ESTUDIO SOBRE ALGUNOS INDICADORES DE

ESTUDIO SOBRE ALGUNOS INDICADORES DE
ANÁLISIS TÉCNICO EN LA BOLSA ESPAÑOLA
Jesús Sánchez Montero – [email protected]
Javier Gamero Rojas - [email protected]
Mª Ángeles Domínguez Serrano - [email protected]
Universidad de Sevilla
Reservados todos los derechos.
Este documento ha sido extraído del CD Rom “Anales de Economía Aplicada. XIV Reunión ASEPELT-España. Oviedo,
22 y 23 de Junio de 2000”.
ISBN: 84-699-2357-9
1
ESTUDIO SOBRE ALGUNOS INDICADORES DE ANÁLISIS
TÉCNICO EN LA BOLSA ESPAÑOLA
Jesús Sánchez Montero [email protected]
Javier Gamero Rojas [email protected]
Mª Ángeles Domínguez Serrano [email protected]
Dpto. Economía Aplicada I
Esc. Univ. Est. Empresariales/
Fac. Ciencias Econ. y Empresariales
Universidad de Sevilla
Resumen
En este trabajo se pretende analizar estadísticamente los resultados de estrategias
de inversión ofrecidos por algunos de los indicadores más utilizados en el “Análisis
Técnico Bursátil”: el RSI y el MACD. Como banco de pruebas se emplean los datos, en
la década de los 90, de varios valores cotizados en el Mercado Continuo. Se analizan las
secuencias de compras/ventas generadas a fin de sacar conclusiones sobre sus
rendimientos, riesgo, etc. Se usan como patrones de medida y marco de referencia tanto
la estrategia “Buy and Hold” como el proceso camino aleatorio multiplicativo, con
objeto de comprobar el rendimiento de las diversas estrategias incluidas en el estudio.
Introducción
Plantearemos diferentes estrategias de inversión a corto-medio plazo basándonos
en los conocidos indicadores (también denominados osciladores) RSI (Relative Strength
Index de Wilder) y MACD (Moving Average Convergence Divergence).
Cada uno de esos osciladores está sujeto a uno o varios parámetros que rigen su
funcionamiento. Planteando señales de compra/venta según se alcancen ciertos valores
en los osciladores, tendremos una colección de posibles estrategias cuyo rendimiento
analizaremos con instrumental estadístico. Es necesario tener en cuenta no sólo la
rentabilidad bruta o la rentabilidad neta (descontadas las comisiones) en un período de
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tiempo, sino también la rentabilidad por unidad de tiempo dentro de la inversión,
es
decir, hay que poner en relación la rentabilidad obtenida con el tiempo transcurrido “en
largo”, esto es, entre la compra y la venta del valor.
Sea E una cierta estrategia de compraventa de la que se obtiene una serie de
señales de compra/venta en unos instantes t1 , t2 , ..., tn . Las señales de compra se
alternan con las señales de venta, es decir tras una señal de compra no podrá sucederle
otra señal de compra y a una señal de venta no podrá seguirle otra de venta.
