«Una media ponderada es una medida de tendencia central, que es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa (o peso) respecto de los demás datos. Se obtiene multiplicando cada uno de los datos por su ponderación (peso) para luego sumarlos, obteniendo así una suma ponderada; después se divide esta entre la suma de los pesos, dando como resultado la media ponderada». Triola, Mario F. (2008) Estadística.
En el caso concreto de esta Media Móvil Ponderada por Volumen (MMPV, o Volume Weighted Moving Average o VWMA, en inglés), pone en relación las variaciones del precio con el volumen negociado por un activo, desplazando la media y dándonos información sobre su actividad.
De hecho, puede considerarse como una aproximación al precio medio intercambiado por valor.
Una media móvil simple comparada con una ponderada por volumen, ambas de período = 50
Como se puede observar en el gráfico superior, este recurso sirve para ajustar las medias convencionales a lo que realmente está sucediendo en el mercado, incorporando las variaciones de volumen al trazado de la curva.
En la práctica, los aumentos de volumen impulsan la curva, ajustándola al precio y ello tiene un efecto de reducción del retardo, que es una de los más habituales defectos en el trabajo con medias.
Blai5 CazaGaps es una herramienta bajo licencia CC para entorno Prorealtime destinada a identificar el número y fuerza de los gaps de apertura que se han producido en un índice o valor. Está pensada básicamente como utilidad de análisis que aplicada sobre un activo nos ayuda a visualizar diferentes elementos:
Marcagap (barra verde clara): en qué sesiones se han producido gaps de apertura al alza o a la baja
Gapforce (barra verde oscura): su amplitud en puntos
Close to Open Dif. (línea roja): la diferencia en puntos entre cierre y apertura diaria.
Balance de CC/VA (línea azul): Balance acumulado que obtendríamos si comprásemos al cierre y vendiésemos en apertura de la siguiente sesión durante «s» sesiones (por defecto, s=20).
1) ¿Qué es un «Gap de Apertura»?
Imagino que lo primero que hay que hacer es explicar qué es un «gap«. La definición más académica diría que se conoce como gap la figura que consiste en un hueco entre dos velas sucesivas. Puede ser indistintamente al alza o a la baja. Así cuando hay un espacio vacío (al alza o a la baja) entre una vela (o barra) y la siguiente, podemos hablar de que se ha producido un «gap».
Ahora, si hablamos concretamente del gap de apertura, diríamos que es aquel que se produce al inicio o apertura de una barra o vela diaria. En una jornada habitual de cotización, es la situación que se produce cuando un índice o valor empieza a cotizar, de arranque, por encima del máximo o por debajo del mínimo del día anterior.
Hay una vieja norma que dice que los gaps tienden a cerrarse. Por eso hay muchos gaps de apertura que acaban cerrándose incluso durante esa misma sesión, quedando así gráficamente invisibles, pues desaparecen los huecos que generaron en la apertura de la barra.
CazaGaps los visualiza y mide absolutamente todos, los que se acabaron cerrando y los que no.
2) ¿Para qué diseñé CazaGaps?
Cualquiera que especule sobre índices sabe que hay algunos especialmente proclives a realizar importantes gaps de apertura, que en ocasiones se cierran rápidamente, eliminando el movimiento y la posible ganancia o, en otros casos, representan la mayor parte del desplazamiento (y la potencial ganancia) de la sesión.
Así pues, se trata de una figura tan apetecible como peligrosa, pues es capaz de generar muchos puntos en favor o en contra y muy difícilmente previsible. Pero, ¿imposible de predecir? ¿Te imaginas ser capaz de abrir una posición al cierre y cerrarla en apertura y llevarse cien puntos de IBEX en menos de un minuto de mercado? Pues yo, como soy muy curioso quise comprobar si era capaz de descubrir algún tipo de patrón en los movimientos del mercado entre un cierre y la subsiguiente apertura. Por eso diseñé CazaGaps, para estudiar qué pasaba exactamente con los gaps de apertura.
Otra duda que quería resolver era: ¿hasta qué punto resultaría rentable utilizar esa estrategia de compra a cierre y venta en apertura si acumulásemos el resultado durante (por ejemplo) las 20 sesiones que acostumbra a tener un mes?
