Desde el punto de vista de la gestión y el análisis de datos, ver la importancia que se les da a los índices no deja de sorprenderme. Estudiosos y especialistas pontifican y justifican las más variadas cosas basándose en lo que hicieron los índices, tomándolos como un fiel reflejo de la economía de un país (o sector), en cada momento y a lo largo del tiempo. Sobre sus gráficos se dibujan (dibujamos) estrategias basadas en soportes infranqueables y en patrones de repetición casi garantizada.
Me van a permitir que lo explique desde la simplicidad de la comparación, que no es más que un recurso, pero también una forma de aclarar conceptos.
Empecemos por explicar a todo aquel que no lo sepa y en forma esquemática qué es un índice y cómo se construye.
Un índice bursátil es un registro estadístico compuesto, usualmente, por un único número, que trata de reflejar las variaciones de valor o rentabilidades promedio de las acciones que lo componen.
Por poner un ejemplo, el IBEX35 está formado por las 35 empresas con mayor liquidez que cotizan en la bolsa española y, como tantos otros, es un índice ponderado por capitalización; es decir, al igual que índices como el Dow Jones, no todas las empresas que lo forman tienen el mismo peso en su composición.
Por ejemplo, en ese gráfico superior, se están generando curvas evolutivas de conjuntos de elementos cambiantes en no-sabemos-qué-proporción para compararlos con no sabemos qué otros variopintos grupos de elementos variables. Y, con esa amalgama indeterminada de elementos…, ¿podemos extraer sesudas conclusiones? Mi opinión es que no. Pero, ya saben, yo respeto los datos y me gusta comparar cosas comparables y bien identificadas. Si en el 2006 eran fundamentalmente peras, hoy lo son manzanas y mañana quien más pondere sean quizás patatas, a mí me cuesta MUCHO aceptar cualquier conclusión sobre ellas.
Voy ahora a poner un ejemplo, en un ámbito distinto, de lo que sería componer un valor de esta TAN curiosa forma.
Por ejemplo, vamos a aplicarlo al fútbol. Imaginen que tomamos las estadísticas de los 11 mejores futbolistas de la Liga, cada cual en su posición y acumulamos sus estadísticas personales. El portero menos goleado, el mejor lateral derecho, los dos mejores centrales, y así con todas las posiciones. Todo ello prescindiendo de sus equipos y resultados. Así creamos un engendro estadístico al que llamaremos, el “Equipo IBEX11”.
Nos vamos a permitir dos licencias más (¡por qué no!). La primera es que nos reservamos el derecho a cambiar tantos elementos (jugadores) como nos dé la gana en cada vuelta del campeonato (el IBEX lo hace cada 6 meses). O sea que, si a media competición, otro lateral derecho acumula mejores estadísticas, lo sustituimos y listo. O si nos apetece, cambiamos toda la media, 3 elementos de golpe.
No sólo ello, sino que además, las estadísticas de aquellos futbolistas que militen en los equipos más poderosos ponderarán más (o sea, valdrán más que las de los otros).
Y con todo ello seremos capaces de crear el “Equipo IBEX11” (o cualquier otro índice) donde los elementos cambian tanto como conviene, pero donde los que lo hacen “peor” siempre desaparecen rápido en beneficio de los que lo hagan “mejor”; y donde las estrellas (lo que hagan los Ronaldo o los Messi) cuentan estadísticamente muchísimo más de lo que hagan (por bien que lo hagan) el resto.
A ese equipo imaginario e inexistente, a esa “cosa” estadística se le da el valor de “equipo que representa a la Liga” a lo largo del tiempo y hacia el pasado; y sobre las imaginarias “hazañas deportivas” de ese conjunto disjunto, no proporcional y constantemente variable se escriben libros sobre los anales del futbol nacional.
Tengo fe en que pronto la capacidad de proceso y los procedimientos Big Data proporcionarán nuevas y mejores herramientas que los actuales índices para analizar de manera más justa y equilibrada las economías nacionales ahora y en el pasado
Si hasta este punto usted ya opina que la representatividad de un equipo “ideal” así formado sobre la media de los equipos que forman la liga real ya sería discutible, todavía le voy a llevar un paso más allá, porque ni siquiera estas reglas tan laxas que he marcado se ajustan a los índices bursátiles en general.
En un índice bursátil ni siquiera se respeta la sustitución de un jugador por otro de la misma posición (mismo sector económico), sino que podemos cambiar un portero por un extremo derecha si los números lo aconsejan y tener (cuando convenga) un equipo con 7 delanteros centro, 3 extremos y un central. Y seguiremos manteniendo que “ese” es el equipo representativo de la liga (o de una economía nacional o sectorial).
Resumiendo, para especular sobre un próximo movimiento, arriba o abajo, (cortos o largos en los próximos 15 minutos) sirve igual ESTO que cualquier otro derivado o invento sintético.
Pero, por favor, la próxima vez que alguien sustente una opinión sobre el estado de la economía del país X (el que sea), pasado o presente, comparando sobre un gráfico de su índice bursátil, decidan ustedes qué crédito le dan a todo lo que le siga.
PD. 1 – Tengo fe en que pronto la capacidad de proceso y los procedimientos Big Data proporcionarán nuevas y mejores herramientas que los actuales índices para analizar de manera más justa y equilibrada las economías nacionales ahora y en el pasado.
Como habría discusión en cómo hacer qué, realmente, para que un índice bursátil fuera más representativo con respecto a la economía nacional, se me ocurre que (como mínimo) debería respetar dos principios básicos:
que la proporción de miembros fuese equivalente a su importancia sectorial en el PIB nacional en cada momento, y
que las sustituciones de empresas lo fuesen por otra del mismo sector, para evitar que las variaciones sectoriales quedasen completamente ocultas.
Pero, ya les digo, a efectos de trading, todo ello (en mi opinión) no importa demasiado.
Y sí, en épocas fueron miembros de “las mejores 35” firmas como Fadesa, Terra, Cortefiel, Ercros, Prisa, Telepizza, Urbis, Vocento… ¿Cómo sería el IBEX hoy si algunas no hubiesen convenientemente salido en su momento? ¿Imaginan el gráfico?
Corolario: Dicho todo lo anterior (poco discutible desde el punto de vista de la gestión de datos), aclarar que en el corto y medio plazo, todo eso importa poco para el trading y la especulación pura y dura. La composición de un índice cualquiera es irrelevante para el trading.
Dicho todo lo anterior (poco discutible desde el punto de vista de la gestión de datos), aclarar que todo eso importa poco para el trading y la especulación pura y dura
Otra cosa sería comparar un índice actual con el de hace 25 años, en el que quizás apenas se mantengan no sólo una mínima parte de los elementos que lo componían, sino sectores económicos enteros.
Imaginemos una situación de mercado. Imaginemos que nos encontramos en una fase lateral en el corto plazo, dentro de un breve repunte alcista en el medio plazo, dentro de una inequívoca tendencia bajista de largo plazo. ¿Posible? Por supuesto. ¿Difícil de entender? En principio, seguramente no mucho.
Digamos que, en barras de 30 minutos, transitamos por un par de sesiones laterales, que veníamos, quizás, de algunas jornadas consecutivas de subidas, pero no era más que un repunte, porque llevábamos varias semanas [o meses] de bajadas. Lo dicho, nada que no sepamos mentalmente manejar con fluidez.
Sin embargo, me sorprende sobremanera que una de las consultas que [todavía hoy] me siguen formulado más repetidamente es: ¿por qué, en distintas temporalidades, los mismos indicadores dan diferentes lecturas y señales? Curioso. Podemos manejar esa aparente contradicción con el precio, pero nos sorprende que los indicadores [que se nutren de los datos del precio] también lo reflejen.
Llevo años intentando explicarlo de diferentes formas, imagino que sin mucho éxito, pues la pregunta es como un mantra que se repite. Hoy lo intentaré nuevamente. La explicación es que los indicadores se nutren de datos en series temporales, y a diferentes temporalidades se suceden diferentes conjuntos de datos. Eso se analiza a través de un algoritmo y se representa gráficamente con de una o más líneas. En cada caso, coherentes con el conjunto de datos facilitados.
Del mismo modo que en el ejemplo el precio nos marca diferentes tendencias en distintas temporalidades, los indicadores analizan esa serie de datos y son coherentes con ellas.
