Promedios móviles 13 Por Casey Murphy. Analista Senior ChartAdvisor El análisis técnico ha existido durante décadas ya lo largo de los años, los comerciantes han visto la invención de cientos de indicadores. Si bien algunos indicadores técnicos son más populares que otros, pocos han demostrado ser tan objetivos, fiables y útiles como el promedio móvil. Los promedios móviles vienen en varias formas, pero su propósito subyacente sigue siendo el mismo: ayudar a los comerciantes técnicos a seguir las tendencias de los activos financieros aladiendo las fluctuaciones cotidianas de los precios o el ruido. Mediante la identificación de las tendencias, las medias móviles permiten a los comerciantes hacer que las tendencias funcionen a su favor y aumentar el número de operaciones ganadoras. Esperamos que al final de este tutorial tenga una clara comprensión de por qué los promedios móviles son importantes, cómo se calculan y cómo se pueden incorporar en sus estrategias de negociación. Nada de lo contenido en esta publicación pretende constituir asesoría legal, fiscal, de valores o de inversión, ni una opinión sobre la conveniencia de cualquier inversión, ni una solicitud de ningún tipo. La información general contenida en esta publicación no debe actuar sin obtener asesoramiento legal, fiscal y de inversión específico de un profesional con licencia. No hay ejecutivos de nivel C, ya sea el CIO o CFO, quiere invertir en el centro de datos de sus companys, especialmente ahora no cuando la economía está ejecutando una Casi perfecto cisne de buceo en una piscina de tamaño olímpico recesión. Pero un centro de datos óptimo (o incluso adecuadamente) no es un lujo, es una necesidad comercial. Si no está bien, tiene que arreglarlo. Y lo más probable es que el centro de datos de su empresa no esté bien. De hecho, según un estudio realizado por el AFCOM Data Center Institute, una organización para profesionales de centros de datos, la mayoría de las compañías estadounidenses (53 por ciento) esperan reubicar o ampliar sus centros de datos durante los próximos años. Casi un tercio dice que tendrá que mudarse, mientras que el 45 por ciento espera hacer mejoras importantes a sus instalaciones existentes. ¿Cuál es el problema con los centros de datos hoy? ¿Qué no es viejo? (En una conferencia Gartner de 2007, un tercio de los asistentes dijeron que sus centros de datos tenían siete años o más, lo que significa que no estaban diseñados para las necesidades de energía y enfriamiento de los servidores de alta densidad de hoy) Su TCO está creciendo al doble de la tasa de ingresos de la mayoría de las empresas, y debido a la creciente cantidad de datos que se recogen, almacenan y procesan, a menudo se encuentran en instalaciones que tal vez adecuadas hace cinco años no se puede actualizar hoy. No es de extrañar que empresas como Alcatel-Lucent estén haciendo cambios radicales en su estrategia de centro de datos, tal y como lo perfiló CIO a principios de este año. Así pues, si usted quiere o no, youre que va a tener que mover o consolidar o rediseñar su centro de datos más pronto que más adelante, y usted quiere hacerlo tan bien y tan rentable como sea posible. Usted ciertamente no quiere que se convierta en un desastre como lo que le pasó al estado de Oregon. Pesadilla del centro de datos de Oregons En 2004, el estado de Oregon lanzó una iniciativa para consolidar los centros de datos de 12 agencias estatales y sus aproximadamente 1.700 servidores en una única y nueva instalación de nivel 3. Oregon quería reducir el número de servidores y sistemas operativos que soportaba (lo que reducía los costos de hardware, licencias y administración), ofrecía nuevos y mejores acuerdos de nivel de servicio, mejoraba la capacidad de recuperación de desastres en los estados, permitía el crecimiento y los avances tecnológicos y aseguraba mejores seguridad de datos. El nuevo sitio de los estados fue terminado en enero de 2006 a un costo de 20 millones. Un año más tarde, 11 agencias fueron emigradas a la nueva instalación, a un costo de 43 millones. En 25.000 por servidor reubicado o cerca de 4 millones por agencia, el coste de los movimientos era asombroso y consigue peor. En julio de 2008, el estado emitió un informe concluyendo que de hecho sólo 70 de los 1.700 servidores habían sido eliminados y no se habían provisto nuevos acuerdos de nivel de servicio. La seguridad de los datos era tan pobre que el Departamento de Educación no podía trasladarse a la nueva instalación debido a que no cumplía con las regulaciones federales de privacidad y otra agencia tuvo que regresar a su antiguo centro