Crossovers promedio móvil Los crossovers medios móviles son una manera común que los comerciantes pueden usar los promedios móviles. Un cruce ocurre cuando un promedio móvil más rápido (es decir, un promedio móvil más corto del período) cruza encima de un promedio móvil más lento (es decir un promedio móvil más largo del período) que se considera un cruce ascendente o debajo de cuál se considera un cruce bajista. La siguiente tabla muestra el promedio móvil simple de 50 días y el promedio móvil simple de 200 días. Este par móvil promedio es considerado a menudo por las grandes instituciones financieras como un indicador de largo alcance de la dirección del mercado : Tenga en cuenta cómo el promedio móvil a largo plazo de 200 días está en una tendencia alcista esto a menudo se interpreta como una señal de que el mercado es bastante fuerte. Un comerciante podría considerar la posibilidad de comprar cuando la SMA de 50 días a más corto plazo cruza por encima de la SMA de 200 días y, en contraste, un comerciante podría considerar vender cuando la SMA de 50 días cruza por debajo de la SMA de 200 días. En la tabla de arriba de la SampP 500, ambas señales de compra potencial habría sido extremadamente rentable, pero la señal de venta potencial podría haber causado una pequeña pérdida. Tenga en cuenta que el crossover simple de 50 días y 200 días de promedio simple es una estrategia a muy largo plazo. Para aquellos comerciantes que quieren más confirmación cuando usan crossovers de Media móvil, puede usarse la técnica de crossover 3 Simple Moving Average. Un ejemplo de esto se muestra en la siguiente tabla de Wal-Mart (WMT) stock: El método 3 Simple Moving Average podría interpretarse de la siguiente manera: El primer crossover del SMA más rápido (en el ejemplo anterior, el SMA de 10 días) A través de la siguiente SMA más rápida (20-día SMA) actúa como una advertencia de que los precios podrían estar invirtiendo tendencia sin embargo, por lo general un comerciante no colocar una compra real o vender la orden entonces. A partir de entonces, el segundo crossover del SMA más rápido (10 días) y el SMA más lento (50 días), podría disparar a un comerciante para comprar o vender. Existen numerosas variantes y metodologías para el uso del método de crossover 3 Simple Moving Average, algunos se proporcionan a continuación: Un enfoque más conservador podría ser esperar hasta que la SMA media (20 días) cruce sobre la SMA más lenta (50 días) pero esto Es básicamente una técnica de dos SMA crossover, no una técnica de tres SMA. Un comerciante podría considerar una técnica de gestión de dinero de la compra de un tamaño medio cuando el rápido SMA cruza sobre el siguiente SMA más rápido y luego entrar en la otra mitad cuando el rápido SMA cruza más lento SMA. En lugar de las mitades, compra o vende un tercio de una posición cuando la SMA rápida cruza sobre la siguiente SMA más rápida, otra tercera cuando la SMA rápida cruza sobre la SMA lenta, y la última tercera cuando la segunda SMA más rápida cruza sobre la SMA lenta . Una técnica de crossover de media móvil que utiliza 8 promedios móviles (exponencial) es el indicador de cinta exponencial media móvil (consulte: Cinta exponencial). Los crossovers de media móvil son a menudo vistos herramientas por los comerciantes. De hecho los crossovers se incluyen a menudo en los indicadores técnicos más populares incluyendo el indicador de la convergencia de la convergencia media móvil (MACD) (véase: MACD). Otras medias móviles merecen consideración cuidadosa en un plan de negociación: La información anterior es sólo para fines informativos y de entretenimiento y no constituye un consejo comercial o una solicitud para comprar o vender cualquier acción, opción, futuro, producto básico o producto de divisas. El desempeño pasado no es necesariamente una indicación del desempeño futuro. El comercio es inherentemente arriesgado. OnlineTradingConcepts no será responsable de ningún daño especial o consecuencial que resulte del uso o la incapacidad de uso, los materiales y la información proporcionada por este sitio. Promedios móviles - Simple y exponencial Promedios móviles - Simple y exponencial 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 previos 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, un promedio 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 los promedios móviles simples y los 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. Observe 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 una media 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 la 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 precedería a tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande es hacia arriba. 