Entonces, se preguntará el amable lector, si un indicador [cualquiera de ellos, pues todos se comportan de igual forma] puede indicar -y generalmente indica- cosas diferentes para un mismo activo en distintas temporalidades, ¿a cuál de ellas debo hacer caso?
Una vela de 30 minutos, contiene 6 veces más información que una de 5’ y 30 veces más que una de 1’
En general, y desde el punto de vista del análisis de la información pura [que es desde el que a mí me toca estudiarlo], existe una relación señal/ruido inversa. Así, a cortas temporalidades, el ruido es máximo y la señal mínima. Cuanto más larga sea la temporalidad a estudio [o los bloques de información a estudiar], mayor es la proporción de señal y menor la de ruido.
La forma en que la señal aumenta es fácilmente cuantificable. Una vela de 5 minutos contiene cinco veces más información que una de un minuto. Una vela de 30 minutos, contiene 6 veces más información que una de 5’ y 30 veces más que una de 1’. Por contra, la proporción de ruido es mucho más difícil de valorar, y es variable pues depende de cada activo, de su volumen, volatilidad y algunos otros elementos que ahora huelgo comentar.
Así, como norma general, tanto en la operativa centrada en el precio como en la que busca el análisis a través de indicadores, mayores temporalidades deberían aportar mayor verosimilitud en cuanto a la cantidad de señal obtenida. Ergo, las tendencias y señales de más largo plazo acostumbran a ser más fiables.
Los diversos métodos de análisis nos dan un marco estadístico probable para el siguiente grupo de velas, pero no estrictamente para la próxima.
De todos modos, hay que hacer dos salvedades. La primera es que nos movemos en un mar de probabilidades y que algo sea más probable no quiere decir que el resto de opciones no sean posibles. Todo es posible, aunque algunos escenarios son más probables. En este entorno el ruido y el azar, a veces en forma del muy improbable cisne negro, son casi equivalentes.
La segunda premisa es que ni el análisis a corto, ni a medio, ni a largo plazo nos permite saber exactamente qué ocurrirá con la próxima vela: ni si es de un minuto, ni si es de una semana o de un mes. La próxima vela está por escribirse, es futuro y el futuro es impredecible. Los diversos métodos de análisis nos dan un marco estadístico probable para el siguiente grupo de velas, pero no estrictamente para la próxima. Un buen sistema de análisis [un buen indicador, si así lo quieren] hace una previsión de por dónde irán los tiros, pero no le podemos pedir nada más, porque eso ya es bastante.
Por poner un ejemplo fácil, una previsión de buen tiempo para los próximos tres días no puede descartar que, en algún momento y en algún lugar no aparezca una nube en el cielo, ni siquiera que no pueda llover en algún momento. Una previsión de buen tiempo es que, durante los tres próximos días, lo más probable es que la mayor parte del tiempo sea soleado y seco. Todo lo demás está sólo al alcance de fuerzas sobrenaturales…, o de embaucadores.
Esta es una de esas entradas que he estado resistiéndome a escribir durante años porque, según cómo lo explique, puede causar un cierto desasosiego entre algunos traders. Pero es la realidad diaria.
Por mi actividad migrando mis herramientas entre plataformas desde hace años me he encontrado con todo lo que ahora explicaré, y no creo que hayan sido muchos más los que hayan compartido estas experiencias así que, tampoco he encontrado quien las haya detallado antes.
Migrar herramientas es un trabajo bastante más delicado y complejo de lo que pudiera parecer en principio
Partiré de un caso, que no siendo muy habitual, tampoco es único. Así que, ni que sólo sea para evitar tener que volver a explicar todo esto con detalle cada vez que alguien me lo pregunte, valga el tiempo dedicado a redactar esta entrada.
Además, me servirá para explicar un poco mejor qué hace concretamente un indicador. Y podrán entender [espero] por qué, a veces, los desarrollos de una misma herramienta en diferentes plataformas puede ser una pequeña (o gran) tortura [cosa a la que cada vez me resisto con mayor fuerza].
Migremos, ya que podemos
Muchos usuarios, por la razón que sea, deciden migrar de plataforma. Si es usuario de alguna de mis herramientas y está disponible en el nuevo entorno, puede solicitarme la nueva versión correspondiente. Si es el caso, se la remitiré, empezará a usar el indicador en su nueva plataforma de la misma forma que antes y [generalmente] aquí acaba el relato.
Pero, en algunos casos, el tema se complica. Algunos usuarios especialmente meticulosos, empiezan a comparar curvas y valores entre ambas plataformas [cosa que seguramente no han hecho ni harán con cualquier otro de los indicadores disponibles] y, en algunas ocasiones comprueban (oh sorpresa!) que algunos valores numéricos del indicador en ambas plataformas NO siempre son exactamente iguales. ¿Qué está pasando?
¿Quién será el culpable?
Aquí entra en juego la variabilidad en la personalidad humana, pero tomaré un caso medio para que nadie se ofenda ni se sienta aludido.
Imagino que la primera idea que vendrá a la mente de la mayoría es que ESA nueva versión del indicador NO está correctamente programada o contiene errores. Quizás haya quien piense que tampoco lo está la anterior. O que no lo ha estado nunca ninguna.
Realmente yo nunca he visto un caso tan grosero que llegue a alterar el trazado de las curvas [se trabaja mucho para que eso no pase] pero, y fíjense en lo que les voy a decir: ni siquiera descarto que eso pueda pasar en algún caso puntual.
«Pero, ¿y cómo lo admite con tal desparpajo!?», pensarán los que ya me han condenado antes de iniciar la simple exposición. Pues porque podría llegar a ser así y si tiene la paciencia de seguirme un poco más lo entenderá. Ahora viene lo interesante.
¿Cómo funciona la relación entre indicadores y plataformas?
De este efecto antes explicado [problemas de concordancia exacta] me di cuenta ya en mis primeras migraciones de herramientas y, a la postre siempre acaba siendo uno de mis peores dolores de cabeza. De hecho que el 99,99% de los usuarios nunca se percaten o lo aprecien jamás es motivo de un cierto orgullo. De hecho la mayoría supongo que tendrá primera [inquietante] noticia aquí.
Así que como me di cuenta (como afectado) de este tema hace tiempo y tuve que investigar a qué era debido, paso a detallarlo cosa que, dicho sea de paso, tampoco conozco que nadie haya hecho antes, lo que en su día me habría ahorrado MUCHO trabajo y pesquisas, y fue un problema añadido. [Igual alguien alguna vez me lo agradezca].
Lo primero que necesitamos hacer es dividir el proceso en bloques para poder asignar la responsabilidad a cada posible parte.
Empecemos por el indicador, principal sospechoso. ¿Qué es y qué hace un indicador? Básicamente un indicador (todos ellos) es un algoritmo compuesto de una o varias fórmulas matemáticas que toman una serie de datos, los procesa y entrega uno o más resultados de esa operación.
¿Cuál es el papel de la plataforma? Pues, en toda su complejidad, básicamente dos:
Ofrece los datos de entrada; y
Gestiona las salidas generalmente en forma de representación gráfica
Así, en un esquema básico de proceso, a la plataforma le corresponde la «entrada» y la «salida» , mientras que al indicador le corresponde el «proceso» de los datos.
¿De dónde vienen las diferencias?
Una vez constatadas que en un determinado mismo gráfico entre dos plataformas de trading existían diferencias (generalmente pequeñas) en los valores de salida, cabía descubrir qué pasaba, dónde y, a ser posible, cómo solucionarlo/minimizarlo.
Como siempre en estos casos se trabaja por eliminación, aislando cada elemento participante. Así lo hicimos empezando por el propio indicador. ¿Había alguna diferencia entre los algoritmos que justificase esas diferencias? La respuesta fue que no. El algoritmo (la fórmula) era EXACTAMENTE la misma en todos los casos y calculada de la misma forma y en el mismo correcto orden.
El indicador toma una serie datos de la plataforma, opera con ellos y entrega los resultados de nuevo a la plataforma, que acaba convirtiéndolos en un gráfico.
Así había que prestar atención ahora a las plataformas y examinarlas dento de nuestras limitadas posibilidades pues los fabricantes, como es natural, no se prestaban a dar mucha información técnica.
