Capitulo 8. Entorno de mercado.
Confieso que este apartado le iba a dejar totalmente a mi visión subjetiva e instinto inversor. Pretendía tomar el periodo a analizar como un operador mas, esto es lanzando una visual al mercado y eligiendo un rango en el cual creía que el comportamiento secundario del índice seria más o menos homogéneo.
Como decía y siendo esta ya la ultima parte del trabajo y viendo que los resultados no eran malos, pensaba zanjar el tema, cuando en mi ordenador se cruzo un articulo cuanto menos curioso. Era de un operador que trabajaba con pares de valores, intentando obtener el llamado “spread” del par. Para ello utilizaba un indicador llamado “H”, en honor al llamado por los Egipcios, “Abu Nil”. Confieso que no hubiese leído el artículo si no fuese porque introducía la vida de este hombre y como los avatares le llevaron a intentar predecir los rangos y periodos de tiempo de crecida del Nilo.
No extendiéndome mucho en el asunto, Hurst, dedujo que, hay tres tipos de movimiento en muchos fenómenos naturales:
a. H=0,5. Es el denominado movimiento Browniano.
b. H>0,5. Es un movimiento con persistente (con memoria).
c. H<0,5. Es un movimiento antipersistente.
Seria digno de una tesis doctoral analizar el análisis técnico desde un punto de vista “Mandelbrotiano”, osea con teoría de fractales, pero nos quedaremos con la demostración que hizo Peters en los años setenta, llegando a la conclusión que cualquier mercado de activos tiene un coeficiente de Hurst aproximadamente de 0,73.
¿Qué quiere decir esto? Pues es sencillo, el mercado tiene memoria. Está demostrado la memoria del mercado a corto y medio plazo, e intuida por Benoit Mandelbrot, que existe una memoria a largo plazo.
Si damos por buena que existe una memoria a corto plazo, mi modelo explicara mejor la salida cuanto mejor este optimizado el periodo de tiempo de recogida de las variables explicativas.
Cogiendo la expresión:
R=
En la cual:
R: diferencia entre el valor inicial de la toma de datos y el cierre del día enésimo
t: tiempo transcurrido en días
H: Coeficiente “pseudo-Hurst”.
Según avanza t, las H se deben ir haciendo mayores, ya que de lo contrario deberíamos borrar por el final datos de días que ya no estarían en la memoria a corto plazo del mercado.
Por esas fechas ya mi mente estaba empezando a pensar en cambiar el periodo de recogida de datos, ya que parecía que los precios habían roto el canal lateral alcista en que se habían movido hasta entonces.
Aplicando las siguientes hipótesis:
1. La memoria a corto plazo es continua.
2. Borramos los datos más antiguos e incorporamos los mas recientes.
3. Preferiremos datos nuevos a antiguos.
4. El SAD necesita un mínimo de memoria para funcionar.
Aplicando las reglas antes expuesta basada en la teoría de Hurst, el periodo óptimo a fecha el día 5 de Agosto, va desde el 7 de Julio hasta la actualidad. Considerando la actualidad el día de hoy, 26 de Agosto de 2009.
Al igual paso el 9 de agosto, cambiando el periodo de extracción de datos del 13 de Julio a la actualidad. Destacar que el 70% de todo el tiempo los mercados se mueven en rango lateral, siendo esto una gran ventaja para nuestro modelo.
Es muy importante la elección del periodo en el cual vamos a operar, por ejemplo si observamos la grafica anterior podemos ver varias cosas:
1. Desde marzo hasta mayo la tendencia secundaria era alcista. De ello podríamos haber extraído en abril que podríamos correr el modelo con periodo marzo-abril y aprovechando los resultados en Mayo.
2. Lo mismo podemos inferir del periodo Enero-Marzo, siendo esto patente a principios de febrero.
Como vemos una de las críticas que se hacen al análisis técnico y en concreto a la teoría de Dow, es que siempre deja de aprovechar movimientos, ya que no empieza a operar hasta que detecta la tendencia, al igual que abandona el “buque” cuando ya ha confirmado el fin de la tendencia.
Con la teoría de Hurst, podemos día a día ir sacando los valores no validos y teniendo un control dinámico sobre la memoria histórica de nuestro mercado.
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