porque la fuente de alimentación de los nuevos centros era inadecuada. En cuanto a los ahorros de costos proyectados, quién sabía ¿Qué salió mal Oregon había caído en casi todas las trampas que pueden arruinar una reubicación de centro de datos y la consolidación. Las cinco trampas y cómo evitarlas: 1. Mala planificación: administrador de tecnología del proyecto Oregons admitió que el plan de reubicación subestimó el número de servidores que la nueva instalación tendría que acomodar. Subestimar la complejidad del centro de datos movesthe tiempo que tomará, las habilidades necesarias para hacer el trabajo, el hardware necesario es más la regla que la excepción cuando se trata de reubicación y consolidación. Esto es especialmente cierto cuando se trata de tener en cuenta las dependencias de las aplicaciones. En los ambientes heterogéneos que caracterizan la mayoría de las carteras de aplicaciones de TI y las infraestructuras de TI con sus muchos bolt-ons y sistemas caseros desarrollados a lo largo de los años no existe una herramienta de software que pueda ver todas las interdependencias. Para dar cuenta de ellos, el conocimiento tiene que ser recogido de las personas que gestionan las aplicaciones una tarea que consume mucho tiempo. De hecho, mover un centro de datos de la manera correcta coloca una gran carga en los departamentos de TI que ya están plenamente utilizados y, a menudo con reserva. En nuestra experiencia, es aconsejable dedicar un equipo de tiempo completo a planificar el traslado o buscar fuera de la organización ayuda profesional. 2. Subestimar los requisitos de energía: El administrador del proyecto de Oregon permitió que la energía eléctrica que la instalación estaba diseñada para proporcionar 55 vatios por pie cuadrado fuera demasiado baja. Los centros de datos construidos para equipo de hoy en día van de 150 a 300 vatios por pie cuadrado. Los profesionales de TI con frecuencia subestiman los requerimientos de energía, y los costos de energía, especialmente si la administración de las instalaciones paga las cuentas como es típicamente el caso. En una encuesta reciente, el 68 por ciento de los gerentes de TI dijeron que no eran responsables de las facturas de energía relacionadas con sus centros de datos de equipos de TI. Es importante asegurarse de que las instalaciones y las TI hablen sobre sus respectivos temas para que puedan apreciar sus diferentes perspectivas y áreas de especialización. Esta es la única manera de evitar que sus problemas se conviertan en problemas, y sus problemas de convertirse en reubicación de centros de datos y desastres de consolidación. 3. Falta de Establecimiento de Líneas de Base Previas al Movimiento: Fue difícil para Oregon determinar si las agencias que había movido estaban realizando alguna de las reducciones de costos originalmente buscadas debido a que los datos de línea de base proporcionados por las agencias antes de la consolidación eran subestimados o inexistentes. Es un viejo vio que no puedes mejorar lo que no puedes medir. Un corolario es que usted no puede comparar una cosa a otra si usted no sabe cuál era la primera cosa. Conozca el TCO de su centro de datos actual y tenga los números en la mano antes de mudarse a su nueva instalación o se arriesgue a abrirse hasta la punta de los dedos incesante y quejarse. 4. Actualización de sistemas durante el movimiento: Oregon consolidó sus instalaciones antes de que se hubieran elaborado los problemas de arquitectura, estándares y licencias subyacentes. En nuestra experiencia, cualquier cambio realizado durante un movimiento agrega riesgos y complica el proyecto. Esto es especialmente importante cuando se trata de la práctica popular actual de usar un movimiento o una consolidación del centro de datos para impulsar la virtualización del servidor. Aunque vale la pena, la virtualización es un proyecto significativo en sí mismo, e intentar implementar la virtualización de servidores durante un movimiento significa tratar de hacer dos cosas muy difíciles al mismo tiempo, una receta segura para el desastre. En resumen, tratar de minimizar los cambios durante la planificación de movimientos y los períodos de ejecución: no cambian de proveedor, y ciertamente no virtualizar. La excepción a esta regla es que a menudo paga a re-IP y comprar nuevos equipos de red antes de la mudanza. Esto ahorrará el esfuerzo de reinstalar el nuevo equipo en el nuevo sitio durante el movimiento. 