- ¿Y si pudiéramos anticipar los máximos del mercado? Mientras la mayoría analiza gaps para detectar mínimos, este artículo te enseñará a predecir máximos mediante una fórmula única.
- Artículo publicado en Hispatrading 61.
La mayoría de artículos que se han realizado sobre los gaps de apertura, se centraban en la detección de mínimos de mercado, pero el mercado o un sistema de trading es dicotómico, es decir, necesitamos saber cuándo se van a producir los máximos y mínimos de este. Ya que ello nos ayudará a crear sistemas de trading más sólido, que nos permite operar en ambas direcciones, y alcanzar de esta manera unos niveles de take profit más realistas para con la estrategia
Por consiguiente, este artículo se centra en intentar detectar los máximos de un activo, a través de las formulaciones que originaron el modelo de la Mini jefa o MBI, publicado en el número 61 de esta revista. Y el cual se centraba en la detección de mínimos de mercado a través de una fórmula exclusiva y unos valores únicos dependientes de Phi denominamos “La proporción Rauliana”.
Metodología
La idea que subyace bajo este artículo parte de un razonamiento muy básico y simple. Si los gaps de apertura, los cuales suceden al inicio del mercado, nos ayudan a detectar los mínimos de un activo, lo que sucede al final del mismo, tendría que determinar los máximos de ese mercado.
En la ilustración 1, comprobamos la lógica de esta explicación, y donde se analiza la evolución diaria que sufre un activo financiero, desde que se sucede su máximo o mínimo diario, hasta que el mercado finaliza. Destacando que los timmigs high-low-close, no tienen por qué ser los mismos que las ilustraciones, pero sí que es bastante común que un mercado con una clara tendencia alcista o bajista diaria, sufra una corrección de esta antes de que el mercado cierre. Partiendo de esta explicación y de los gráficos que la sustentan, se procede a modelizar esta en el tiempo, bajo las siguientes formulaciones matemáticas.
Se destaca que las fórmulas que componen el modelo RSG, es como decíamos al inicio del artículo, las fórmulas originales que dieron lugar al modelo MBI, ya que si igualamos ambas formulas RSG condicionales, el resultado es el numerador de la fórmula del modelo MBI. Resaltando que el modelo MBI marcaba los mínimos de mercado y el modelo RSG se centra en los máximos del mismo, y estando ambos modelos relacionados matemáticamente como a continuación se muestra:
Para realizar este estudio y aplicar las fórmulas del modelo RSG, se utiliza una muestra de 5 activos compuestos por los índices IBEX35 Total Return, EUROSTOXX50, EURUSD, COLCAP y la compañía aérea norteamericana Boeing. En periodos que como mínimo poseen entre 10 a 15 años de muestra en precios OHLC diarios, extraídos de la web financiera Investing.
El modelo RSG
Aplicadas las anteriores formulaciones a un activo financiero, obtenemos una curva de rentabilidad acumulada que para el caso del IBEX35 Total return, se observa como pasa por 3 grandes máximos de mercado que experimentó este activo desde el año 2010. Y que en un principio, podría indicarnos que las fórmulas y lógica que subyacen a estas, si podría llegar a ser un buen indicador para detectar máximos totales de mercado a largo plazo.
Además, y en tanto en cuanto existe una relación entre el modelo RSG y el MBI, se procede ahora a implementar la denomina en Hispatrading Magazine 61 como la Proporción Rauliana. Ello a fin de comprobar si los valores de tal proporción del número Phi, también nos ayudan a detectar otros máximos de mercado. Recordando que los valores que componían esta serie eran el 1.61, 3, 4, 5.236, 7, 10 y 47, e incorporan estos al modelo, como valores que sustituyen el valor de Phi en la fórmula original del modelo RSG.
Aplicados estos valores, se puede llegar a construir unas bandas que como en el modelo MBI, y ahora para el caso del IBEX35 Total Return, aumenta el número de máximos detectados y que también permite detectar algunos mínimos de mercado por parte del modelo. Y si además como en el caso del EUROSTOXX50 que mostramos a continuación, se le añaden los componentes Gap y Market, se mejora la detección de los precios máximos del activo, mostrando algunos puntos de giro que no se observarían si solo creáramos un gráfico del mercado total o componente Total Market.
Mostrada la capacidad del modelo RSG para detectar máximo y hasta algunos mínimos de mercado en índices bursátiles como el IBEX 35 y EUROSTOXX50. El artículo se plantea ahora si el modelo también es eficaz para detectar los máximos de mercado de otras familias de activos, como lo pueden el mercado del Forex y el par de divisas EURUSD que se muestra a continuación en su máximo histórico disponible, desde el año 1988.
Al margen de índices de bolsa y mercado de Forex, se resalta que el modelo también ha dado buenos resultados en otros tipos de activos como la renta fija y el bono americano a 10 años, o materias primas como el trigo o el maíz.
Se añade finamente, que además de activos muy líquidos y tradeados como lo son el EUROSTOXX50, o el par de divisas EURUSD, las fórmulas y modelo explicado en este artículo también parece funcionar en activos de menor liquidez, tales como lo pueden ser los mercados de acciones Latinoamericanos. Estos mercados, aun contando con una liquidez muchas veces inferior a los activos más conocidos, el modelo RSG y sus bandas construidas a través de la Proporción Rauliana, parece también funcionar correctamente en su propósito de detectar máximos de mercado. A continuación, se muestra a modo de ejemplo el modelo RSG para el caso del índice de bolsa colombiano COLCAP.
Conexiones entre el modelo RSG y MBI
Finalmente, y como decíamos durante el desarrollo de este artículo, al existir una relación matemática ente ambos modelos, es posible implementar los dos en un solo gráfico que muestren los máximos y mínimos del activo analizado. Por ello, se procede ahora a trazar los dos modelos para el caso de la empresa americana del sector de la aeronáutica Boeing desde el año 1980, estableciendo la formula original del modelo RSG para detectar los máximos de merado, y el modelo MBI en forma de bandas, para detectar los precios mínimos de esta compañía.
Destacando que la evolución de este activo se ha calculado de manera porcentual (rentabilidad logarítmica), en lugar de en valor absoluto, lo cual mejora la visualización de los resultados en ciertos tipos activos, y que se lleva a cabo dividiendo los valores de los modelos RSG y MBI entre el precio de apertura u open.
Finalmente, se remarca que conexión entre los modelos RSG y MBI, no solo se demuestran de manera matemática, sino que esta también se observa de manera gráfica. Ya que los mismos máximos de mercado que se detectan al chocar el modelo RSG con el Total Market en la compañía Boeing, también se corroboran con el toque o choque del modelo RSG con el modelo MBI.
Conclusiones
- La fórmula original del modelo RSG, marca los máximos totales del activo analizado, y las bandas, las cuales se construyen dividiendo la formula original entre los valores de la Proporción Rauliana, nos marcan otros máximos parciales y hasta mínimos de mercado, si tenemos en cuenta el componente Gap y Market de dicho activo.
- Las conexiones matemáticas entre los modelos RSG y MBI, permiten ejecutar conjuntamente ambos modelos, estableciendo niveles de precios máximos y mínimos a la vez, que llegan a generar señales conjuntas de mercado.
- Los mismos números de la Proporción Rauliana que servían para detectar mínimos de mercado en el modelo MBI, parecen funcionar también en el modelo RSG, permitiendo aumentar el número de máximos detectados por el modelo.