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8/13/2019 Sistema de inversin en bolsa a corto plazo
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Autorizada la entrega del proyecto del alumno:
Juan Hornedo Lpez-Ibor
LOS DIRECTORES DE PROYECTO
Jos Villar Collado
Fdo: Fecha:
lvaro Snchez Miralles
Fdo: Fecha:
V B DEL COORDINADOR DE PROYECTOS
Susana Ortiz Marcos
Fdo: Fecha:
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2Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Sistema de inversin en
bolsa a corto plazo
Proyecto de fin de carrera
Ingeniera Industrial
Escuela Tcnica Superior de Ingeniera (ICAI)
Universidad Pontificia Comillas
Autor: Juan Hornedo Lpez-Ibor
Directores: Jos Villar Collado, lvaro Snchez Miralles
Madrid, junio de 2008
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3Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Sistema de inversin en bolsa a corto plazo
Autor: Juan Hornedo Lpez-Ibor
Directores: Jos Villar Collado y lvaro Snchez Miralles
RESUMEN
Este proyecto consiste en un sistema que, realizando predicciones de
cotizaciones de acciones de diferentes empresas, ejecuta rdenes de compra y venta
con el objetivo de obtener una inversin rentable.
La obtencin de un modelo que permita predecir valores futuros de acciones de
empresas con la suficiente precisin supondra disponer de una importante ventaja en
el mercado burstil, que derivara en la obtencin de elevados beneficios. Por este
motivo, a lo largo de la historia se han desarrollado muchos estudios que tratan de
modelar el comportamiento de la Bolsa.
El valor de una accin a lo largo del tiempo es una serie financiera. En la
actualidad existen dos vas para tratar de predecir series temporales: modelos lineales
(ARIMA, ARCH-GARCH) y modelos no lineales (redes neuronales y algoritmos
genticos). La aplicacin de las redes neuronales a la prediccin de series financieras
est creciendo en los ltimos aos, y parece ser un mtodo eficaz y que presenta
multitud de oportunidades. Por este motivo este proyecto aplica las redes neuronales
para modelar la variacin del valor de una accin a lo largo del tiempo y realizar
predicciones. Concretamente se va a tratar de realizar predicciones a corto plazo de
los valores de las acciones de 20 empresas del IBEX-35 (de las que se dispone deinformacin burstil intradiaria).
Se parte de una breve introduccin terica sobre la inversin en bolsa a corto
plazo y sobre las propiedades de las series temporales financieras.
Seguidamente se ha realizado un estudio de las principales variables
independientes para predecir valores burstiles a corto plazo, y se ha programado su
clculo en el software Matlab.
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Una vez determinadas las principales variables, se estudia la aplicacin de redes
neuronales a la prediccin de series financieras. Se estudiaran las distintas
posibilidades del modelado mediante redes neuronales y se terminar definiendo una
red neuronal apropiada para el tipo de modelado que se pretende realizar. Esta red
neuronal se ha programado con la toolboxde redes neuronales de Matlab.
Con la red neuronal definida, se realizan una serie de simulaciones de inversin a
partir de las predicciones de la red neuronal, definindose previamente unos
determinados criterios de toma de decisiones de inversin.
Por ltimo se plantea la implementacin del sistema de inversin en tiempo real
a travs de la plataforma Visual Chart.
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SUMMARY
This project develops a system to forecast stocks of different companies and
to execute buy-sell orders in order to achieve a profitable investment.
Obtaining a model to forecast quotations of companies could provide an
important advantage to achieve huge profits. For this reason, many studies
throughout history have attempted to model the operations of the Stock Market.
The value of a stock over time is known as a financial time-serie. Nowadays
there are two ways to predict temporal time-series: linear models (ARIMA, ARCH-GARCH) and non-linear models (Neural Networks and Genetic Algorithms). In the
past few years the application of neural networks for predicting financial time-series
has increased, since it seems to be an efficient and resourceful system. For this
reason this project applies neural networks to model the variation of the value of a
stock throughout time and forecast its future values. Specifically this system forecast
the values of the stocks of twenty companies of the IBEX-35 index at short term. The
project starts with a brief introduction to the main characteristics of the short-terminvestment and to the properties of the financial time-series.
Secondly, the project carries out a study of the principal independent variables to
model the Stock Market operation, as well as a program to calculate it in Matlab
software.
Once the main variables are determined, we will study the application of
neural networks for predicting financial time-series. The different possibilities of
modeling with neural networks will be studied, and an appropriated neural network
will be defined. This neural network will be programmed using the network toolbox
of Matlab.
With the neural network defined, a number of simulations will be realized
based in a determinate criterion of decision making.
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6Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Tabla de contenido
1. Introduccin ............................................................................................................ 121.1 Motivacin del proyecto ................................................................................... 13
1.2 Inversin en Bolsa ............................................................................................. 14
La Bolsa ............................................................................................................... 14
Acciones .............................................................................................................. 15
Inversin en acciones a corto plazo ..................................................................... 17
1.3 Prediccin de series financieras ........................................................................ 18
Series financieras ................................................................................................. 19
Modelos de prediccin de series financieras ....................................................... 19
1.4 Objetivos del proyecto ...................................................................................... 21
1.5 Metodologa y recursos utilizados .................................................................... 21
2. Anlisis de las entradas al modelo: ......................................................................... 23
2.1 Introduccin ...................................................................................................... 24
Grficos burstiles ............................................................................................... 26
2.2 Obtencin de datos histricos ........................................................................... 29
2.3 Lista de entradas al modelo ............................................................................... 33
2.4 Indicadores burstiles ........................................................................................ 34
ADX (movimiento direccional)........................................................................... 34
MACD (convergencia-divergencia del promedio mvil) ................................... 42
OBV (Balance de volmenes) ............................................................................. 46
RSI (ndice relativo de fuerza) ............................................................................ 50
CCI (ndice de commodities) .............................................................................. 55
Estocstico ........................................................................................................... 58
2.5 Coeficiente de variacin de un indicador respecto al precio de una accin ..... 61
2.6 Rutina de creacin de entradas.......................................................................... 64
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3. Redes neuronales .................................................................................................... 66
3.1 Introduccin ...................................................................................................... 67
Definicin ............................................................................................................ 67
Conceptos bsicos ............................................................................................... 68
Tipos de redes neuronales ................................................................................... 71
Tipos de entrenamiento ....................................................................................... 74
3.2 Perceptrn ......................................................................................................... 77
Motivos de la eleccin del perceptrn multicapa ................................................ 77
Caractersticas del perceptrn multicapa ............................................................. 77
3.3 Entrenamiento de la red neuronal ..................................................................... 78
Introduccin......................................................................................................... 78
Algoritmo de Levenberg-Marquardt ................................................................... 81
Implementacin en Matlab .................................................................................. 89
3.4 Modelado de la red neuronal ............................................................................. 93
Algoritmo de entrenamiento ................................................................................ 94
Funciones de transferencia .................................................................................. 94
Nmero de capas ................................................................................................. 95
Nmero de neuronas en cada capa ...................................................................... 95
Red neuronal escogida......................................................................................... 98
4. Funcionamiento del sistema en tiempo real.......................................................... 100
4.1 Principio de funcionamiento ........................................................................... 101
Decisiones de inversin ..................................................................................... 104
Datos de partida ................................................................................................. 107
Programacin..................................................................................................... 108
4.2 Modo de prueba .............................................................................................. 1084.3 Funcionamiento con Visual Chart................................................................... 109
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Sistema de escritura de cotizaciones (Escritura.vba) ........................................ 109
Sistema de ejecucin de rdenes (ejecucion.vba) ............................................. 110
Funcin funcionamiento_tiempo_real ............................................................... 111
5. Resultados y conclusiones .................................................................................... 113
5.1 Precisin de las predicciones realizadas ......................................................... 114
5.2 Evaluacin de las decisiones de inversin realizadas ..................................... 119
5.3 Evaluacin del beneficio obtenido .................................................................. 121
6 Lneas de continuacin .......................................................................................... 124
6.1 Incorporacin de nuevas entradas ................................................................... 125
6.2 Red neuronal ................................................................................................... 125