La respuesta a esta pregunta es la línea azul Balance de CC/VA (Compra a Cierre/Venta en Apertura), que acumula y presenta gráficamente el resultado de esa estrategia. Como es fácilmente observable en el gráfico superior, escogiendo adecuadamente el tramo, es posible acumular más de 500 puntos en 20 días o menos con esta estrategia.
Es curioso observar que, aunque las aperturas al alza y a la baja parecen alternarse de forma bastante aleatoria, si nos fijamos en la línea azul quizás podríamos identificar ciclos y tendencias. Es oportuno recodar que en futuros e índices son tan aprovechables los ciclos al alza (estando «largos» o comprados) como a la baja (estando «cortos» o vendidos).
Otro detalle. Si os fijáis de nuevo en el gráfico, no es raro que se den un ciclo de aperturas decrecientes en una tendencia de cierres alcistas, señalado con la directriz roja. O sea, que pueden ir perfectamente al revés los unos de los otros. Otra peculiaridad a tener en cuenta.
3) ¿Alguna idea para configurarlo?
Permite que te muestre cómo lo tengo configurado yo:
El ProScreener detecta y muestra incrementos porcentuales por encima del 35% sobre la media del propio volumen en las últimas 5 barras o velas en el mercado y temporalidad que elijamos. Está diseñado para trabajar básicamente en velas diarias, aunque no es descartable su buen funcionamiento en temporalidades menores.
A efectos de trading, consideramos posible «Volumen Climático» aquellos aumentos significativos del Volumen Proporcional Medio (VPM) cercanos o superiores al valor 35, en forma de una gran barra generalmente aislada.
Más fácil y para entendernos, un gran aumento del volumen de un valor, cerca de un soporte o resistencia y asociado a una vela pequeña hace pensar en situaciones de equilibrio inestable entre oferta y demanda. Merece la pena seguir la pista a estas señales casi invisibles por métodos tradicionales.
Este programa robot buscador de oportunidades se descarga conjuntamente al indicador VPM para ProRealTime y en el mismo archivo.
Este ProScreener debe ser instalado y utilizado junto al indicador Blai5 Volumen Proporcional Medio [VPM], en el que se basa y de cuyos datos se nutre.
Existe un problema generalizado en la programación de sistemas tendenciales: los laterales.
La lateralidad, en sí, no debería causar grandes perjuicios en nuestro balance de beneficios [poco desplazamiento = poca pérdida o poca ganancia]. La realidad es que, en la mayor parte de los casos, provocan una auténtica cascada de órdenes de entrada y salida para felicidad de los brokers, ocasionando un sinfín de comisiones por operaciones inútiles. ¿Cómo evitarlo o minimizarlo?
Yo tengo un abanico de trucos que me reservo para mí, pero tampoco tengo inconveniente en lanzar alguna idea al respecto por si a alguien puede servir de ayuda. Como siempre, les dejaré un extremo del ovillo para que, quien tenga interés, pueda desarrollar la idea por sus propios medios.
Uno de los métodos que me han dado buenos resultados es la creación de filtros de bloqueo. Es decir, cuando se da una “situación matemática” de lateralidad puedo:
Deshacer posiciones y quedarme en liquidez hasta que pase.
Mantener posiciones pero evitar cualquier nueva ejecución.
Permitir cierre de posiciones, pero no aperturas.
Ya les avanzo que esta última es mi favorita, aunque cualquiera de las otras puede ser válida según los casos.
Pero, ¿cómo detectar matemáticamente una entrada en lateral? Si lo piensan bien, soluciones hay muchas y seguro que serán capaces de inventar alguna que funcione bien, sea directamente sobre el precio, con medias o indicadores de tendencia. Yo les propongo una clásica en dos variantes y con el Momentum como base. Espero que les sea de utilidad.
Cuando se decide dejar una variable configurable en un indicador puede representar una ayuda o una complicación. En el caso de Astro 2.0 esto es así, porque se pretendía poder ajustar al máximo sus movimientos a la fase tendencial temporal de cada activo. Eso, a veces es posible y otras, no.
Astro 2.0 está diseñado como un seguidor de tendencia. Por ello cuanto más en tendencia (alcista o bajista) esté el activo, mejores resultados dará. Seleccionar un grupo de activos que presenten largas tendencias y aplicar este ProScreener (PS) nos permitiría anticipar puntos de entrada y salida adecuados.
