Análisis técnico: ¿Qué analizamos?

Introducción

A día de hoy, resulta muy fácil hacer negocio con las variaciones del curso de las divisas. Basta con instalar en la computadora el programa MetaTrader (MT, en lo sucesivo), abrir una cuenta en algún centro de operaciones financieras, y ya se puede empezar a comerciar. Sin embargo, todos queremos comerciar de manera que sea rentable y beneficioso. Y aquí es cuando llega en nuestra ayuda la experiencia conseguida tras largos años en el mundo del comercio.

MT incluye los medios más populares para realizar un análisis técnico del mercado, en forma de indicadores. En internet, asimismo, es muy sencillo encontrar una gran cantidad de publicaciones sobre el tema, de la mano de los autores más reconocidos.

Por desgracia, seguir al pie de la letra las indicaciones y recomendaciones de los gurús más célebres en el mundo del análisis técnico no conduce siempre al resultado deseado. ¿Por qué? El presente artículo no nos dará una respuesta a esta pregunta. Pero primero vamos a intentar entender: ¿qué analizamos?

¿Qué analizamos?

El mercado financiero actual es un organismo muy sensible. Prácticamente cualquier acontecimiento del mundo puede influenciarle, de una u otra forma. Una enorme cantidad de factores diversos ejercen una influencia permanente sobre el mercado, y como resultado de ello, la cotización de las divisas cambia de modo ininterrumpido. Y es precisamente esta cotización de las divisas, en constante cambio, lo que los análisis técnicos de mercado estudian en exclusiva.

Supongamos que ya tenemos en nuestra computadora el terminal MT, instalado y conectado al centro de operaciones financieras. En este caso, las cotizaciones llegan de modo discreto, en forma de lecturas separadas (ticks) a la entrada del terminal. Como sabemos, la señal inicial continua puede ser restaurada con ayuda de su lectura,  siempre y cuando la frecuencia del muestreo digital supere en dos veces la frecuencia máxima en el espectro de la señal inicial. En dicha etapa, no es imprescindible restablecer la señal inicial continua, pero si en nuestro caso resulta teóricamente posible, entonces significa que en el proceso de muestreo digital la señal inicial no ha sido alterada.

Por desgracia, en la formación de los ticks se utiliza una frecuencia variable del muestreo digital. Las lecturas de las cotizaciones (ticks) llegan a la entrada del terminal con intervalos de aproximadamente entre medio segundo y varios minutos. Asimismo desconocemos el algoritmo de cambio de frecuencia del muestreo digital, y además, tampoco sabemos la frecuencia máxima en el espectro de la señal inicial, lo que imposibilita la valoración de la alteración introducida durante el proceso de muestreo digital.

Sólo queda suponer que con un método de cuantificación semejante, no habrá pérdidas de información, y que la señal inicial continua (las cotizaciones de mercado de las divisas) no sufrirá alteraciones sustanciales. Partiendo de esta suposición, y teniendo en cuenta que la frecuencia del muestreo digital puede alcanzar una amplitud aproximada de 2 Hz, recibiremos un valor estimado (aproximado) del límite superior del espectro de la señal inicial igual a 1 Hz.

Resulta bastante complicado llevar a cabo el procesado de la señal trabajando con una frecuencia discontinua en el muestreo digital, pero en la práctica son pocos los que analizan el mercado en función de los ticks que llegan al terminal de manera inmediata. La mayoría prefiere usar time frames (marcos de tiempo), comenzando de M30 en adelante.

Si escogemos el régimen de representación en forma de gráfica lineal en la ventana del terminal MT, entonces podremos ver una secuencia de lecturas con un intervalo de muestreo digital establecido, que será igual al valor del time frame elegido. Dejaremos a un lado algunos detalles y en lo sucesivo consideraremos que esta secuencia se forma con los ticks que llegan a la entrada del terminal.

Así, si elegimos una lectura de la secuencia de ticks de entrada rigurosamente cada 30 minutos, entonces obtendremos como resultado una secuencia con una frecuencia establecida de muestreo de 1/1800 Hz, y esta será la secuencia de las lecturas para el time frame M30. Igualmente, se usa el mismo método para la formación de las secuencias en otros time frames. Obviamente, tal método de formación de secuencias de lecturas es prácticamente equivalente a la cuantificación de la señal inicial continua con un intervalo, igual al valor del time frame elegido.

 

Dibujo 1. Formas de presentación de las cotizaciones.