6.3 Toma de decisiones ......................................................................................... 126
6.4 Funcionamiento en tiempo real con Visual Chart ........................................... 127
7. Anexos .................................................................................................................. 128
7.1 Fiscalidad de la inversin en Bolsa ................................................................. 129
Plusvalas y minusvalas .................................................................................... 129
Dividendos......................................................................................................... 129
7.2 Brokers online ................................................................................................. 130
Qu es un broker online? ................................................................................. 130
Eleccin del broker online ................................................................................. 131
7.3 Gua del usuario del sistema de inversin ....................................................... 132
Creacin de una red neuronal ............................................................................ 132
Simulacin de varios das .................................................................................. 135
Simulacin en tiempo real con Visual Basic ..................................................... 140
8. Bibliografa ........................................................................................................... 143
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ndice de grficos
Grfico 1: Grfico lineal de Endesa 14/05/08 (Elaboracin propia con Visual Chart).................................................................................................................................... 27
Grfico 2: Grfico barras de Endesa 14/05/08 (Elaboracin propia con Visual Chart)
.................................................................................................................................... 28Grfico 3: Grfico candelabro de Endesa 14/05/08 (Elaboracin propia con Visual
Chart) .......................................................................................................................... 29Grfico 4: Porcentaje de periodos en los que se dispone de informacin .................. 32Grfico 5: Ejemplo1 ADX (Fuente: www.stockcharts.com) ..................................... 38Grfico 6: Ejemplo2 ADX (Fuente: FxStreet) ........................................................... 39Grfico 7: Ejemplo3 ADX en Acerinox (Elaboracin propia con Visual Chart)..... 41Grfico 8: Ejemplo1 MACD (Elaboracin propia con Visual Chart)....................... 44Grfico 9: Ejemplo2 MACD en ACS (Elaboracin propia con Visual Chart)......... 46Grfico 10: Ejemplo1 OBV (Fuente TradeStation)................................................... 48Grfico 11: Ejemplo2 OBV (Elaboracin propia con Visual Chart)........................ 50Grfico 12: Ejemplo1 RSI (Fuente StockCharts) ....................................................... 53Grfico 13: Ejemplo2 RSI (Elaboracin propia con Visual Chart)........................... 54Grfico 14: Ejemplo CCI (Elaboracin propia con Visual Chart)............................ 58Grfico 15: Ejemplo Estocstico en Unin Fenosa (Elaboracin propia con Visual
Chart) .......................................................................................................................... 60Grfico 16: Prueba para determinar el n de neuronas de la primera capa oculta ...... 96Grfico 17: Prueba para determinar el n de neuronas de la segunda capa oculta ..... 97Grfico 18: Errores medios por periodo ................................................................... 114Grfico 19: Comparacin del error obtenido con el error de la prediccin ingenua 115Grfico 20: Porcentajes de acierto en las empresas estudiadas ................................ 117Grfico 21: % de aciertos de la prediccin del sistema en comparacin con la
prediccin ingenua .................................................................................................... 118Grfico 22: n de posiciones tomadas en cada una de las empresas ......................... 119Grfico 23: Evolucin del dinero invertido .............................................................. 121Grfico 24: Evolucin del beneficio acumulado ...................................................... 122
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Grfico 25: Comparacin de la variacin del ndice IBEX-35 con el dinero invertido
.................................................................................................................................. 123Grfico 26: Comisiones de los Brokers Online ........................................................ 132ndice de Tablas
Tabla 1: Empresas analizadas ..................................................................................... 26Tabla 2: Lista de entradas al modelo *Ver apartados: Indicadores Burstiles y
Estudio de las variaciones de los indicadores respecto al precio.............................. 34Tabla 3: Funciones de transferencia para redes neuronales ........................................ 69Tabla 4: Tamao de los vectores de entrenamiento.................................................... 89Tabla 5: Parmetros de la red neuronal escogida ....................................................... 98Tabla 6: Brokers online que operan con Visual Chart .............................................. 131ndice de Ilustraciones
Ilustracin 1: Estructura bsica del modelo ................................................................ 24Ilustracin 2: 20 redes neuronales .............................................................................. 25Ilustracin 3: Grfico candelabro ............................................................................... 28Ilustracin 4: Estructura de los datos histricos necesarios ........................................ 30Ilustracin 5: Clculo del Directional Movement ...................................................... 36Ilustracin 6: Funcin ADX ....................................................................................... 40Ilustracin 7: Ejemplo del clculo de la Media Exponencial ..................................... 43Ilustracin 8: Funcin MACD .................................................................................... 45Ilustracin 9: Funcin OBV........................................................................................ 49Ilustracin 10: Funcin RSI ........................................................................................ 54Ilustracin 11: Funcin CCI ....................................................................................... 57Ilustracin 12: Funcin ESTOCASTICO ................................................................... 60Ilustracin 13: Funcin divergence ............................................................................ 62Ilustracin 14: Funcin Crea_Entradas ...................................................................... 64Ilustracin 15. Funcin calcula_entradas ................................................................... 65Ilustracin 16: Neurona .............................................................................................. 68Ilustracin 17: Ejemplo red neuronal ......................................................................... 70Ilustracin 18: Red de propagacin hacia delante ...................................................... 72
http://c/Users/Juan/Documents/MEMORIA_PFC_HORNEDO.docx%23_Toc202418835http://c/Users/Juan/Documents/MEMORIA_PFC_HORNEDO.docx%23_Toc202418835http://c/Users/Juan/Documents/MEMORIA_PFC_HORNEDO.docx%23_Toc2024188358/13/2019 Sistema de inversin en bolsa a corto plazo
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Ilustracin 19: Red neuronal recurrente ..................................................................... 73Ilustracin 20: Red neuronal estocstica .................................................................... 73Ilustracin 21: Red neuronal modular ........................................................................ 74Ilustracin 22: Mnimos locales.................................................................................. 80Ilustracin 23: Nomenclatura de la red neuronal ........................................................ 82Ilustracin 24: Algoritmo de Levenberg-Marquardt (Elaboracin propia) ................ 88Ilustracin 25: Datos para el entrenamiento ............................................................... 90Ilustracin 26: Entrenamiento en Matlab ................................................................... 93Ilustracin 27: Nomenclatura del las capas de una red neuronal................................ 95Ilustracin 28: Estructura de la Red Neuronal escogida (Elaboracin propia) .......... 99Ilustracin 29: Rutina de funcionamiento en tiempo real ......................................... 101Ilustracin 30: arquitectura del programa ................................................................. 103Ilustracin 31: rbol de decisin .............................................................................. 106Ilustracin 32: Funcin modoprueba ........................................................................ 108Ilustracin 33: Grfico de Visual Chart con las 20 empresas ................................... 110Ilustracin 34: Obtencin de datos en Visual Chart ................................................. 133Ilustracin 35: Nombres de los ficheros ................................................................... 134Ilustracin 36: Formato de la variable VALORES................................................... 137Ilustracin 37: Formato de la variable POSICIONES .............................................. 138Ilustracin 38: Insertar ESCRITURA.VBA ............................................................. 141Ilustracin 39: Parmetros del sistema EJECUCION.vba ........................................ 142
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1. Introduccin
1.1 Motivacin del proyecto
1.2 Inversin en acciones
1.3 Prediccin de series financieras
1.4 Objetivos del proyecto
1.5 Metodologa y recursos utilizados
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1.1 Motivacin del proyecto
La motivacin principal de este proyecto es la posibilidad de obtener beneficios
mediante la inversin en bolsa sin correr riesgos demasiado elevados, utilizando un
modelo matemtico.
Se pretende estudiar la capacidad de las redes neuronales en la prediccin de
acciones, y comprobar si se obtendran beneficios si se toman decisiones de inversin
en base a stas. Las redes neuronales han demostrado su efectividad en otras
disciplinas y existen motivos para pensar que se pueden aplicar con xito a laprediccin de series financieras.
Se tiene la intencin de poder realizar decisiones de inversin a partir de
predicciones, que repercutan en la obtencin de beneficios. Adems, las predicciones
de informacin no dejan de ser una informacin til que se puede utilizar como
complemento a la intuicin y al conocimiento burstil.
Otro factor que anima a la realizacin de este proyecto es el hecho de la
proliferacin de nuevos canales de contacto con el broker. Actualmente existen
muchos brokers que contactan con el cliente a travs de internet. Esto supone que se
pueda plantear un sistema de inversin en bolsa que opere automticamente a travs
de un ordenador y no requiera la presencia fsica del inversor. Hasta ahora una de las
principales limitaciones de la inversin en bolsa a corto plazo era la necesidad de
disponer de tiempo para ello (ver [RAYA07]).
Los conceptos desarrollados en este estudio matemtico realizado para laprediccin de series financieras, se pueden aplicar a la investigacin de predicciones
en otros campos (predicciones de derivados financieros, predicciones de demanda
elctrica, etc.).
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1.2 Inversin en Bolsa
La inversin que plantea este sistema es la inversin en acciones (renta variable)
de 20 empresas del IBEX-35, de las que se dispone de informacin burstil
intradiaria.
En este captulo de introduccin se van a explicar los conceptos financieros
necesarios para entender el funcionamiento del sistema.