Como en muchas de mis herramientas el valor «volumen» está incorporado, empezamos por ahí y como, por fortuna, podemos visualizar ese valor individualmente simplemente desplegándolo separadamente en una ventana del gráfico, la sorpresa fue considerable.
En la mayor parte de los casos donde observamos diferencias en los valores del indicador era porque había variaciones entre los valores de los volúmenes. Recuerdo que estamos hablando de mismos períodos de mismos activos. ¿Por qué no coincidían exactamente? ¿Cuál volumen era el correcto?
Bienvenidos al laberinto de los datos
Comunicamos (amablemente) estas diferencias a algunas plataformas, y les consultamos a qué podían ser debidas. De entrada, y como era previsible, todas afirmaron sin dudar que SUS datos eran los correctos, que obtenían de tal o cual fuente de datos totalmente fiable y certificada. Y, ¿saben qué? TODOS decían la verdad.
Entonces, ¿qué pasaba? Pues, después de no pocas pesquisas y esfuerzos entre un laberinto de suministradoras primeras de datos, fuentes oficiales y mercados, resultó que NO EXISTÍA [y no tengo noticia que eso haya cambiado] un sistema internacional estándar de contabilizar el volumen negociado.
Eso significa que, según unos u otros, volúmenes negociados fuera de mercado, o en operaciones realizadas en aperturas o cierres, se contabilizan en un bloque temporal u otro, total o parcialmente, sin acabar de aclarar muy bien quién hacía qué y cómo. [Por no hablar de mercado paralelos, creadores de mercado, dark pools y otras lindezas].
Así que tuvimos que acostumbrarnos a vivir sabiendo que, al menos en uno de los datos que manejaba el algoritmo, había variaciones entre los datos suministrados según el tipo activo, de derivado, el suministrador de datos de cada plataforma y un montón de variables más completamente imposibles de prever. [Puedes hacer clic en lo gráficos para observarlos en detalle]
La buena noticia es que, después de [como pueden comprobar] estudiarlo MUY detenidamente, llegamos a la conclusión que, por mucho que haya diferencias al contabilizar algunas variables concretas, si ese MÉTODO era constante para cada plataforma concreta NO AFECTABA para nada la coherencia de la herramienta.
Se observarían diferencias en los valores del indicador porque existían diferencias en la serie de datos a procesar. En general eran diferencias porcentualmente pequeñas y difícilmente apreciables sobre el trazado de la curva.
En el fondo, que determinadas operaciones se contabilicen ahora o más tarde, si siempre se hace del mismo modo, no afecta en absoluto el resultado final, por más que pueda modificar puntualmente los valores.
Otro de los «descubrimientos» que obtuvimos del análisis del problema comparando una buena cantidad de plataformas fue que, en general, la calidad de los datos ofrecidos era directamente proporcional a su precio de suscripción, cosa que tampoco debería sorprender a nadie.
Pero, con el dato «precio» no hay nunca duda ¿O sí?
«Pero, al menos», -me dirá el amable y paciente lector- «sabemos que los datos de precio serán siempre correctos e idénticos en todas las plataformas». Y yo les responderé que sí, que CASI SIEMPRE eso es así.
Haz clic para aumentar
Debería explicarles en este punto que las plataformas de trading son, en esencia, bases de datos gráficas. Contratan un servicio externo que les suministra los datos del mercado en tiempo real [que almacenan en su base de datos] y se los hace llegar por conexión telemática.
Pero esas conexiones pueden ser de mejor o peor calidad, tanto en velocidad como en fiabilidad. Pero, incluso las de más alta calidad, no están exentas de pequeños errores de transmisión. Los más groseros son detectados y corregidos (manualmente) de la base de datos de cada plataforma, pero cuando son pequeños o afectan sólo detalles concretos pueden pasar desapercibidos.
Un Futuro DAX en 30 minutos graficado en dos diferentes plataformas
Estos gráficos sólo son pequeñas muestras (convenientemente lejanas) de algunas diferencias entre plataformas en los datos de entrada. Podrían parecer intrascendentes (lo serían en el 99,99% de los casos) pero en indicador cuyo algoritmo contemplase esos detalles generaría problemas de concordancia exacta.
O, incluso, desplazando una vela de hora… [al fin i al cabo, es sólo un bit de error]
Aprovecho para comentar que, si en alguna ocasión detectan algún error en algún gráfico, sea grande o pequeño, si lo comunican a su plataforma se lo agradecerán mucho, porque así lo podrán corregir manualmente.
Así que llegamos a una primera conclusión: aunque el sospechoso probable parecía ser el indicador, todos los indicios apuntan a que el principal causante de las diferencias finales, son los datos [presuntos inocentes]. Y, lógicamente, si los datos son distintos, también lo serán los valores resultantes una vez procesados.
Si quieren que les haga una confesión, ocuparme y preocuparme por la CALIDAD de los datos ofrecidos por determinadas plataformas ha sido una de las razones por las que he ido abandonando el desarrollo en algunas de ellas que, por más que sean populares, tienen [en mi modesta opinión] muy descuidada la calidad de los datos que ofrecen a sus usuarios. Así que me pregunté «¿para qué esforzarme en mantener unas buenas herramientas si los usuarios trabajan en un entorno de datos de mala calidad?»
¿Te has preguntado nunca si vale la pena trabajar con una plataforma que te ofrezca datos inexactos o descuidados, por popular (o barata/gratis) que sea?
Si los datos de la serie de origen son distintos, una vez procesados, también lo serán los resultados
Sofisticando el error
Permítanme que acabe ya con un último apunte, que les aseguro que dejar el tema sólo en esta entrada no hace justicia a la cantidad de horas que, durante años, le he tenido que dedicar a este complejo tema.
Después de entender y asumir la primera parte de esta exposición [asumirla porque está TOTALMENTE FUERA de mis posibilidades evitarla o solucionarla] me encontré con una segunda «patología» .
En este caso, miraba y remiraba y no detectaba variaciones en los datos que justificasen unas pequeñas (pequeñísimas, generalmente) variaciones permanentes en los resultados. De hecho, propiamente deberíamos hablar de mínimas desviaciones.
Así que había que volver a investigar de dónde venían. Como he explicado en alguna otra parte, mis herramientas son lo que conoce habitualmente como «de 2ª generación» , o sea, que incorporan como elementos herramientas de 1ª generación, en nuestro caso, indicadores anteriores.
Por otro lado, muchos de esos indicadores clásicos [ RSI, Momentum, Medias, MACD, Escocásticos, etc.] la mayoría de plataformas los tienen integrados en forma de funciones predefinidas [built-in, que diríamos en argot].
Sus formulaciones son conocidas, pero no es fácil acceder a comprobar cómo están programadas en cada plataforma. Y, una vez más después de bastante trabajo y elucubraciones, acabamos detectando que había en ocasiones diferencias en la forma de cálculo de algunas de estas funciones/indicadores.
Pequeños matices, como utilizar un tipo de alisado en lugar de otro, un tipo media específica u otra más avanzada. Detalles que me llevaron, por ejemplo, a darme cuenta que el uso y elección de las medias utilizadas en cada parte de un algoritmo podía modificar sutilmente el resultado [para mejorarlo o para empeorarlo]. Por eso les he estado mostrando parte de ese trabajo recopilado en mis entradas sobre medias móviles en este mismo blog.
Sé que es la nuestra es una especialidad MUY peculiar, donde encontramos traders que programan y programadores metidos en temas de trading, pero no muchos programadores que sean, a la vez, traders [y viceversa].
Lo explico porque todos los programadores nos hemos encontrado en algunos casos y lenguajes que no sólo importa el qué, sino el cómo y en qué orden. En algunos casos [pocos, es cierto] algunas funciones estaban bien programadas, aunque con algún detalle incorrecto. Para explicarlo gráficamente, la imagen siguiente es propiamente la de un sandwich sólo que con algún «detalle» incorrecto.
Y así queda básicamente explicado por qué en la mayor parte de los casos en que se observen diferencias entre dos indicadores idénticos [míos o de quien sean] en dos diferentes plataformas, por favor no saquen conclusiones precipitadas.
