En Busca del Indicador Pérdido

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Introducción

Por todos es sabido la gran cantidad de osciladores de los que hoy día dispone cualquiera de nosotros, tanto para realizar nuestro análisis, como para diseñar nuestros propios sistemas automáticos de trading, pero el gran problema por el que solemos atravesar, es saber cual debemos elegir, ya que constantemente somos bombardeados con nuevos indicadores que aparecen publicados en distintos medios especializados en la materia, sufriendo en numerosas ocasiones la enfermedad del Santo Grial.

Es por esto por lo que he decidido llevar a cabo este estudio, para demostrar la poca utilidad de alguno de estos nuevos indicadores y con ello hacer ver al lector que cada vez que seleccionemos un oscilador, antes debe estudiarlo a fondo, para saber y llegar a conocer cada una de las cualidades, tanto buenas como malas.

Por lo tanto y para comenzar, hemos seleccionado uno de los tantos que están a nuestra disposición, como son las medias móviles adaptativas (adaptive moving averages), desarrolladas por Perry Kaufman.

Medias Móviles Adaptativas

Las medias móviles en general, tomando todas sus variantes (simples, exponenciales, triangulares o ponderadas), son uno de los indicadores más utilizados dentro del mundo del trading, debido especialmente a su alto grado de sencillez, tanto de cálculo como de interpretación visual.

El origen de las medias móviles, nace del estudio de las series temporales, que no son, más que representaciones de una variable a lo largo del tiempo, cuyas observaciones vienen caracterizadas por ciertos tipos de dependencia descubierta en el pasado, que nos aporta un gran valor añadido para realizar predicciones futuras.

Estas dependencias se traducen en una serie de componentes acerca de su comportamiento. Tradicionalmente se han venido considerando cuatro posibles componentes, de los cuales alguno o todos pueden estar presentes en una serie en particular. Dichos componentes son:

- Componente de tendencia: Muchas series temporales exhiben un patrón de crecimiento o de decrecimiento permanente a lo largo de amplios periodos de tiempo, y se identifica con el nombre de tendencia. Dichas tendencias, no permanecerán generalmente constantes a lo largo del tiempo, y de hecho, podrá incluso invertirse la dirección, sin embargo el patrón de evolución es normalmente gradual.

- Componente de estacionalidad: La mayor parte de series financieras y económicas, consisten en observaciones trimestrales o mensuales. Dichas series, a veces presentan el fenómeno de estacionalidad, que no son otra cosa más que patrones que se repiten año tras año. Como por ejemplo, la venta de algunos productos, que tienden a ser relativamente mayores en Diciembre, debido a la llegada de las Navidades.

- Componente cíclica: Los patrones estaciónales en una serie temporal constituyen una forma de comportamiento oscilatorio regular. Pero además, muchas series temporales financieras y económicas presentan patrones oscilatorios o cíclicos que no tienen nada que ver con el comportamiento estacional. Estos patrones pueden verse, por ejemplo, en los ciclos económicos de periodos largos. Dichos patrones no son necesariamente regulares, sino que siguen más bien patrones suaves de crecimiento y de decrecimiento.

- Componente irregular: Además de las componentes ya consideradas, también existe un elemento irregular, inducido por multitud de factores que influyen en el comportamiento de la serie y cuyo patrón de comportamiento, parece bastante impredecible a partir de la experiencia pasada. Podemos pensar en esta componente como el término de error o ruido aleatorio en un modelo de regresión.

Como podemos ver, también en la definición estadística se considera la existencia de tendencias, en la observación de las series, a pesar de que a día de hoy, muchos sigan confirmando el componente aleatorio que según ellos, domina a los mercados.

Por lo tanto, las medias móviles, nacen con el objetivo de detectar los componentes que anteriormente he mencionado, para con ello realizar predicciones, gracias a esos comportamientos pasados, utilizando para ello un simple suavizamiento que variará en función del propósito que busquemos.

En este caso concreto vamos a centrarnos en un caso especial de media móvil como es la adaptativa. Para ello vamos a retomar el artículo donde hablábamos sobre la dirección y la volatilidad del mercado, ya que dicha media utiliza estos conceptos para auto ajustarse, según nos marque la curva de precios.

La premisa fundamental del cálculo de la media, se basa en el cociente de la dirección entre la volatilidad, con el propósito de eliminar el ruido en la serie, de forma que reaccione rápidamente al cambio de tendencias y permanezca lateral en periodos de ausencia de la misma como podemos ver ilustrado en la figura 1.


Figura 1. Media Adaptativa Ibex 35

 

Para alcanzar dicho objetivo, parte del hecho de que el mercado al alza se mueve con dirección, utilizando el momento para identificar la tendencia alcista, y baja con volatilidad, midiendo ésta con la suma de los cambios porcentuales de hoy respecto de ayer, durante un número determinado de días. Para ilustrar la fórmula completa, vamos a presentarla en formato Metastock, en caso de que alguien quiera profundizar más en la materia.


Fórmula para Metastock:

Periods := Input("Time Periods",1,1000,40);
Direction := (H+L)/2 - Ref((H+L)/2,-periods);
Volatility :=Sum(Abs(ROC((H+L)/2,1,$)),periods);
ER := Abs(Direction/Volatility);
FastSC := 2/(2 + 1);
SlowSC := 2/(30 + 1);
SSC := ER * (FastSC - SlowSC) + SlowSC;
Constant := Pwr(SSC,2);
If(Cum(1) = periods +1, Ref((H+L)/2,-1) + constant * ((H+L)/2 - Ref((H+L)/2,-1)),PREV + constant * ((H+L)/2 - PREV))



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