La Bolsa
La bolsa es un mercado, es decir, un lugar en el cual se ponen en contacto los
demandantes y los ofertantes de un bien para comercializarlo. En el caso de la Bolsa,
el bien son activos financieros (ttulos que de alguna manera representan dinero
invertido en una sociedad: acciones, bonos, obligaciones, etc.). Los participantes en
el mercado de la Bolsa son:
Demandantes de capital: empresas, organismos pblicos o privados yotros entes. Tanto las empresas como los organismos, necesitan capital
para cubrir sus necesidades de inversin. Una de las opciones que tienen
para recaudar capital es acudir a la Bolsa y vender sus activos
financieros.
Ofertantes de capital: inversores (tanto institucionales comoparticulares). Los inversores desean obtener rentabilidad de sus
excedentes y entre las muchas alternativas de inversin que existen,
pueden decidir comprar en la Bolsa activos financieros emitidos por las
empresas.
Intermediarios: agentes autorizados para negociar la compra y venta deactivos financieros. Son conocidos por el nombre de corredores
(brokers). Su labor principal es la de ejecutar las rdenes de compra y
venta de los inversores, y negociar con las empresas el modo de emitir y
comercializar sus acciones.
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La bolsa canaliza el ahorro hacia la inversin productiva, facilitando la
movilidad de la riqueza. Es un instrumento de financiacin para las empresas y de
inversin para los inversores.
Los activos financieros se clasifican en activos de renta variable y de renta
fija. Los activos financieros de renta fija se caracterizan por tener una rentabilidad
establecida e independiente del mercado (bonos, obligaciones, etc.). Por el contrario,
los activos financieros de renta variable tienen una rentabilidad que depende de las
fluctuaciones del mercado. Las acciones son los activos financieros por excelencia.
Acciones
El tipo de inversin que se plantea en este proyecto es la inversin en acciones.
Una accin es un ttulo representativo del valor de una de las fracciones iguales en
las que se divide el capital social de una empresa (declarada como sociedad
annima).
El valor de una accin va a variar a lo largo del tiempo, como el de cualquier
bien, dependiendo de las decisiones que toman los intervinientes en el mercado de laBolsa.
La compra de una accin de una empresa supone convertirse en accionista de la
misma y esto conlleva los siguientes derechos:
Derecho al dividendo. El beneficio que una empresa obtiene en unejercicio se destina, en primer lugar, a compensar las prdidas de aos
anteriores si las hubiere; despus deben pagarse los impuestoscorrespondientes; la parte restante podr destinarse a reservas y
dividendos. Las reservas son la parte del beneficio que se mantiene en la
sociedad con objeto de aumentar la potencia econmica de la misma y
permitir financiar con recursos propios las inversiones que tengan
previstas. El dividendo es la parte del beneficio que la compaa reparte a
sus accionistas. Como puede deducirse, el importe del dividendo depende
de los resultados de la compaa cada ao y de su poltica de distribucin
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de beneficios. Por eso a las acciones son consideradas un producto de
renta variable.
Derecho a la transmisin. Todo accionista tiene derecho, a recibir laparte proporcional que le corresponde que es la resultante de la
liquidacin de la sociedad; ello no significa que tenga derecho a solicitar
a la sociedad que le devuelva el valor de su inversin en cualquier
momento. Sin embargo, todo accionista tiene el derecho de vender sus
acciones, siempre y cuando encuentre comprador. La transmisin est
prcticamente asegurada, dado que una de las principales funciones de laBolsa es precisamente dar liquidez a los valores cotizados. La diferencia
positiva entre el precio de venta y el precio al que se compraron las
acciones se denomina plusvala
Derecho preferente de suscripcin. Cuando una sociedad annimaefecta una ampliacin de capital con emisin de nuevas acciones, sus
accionistas actuales tienen derecho preferente para suscribir
(comprometerse a la compra) de las nuevas acciones.
Derecho a voto. Todos los accionistas tienen derecho a voto en la JuntaGeneral de la empresa. La Junta General es la reunin que tienen todos
los accionistas ordinariamente, una vez al ao, y extraordinariamente en
determinadas circunstancias, para tomar decisiones principales relativas a
la empresa, y entre ellas aprobar los ejercicios concluidos,
nombramientos, etc. Todos los accionistas tienen derecho a voto, con una
restriccin: slo pueden votar directamente aqullos que renan el
nmero mnimo de acciones que se determine; aquellos accionistas que
posean un nmero inferior de acciones pueden unirse para cubrir dicho
mnimo y votar conjuntamente.
Analizados los derechos que conlleva ser accionista de una empresa se puede
deducir cuales son las intenciones que llevan a un inversor a comprar acciones, que
pueden ser dos:
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Obtener rentabilidad de la inversin Obtener control en una compaa
La rentabilidad de una inversin en acciones se obtiene a travs del cobro de
dividendos, o a travs de la generacin de una plusvala cuando se vende la accin a
un precio superior al que se compr.
Un inversor particular invertir en acciones con la intencin de obtener una
rentabilidad a su inversin, dado que invertir en acciones para obtener el control de
una compaa es el tipo de decisin estratgica que interesa a un inversorinstitucional con unos recursos de capital considerables.
Inversin en acciones a corto plazo
El modelo de inversin que se plantea en este proyecto es la inversin en
acciones a corto plazo, pues es el escenario que se considera ms susceptible de ser
modelado matemticamente.
Un modelo matemtico de prediccin requiere de un escenario en el cual laprediccin a realizar dependa de una serie de variables cuantificables. Se parte del
supuesto de que las variaciones de una accin en el corto plazo estn fuertemente
afectadas por la informacin histrica que se tiene de sta. Esta informacin histrica
se puede resumir en el valor de los diferentes indicadores burstiles que afectan a las
decisiones que toman los intervinientes en el mercado.
Se pretende modelar un escenario en el que se presupone que estos indicadores
burstiles son los que determinan las decisiones de los interventores en el mercado, y
por tanto son indirectamente los causantes de la variacin del precio de una accin.
No se puede decir lo mismo de las variaciones del valor de una accin a medio y
a largo plazo, ya que stas dependen de aspectos ms subjetivos (decisiones
estratgicas de empresas, nivel adquisitivo de las personas, rumores, etc.) que son
difciles de modelar matemticamente. Por esta razn el sistema parte de que el
mejor escenario de prediccin de valores burstiles es el corto plazo.
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La principal ventaja que tiene invertir en bolsa en corto plazo es que se cuenta
con la posibilidad de aprovechar la elevada volatilidad del mercado (volatilidad que
se pretende predecir). Como desventaja, este tipo de inversin acarrea unos costes de
transaccin (pago de comisiones a intermediarios) muy elevados debido al gran
nmero de operaciones que se realizan. Adems la inversin en bolsa en corto plazo
requiere un seguimiento continuo del mercado (ver [RODR04]).
Cuando se ejecutan rdenes (tanto de compra como de venta) hay que pagar una
comisin al intermediario (broker) que las efecta.
1.3 Prediccin de series financieras
El valor de una accin a lo largo del tiempo es una serie temporal. Por tanto, la
prediccin de valores futuros de las acciones consiste en la prediccin de series
temporales. Una serie temporal es una secuencia cronolgica de observaciones de
una variable.
El tiempo se suele observar en pasos de tiempo discretos, luego el valor de una
variable de una serie temporal ser una variable discreta. Cuando se estudia la
variacin de una serie temporal se trata de identificar patrones histricos que puedan
ser tiles en la prediccin. Para tratar de identificar estos patrones se parte de que una
serie temporal est compuesta por:
Tendencias: una tendencia se da cuando los valores de una serietemporal crecen o disminuyen durante largos periodos de tiempo.
Ciclos: un ciclo se refiere a movimientos hacia arriba o hacia abajoalrededor del nivel de tendencia.
Estacionalidades:patrones que se repiten cada determinado tiempo. Aleatoriedades:son movimientos irregulares en una serie de tiempo que
no siguen un patrn regular, ni reconocible.
Antes de nombrar los distintos modelos que existen para la prediccin de seriestemporales, es necesario identificar las propiedades que tiene una serie temporal que
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represente el valor de una accin a lo largo del tiempo. Este tipo de series son
conocidas como series financieras.
Series financieras
Las principales caractersticas de las series financieras son (ver [CLEM03]):
Son procesos prcticamente aleatorios. Cambian sus propiedades estadsticas a lo largo del tiempo. Son series con elevado nivel de ruido, ya que existe una gran cantidad de
aleatoriedad en las variaciones da a da.
La aparicin de tcnicas de prediccin pasa a ser parte del proceso apredecir, puesto que influir en la toma de decisiones de los inversores.
La prediccin de valores futuros de series financieras es un problema difcil,
dado que debera tener en cuenta todos los parmetros que determinan las
expectativas de los intervinientes en el mercado, y estos parmetros suelen ser de
carcter psicolgico e imposibles de cuantificar.