5. No hay suplente para la experiencia: Debido a que un movimiento de centro de datos es generalmente una vez en un evento de carrera para los profesionales de TI, pocas empresas tienen la experiencia en mano para hacerlo bien. Los entornos de refrigeración y energía de muy alta densidad requieren conocimientos especializados y coordinación. Por desgracia, el conocimiento de TI no se traduce en una comprensión de cómo mover un centro de datos, ni un conocimiento de las instalaciones (y las operaciones) se traducen en una comprensión de los requisitos singulares de los centros de datos de hoy, por no hablar de mañana. La experiencia cuenta. Si su organización tiene alguien con la experiencia requerida, consígalo en el equipo en movimiento. Si no, encontrar a alguien que lo hace. Especialmente en esta economía, es fundamental que los centros de datos faciliten las operaciones actuales y proporcionen la flexibilidad necesaria para el futuro crecimiento del negocio. Un movimiento fallido puede detener a una empresa muerta en sus huellas una mala gestión puede obligar a una organización a incurrir en el gasto de moverse de nuevo demasiado pronto. Evitar estas cinco trampas no garantiza el éxito, pero es una buena manera de empezar a prevenir el desastre. Michael Bullock es el fundador y CEO de Transitional Data Services. Una empresa de consultoría con sede en Boston, que ofrece servicios de diseño, construcción y reubicación de centros de datos para centros de datos de gran densidad y alta densidad. Antes de iniciar TDS, Bullock ocupó cargos directivos en Student Advantage, CMGI y Renaissance Worldwide. Siga todo de CIOThe 7 trampas de los promedios móviles Una media móvil es el precio medio de una seguridad sobre un período de tiempo especificado. Los analistas suelen usar las medias móviles como una herramienta analítica para facilitar el seguimiento de las tendencias del mercado, ya que los valores suben y bajan. Los promedios móviles pueden establecer tendencias y medir el impulso. Por lo tanto, pueden utilizarse para indicar cuándo un inversor debe comprar o vender un valor específico. Los inversores también pueden usar promedios móviles para identificar puntos de soporte o resistencia a fin de medir cuándo es probable que los precios cambien de dirección. Al estudiar las gamas históricas de negociación, se establecen puntos de apoyo y resistencia donde el precio de un título revirtió su tendencia ascendente o descendente en el pasado. Estos puntos se utilizan para hacer, comprar o vender decisiones. Lamentablemente, los promedios móviles no son herramientas perfectas para establecer tendencias y presentan muchos riesgos sutiles, pero significativos, para los inversionistas. Además, las medias móviles no se aplican a todos los tipos de empresas e industrias. Algunas de las desventajas clave de los promedios móviles son: 1. Las medias móviles dibujan las tendencias de la información anterior. No toman en cuenta los cambios que pueden afectar el rendimiento futuro de una garantía, como nuevos competidores, mayor o menor demanda de productos en la industria y cambios en la estructura de gestión de la empresa. 2. Idealmente, una media móvil mostrará un cambio consistente en el precio de un valor, con el tiempo. Desafortunadamente, los promedios móviles no funcionan para todas las empresas, especialmente para aquellos en industrias muy volátiles o aquellos que están fuertemente influenciados por los eventos actuales. Esto es especialmente cierto para la industria petrolera y las industrias altamente especulativas, en general. 3. Las medias móviles se pueden distribuir en cualquier período de tiempo. Sin embargo, esto puede ser problemático porque la tendencia general puede cambiar significativamente dependiendo del período de tiempo utilizado. Los plazos más cortos tienen más volatilidad, mientras que los plazos más largos tienen menos volatilidad, pero no tienen en cuenta los nuevos cambios en el mercado. Los inversores deben tener cuidado en el marco de tiempo que elijan, para asegurarse de que la tendencia es clara y pertinente. 4. Un debate en curso es si se debe hacer más hincapié en los días más recientes en el período de tiempo. Muchos sienten que los datos recientes reflejan mejor la dirección en que se mueve la seguridad, mientras que otros sienten que dar unos días más de peso que otros, falsea la tendencia de manera incorrecta. Los inversores que utilizan diferentes métodos para calcular los promedios pueden dibujar tendencias completamente diferentes. (Obtenga más información sobre los promedios móviles simples vs. exponenciales.) 