Medias Móviles

El Análisis Técnico ofrece una gran cantidad de indicadores que pueden ayudar a identificar tendencias y puntos de inflexión. Pueden proporcionar una visión sobre la lucha entre toros y osos, y de hecho, los indicadores son el resultado de un cálculo y por ello son una fuente más objetiva de información comparada con los patrones visuales. Sin embargo, uno de sus puntos débiles es que, a menudo, se contradicen entre si. Algunos funcionan en mercados que manifiestan tendencias, otros en mercados con movimientos laterales. Algunos son buenos encontrando puntos de inflexión, mientras que otros son mejores para seguir tendencias.

Las Medias Móviles son uno de los indicadores técnicos más versátiles y de mayor uso. La forma en que son construidas y sobretodo al hecho de que pueden ser cuantificadas y probadas con facilidad, las convierte en la base de muchos sistemas automatizados de seguimiento de tendencias usados en la actualidad.

Las Medias Móviles (MA, por sus siglas en ingles “Moving Averages”) son, tal como su nombre lo indica, el valor promedio de los datos en un período de tiempo. Por ejemplo, una Media Móvil de 5 días nos mostrará el precio promedio de los últimos 5 días, mientras que una Media Móvil de 20 días nos indicará el precio promedio de los últimos 20 días, y así sucesivamente. El término “Móvil” se debe a que sólo son utilizados los datos más recientes en el cálculo, es decir, si la Media Móvil es de 10 días, en el cálculo se utilizarán únicamente los precios de los últimos 10 días y se dividira entre 10. Por lo tanto, el conjunto de datos a promediar cambia, ya que se descarta el dato más antiguo y se añade el más reciente, lo cual crea un ventada de datos que se mueve y avanza con cada nuevo día de negociación. Si se unen los puntos cada día vamos a obtener la curva que representa la Media Móvil.

La Media Móvil es un indicador de tendencias. Se puede decir que este indicador tiene como propósito indicar el comienzo de una tendencia nueva o la finalización de una ya existente o de cambios de dirección. Se utiliza para seguir tendencias, sin embargo no es un indicador que intente predecir los futuros movimientos del precio de la acción. En este sentido, las Medias Móviles no son un indicador lider sino más bien un seguidor, ya que nos indica el comienzo o fin de una tendencia pero posterior al hecho. Es un indicador retardado.

La Media Móvil es un indicador que suaviza el movimiento del precio de la acción. Razón por la cual este indicador irá siempre retrasado en relación al movimiento del mercado. Mientras más corto sea el período, más sensible será ante los movimientos del precio y viceversa.

Hay tres tipos de Medias Móviles: simple, exponencial y ponderada.

Media Móvil Simple

Esta es la más utilizada por los analistas técnicos, sin embargo surgen dos críticas. La primera de ellas es que sólo toma en consideración el período cubierto por la media (los últimos 20 días, por ejemplo) y la segunda es que asigna el mismo peso a cada dato.

El valor de la Media Móvil Simple se calcula de la siguiente manera:


donde $P_i$ es el precio del día $i$ y $N$ es el período que se está considerando.

A continuación se pueden ver los precios de la acción de Apple durante los últimos diez días y, a partir de ellos, vamos a calcular la Média Móvil de 5 días.


Fecha Precio de Cierre
18/10/2017 159.76
19/10/2017 155.98
20/10/2017 156.25
23/10/2017 156.17
24/10/2017 157.10
25/10/2017 156.41
26/10/2017 157.41
27/10/2017 163.05
30/10/2017 166.72
31/10/2017 169.04


# Crear un vector con los valores de los precios de cierre de Apple de los últimos 5 días Precios <- # Asignar a la variable `N` el valor del número de días del MA N <- # Calcular el valor promedio a 5 días (MA 5 días) y asignarlo a la variable `MA_5` MA <- MA # Crear un vector con los valores de los precios de cierre de Apple de los últimos 5 días Precios <- c(169.04, 166.72, 163.05, 157.41, 156.41) # Asignar a la variable `N` el valor del número de días del MA N <- 5 # Calcular el valor promedio a 5 días (MA 5 días) y asignarlo a la variable `MA_5` MA <- sum(Precios)/N MA test_object("Precios", incorrect_msg = "Recordemos que para crear un vector debe utilizar el comando `c()`") test_object("N", incorrect_msg = "Asignó a `N` el número correcto de días?") test_object("MA", incorrect_msg = "Recordemos que para calcular el valor promedio debemos sumar los Precios y dividirlos entre el número de días.") success_msg("Muy bien!")
Debe utilizar los 5 últimos precios de cierre para calcular el valor promedio.