Lo que s es cierto es que muchas de las expectativas que genera el valor de una
accin se deben a la informacin histrica que se conoce de ella. Todos los decisores
disponen de esta informacin, luego como se coment en el apartado anterior, se
puede llegar a modelar la prediccin de una serie financiera considerando que
depende de esta informacin histrica disponible.
Modelos de prediccin de series financieras
Cuando se trata de modelar series financieras, se plantea modelar un problema
inverso, es decir, dada la evolucin de un sistema (serie de datos compuesta por la
variacin de una accin a lo largo del tiempo) construir un modelo que pueda haberla
originado (modelo generador de datos). Si se determina la funcin que puede dar
origen a esta evolucin, se dispondr de un posible modelo de prediccin. Para
estimar esta funcin se separan los datos en dos grupos: el primero se utilizar para
llevar a cabo una interpolacin o aproximacin de la funcin desconocida (conjunto
8/13/2019 Sistema de inversin en bolsa a corto plazo
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20Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
de entrenamiento) y el segundo para evaluar la bondad del ajuste mediante los
errores de prediccin (ver [OLME04]).
Los primeros modelos de prediccin de series temporales que se desarrollaron
fueron los modelos ARMA (modelos autoregresivos y de medias mviles) y ARIMA
(modelos autoregresivos, integrados de medias mviles). Estos modelos trataban de
modelizar la evolucin de una serie temporal empleando funciones lineales cuyos
parmetros dependan de medias mviles y autorregresiones. Estos modelos tienen
una serie de inconvenientes como son su incapacidad de ajustar comportamientos
irreversibles en el tiempo, asimtricos o irregulares. Lo cierto es que no dejan de sermodelos lineales incapaces de detectar relaciones no lineales (ver [CRUZ04]). (Dado
que el sistema no utiliza estos modelos de prediccin, no es objeto de este documento
el realizar un anlisis descriptivo de estos).
Debido a los inconvenientes que tenan los modelos lineales de prediccin, se
empezaron a desarrollar modelos de prediccin no lineales. Los modelos de
prediccin no lineales que mejores resultados proporcionan son los que se
desarrollan en el campo de las redes neuronales. Estos modelos tienen la capacidad
de explorar de forma adaptativa una gran cantidad de modelos potenciales.
A partir de aqu se puede decir que actualmente existen dos vas para tratar de
predecir valores futuros de series financieras (ver [OLME04]):
Va compresin: tratar de entender el comportamiento de una seriefinanciera utilizando la reconstruccin del espacio de estados (modelos
ARMA y ARIMA).
Va aprendizaje: desarrollar modelos utilizando un enfoque de redes,desarrollando un algoritmo que imite el comportamiento de la serie
financiera.
La experiencia de anteriores estudios indica que la utilizacin de redes
neuronales incrementa la precisin en la prediccin de series financieras. Por esto
este proyecto aplica las redes neuronales para realizar las predicciones de lascotizaciones.
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21Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Es importante sealar que la utilizacin de redes neuronales tiene un
inconveniente: se pierde la claridad de la que se dispona en los modelos lineales en
cuanto a cules son los parmetros que determinan el modelo de prediccin, y cmo
cambia ste al variar aquellos.
1.4 Objetivos del proyecto
El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un sistema de inversin en
bolsa a corto plazo que trabaje en tiempo real con la Bolsa (realizando operaciones
de compra y venta de acciones) permitiendo obtener beneficios sin correr riesgosdemasiado elevados. Otros objetivos que se derivan de este objetivo principal son:
Estudio de las redes neuronales artificiales y de su implementacin en unsistema de prediccin burstil.
Estudio estadstico de la bolsa tratando de identificar las causas de susmovimientos y tendencias.
Desarrollo de un sistema de prediccin y de toma de decisiones que opere conla bolsa en tiempo real.
Obtener un manejo de Matlab y Visual Chart a nivel profesional.
1.5 Metodologa y recursos utilizados
Para desarrollar el sistema de inversin en bolsa se van a seguir los siguientes
pasos:
1. Anlisis de las entradas al modelo. Decidir cules van a ser y cmo sevan a obtener.
2. Programacin de una red neuronal que sea capaz de predecir valoresfuturos de la bolsa a partir de las entradas del modelo.
3. Incluir la red neuronal en un sistema que trabaje en tiempo real con labolsa.
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22Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Para desarrollar este proyecto se han empleado los siguientes recursos:
Matlab. Se programa en Matlab la obtencin de
las entradas al modelo, la red neuronal y el sistema de
toma de decisiones.
Visual Chart. Se utiliza Visual Chart para la
obtencin de datos histricos y de datos en tiempo
real. Tambin se utilizar este programa para ejecutarlas rdenes de compra y venta de acciones.
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23Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
2. Anlisis de lasentradas al modelo:
2.1 Introduccin2.2 Obtencin de datos histricos
2.3 Lista de entradas al modelo
2.4 Indicadores burstiles
2.5 Coeficiente de variacin de un indicador respecto al precio de unajjjjjjaccin
2.6 Rutina de creacin de entradas
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24Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
2.1 Introduccin
En esta seccin se van a analizar las entradas al modelo, es decir, las entradas
que va a utilizar la red neuronal para realizar predicciones.
Ilustracin 1: Estructura bsica del modelo
Las entradas que en este captulo se exponen representan la informacin histrica
que todo inversor dispone a la hora de tomar una decisin. El valor futuro de una
accin depende de las decisiones de los inversores y estas estn condicionadas en
cierto modo por la informacin histrica de la que se dispone.
Se van a realizar predicciones cada 5 minutos, luego cada 5 minutos se debern
de calcular nuevas entradas al modelo.
Las empresas que se van a analizar en este proyecto son 20 empresas del IBEX-
35 de las que se dispone de informacin burstil intradiaria a travs de la plataforma
Visual Chart. Se ajustar una red neuronal para predecir los valores de las acciones
de cada una de estas empresas. Por lo tanto, el sistema tendr un total de 20 redes
neuronales independientes para predecir las 20 empresas.
Entradas a el
modelo de
prediccin
Red
NeuronalPrediccin
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25Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Ilustracin 2: 20 redes neuronales
A continuacin se muestra la lista de las 20 empresas analizadas.
Nemnico Empresa ndice
'ACS.I' ACS 1
'ACX.I' Acerinox 2
'ANA.I' Acciona 3
'BBVA.I' BBVA 4
'BKT.I' Bankinter 5
'ELE.I' Endesa 6
'FCC.I' FCC 7
'FER.I' Ferrovial 8
'GAM.I' Gamesa 9
'GAS.I' Gas natural 10
'IBE.I' Iberdrola 11
'IBLA.I' Iberia 12
'IDR.I' Indra 13
'ITX.I' Inditex 14
'POP.I' Popular 15
'REE.I' Red elctrica 16
Entradas empresa
1
Entradas empresa
2
Entradas empresa
20
Red
neuronal
empresa 1
Red
neuronal
empresa 2
Red
neuronal
empresa 20
.. ..
Prediccin
empresa 1
Prediccin
empresa 2
Prediccin
empresa 20
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'REP.I' Repsol 17
'SAN.I' Santander 18'TEF.I' Telefnica 19
'UNF.I' Unin Fenosa 20
Tabla 1: Empresas analizadas
Grficos burstiles
La informacin histrica de la bolsa se suele representar por medio de grficos
burstiles.En este captulo se van a analizar diferentes grficos, por lo que conviene
realizar una introduccin terica de las caractersticas de stos.Un grfico burstil
representa el valor de una accin a lo largo del tiempo. El intervalo de tiempo
utilizado para realizar el grfico depende de la compresin de los datos: intradiaria,
diaria, semanal, cuatrimestral o anual. Los datos necesarios para este proyecto son de
compresin intradiaria. Unos datos con compresin intradiaria se caracterizan por
estar divididos en periodos de 5 minutos.
Existen muchos tipos de grficos burstiles, en esta introduccin se van explicar
los tres ms comunes: lineal, barras y candelabro.
Grfico lineal
Muchos inversores consideran que el valor de cierre es ms importante del
periodo. Este grfico une los puntos de cierre de cada uno de los periodos.
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27Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Grfico 1: Grfico lineal de Endesa 14/05/08 (Elaboracin propia con Vi sual Char t)
Grfico de barras
Es el grfico burstil ms popular y ser el que ms se va a utilizar en este
documento. Representa el valor de apertura, de cierre, mximo y mnimo de la
accin en cada periodo. El mximo y el mnimo estn representados en el punto
superior e inferior de la barra respectivamente. El valor de apertura es representadomediante una lnea horizontal a la izquierda de la barra, y el valor de cierre es
representado mediante otra lnea horizontal a la derecha de la barra.
El siguiente grfico muestra los datos del grfico anterior mediante un grfico de
barras.