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 las zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse frente a 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. Mediano bajista de media móvil: este escaneo busca acciones con una caída de la media móvil simple de 150 días y un cruce bajista de la EMA de 5 días y la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se está 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 Murphy06 / 17/2013 Última versión de TraderCode (v5.6) incluye nuevos indicadores de Análisis Técnico, Gráficos de Punto y Gráfico y Backtesting de Estrategia. 17/06/2013 Última versión de NeuralCode (v1.3) para Neural Networks Trading. 17/06/2013 ConnectCode Barcode Font Pack - permite códigos de barras en aplicaciones de oficina e incluye un complemento para Excel que soporta la generación masiva de códigos de barras. 17/06/2013 InvestmentCode, un completo conjunto de calculadoras y modelos financieros para Excel ya está disponible. 09/01/2009 Lanzamiento de la Inversión Libre y Calculadora Financiera para Excel. 02/1/2008 Lanzamiento de SparkCode Professional - complemento para crear Dashboards en Excel con sparklines 12/15/2007 Anunciando ConnectCode Duplicate Remover - un potente complemento para encontrar y eliminar entradas duplicadas en Excel 09/08/2007 Lanzamiento de SparkCode Professional TinyGraphs - complemento de código abierto para crear minigráficos y minúsculos gráficos en Excel. Estrategia backtesting en Excel Estrategia Backtesting Experto Descripción El Backtesting Expert es un modelo de hoja de cálculo que le permite crear estrategias de negociación utilizando los indicadores técnicos y ejecutar las estrategias a través de datos históricos. El desempeño de las estrategias puede ser medido y analizado rápida y fácilmente. Durante el proceso de backtesting, el Backtesting Expert ejecuta los datos históricos de una fila por fila de arriba a abajo. Cada estrategia especificada se evaluará para determinar si se cumplen las condiciones de entrada. Si se cumplen las condiciones, se introducirá una operación. Por otro lado, si se cumplen las condiciones de salida, se saldrá una posición que se ingresó previamente. Diferentes variaciones de los indicadores técnicos pueden ser generados y combinados para formar una estrategia comercial. Esto hace que el Backtesting Expert sea una herramienta extremadamente potente y flexible. Backtesting Expert El Backtesting Expert es un modelo de hoja de cálculo que le permite crear estrategias de negociación utilizando los indicadores técnicos y ejecutando las estrategias a través de datos históricos. El desempeño de las estrategias puede ser medido y analizado rápida y fácilmente. El modelo puede configurarse para entrar en posiciones Larga o Corta cuando ocurran ciertas condiciones y salir de las posiciones cuando se cumplen otras condiciones. Al negociar automáticamente con datos históricos, el modelo puede determinar la rentabilidad de una estrategia comercial. Backtesting Expert Step by Step Tutorial 1. Inicie el Backtesting Expert El Backtesting Expert se puede iniciar desde el menú Inicio de Windows - Programas - TraderCode - Backtesting Expert. Esto lanza un modelo de hoja de cálculo con múltiples hojas de trabajo para que pueda generar indicadores de análisis técnico y ejecutar back tests sobre las diferentes estrategias. Usted notará que el experto de Backtesting incluye muchas hojas de trabajo familiares como DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput y ChartOutput del modelo del experto de análisis técnico. Esto le permite ejecutar todas sus pruebas de vuelta rápida y fácilmente desde un entorno de hoja de cálculo familiar. 