Supongamos que la primera de esas señales es de compra y que tenemos un número par
de señales, por comodidad formal y sin apenas pérdida de generalidad. Sean {rk }, k =
1,…,n, las rentabilidades ocurridas entre las señales tk y tk+1 . Por tanto, si los valores de
cierre diarios son {xt }, entonces:
rk = x t k +1 / xt k − 1
La rentabilidad de la estrategia Buy and Hold, que es simplemente la estrategia
de estar invertido durante todo el periodo considerado, sería (denominando x tn +1 al
último valor de cierre)
n
x tn +1 / xt1 − 1 = ∏ (1 + rk ) − 1
1
La rentabilidad compuesta obtenida por la estrategia E sería obtenida estando invertido
entre cada señal de compra y la siguiente señal de venta, y sería igual a:
r * = (1 + r1 )(1 + r3 ) K (1 + rn −1 ) − 1
Esta sería la rentabilidad sin contar comisiones de compra/venta, que denominaremos
rentabilidad bruta. Si la comisión de compra o venta es c, en tantos* por uno, entonces
la comisión pagada por operación de compra-y-venta es (1-c)2 . Por consiguiente, la
rentabilidad neta de la estrategia E sería
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r = (1 + r *)(1 − c) 2 ( n / 2 ) − 1 = (1 + r*)(1 − c ) n − 1
La rentabilidad neta anual (RA) será la rentabilidad r* anualizada. Esto es, si el periodo
total considerado es de M ≅ T / 250 años (aceptando unas 250 sesiones diarias por año),
entonces RA = (1 + r ) 1 / M − 1 . La
rentabilidad neta anual equivalente (RAE) será la
rentabilidad neta anualizada teniendo en cuenta sólo el tiempo dentro de la inversión, es
decir, el periodo de tiempo total formado por t = (t2 – t1 ) + (t4 – t3 ) + (t6 – t5 ) + … + (tn –
tn-1 ). Entonces:
RAE = (1 + r ) 250 / t − 1
La fracción de operación f será la proporción de tiempo de inversión generado
por la estrategia E, o sea f = t/T. La idea perseguida con la rentabilidad RAE es calcular
la rentabilidad neta anualizada que se obtendría si, en los periodos en los que no se
estaría invertido según la estrategia E, se estuviese invertido en otra estrategia de
rentabilidad similar a E. El RAE viene a ser la rentabilidad por unidad de tiempo,
usando como unidad el año, o también la densidad de rentabilidad. Una estrategia con
alto RAE sería una estrategia que genera una relativamente alta rentabilidad en poco
tiempo.
En la estrategia Buy and Hold podemos considerar que no hay comisiones y que
siempre se está invertido, por lo que r = r* y RAE = RA.
Dada una estrategia E existe una estrategia inversa E consistente en estar
invertido cuando en E no se está invertido y no estar invertido cuando en E si se está.
Las señales de compra/venta están invertidas y, por lo tanto, la rentabilidad bruta de E
es:
r * = (1 + r2 )(1 + r4 ) K (1 + rn ) − 1 = (1 + R ) /(1 + r *) − 1
*
La comisión puede variar porcentualmente por tramos, debido al canon a pagar en la Bolsa de Madrid.
Por otro lado, la comisión de compra no tendría porqué ser igual a la de venta, aunque en general lo es.
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La rentabilidad neta y la RA de E se hallarían de forma análoga a las calculadas para E.
La RAE se calcularía teniendo en cuenta que el periodo total invertido sería el
complementario al de E:
RAE ( E ) = (1 + r ) 250 /( T − t ) − 1
Estrategias basadas en el oscilador RSI (Relative Strength Index)
El oscilador RSI fue introducido en la práctica bursátil por J. Welles Wilder, Jr.
en 1978 en su clásica obra New concepts in technical trading systems y se puede afirmar
que el indicador técnico más popular en los charts de cotizaciones bursátiles. El
oscilador se calcula mediante la expresión:
1
AU
 = 100
RSI = 1001 −

AU + AD
 1 + AU / AD 
Siendo AD la media móvil exponencial con coeficiente de actualización 13/14 de las
bajadas diarias de los cierres de las sesiones, entendiendo como bajadas las cantidades
Dk = min (0, x k − xk −1 )
en donde {xk } son las cotizaciones al cierre. Por su parte AU es la media móvil
exponencial de coeficiente de actualización 13/14 de las subidas diarias de los cierres.
Las subidas diarias son las cantidades
U k = max( 0, xk − x k −1 )
En su texto original, Wilder prefirió considerar exclusivamente el coeficiente
13/14
en
las
medias
exponenciales,
aunque
posteriormente
se
ha
aplicado
ocasionalmente el RSI con otros coeficientes de la forma (d – 1)/d formándose lo que
denominaremos oscilador RSI(d). Pring(1991) cita d = 9 como valor adecuado para
estudiar movimientos de cotización a más corto plazo y d = 22 como posible valor más
Debe entenderse c como un valor medio.
5
adecuado que el señalado por el propio Wilder. A veces se han utilizado en la práctica,
en sitemas de trading, valores tan bajos como d = 3, para operaciones a muy corto plazo
(Fierro 1999).
