miércoles, 12 de marzo de 2008
La señal bajista persiste.
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3/12/2008 10:55:00 p. m.
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Etiquetas: Analisis
martes, 11 de marzo de 2008
Lo siento pero...
La figura al alza que comentábamos el domingo pasado quedó confirmada en el día de hoy en los 12789 puntos y a la vista de la figura formada hoy, quedará cerrada la posición, mañana en la apertura.
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3/11/2008 09:45:00 p. m.
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Etiquetas: Analisis
domingo, 9 de marzo de 2008
Tendencia diaria en formación.

Advertencia: Las opiniones mostradas en los artículos de este blog, no suponen ninguna recomendación de trading o especulación, solo son mostradas como ejemplos, con carácter educativo.
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3/09/2008 10:08:00 p. m.
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Etiquetas: Analisis
sábado, 8 de marzo de 2008
Las comisiones en los sistemas diarios.
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3/08/2008 09:39:00 p. m.
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Etiquetas: Articulos Sistemas
martes, 4 de marzo de 2008
Posible figura de vuelta.

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3/04/2008 09:04:00 p. m.
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Etiquetas: Analisis
domingo, 2 de marzo de 2008
Punto crítico.

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3/02/2008 07:00:00 p. m.
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Etiquetas: Situación Semanal Ibex35
viernes, 29 de febrero de 2008
Parece que se inicia un tramo a la baja.

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2/29/2008 09:49:00 p. m.
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martes, 26 de febrero de 2008
Casi se activa.

El precio manda, y de momento es al alza. Pero algunos indicadores de máximos y mínimos muestran algunas divergencias. Si la tendencia diaria cambia a alcista, las señales llegaran, seguro. Solo hay que tener paciencia.
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2/26/2008 10:05:00 p. m.
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Etiquetas: Patrones
viernes, 22 de febrero de 2008
3 en raya.
No dejará nunca de sorprenderme la importancia del numero 3. ¿ Acertará esta vez ? Estadisticamente la probabilidad es alta.
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2/22/2008 04:26:00 p. m.
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Etiquetas: Patrones
jueves, 21 de febrero de 2008
Distribución Normal y Probabilidad.
Una medida de posición es aquel valor que se calcula para un grupo de datos y que se utiliza para describirlo de alguna manera o para destacar un valor típico dentro de un conjunto de datos. Entre las medidas de posición más empleadas encontramos por ejemplo la media aritmética, la mediana y la moda.
Una medida de variabilidad es aquel valor que se ocupa de describir la variabilidad (cambio) y su magnitud entre un conjunto de valores. Entre las más importantes destacan la desviación media, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación y coeficiente de Pearson entre otras.
Una de las distribuciones teóricas más utilizada, es la distribución Normal o distribución Gaussiana. Esto es debido a la frecuencia con que algunos procesos habituales siguen de manera aproximada esta distribución. Esta familia de distribuciones con una forma común, están diferenciadas por su media y su varianza. La desviación estándar y la varianza están relacionadas entre si, de manera que la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. La Distribución Normal Estándar se corresponde a una distribución con media de 0 y varianza de 1 (N(0,1)).

La desviación estándar es la medida de dispersión más importante, ya que se utiliza en muchos de los cálculos estadísticos habituales. Si consideramos que todo el conjunto de datos con los que trabajamos, pertenece a una distribución de frecuencias considerada como Normal (curva de frecuencias simétrica y mesokurtica, ni plana ni puntiaguda), entonces sabemos que el 68% de las mediciones se encuentran a no más de una desviación estándar de la media, y que aprox. el 95% de las mediciones se encuentra a no más de dos desviaciones estándar de la media.
La forma de la campana de Gauss depende de los parámetros media y desviación estándar. La media indica la posición de la campana, y la desviación estándar el grado de apuntamiento de la curva. A mayor desviación estándar, más dispersión de datos en torno a la media y más plana la curva. Con un valor más pequeño tenemos gran probabilidad de obtener datos más cercanos a la media de la distribución.
A partir de cualquier variable X que siga una distribución normal N(media, desv), se puede obtener una característica Z, que permite obtener y resolver preguntas de probabilidad acerca del comportamiento de variables que sigan aproximadamente este tipo de distribución.
Z = (X – Media) / Desv
Esta propiedad es importante, ya que para una distribución N(0,1), existen tablas que nos permiten de manera fácil obtener la probabilidad de observar un dato menor o igual a un cierto valor Z.
Pongamos un ejemplo,
Imaginemos que los retornos anuales de un mercado cualquiera durante los últimos 25 años sigue una distribución aproximadamente Normal, con una media anual del 10% y una desviación estándar del 7%. ¿ Cuál es la probabilidad de que un año obtenido al azar tenga un retorno superior al 15% ?
N(10,7) X=15
Si la distribución fuera la de una Normal Estándar podríamos utilizar la tabla inferior, que calcula la probabilidad que nos interesa.


