Segun QuantInsti (Quant Trading Python), un análisis basado en el Formulario 4 de la Comisión Reguladora de Estados Unidos revela que las transacciones de inversionistas institucionales pueden ser modeladas mediante técnicas cuantitativas. Este documento, publicado en agosto de 2026, examina 1.345.036 registros no derivados de operaciones de compra, filtrados a través de un proceso que reduce los datos a 11.957 eventos componentes. Posteriormente, mediante validación de precios y agrupación por día de emisión, se obtienen 7.406 señales públicas, de las cuales 7.405 permiten calcular retornos en la sesión siguiente. Los resultados principales muestran un retorno acumulado anormal ajustado (CAR) de +0.534% en la sesión inmediata y +1.009% en cinco sesiones, con estadísticas t de 6.460 y 5.053 para grupos de emisores y meses de entrada respectivamente. Sin embargo, los intervalos de confianza del CAR se vuelven nulos a partir de 21 y 63 sesiones, y el retorno de compra y mantenimiento también incluye cero. El modelo de mercado arroja estimaciones más altas, pero se considera como sensibilidad metodológica, no como conclusión principal. El estudio no evalúa impactos causales, costos de operación, rendimientos de portafolios ni estrategias aplicables a inversiones reales.
El enfoque se centra en la viabilidad de analizar datos públicos como el Formulario 4, que establece un plazo riguroso para presentar transacciones, aunque no refleja el contexto de operaciones reales en mercados emergentes. Aunque el formato es estructurado y accesible, su uso en mercados como el peruano debe considerarse con cautela. Las empresas locales no siempre registran compras de manera uniforme, y la falta de transparencia en los registros puede limitar el valor predictivo de estos datos. Además, el nivel de liquidez en bolsas peruanas, comparado con mercados estadounidenses, afecta directamente la capacidad de ejecutar operaciones a tiempo real. Así, aunque el estudio demuestra la viabilidad técnica de analizar datos de compra, no garantiza que estos hallazgos se trasladen a contextos de inversión en el Perú.
Para los inversores peruanos, este tipo de estudio ofrece una visión de cómo los datos regulatorios pueden ser utilizados para detectar patrones. Sin embargo, debe entenderse que los resultados no se aplican directamente a su entorno, donde la estructura de mercado, la regulación y la disponibilidad de información son distintas. La inversión debe basarse en datos locales, con análisis que consideren factores como inflación, política monetaria y volatilidad específica del sector. El Formulario 4, como herramienta, podría servir como referencia, pero no como estrategia operativa. Lo que sí se puede aprender es que el acceso a datos estructurados y públicos abre puertas para investigaciones más rigurosas, siempre que se adapten a las condiciones reales del mercado peruano.