La operatoria con RSI es como sigue. El oscilador toma valores entre 0 y 100 y
un valor alto se producirá cuando en los últimos días predominan las subidas sobre las
bajadas y una valor bajo implica que predominaron las bajadas sobre las subidas. En el
primer caso se interpreta que el valor está sobrecomprado, es decir, caro a corto plazo y
por lo tanto puede ser una señal de inicio de una fase de ventas de dicho valor, con la
consiguiente bajada de cotización. Cuando RSI está bajo se dice que el valor está
sobrevendido, es decir, barato a corto plazo, lo que puede indicar que se aproxima una
fase de compras del valor, lo que haría subir la cotización. Wilder citó como valores de
referencia los niveles 30 y 70 para el RSI(14). No obstante, Aan(1985) realizó un
estudio en el que concluyó que los mínimos y los máximos que forma el RSI alcanzan,
en promedio, los valores 32 y 72, respectivamente, lo cual llevó a P.J.Kauffman(1998) y
otros sugerir que los niveles de referencia se extremasen (quizá hasta 20 y 80) para dar
mayor seguridad al análisis.
Vamos a considerar estrategias de inversión
basadas en una utilización
“automática” del oscilador RSI. Estas estrategias tendrán tres parámetros: nº de períodos
(parámetro d) del RSI, nivel de compra y nivel de venta. Por ejemplo la estrategia
RSI(14, 30, 70) indica que utilizaremos un RSI de 14 días, compraremos cuando su
valor pase hacia debajo de 30 y venderemos cuando pase por encima de 70.
En nuestro estudio hemos escogido un período de 9 días debido a que la
utilización de un período más largo nos origina un número muy escaso de señales de
compra y de venta resultando un número de operaciones demasiado pequeño para hacer
un análisis estadístico de ellas.
En cuanto a los niveles de compra y de venta hemos utilizado, aparte de los
valores clásicos 30 y 70, los niveles más extremos de 20 y 80. Como comparación
usaremos la estrategia “clásica” RSI(14,30,70). En total estudiaremos cinco estrategias
RSI: RSI(9,30,70), RSI(9,20,70), RSI(9,30,80), RSI(9,20,80) y RSI(14,30,70). Debe
aclararse que la estrategia RSI(14,30,70) no es una estrategia citada o apoyada por
6
Wilder, puesto que él recomendó el uso del RSI junto con otros criterios chartistas no
fácilmente traducibles a estrategias objetivables.
Las estrategias se aplicarán a varios valores bursátiles en el período 1990-1999.
Los valores bursátiles se han elegido utilizando dos criterios: ser valores de alta liquidez
en la bolsa española y representar cada uno una evolución bien distinta en el período de
tiempo considerado. Siguiendo éstos criterios hemos escogido tres valores: Telefónica,
el valor de más alta líquidez actualmente y que ha tenido una evolución muy positiva en
la década estudiada (+1.297%), Uralita, valor de muy alta liquidez en 1990 y que ha
sufrido una evolución negativa en este intervalo 90-99 (-69%) y, por último, Dragados,
que ha tenido una evolución apenas positiva (+56%) manteniendo una liquidez
relativamente elevada en todos esos años.
Con ésta elección de valores pretendemos ver el funcionamiento de las
estrategias tanto en valores en tendencia positiva, como en valores en tendencia
negativa, como en valores en tendencia lateral. También conseguimos con esta
“minicartera” de tres valores representar simplificadamente el comportamiento de los
diversos valores que podrían formar parte de una cartera más numerosa. Es decir, en
una cartera dada aparecerían valores que habrían tenido alguna de las tres tendencias
anteriormerte descritas: creciente, decreciente, horizontal. Se podría razonar que si una
estrategia da un buen resultado en los tres tipos de tendencias citadas es que su
comportamiento es “robusto” y “universal”. Obviamente, un estudio más amplio que el
de sólo estos tres valores nos permitiría sacar conclusiones más seguras. Eligiendo un
período relativamente amplio de 10 años pretendemos minimizar en lo posible las
peculiaridades que hayan podido presentar los valores elegidos en concreto.