Y, la moraleja de todo esto, es que:
no siempre hay que disparar sistemáticamente sobre el pianista si algo no suena bien. Puede que el piano o la partitura tengan algo que ver.
explicar todo esto por mail era muy complicado y difícil cada vez que alguien me lo consultaba, así que queda desarrollado para todos ellos de ahora en adelante.
Espero que alguien haya llegado hasta el final y que le haya resultado útil e instructivo para conocer mejor algunos aspectos poco conocidos del trading, las plataformas y los indicadores.
Hoy, me apetece hacer un pequeño homenaje a Gerald Appel, diseñador del conocido MACD (Moving Average Convergence Divergence). ¿Conocido? ¿Sí? ¿Seguro?
Con el MACD siempre me pasa lo mismo. Cuando explico sus fundamentos técnicos, quienes me escuchan tienden a llevarse una pequeña decepción. «Pero, ¿sólo es eso?», me parece a veces leer en sus caras, con un punto de decepción. Lo cierto es que sí, que su motor matemático (su algoritmo) es de lo más simple, como te explico en este vídeo (entre los minutos 21 y 26):
Lo traigo hoy a colación porque llevamos algunas entradas hablando de medias y el MACD, en el fondo, no es más que una aplicación gráfica de la diferencia entre dos medias exponenciales (EMA) junto con una tercera, media exponencial de esa diferencia, que es la llamada Señal (Signal).
Representar gráficamente la separación de dos medias en forma de indicador y separadamente del precio, según los típicos detractores de estas herramientas, debería ser algo inútil por no aportar nada nuevo. Pero la verdad es que la idea de Appel abrió un mundo de posibilidades más allá de las simples medias en las que se basaba desde el principio.
Como no hay por qué intentar mejorar lo que ya está bien ni replicar el trabajo de otros, he recopilado para vosotros algunos artículos que me parecen de interés sobre este popular indicador, desde su mismo concepto hasta algún documento más sofisticado, empezando por la entrada en español de la mismísima Wikipedia para el MACD.
Un artículo, creo que muy bien explicado y para todos los públicos, sobre las características básicas de este indicador y cómo operarlo lo encontramos en la entrada Cómo usar y configurar el indicador MACD en la web Faro Bursátil de nuestro amigo y colaborador Alberto Aguilera.
Uno de los artículos más completos y detallados que he encontrado es el que redactó Zaratustra en su blog “El Ahorrador Compulsivo” y que tituló Indicadores técnicos – El MACD. No se queda en lo que el MACD es y aporta sino que, partiendo de lo que es intenta ir más allá. Un artículo, a mi juicio, excelente.
No siempre las modificaciones sustanciales vienen de la mano de la sofisticación de los algoritmos sino que, en ocasiones, cambiar la forma de visualización es suficiente. Es el caso que vemos en este artículo titulado MACD y MACDH, donde se habla de ese interesante modo alternativo de visualización desde Invertirenbolsa.info.
Por último este artículo en Rankia de Ivan González Varela titulado «Descubriendo el indicador MACD. Aplicaciones prácticas«, puede completar una serie de lecturas de interés sobre ese indicador que la mayoría ha usado, pero que esa misma mayoría sigue desconociendo en su origen y funciones.
Hoy me van a permitir que les hable de dos indicadores y «medio», y de algunos conceptos de diseño para los más interesados.
Todas las medias móviles comparten una misma característica que, desgraciadamente, es inherente a su propia esencia: un cierto retraso en relación con las señales que se generan. Los diseñadores de algoritmos han trabajado durante mucho tiempo para obtener nuevas formulaciones que, manteniendo todas las virtudes de las medias convencionales, disminuyan o maticen esa conocida desventaja.
Mulloy perseguía hacer medias más rápidas, más sensibles a los cambios y dotarlas de mayor agilidad en los giros
La primera de ellas es la denominada Media Móvil Exponencial Doble (Double Exponential Moving Average o DEMA).
Aunque, en principio por su nombre y en una primera impresión, podría parecernos que debería ser una simple aplicación de una EMA (media exponencial) sobre otra EMA, no es así en absoluto pues su fórmula es bastante más sutil.
La formula de la DEMA es:
DEMA = (2∗EMA(n)) − (EMA(EMA(n)))
donde «n» = periodo o número de elementos de la serie
Explicado, tendríamos por un lado la media exponencial (EMA) de periodo «n», multiplicada por dos; y, por otro, la media exponencial de esa misma media exponencial que, una vez obtenida, restaríamos de la primera.
Ya ven que no es tan fácil como podía parecernos en un principio por su nombre. No es una simple EMA aplicada sobre otra EMA, porque ello es lo que en diseño llamamos, simplemente, «suavizado o alisado» de la primera curva y, como efecto principal, tendería a aplanarla y suavizarla aunque, como contrapartida, también a ralentizarla y más.
Pero no es eso lo que se perseguía Mulloy, sino lo contrario: perseguía hacerla más rápida, más sensible a los cambios y dotarla de mayor agilidad en los giros sin perder sus movimientos suaves. Ello genera un tipo de media mucho más ajustada al movimiento de los precios, disminuyendo el factor «retardo».
Una vez puesta sobre el gráfico, así es como se ven ambas (EMA y DEMA), en ambos casos con un periodo de n=50:
TEMA (Media Móvil Exponencial Triple)
Si algo caracteriza a los diseñadores de herramientas matemáticas para trading es el continuo inconformismo. Jamás nos sentimos satisfechos con el último algoritmo encontrado y siempre aspiramos a mejorarlo. Seguro que Mulloy no era ninguna excepción a esa norma porque, más allá de la DEMA, desarrollo esta Media Móvil Exponencial Triple (Triple Exponential Moving Average o TEMA, en inglés).
Ahora que ya sabemos seguro que NO PUEDE SER un simple triple alisado de una EMA, porque eso la haría mucho más lenta y plana, y Mulloy trabajaba en medias fiables de respuesta más rápida, habrá que ver como consiguió mejorar el anterior diseño.
Como concepto, la TEMA es una composición de una EMA, una EMA doble y una EMA triple, que proporciona un menor retardo de tiempo que cualquiera de esos tres elementos por separado.
Convertido en fórmula matemática, tiene este aspecto:
TEMA = (3∗EMA1) − ((3∗EMA2) + EMA3)
donde:
EMA1=Media Móvil Exponencial (EMA)
EMA2=EMA de EMA1
EMA3=EMA de EMA2
lógicamente, siempre todas del mismo periodo.
Sorprendentemente esta fórmula tan original es perfectamente funcional y consigue incrementar todavía más la velocidad de respuesta de esta media sobre la propia DEMA, tal y como podemos apreciar en el siguiente gráfico:
Ahora es cuando el amable lector se pregunta: «y, todo esto, ¿para qué?» Para qué necesitamos medias que giren más rápido. ¿Acaso eso, llevado a un sistema de especulación, no nos generará más ruido, más entradas y salidas falsas y mayores costos operativos?
Si sólo pensamos en esa parte del problema: SÍ, sin ninguna duda.
Pero sólo estás pensando en estas herramientas como finalistas y en la forma tradicional, buscando sus cortes. Mientras que si piensas en ellas como partes o elementos de herramientas de segunda generación o sistemas complejos, la cosa cambia sustancialmente. Entonces pasan de ser una herramienta a una parte de algo mayor y más complejo. Una pieza más en un Lego; una rueda más en un engranaje.
Voy a ponerte dos ejemplos de esta manera de enfocarlo:
A) Imagina que necesitamos detectar el inicio de una tendencia lo más rápido que nos sea posible. Podríamos hacerlo por superación de un nivel de precio (sistema tradicional). Pero una media sería más fiable porque se basa en un conjunto de datos, y no sólo en uno concreto, que sería más fácilmente manipulable. Pero, si lo que nos interesa es detectarlo rápido, ¿no sería mejor utilizar una TEMA o una DEMA antes que una simple EMA o una SMA? Si detectarlo rápido implicase mayores beneficios (o menores pérdidas) la cosa estaría clara. Basta con que mires el gráfico para saber la respuesta, incluso para cuantificarlo.
En diseño llamamos «alisado» o «suavizado» de una curva a aplicar, por ejemplo, una media sobre otra media. Eso la aplana pero también la enlentece.