5. Muchos inversionistas argumentan que el análisis técnico es una forma sin sentido de predecir el comportamiento del mercado. Dicen que el mercado no tiene memoria y el pasado no es un indicador del futuro. Además, hay una investigación sustancial para respaldar esto. Por ejemplo, Roy Nersesian llevó a cabo un estudio con cinco estrategias diferentes utilizando promedios móviles. La tasa de éxito de cada estrategia varió entre 37 y 66. Esta investigación sugiere que los promedios móviles sólo rinden resultados alrededor de la mitad del tiempo, lo que podría hacer que usarlos una proposición de riesgo para sincronizar con eficacia el mercado de valores. 6. Los títulos muestran a menudo un patrón cíclico de comportamiento. Esto también es cierto para las empresas de servicios públicos, que tienen una demanda constante de su producto año a año, pero experimentan fuertes cambios estacionales. Aunque los promedios móviles pueden ayudar a suavizar estas tendencias, también pueden ocultar el hecho de que la seguridad está tendiendo en un patrón oscilatorio. (Para obtener más información, vea Mantener un ojo en el impulso.) 7. El propósito de cualquier tendencia es predecir dónde estará el precio de un valor en el futuro. Si una seguridad no está tendiendo en cualquier dirección, no proporciona una oportunidad de beneficiarse de la compra o de la venta corta. La única forma en que un inversor puede ser capaz de obtener beneficios sería implementar una sofisticada estrategia basada en opciones que dependa de que el precio se mantenga estable. La línea de fondo Los promedios móviles han sido considerados una valiosa herramienta analítica por muchos, pero para que cualquier herramienta sea efectiva debes primero entender su función, cuándo usarla y cuándo no usarla. Los peligros aquí discutidos indican cuando los promedios móviles pueden no haber sido una herramienta efectiva, como cuando se usan con valores volátiles, y cómo pueden pasar por alto ciertas informaciones estadísticas importantes, como patrones cíclicos. También es cuestionable la efectividad de las medias móviles para indicar con precisión las tendencias de los precios. Dadas las desventajas, los promedios móviles pueden ser una herramienta mejor utilizada en conjunto con otros. Al final, la experiencia personal será el último indicador de lo efectivo que realmente son para su cartera. (Para obtener más información, consulte Los promedios móviles adaptables llevan a mejores resultados) Promedios móviles - promedios móviles simples y exponenciales - sencillos y exponenciales Introducción Los promedios móviles suavizan los datos de precios para formar un indicador de tendencia siguiente. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los dos tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Aquí hay un gráfico con un SMA y un EMA en él: Cálculo del promedio móvil simple Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también aumenta de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. Cálculo del promedio móvil exponencial Los promedios móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de periodos de la media móvil. Hay tres pasos para calcular una media móvil exponencial. En primer lugar, calcular el promedio móvil simple. Un promedio móvil exponencial (EMA) tiene que comenzar en alguna parte así que una media móvil simple se utiliza como EMA anterior del período anterior en el primer cálculo. Segundo, calcule el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, calcular la media móvil exponencial. La siguiente fórmula es para un EMA de 10 días. Una media móvil exponencial de 10 períodos aplica una ponderación de 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también puede ser llamado un EMA 18.18. Una EMA de 20 periodos aplica una ponderación de 9.52 al precio más reciente (2 / (201) .0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación disminuye a la mitad cada vez que el período de media móvil se duplica. Si desea un porcentaje específico para un EMA, puede usar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego ingresar ese valor como el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de una media móvil simple de 10 días y un valor de 10- Promedio móvil exponencial para Intel. Los promedios móviles simples son directos y requieren poca explicación. El promedio de 10 días se mueve simplemente mientras que nuevos precios están disponibles y los viejos precios caen apagado. El promedio móvil exponencial comienza con el valor de la media móvil simple (22,22) en el primer cálculo. Después del primer cálculo, la fórmula normal se hace cargo. Debido a que un EMA comienza con un promedio móvil simple, su verdadero valor no se realizará hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor del gráfico debido al corto período de revisión. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 períodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple ha tenido 20 períodos para disipar. StockCharts se remonta al menos 250 períodos (por lo general mucho más) para sus cálculos de modo que los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado completamente. El factor de Lag Cuanto más largo es el promedio móvil, más el retraso. Una media móvil exponencial de 10 días abrazará los precios de cerca y se convertirá poco después de que los precios giren. Los promedios móviles cortos son como los veleros, ágiles y rápidos de cambiar. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene muchos datos pasados que lo ralentizan. Los promedios móviles más largos son como los petroleros oceánicos - letárgicos y lentos para cambiar. Se necesita un movimiento de precios más grande y más largo para una media móvil de 100 días para cambiar el rumbo. La tabla de arriba muestra el SampP 500 ETF con una EMA de 10 días siguiendo de cerca los precios y una molienda SMA de 100 días más alta. Incluso con la disminución de enero-febrero, la SMA de 100 días mantuvo el curso y no rechazó. La SMA de 50 días se sitúa entre los promedios móviles de 10 y 100 días cuando se trata del factor de retraso. Simples versus promedios móviles exponenciales Aunque hay claras diferencias entre promedios móviles simples y promedios móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. Los promedios móviles exponenciales tienen menos retraso y, por lo tanto, son más sensibles a los precios recientes y las recientes variaciones de precios. Los promedios móviles exponenciales se convertirán antes de promedios móviles simples. Los promedios móviles simples, por otro lado, representan un verdadero promedio de precios para todo el período de tiempo. Como tales, los promedios móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. La preferencia media móvil depende de los objetivos, el estilo analítico y el horizonte temporal. Los cartistas deben experimentar con ambos tipos de promedios móviles, así como diferentes plazos para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con la SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Ambos culminaron a finales de enero, pero la disminución en la EMA fue más nítida que la disminución de la SMA. La EMA apareció a mediados de febrero, pero la SMA continuó baja hasta finales de marzo. Tenga en cuenta que la SMA apareció más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud del promedio móvil depende de los objetivos analíticos. Promedios cortos móviles (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias a corto plazo y el comercio. Los cartistas interesados en las tendencias a mediano plazo optarían por promedios móviles más largos que podrían extenderse de 20 a 60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes móviles son más populares que otras. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, esto es claramente una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular para la tendencia a mediano plazo. Muchos cartistas utilizan los promedios móviles de 50 días y 200 días juntos. A corto plazo, una media móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente agregó los números y movió el punto decimal. Identificación de tendencias Las mismas señales pueden generarse utilizando promedios móviles simples o exponenciales. Como se mencionó anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación utilizarán promedios móviles simples y exponenciales. El término media móvil se aplica tanto a promedios móviles simples como exponenciales. La dirección de la media móvil transmite información importante sobre los precios. Una media móvil en ascenso muestra que los precios están aumentando. Una media móvil decreciente indica que los precios, en promedio, están cayendo. El aumento de la media móvil a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Una caída del promedio móvil a largo plazo refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con un promedio móvil exponencial de 150 días. Este ejemplo muestra cuán bien funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. La EMA de 150 días rechazó en noviembre de 2007 y otra vez en enero de 2008. Observe que tomó una declinación 15 para invertir la dirección de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identifican reversiones de tendencias a medida que ocurren (en el mejor de los casos) o después de que ocurren (en el peor). MMM continuó más bajo en marzo de 2009 y luego subió 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, MMM continuó más alto en los próximos 