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28Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Grfico 2: Grfico barras de Endesa 14/05/08 (Elaboracin propia con Vi sual Char t)Grfico candelabro
Este grfico representa cada periodo mediante una caja con dos lneas verticales
de la siguiente manera:
Ilustracin 3: Grfico candelabroLas cajas negras implican que el valor de cierre es inferior al de apertura. La
ventaja de este tipo de grfico est en que se identifica rpidamente los periodos en
los que la accin ha bajado y en los que la accin ha subido.
El siguiente grfico muestra los datos del grfico anterior mediante un grfico de
tipo candelabro.
Open (apertura)
Low (mnimo)
Close (cierre)
High (mximo)
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Grfico 3: Grfico candelabro de Endesa 14/05/08 (Elaboracin propia con Visual Char t)
2.2 Obtencin de datos histricos
Todas las entradas se obtienen a partir de datos histricos. Estos datos histricos
se obtienen del programa Visual Chart y posteriormente se tratan para que sean
homogneos. Los datos homogneos son aquellos en los que en cada periodo setiene informacin sobre las 20 empresas.
La obtencin de las entradas se programa en Matlab. La estructura de los datos
necesaria para obtener las entradas consiste en una variable .mat de Matlab del tipo
structure. Esta variable consiste en una matriz en la que cada celda contiene los datos
histricos de una empresa. Ser una matriz fila de 20 columnas.
Los datos histricos de cada empresa se organizan en forma de matriz de 7
columnas y n filas. Las siete columnas sern: fecha, hora, open high, low, close; y las
filas representarn los distintos periodos.
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30Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Ilustracin 4: Estructura de los datos histricos necesarios
Open valor de la accin al comienzo del periodo
High valor mximo que toma la accin en el periodo
Low valor mnimo que toma la accin en el periodo
Close valor de la accin al finalizar el periodo
Volume n de ttulos negociados en el periodo
El valor de una accin es una variable discreta que ha de estudiarse en intervalos
concretos de tiempo (por esto el valor de apertura de un periodo no tiene porque
coincidir con el valor de cierre del periodo anterior).
Los datos intradiarios que proporciona Visual Chart estn compuestos por
periodos de cinco minutos, empezando el da a las 9:05 y terminando a las 17:30.
Cada da est compuesto por 102 periodos.
Cuando se necesiten datos para crear las entradas necesarias para la red neuronal,
se tendr que descargar un conjunto de datos histricos lo suficientemente alto
(20.000 periodos por ejemplo). Visual Chart trabaja con grficos y estos se pueden
exportar en formato de texto. Es necesario tratar estos datos para que sean
homogneos.
,,,,,,,,,
ALT.MC,I,20060711,171500,36.55,36.58,36.54,36.55,18473,0
ALT.MC,I,20060711,172000,36.55,36.64,36.55,36.64,33055,0
Fecha Hora Open High Low Close Volume
ammdd hhmm ##.## ##.## ##.## ##.## ##.##
ammdd hhmm ##.## ##.## ##.## ##.## ##.##
Empresa 1 (ACS) Empresai Empresa 24 (Unin Fenosa)
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31Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
ALT.MC,I,20060711,172500,36.64,36.64,36.56,36.60,31446,0
ALT.MC,I,20060711,173000,36.55,36.62,36.50,36.57,369817,0
ALT.MC,I,20060712,090500,36.51,36.64,36.51,36.64,10645,0
ALT.MC,I,20060712,091000,36.58,36.58,36.45,36.47,8109,0
ALT.MC,I,20060712,092500,36.46,36.46,36.46,36.46,150,0
ALT.MC,I,20060712,093000,36.48,36.48,36.48,36.48,1769,0
ALT.MC,I,20060712,093500,36.55,36.58,36.49,36.49,10131,0
ALT.MC,I,20060712,094000,36.49,36.59,36.47,36.47,5954,0
ALT.MC,I,20060712,095000,36.49,36.53,36.49,36.53,1366,0
Para homogeneizar los datos se ha programado en Matlab una funcin
homogeniza, que rellena los huecos de informacin suponiendo que en los periodos
en los que no se dispone de informacin, el valor de la accin no vara y no se
negocia ningn ttulo.
La accin de homogenizar datos puede entorpecer la prediccin si se tiene
demasiados huecos de informacin. Por este motivo se han escogido 20 empresas
que no suelen presentar demasiados huecos de informacin.
Para homogenizar los datos es necesario seguir los siguientes pasos:
1. Descargar los grficos de las 20 empresas de Visual Chart en archivo .txt2. Ejecutar la funcin homogenizaen Matlab
Se han descargado datos histricos intradiarios de 24 empresas del IBEX-35
desde el da 1 de Mayo de 2006 hasta el 5 de Junio de 2008. A continuacin se
muestran los porcentajes de periodos en los que se dispone de informacin en los
datos de cada una de las 24 empresas.
Dnde est el periodo
de las 9:45?
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32Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Grfico 4: Porcentaje de periodos en los que se dispone de informacin
Este estudio ha servido para seleccionar las 20 empresas que se van a emplear
para realizar predicciones. Se han seleccionado las 20 empresas en las que se dispone
de informacin en ms de un 93% de los periodos (rectngulos azules del grfico).
Otras empresas como NH, Metrovacesa, Sogecable y Abengoa, no se hanseleccionado al presentar elevados huecos de informacin (rectngulos rojos).
El disponer de datos histricos completos en base intradiaria es crtico para
realizar un entrenamiento correcto de las redes neuronales, ya que cuando existen
muchos periodos en los que no se dispone de informacin y se supone que el valor de
la accin no vara, se obtienen series financieras que no representan la verdadera
variacin del valor de un accin.
Un procedimiento para rellenar huecos de informacin consiste en simular
mediante el modelo de prediccin los valores que deberan darse. Pero dado que las
empresas estudiadas tienen slo un 0.5% de huecos de informacin, se ha decidido
ignorarlos.
Una vez se tienen los datos histricos de todas las empresas homogenizados ya
se pueden obtener las entradas al modelo.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
% de peridos en los que se dispone de informacin
N de periodos estudiados: 54.468
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33Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
2.3 Lista de entradas al modelo
En este apartado se presenta la lista de entradas al modelo. El estudio de las
posibles entradas al modelo ha partido delproyecto de fin de carrera: Aplicacin del
perceptrn multicapa a la compra-venta de acciones de bolsa a corto plazo, de
Toms Malaver (ver [MALA07]).
Partiendo de las entradas al modelo de Toms Malaver, se han desarrollado
diferentes estudios empricos que han concluido con la incorporacin de nuevas
entradas y con la eliminacin de otras existentes.
Entrada 1 Close (t-1)
Entrada 2 Open (t-1)
Entrada 3 Open (t-2)
Entrada 4 Open (t-3)
Entrada 5 Open (t-5)
Entrada 6 Open (t-7)Entrada 7 Open (t-9)
Entrada 8 Open (t-11)
Entrada 9 Open (t-13)
Entrada 10 Open (t-15)
Entrada 11 Open (t-17)
Entrada 12 Pendiente de los 4 ltimos precios de apertura
Entrada 13 Pendiente de los 2 ltimos precios de apertura
Entrada 14 Media exponencial* de los ltimos 14 precios de apertura
Entrada 15 Media mvil* de los ltimos 26 precios de apertura
Entrada 16 Media mvil* de los ltimos 7 precios de apertura
Entrada 17 Media mvil* de los ltimos 42 precios de apertura
Entrada 18 Valor del ADX*
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34Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Entrada 19 Coefi ciente de vari acin del ADX r especto al precio de apertur a*
Entrada 20 Valor del MACD*Entrada 21 Valor de SIGNAL *
Entrada 22 Coefi ciente de variacin del MACD respecto al precio deapertura*
Entrada 23 Coefi ciente de vari acin del OBV respecto al precio de apertur a*
Entrada 24 Valor del RSI *
Entrada 25 Coefi ciente de vari acin del RSI respecto al precio de apertur a*
Entrada 26 Valor del CCI *
Entrada 27 Coefi ciente de vari acin del CCI respecto al precio de apertur a*
Entrada 28 Valor de la cur va K del Estocstico*
Entrada 29 Diferencia entre las dos curvas del Estocstico (K-D)*
Entrada 30 Coeficiente de vari acin de la curva K del Estocstico respecto alprecio de apertu ra*
Tabla 2: Lista de entradas al modelo *Ver apartados: I ndicadores Bursti les y Estudio de las vari aciones de
los indicadores respecto al precio
2.4 Indicadores burstiles
En este apartado se van a analizar los indicadores burstiles que se han incluido
como entradas al modelo. Se han consultado diferentes fuentes de informacin
referentes a indicadores burstiles (ver [EVEL06] y (ver [MALA07]), pero la fuente
ms completa y de la que se ha obtenido toda la informacin para la elaboracin de
este apartado, ha sido la que se encuentra en la pgina web www.stockcharts.com.
