Artículo publicado en el número de la revista TRADERS’ de febrero de 2016 (páginas 70-75). Regístrate en www.traders-mag.es de manera completamente gratuita para acceder a más artículos como este.
El DMI Stochastic de Bárbara Star
Indicador para detectar señales en movimientos tendenciales
Por lo general, las herramientas de detección de señales en el análisis técnico tienden a buscar los momentos concretos en los que se está produciendo un cambio de dirección de la tendencia. El motivo es obvio: Cuanto antes nos subamos a un movimiento, mejor será el punto de entrada y por tanto mayores los beneficios. Obviamente, pronosticar un posible cambio de dirección entraña un mayor riesgo que comprobar la confirmación de una tendencia. Sin embargo, existen métodos que permiten aprovechar los movimientos tendenciales pese a que estos ya estén avanzados. Un ejemplo de ello lo presentó Bárbara Star en su artículo dedicado al DMI Stochastic, del cual vamos a hablar.
Primer punto. El Movimiento Direccional de Wilder
El estudio que vamos a presentar en este artículo se divide en tres partes: Primero, nos centraremos en los fundamentos sobre los que se sustenta la idea. Segundo, presentaremos la herramienta de análisis DMI Stochastic desarrollada por Bárbara Star y por último, describiremos las reglas de operativa que se pueden extrapolar del estudio de este interesante indicador.
Pero vayamos por partes. Como decimos, comenzaremos exponiendo cuales son las piedras angulares de esta idea. Principalmente, el elemento sobre el que se apoya toda la teoría sería el Índice de Movimiento Direccional (DMI) de J. Welles Wilder. Este indicador fue desarrollado con el objetivo de determinar la dirección predominante del subyacente. El DMI está compuesto por dos líneas: una representa los movimientos positivos del precio (DI+) y otra los movimientos negativos (DI-). Ambas fluctúan entre cero y cien formando un oscilador de dirección.
Para obtener el DMI se calculan dos variables, DMI+ y DMI-. A estas dos variables se les aplica el proceso de cálculo conocido como Suma de Welles y se obtienen los valores correspondientes a las líneas DI+ y DI-.
Primero se obtiene la diferencia entre el máximo actual y el máximo anterior (HighDiff) y para obtener DMI- se obtiene la diferencia entre el mínimo actual y el mínimo anterior (LowDiff). Si HighDiff es mayor a LowDiff, DMI+ será igual a HighDiff y DMI- igual a cero. Por el contrario, si LowDiff es mayor a HighDiff, DMI- es igual a LowDiff y DMI+ es igual a cero. Si LowDiff y HighDiff son iguales, tanto DMI+ como DMI- son iguales a cero. Por tanto, el movimiento positivo sumará cuando el precio suba y el movimiento negativo cuando el precio baje. Cuanto mayor sea la subida o bajada, mayores serán estos aumentos.
La interpretación del movimiento direccional es sencilla: Cuanto mayor sea la diferencia entre ambas líneas (DI+ y DI-), más clara será la tendencia predominante. Y obviamente, en base a cuál de ellas sea la mayor, indicará la dirección de la tendencia.
Segundo punto. El DMI Oscillator y el DMI Stochastic
Si centramos nuestro análisis en buscar la confirmación de las tendencias, entonces queda claro que el indicador DMI es de sumo interés. Lo que nos propone Bárbara Star es lo siguiente: Puesto que el objetivo principal del estudio del DMI consiste en observar la diferencia entre las líneas DI+ y DI-, resultaría mucho más eficiente directamente trabajar con una herramienta que nos mostrara precisamente la diferencia entre ambas. Esto nos conduce al indicador DMI Oscillator, el cual representa la variación entre el valor de la línea DI+ y la línea DI-. El resultado obtenido consistirá en una línea que fluctúe en torno a cero, de modo que cuando su valor sea superior a cero indicará que el valor del DI+ es mayor que el del DI- y en caso contrario que es el valor del DI- el que está por encima del DI+.
De modo que visualmente es fácil detectar cuándo la tendencia es positiva y cuando negativa, puesto que bastará con observar la posición del DMI Oscillator respecto al valor cero. No sólo eso: Conforme más aumente el valor del oscilador, querrá decir que la inercia alcista en mayor medida se va consolidando. Mientras que cuanto menor sea el valor del oscilador, mayor será la consolidación de la inercia bajista. Puesto que las líneas DI+ y DI- fluctúan entre 0 y 100, queda claro que los niveles extremos del DMI Oscillator serán +100 y -100, si bien es obvio que difícilmente alcanzarán dichos extremos. La autora propone como zonas de alerta o confirmación de tendencia a partir de +10 y -10, considerando que un valor del oscilador por debajo de estos márgenes implica falta de direccionalidad.
No obstante, nuestro consejo es ampliar las zonas de incertidumbre hasta +20 y -20, si bien como es lógico estos niveles pueden variar en función del mercado y del producto sobre el que se apliquen. Pese a ello, estos márgenes en términos generales pueden considerarse buenas marcas de confirmación de tendencia.
