Technical analysis as a sophisticated form of forecasting technique has a varying popularity in the academic and business world. In the past, users were sceptical about technical trading rules and their performance. This is substantiated by the acceptance of the Efficient Market Hypothesis and mixed empirical findings about technical analysis in widely cited studies. The flag pattern is seen as one of the most significant spread chart patterns amongst stock market charting analysts. The present research validates a trading rule based on the further development of flag pattern recognition. The research question concentrates on whether technical analysis applying the flag pattern can outperform international stock markets indices and prove the inefficiency of these markets. The markets observed are represented by the corresponding indices DAX (Germany), DJIA (United States) and IBEX (Spain). The design of the trading rule presents several changes with respect to previous academic works: The wide sample used when considering intraday data, together with the confiuration of some of the variables and the consideration of risk, concludes that the trading rule provides greater positive risk-adjusted returns than the buy-and-hold strategy which is used as a benchmark. The reported positive results strengthen the robustness of the conclusions reached by other researchers. / El análisis técnico es una forma sofisticada de técnica de predicción cuya popularidad ha ido variando en el mundo académico y de los negocios. En el pasado, los usuarios eran bastante escépticos respecto de las reglas técnicas de trading y su performance. Todo esto, se encuentra sustentado por la aceptación de la hipótesis del mercado eficiente y descubrimientos empíricos mixtos sobre el análisis técnico, que se mencionan en un número amplio de estudios. El patrón bandera es visto como uno de los patrones gráficos más significativo y difundido entre los analistas técnicos de mercado. El presente estudio valida una regla de trading basada en el desarrollo futuro del reconocimiento gráfico del patrón bandera. La pregunta de investigación se centra en si el análisis técnico basado en el patrón bandera puede batir los índices internacionales de mercado y probar, de esta manera, la ineficiencia de dichos mercados. Los mercados observados son representados por los correspondientes índices DAX (Alemania), DJIA (Estados Unidos) e IBEX (España). El diseño de la regla de trading presenta varios cambios y novedades con respecto a trabajos académicos previos. La amplia muestra usada al considerar los datos intradía, junto con la configuración de algunas variables y la consideración del riesgo, confirman que la regla de trading proporciona mejores, y más ajustadas al riesgo, rentabilidades positivas que la estrategia de buy-and-hold que se utiliza como referencia. Los resultados positivos corroboran la robustez de las conclusiones a las que también se llegan en otros trabajos. / L'anàlisi tècnica és una forma sofisticada de tècnica de predicció, la popularitat de la qual ha anat variant al món acadèmic i dels negocis. En el passat, els usuaris eren bastant escèptics respecte de les regles tècniques de trading i la seva performance. Tot això, es troba sustentat per l'acceptació de la hipòtesi del mercat eficient i descobriments empírics mixts sobre l'anàlisi tècnica, que s'esmenten en un nombre ampli d'estudis. El patró bandera és vist com un dels patrons gràfics més significatiu i difós entre els analistes tècnics de mercat. El present estudi valida una regla de trading basada en el desenvolupament futur del reconeixement gràfic del patró bandera. La pregunta de recerca se centra en si l'anàlisi tècnica basada en el patró bandera pot batre els índexs internacionals de mercat i provar, d'aquesta manera, la ineficiència d'aquests mercats. Els mercats observats són representats pels corresponents índexs DAX (Alemanya), *DJIA (Estats Units) i IBEX (Espanya). El disseny de la regla de trading presenta diversos canvis i novetats pel que fa a treballs acadèmics previs. L'àmplia mostra usada en considerar les dades intradia, juntament amb la configuració d'algunes variables i la consideració del risc, confirmen que la regla de trading proporciona millors, i més ajustades al risc, rendibilitats positives que l'estratègia de buy-and-hold que s'utilitza com a referència. Els resultats positius corroboren la robustesa de les conclusions a les quals també s'arriben en altres treballs. / Michniuk, K. (2017). PATTERN RECOGNITION APPLIED TO CHART ANALYSIS. EVIDENCE FROM INTRADAY INTERNATIONAL STOCK MARKETS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/78837