12 meses. Los promedios móviles trabajan brillantemente en fuertes tendencias. Crossovers dobles Dos medias móviles se pueden usar juntas para generar señales de cruce. En Análisis Técnico de los Mercados Financieros. John Murphy llama a esto el método de crossover doble. Los crossovers dobles implican una media móvil relativamente corta y una media móvil relativamente larga. Como con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco de tiempo para el sistema. Un sistema que utilice un EMA de 5 días y un EMA de 35 días se consideraría a corto plazo. Un sistema que utilizara un SMA de 50 días y un SMA de 200 días se consideraría de mediano plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza por encima del promedio móvil más largo. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un crossover bajista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como una cruz muerta. Los cruces de media móvil producen señales relativamente tardías. Después de todo, el sistema emplea dos indicadores retardados. Cuanto más largo sea el promedio móvil, mayor será el desfase en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se apodera. Sin embargo, un sistema de crossover de media móvil producirá muchos whipsaws en ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método triple crossover que implica tres promedios móviles. De nuevo, se genera una señal cuando la media móvil más corta cruza las dos medias móviles más largas. Un simple sistema de crossover triple puede implicar promedios móviles de 5 días, 10 días y 20 días. La tabla anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (línea punteada verde) y EMA de 50 días (línea roja). La línea negra es el cierre diario. El uso de un crossover promedio móvil habría dado lugar a tres whipsaws antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho ya que los 10 días retrocedieron a mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) ocurrió cerca de finales de noviembre los niveles de precios, dando lugar a otro whipsaw. Esta cruz bajista no duró mucho ya que la EMA de 10 días retrocedió por encima de los 50 días unos días después (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal prefiguró un movimiento fuerte mientras que la acción avanzó sobre 20. Hay dos takeaways aquí. Primero, los crossovers son propensos al whipsaw. Se puede aplicar un filtro de precio o tiempo para ayudar a prevenir las sierras. Los operadores pueden requerir que el crossover dure 3 días antes de actuar o requiera que el EMA de 10 días se mueva por encima / por debajo del EMA de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos crossovers. MACD (10, 50, 1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativo durante una cruz muerta. El oscilador de precio porcentual (PPO) se puede utilizar de la misma manera para mostrar diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirá con los promedios móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con EMA de 50 días, EMA de 200 días y MACD (50.200,1). Hubo cuatro crossovers de media móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros resultaron en whipsaws o malos oficios. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto crossover como ORCL avanzó a mediados de los 20s. Una vez más, los crossovers medios móviles funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en ausencia de una tendencia. Crossovers de precios Los promedios móviles también pueden usarse para generar señales con crossovers de precios simples. Una señal alcista se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Se genera una señal bajista cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. Los crossovers de precios se pueden combinar para comerciar dentro de la tendencia más grande. La media móvil más larga establece el tono para la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya están por encima de la media móvil más larga. Esto estaría negociando en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los cartistas sólo se centrarán en las señales cuando el precio se mueve por encima de la media móvil de 50 días. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días sería precedente de tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande ha subido. Una cruz bajista simplemente sugeriría un retroceso dentro de una mayor tendencia alcista. Un retroceso por encima de la media móvil de 50 días señalaría una subida de los precios y la continuación de la mayor tendencia alcista. El siguiente gráfico muestra Emerson Electric (EMR) con la EMA de 50 días y EMA de 200 días. La acción se movió por encima y se mantuvo por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Hubo bajadas por debajo de los 50 días EMA a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente por encima de la EMA de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la mayor tendencia alcista. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar los cruces de precios por encima o por debajo de la EMA de 50 días. El EMA de 1 día es igual al precio de cierre. El MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima del EMA de 50 días y negativo cuando el cierre está por debajo del EMA de 50 días. Soporte y Resistencia Los promedios móviles también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y resistencia en una tendencia bajista. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca del promedio móvil de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. De hecho, el promedio móvil de 200 días puede ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico de arriba muestra el NY Composite con el promedio móvil simple de 200 días desde mediados de 2004 hasta finales de 2008. Los 200 días de apoyo brindado numerosas veces durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con una ruptura de apoyo superior doble, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia alrededor de 9500. No espere soporte exacto y niveles de resistencia de promedios móviles, especialmente medias móviles más largas. Los mercados son impulsados por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, las medias móviles se pueden utilizar para identificar zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse contra las desventajas. Los promedios móviles son tendencia que sigue, o rezagada, los indicadores que serán siempre un paso detrás. Esto no es necesariamente una cosa mala. Después de todo, la tendencia es su amigo y es mejor el comercio en la dirección de la tendencia. Medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en rangos comerciales, lo que hace que los promedios móviles sean ineficaces. Una vez en una tendencia, los promedios móviles le mantendrá en, pero también dar señales tardías. Don039t esperan vender en la parte superior y comprar en la parte inferior utilizando promedios móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, las medias móviles no deben usarse por sí solas, sino en conjunto con otras herramientas complementarias. Los cartistas pueden usar promedios móviles para definir la tendencia general y luego usar RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de promedios móviles a los gráficos de StockCharts Los promedios móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el workbench de SharpCharts. Utilizando el menú desplegable Superposiciones, los usuarios pueden elegir un promedio móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Se puede agregar un parámetro opcional para especificar el campo de precio que se debe utilizar en los cálculos: O para el Abierto, H para el Alto, L para el Bajo y C para el Cierre. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Se puede agregar otro parámetro opcional para cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) oa la derecha (futuro). Un número negativo (-10) cambiaría la media móvil a la izquierda 10 períodos. Un número positivo (10) cambiaría la media móvil a los 10 periodos correctos. Múltiples promedios móviles pueden superponerse a la gráfica de precios simplemente agregando otra línea de superposición al workbench. Los miembros de StockCharts pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre varios promedios móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Las Opciones avanzadas también se pueden usar para agregar una superposición de promedio móvil a otros indicadores técnicos como RSI, CCI y Volumen. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. Usando los promedios móviles con las exploraciones de StockCharts Aquí hay algunas exploraciones de la muestra que los miembros de StockCharts pueden utilizar para explorar diversas situaciones del promedio móvil: Movimiento alcista de la media cruzada: Esta exploraciones busca las poblaciones con una media móvil simple de 150 días y una cruz alcista de los 5 EMA y EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está subiendo, siempre y cuando se está negociando por encima de su nivel hace cinco días. Una cruz alcista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Media bajista media móvil: Esta escanea busca acciones con una media móvil simple descendente de 150 días y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se esté negociando por debajo de su nivel hace cinco días. Una cruz