No existe duda acerca de las facilidades que nos ha traído la computación en la resolución de problemas complejos y la manera en que ésta nos ayuda a realizar predicciones en estimaciones tanto teóricas como prácticas.
En el ámbito financiero no es la excepción, ya que los distintos métodos matemáticos y estadísticos que se pueden calcular utilizando un lenguaje computacional permiten hacer estimaciones a futuro de los precios de diversos instrumentos financieros o índices bursátiles.
En el presente artículo se dará una breve introducción acerca de cómo realizar Análisis Técnico sobre instrumentos del mercado financiero utilizando R Studio como interfaz del lenguaje R [al final del presente artículo se presenta el link para descargar el Anexo 1, en cual se muestran las instrucciones de instalación y una breve descripción del software].
Gráficas de velas japonesas.
La información con la que se va a trabajar será la cotización diaria de las acciones de Grupo México serie B, las cuales cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores [BMV:GMEXICOB] (léase Anexo 1.5).
Después de que logramos con éxito crear nuestra variable df (léase Anexo 1.4), la cual almacenará los precios de apertura, máximo, mínimo y cierre, es posible comenzar por ver el comportamiento histórico de los precios a través de una gráfica de velas. La primera función de la librería quantmod (léase Anexo 1.3) que utilizaremos será candleChart().
- Ejecuta desde Console la siguiente línea:
candleChart(df,name="GMEXICOB",theme = "white",subset = "2018-01-01/",TA = "addVo()")
Desde la pestaña Plots, en la tercer ventana, se podrá observar una gráfica como la siguiente:
Desde la gráfica anterior es posible notar varias cosas. La primera es que, aunque la serie completa comienza en una fecha del 2012, podemos cortar la serie con el argumento subset, siempre poniendo la fecha entre comillas y con la barra ( / ) al final, en el ejemplo anterior se corta el periodo para mostrar sólo los valores de 2018. El valor en color verde de la parte superior representa el último valor de cierre y el valor en color verde inferior representa el número total de títulos operados (volumen) en el último día del periodo (en este caso ambos son verdes porque la última vela es alcista).
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Media móvil simple.
En el ejemplo anterior ya es posible identificar tendencias lineales o a través de patrones, sin embargo, debido a que este tipo de análisis suele ser demasiado subjetivo se optará por identificar cómo se pueden mover los precios respecto a su mismo comportamiento histórico, para lo cual es posible utilizar los promedios móviles (medias móviles), bajo la premisa del efecto de reversión a la media1, para identificar cuando acaba de terminar una tendencia y comienza otra.
Nota: es importante mencionar que los análisis derivados del uso series de tiempo con frecuencia diaria podrán ser tomados para un horizonte de inversión de largo plazo y, en menor medida, para el mediano. Es posible mejorar cualquier análisis y disminuir el horizonte de inversión a corto plazo siempre que se posea información en mayor frecuencia, por ejemplo, mensual, cada quince minutos, etc.
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Para calcular una media móvil simple, SMA (Simple Moving Average), primero se debe establecer un periodo de estimación de acuerdo a la frecuencia de los datos.
Aunque no existen medidas estándar para el cálculo de las medias móviles los analistas profesionales suelen utilizar múltiplos de 25 días, refiriéndose al promedio de los precios de cierre de los últimos 25 días que corresponderían a un mes (sin contar sábados ni domingos).
En el siguiente ejemplo se utilizaran las medias móviles de 25, 50 y 100 días.
Como se mencionó, cada valor de la serie que conforma cada media móvil simple se obtiene haciendo el cálculo del promedio de días anteriores establecido y así sucesivamente hasta que se completa el último valor. La librería quantmod permite incluir medias móviles desde el argumento TA de la función candleChart() de la siguiente manera:
candleChart(dfw,name="GMEXICOB",theme = "white",subset = "2017-03-01/",TA="addVo();addSMA(n=25,col=2);addSMA(n=50,col=3);addSMA(n=100,col=4)")
Ejecutando la línea de código anterior desde la ventana Console se añadirán a la gráfica las medias móviles de la siguiente manera:
A. addSMA(n=25,col=2) se refiere a la media móvil de 25 días en color rojo.
B. addSMA(n=50,col=3) se refiere a la media móvil de 50 días en color verde.
C. addSMA(n=100,col=4) se refiere a la media móvil de 100 días en color azul.
En la Gráfica 2 se ha extendido el periodo de observación para identificar cuando una tendencia se logra formar en el largo plazo:
Lo primero que hay que distinguir de la Gráfica 2 es que la media móvil con más retraso (línea azul), es decir, la que ocupa un periodo de 100 días para la obtención de cada valor, se aleja más del comportamiento real de los precios. Por el contrario, la media móvil con menos retraso (línea roja) es la que más se asemeja al movimiento real de los precios.
