Log Returns Indicator
- Indicadores
- Cedric Jean Guy Pisson
- Versión: 1.0
- Activaciones: 5
Este LogReturnsIndicator.mq5 calcula y muestra los rendimientos logarítmicos ("log returns") de los precios de cierre de un activo financiero.
Calcula las rentabilidades logarítmicas de cada periodo mediante la fórmula:
log return=ln(close[i]close[i-1])
Esto mide la variación relativa entre los precios de cierre consecutivos en términos logarítmicos, un método utilizado a menudo en finanzas para analizar las rentabilidades de los activos financieros.
Ventajas de los rendimientos logarítmicos:
Los rendimientos logarítmicos son preferibles en determinados análisis financieros porque:
Son simétricos (las pérdidas y las ganancias tienen la misma importancia relativa).
Son aditivos a lo largo de diferentes periodos (lo que facilita la acumulación de rendimientos a lo largo de múltiples periodos).
Permiten un mejor análisis en modelos estadísticos, como la distribución normal.
En resumen, este indicador ayuda a los operadores o analistas a visualizar y analizar las variaciones relativas de los precios sobre una base logarítmica, lo que resulta útil para estudios de volatilidad o de los rendimientos de un activo financiero.
Calcula las rentabilidades logarítmicas de cada periodo mediante la fórmula:
log return=ln(close[i]close[i-1])
Esto mide la variación relativa entre los precios de cierre consecutivos en términos logarítmicos, un método utilizado a menudo en finanzas para analizar las rentabilidades de los activos financieros.
Ventajas de los rendimientos logarítmicos:
Los rendimientos logarítmicos son preferibles en determinados análisis financieros porque:
Son simétricos (las pérdidas y las ganancias tienen la misma importancia relativa).
Son aditivos a lo largo de diferentes periodos (lo que facilita la acumulación de rendimientos a lo largo de múltiples periodos).
Permiten un mejor análisis en modelos estadísticos, como la distribución normal.
En resumen, este indicador ayuda a los operadores o analistas a visualizar y analizar las variaciones relativas de los precios sobre una base logarítmica, lo que resulta útil para estudios de volatilidad o de los rendimientos de un activo financiero.