El DMI Oscillator está disponible en la plataforma Visual Chart 6 dentro del grupo de indicadores del tipo volatility.
Acerca del DMI Stochastic
Si la estrategia planteada por Bárbara Star depende del DMI Stochastic, ¿por qué hemos introducido el estudio del DMI Oscillator? Principalmente porque el DMI Oscillator es la fuente sobre la cual se calcula el DMI Stochastic, pero cuando hablemos de la idea de trading veremos que además el DMI Oscillator puede servir como un buen filtro que confirme la tendencia.
Dicho esto, centrémonos en el DMI Stochastic. Este segundo indicador desarrollado por Bárbara Star en realidad es bastante sencillo: Simplemente consiste en un oscilador estocástico que usa como datos de su cálculo los valores del DMI Oscillator en lugar de usar el precio del subyacente, como suele ser habitualmente. Eso es todo. Además, la autora plantea dos cambios más en lo que respecta a los parámetros que normalmente se utilizan con el estocástico: Primero, utilizar un periodo de 10 sesiones (o barras) en lugar de los clásicos 14 periodos. Y segundo, usar como bandas de sobrecompra y sobreventa los valores 10 y 90 respectivamente (en lugar de 20 y 80). Es decir, que los puntos de agotamiento están más alejados del valor medio (50), esto es así porque este estocástico es más rápido y menos suavizado que el clásico (el que se basa en el precio).
La explicación de por qué usar un estocástico en lugar de usar directamente el DMI Oscillator es simple: El estocástico es un indicador de momento que nos permite simplificar la información que está arrojando el oscilador. Y no sólo eso, sino que además normaliza los resultados, permitiendo que una vez que determinemos unas reglas de señal específicas, estas nos sean válidas para cualquier clase de instrumento.
Es decir, que en lugar de observar si el DMI Oscillator supera la barrera de los +20/-20 puntos, (lo cual como hemos dicho puede variar en base a la volatilidad del propio instrumento o cuando hagamos el cambio de instrumento), lo que hacemos es detectar los momentos de ruptura de los niveles de sobrecompra y sobreventa, señal que es universal independientemente de la volatilidad y del mercado.
Este indicador también está disponible en Visual Chart 6. Nuevamente, dentro del grupo de indicadores volatility.
En la figura 1 tenemos un ejemplo de cómo actúan el DMI Oscillator y el DMI Stochastic en Visual Chart 6. El gráfico es del futuro del CRUDO a 15 minutos. Como vemos, cuando el DMI Oscillator está en azul y en positivo, indica una mayor direccionalidad alcista.
El valor en rojo y negativo indica una mayor direccionalidad bajista. Las flechas dibujadas sobre el DMI Stochastic marcan los puntos de ruptura de las zonas de agotamiento. En teoría, estas señales informan de un cambio de dirección a corto plazo. Obviamente, no siempre son certeras. Por ejemplo, en torno a las 7:30 (punto A) se produce un retroceso a la baja pero que rápidamente es contraatacado por las fuerzas compradoras, manteniendo la inercia alcista. Sin embargo, la siguiente señal de salida de sobrecompra (punto B) sí acompaña a un cambio en la dirección. Esta giro es confirmado por el DMI Oscillator cambiando su color de azul a rojo y superando los -20 puntos (punto C).
Tercer punto. Desarrollo de la estrategia
Acabamos de ver cómo el DMI Stochastic puede pronosticar cambios de dirección y cómo estas señales no siempre son certeras. Sin embargo, recordemos que el artículo se centraba en el estudio de señales que aparecen con la tendencia confirmada, por lo que lo que nos interesa de dicho indicador no es su señal de giro sino otro tipo de factores.
En concreto, lo que nos plantea Bárbara Star es aprovechar la información que aporta el estocástico durante la formación de pullbacks (retrocesos) como punto de partida para el diseño de una estrategia. Veamos en qué consiste.
Estrategia basada en la formación de pullbacks
Al principio del artículo explicábamos que la mayoría de las señales dadas por los indicadores se basaban en detectar el cambio de dirección, mientras que en este caso queremos ver cómo aprovechar tendencias ya formadas. La idea en esencia es la siguiente: Durante el desarrollo de una tendencia, aparecen movimientos de retroceso que terminan siendo vencidos por la fuerza predominante (pullbacks), lo cual lleva posteriormente a una fase de consolidación de la tendencia. Siendo así, si detectamos los momentos en los que aparecen estos pullbacks, podemos localizar el precio de retorno de la tendencia principal y que ese nivel sea nuestro punto de entrada (lo cual sería válido tanto para inercias alcistas como para bajistas). Es decir, que si se forma un movimiento de retroceso , colocaríamos nuestro punto de entrada (en la misma dirección que la tendencia predominante) en el nivel de soporte o resistencia que haya iniciado la fase de retroceso. Si el mercado termina por romper dicho nivel, podemos esperar una continuación de la tendencia principal.