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Selección de las medias móviles.
De manera general, en cuestión de precios, las medias móviles retrasan el comportamiento de un instrumento financiero debido a que en su medición se toman en cuenta los precios anteriores. En este sentido, entre más largo sea el periodo de estimación de la media móvil mayor será el retraso y más tiempo le tomará al movimiento real de los precios alcanzar la tendencia, por esta cuestión resulta imprescindible contar con bases de datos completas para que una estimación sea óptima en caso de que se requiera diseñar una estrategia para inversiones a largo plazo.
En razón de lo anterior, un análisis a mediano o largo plazo se acercará más a la realidad dependiendo de las medias móviles que se utilicen.
El primer análisis que podemos derivar de la Gráfica 2 tiene que ver con la media móvil de 100 días: se observa que en la segunda mitad del 2017 y a inicios de 2018 al movimiento real de los precios le tomó algunos meses colocarse por debajo de la tendencia para después repuntar en la cotización durante al menos un par de veces. La idea más simple, tomando como base esta línea de tendencia, es comprar por debajo de esta y vender cuanto los precios superen al promedio móvil, siempre teniendo en cuenta que las oportunidades de compra o venta con mejores rendimientos se encuentran donde los precios reales se alejan más de la tendencia.
Esto último también aplica para las líneas de tendencia marcadas en color verde y rojo, sin embargo, ¿cómo se puede saber cuándo comienza a gestar un cambio de tendencia y es momento de comprar o vender?.
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Combinación de medias móviles.
Para resolver la pregunta anterior, los analistas suelen utilizar una combinación de medias móviles como estratégia para detectar cuándo un cambio de tendencia puede ser sostenido a largo, mediano o corto plazo.
Si nos colocamos al inicio de la gráfica podemos observar que el primer cruce de las medias móviles de 25 y 50 días antecede a la caída en la cotización de las acciones de Grupo México. Posteriormente, el segundo cruce de estas líneas antecede al repunte en la cotización. Lo mismo sucede tomando como base la combinación de las SMA de 25 y 100 días o las SMA de 50 y 100 días, pero en estos casos la señal que antecede un cambio en la tendencia real de los precios sucede después debido al mayor retraso.
En general, el cruce de dos medias móviles con dirección negativa puede anteceder a una contracción en los precios y, por el contrario, el cruce de ambas con dirección positiva puede anteceder a un repunte en la cotización. El plazo en que es posible que se sostenga la tendencia depende de la selección de medias móviles que se haga.
Para ilustrar lo anterior, una posible estrategia de largo plazo pudo haber sido comprar inmediatamente después de detectar el cambio de tendencia en el primer cruce positivo de las medias móviles de 25 y 50 días (flecha izquierda) y mantener la inversión mientras estas líneas de tendencia se mantuvieran por arriba de la media móvil de 100 días. La señal que indica el cambio de tendencia habría estado en el primer cruce de la SMA de 25 días con la SMA de 100 y se habría confirmado con el cruce entre la SMA de 50 días y la SMA de 100 (flecha derecha).
La interpretación de las señales en el ejemplo anterior, y de manera general, recae en el correcto uso de las medias móviles combinadas y orientadas al plazo que tenemos previsto para una inversión.
En el siguiente artículo que se publicará en la Red de Análisis se hablará acerca de cómo traer los datos de cotización de instrumentos financieros desde una fuente en internet y cómo crear un sistema de señales para que aparezca automáticamente en las gráficas.
Aquí el link de descarga del ANEXO 1, donde también se encuentra la serie de la cotización de Grupo México en archivo csv. para replicar el ejercicio:
1Lee más acerca del tema: Samuels, M. L. (1991). Statistical Reversion toward the mean: more universal than regression toward the mean. The American Statistician, 45(4), 344-346.