La mecánica de inversión que hemos seguido consiste en comprar y vender en la
apertura del día siguiente al que da la señal, puesto que una vez terminada una sesión
bursátil se pasaría a calcular el valor del oscilador y en caso de que se genere una señal
el momento más inmediato de compra/venta sería la apertura de la sesión siguiente. Se
ha supuesto una comisión en la compra y en la venta del 0,25% , englobando todos los
gastos de operatoria, corretaje, cánones, etc. Dicho valor de comisión entendemos que
es un caso representativo de operaciones de tamaño intermedio (alrededor de un millón
de pesetas por operación) en una agencia de valores con un tarifado típico.
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En la siguiente tabla aparecen los resultados de las diferentes estrategias para
Telefónica. La columna G/P indica el número de operaciones Ganadoras/Perdedoras.
Telefónica
Estrategia
G/P
Rentabilidad
Días en
R.A.E.
operación
Rentabilidad
anual
RSI(9,30,80)
12/2
337%
1.532
27%
16%
RSI(9,20,80)
5/3
104%
999
20%
7%
RSI(9,30,70)
14/7
100%
1.010
19%
7%
RSI(9,20,70)
9/0
50%
404
29%
4%
RSI(14,30,70)
7/2
139%
1.101
22%
9%
1.297%
2.503
30%
30%
Buy and hold
En la siguiente tabla aparecen los resultados de las diferentes estrategias para
Dragados:
Dragados
Estrategia
G/P
Rentabilidad
Días en
R.A.E.
operación
Rentabilidad
anual
RSI(9,30,80)
10/5
-4%
1.586
-1%
0%
RSI(9,20,80)
5/4
-15%
997
-4%
-2%
RSI(9,30,70)
14/8
-37%
1.183
-9%
-5%
RSI(9,20,70)
6/5
-19%
593
-9%
-2%
RSI(14,30,70)
6/5
-34%
1.078
-9%
-4%
56%
2.503
5%
5%
Buy and hold
En la siguiente tabla aparecen los resultados de las diferentes estrategias para
Uralita:
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Uralita
Estrategia
G/P
Rentabilidad
Días en
R.A.E.
Rentabilidad
operación
anual
RSI(9,30,80)
4/6
-82%
1.861
-21%
-16%
RSI(9,20,80)
2/5
-85%
1.426
-28%
-17%
RSI(9,30,70)
13/9
-79%
1.274
-26%
-14%
RSI(9,20,70)
6/6
-86%
853
-44%
-18%
RSI(14,30,70)
4/6
-80%
1.302
-27%
-15%
-69%
2.503
-11%
-11%
Buy and hold
En las tablas anteriores podemos constatar que las estrategias RSI presentan
rentabilidades deficientes inferiores a las que se consiguen con una estrategia Buy and
Hold. Además los períodos de operación son largos y se está invertido una proporción
de tiempo elevada, con lo cual no se dispone de liquidez para invertir en otros
proyectos.
Debido a que las rentabilidades conseguidas con las estrategias RSI son tan
decepcionantes en comparación con la revalorización de los valores, cabe plantearse si
no sería mejor operar a la inversa, es decir, estar invertido cuando la estrategia RSI no lo
está y desinvertir cuando la estrategia RSI aconseja estar dentro. Para que la estrategia
inversa tenga mejor RAE que la estrategia “directa” debe ocurrir que
RAE ( E ) > RAE ( E ) ⇒ (1 + r ) 250 /(T − t ) > (1 + r ) 250 / t ⇒ (1 + r ) > (1 + r ) T / t −1 ⇒
⇒ (1 + r*)(1 − c) n > (1 + r*) T / t −1 (1 − c ) n (T / t −1 ) ⇒ (1 + r*) > (1 + r*) T / t −1 (1 − c ) n (T / t − 2 )
Como las rentabilidades brutas de E y E están relaccionadas mediante
1 + r* = (1 + R ) /(1 + r *)
se sigue que
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(1 + R) /(1 + r*) > (1 + r*) T / t −1 (1 − c ) n (T / t − 2 ) ⇒ (1 + r*) <
(1 + R) t / T
(1 − c) n (1 −2 t / T )
Por consiguiente, la estrategia inversa tendrá mejor RAE que la estrategia directa
si
r* <
(1 + R ) f
−1
(1 − c) n (1− 2 f )
siendo f la fracción de operación de la estrategia directa.