bajista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Estudio adicional El libro de John Murphy tiene un capítulo dedicado a los promedios móviles ya sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de los promedios móviles. Además, Murphy muestra cómo los promedios móviles trabajan con Bollinger Bands y los sistemas comerciales basados en canales. Análisis Técnico de los Mercados Financieros John MurphyIn Resumen Los promedios móviles han sido considerados una valiosa herramienta analítica por muchos, pero para que cualquier herramienta sea efectiva debes primero entender su función, cuándo usarla y cuándo no usarla. Los peligros aquí discutidos indican cuando los promedios móviles pueden no haber sido una herramienta efectiva, como cuando se usan con valores volátiles, y cómo pueden pasar por alto ciertas informaciones estadísticas importantes, como patrones cíclicos. También es cuestionable la efectividad de las medias móviles para indicar con precisión las tendencias de los precios. Dadas las desventajas, los promedios móviles pueden ser una herramienta mejor utilizada en conjunto con otros. Al final, la experiencia personal será el último indicador de lo efectivo que realmente son para su cartera. Necesitas iniciar sesión para publicar comentarios o calificar este artículo. Preguntas recientes de los comentarios 1. Las medias móviles dibujan las tendencias de la información pasada. No toman en cuenta los cambios que pueden afectar el rendimiento futuro de una garantía, como nuevos competidores, mayor o menor demanda de productos en la industria y cambios en la estructura de gestión de la empresa. No los datos históricos ya tienen las noticias de precio en él Cualquier noticia que sucedió durante ese tiempo habrá causado o no causó ningún cambio en el mercado que resulta en el precio que terminó siendo, wouldnt 2. Idealmente, una media móvil se mostrará Un cambio consistente en el precio de un valor, con el tiempo. Desafortunadamente, los promedios móviles no funcionan para todas las empresas, especialmente para aquellos en industrias muy volátiles o aquellos que están fuertemente influenciados por los eventos actuales. Esto es especialmente cierto para la industria petrolera y las industrias altamente especulativas, en general. Lo que significa una media móvil mostrará un cambio consistente en el precio de un valor, a lo largo del tiempo Los valores no cambian el precio a una tasa constante Si un promedio móvil exponencial es esencialmente y un derivado de un proceso estocástico que traza un valor, La seguridad cambia el precio rápidamente, por lo que la EMA. Los derivados (cálculo) asignan las tasas de cambios en un dado en una función o proceso subyacente. Utilizando un análisis de paso discretizado, Si una acción tiene un precio de 50.00 / share en t0, 50.50 en t1, 51.51 en t2, entonces no tiene un cambio de precio constante. La EMA o cualquier otra forma, ya que no se describió qué tipo de media móvil se estaba utilizando, wil reflejan una aceleración en el precio. La derivada en t1 1 y en t2 2. Supongo que no entiendo donde está la discrepancia y, por tanto, el problema radica en la parte en rojo. 5. Muchos inversionistas sostienen que el análisis técnico es una forma sin sentido de predecir el comportamiento del mercado. Dicen que el mercado no tiene memoria y el pasado no es un indicador del futuro. Además, hay una investigación sustancial para respaldar esto. Por ejemplo, Roy Nersesian llevó a cabo un estudio con cinco estrategias diferentes utilizando promedios móviles. La tasa de éxito de cada estrategia varió entre 37 y 66. Esta investigación sugiere que los promedios móviles sólo producen resultados alrededor de la mitad del tiempo, lo que podría hacer que usarlos una propuesta de riesgo para la sincronización efectiva del mercado de valores. Si el análisis técnico no tiene valor y el mercado no tiene memoria, ¿cuál es el punto de datos históricos? ¿Por qué molestarse en mantener datos históricos si es irrelevante para el futuro? Muchas empresas gastan mucho dinero manteniendo y tratando de mantener datos históricos precisos. Muchos servicios cobran un brazo y una pierna por ello. ¿Significa esto que son equivalentes a los vendedores de aceite de serpiente Additonally, wouldnt que hacen gráficos y similares obsoletos como se basan en datos históricos, no importa cuán corto de un marco de tiempo que mirar hacia atrás sería curioso saber qué estrategias se aplicaron específicamente Tipos de medias móviles se utilizaron y qué permutaciones EMAs, WEMAs, SMAs ¿Cuánto tiempo fue el período de backtest
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