ADX (movimiento direccional)
Introduccin
El ADX (Average Directional), es un indicador que se utiliza para conocer si un
valor est en tendencia o no y determinar la fortaleza de la misma. El ADX oscila
entre valores comprendidos entre 0% y 100%, y cuanto ms elevado sea su valor ms
fuerte ser la tendencia que representa. Valores del ADX por encima de 60 sonextraos, y normalmente se considera que un ADX mayor que 40 ya est
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35Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
representando una fuerte tendencia. Por otro lado valores inferiores al 20
representarn tendencias muy dbiles.
El valor del ADX va a representar la fortaleza de la tendencia. Para saber si esta
es bajista o alcista se tiene que observar el valor de +DI y DI que son dos
parmetros que se utilizan en el clculo del ADX.
Clculo
El ADX se sirve de los siguientes parmetros para determinar la fortaleza de la
tendencia:
DM(Directional movement, movimiento direccional) TR (True range, amplitud verdadera) DI(Directional Indicator, indicador direccional)El DM es la diferencia entre el mximo (o mnimo) de un periodo y el mximo
(o mnimo) del periodo anterior. Si el mximo del periodo es mayor que el mximodel periodo anterior, se tendr un DM positivo (+DM); si el mnimo del periodo es
menor que el mnimo del periodo anterior se tendr un DM negativo (-DM). Si el
precio de un periodo cae dentro del periodo anterior entonces no se tiene DM; y si el
precio del periodo se mueve en un rango superior o inferior al mismo se considerar
el mximo de +DM yDM.
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36Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Ilustracin 5: Clculo del Directional Movement
+ = 1 = 1 + = = 0El TR de un periodo se define como el mximo valor de los siguientes:
Diferencia entre el mximo y el mnimo de un periodo. Diferencia entre el mximo del periodo y el valor de cierre del periodo
anterior.
Diferencia entre el valor de cierre del periodo anterior y el mnimo delperiodo.
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37Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
1 = 2
=
1
=
(
1,
2,
3)
3 = 1 El DIse representar como por +DI si el valor se mueve al alza y por DI si el
valor se mueve a la baja (que se comprueba observando el signo del DM):
TR
DMDI
TR
DMDI
J. Welles Wilder, inventor del ADX, recomienda trabajar con los 14 ltimos
periodos para poder obtener un resultado suficientemente representativo.
De este modo se calcula el +DM(14) como la suma de los +DM de los 14
ltimos periodos, y DM(14) como la suma de los DM de los catorce ltimos
periodos. Anlogamente, se tendr TR(14) como la suma de los rangos verdaderos de
los catorce ltimos periodos. +DI(14) yDI(14) se calcularan entonces como:
)14(
)14()14(
TR
DMDI
)14(
)14()14(
TR
DMDI
Con +DI(14) y conDI(14) ya se podr obtener el indicador ADX(14) como:
))14(())14((
))14(())14(()14(
DIDI
DIDIADX
El numerador de esta ecuacin representa la fuerza de la tendencia, ya que es la
diferencia entre las dos tendencias (alza y baja), y el denominador normaliza por el
nmero de periodos que se est trabajando.
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38Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Razonamiento econmico
Grfico 5: Ejemplo1 ADX (F uente: www.stockchar ts.com)
La siguiente figura muestra dos grficas: la superior indica el valor de la accin
de Intel a lo largo del tiempo, y la inferior que muestra los valores que van tomando
el ADX (negro), el +DI (verde) y elDI (rojo). Se observan dos periodos en los que
el ADX supera 40 luego identificamos dos fuertes tendencias.
A continuacin se va a explicar cmo esta informacin se puede traducir en
rdenes de compra y venta.
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39Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Grfico 6: Ejemplo2 ADX (Fuente: FxStreet)
La grfica de la parte inferior de esta figura, muestra los valores que van
tomando +DI, -DI y ADX, a lo largo de los periodos estudiados. Para explicar lasrdenes de compra-venta se va a estudiar las 4 zonas marcadas en la grfica.
Zonas 1 y 3rdenes de venta. -DI corta a +DI con un ADX superior al25%, luego se puede deducir que va a empezar una tendencia bajista (ms
fortalecida en 3 que en 1). La accin correcta sera la de vender valores ya
que estos parece que van a bajar.
Zona 2 rdenes de compra. +DI corta a DI y empieza a aumentar ladiferencia entre las dos curvas, esto unido a que la curva del ADX empieza a
aumentar, hace que se pueda deducir que se est ante una tendencia alcista
que se va fortaleciendo. La accin correcta sera la de comprar acciones.
Zona 4 ADX>40. Cuando el ADX se mantiene un cierto tiempo porencima del 40 nos da una seal de posible agotamiento del movimiento
direccional, ya que los mercados no son tan tendenciales durante mucho
tiempo.
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40Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Programacin
El valor que toma el ADX va a depender de la longitud de los periodos con los
que se est trabajando. Dependiendo del tipo de decisiones que se quieran tomar se
escoger un periodo u otro:
Toma de decisiones a largo plazoperiodos de 1 mes Toma de decisiones a medio plazoperiodos de 1 semana 1 da Toma de decisiones a corto plazoperiodos de 5 minutosComo se estn realizando predicciones a corto plazo, se tomarn periodos de 5
minutos, por este motivo el ADX podr variar mucho en un da ya que este
contempla 103 periodos de 5 minutos.
Se ha programado en Matlab una funcin ADX de la forma:
Ilustracin 6: Funcin ADX
La ilustracin 6 representa el esquema de entradas y salidas de la funcin ADX.
Los tems verde y rojo representan respectivamente las entradas y las salidas de la
funcin; el tem central contiene el nombre de la funcin. Tambin se representa el
formato y la dimensin de las entradas y salidas.
M_datos(datos histricos) ADX M_Adx
Fecha Hora Open High Low Close Volume
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
fecha hora +DI(14) -DI(14) ADX
##### #### #### #### ####
##### #### #### #### ####n-14 periodos
Periodo 1
Periodo n
Periodo 15
Periodo n
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41Juan Hornedo Lpez-Ibor: Sistema de Inversin en Bolsa a Corto Plazo
Este tipo de esquema se va a utilizar a lo largo de todo el documento cada vez
que se describa el esquema de entradas y salidas de una funcin.
Como se deduce del clculo para determinar el ADX de un periodo, es necesario
tener un mnimo de 14 periodos anteriores. Por esto la matriz de salida de la funcin
ADX no da resultados para los primeros 14 periodos de la matriz de datos que se
utiliza como entrada a la funcin.
Ejemplo
En este ejemplo vamos a representar las cotizaciones de Acerinox (ndice deempresa 2) a lo largo de los das 14 y 15 de Enero contrastndolas con los valores
que ha ido tomando el indicador ADX.
Grfico 7: Ejemplo3 ADX en Acerinox (Elaboracin propia con Vi sual Char t)
En este ejemplo se observa que el estudio del ADX hubiese servido para la
prediccin de la bajada brusca que ocurre entre las horas 14:00 y 15:10 del 15 de
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Febrero. A las 14:00 del 15 de Febrero, el ADX empieza a tomar valores por encima
de 40 y la cotizacin est bajando. Como el ADX est por encima de 40, estar
indicando una fuerte tendencia bajista. Esta tendencia de bajista la predecimos
mientras el ADX es mayor que 40. Se observa como a las 15:10 el ADX deja de ser
superior a 40 luego ya no se est en una tendencia fortalecida y no podemos predecir
si la accin va a seguir bajando.
Ntese que el ADX no ha identificado la tendencia bajista que se da al principio
del da 14 de Febrero. Esto se debe a que en muchas ocasiones los datos anteriores
que se utilizan en el clculo del ADX son muy voltiles y hacen que no se distinganalgunas tendencias.
MACD (convergencia-divergencia del promedio mvil)
Introduccin
El MACD (Moving Average Convergence/Divergence) es un indicador que trata
de identificar la tendencia en una cotizacin. Este indicador fue desarrollado por
Gerald Appel. Este indicador se vale de medias mviles para identificar la tendencia.El MACD se representa grficamente mediante dos curvas: rpida y lenta.
Clculo
Su expresin estndar consiste en que la curva rpida (llamada MACD y
representada como una lnea continua) venga dada por la expresin:
)12.(.)26.(. ExpMedExpMedMACD
Y la curva lenta (llamada Signaly representada por una lnea discontinua) venga
dada por la expresin:
))9(.(. MACDExpMedSignal
Donde:
Med.Exp.Media exponencial
Se utiliza la media exponencial, porque da ms importancia a los ltimosvalores. La expresin de la media exponencial es:
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)(.),0.(.