本文以日內資料研究台灣證券交易所於2005年3月1日實施股價升降單位新制後，市場交易因子與股價報酬波動率的變化；延伸討論市場參與者對新訊息之反應，進而評估實施股價升降單位新制之成效。本文首先比較四種常用來衡量報酬波動率的方法，並從中挑選出最穩健的測度方式；接著藉此分析股價日報酬波動率與市場交易因子之間的關係；最後，由於日內股價報酬波動的軌跡呈現U型曲線，為突顯波動較劇烈之時段股價報酬波動率是否亦隨股價升降單位縮小而趨緩，故著眼交易日開盤後一小時及收盤前一小時，再次檢驗上述關係。實證結果支持股價升降單位縮小使實現波動率大幅降低且交易筆數密切影響股價報酬波動率，且不論在日資料與日內資料都呈現相似結論；並發現愈接近開、收盤的時間點，股價報酬波動率降低比例亦愈大，顯示升降單位新制達成政策目的。 / In this study, we address the impact of the tick size reduction on the Taiwan Stock Exchange on March 1, 2005. We propose to investigate the variations of trading activities and return volatility, discuss investors' behaviors to the new information and evaluate the tick size reduction by analyzing intraday data. First, we select the most robust volatility measure for our study from four commonly used ones. Second, we examine the relationship between daily return volatility and trading activities. Eventually, due to the commonly observed U-shaped pattern of intraday return volatility, we re-examine the intraday relation between return volatility and trading activities. Our empirical results based on the robust realized volatility confirm that both daily and intraday return volatility decline significantly after the tick size reduction, and number of trades is a prominent trading factor in explaining realized volatility. More interestingly, we observe that the percentage decrease in realized volatility is most pronounced for trading sessions near the beginning or the ending of each trading day. Overall, our empirical findings support the arguments for tick size reduction intended by policymakers.

Operações de alta frequência ganharam destaque nos últimos anos, tanto no mercado nacional quanto internacional, e têm atraído a atenção de reguladores, pesquisadores e da mídia. Assim, surgiu a necessidade de estudar o mercado de capitais brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Este estudo preocupa-se em analisar os efeitos dos avanços tecnológicos e novas formas de negociação na qualidade do mercado. Tais pontos são caracterizados pelo HFT. Gomber e Haferkorn (2013) explicam que HFT é um subgrupo das negociações com algoritmos. Os investidores HFTs são caracterizados por negociarem com seu próprio capital, manterem posições por espaços curtos de tempo, pelo alto volume de negociação e por atualizarem as ordens com frequência. A revisão da literatura permitiu delinear o termo e identificar as estratégias adotadas, os impactos positivos e negativos na qualidade de mercado, os riscos advindos da prática e medidas adotadas ou propostas para mitigar esses riscos. A contribuição decorrente das negociações em alta frequência foi analisada empiricamente com ênfase na questão da eficiência informacional do mercado nacional. Para isso, foram utilizados dados intradiários do índice Bovespa, com frequências de observação a partir de 1 minuto. Aplicações do teste de sequência para aleatoriedade e teste de razão de variância de Lo e Mackinlay (1988) evidenciaram um aumento na eficiência do mercado ao longo do período analisado, entre 2007 e 2015, para a frequência de observações de 1 minuto. Foi encontrada relação entre esse ganho em eficiência e o aumento da participação do HFT no mercado. Também foi constatado que o mercado se mostra menos eficiente quando a frequência de observação aumenta e que os ganhos em eficiência são mais acentuados para frequências maiores. Os últimos resultados fortalecem a percepção de que a melhora na eficiência está relacionada diretamente à atuação dos HFTs no mercado, haja vista a característica destes de explorarem ineficiências de preço em frações de segundos. Descreveu-se assim o mercado de capitais nessa era de alta frequência e os impactos do HFT na eficiência de mercado. Tais pontos podem ser colocados como contribuições práticas deste estudo. / High-frequency trading has gained notoriety in recent years and attracted incresing attention among policymakers, researchers and media. This brought about the need for research of high frequency data on brazilian capital market. This study aims to investigate the effects of technological advancements and new forms of trading, specially HFT, on market quality. Gomber and Haferkorn (2013, p. 97) define HFT as a subset of algorithmic trading \"characterized by short holding periods of trading positions, high trading volume, frequent order updates and proprietary trading\". The literature review made it possible to define the term and identify strategies, positive and negative impacts on market quality, risks and ways to mitigate these risks. The contribution arising from HFT was analyzed empirically with an emphasis on price efficiency in the domestic market, using intraday Bovespa index data in different frequencies. Run tests and Lo and Mackinlay (1988) variance ratio tests showed increasing efficiency over the period, between 2007 and 2015, for observations in 1 minute frequency. Relationship between this gain in price efficieny and the growth of HFT market share was found. It was found that the market is less eficiente when higher frequencies are analyzed, and that the efficiency gains are more pronounced for higher frequencies. The last results strengthen the perception that the efficiency gains are directly related to high-frequency trading, given its characteristc of exploring price inefficiencies that last fractions of seconds. The capital market in this high frequency era and the impacts of HFT on market efficiency were described in this study