Aprovechando la relación
(1 + R) = (1 + r*)(1 + r *) ⇒ ln( 1 + R ) = ln( 1 + r *) + ln( 1 + r*)
podemos representar gráficamente la relación que guardan entre sí la rentabilidad bruta
y la RAE bruta de las estrategias directa, inversa y Buy and Hold.
ln (1+R)
ln (1+r)
E
B&H
t
T
En el gráfico representamos en el eje horizontal los periodos de inversión de la
estrategia E y de la estrategia Buy and Hold, t y T respectivamente. Por diferencia, el
periodo de inversión de E es T – t. En el eje vertical se situan los logaritmos de 1+r
siendo r la rentabilidad bruta. Hemos representado con una linea gruesa la estrategia
Buy and Hold, con una línea fina de color verde la estrategia E y con una línea roja a
trazos la estrategia inversa de E. El tiempo total que se permanece en inversión es, para
cada estrategia, la longitud horizontal del segmento que la representa. El nivel de
rentabilidad bruta conseguida por cada estrategia viene dado por la longitud vertical de
su segmento. El logaritmo de la RAE bruta es la pendiente del segmento, por lo tanto si
una estrategia tiene una RAE bruta mayor que otra estrategia, su segmento tendrá una
pendiente mayor que la del segmento de ésta última, y reciprocamente.
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En las siguientes tablas presentamos los resultados de las estrategias “antiRSI”
que supondrían simplemente permutar los niveles de compra y de venta entre si, con lo
cual tendríamos cinco estrategias antiRSI: RSI (9,80,30), RSI (9,80,20), RSI (9,70,30),
RSI (9,70,20), RSI (14,70,30).
Telefónica
Estrategia
Rentabilidad
Días en
R.A.E.
operación
Rentabilidad
anual
RSI(9,80,30)
178%
971
30%
11%
RSI(9,80,20)
532%
1.504
36%
20%
RSI(9,70,30)
466%
1.493
34%
19%
RSI(9,70,20)
751%
2.099
29%
24%
RSI(14,70,30)
434%
1.402
35%
18%
1.297%
2.503
30%
30%
R.A.E.
Rentabilidad
Buy and hold
Dragados
Estrategia
Rentabilidad
Días en
operación
anual
RSI(9,80,30)
40%
917
10%
3%
RSI(9,80,20)
68%
1.506
9%
5%
RSI(9,70,30)
99%
1.320
14%
7%
RSI(9,70,20)
72%
1.910
7%
6%
RSI(14,70,30)
112%
1.425
14%
8%
Buy and hold
56%
2.503
5%
5%
R.A.E.
Rentabilidad
Uralita
Estrategia
Rentabilidad
Días en
operación
anual
RSI(9,80,30)
56%
642
19%
5%
RSI(9,80,20)
93%
1.077
16%
7%
RSI(9,70,30)
18%
1.229
3%
2%
RSI(9,70,20)
96%
1.650
11%
7%
11
RSI(14,70,30)
40%
1.201
7%
3%
Buy and hold
-69%
2.503
-11%
-11%
Se comprueba inmediatamente que las estrategias antiRSI tienen rentabilidades
superiores a las estrategias RSI directas en estos valores y en el periodo estudiado. La
rentabilidad es similar o mejor que la estrategia Buy and Hold y las fracciones de
operación son de alrededor del 50%, o sea, se consigue la rentabilidad en un tiempo de
operación relativamente pequeño. Esa característica se pone de relieve en el R.A.E.
Carteras de valores con las estrategias RSI
La ventaja de operar con antiRSI en lugar de con RSI o con Buy and Hold se
pone de manifiesto no sólo en el nivel de rentabilidad sino también en la disminución
del riesgo. Para ver ésta característica estudiaremos el comportamiento de carteras de
valores simuladas mediante replicación de los valores considerados anteriormente.
El conjunto total de valores de la Bolsa podría quedar esquemáticamente
clasificado en tres tipos: valores con tendencia claramente creciente, valores con
tendencia claramente decreciente y valores con tendencia aproximadamente horizontal.