B) Podemos jugar con diferentes elementos, no sólo con su valor numérico. Por ejemplo, podríamos calcular su pendiente para detectar fuerza de la tendencia; sus giros para determinar cuando termina una tendencia; incluso usar las herramientas de desplazamiento que estudiamos en un artículo anterior para situar stops, por ejemplo.
Tuneando indicadores: MACD -> TRIX -> MACTRIX?
Vayamos un paso más allá. Supongamos que tenemos una herramienta en la que confiamos como, por ejemplo, el por todos conocido MACD.Imaginemos que sabes cómo trabaja (si no, basta con que pulses en el enlace anterior), para comprobar que está basado simplemente en la diferencia entre dos EMAs.
Ya que estamos hablando de las posibilidades que nos abren estas nuevas medias, comentarte que ya en 1980 Jack Hudson, editor de la revista «Technical Analysis of Stocks and Commodities» trabajó en ese sentido intentando mejorar el diseño del MACD original aplicando un triple alisado de las EMAs, diseñando un nuevo oscilador, alternativo al MACD original y al que llamó TRIX.
Ahora solo nos queda imaginar: ¿qué pasaría si alguien sustituyese esas EMAs originales del diseño de G. Appel, en lugar de por unas EMAs alisadas como hizo Hudson, por unas DEMAs o TEMAs de Mulloy? ¿Daría un rendimiento mejor o peor a ambos referentes anteriores?
Ni que sólo fuera por jugar, ¿podríamos llamar a este proyecto «MACDTrix«? 😛
Las herramientas mencionadas en este artículo [DEMA, TEMA y Trix] están presentes y disponibles en la mayor parte de plataformas de trading del mercado, por lo que podrán acceder a todas ellas y experimentar sin ningún problema.
Este estudio lo realicé y publiqué originalmente entre junio y julio de 2010. Mantengo los gráficos originales y sólo he modificado unos pocos detalles del texto, para facilitar su lectura a día de hoy. Lo recupero porque, 15 años después, pienso que puede seguir teniendo interés.
Voy a intentar hacer un par de reflexiones sobre las aparentemente modestas medias y algunos de sus interesantes derivados. Y, para empezar, les plantearé algunas cuestiones.
Imaginen que nos proponemos diseñar el sistema de especulación más simple posible, basado sólo en una media y el precio. Compramos cuando la vela cierra sobre la media y vendemos cuando cierre por debajo; y lo aplicamos al MIBEX en temporalidad diaria.
La primera pregunta que se plantea es:
1.- si hubiéramos aplicado este simplísimo método en periodicidad diaria desde el 1 de enero de 2007 hasta junio de 2010, ¿habríamos ganado dinero?
Puestos a preguntarse, sigo preguntando:
2.- ¿Con qué tipo de media piensan que ganaríamos más dinero, con una media corta (digamos de 20 periodos o menos, que se mueve más rápido) o con una media larga (más lenta y con menos entradas)?
Y, como no hay dos sin tres, inquiero por último:
3.- ¿mejor una media común o una exponencial? Si hay diferencias, ¿cree que serán grandes o pequeñas?
Intentaremos responder a todas estas preguntas, aunque sólo sea para aclarar conceptos y romper algún que otro mito o tópico.
Por mucho que de vez en cuando tenga la arrogancia de poner en código alguna idea que me parece nueva, no por ello olvido que lo simple también merece estudio y comprobación. Hay veces que lo obvio –por obvio– pasa ante nosotros casi desapercibido.
JUGANDO CON LAS MEDIAS
Así que un día, no hace mucho, empecé a jugar de nuevo con las medias, como si las descubriese por primera vez. Preguntas simples y comprobaciones no menos simples. Casi una vuelta a los orígenes; a lo esencial.
Mi primera duda era tremendamente básica: un sistema con una sola media, con compra cuando se cerrase por encima de la misma y venta cuando de cerrase por debajo, ¿hubiese sido rentable en los últimos años? Y, en caso afirmativo, ¿hasta qué punto? ¿Realmente los resultados de un sistema así son mucho peores que los de sistemas mucho más complejos en diseño y ejecución? ¿Compensa la complejidad?
Y rápidamente otras preguntas vinieron a sumarse a las primeras: ¿Qué hubiese sido mejor, utilizar una media corta o larga? ¿Simple [SMA] o exponencial [EMA]?
Aprovechando la facilidad que Prorealtime ofrece para crear sistemas muy rápidamente y con muy escaso código, decidí hacer la comprobación, tomando como activo el MIBEX desde el 1/1/2007 hasta junio de 2010 y con periodicidad diaria.
Diseñé un sistema simplísimo dependiente de la posición del cierre sobre una media tal como el explicado y, como única sofisticación, hice el valor de la media variable para buscar una optimización automática de la periodicidad. Una vez hecho este primer sistema automático, lo dupliqué únicamente cambiando el tipo de media, que pasó de simple (SMA) a exponencial (EMA).
Lancé ambos sobre el gráfico y he aquí los resultados que ofrecieron las variantes optimizadas de ambos sistemas:
Fijémonos ahora en algunos detalles. El inferior de ambos sistemas y gráficos de liquidez [verde/rojo] es el basado en la media simple, pudiendo tomar valores entre 20 y 100 [con salto de 2 en 2] para la media. La periodicidad que dio unos mejores resultados fue la de período P=90. Este sistema habría ganado más de 7.200puntos si hubiese funcionado ininterrumpidamente desde principio de 2007 hasta junio de 2010.
Por su parte, idéntico sistema, tan sólo modificando el tipo de media y usando una media exponencial en lugar de la simple, nos da unos resultados de optimización distintos, pues en este caso el sistema automático [también entre los valores 20 y 100] nos dice que la mejor media exponencial en ese mismo periodo y para este activo y temporalidad, fue la de valor P=70, que nos habría hecho ganar casi 8.300 puntos.
Comprobado que valores superiores a 100 no mejoraban los resultados, ya podemos responder a la primera pregunta: un sistema simple de media, aplicado con disciplina habría sido ganador si hubiésemos acertado con la media adecuada.
La primera buena noticia es que, en este experimento, de los 40 posibles valores de medias testeados [todos los valores pares entre 20 y 100] sólo 9 valores en la media simple y 3 en la exponencial no acabaron en positivo.
Voy a pedir a mis amables lectores que contengan un poco las ansias de sacar conclusiones ya, porque no hay ninguna necesidad de ello todavía. Simplemente, dejen que les muestre algunas cosas curiosas (o que, al menos a mí me lo parecen) que he estado observando en el trabajo con las medias y su aplicación a los sistemas.
Sólo les pido que miren con mentalidad abierta, sin ideas preconcebidas y, si fuera necesario, olvidando lo aprendido. Eso en el fondo es el «desaprendizaje«: la capacidad de poner en cuestión lo que ya sabemos para volver a estudiarlo y ver hasta qué punto sigue siendo válido o necesita revisión.
De los 40 posibles valores de medias testeados, sólo 9 en la media simple y 3 en la exponencial no acabaron en positivo
Hoy apenas les voy a mostrar una tabla y les voy a pedir que se fijen en algunos detalles. No saquen conclusiones todavía. No es necesario. Sólo observen con mente abierta; las conclusiones, ya las obtendremos en su momento.
INFORMES DE OPTIMIZACIÓN
Esta tabla es la denominada «Informe de Optimización» y en ella podemos observar de manera ordenada algunos datos correspondientes a todas las medias utilizadas en un sistema con media variable.
Como las cabeceras quedan algo recortadas, detallo que la primera columna corresponde al BENEFICIO NETO (en puntos o euros, que en este ejercicio, lo mismo da) y el listado está ordenado según ese resultado. En el otro extremo, en la última columna de la derecha y bajo la letra P, encontramos la periodicidad correspondiente a cada una de las medias simples utilizadas en esta experiencia (todas las medias simples de valor par entre 20 y 100). He marcado con un asterisco [*] de color azul las medias más lentas [90-100] y con uno rojo las más rápidas [20-30]. Interesante comprobar tanto su posición en la tabla como las pequeñas irregularidades que las sitúan más arriba o más abajo.