La Media Móvil Simple se construye exactamente de esa forma, y va generando valores nuevos a medida que avanza el tiempo. Gráficamente, la Media Móvil, es la unión de esos valores promedios calculados cada día (o cada período).

En el gráfico a continuación se puede ver el comportamiento del precio de la acción de Apple, representado en cada una de las velas.

# Extracción de la data de la acción de Apple, desde Google Finance
AAPL <- getSymbols("AAPL", src="google", from = "2015-01-01", 
                   to = "2017-10-31", auto.assign = FALSE)

AAPL.ohlc <-as.quantmod.OHLC(AAPL,col.names=c("Open","High","Low","Close","Volume"))

chartSeries(AAPL.ohlc, name = "AAPL OHLC")


Retornos


Veamos como se agregan en R, las Medias Móviles Simples a los gráficos. Para ello podemos señalarlo dentro de la función candleChart, a través del argumento TA o simplemente utilizar la función addSMA. Recordemos que ambas funciones pertenecen a la librería quantmod.


candleChart(AAPL.ohlc, TA = "addSMA(n = 5, col = 26)")
candleChart(AAPL.ohlc)
addSMA(n = 5, on = 1, with.col = Cl, overlay = TRUE, col = "blue")


Retornos


Ambos códigos generan el mismo gráfico, en el cual la línea de color sobre el gráfico de velas japonesas, representa la Media Móvil de 5 períodos.

Se pueden combinar diferentes Medias Móviles, con el objetivo de tener una visión más amplia del movimiento del precio, esto nos permite tener diferentes referencias temporales en el mismo gráfico.


Retornos


En el gráfico anterior podemos ver el uso de tres promedios simples. El color rojo representa al Media Móvil de 50 períodos, el verde representa al Media Móvil de 100 períodos y el amarillo al Media Móvil de 200 períodos. Con dichas Medias Móviles podremos tener una referencia del movimiento del precio durante los dos últimos meses, los últimos seis meses y un año.

La Media Móvil se calcula con los datos del gráfico que se está trabajando, si el gráfico es de 1h, y la Media Móvil es de 20, entonces sería la Media Móvil de las últimas 20 horas. En nuestros ejemplos estamos trabajando con gráficos diarios y es por ello que 50 períodos representan aproximadamente 2 meses de movimientos del precio.

Uno de los inconvenientes con la Media Móvil Simple es que se puede ver afectada por los valores extremos, ya que todos los valores tienen el mismo peso. La desincorporación del valor más antiguo y la incorporación del valor más reciente puede afectar el cálculo. Estos cambios no necesariamente van a tener relación con los movimientos más recientes del mercado.

Media Móvil Exponencial (EMA)

Este tipo de Media Móvil soluciona los dos problemas asociados a la Media Móvil Simple, ya que asigna un mayor peso al precio más reciente, lo que la hace responder a los cambios recientes más rápidamente. Pero a pesar del menor peso asignado al dato más antiguo, igualmente incluye todos los datos al cálculo. Esto se logra asignando un valor porcentual al precio del último día, que luego es sumado al porcentaje del valor del día anterior, y la suma de ambos valores porcentuales suma el 100%. Las Medias Móviles Exponenciales no saltan en respuesta a datos viejos.

El Media Móvil Exponencial se calcula de la siguiente forma:



Veamos un ejemplo. Supongamos que queremos calcular el Media Móvil exponencial de 10 días. Tenemos los precios de los últimos 20 días de Apple.

Fecha Precio de Cierre
04/10/2017 153.48
05/10/2017 155.39
06/10/2017 155.30
09/10/2017 155.84
10/10/2017 155.90
11/10/2017 156.55
12/10/2017 156.00
13/10/2017 156.99
16/10/2017 159.88
17/10/2017 160.47
18/10/2017 159.76
19/10/2017 155.98
20/10/2017 156.25
23/10/2017 156.17
24/10/2017 157.10
25/10/2017 156.41
26/10/2017 157.41
27/10/2017 163.05
30/10/2017 166.72
31/10/2017 169.04


# Calcular el valor del coeficiente K k <- k # Calcular el promedio simple de los primeros 10 días Precios <- N <- MA <- MA # Calcular el valor del EMA para el día 11 EMA <- EMA # Calcular el valor del coeficiente K k <- 2/(10+1) k # Calcular el promedio simple de los primeros 10 días Precios <- c(153.48, 155.39, 155.30, 155.84, 155.90, 156.55, 156.00, 156.99, 159.88, 160.47) N <- 10 MA <- sum(Precios)/N MA # Calcular el valor del EMA para el día 11 EMA <- prod(159.76, k) + prod(MA, (1-k)) EMA test_object("k", incorrect_msg = "Recuerde que K = 2 / (N+1)") test_object("MA", incorrect_msg = "Calculó el promedio simple correctamente?") test_object("EMA", incorrect_msg = "Debe utilizar el precio correspondiente al día 11") success_msg("Muy bien!")
Debe utilizar los 10 primeros precios para calcular el promedio simple y a partir de allí calcular el EMA.