Dicho esto. ¿De qué modo nos ayuda el DMI Stochastic? Sencillo: Volvamos otra vez a la figura 1 del futuro del Crudo. Antes decíamos que la salida de sobrecompra del punto A terminaría siendo una señal fallida de venta, pero ¿y si usamos esta información no como punto de entrada sino como señal de aparición de un pullback? Siendo así, buscaríamos la última resistencia que se haya formado y la tomamos como referencia. Tras una salida de sobrecompra el precio tiende a bajar durante un periodo de tiempo, ahora, esperaríamos o bien a que termine bajando y cambie la tendencia o bien se produzca el esperado giro del precio y rompa la resistencia, tal y como sucede en este caso.
Una vez explicado el aspecto básico de la estrategia, faltaría por añadir los dos filtros que propone Bárbara Star, que serían:
- Primero, esperaríamos a que el DMI Stochastic confirme el retorno del precio. Esto es, que si se produce un pullback alcista, no buscaríamos la ruptura de la resistencia hasta que el DMI Stochastic salga de sobreventa. Es decir, que el recorrido completo implicaría pasar primero por una salida de sobrecompra (inicio del retroceso) y segundo por una salida de sobreventa (fin del retroceso). En el caso de un pullback bajista sería al contrario.
- Segundo, el DMI Oscillator debe confirmar la tendencia predominante. Es decir, no se buscarán señales alcistas si el DMI Oscillator está en rojo, ni señales bajistas si el DMI Oscillator está en verde. Anteriormente avisamos que volveríamos a usar éste indicador. La explicación es sencilla: si esperamos una recuperación de la tendencia predominante, es necesario que el movimiento direccional confirme que estamos en la correcta dirección.
Cálculo de los niveles de ruptura (resistencia y soporte)
Por último, debemos determinar estrictamente cuál será el rango de barras a partir de las cuales buscar los puntos de ruptura. Para ello, aplicaremos la lógica: Si el recorrido del pullback alcista implica que pase primero por la zona de sobrecompra y despúes por la zona de sobreventa, podemos determinar que el propio DMI Stochastic nos está marcando el intervalo de barras durante las cuales buscar la resistencia. Esto es, el intervalo que va desde el momento de entrar en la zona de sobrecompra hasta el momento en el que abandona la zona de sobreventa. El precio máximo dentro de dicho rango será el nivel de señal alcista. Para la señal bajista (soporte) sería el proceso inverso.
En la figura 2 vemos cómo sería la búsqueda para el caso alcista y bajista. El 17 de julio la tendencia alcista entra en sobrecompra a partir del punto A. Posteriormente, se produce una ruptura del nivel de sobreventa, por lo que ya podríamos activar la resistencia. Como vemos, el precio sigue bajando y por tanto se volvería a recalcular el punto máximo hasta que nuevamente el DMI Stochastic abandone la zona de sobreventa. Además, debe esperar a que el DMI Oscillator vuelva al color azul (por encima de cero). El punto B confirma ambas cosas y a a partir de ese momento buscaríamos el valor máximo entre los puntos A y B, que en esta ocasión sería 3696 puntos.
En el caso bajista, el punto C marca el punto de partida de la búsqueda del soporte. En ésta señal se demuestra la importancia de esperar a que el DMI Stochastic confirme el recorrido completo del pullback, pues el nivel de soporte a considerar aparece posteriormente a la salida de la zona de sobrecompra. Finalmente, la salida de sobreventa (punto D) confirma el retroceso y marca el fin del intervalo para buscar el soporte, que en este caso se sitúa en los 3606 puntos.
Análisis de los resultados
A fin de confirmar que lo explicado en la teoría se puede aplicar a criterios de operativa reales, hemos desarrollado una estrategia en Visual Chart 6 en la que se utilizan estas reglas de entrada. Además, hemos añadido un control de cierre a fin de sesión, un stop con el que cubrir pérdidas y un stop dinámico que persiga al precio.
Hemos aplicado el algoritmo a un histórico de 6 años de varios futuros sobre índices. El resultado del backtesting lo podemos ver en la figura 3. Como vemos, la estrategia no se adapta de la misma forma sobre todos los índices. Cabe destacar que cuantas más señales realiza al año, peores son los resultados obtenidos, tal y como ocurre en el Mini S&P, donde la estrategia es totalmente descartable. En el lado opuesto tendríamos el caso del futuro del Dax, donde como vemos obtiene una ganancia anual superior a los 120 mil euros y una pérdida máxima inferior a los 12 mil euros.
Referencias
Barbara Star (2013) The DMI Stochastic. Getting Into The Game. Technical Analysis of Stock & Commodities.
J. Welles Wilder (1978). New Concepts In Technical Trading Systems. Trend Research.