La segunda columna, corresponde al RETORNO DE CAPITAL EN %, que ya ven que en el mejor de los supuestos es de un 72,31%. Sólo como aproximación, dividido entre los tres años y medio de este ejemplo, vendría a suponer sobre un 20,6% anual, aproximadamente. No saco conclusiones, sólo lo constato.
La tercera columna corresponde al MÁXIMO DRAW DOWN [DD], que corresponde a la máxima racha de pérdidas consecutivas acumuladas en toda la serie de datos estudiados. He recuadrado en la columna los tres menores [=mejores, en azul] y las tres mayores [=peores, en rojo]. Curiosa la disposición de las mismas.
Además, observamos que la idea (preconcebida) que las medias rápidas, al girar más rápido, generan menores DD, parece (a la vista de la tabla) equivocada. Los menores DD corresponden [aunque no de manera exacta] a medias LARGAS y los mayores DD están en la zona de las medias cortas o rápidas.
La columna ORDENES simplemente contabiliza el número de órdenes operativas lanzadas al mercado, cuyo costo en comisiones (slippage) ya ha sido descontado de los beneficios de la primera columna.
Por último, considero también muy interesante -por lo que de revelador resulta- la quinta columna, con encabezado % OPERACIONES GANADORAS. Contra lo que podría parecer más lógico, un sistema de este estilo (fuertemente tendencial) tiene un bajo % de operaciones ganadoras.
En el mejor de los casos, un 43,48%, lo que representa que MENOS DE LA MITAD de las operaciones acaban siendo ganadoras. Y, a pesar de ello, en el mejor de los casos obtiene un rendimiento en tres años de más del 70%.
De hecho, nuevamente llama la atención que algunas de las medias con el peor porcentaje de aciertos están en el lado de los beneficios, aunque escasos.
LAS EMA CONTRAATACAN
La siguiente tabla numérica correspondiente al Informe de Optimización del sistema (idéntico al primero) pero basado en Medias Exponenciales (EMA), de periodos entre 20 y 100, aplicadas sobre el MIBEX desde enero de 2007 hasta el 14 de junio de 2010.
Aunque visionar las tablas es siempre difícil y engorroso, a veces nos ofrecen la posibilidad de comparar detalles. En esta, también ordenada por BENEFICIOS de mayor a menor, he marcado prácticamente los mismos items que en la anterior.
Resulta curioso constatar como, en el caso de la EMA, mientras los resultados de las medias más cortas o rápidas [20-28] se concentran en la parte inferior [=peores, nuevamente, incluso de forma más acusada], los de las medias más largas o lentas ahora se distribuyen más uniformemente.
Por último, aparentemente curioso resulta que, con mayores beneficios en idéntico período, activo y temporalidad, el % de Operaciones Ganadoras sea algo inferior en las EMA, aunque más homogéneo. Su distribución en la tabla es muy semejante, no coincidiendo forzosamente el peor %OG con menor beneficio.
En el caso de la EMA, mientras los resultados de las medias más rápidas [20-28] se concentran en la parte inferior [=peores], los de las medias más largas o lentas se distribuyen ahora más uniformemente.
También hay algunas diferencias en la disposición de los mejores y peores Draw Down , que si bien es cierto que no coinciden en la parte superior con los mejores rendimientos, si que coinciden plenamente con los peores [medias más rápidas].
COMPARANDO: SMA CONTRA EMA
Si les apetece, les avanzo algunos datos de la comparación de estos dos simplísimos sistemas. El BENEFICIO MEDIO obtenido con los 40 sistemas basados en la media simple [periodos 20-100] se situa en 2.522 puntos [tras sumarlos todos y dividirlos por el número de sistemas estudiados]. Por su parte, el BENEFICIO MEDIO de los sistemas basados en EMA fue de 4.195 puntos; lo que equivale a 1,66 veces más. ¿A que no parece tanto a simple vista?
Por otro lado, el DD MEDIO [peores series de pérdidas] de los 40 sistemas basados en la media simple fue de 4.327 puntos, mientras que los 40 sistemas basados en EMA tuvieron un DD MEDIO de 3.894 puntos; más de 430 puntos de diferencia de DD en favor de los sistemas basados en medias exponenciales.
El beneficio medio de los sistemas basados en EMA fue de 4.195 puntos; lo que equivale a 1,66 veces más que sus homólogos basados en SMA.
Vistas las tablas, nos queda hacer un tratamiento de los datos en forma de gráficos que nos ayuden a descubrir algún detalle más de cómo se mueven realmente esos datos numéricos.
Como he comentado en alguna ocasión, el objetivo de todo este ejercicio es practicar la técnica del “desaprendizaje” de la que hablé más detenidamente en otro artículo, y que me parece [como metodología] especialmente aplicable al campo del trading.
En una realidad sometida a cambios constantes por parte de un número no conocido de variables, la opción de tener una mente abierta capaz de replantearse constantemente cualquier realidad relativa es la base de la supervivencia, en este caso, económica.
RENDIMIENTO DE LOS SISTEMAS DE MEDIAS
En esta parte me voy a ceñir a mostrar algunos gráficos obtenidos a partir de los resultados de las anteriores tablas. La representación gráfica es, como es natural, mucho más fácil de analizar visualmente. Me abstengo todavía de hacer comentarios o de extraer conclusiones.
En primer lugar, así podemos contemplar, la comparación en la curva de BENEFICIOS entre el sistema basado en una media simple [en azul] y el que utilizaba la exponencial [EMA, en rojo] al cambiar su periodicidad, en dos formas de visualización.
Hagamos ahora otro ejercicio gráfico comparando los DD [máxima serie de pérdidas consecutivas] en ambos sistemas, idénticos pero diferenciados únicamente por el tipo de media utilizado, simple o aritmética en uno [morada, en esta caso] o exponencial [verde].
Es importante recordar que estos resultados son los obtenidos EXCLUSIVAMENTE para el activo MIBEX en periodicidad diaria y entre enero de 2007 y el momento de finalizar este estudio [junio de 2010]. Extrapolar estos datos a otros activos y temporalidades es, como pronto veremos, aventurado.
Pero, para mí, lo más interesante resultaba poner en relación ambos factores [beneficio y riesgo = Bº y DD] en un ratio que nos permita evaluarlos comparadamente. Por llamarlo de algún modo, lo he denominado RATIO DE EFICIENCIA. Este gráfico es la representación comparada de esa simple operación. [Por debajo de cero el riesgo DD supera proporcionalmente a la rentabilidad en el periodo y activo estudiado; y viceversa].
Déjenme ahora sorprenderles un poquito. Antes de abandonar a la pareja SMA/EMA, me planteé algunas dudas. La primera: si doblamos las periodicidades estudiadas (20-100), ¿mejoraríamos los resultados? O, dicho de otra manera, ¿encontraríamos por encima de 100 resultados mejores que entre 20 y 100?
Pues, para este activo y en el plazo estudiado, la respuesta es que ‘sí y no’. Así, hay un valor de SMA con más beneficios por encima de 100, concretamente 134, pero sólo uno. Luego vienen los conocidos 90 y 96, para volver a encontrar los próximos entre 134 y luego algunos próximos a 170. Sólo en el primer caso [134] el incremento de beneficio es algo significativo [+1,56%]. Con la EMA el mejor resultado sigue siendo 70, y en Bº, sigue siendo mejor que el de la mejor SMA, incluso después de ampliada hasta 200.
*(Este gráfico acaba el 8/7/2010, por eso las diferencias)
Gracias por leer hasta aquí y espero que les haya resultado útil e interesante.
Si alguien compra y vende patatas, es un honrado comerciante, completamente respetable. Si, por el contrario, compra y vende acciones en la bolsa ¿es sólo por eso un depredador económico y un vilespeculador?
Y yo me pregunto, ¿quién es el artífice de esta línea de pensamiento? ¿A quién le conviene que nos ocupemos de nuestras patatas y que les dejemos a «ellos» en exclusiva las acciones y los mercados? Me gustaría saberlo, aunque intuyo la respuesta.
¿No les parece más probable que en ese futuro [más próximo que lejano] los colegiales tengan que resolver y gestionar más problemas económicos que filosóficos o geológicos?
Quizás sean los mismos que han decidido que es más importante enseñar Filosofía, Historia de la Literatura o Geología a un bachiller [todo ello digno e importante, ¡válgame Dios!], pero que se nos pase la primaria y secundaria sin aprender lo mínimo sobre la gestión eficiente de nuestra economía, de nuestro propio futuro patrimonio.