El código está abierto y el PS es de libre descarga. En su forma más simple (la que se entrega) encuentra y lista todos los valores que se encuentren cerca del cruce de MM y MF en formato de bandas, o cerca del cero en formato «Astro». Eso implica un posible giro o cambio de tendencia (que puede que sea momentáneo).
Algunas características:
Graf. 1
Ese código dice que busque en el listado o mercado designado todos los activos en los que el indicador Blai5 Astro 2.0 obtenga valores entre +1 y -1, que prescinda de su signo y los presente ordenados por proximidad a cero (Astro).
Graf. 2
Podemos hacer dos variaciones sencillas. En un mercado menor (con pocos activos) puedes ampliar la búsqueda sustituyendo el 1 y -1 en el código por valores mayores. Aparecerán más activos, aunque también más lejanos al corte.
La segunda variación que podemos hacer en el PS (y también en el indicador) es la modificación del periodo (T). En general no será necesario, pero en algún caso se podrán optimizar los resultados.
Si hacemos un backtest de un activo con una buena tendencia mantenida (si no hay tendencia, no hay beneficios en ningún sistema/herramienta de modelo tendencial, independientemente de qué herramienta se trate), podremos observar hasta que punto modificar la variable T es necesario o recomendable.
Si, en escala diaria, hubiésemos entrado cortos y/o largos comprando o vendiendo 2000€ cuando lo indicaba Astro 2.0 (cruce) sin modificar su variable T (8), en este ejemplo habríamos obtenido este resultado:
Si creamos un probacktest (PB) para descubrir si algún otro valor de la variable T hubiese sido mejor, este es el resultado:
En el eje inferior, los valores de T y a la izquierda el rendimiento ofrecido en ganancias. El primer valor es 3 y el último 32. Por ganancias, los mejores valores de T eran 6 y 7. A la vista del gráfico, cada cual deberá decidir si quiere valorar esa posibilidad de optimización, que está abierta.
¿Cómo se cambia el valor de la variable T en el indicador?
Graf. 5
¿Cómo se cambia el valor de la variable T en el PS?
Graf. 6
Sustituye el valor [8] por el que consideres más oportuno, por ejemplo, en el caso anterior para obtener máxima optimización, deberías sustituirlo por [6].
Pero, si no tienes costumbre de tocar los códigos, no te lo recomiendo y, como vimos en el gráfico 4, el valor por defecto en general está en la banda correcta de optimización.
Truco/Consejo: Para obtener el MÁXIMO RENDIMIENTO de Astro, escoge un activo en CLARA tendencia (alcista o bajista) y entra SÓLO en esa dirección en compra o recompra.
Graf. 7: Sistema Astro 2.0 L (sólo Largos) aplicado a Apple
Hace muchos-muchos años un excelente profesor en gestión de datos nos aleccionaba sobre las sutiles diferencias entre las variables relacionadas y los riesgos de atribuirles sistemáticamente causa-efecto.
El ejemplo práctico que nos planteó me sigue pareciendo útil. Nos pidió que imaginásemos una tabla temporal que reflejara la primeras nevadas en los Alpes y, del otro lado, la aparición de la gripe en cualquier punto del hemisferio norte.
Nos preguntó si nos parecía factible que hubiese una fuerte relación y coincidencia entre ambos acontecimientos. Todos estábamos de acuerdo en que era muy probable que ambas variables tuvieran una fuerte correlación temporal. Y también que esa relación tuviera un importante histórico que la avalase.
«Así pues –concluyó– ¿podríamos decir que la aparición de la gripe en cualquier parte del mundo y las primeras nevadas en los Alpes están relacionadas?«
En ese punto, toda la clase quedó callada. No nos atrevíamos a decir que sí, porque era un absurdo. Una nevada en Suiza no puede causar ningún efecto sobre la salud de la población en China o Siberia. Tampoco nos atrevíamos a decir que no, porque acabábamos de admitir que existía una relación evidente entre ambos hechos.
«Así pues –concluyó– ¿podríamos decir que la aparición de la gripe en cualquier parte del mundo y las primeras nevadas en los Alpes están relacionadas?»
Evidentemente, había una «variable oculta» común, que era «el frío», factor desencadenante de las dos anteriores.
Pero, lo importante es que este tipo de especulaciones entre variables relacionadas son una de las más habituales «trampas» de aspecto matemático-científico que sirven, en el mejor de los casos, para distraernos con algún titular llamativo o, en el peor, para confundirnos.
