de duración, lo cual es una muestra muy pequeña comparada con los nueve años de datos que tenían antes. Cuando verificaron los números reales detrás de escena, encontraron que los patrones subyacentes no habían cambiado realmente. Los coeficientes matemáticos que miden cuánto afecta el precio de ayer al de hoy no se hicieron más pequeños; se mantuvieron aproximadamente iguales. Las pruebas simplemente no detectaron los patrones porque no había suficientes datos para estar seguros.

Además, los investigadores buscaron un "quiebre" específico en los datos, un momento donde las reglas del mercado parecieran cambiar fundamentalmente debido al cambio político. No encontraron evidencia de tal cambio. La forma en que las acciones se comportaron antes de la transición fue estadísticamente indistinguible de cómo se comportaron después de ella. El declive en el número de patrones detectados no fue porque el mercado hubiera mejorado, sino porque las herramientas estadísticas eran menos potentes cuando se aplicaban a un cronograma más corto. El estudio concluyó que las ineficiencias en la Bolsa de Valores de Dhaka están arraigadas en problemas estructurales profundos, como los volúmenes de negociación tenues y las restricciones regulatorias como los límites de precios que impiden que las acciones se muevan libremente, en lugar de en quién dirige el gobierno. Un cambio de liderazgo por sí solo no arregló la capacidad del mercado para procesar la información.

Un factor específico que complicó el panorama fue el uso de "precios de piso" por parte de los reguladores. Durante un tiempo, las autoridades establecieron un precio mínimo por debajo del cual ciertas acciones no podían negociarse. Esto significó que incluso si una acción debería haber bajado de valor, el precio se quedó estancado, creando largas secuencias de días sin cambios. Esta estabilidad artificial creó patrones que parecían predictibilidad pero que en realidad eran solo el resultado de una regla. Incluso después de la transición política, algunas de estas restricciones permanecieron en vigor para algunas de las principales empresas, enturbiando aún más las aguas. Los investigadores señalaron que, si bien el mercado mostraba algunos signos estadísticos de predictibilidad, estos patrones eran pequeños y probablemente demasiado débiles para ser explotados para obtener ganancias fáciles una vez que se tomaran en cuenta los costos y comisiones de negociación. El mercado no era aleatorio, pero tampoco era un lugar donde una estrategia simple pudiera garantizar una fortuna.

En última instancia, el estudio dibuja la imagen de un mercado que aún está madurando. La Bolsa de Valores de Dhaka no sigue todavía el paseo aleatorio perfecto que se ve en algunos de los centros financieros más desarrollados del mundo. Los patrones que encontraron los investigadores son típicos de los mercados emergentes donde la negociación es menos frecuente y la información se mueve más lentamente. La transición política de 2024, aunque fue un evento histórico para el país, no actuó como un interruptor mágico que modernizara instantáneamente el mercado de valores. Las ineficiencias permanecen, impulsadas por la mecánica de cómo opera el mercado más que por la política del día. Para que el mercado sea verdaderamente eficiente, los investigadores sugieren que el enfoque debe desplazarse hacia la mejora de la liquidez, la eliminación de las barreras de precios artificiales y asegurar que la información fluya libremente, en lugar de esperar a que un cambio de gobierno resuelva el problema. Los datos muestran que el mercado está escuchando la historia, pero todavía está aprendiendo a escuchar el presente.