Eso tampoco parece lógico. ¿No les parece más probable que en ese futuro [más próximo que lejano] los colegiales tengan que resolver y gestionar más problemas económicos que filosóficos o geológicos? ¿De verdad son más importante los tipos de cristalización que aprender cómo negociar un préstamo con el banco?
Eso es como declarar [implícitamente] que el común de los mortales no debemos preocuparnos de nuestra salud, y que la abandonemos en manos de los médicos, que para eso están y han estudiado. ¿Lo que no sirve para la salud, sirve para la economía?
¿Acaso deberíamos, en temas de nuestra propia economía, depositar TODA NUESTRA CONFIANZA en los intermediarios financieros, desvelados garantes de nuestro bienestar económico? Así pensaban muchos de nuestros padres y abuelos, y simplemente tomaban lo que les daban. Y, además agradecidos.
A este indicador le tengo un especial cariño, pues fue uno de los primeros que adapté a Prorealtime hace ya muchos años (sobre 2006). Cumplía entonces y sigue cumpliendo (a mi parecer) tres premisas fundamentales: su principio matemático está bien pensado, su formulación es sencilla y elegante, y resulta eficiente en el trading diario.
1) ¿Qué es el DTOscillator (o StoRSI)?
Se trata del DTOscillator (también conocido como StoRSI) que debemos al buen hacer de Robert Miner (Dynamic Traders) en su diseño original.
Robert Miner
Sin duda, se trata de una brillante idea. Se basa en aplicar el estocástico sobre el RSI de un valor, en lugar de hacerlo directamente sobre su precio. Es uno de los primeros ejemplos de las herramientas de segunda generación (2G) a las que ya me he referido y que me sirvió de inspiración en algunos de mis trabajos de diseño posteriores.
En el DTOscillator se aplica una media sobre ese valor y obtenemos una curva que llamamos SK. Al aplicar una media sobre SK, conseguimos una segunda curva retrasada que llamamos SD. Y, matemáticamente, eso es todo. Una curva cíclica y oscilante (SK) que va tomando valores entre 0 y 100 (por ello es un oscilador) y que es seguida de cerca por otra (SD) que con regularidad la corta al alza y a la baja.
Se basa en aplicar el estocástico sobre el RSI de un valor, en lugar de hacerlo directamente sobre su precio
En cuanto a la operativa, al igual que en el estocástico, los cortes de abajo a arriba de la rápida (SD) sobre la lenta (SK) en la parte baja del gráfico (más o menos, por debajo de la línea de 20) pueden ser interpretados como posibles entradas y los de abajo a arriba en partes altas (más o menos, en las proximidades de 80) pueden ser interpretados como avisos para ventas o cortos.
2) ¿Cuáles son las variables y sus mejores combinaciones?
Cuatro son los valores que podemos y debemos ajustar para obtener un trazado de curva ajustado a nuestros gustos y necesidades. El primer valor (Valor A o Periodo RSI, según la versión del indicador) es el número de barras sobre las que calculamos el RSI. El segundo valor (Valor B o Periodo Stoch) es, asimismo, el periodo temporal sobre el que aplicamos el cálculo del estocástico. Por último, deberemos ajustar también el valor del retraso de las medias SK y SD.
Esto que podría parecer extraordinariamente complejo a cualquier nuevo usuario, afortunadamente ha sido largamente probado y hay un cierto consenso general en que las mejores combinaciones de valores A / B / SK / SD son las siguientes:
A=34 / B=21 / SK=13 / SD=13
A=21 / B=13 / SK=8 / SD=8
A=13 / B=8 / SK=5 / SD=5
A=8 / B=5 / SK=5 / SD=3
En ambos casos me he preocupado especialmente para dejar abierta la posibilidad de configurar y modificar libremente estos valores, por lo que puedes experimentar con cualquiera de estas combinaciones u otras que te parezcan aun mejor.
Una vez instalado tendrás que dar color y estilo a las líneas. A mí me gusta así, pero es cuestión de gustos…
Si eres usuario de ProRealTime, esta herramienta es de descarga libre y gratuita ya sea pulsando el icono superior o en el siguiente enlace: descargar DTOscillator para PRT.
Descárgalo, cópialo en una carpeta y descomprime el zip.
Obtendrás un archivo del tipo “itf” que debes IMPORTAR de la siguiente manera:
Desde cualquier ventana de PRT pulsa sobre el botón inferior “INDICADORES”
Cuando se abra, pulsa en la pestaña INDICADORES y en el icono superior “IMPORTAR”
Me disculpo de antemano por la longitud de este post. Pero, la verdad, por razones obvias no me sé resistir. Ustedes me perdonarán.
En primer lugar, por más que yo haya diseñado algunos indicadores, quiero dejar claro de entrada que no pretendo convencer a nadie ni de su utilidad, ni mucho menos de su necesidad. Respeto y entiendo que haya otras mil formas, sistemas y herramientas de trading perfectamente válidas. Se puede hacer un trading excelente [o pésimo] con o sin indicadores. [Y hoy ni si quiera mencionaremos casos comunes de utilización inapropiada]
De todas formas hay, creo yo, algunas inexactitudes y algunas ideas comunes bastante repetidas -aunque no muy ciertas- sobre ellos. Critiquemos a los indicadores por lo que hacen o por lo que no pueden hacer, pero no por lo que algunos tópicos les atribuyan. Tópicos que repiten aquí y allá y que se consideran ciertos simplemente porque se repiten.
Critiquemos a los indicadores por lo que hacen o por lo que no pueden hacer, pero no por lo que algunos tópicos les atribuyan.
Por ejemplo, uno de los más habituales es el de considerar que como los indicadores técnicos se nutren de los datos del precio, son redundantes, inútiles y forzosamente retrasados respecto a ellos.
En primer lugar, dense ustedes cuenta que los indicadores técnicos bursátiles son una herramienta novísima y, por ello, tan interesantes para muchos, entre ellos, para mí mismo. Si los principios del análisis técnico hay que ir a buscarlos a los trabajos de Charles Dow en el 1900, los primeros indicadores técnicos realmente populares proceden de los años 70. Así de jóvenes son.
Algo que he intentado explicar en alguna ocasión es que aquello a lo que muchos traders llaman “precio”, y al que lo todo lo fían, no es realmente es un dato, sino cuatro. Si les forzase a definir “precio” seguramente acabaría muchos señalando simplemente al “cierre”. Pero, fíjense que pensando así olvidamos apertura, máximo y mínimo.
Aquello a lo que muchos traders llaman “precio”, y al que lo todo lo fían, no es realmente es un dato, sino cuatro
Me dirán que no; que trazan sus líneas por encima y por debajo de máximos y mínimos, y que consideran la amplitud de las velas y, por lo tanto, su apertura. Y todo eso está muy bien. Pero comparan máximos con otros máximos; mínimos con otros mínimos y cuerpos con otros cuerpos. Pero, ¿realmente son capaces de evaluar qué ocurre con las relaciones y evolución de esos cuatro valores vela a vela, hacia delante y hacia a tras? Eso es lo que básicamente hacen los indicadores con un buen diseño.
Pondré un ejemplo y lo haré con el RSI, que todos conocen. Todos saben que cuando se llega al 70 está sobrecomprado y cuando se alcanza el 30, sobrevendido. Sí, ¿pero en qué se basa?
Fíjense que J. Welles Wilder observó que si medía la evolución del precio a través de una serie de barras era capaz de predecir [anticipadamente] dónde probablemente cambiaría la tendencia. Y eso mediante la comparación de los movimientos individuales al alza o a la baja de los sucesivos precios de cierre. Diseñó una fórmula matemática capaz de medir este efecto y la llamó Índice de Fuerza Relativa (RSI).
John Bollinger observó que cuando se iniciaba un movimiento tendencial las barras eran mayores [o sea, la amplitud entre máximo y mínimo de cada barra aumentaba] y que paulatinamente se iban acortando, lo que implicaba también que el movimiento se agotaba. Y como eso sucedía anticipadamente a los giros de tendencia, era posible adelantarse al precio atendiendo a algunas de sus características y peculiaridades. Y diseñó sus famosas bandas en la década de los 80.
