Recientemente me preguntaron en el Foro por el libro Detecting High Profit Day Traders in the Futures Markets de JT Jackson. En dicho libro, uno de los aspectos claves es lo que el autor denomina “Zone Probability Pattern Analysis”, un análisis estadístico dinámico de “zonas de Fibonacci” en las que presenta una nueva forma variante de pivots.

Fue precisamente Robert Krausz (al cual dedicamos una serie de artículos hace un año y medio) el que popularizó posteriormente el concepto en el artículo High Probability Fibonacci Zone Analysis publicado en el volumen 2 de la revista Fibonacci Trader. En dicho artículo Krausz analiza diferentes combinaciones entre apertura y cierre de la vela a medida que el precio se desplaza de una zona a otra, tratando de determinar cuál es la combinación más probable para cada sesión, creando lo que Krausz denominó “Probability Matrix”. Pero nos adelantemos: veamos primero cómo se calculan dichas zonas.


Cálculo de los Fib Zone Pivots
Las fórmulas para calcular esta variante de pivots y las correspondientes zonas a las que dan lugar son las siguientes:

Pivot Point (PP) = (H+L+C)/3

A partir del Rango Diario que se calcula como DR = (H-L) tenemos, de arriba abajo, los siguientes niveles:

2ª Banda de Resistencia (E1) = PP + 1.382*DR
2ª Resistencia (E) = PP + DR
1ª Banda de Resistencia (D1) = PP + 0.618*DR
1ª Resistencia (D) = PP + 0.5*DR

1º Soporte (B) = PP - 0.5*DR
1ª Banda de Soporte (B1) = PP - 0.618*DR
2º Soporte (A) = PP - DR
2ª Banda de Soporte (A1) = PP - 1.382*DR

Gráficamente el resultado de estos cálculos de forma esquemática sería el siguiente:

Esquema de los Fib Zone Pivots




Estrategias con los Fib Zone Pivots
El primer uso más evidente es usar las zonas determinadas por esos niveles como soportes y resistencias al estilo tradicional de cualquier tipo de Pivot Points. En el siguiente gráfico resulta sencillo determinar dónde están los soportes y dónde las resistencias:

Usando Fib Zone Pivots en BPUSD

Por si os interesa, podéis descargar el indicador para Metatrader desde el Foro en el siguiente post:

http://www.x-trader.net/foro/viewtopic.php?f=49&t=19691

Pero aún podemos ir más allá y darle un toque quant al asunto. Por ejemplo, utilizando las zonas 1-6 definidas en el esquema anterior, el análisis que propone Jackson en su libro (y cuyo testigo recoge Krausz) consiste en estudiar en qué zona cierra el mercado el día anterior y en qué zona abre en la sesión actual. Para ello construye una tabla de frecuencias similar a la siguiente:

Tabla Probabilidades S&P500

También podemos analizar la probabilidad de que una determinada zona sea alcanzada durante la sesión condicionada a la combinación de cierre en una zona y apertura en otra. Por ejemplo, siguiendo a Krausz podemos estudiar para la combinación Cierre en 6 – Apertura en 4 la probabilidad de que se alcance una determinada zona durante la sesión, obteniendo los siguientes resultados:

Analisis de Probabilidades con Fib Zones Pivots 1

En el gráfico anterior podemos ver como, por ejemplo, que la zona 3 es alcanzada el 61% de las veces por lo que puede servir como objetivo para una posición corta.

Otra posibilidad es estudiar cuál es la zona de resistencia con mayor probabilidad de aguantar. Siguiendo el ejemplo de Krausz, y suponiendo una combinación Cierre en 6 – Apertura en 4, tenemos que:

Analisis de Probabilidades con Fib Zones Pivots 2

Aquí por ejemplo vemos que el 78% del tiempo la zona 5 actuará como resistencia (esto es, el precio no la rebasó).

Por supuesto, también podemos analizar cuál es la zona de soporte que mejor aguanta. Los resultados que obtiene Krausz para la combinación que comentábamos son los siguientes:

Analisis de Probabilidades con Fib Zones Pivots 3

La interpretación de estos resultados es sencilla: si bien las zonas 1 y 2 son rara vez alcanzadas, la zona 3 es alcanzada el 61% del tiempo.

Por último, para mayor comodidad podemos combinar todas las probabilidades en un solo espacio:

Analisis de Probabilidades con Fib Zones Pivots 4

La información anterior nos da información muy interesante. Por ejemplo, si buscamos entrar comprados y el precio alcanza la zona 3 (algo que sucede el 61% de las sesiones), entonces es bastante habitual (79%) que dicha zona actúe como soporte. Del mismo modo, si el precio alcanza la zona 5 (lo que sucede en el 52% de las sesiones) entonces tendremos una probabilidad del 78% de que esa zona actúe como resistencia.

Con toda esta información que, obviamente deberemos calcular para cada mercado que trabajemos, podemos plantear algunas estrategias:

Si la tendencia es alcista podemos:

  • Comprar en zonas con alta probabilidad de actuar como soporte.
  • Comprar en zonas con baja probabilidad de actuar como resistencia.


Si la tendencia es bajista podemos:

  • Vender en zonas con alta probabilidad de actuar como soporte.
  • Vender en zonas con baja probabilidad de actuar como resistencia.

Por supuesto, el lector avispado se estará preguntando ahora cuándo una probabilidad es baja y cuándo es alta. Krausz da respuesta también a este punto: si somos conservadores, consideraremos probabilidades altas a aquellas superiores al 70% y bajas a las inferiores al 30%. Si somos agresivos, podemos sustituir los valores anteriores por 60% y 40% respectivamente.


Conclusión

En este artículo hemos visto una interesante variante de los Pivot Points tradicionales con la que es posible crear estudios de probabilidades en base a las zonas definidas, algo que resulta sin duda más cómodo y eficaz que trabajar únicamente con niveles fijos que no ofrecen cierto margen frente al ruido del mercado.

 

Saludos,
X-Trader