Cuando pasé mis modelos (Macroestructura, YNRX, RSG, YNRY y MBI) de Python-Investing a TradingView, comprobé como empleando datos diarios, tal cual lo hacía con los datos de Investing.com, los resultados eran muy parecidos a los resultados con Trading View, y me permitía detectar máximos y mínimos a largo plazo. Sin embargo, al emplear ahora la data de Trading View, y poder utilizar times frames más bajo, por ejemplo horarios o minutales, me dí cuenta que los modelos también eran capaces de detectar no sólo los máximos y mínimos a largo plazo, sino también los de corto plazo.
Ello me dió mucho que pensar, ya que los "gaps" entre velas o barras de 1 hora o minuto, no son un gap de apertura al uso, aunque funcionan como tal, funcionan como lo hacían en la Macroestructura de un activo, tanto desde el punto de vista tradicional como estacional. Definiendo un gap como la diferencia de precios entre el precio de apertura de una vela en t, y el cierre de una vela en t-1, sea cual sea el time frame empleado
La conclusión a la que llegué fué lógica, si existe una Macroestructura de mercado, también tiene que existir una Microestructura, las cuales aunque se generan por diferentes variables.
La Macroestructura (datos diarios, 1D), se genera por los anuncios empresariales fuera de mercado, noticias importantes los fines de semana, la revalorización del mercado de futuros o de otros mercados activos cuando el analizado está cerrad (caso del IBEX35 que cierra a las 20:00 y abre a las 08:00, y el futuro del SYP500 y NIKKEI225 está abierto desde las 00:00)
La Microestructura (datos por ejemplo a minutos, 1M) se pueden atribuir a diversos factores, como la profundidad y liquidez del libro de órdenes, las dinámicas de ejecución de órdenes, la actividad de market makers y HFT, los flujo de información (flujo de órdenes ocultas e iceberg), la estructura del order flow, y los saltos técnicos de cotización entre otros muchísimos factores.
Con ello, me planteé estudiar en profundidad esos minigaps, gaps que se producen con datos de un time frame inferior al diario, por ejemplo con TF de 1 minuto. El resultado me sorprendió, ya que estos gaps (gaps de un minuto excluyendo los gaps diarios), también siguen una distribución normal, para el caso estudiado del futuro del DAX40 con data de Trading View.
Y sorprendentemente el hecho de esa distribución normal, que ya es mas que interesante, también se descubrió, como esos "gaps" en times frames minutales (excluyendo los gaps de apertura diarios), no son iguales a los tradicionales gaps de apertura (datos diarios, 1D)