Como resultado de las reflexiones ya descritas, hemos llegado a la conclusión de que el principal objeto de análisis técnico lo constituyen las cotizaciones de mercado, cuyas variaciones son constantes, y que están disponibles en forma de lecturas de frecuencia variable de muestreo digital (ticks) y de lecturas con una frecuencia establecida de muestreo digital (time frames). En este caso, el espectro de las cotizaciones iniciales se encontrará dentro del diapasón que va desde los 0 Hz a 1 Hz.

Si en el MT el time frame menor M1 es igual a un minuto, entonces, de acuerdo con nuestro modelo, la señal inicial de las cotizaciones, al formarse la secuencia de lecturas, será sometida a un muestreo digital con una frecuencia de 1/60 Hz. Esta frecuencia es 120 veces inferior al valor duplicado del límite superior del espectro de la señal inicial (2 Hz). Semejante formación de la señal provocará inevitablemente la distorsión de la misma. El dib. 2 ilustra la naturaleza de estas distorsiones.

Dibujo 2. Superposición del espectro

Supongamos que el espectro de la señal inicial continua tuviese el aspecto mostrado en el dib. 2 y que su límite superior fuese igual a Fh. Si la frecuencia del muestreo digital Fd1 supera en más del doble a la frecuencia Fh, entonces la secuencia de las lecturas recibidas como resultado de la cuantificación tendrá un espectro no superpuesto. Tal secuencia constituiría una representación discreta adecuada de la señal inicial.

La disminución de la frecuencia de muestreo digital por debajo del doble del valor Fh conllevará la superposición del espectro con una secuencia resultante que no será análoga de la señal continua de origen. En el dib. 2 se muestra el caso, cuando la frecuencia de muestreo deigital Fd2 es ligeramente inferior al valor duplicado Fh. Como ya mencionamos en su momento, para el time frame M1, la frecuencia de muestreo digital es 120 inferior a los permisible.

Con una frecuencia tan baja, en la secuencia obtenida resultará una superposición múltiple del espectro, y la amplitud de las alteraciones introducidas será incomparablemente mayor que en el caso mostrado en el dib. 2. Al pasar a time frames mayores, la frecuencia del muestreo digital disminuirá, y la cantidad de alteraciones introducidas sólo aumentarán. Desde un punto de vista formal, la secuencia de lecturas de diferentes time frames no sólo no reflejan correctamente las cotizaciones iniciales, sino que no constituyen una representación rigurosa del uno con respecto al otro.

Así, tenemos que, al usar diferentes tipos de indicadores y sistemas que funcionen con los time frames, estamos a la vez analizando las cotizaciones de su representación alterada. En este caso, el análisis técnico de las cotizaciones se complica significativamente, y el uso de métodos matemáticos rigurosos simplemente pierde el sentido.

Por ejemplo, un espectro de secuencia de cualquier time frame obtenido con ayuda de la transformada de Fourier discreta, no constituirá una valoración del espectro de la señal de origen de las cotizaciones. Será un espectro de cotizaciones iniciales, superpuesto múltiples veces sobre sí mismo, pero con un ligero desplazamiento de frecuencia. La superposición múltiple del espectro puede provocar la formación de una estructura fractal en la sucesión resultante.

El valor cuantitativo de la amplitud de los datos entrantes de las alteraciones en las cotizaciones iniciales se sale del marco del presente artículo, por eso intentaremos simplemente demostrar su existencia.

En calidad de señal de origen tomaremos un fragmento al azar de la secuencia de lecturas de las cotizaciones de la pareja de divisas GBPUSD del time frame M5. En el dib. 3 en color verde se muestra el resultado de la filtración de dicha señal con ayuda de un FPB (filtro de paso bajo), análogo al filtro SMA usado en MT, con un periodo de 45.

A continuación, de la secuencia de origen elegimos cada 15ª lectura y formamos la secuencia del time frame M75 (en MT4 no existe). De esta forma, utilizando el despeje sencillo de la secuencia de origen, hemos reducido en 15 veces la frecuencia de su muestreo digital.

En el dib. 3 en color rojo se muestra el resultado de la filtración de la señal recibida con ayuda del FPB, análogo al filtro SMA, con un periodo 3. El periodo del filtro ha sido reducido de manera proporcional a la reducción de frecuencia del muestreo digital, para que la frecuencia de corte del FPB permanezca sin cambio.