Hay que tener en cuenta que estos tipos de tendencias serían constatables al final del
periodo de inversión que se considere, no a priori del mismo. Si supiésemos esa
información a priori sólo tendría sentido invertir en los valores de tendencia creciente.
Vamos a suponer que el conjunto de N valores disponibles para la inversión está
compuesto por N/3 valores similares a Telefónica en el período 90-99, N/3 valores
similares a Dragados y N/3 valores similares a Uralita. Supongamos además que
formamos una cartera de 10 valores extraidos al azar del conjunto de N valores. Si
damos por hecho que N es suficientemente grande la extracción sin reemplazamiento
aproximable por una extracción con reemplazamiento. Se podría argumentar que la
formación de una cartera seleccionando al azar sus componentes no es realista porque
un inversor seleccionaría con más acierto los valores. Sin embargo la realidad práctica
parece apuntar que éste no es el caso, según se ha puesto de manifiesto en diferentes
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“experimentos" llevados a cabo por revistas económicas norteamericanas y también
nacionales. Quizás la más celebrada de éstas experiencias fue la del “Mono Merlín”.
Consideremos un inversor que emplea la estrategia Buy and Hold en su cartera.
Cada valor de su cartera tendrá una rentabilidad anual dada por la variable aleatoria:
 30%,

X i =  5%,
− 11%,

p =1/3
p =1/3
p =1/3
Por consiguiente la cartera total tendrá una rentabilidad anual X = (Σ Xi)/10. La
rentabilidad esperada de la cartera vendrá dada por:
E[X] / 10 = E[Xi] = 8%
La desviación típica de la cartera será:
σ[Σ Xi /10] = σ[Xi] / 101/2 = 5,3%
lo que permite construir su intervalo centrado del una probabilidad aproximada del 95%
(-2,4% , +18,4%). Este intervalo sería más aproximado cuando la distribución de ΣXi
fuese más próxima a la Normal.
Hagamos el mismo razonamiento suponiendo que el inversor emplea una
estrategia antiRSI. Tomando como valores representativos de las estrategias antiRSI
anteriormente
estudiadas
las
medias
de
las
rentabilidades
de
las
estrategias
RSI(9,70,30), RSI(9,70,20), RSI(9,80,30), RSI(9,80,20). Con ello conseguimos estimar
con más regularidad el resultado de las estrategias antiRSI, formando una especie de
estimador smooth de la rentabilidad de una estrategia RSI(9,75,25).
Cada valor de la cartera tendría una rentabilidad anual dada por:
13
18'5%,

X i =  5%,
 5%,

p =1/3
p =1/3
p =1/3
La cartera tendría una rentabilidad esperada de 9,5% y una desviación típica 2%
que supondría un intervalo centrado de probabilidad de aproximadamente el 95% de
(5,6% , 13,4%). Observamos como la rentabilidad media anual ha aumentado desde el
8% hasta el 9,5% y el riesgo (si lo medimos mediante la desviación típica) ha
disminuido desde el 5,3% al 2%, al cambiar la estrategia Buy and Hold por la estrategia
antiRSI. Todo ello haría bastante más improbable la aparición de una pérdida con
antiRSI que con Buy and Hold. Todo ello acompañado del hecho de que con la
estrategia antiRSI no se está dentro de la inversión todo el tiempo, sino sólo
aproximadamente la mitad de los días. Evidentemente éstos resultados no se pueden
extrapolar automáticamente a una rentabilidad futura empleando valores cualesquiera,
sino que deben entenderse como un resultado exploratorio que pone de manifiesto el
interés de considerar el tipo de estrategias que hemos denominado antiRSI, que
conjugan su simplicidad con su relativa falta de uso en la práctica bursátil diaria.