2. En primer lugar, seleccione la hoja de trabajo DownloadedData. Puede copiar datos de cualquier hoja de cálculo o archivos de valores separados por comas (csv) a esta hoja de cálculo para análisis técnico. El formato de los datos es como se muestra en el diagrama. Alternativamente, puede consultar el documento Descargar datos de transacciones bursátiles para descargar datos de fuentes de datos conocidas como Yahoo Finance, Google Finance o Forex para utilizar en el experto de Backtesting. 3. Una vez que haya copiado los datos, vaya a la hoja de cálculo de AnalysisInput y haga clic en el botón Analizar y BackTest. Esto generará los diferentes indicadores técnicos en la hoja de cálculo AnalysisOutput y realizará backtesting en las estrategias especificadas en la hoja de cálculo StrategyBackTestingInput. 4. Haga clic en la hoja de cálculo StrategyBackTestingInput. En este tutorial solo necesitarás saber que hemos especificado estrategias largas y cortas usando crossovers de promedio móvil. Entraremos en detalles de las estrategias de especificación en la siguiente sección de este documento. El siguiente diagrama muestra las dos estrategias. 5. Una vez completadas las pruebas de retorno, la salida se colocará en las hojas de trabajo AnalysisOutput, TradeLogOutput y TradeSummaryOutput. La hoja de cálculo AnalysisOutput contiene los precios históricos completos y los indicadores técnicos del stock. Durante las pruebas de retroceso, si se cumplen las condiciones para una estrategia, la información como el precio de compra, el precio de venta, la comisión y la ganancia / pérdida se registrarán en esta hoja de cálculo para facilitar la consulta. Esta información es útil si desea trazar a través de las estrategias para ver cómo se introducen y salen las posiciones de acciones. La hoja de trabajo TradeLogOutput contiene un resumen de las operaciones llevadas a cabo por el experto de Backtesting. Los datos se pueden filtrar fácilmente para mostrar sólo los datos de una estrategia específica. Esta hoja de trabajo es útil para determinar la ganancia o pérdida global de una estrategia en diferentes marcos temporales. La salida más importante de las pruebas posteriores se coloca en la hoja de cálculo TradeSummaryOutput. Esta hoja de trabajo contiene el beneficio total de las estrategias realizadas. Como se muestra en el siguiente diagrama, las estrategias generaron un beneficio total de 2.548,20 haciendo un total de 10 operaciones. De estas operaciones, 5 son posiciones largas y 5 son posiciones cortas. La Ratio ganancia / pérdida de más de 1 indica una estrategia rentable. Explicación de las diferentes hojas de trabajo Esta sección contiene la explicación detallada de las diferentes hojas de trabajo en el modelo de Backtesting Expert. Las hojas de trabajo DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput y ChartOutput son las mismas que en el modelo del experto de análisis técnico. Por lo tanto, no se describirán en esta sección. Para obtener una descripción completa de estas hojas de trabajo, consulte la sección de Análisis Técnico. Hoja de trabajo StrategyBackTestingInput Todas las entradas para el backtesting incluyendo las estrategias se introducen usando esta hoja de trabajo. Una estrategia es básicamente un conjunto de condiciones o reglas que usted va a comprar en una acción o vender una acción. Por ejemplo, es posible que desee ejecutar una estrategia para ir a largo (acciones de compra) si el promedio móvil de 12 días del precio cruza por encima de la media móvil de 24 días. Esta hoja de trabajo trabaja junto con los indicadores técnicos y los datos de precios en la hoja de cálculo de AnalysisOutput. Por lo tanto, los indicadores técnicos de media móvil deben generarse para tener una estrategia de negociación basada en la media móvil. La primera entrada requerida en esta hoja de trabajo (como se muestra en el diagrama siguiente) es especificar si desea salir de todas las operaciones al final de la sesión de prueba posterior. Imagine el escenario donde las condiciones para la compra de una acción ha ocurrido y el experto Backtesting entró en un comercio largo (o corto). Sin embargo, el marco de tiempo es demasiado corto y ha terminado antes de que el comercio puede cumplir con las condiciones de