Aplicando la fórmula:
Mirando en las tablas
P(Z=0,714) = 0,7611
El área total bajo la curva es 1. Por lo tanto la probabilidad de que un año podemos alcanzar un retorno superior al 15% es de 1-0,7611= 0,2389. Es decir aprox. 23,89%.
De la misma manera podemos obtener la probabilidad de obtener retornos anuales entre el 5% y el 15%.
Utilizando las tablas y la propiedad de que la curva es simétrica, tenemos que la probabilidad de obtener un retorno entre el 5% y el 15% es de 0,7611 – 0,2389 = 0,5222. Aprox 52,22%
Otra medida interesante es el Coeficiente de Variación, que nos indica la magnitud relativa de la desviación estándar respecto a la media de la distribución.
CV = Desv / Media
Por ejemplo, ¿ que diferencia de variabilidad tenemos entre 2 acciones, en las cuales el precio promedio de cierre en el mercado de valores durante 1 año, fue para la acción A de 15 euros con desviación estándar de 5 euros, y para la acción B de 5 euros con desviación estándar de 3 euros ?
Haciendo una comparación absoluta, la acción A resultó tener una mayor variabilidad debido a que tiene una desviación estándar mayor, pero con respecto a los precios, debemos calcular el coeficiente de variación:
CV(A) = 5/15 = 0,333
Concluimos que el precio de la acción B fue casi 2 veces más variable, respecto al precio promedio de cada una de ellas.
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2/21/2008 10:26:00 p. m.
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Etiquetas: Estadística
domingo, 17 de febrero de 2008
Puede producirse nuevo movimiento a la baja.

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2/17/2008 09:48:00 p. m.
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Etiquetas: Analisis
miércoles, 13 de febrero de 2008
Modelo Riesgo en %.
Cada vez que realizamos una operación, deberíamos definir el punto en el cual abandonaremos la posición para preservar nuestro capital. Para ello deberíamos definir un tamaño para esa posición que fuera proporcional al total del capital que disponemos para operar. La idea sería controlar el tamaño de la posición en función del riesgo. La mejor manera de verlo es con un ejemplo:
Imaginemos que disponemos de un capital de 20.000 euros y que vamos a definir un % de capital que estamos dispuestos a arriesgar en cada operación, por ejemplo el 2%.
20000 * 2% = 400 euros. Este será nuestro riesgo máximo por operación en función de nuestro capital.
Con estos datos sabemos que como máximo y según hemos cuantificado con nuestro modelo de Gestión de Capital podemos perder 400 euros por operación.
Imaginemos que tenemos montado un sistema con un stop de pérdidas en el 6%. Es decir una vez que nuestro activo llega al 6% de pérdida, ejecutamos el stop de seguridad, y es el riesgo máximo que definimos en nuestro sistema por operación.
¿ Cuantos acciones deberiamos comprar de un activo (acción) que está cotizando por ejemplo a 15 euros, manteniendo el criterio de que no podemos perder más del 2% de nuestro capital por operacion, operando con un stock de seguridad del 6% ?
15 euros * 6% = 14,10. Sería un riesgo de 0,9 euros por acción. (15-14,10)
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2/13/2008 09:31:00 p. m.
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Etiquetas: Gestión de Capital
sábado, 9 de febrero de 2008
Y ahora que ?
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2/09/2008 04:41:00 p. m.
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Etiquetas: Analisis