En la tabla a continuación podemos ver el cálculo correspondiente a las Medias Móviles Exponenciales diarias. La Media Móvil Exponencial no será más que la unión de cada uno de esos valores en el gráfico.

Fecha Precio de Cierre EMA 10
04/10/2017 153.48  
05/10/2017 155.39  
06/10/2017 155.30  
09/10/2017 155.84  
10/10/2017 155.90  
11/10/2017 156.55  
12/10/2017 156.00  
13/10/2017 156.99  
16/10/2017 159.88  
17/10/2017 160.47 156.5800
18/10/2017 159.76 157.1582
19/10/2017 155.98 156.9440
20/10/2017 156.25 156.8178
23/10/2017 156.17 156.7000
24/10/2017 157.10 156.7727
25/10/2017 156.41 156.7068
26/10/2017 157.41 156.8346
27/10/2017 163.05 157.9647
30/10/2017 166.72 159.5566
31/10/2017 169.04 161.2808


La manera de agregar una EMA al gráfico es similar a la forma en que agregamos un SMA, con la diferencia que debemos sustituir, ya sea en el parámetro o en la función addSMA por addEMA.


candleChart(AAPL.ohlc, subset = "2017-05::2017", TA = "addEMA(n = 10, col = 26)")
candleChart(AAPL.ohlc, "2017-03::2017")
addEMA(n = 50, on = 1, with.col = Cl, overlay = TRUE, col = "red")
addEMA(n = 100, on = 1, with.col = Cl, overlay = TRUE, col = "green")
addEMA(n = 200, on = 1, with.col = Cl, overlay = TRUE, col = "yellow")


Retornos


Las EMA presentan dos grandes ventajas frente a las SMA. La primera es la asignación de un mayor peso al dato más reciente, que permite recoger el sentimiento actual del mercado. Y la segunda es que la extracción de los datos que van caducando se produce progresivamente, lo que evita movimientos bruscos de la media.

Uso de las Medias Móviles

Una EMA corta es más sensible a los cambios de precio y permite identificar antes las nuevas tendencias. Pero también cambia con mucha más frecuencia de dirección y produce más señales. Por su parte, una EMA larga produce menos señales, pero muestra con retraso los puntos de entrada, producto del rezago de la misma.

Cuanto más larga sea la tendencia que desea seguir, más larga deberá ser el período de la Media Móvil. Una Media Móvil de 200 días funciona para los inversionistas a largo plazo que quieren seguir las tendencias principal. Una Media Móvil no debería ser más corta que 8 días para evitar perder su utilidad como herramienta de seguimiento de tendencias.

Retornos


Tal como se aprecia en el gráfico de Amazon, las EMA’s nos indican una tendencia al alza clara y fuerte. Las Medias Móviles nos ayudan a operar en la dirección de la tendencia. Su mensaje más importante es la dirección y su pendiente, esto nos muestra la dirección y la inercia del mercado.

Cuando una EMA crece lo mejor es tomar posiciones largas. Buscar comprar cuando los precios desciendan cerca o ligeramente por debajo de la Media Móvil. La Media Móvil servirá como una especie de barrera o protección, ya que sirven como zonas de soporte, por lo que deberá colocar su Stop Loss por debajo de la Media Móvil en tendencias alcistas o por encima de la Media Móvil en tendencias bajistas. Estas operaciones, en general, pueden ofrecer una buena relación riesgo/beneficio.


Cuando, por el contrario, una EMA cae, nos está indicando una tendencia a la baja, por lo que se deben buscar posiciones cortas. Se debe buscar vender cuando el precio remonta ligeramente hasta su EMA. Al igual que en el caso contrario, el Stop Loss debe ser colocado por encima de la EMA, ya que sirven como zonas de resistencia.

Retornos


En mercados laterales las EMA’s pierden su efectividad, ya que las mismas se moverán de igual manera, indicando que el mercado ha cesado de estar en tendencia y podrá observar como las mismas son traspasadas constantemente por el precio, dando señales erróneas. Ante estos casos, los indicadores de tendencia no proporcionan mucha ayuda, por lo que se debe buscar otra herramienta para el análisis técnico (soportes y resistencias, por ejemplo) y esperar a que el mercado entre nuevamente en tendencia para utilizar los métodos de seguimiento de tendencia.

Retornos


Los comandos en R se pueden descargar para que puedan experimentar.

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