salida, lo que resulta en algunos oficios no salen cuando termina la sesión de backtesting. Puede establecer esto en Y para obligar a todos los oficios a salir al final de la sesión de backtesting. De lo contrario, los oficios se dejarán abiertos cuando termine la sesión backtesting. Estrategias Se puede apoyar un máximo de 10 estrategias en una sola prueba de espalda. El siguiente diagrama muestra las entradas necesarias para especificar una estrategia. Iniciales de estrategia: esta entrada acepta un máximo de dos alfabetos o números. Las iniciales de estrategia se usan en las hojas de trabajo AnalysisOutput y TradeLog para identificar las estrategias. Long (L) / Short (S) - Se utiliza para indicar si se debe introducir una posición Long o Short cuando se cumplen las condiciones de entrada de la estrategia. Condiciones de la entrada Se entrará una operación larga o corta cuando se cumplan las condiciones de la entrada. Las condiciones de entrada se pueden expresar como una expresión de fórmula. La expresión de la fórmula distingue entre mayúsculas y minúsculas y puede utilizar Funciones, Operadores y Columnas como se describe a continuación. Crossabove (X, Y) - Devuelve True si la columna X se cruza por encima de la columna Y. Esta función comprueba los períodos anteriores para asegurar que realmente se ha producido un cruce. Crossbelow (X, Y) - Devuelve True si la columna X cruza por debajo de la columna Y. Esta función comprueba los períodos anteriores para asegurar que realmente se ha producido un cruce. Y (logicalexpr,) - Boolean Y. Devuelve True si todas las expresiones lógicas son True. O (logicalexpr,) - Boolean Or. Devuelve True si alguna de las expresiones lógicas es True. Daysago (X, 10) - Devuelve el valor (en la columna X) de hace 10 días. Previoushigh (X, 10) - Devuelve el valor más alto (en la columna X) de los últimos 10 días, incluido hoy. Previouslow (X, 10) - Devuelve el valor más bajo (en la columna X) de los últimos 10 días incluyendo hoy. Operadores Mayor que Igual No igual Mayor o igual Subtracción Multiplicación / División Columnas (de AnalysisOutput) A - Columna AB - Columna BC .. .. YY - Columna YY ZZ - Columna ZZ Esta es la parte más interesante y flexible de la Condiciones de entrada. Permite que se especifiquen las columnas de la hoja de cálculo AnalysisOutput. Cuando se realizan las pruebas de retorno, cada fila de la columna se utilizará para la evaluación. Por ejemplo, A 50 significa que cada una de las filas de la columna A de la hoja de cálculo AnalysisOutput se determinará si es mayor que 50. AB En este ejemplo , Si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput es mayor o igual que el valor de la columna B, se cumplirá la condición de entrada. Y (A B, CD) En este ejemplo, si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput es mayor que el valor de la columna B y el valor de la columna C es mayor que la columna D, se cumplirá la condición de entrada. Crossabove (A, B) En este ejemplo, si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput supera el valor de B, se cumplirá la condición de entrada. Crossabove significa que A tiene originalmente un valor menor que o igual a B y el valor de A se convierte posteriormente en mayor que B. Condiciones de salida Las condiciones de salida pueden hacer uso de funciones, operadores y columnas tal como se definen en las condiciones de entrada. Además de eso, también puede hacer uso de las variables como se muestra a continuación. Variables para las condiciones de salida beneficio Se define como el precio de venta menos el precio de compra. El precio de venta debe ser mayor que el precio de compra para obtener un beneficio. De lo contrario, el beneficio será cero. Pérdida Se define como el precio de venta menos el precio de compra cuando el precio de venta es inferior al precio de compra. (Precio de venta - precio de compra) / precio de compra. El precio de venta debe ser mayor o igual al precio de compra. De lo contrario, profitpct será cero. Losspct (precio de venta - precio de compra) / precio de compra. El precio de venta debe ser menor que el precio de compra. De lo contrario losspct será cero. Ejemplos profitpct 0.2 En este ejemplo, si el beneficio en términos de porcentaje