Los promedios móviles son una herramienta favorita de los operadores activos. Sin embargo, cuando los mercados se consolidan, este indicador conduce a numerosos intercambios de rompecabezas, lo que resulta en una serie frustrante de pequeñas ganancias y pérdidas. Los analistas han pasado décadas tratando de mejorar el promedio móvil simple., observamos estos esfuerzos y descubrimos que su búsqueda ha llevado a herramientas comerciales útiles. (Para leer los antecedentes sobre promedios móviles simples, consulte Promedios móviles simples para que las tendencias se destaquen).
Pros y contras de las medias móviles
Robert Edwards y John Magee resumieron las ventajas y desventajas de los promedios móviles en la primera edición del Análisis técnico de las tendencias de las acciones , cuando dijeron "y fue en 1941 que descubrimos con deleite (aunque muchos otros lo habían hecho). antes) que al promediar los datos durante un número determinado de días… se podría derivar una especie de línea de tendencia automatizada que definitivamente interpretaría los cambios de tendencia… Parecía demasiado bueno para ser verdad. De hecho, era demasiado bueno para ser verdad ".
Con las desventajas superando las ventajas, Edwards y Magee abandonaron rápidamente su sueño de comerciar desde un bungalow en la playa. Pero 60 años después de que escribieron esas palabras, otros persisten en tratar de encontrar una herramienta simple que ofrezca sin esfuerzo las riquezas de los mercados.
Promedios móviles simples
Para calcular un promedio móvil simple, agregue los precios para el período de tiempo deseado y divida por el número de períodos seleccionados. Encontrar un promedio móvil de cinco días requeriría sumar los cinco precios de cierre más recientes y dividirlos por cinco.
- Si el cierre más reciente está por encima del promedio móvil, se consideraría que la acción está en una tendencia alcista. Las tendencias bajistas se definen por precios que se negocian por debajo del promedio móvil. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial sobre medias móviles ).
Esta propiedad que define la tendencia hace posible que los promedios móviles generen señales comerciales. En su aplicación más simple, los comerciantes compran cuando los precios se mueven por encima del promedio móvil y venden cuando los precios cruzan por debajo de esa línea. Un enfoque como este está garantizado para colocar al operador en el lado derecho de cada operación importante. Desafortunadamente, mientras suaviza los datos, los promedios móviles van a la zaga de la acción del mercado y el operador casi siempre devolverá una gran parte de sus ganancias incluso en las operaciones ganadoras más grandes.
Promedios móviles exponenciales
A los analistas parece gustarles la idea del promedio móvil y han pasado años tratando de reducir los problemas asociados con este retraso. Una de estas innovaciones es la media móvil exponencial (EMA). Este enfoque asigna una ponderación relativamente mayor a los datos recientes y, como resultado, se mantiene más cerca de la acción del precio que un simple promedio móvil. La fórmula para calcular un promedio móvil exponencial es:
EMA = (Peso × Cerrar) + ((1 − Peso) × EMAy) donde: Peso = la constante de suavizado seleccionada por el analista
Un valor de ponderación común es 0.181, que está cerca de un promedio móvil simple de 20 días. Otro es 0.10, que es aproximadamente un promedio móvil de 10 días.
Aunque reduce el retraso, el promedio móvil exponencial no aborda otro problema con los promedios móviles, que es que su uso para las señales de negociación conducirá a una gran cantidad de operaciones perdedoras. En New Concepts in Technical Trading Systems , Welles Wilder estima que los mercados solo tienden una cuarta parte del tiempo. Hasta el 75% de la acción comercial se limita a rangos estrechos, cuando se generan repetidamente señales de compra y venta de promedio móvil a medida que los precios se mueven rápidamente por encima y por debajo del promedio móvil. Para abordar este problema, varios analistas han sugerido variar el factor de ponderación del cálculo de EMA. (Para obtener más información, consulte ¿Cómo se usan los promedios móviles en el comercio? )
Adaptación de medias móviles a la acción del mercado
Un método para abordar las desventajas de los promedios móviles es multiplicar el factor de ponderación por un índice de volatilidad. Hacer esto significaría que el promedio móvil estaría más alejado del precio actual en mercados volátiles. Esto permitiría a los ganadores correr. A medida que la tendencia llega a su fin y los precios se consolidan, el promedio móvil se acercaría más a la acción actual del mercado y, en teoría, permitiría al operador mantener la mayor parte de las ganancias capturadas durante la tendencia. En la práctica, la relación de volatilidad puede ser un indicador como el ancho de Bollinger Band®, que mide la distancia entre las conocidas Bollinger Bands®. (Para obtener más información sobre este indicador, consulte Los conceptos básicos de Bollinger Bands® ).