Operações de alta frequência ganharam destaque nos últimos anos, tanto no mercado nacional quanto internacional, e têm atraído a atenção de reguladores, pesquisadores e da mídia. Assim, surgiu a necessidade de estudar o mercado de capitais brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Este estudo preocupa-se em analisar os efeitos dos avanços tecnológicos e novas formas de negociação na qualidade do mercado. Tais pontos são caracterizados pelo HFT. Gomber e Haferkorn (2013) explicam que HFT é um subgrupo das negociações com algoritmos. Os investidores HFTs são caracterizados por negociarem com seu próprio capital, manterem posições por espaços curtos de tempo, pelo alto volume de negociação e por atualizarem as ordens com frequência. A revisão da literatura permitiu delinear o termo e identificar as estratégias adotadas, os impactos positivos e negativos na qualidade de mercado, os riscos advindos da prática e medidas adotadas ou propostas para mitigar esses riscos. A contribuição decorrente das negociações em alta frequência foi analisada empiricamente com ênfase na questão da eficiência informacional do mercado nacional. Para isso, foram utilizados dados intradiários do índice Bovespa, com frequências de observação a partir de 1 minuto. Aplicações do teste de sequência para aleatoriedade e teste de razão de variância de Lo e Mackinlay (1988) evidenciaram um aumento na eficiência do mercado ao longo do período analisado, entre 2007 e 2015, para a frequência de observações de 1 minuto. Foi encontrada relação entre esse ganho em eficiência e o aumento da participação do HFT no mercado. Também foi constatado que o mercado se mostra menos eficiente quando a frequência de observação aumenta e que os ganhos em eficiência são mais acentuados para frequências maiores. Os últimos resultados fortalecem a percepção de que a melhora na eficiência está relacionada diretamente à atuação dos HFTs no mercado, haja vista a característica destes de explorarem ineficiências de preço em frações de segundos. Descreveu-se assim o mercado de capitais nessa era de alta frequência e os impactos do HFT na eficiência de mercado. Tais pontos podem ser colocados como contribuições práticas deste estudo. / High-frequency trading has gained notoriety in recent years and attracted incresing attention among policymakers, researchers and media. This brought about the need for research of high frequency data on brazilian capital market. This study aims to investigate the effects of technological advancements and new forms of trading, specially HFT, on market quality. Gomber and Haferkorn (2013, p. 97) define HFT as a subset of algorithmic trading \"characterized by short holding periods of trading positions, high trading volume, frequent order updates and proprietary trading\". The literature review made it possible to define the term and identify strategies, positive and negative impacts on market quality, risks and ways to mitigate these risks. The contribution arising from HFT was analyzed empirically with an emphasis on price efficiency in the domestic market, using intraday Bovespa index data in different frequencies. Run tests and Lo and Mackinlay (1988) variance ratio tests showed increasing efficiency over the period, between 2007 and 2015, for observations in 1 minute frequency. Relationship between this gain in price efficieny and the growth of HFT market share was found. It was found that the market is less eficiente when higher frequencies are analyzed, and that the efficiency gains are more pronounced for higher frequencies. The last results strengthen the perception that the efficiency gains are directly related to high-frequency trading, given its characteristc of exploring price inefficiencies that last fractions of seconds. The capital market in this high frequency era and the impacts of HFT on market efficiency were described in this study

This paper follows Ghysels, Gourieroux, and Jasiak (1998), examines the causal relation between price and volume in Taiwan Futures Market. I use high frequency intraday data of Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index in Taiwan Futures Exchange; and analyze the causality between returns and volume series, which are transformed into Markov chain, with Granger’s causal tests. I analyze the data with two different time category, trading time and calendar time. In our research we find out that Taiwan futures market has a bi-directional causality between price and volume in trading time analysis, as to the calendar time analysis, only price to volume unidirectional causality exists. Unlike the unidirectional causal relation that Ghysels, Gourieroux, and Jasiak (1998) observed in French security market.