Dibujo 3. Filtración de las cotizaciones GBPUSD

Partiremos de la presuposición de que si en el proceso de descenso de la frecuencia de muestreo digital la señal no padece alteraciones, entonces, después de ser filtrada, deberemos obtener un resultado análogo a la señal inicial filtrada. En el dib. 3 se nota bien la diferencia entre las variaciones, obtenidas como resultado del procesamiento de las secuencias M5 y M75. Lo más probable es que sea resultado de las alteraciones provocadas por la superposición del espectro al disminuir la frecuencia del muestreo digital.

Es posible que el uso del FPB no sea la forma más adecuada de detectar las alteraciones producidas por la superposición del espectro, pero el ejemplo que hemos dado demuestra que dichas desviaciones, incluso utilizando los métodos de análisis más sencillos, pueden manifestarse en las lecturas reales de las cotizaciones.

El uso de las secuencias de diferentes time frames resulta cómodo para visualizar las cotizaciones, pero si usamos este o aquel aparáto matemático para su análisis, entonces el paso a un time frame mayor puede servir únicamente para disminuir el volumen de cálculos a cuenta de la reducción de la cantidad de las lecturas procesadas.

De no tener en cuenta el volumen de cálculos, el paso a un time frame mayor no nos proporionará otra cosa que alteraciones adicionales en la señal inicial. En teoría, el método óptimo es el análisis de las cotizaciones según los ticks que van entrando en el terminal. Si dispusiéramos la historia de la llegada de la recepción de los ticks, entonces, usando la interpolación (por ejemplo, los splines) podríamos llevar a cabo la transición a una secuencia con una frecuencia fija de muestreo digital, eligiendo un valor bastante elevado para esta frecuencia.

De no tener tales datos históricos, desde el punto de vista de la alteración de las cotizaciones iniciales será más conveniente utilizar para el análisis la secuencia del time frame menor M1. En caso de que sea imprescindible, se puede reducir la frecuencia del muestreo de esta secuencia, pero entonces será necesario neutralizar en su espectro las frecuencias que permanezcan por encima de un valor igual a la mitad de la nueva frecuencia de muestreo.

El nivel de influencia de las alteraciones que hemos visto según el análisis de las cotizaciones, depende en gran medida de la sensibilidad del análisis de los algoritmos. Resulta totalmente posible que, en ciertos casos, estas alteraciones no ejerzan una influencia ostensible en el resultado obtenido, pero para interpretar correctamente los resultados de los cálculos siempre conviene recordar su presencia.

Para hacer especial énfasis en las alteraciones relacionadas con la superposición del espectro en los razonamientos estudiados más arriba, se han realizado una serie de suposiciones. En realidad, en el MT, a la hora de usar métodos estrictamente matemáticos de procesado digital, podría resultar un obstáculo tanto la presencia de brechas entre las lecturas de las cotizaciones, como las barras omitidas, así como el método de formación de series temporales usado en MT, en el que, en calidad de lectura, se usa un valor del tick que no coincida temporalmente con el momento de formación de dicha lectura.

Hay otra cuestión más, relacionada con la representación de las cotizaciones en el terminal, a la que deberíamos prestar atención. Aún no hemos hablado del régimen de representación en forma de velas.

Existen muchos trabajos dedicados al análisis de velas, en los que se examinan diferentes métodos de pronosticación del comportamiento de las cotizaciones según la forma de las velas o según su combinación. No vamos a someter a dudas la efectividad de estos métodos, pero veamos de todas formas con qué nos podemos encontrar, por ejemplo, al intentar analizar matemáticamente los valores «Low» y «High» en cualquiera de los time frames.

Como ya sabemos, las amplitudes «Low» y «High» son iguales a los valores mínimo y máximo de las cotizaciones durante el periodo del time frame elegido. En qué momento precisamente se alcanzaron estos valores es algo que desconocemos. Las amplitudes «Low» y «High» no tienen una vinculación unívoca al eje temporal, todo lo que sabemos sobre ellas es que las cotizaciones alcanzaron esos valores en algún punto dentro de los límites del time frame elegido. Por consiguiente, tanto «Low», como «High» constituyen una secuencia de lecturas de periodo variable de muestreo, que adopta un valor casual en el diapasón, desde cero hasta una amplitud igual al periodo del time frame.