Perry Kaufman sugirió reemplazar la variable "peso" en la fórmula EMA con una constante basada en el índice de eficiencia (ER) en su libro, Nuevos Sistemas y Métodos Comerciales . Este indicador está diseñado para medir la fuerza de una tendencia, definida dentro de un rango de -1.0 a +1.0. Se calcula con una fórmula simple:
ER = suma de los cambios de precios absolutos para cada cambio de precio total para el período donde:
Considere una acción que tiene un rango de cinco puntos cada día, y al final de cinco días ha ganado un total de 15 puntos. Esto daría como resultado una ER de 0, 67 (movimiento ascendente de 15 puntos dividido por el rango total de 25 puntos). Si esta acción hubiera disminuido 15 puntos, la ER sería de -0, 67. (Para más consejos comerciales de Perry Kaufman, lea Losing To Win , que describe las estrategias para hacer frente a las pérdidas comerciales).
El principio de la eficiencia de una tendencia se basa en la cantidad de movimiento direccional (o tendencia) que obtiene por unidad de movimiento de precios durante un período de tiempo definido. Un ER de +1.0 indica que el stock está en una tendencia alcista perfecta; -1.0 representa una tendencia bajista perfecta. En términos prácticos, los extremos rara vez se alcanzan.
Para aplicar este indicador para encontrar el promedio móvil adaptativo (AMA), los comerciantes deberán calcular el peso con la siguiente fórmula, bastante compleja:
C = 2 donde: SCF = la constante exponencial para la EMA más rápida permitida (generalmente 2) SCS = la constante exponencial para la EMA más lenta permitida (a menudo 30)
El valor de C se usa en la fórmula EMA en lugar de la variable de peso más simple. Aunque es difícil de calcular a mano, el promedio móvil adaptativo se incluye como una opción en casi todos los paquetes de software de comercio. (Para más información sobre la EMA, lea Explorando la media móvil ponderada exponencialmente ).
En la Figura 1 se muestran ejemplos de un promedio móvil simple (línea roja), un promedio móvil exponencial (línea azul) y el promedio móvil adaptativo (línea verde).
Figura 1: El AMA está en verde y muestra el mayor grado de aplanamiento en la acción de rango observada en el lado derecho de este gráfico. En la mayoría de los casos, el promedio móvil exponencial, que se muestra como la línea azul, está más cerca de la acción del precio. El promedio móvil simple se muestra como la línea roja.
Los tres promedios móviles que se muestran en la figura son propensos a intercambios de rompecabezas en varios momentos. Este inconveniente de los promedios móviles ha sido hasta ahora imposible de eliminar.
Conclusión
Robert Colby probó cientos de herramientas de análisis técnico en The Encyclopedia of Technical Market Indicators . Concluyó: "Aunque el promedio móvil adaptativo es una idea nueva e interesante con considerable atractivo intelectual, nuestras pruebas preliminares no muestran ninguna ventaja práctica real para este método de suavizado de tendencias más complejo". Esto no significa que los comerciantes deben ignorar la idea. El AMA podría combinarse con otros indicadores para desarrollar un sistema comercial rentable. (Para más información sobre este tema, lea Descubriendo los canales de Keltner y el oscilador Chaikin ).
El ER se puede utilizar como un indicador de tendencia independiente para detectar las oportunidades comerciales más rentables. Como un ejemplo, las relaciones superiores a 0, 30 indican fuertes tendencias alcistas y representan posibles compras. Alternativamente, dado que la volatilidad se mueve en ciclos, las acciones con el índice de eficiencia más bajo podrían considerarse oportunidades de ruptura.
Para obtener más información, consulte Conceptos básicos de promedios móviles ponderados .