Estrategias MACD (Moving Average Convergence Divergence)
De una forma más breve, realizaremos un estudio similar con el indicador
técnico MACD. El MACD fue ideado por Gerald Appel en 1974 y es sin lugar a dudas
uno de los indicadores más populares y representados en los charts. Consiste en hallar
la diferencia entre dos medias móviles exponenciales de coeficientes distintos k 1 y k 2 y
hallar, a su vez, otra media móvil exponencial (llamada “señal”) de coeficiente k 3 . En el
Análisis Técnico bursátil es habitual expresar el coeficiente k de una media móvil
exponencial en forma de un “periodo en días” d = 2 / k − 1 . La idea de Appel era que d1
fuera menor que d2 y que el cruce de las dos medias exponenciales señalaran el
comienzo y el final de periodos de subida de las cotizaciones. La incorporación de la
“señal” era para “acelerar” o “anticipar” esos cruces, de forma que no se identificasen
con retraso las oscilaciones de los precios. El sistema funciona dando una señal de
compra cuando la “señal” cruza de arriba a abajo la diferencia de medias móviles, y una
señal de venta cuando el cruce es de abajo a arriba.
14
Appel propuso los valores (aproximados) d1 = 12, d2 = 26 y d3 = 9 como los
convenientes para su sistema y con ellos se construye el sistema MACD en al práctica,
casi sin excepción.
Hemos probado esta estrategia de inversión en los valores Telefónica, Dragados
y Uralita, en el decenio 90-99, con tres posibles valores 6, 9 y 12 para el parámetro d3
de la “señal”
a fín de analizar su rendimiento y de ver la viabilidad de la estrategia
inversa.
Telefónica
Estrategia
Rentabilidad
Días en
R.A.E.
operación
Rentabilidad
anual
MACD (12,26,6)
41%
1.163
8%
3%
MACD (12,26,9)
204%
1.190
26%
12%
MACD (12,26,12)
156%
1.201
22%
10%
Buy and hold
1297%
2.503
30%
30%
R.A.E.
Rentabilidad
Dragados
Estrategia
Rentabilidad
Días en
operación
anual
MACD (12,26,6)
13%
1.130
3%
1%
MACD (12,26,9)
40%
1.137
8%
3%
MACD (12,26,12)
126%
1.138
20%
8%
Buy and hold
56%
2.503
5%
5%
R.A.E.
Rentabilidad
Uralita
Estrategia
Rentabilidad
Días en
operación
anual
MACD (12,26,6)
-59%
1.092
-18%
-9%
MACD (12,26,9)
-37%
1.119
-10%
-5%
MACD (12,26,12)
-35%
1.119
-9%
-4%
Buy and hold
-69%
2.503
-11%
-11%
15
Se observa que las tres estrategias contempladas consiguen valores RAE
similares a la estrategia Buy and Hold y valores RA peores en presencia de tendencia
creciente y mejores en presencia de tendencia decreciente, respecto a dicha estrategia.
Parece apuntarse en esos resultados que la d3 = 6 da peores resultados que los valores 9
y 12. Todo ello indica que no son métodos especialmente atractivos como inversiones
en sí, aunque hay que señalar un aspecto importante: las rentabilidades brutas sin
comisión serían considerablemente mejores puesto que las estrategias MACD producen
abundantes compras/ventas. Podría decirse que MACD da un mejor resultado como
indicador de oscilaciones en las cotizaciones que como mecanismo inversor, puesto que
las abundantes comisiones que requiere parece que anulan en buena parte las ganacias
en rentabilidad.
Respecto a la viabilidad de las estrategias inversas “antiMACD”, al no darse, en
general, la condición requerida (y deducida anteriormente) para que estas superen a las
propias estrategias inversas, podemos descartar su uso en los valores estudiados y en el
periodo decenal considerado. Sólo en el caso de Telefónica habría posibilidad razonable
de emplear una estrategia antiMACD con rentabilidades similares a las estrategias
MACD, pero de todas formas tanto MACD como su inversa quedaría por detrás de los
resultados de Buy and Hold en este valor bursátil.
Conclusión
Hemos visto que las estrategias de inversión que hemos denominado “antiRSI”
merecen atención, tanto por su rentabilidad como por el poco tiempo de inversión
necesario. En cuanto al indicador MACD, según nuestros resultados las rentabilidades
RAE obtenidas no superan, en general, las ofrecidas por la propia variación en la
cotización de los valores. Las estrategias “antiMACD” no han resultado atractivas,
salvo quizás en valores con tendencia creciente.
Bibliografía:
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