Quédense con el ejemplo, por favor. Y con el concepto de las «variables ocultas», causantes reales de algunas relaciones aparentemente sorprendentes, pero que pueden ser ambas simultáneamente EFECTO y, ninguna de ellas, CAUSA de la otra.
En general obtenemos información de los datos presentes. Los identificamos, los clasificamos, los procesamos y extraemos conclusiones en forma de gráficos.
Pero, muchas veces olvidamos que también podemos obtener información de los datos que, en cada contexto, deberían estar presentes y NO lo están. Estaríamos hablando de obtener información «por defecto». Por ausencia de datos que deberían estar presentes.
En un entorno tan variable y ruidoso como el de el flujo de datos de los mercados, es interesante tenerlo presente y observar tanto lo que podríamos considerar como estructuras de datos comunes o patrones como sus alteraciones gráficas, generalmente debidas a deficiencias en datos.
Determinados déficits de datos en situaciones tipo pueden ser TAN significativos como los propios patrones y, en ocasiones, ocasionan situaciones completamente opuestas.
Como en un sudoku, la resolución viene de la componente entre los datos presentes y los ausentes; lo que hay y lo que NO, pero debería estar.
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En 2012 Obama se enfrentaba a su reelección. Su opositor era el senador republicano Mitt Ronmey. Pero eso poco importaba porque la reelección de Obama dependía de lo que hicieran los Washington Redskins, que así se llamaba el equipo de futbol americano de la capital. Así de fácil y así de claro.
Para empezar, este hallazgo se lo debo a un artículo publicado por Julio Embid en el desaparecido blog Zona Roja. Tal como lo leía, me daba cuenta de lo bien que me vendría como ejemplo para diferenciar entre CAUSALIDAD y CASUALIDAD, también en el campo del trading.
Estamos muy acostumbrados a ver como cualquier patrón parecido entre dos índices o valores acaba [sin mucha más justificación que la supuesta similitud gráfica] deviniendo en un “indicador referencia” o en un “indicador adelantado”, el uno del otro.
Déjenme que les explique con este ejemplo tan adecuado hasta qué punto esa práctica puede estar [y está, en muchos casos] completamente injustificada.
Pensaba en lo bien que me vendría como ejemplo para diferenciar entre CAUSALIDAD y CASUALIDAD.
Según explicaba en aquel artículo Julio Embid en el año 2000 un tipo llamado Steve Hirt descubrió que el resultado del último partido de los Redskins y el de las elecciones estaban relacionados. Resultaba que según las últimas 18 elecciones presidenciales de los EE.UU. (desde la Segunda Guerra Mundial), cuando los Redskins ganaban el partido del domingo anterior a las elecciones, ganaba las elecciones el partido que gobernaba en ese momento, y cuando eso no pasaba, ganaba el partido de la oposición.
Eso había pasado en todas las elecciones desde 1940 con la sola excepción de 2004, cuando Bush Jr. le ganó a Kerry y a pesar que Washington perdió contra Green Bay. A pesar de ello, Bush Jr. revalidó mandato.
Una sola excepción a la regla tras 68 años y 18 elecciones parece bastante fiable, ¿no les parece? Pues así se “fabrican” [y hasta con menos] algunos de los más “fiables” indicadores adelantados o correlacionados con los que nos convencen de entrar aquí o allá o girar una posición. Sigo y acabo con este ejemplo [aunque les aseguro que tengo más…, quizás para otro día].
Aquellas elecciones a la Presidencia de los EE.UU. tuvieron lugar el martes 6 de noviembre de 2012. Los Redskins jugarán en casa frente a los Carolina Panthers que aquel año estaban siendo uno de los peores equipos del campeonato con 1 victoria y 5 derrotas.
Pero déjeme ir un poco más allá. Según la encuesta Gallup, Obama superaba a su oponente republicano por un escuálido 50% a 44%. Sin embargo, en Las Vegas, las apuestas estaban marcadas en un 60/40.
Al final, Obama ganó su reelección y su derecho a un segundo mandato con un 51% del voto popular por un 47% de su oponente.
Y aquí es dónde los amables lectores se preguntarán, ¿y qué hicieron los Redskins? Pues perdieron ante Carolina 13 – 21. Así que la «norma», el «indicador avanzado», falló otra vez.