__
_1
_
),1.(.1
2),1.(.)(),.(.
NSimpleMedNExpMed
periodosdenmeroN
anteriorperiodot
actualperiodot
NtExpMedN
NtExpMedtprecioNtExpMed
Ejemplo: Med.Exp.(4)
Ilustracin 7: Ejemplo del clculo de la Media Exponencial
Razonamiento econmico
Cuando se estudia el MACD se representan dos curvas: SIGNAL(curva ms
lenta) y MACD (curva ms rpida). Una vez representadas las dos curvas, la
informacin que se puede obtener de ellas es:
Lnea rpida (MACD) Se mueve por encima y por debajo de 0.Cuando supera al cero significa que comienza una temporada alcista, y
cuando empieza a moverse debajo de 0, significa que comienza una
temporada bajista.
Cruces de la lnea rpida (MACD) con la lnea lenta (SIGNAL) Cuando la curva rpida supera a la lnea lenta se interpreta como una
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seal de compra (empieza temporada alcista), y cuando la lenta supera a
la rpida se interpreta como una seal de venta (empieza temporada
bajista). Cuanto ms cerca del cero se produzcan estos cruces, ms fiable
ser la informacin que proporcionan. Pues si se cortan cerca de cero
significa que se parte de un periodo estable (poca diferencia entre la
curva rpida y lenta), y si por el contrario se cortan en un punto con
diferencia significativa entre las dos curvas podra tratarse de subidas y
bajadas muy puntuales en un periodo revuelto.
Grfico 8: Ejemplo1 MACD (Elaboracin propia con Vi sual Char t)
En esta figura se muestran las rdenes de compra y venta que se generanaplicando los criterios del indicador MACD explicado anteriormente.
Programacin
Se han programado una funcin MACD a la cual se le da una serie de
cotizaciones y devuelve el valor del MACD y de la SIGNAL.
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Ilustracin 8: Funcin MACD
Como se deduce del clculo, para determinar el MACD y la SIGNAL de un
periodo es necesario tener un mnimo de 33 periodos anteriores. Por esto la matriz de
salida de la funcin MACD no incluye los primeros 33 periodos de la matriz datos
histricos.
Ejemplo
En este ejemplo se van a representar los valores de la cotizacin de ACS ( ndice
de empresa 1) y del MACD durante los das 14 y 15 de Abril del 2008. Se observan
las seales de compra y venta que se generan cuando se cruzan las dos curvas del
MACD.
M_datos(datos histricos) MACD M_Macd
n-33 periodos
Periodo 1
Periodo n
Periodo 34
Periodo n
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Grfico 9: Ejemplo2 MACD en ACS (Elaboracin propia con Vi sual Char t)
Si efectuaran las seales, se tendra acciones en los rectngulos verdes y no se
tendran en los rectngulos rojos. De este modo se conseguira generar plusvalas
aprovechando las subidas a corto plazo de la bolsa.
OBV (Balance de volmenes)
Introduccin
El indicador OBV (On Balance Volume, Balance de Volmenes) se utiliza para
determinar el flujo del volumen negociado (Volume) de una accin. El concepto que
hay detrs de este indicador es que el volumen negociado precede al precio, luego si
se estudia los movimientos del volumen negociado se podr predecir variaciones de
tendencia en el precio.
Este indicador fue introducido por Joe Granville en 1963.
Clculo
C
V
C
CV
C
VV
C
No tengo acciones
Tengo acciones
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OBV se calcula aadiendo el volumen de un periodo al volumen acumulado total
cuando la accin cierra a un precio mayor al ltimo cierre, y restando el volumen del
periodo al volumen acumulado cuando la accin cierra a un precio menor que el
ltimo cierre.
Si close (t) > close (t-1) )()1()( tVolumentOBVtOBV
Si close (t) < close (t-1) )()1()( tVolumentOBVtOBV
Si close (t) = close (t-1) )1()( tOBVtOBV
Inicializacin: )0()0( VolumenOBV
Razonamiento econmico
El OBV va a ser un indicador cuyo valor ir variando a lo largo del tiempo,
dependiendo de si el precio de la accin va aumentando y del volumen de cada
periodo.
Se deduce que cuando el volumen cae o sube dramticamente sin que en el
precio de la accin se produzcan cambios importantes, el precio de la accin est
propenso a descender o subir. Si el volumen de una accin est aumentando significa
que muchos inversores se estn interesando en comprar la accin y que llegar un
punto en el cual el precio empiece a aumentar como consecuencia de un aumento de
la demanda. Por el contrario si el volumen empieza a descender (los inversores no se
estn interesando por el valor) el precio de la accin tender a caer (poca demanda,
luego el precio disminuir).
Para trabajar con este indicador se elaboran dos grficos, uno con la variacin de
la cotizacin de una accin y otro con la variacin del valor del OBV a lo largo de
tiempo. Cabe notar que para obtener informacin del OBV hay que fijarse en la
tendencia del valor de OBV (el valor numrico en concreto que tenga en un instante
determinado no aporta informacin) pues lo que interesa es ver los incrementos y
decrementos en el volumen.
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Grfico 10: Ejemplo1 OBV (Fuente Tr adeStation)
En este grfico se muestra la variacin del ndice Dow Jones desde Diciembre
del 2000 hasta Octubre de 2001 con su respectivo OBV. Se observa cmo se pueden
predecir ciertas tendencias en el precio a partir de la informacin de la curva delOBV (pues las mismas tendencias que se dan en el OBV se dan el precio un poco
ms tarde). En este ejemplo se observa cmo el OBV detecta el fin de la tendencia
alcista antes de que esta suceda.
Las rdenes de compra y de venta que se pueden generar con el OBV son las
siguientes:
Orden de compra El precio de una accin permanece constante a la vezque empieza a aumentar el OBV. Esto indica que la gente est comprando
esta accin y que su valor subir.
Orden de venta El precio de una accin est aumentando y el OBV estdisminuyendo. Esto indica que la accin a estar sobrevalorada, pues tiene un
precio que no se corresponde con su demanda y que tender a bajar su valor.
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Programacin
Se ha programado una funcin en OBV en Matlab que obtiene el OBV a partir
de las cotizaciones de un valor en cada instante.
Ilustracin 9: Funcin OBV
Esta funcin calcula el valor puntual del OBV en cada periodo. Como secoment anteriormente, lo que aporta informacin es la tendencia del OBV no el
valor puntual; pero para calcular la tendencia es necesario los valores puntuales. A
partir de estos valores se realizar una estimacin de la tendencia (ver apartado 2.5,
pgina 60).
Ejemplo
En este ejemplo se va a representar las cotizaciones y los valores del OBV de
Acerinox durante los das 4, 7 y 8 de Abril del 2008.
M_datos(datos histricos) OBV M_Obv
Fecha Hora Open High Low Close Volume
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
fecha hora OBV
##### #### ####
##### #### ####
n
Periodo 1
Periodo n
Periodo 1
Periodo n
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Grfico 11: Ejemplo2 OBV (Elaboracin propia con Vi sual Char t)
En este el grfico se detectan dos rdenes de compra en dos puntos. En estos
puntos el OBV tiene una tendencia positiva y la accin en ese punto lleva 2 o ms
periodos permaneciendo constante.
De haberse efectuado cualquiera de las dos rdenes de compra se hubiese
generado una plusvala, pues en los dos casos la accin incrementa su valor
inmediatamente despus.
RSI (ndice relativo de fuerza)
Introduccin
El RSI (Relative Strengh Indicator) fue desarrollado por J. Welles Wilder en
1978. El RSI compara la magnitud de las recientes ganancias de una cotizacin con
la magnitud de sus recientes prdidas. Esta informacin la expresa mediante un
porcentaje. Wilder recomienda trabajar con los 14 ltimos periodos.
Para determinar la ganancia o prdida de una cotizacin en un periodo
determinado, slo se precisa del valor de cierre del periodo actual y del valor de
cierre del periodo anterior. La magnitud de las recientes prdidas/ganancias se
compra
compra
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determina a partir de los valores de las prdidas y ganancias de los ltimos 14
periodos.
Clculo
Para calcular el RSI hay que realizar las siguientes operaciones:
= 1 1 = 0 < 1
=
1
70%), y se tiene una tendencia positiva se podr decir que la
accin est en tendencia de aumentar su valor. Si por el contrario se est en un
perodo alcista pero la divergencia es negativa se dir que la accin puede empezar a
disminuir su valor.
Una forma de caracterizar los distintos valores que toma el RSI, es nombrar a los
valores RSI mayores que el 70% como sobrecomprados (overbought), y valores del
RSI inferiores al 30% como sobrevendidos (oversold).