Desde el punto de vista de los métodos matemáticos de procesado digital de la señal, semejante representación de los valores "Low" y "High", como representaciones de funciones de tiempo, resulta bastante exótica. Por supuesto que nadie puede prohibirnos usar los algoritmos estándares para el procesado de estas secuencias, pero ¿cómo interpretar los resultados obtenidos? Por ejemplo, ¿a qué será igual la frecuencia de corte de un filtro de paso bajo de primer orden, al filtrar señales de ese tipo?

Para trabajar con funciones representadas en forma de secuencias con frecuencias de muestreo que varían al azar, seguramente sea necesario un aparato matemático que le convenga, ya que el uso de algoritomos elaborados para las secuencias con una frecuancia fija de muestreo, al analizar «Low» y «High» conducirá a la obtención de resultados indeterminados. Por eso, hay que prestar mucha atención a la pronosticación del comportamiento de las cotizaciones según los resultados del análisis matemático de las secuencias «Low» y «High».

Al representar las cotizaciones en forma de vela, a cada una de ellas pertenecen, no sólo los valores «Low» y «High», sobre los que ya hemos hablado, sino también los valores «Open» y «Close», que forman la vela conjuntamente. Veamos hasta qué punto representa la vela la secuencia de las cotizaciones en el intervalo del time frame de forma unívoca.

 

Dibujo 4. Formación de la vela

En el dib. 4 se muestran tres secuencias totalmente distintas, que conducen a la formación de una misma vela. Como podemos ver, por la forma de la vela resulta prácticamente imposible determinar el carácter del comportamiento de las cotizaciones, y las amplitudes "Low" y "High" no tienen vinculación temporal.

Podemos dar innumerables ejemplos como este. Es posible que las cotizaciones representadas en forma de vela sean un instrumento cómodo para valorar rápidamente de manera visual su comportamiento, pero las lecturas «Low» y «High», que forman el umbral de las velas, resultan poco susceptibles de ser analizadas matemáticamente. A partir de «Open» y «Close» el asunto se presenta algo mejor, pero he aquí que topamos con la indeterminación del momento de la toma de la lectura de estas secuencias.

Por ejemplo, en calidad de valor «Open» se adopta la amplitud del primer tick que llegue en el periodo analizado, si durante todo el periodo del time frame no ha llegado ni un solo tick, entonces esta vela no se formará en absoluto. Además, al usar «Open» y «Close», no debemos olvidar tampoco la presencia de los errores relacionados con la superposición del espectro.

Se exige entonces la conclusión de que para el análisis matemático de las cotizaciones, como se recordó antes, lo más correcto sería usar la secuencia «Close» del time frame menor, y las lecturas adicionales «Low», «High» y «Open», que forman la vela, seguramente no porten ninguna información nueva relevante.

Para el análisis de cotizaciones, en lugar del valor «Close» se puede probar a usar la suma de las amplitudes «Open» de la barra actual y «Close» de la precedente, divididas entre dos. Es posible que tal método permita, en cierto grado, reducir la influencia de la indeterminación de los momentos de la toma de las lecturas «Open» y «Close» y precisar, asímismo, la vinculación al momento del comienzo del time frame.

Conclusión

El método de representación de las cotizaciones estudiado en este artículo está bastante extendido. No sólo se usa en MT, sino también en otras plataformas. Podemos ver los mismos time frames, barras y velas en el nuevo MetaTrader 5. Se puede decir que esta representación de las cotizaciones resulta tradicional, y que, seguramente, tiene ciertas ventajas, pero desde un punto de vista formal, las cotizaciones que se presentan al usuario para el análisis matemático, en este caso,  resultan alteradas.

El crecimiento del rendimiento de la tecnología computacional otorga la posibilidad, en el ordenador personal, de usar para el análisis técnico del mercado algoritmos técnicos más complejos, que se muestran más sensibles a diferentes tipos de error. Podemos poner como ejemplo el algoritmo de la extrapolación de funciones. A pesar de ello, en la documentación de los indicadores técnicos no encontrará advertencias sobre una posible aparición de errores de apreciación al pasar de un time frame a otro.

Al escribir el presente artículo, la tarea principal era llamar la atención de los desarrolladores de indicadores ténicos y sistemas comerciales sobre el hecho de que, al analizar el cambio de las cotizaciones de mercado según su representación alterada, es necesario llevar a cabo una valoración de la influencia de estas alteraciones en los resultados del análisis, y soslayar dicha influencia sólo en el caso de que sea poco significativa.