es mayor que 20, las condiciones de salida serán satisfechas. Comisión - Comisión en términos de un porcentaje del precio de negociación. Si el precio de negociación es de 10 y la Comisión es de 0,1 entonces la comisión será 1. El porcentaje de comisión y comisión en dólares se sumará para calcular la comisión total. Comisión en dólares. El porcentaje de comisión y comisión en dólares se sumará para calcular la comisión total. Número de Acciones - Número de acciones a comprar o vender cuando se cumplan las condiciones de entrada / salida de la estrategia. Hoja de trabajo TradeSummaryOutput Esta es una hoja de trabajo que contiene un resumen de todas las operaciones realizadas durante las pruebas de retroceso. Los resultados se clasifican en operaciones largas y cortas. Una descripción de todos los campos se puede encontrar abajo. Beneficio total / Pérdida - Resultado total después de comisión. Este valor se calcula sumando todas las ganancias y pérdidas de todas las operaciones simuladas en la prueba posterior. Beneficio Total / Pérdida antes de Comisión - Beneficio total antes de comisión. Si la comisión se pone a cero, este campo tendrá el mismo valor que el beneficio total / pérdida. Comisión total - Comisión total requerida para todas las operaciones simuladas durante la prueba de retroceso. Número total de Operaciones - Número total de operaciones efectuadas durante la prueba simulada. Número de operaciones ganadoras - Número de operaciones que generan beneficios. Número de Operaciones perdidas - Número de operaciones que generan una pérdida. Porcentaje de operaciones ganadoras - Número de operaciones ganadoras dividido por el número total de operaciones. Porcentaje de operaciones perdedoras - Número de operaciones perdedoras dividido por Número total de operaciones. Promedio ganador Trade - El valor promedio de los beneficios de las operaciones ganadoras. Promedio de Comercio Perdido - El valor promedio de las pérdidas de las operaciones perdedoras. Promedio de comercio - El valor medio (ganancia o pérdida) de un solo comercio de la prueba de espalda simulada. Mayor comercio ganador - El beneficio del mayor comercio ganador. Mayor pérdida de comercio - La pérdida de la mayor pérdida de comercio. Promedio de ganancia / promedio de pérdidas - Promedio ganador de Comercio dividido por el promedio de pérdida de Comercio. Ratio ganancia / pérdida - Suma de todas las ganancias en las operaciones ganadoras dividido por la suma de todas las pérdidas en las operaciones perdedoras. Una proporción mayor que 1 indica una estrategia rentable. Hoja de trabajo de TradeLogOutput Esta hoja de cálculo contiene todas las operaciones simuladas por el experto de Backtesting ordenadas por la fecha. Le permite acercarse a cualquier comercio o marco de tiempo específicos para determinar la rentabilidad de una estrategia rápida y fácilmente. Fecha - La fecha en la que se introduce o sale una posición Long o Short. Estrategia - La estrategia que se utiliza para ejecutar este comercio. Posición - La posición del comercio, ya sea largo o corto. Comercio - Indica si este comercio está comprando o vendiendo acciones. Acciones - Número de acciones negociadas. Precio - El precio en el que se compran o se venden las acciones. Comm. - Comisión total para este comercio. PL (B4 Comm.) - Resultado antes de comisión. PL (Com. Aft.) - Ganancia o Pérdida después de la comisión. Semen. PL (Comisión Aft) - Resultado acumulado después de comisiones. Esto se calcula como la ganancia / pérdida total acumulada desde el primer día de una operación. PL (en posición de cierre) - Ganancia o pérdida cuando la posición se cierra (salió). Tanto la comisión de entrada como la comisión de salida se contabilizarán en este PL. Por ejemplo, si tenemos una posición Long en la que PL (B4 Comm.) Es 100. Asumiendo que cuando se introduce la posición, se carga una comisión 10 y cuando se sale de la posición, se carga otra comisión de 10. El PL (en posición de cierre) es 100-10-10 80. Tanto la comisión al entrar en la posición y salir de la posición se contabilizan en la posición de cierre. Volver a TraderCode Technical Analysis Software e indicadores técnicos
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