Valor sobrecomprado hay ms inversores que quieren comprar queinversores que quieren vender, luego el precio tender a aumentar su
valor
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Valor sobrevendido hay ms inversores que quieren vender queinversores que quieren comprar, luego el precio tender a reducir su
valor.
Grfico 12: Ejemplo1 RSI (F uente StockCharts)
En el ejemplo de la figura se observa como en la segunda quincena de diciembre
la accin empieza a estar sobrecomprada y su valor empieza a aumentar, luego
cuando la tendencia del RSI se vuelve negativa empieza a bajar. Tambin se observa
que a mediados de mayo se est en un periodo alcista pero con tendencia del RSI
negativa, luego se podra haber anticipado la cada del periodo siguiente a la lnea
roja.
Programacin
Se ha programado una funcin RSI en Matlab que calcula el RSI utilizando las
frmulas matemticas descritas anteriormente. Esta funcin recibe datos histricos y
devuelve los valores del RSI en cada periodo.
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Ilustracin 10: Funcin RSI
Es importante resaltar que para tener datos fiables del RSI es necesario disponer
de un conjunto de datos histricos suficientes (50 periodos anteriores suelen ser
suficientes).
Ejemplo
Grfico 13: Ejemplo2 RSI (Elaboracin propia con Visual Chart)
En este ejemplo (ACS) se puede observar como con la ayuda del RSI podemos
tomar decisiones acertadas.
M_datos(datos histricos) RSI M_Rsi
Fecha Hora Open High Low Close Volume
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
fecha Hora AvgGain AvgLoss RSI
##### #### #### #### ####
##### #### #### #### ####
n-14 periodos
Periodo 1
Periodo n
Periodo 15
Periodo n
A
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En el periodo A se podra comprar acciones de la empresa porque se est en un
perodo alcista con tendencia positiva. Se observa como dos periodos despus la
accin sube y se hubiese ganado una plusvala considerable.
CCI (ndice de commodities)
Introduccin
El CCI (Commodity Chanel Index) es un indicador desarrollado por Donald
Lambert que trata de identificar los ciclos de las commodities. Entiendo commodity
como cualquier accin o bono, en este caso.
Este indicador supone que el valor de una accin es de algn modo cclico, y que
por tanto los mximos y mnimos llegan en intervalos peridicos. Lambert
recomienda usar un tercio de un ciclo completo (de mnimo a mnimo o de mximo a
mximo) como longitud de los intervalos con los que se va a trabajar (ntese que la
determinacin de la longitud del ciclo es subjetiva e independiente al clculo del
CCI). Si tenemos que un ciclo completo se da en 60 das (se da un mximo o un
mnimo cada 60 das), entonces los intervalos de trabajo sern de 20 das.
Clculo
Para el clculo del CCI hay que realizar las siguientes operaciones:
= +
+
3 = =1
=
=
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= 0.15 Como se observa en las ecuaciones, el CCI no es ms que realizar una
normalizacin del TP de un periodo t, con la media y la desviacin tpica de los TP
de los periodos anteriores (tpicamente 20 periodos anteriores). Con la salvedad de
que multiplicamos el denominador por una constante de 0.15, esta constante se
utiliza para que el 70%-80% de los valores del CCI caigan en un rango comprendido
entre el -100 y el 100, y tener as una referencia fcil de comparacin. El porcentajede valores del CCI que caigan entre el -100 y el +100 depender del nmero de
periodos utilizados.
En el clculo del CCI que se ha realizado en este modelo se ha supuesto una
longitud periodo de 20 periodos de 5 minutos, es decir de 1h y 40 minutos. Puede
parecer una longitud muy pequea, pero como se estn realizando predicciones
extremadamente cortoplacistas, se requiere de variaciones representativas de los
indicadores a nivel intradiario para poder disponer de entradas lo suficientementedistintas en cada periodo.
Razonamiento econmico
La constante de valor 0,15 antes comentada haca que el 70/80% de los valores
cayeran entre -100 y +100, y que el 30/20% caer fuera de este rango. Cuando el CCI
es mayor que 100 significar que el TP (True Price) del periodo es
considerablemente superior a los anteriores TP, y que se est ante el comienzo de unatendencia alcista. Por el contrario si el TP es menor que -100 significar que el TP
del perodo es considerablemente menor que los anteriores TP y que se est ante el
comienzo de una temporada bajista.
Luego las rdenes de compra y venta de este indicador sern:
Si CCI>100 comprar acciones Si CCI
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Grfico 14: Ejemplo CCI (Elaboracin propia con Visual Chart)
En este ejemplo se recalca un periodo (12:20) en el cual se tomara una decisin
de compra basndose en el valor del CCI. En este periodo se tiene un CCI superior al
100 y con tendencia positiva, luego se compraran acciones. Se observa como la
compra de acciones a las 12:20 generara una importante plusvala al subir la accin
bastante a las 12:30.
Estocstico
Introduccin
Este indicador fue desarrollado por George C. Lane en el ao 1948. El
estocstico (stochastic) es un indicador que muestra la localizacin del actual cierre
con respecto al mximo/mnimo alcanzado en una serie de periodos anteriores.
Niveles de cierre que estn cerca del mximo indican acumulacin (presin de
compradores) y los niveles de cierre que estn prximos al mnimo indican
distribucin (presin de vendedores).
Clculo
% = 100 1
12:20
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14 % = %, 3%Klnea rpida del estocstico
%Dlnea lenta del estocstico
Razonamiento econmico
El estocstico utiliza fundamentalmente los valores que toma %K para la
obtencin de informacin.
Lecturas por encima del 80% son consideradas puntos en los que la accin est
sobrevendida (overbought)y lecturas por debajo del 20% son consideradas puntos en
los que la accin est sobrecomprada (oversold). Sin embargo Lane crea que una
medida por encima del 80% no significaba necesariamente que fuese a comenzar un
periodo bajista y que una medida por debajo del 20% no significaba necesariamente
el comienzo de un periodo alcista. Para obtener una seal ms fiable es necesario
observar tambin la pendiente de las curvas. Una vez el indicador llega a niveles desobrecompra es bueno esperar a tener una pendiente negativa para establecer cuando
comienza el periodo bajista, y viceversa.
Los valores de D% (curva lenta del estocstico) se utilizan para generar rdenes
de compra de venta. Cuando la lnea %K cruza por debajo de la lnea %D se genera
una orden de venta y cuando la lnea %K cruza por encima se genera una orden de
compra.
Programacin
Se ha programado una funcin ESTOCASTICO en Matlab que obtiene los
valores de %K y %D en cada periodo a partir de un conjunto de datos histricos.
Para los valores de %K y %D de un periodo se necesita datos de 15 periodos
anteriores.
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Ilustracin 12: Funcin ESTOCASTICO
Ejemplo
Grfico 15: Ejemplo Estocstico en Unin Fenosa (Elaboracin propia con Visual Chart)
En este ejemplo se representa mediante flechas las rdenes de compra y venta
que se deducen de la informacin obtenida del estudio del estocstico. Se observa
como las dos ltimas rdenes de compra y venta que se generan son falsas ya que la
accin se mantiene constante. Por el contrario se observa cmo s se generan las
M_datos(datos histricos) ESTOCASTICO M_cci
Fecha Hora Open High Low Close Volume
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
##### #### ##.## ##.## ##.## ##.## ####
fecha hora %K %D
##### #### ##.## ##.##
##### #### ##.## ##.##n-15 periodos
Periodo 1
Periodo n
Periodo 16
Periodo n
Ordenes de
compra
Ordenes de
venta
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rdenes de compra anteriores a los dos picos que se producen en el valor de la
accin.
2.5 Coeficiente de variacin de un indicador
respecto al precio de una accin
Como se coment en el apartado anterior, mucha de la informacin que se
obtiene de los indicadores se puede obtener del estudio de la variacin de ste con
respecto al precio de la accin. Esta relacin se mide mediante el empleo de un
coeficiente (este coeficiente recibe el nombre de divergenceen ingls).
El coeficiente de variacin de un indicador (cualquiera de los explicados
anteriormente) respecto al precio de una accin, relaciona la direccin de cambio
(pendiente) del precio con la direccin de cambio de un indicador. Se pueden obtener
coeficientes positivos o negativos; un coeficiente positivo se da cuando el indicador
crece cuando el precio est bajando y un coeficiente negativo se da cuando el
indicador decrece mientras el precio crece.
Para el clculo de este coeficiente se ha programado en Matlab una funcin
divergence que tiene como entradas el valor de un indicador en los ltimos n
periodos y el valor del precio (open) en los n ltimos periodos.
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Ilustracin 13: Funcin divergence
Esta funcin calcula la pendiente media de los ltimos n periodos, tanto de los
precios como del indicador. Despus res