Este artículo originalmente lo escribí en 2012. Imagino que al lector (como a mí mismo) le picará la curiosidad de saber que ha ocurrido en convocatorias posteriores.
De hecho, hasta el momento en que redacté este artículo, sólo había habido una convocatoria electoral más, que fue el 8/11/2016 con la elección de Trump (Rep = Cambio). Sin embargo nos encontramos ante un problema porque, el partido anterior a la fecha de las elecciones los Redskins lo empataron a 27 ante Cincinnati, un resultado (el del empate) muy extraño en la NFL. Así que nos quedamos sin poder evaluar si la extraña relación entre ambos acontecimientos se mantenía o quedaba definitivamente rota.
Y queda [mejor que nunca] demostrado que una CASUALIDAD (o muchas seguidas) no debería ser tomada por indicador de nada, por mucho que CASUALMENTE se repita una y otra vez, como TANTAS VECES pretenden hacernos creer. Esa era la moraleja.
«Lo que en la bolsa todos saben, a mí ya no me interesa»
André Kostolany
Los Mercados son sistemas de intercambio de información.
Ese es su principal objeto: comunicar de forma pública una información relevante, en este caso concreto, el precio de los activos valorados.
Esta declaración, poco discutible desde cualquier óptica, no va en contra de cualquier otra interpretación o forma de abordar los mercados y su operativa. Simplemente abre una nueva puerta desde la que estudiarlos, abordarlos e interpretarlos: la del análisis de los datos y sus flujos; una especialidad propia del siglo XXI.
Los mercados son datos que fluyen. Un sistema ultra-complejo -casi orgánico- de reglas estrictas; un número prácticamente ilimitado de procesos paralelos y variables tendiendo al infinito. ¿Irresoluble? Quizás, pero no por ello deja de ser apasionante intentar desmenuzar algunos de sus componentes.
Los Mercados son sistemas de intercambio de información, datos que fluyen.
La complejidad del sistema es tal que es muy difícil identificar y reconocer cada proceso individualmente para poder aislarlo y estudiarlo o, simplemente, identificar las fuentes fiables y separarlas de las que no lo son.
Pongamos mejor un ejemplo práctico. Desde ese punto de vista, sería como
pasear por un gran bazar repleto de gente ya que, en el fondo, los mercados
financieros del siglo XXI no dejan de ser una forma evolucionada de un
típico mercado donde compradores y vendedores se encuentran y negocian,
aunque ahora sea digital y remotamente.
Desde el punto de vista de la Teoría de la Información (TI), puedes captar alguna que otra frase entrecortada aquí y allá entre el tremendo ruido de la multitud y del propio bazar. Aunque todas las conversaciones que en él se producen sean, una por una, coherentes, seguramente no tiene mucho sentido preguntarse de qué habla el mercado en cada momento. Es un problema básico de ruido y señal.
De las conversaciones parciales que captamos a nuestro paso, puede
que lleguemos a comprender el sentido de alguna, que nos equivoquemos en la
interpretación de la mayoría, o que entendamos justo lo contrario a lo que se
está diciendo en otras. Eso es un problema
derivado de la información fragmentada o incompleta. Además, es
muy difícil saber de entre todas esas conversaciones entrecortadas, quién
miente y quién dice verdad.
Pero, cuando nosotros mismos establecemos conversación con un comerciante, podemos llegar a establecer un negocio. Y, si hemos sido hábiles, ya sabremos de antemano a qué precio se está negociando esa mercancía que nos interesa en otros puntos del bazar. Así, dentro del jolgorio, del ruido y del supuesto caos de un mercado aparentemente no coherente, podemos obtener la información estrictamente necesaria para realizar un buen negocio concreto: el nuestro.
Tú crees que especulas, pero sólo analizas información.
Así manejamos la Teoría de la Información en nuestra vida cotidiana: sin pensar en ella y sin conocer sus estrictas reglas matemáticas. Distinguimos señal de ruido, extraemos conclusiones de los datos disponibles en informaciones fragmentadas, y separamos fuentes fiables de las que no lo son. Tratamos y procesamos toda esa la información intuitivamente. Es así de fácil y así de difícil.
Por eso a mí me gusta recordar que igual tú crees que especulas, pero sólo analizas información.
¿Se pueden entender mejor los mercados con nuevas herramientas basadas en técnicas de gestión de datos del siglo XXI? Ese es el desafío.
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