Esto que acabo de explicar de forma muy esquemática debería bastar para entender qué se persigue con el diseño de indicadores. Efectivamente no es redundar información, sino obtener de los datos existentes nueva información que sea útil para el trading. Y que, por supuesto, nos dé una ventaja sobre el mercado. Se trata de amplificar gráficamente un detalle, a veces sutil, y obtener ventaja al verlo magnificado.
En ocasiones este tipo de gráficos nos ofrece confirmaciones pero en otras muchas buscamos señales anticipadas [indicadores anticipados]. O si no, ¿cómo explican las divergencias, que anticipan movimientos sobre el indicador ANTES de que se produzcan en el precio? ¿No son avisos? ¿Acaso no se nutren de datos pasados? Pues, si es así, ¿cómo consiguen anticiparse si se nutren de datos pasados?… Q.E.D.
Lo que se persigue en el diseño de indicadores no es redundar información, sino obtener de los propios datos existentes nueva información que sea útil para el trading.
En fin, que la opción de no utilizar indicadores técnicos es perfectamente respetable. Si usted se siente más cómodo o más seguro operando sin ellos, si le fastidia que le den señales equívocas o que yerren clamorosamente en ocasiones, NO los use.
Pero piense en la de veces que el precio rompe claramente el soporte o la resistencia para volver atrás y pillarles/nos a contrapié. En el trading nada es garantía de nada.
Los indicadores son herramientas jóvenes, todo un nuevo mundo para explotar e investigar. Hay muchos, algunos mejores que otros. Pero inútiles serían si no ofrecieran una información diferente o complementaria a la del precio [cierre]; si siempre fueran retrasados y no nos permitieran tomar decisiones en ventaja. Pero hacen todo eso, aunque ninguno de ellos sea infalible.
Cuando se recurre a la máxima de Dow de que “todo está en el precio”, yo les digo que estoy [casi*] de acuerdo. No sólo admito que todo está en el precio sino que CREO QUE HAY MUCHO MÁS EN EL PRECIO DE LO QUE PODEMOS VER A PRIMERA VISTA, y eso es lo que intentamos entresacar con esos pequeños cacharritos matemáticos que son los indicadores técnicos. [El casi* de arriba es porque -para mi gusto- falta el quinto dato fundamental: el volumen].
Yo como diseñador de indicadores aspiro a descubrir DENTRO del precio más cosas de las que todos somos capaces de ver. Ese es el desafío.
Cuando se recurre a la máxima de Dow de que “todo está en el precio”, yo les digo que estoy [casi*] de acuerdo. No sólo admito que todo está en el precio sino que CREO QUE HAY MUCHO MÁS EN EL PRECIO DE LO QUE PODEMOS VER A PRIMERA VISTA
Por último, por supuesto que se nutren de datos atrasados[¡de qué otros se van a nutrir!!!], pero podemos crear fórmulas y patrones que nos den una ventaja estadística, es decir, que muestren situaciones proyectadas en el tiempo futuro estadísticamente probables. Si eso no es suficiente para alguien, que mire sólo el precio, porque trabajando sobre el futuro sólo podemos aspirar a las probabilidades.
No les pidan más de lo que pueden hacer. Son herramientas de ayuda, pero ni son infalibles ni les van a garantizar un trading 100% exitoso.
Espero que este comentario sea de utilidad para entender mejor qué hacen y para qué sirven los indicadores técnicos.
VIGÍA es un indicador ponderado que recoge, aúna y armoniza los valores de otros cuatro indicadores clásicos: RSI, MFI, Bandas de Bollinger y Estocástico.
Es un indicador de 2ª Generación, pues no basa su algoritmo en datos puros de precio, sino en su evolución (volatilidad, diferencias de volumen, variaciones de potencia, fase del ciclo…) trabajando a partir de indicadores de primera generación incluidos y mezclados en el algoritmo.
Con el RSI detectamos potencia vigente o agotamiento; el MFI le suma la armonización entre precio y volumen; las Bandas de Bollinger nos advierten de posiciones en zonas cercanas a soportes y resistencias, y el Estocástico informa de las fases favorables y desfavorables de su ciclo. VIGÍA intenta juntar todas esas informaciones en un solo valor y señal. Así surge la curva de este indicador.
El trazado de esa curva es propio y distinto al de las otras cuatro por separado. Pero la idea clave de este indicador complejo es la de armonizar las señales.
Con «armonizar» nos referimos a que un valor exagerado de uno de lo indicadores individuales, al formar parte de un conjunto, queda matizado. Por otro lado, un buen aspecto simultáneo en dos o más, potencia la señal resultante haciéndola más visible y clara para el trading.
Uno de los principales efectos que he intentado potenciar en las diversas versiones de VIGÍA es el de su geometría, por lo que una de las mejores formas de operar el indicador son las divergencias, en general bastante fiables.
Pero, a diferencia de tantos indicadores convencionales, VIGÍA nos permite un número relativamente amplio de operativas, que pueden satisfacer al mismo tiempo a los amantes de las técnicas más audaces como a los más prudentes en su trading.
En primer lugar, la línea negra es propiamente la Señal de Vigía (SV), alma y elemento central de todo este invento.
Sobre ella verás que anda oscilando una línea de color rojo. Se trata de una Media Exponencial del propio indicador (por defecto, de valor 20). Tiene un enorme interés para el trading puesto que los cortes de la SV sobre su Media pueden ser tomadas señales de entrada y salida. (Para comprobarlo basta con que lo verifiques sobre el histórico de cualquier valor o índice).
Pero hay más elementos. Un cambio importante es la transformación de los niveles fijos en bandas variables de trading. Este sistema permite al entorno adaptarse a las variaciones de la cotización del activo, reconociendo y transformándose según las fases de tendencia o lateralidad por las que discurre. La señal se mueve por encima y por debajo de un valor cero central y (como siempre) sin límites extremos, porque es importante recordar que VIGÍAno es un oscilador y eso evita que llegue a un extremo predefinido y se «clave».
Sobre la banda variable superior entramos en zona de sobrecarga, en la jerga propia de Vigía, mientras que bajo la banda variable inferior la situación del indicador es de descarga. Es interesante que se observe como, precisamente el cruce de esas bandas variables por parte de Vigía coincide en muchas ocasiones con la fase más rápida y productiva de todo el desplazamiento del precio, lejos de conceptos que en esta fase ya deberíamos ir abandonando por anticuados y poco fiables como el de «sobrecompra» o «sobreventa».
Cuando Vigía cruza una de esas líneas hacia fuera es posible que lo mejor esté por llegar, mientas que cuando las cruza para ingresar en la zona intermedia es probable que el movimiento esté próximo a su fin. Pero, por favor no me creas, COMPRUÉBALO.
Quedan los dos últimos elementos por describir: una tímida línea discontinua azul y esa oscilante área central de color llamada Astro.
La línea discontinua azul tiene el nombre de Filtro. Es un elemento bastante más útil de lo que aparenta su suave y modesto recorrido. El Filtro tiene algunas características realmente fascinantes. Fíjate, por ejemplo, que es la única línea que mantengo en valor numérico visible, para saber exactamente cuando tiene valor positivo y negativo. En periodos de lateralidad es un buen aliado para ayudarnos a tomar decisiones. Hace más cosas, pero eso es un premio reservado a quien le dedique algo de atención… :-))
Acabaremos por Astro. Astro es un indicador con personalidad propia que diseñé por separado, está disponible de forma independiente, pero he acabado incorporándolo a Vigía, cosa que también sucede con elVolumen Proporcional Medio (VPM). Ambos pueden ser presentados o ocultados, según los gustos o necesidades del usuario.
Astro es un indicador de tendencia ajustable, una pequeña herramienta de enorme utilidad que nos ayudará a identificar los puntos críticos donde debemos plantearnos entradas o cambios de posición. Su valor por defecto son 8 ciclos, que es un buen ajuste para acciones en diario, pero he dejado abierta la posibilidad de modificar su periodo para poder sacar partido de toda su potencia en temporalidades intradías. Una vez más, te invito a que NO me creas, sino que lances el indicador sobre un activo cualquiera y evalúes sobre su histórico las señales que ha ofrecido Astro.
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