Cuadruple y Quíntuple Media Exponencial - Métodos para tratar de mejorar las prestaciones de la media exponencial

Artículo de Visual Chart Publicado en la Revista TRADERS´ - Octubre

El uso de trading systems basados en medias móviles está a la orden del día como consecuencia de la simplicidad de estas herramientas y de su capacidad para determinar la dirección de la tendencia. No obstante, éstas arrastran un retardo en cuanto a la detección de los movimientos que supone en ocasiones la pérdida completa del impulso debido al modo con el que se calculan. En el presente artículo hablaremos de dos tipos de medias móviles que tratan de reducir el tiempo de retardo.

>> Análisis de las medias móviles QEMA y PEMA.

Planteemos el siguiente escenario: Utilizamos dos medias móviles exponenciales para determinar la dirección de los precios. Por un lado, una media de periodo muy corto (4 sesiones) y por otro una media de medio plazo (30 sesiones). El cruce entre ambas medias nos servirá como medidor de la tendencia: Cuando la media corta se mueva por encima de la media de 30 sesiones, tendremos posiciones largas (tendencia alcista), mientras que si la media corta cae por debajo de la media de 30, tendremos posiciones cortas (tendencia bajista).

Este método, pese a su sencillez, puede considerarse como un buen indicador del sentimiento general de la tendencia.

>> El cruce de dos medias exponenciales (4 y 30) nos sirve de medidor de la tendencia <<

Sin embargo, como decíamos al principio, el problema que arrastran las medias móviles es el retardo que sufren cuando se producen giros bruscos del mercado. En función del periodo usado, la media requiere de un número mínimo de barras para empezar a modificar la dirección de su pendiente. Como consecuencia, el momento de detección llega demasiado tarde o habiendo sufrido una pérdida importante de puntos favorables al nuevo movimiento.

Por otro lado, es inevitable que esto suceda, ya que normalmente observamos estas situaciones en zonas donde el nuevo movimiento ha avanzado progresivamente. Sin embargo, cuando un nuevo giro de tendencia finaliza de manera brusca, produciéndose un retroceso, el retardo de las medias pasa a convertirse en una ventaja, ya que en tal caso la media despreciará el pull back que se ha generado.

Esto nos lleva a la siguiente pregunta: ¿No hay un método que nos permita aprovechar el filtro que supone usar las medias pero que además disminuya el tiempo de retardo? Una posible solución sería utilizar un tipo de medias muy específicas llamadas QEMA y PEMA.

INTRODUCCION

Las medias QEMA y PEMA proceden de la familia de las medias DEMA y TEMA.

La DEMA (Double Exponential Moving Average) calcula el resultado de sumarle a la media exponencial estándar (EMA) la media exponencial de la diferencia entre los precios y dicha media estándar. Como consecuencia, genera un EMA mucho más suavizado que reduce el ruido de la media estándar, pero por el contrario aumenta el nivel de retardo.

La TEMA (Triple Exponential Moving Average) surge como método para reducir el retardo de su antecesor, la media DEMA. El inconveniente que presenta es que al ser más agresiva el ruido generado por la media es superior.

Al observar que la triple exponencial mejoraba el tiempo de reacción de la media doble, se pensó si esta secuencia progresiva generaría paralelamente un tiempo de reacción cada vez mejor. Esta reflexión será la justificación de la creación de las medias QEMA y PEMA.

>> Las medias QEMA y PEMA buscan mejorar de manera progresiva el tiempo de respuesta de la media estándar  <<

QEMA (Quadruple Exponential Moving Average)

La primera de las medias que veremos recibe el nombre de Quadruple Exponential Moving Average, o como es conocida comúmente, QEMA.

Esta media cuadruple, como decimos, trata de ser un filtro para mejorar la precisión de la media exponencial. La fórmula de la media sería la siguiente:

El movimiento de la media QEMA es muy particular, ya que excede a los impulsos generados por el precio (a diferencia de la media estándar, cuyas curvas no llegan a sobrepasar los montes y valles de la cotización).

Cuando aparece el final de un rallie de largo recorrido, normalmente es continuado por un movimiento de acumulación que puede derivar en un nuevo rallie en sentido contrario. En este escenario, la media estándar tarda en detectar el nuevo movimiento como consecuencia del proceso de acumulación. Sin embargo, la media QEMA desprecia el movimiento lateral y pasa a asumir directamente que el final del rallie de inicio desembocará en un impulso de tendencia contraria (gráfico 1).

PEMA (Pentuple Exponential Moving Average)

La péntuple o quíntuple media exponencial consiste en un nuevo giro de tuerca en el proceso de corrección de la media estándar.

El método para calcular el PEMA es similar al de la versión anterior aunque en este caso se aumenta el número de medias implicadas en el cálculo:

El modo de actuar de dicha media es aún más extremo que el de la media anterior, como podemos ver en el gráfico 2.

Este movimiento, en ocasiones demasiado agresivo, puede llegar a impedir la progresión normal de un rallie favorable a la señal, lo que puede derivarse en que termine siendo menos efectivo el uso de ésta media que el de la media estándar. Esta observación nos lleva a pensar que posiblemente no merezca la pena continuar aumentando hasta una media séxtuple o séptuple. Sin embargo, todo dependerá del valor sobre el que procedamos, por lo que es recomendable evaluar el resultado de las distintas medias para concluir qué interesa más en cada caso.

>> PEMA mejora la reacción de QEMA, aunque realiza movimientos más agresivos <<

Actuación de las medias en los movimientos laterales

No cabe duda que el peor bagaje del análisis de la tendencia mediante medias aparece durante los periodos de congestión o laterales. Durante dichos procesos, se producen la mayoría de señales erróneas.

Este problema también afecta a las medias QEMA y PEMA pero de distinto modo. Veamos la actuación de cada una de ellas.

En el gráfico 3 vemos como se produce el cruce continuado entre la media exponencial de 30 respecto a la de 4 sesiones. Esta situación es inevitable puesto que no hay una tendencia clara que determine la dirección de los precios.

En cuanto a las medias QEMA y PEMA, el problema persiste, si bien debido a su poder de aceleración disiminuye la cantidad de señales falsas (gráfico 4).

>> Durante las zonas de congestión los cruces falsos perduran, si bien las medias QEMA y PEMA reducen la cantidad de ellos <<

Conclusiones

La finalidad de estas medias es la de mejorar la precisión de la media exponencial, si bien todo depende del tipo de estrategia que diseñemos y del valor sobre el que estemos actuando.

Por último, cabe destacar que el estudio de medias adaptables al movimiento reciente de los precios no se limita a las mencionadas en el presente artículo, si no que su número es amplio y existen diversos modelos, como pueden ser la media de Hull o la media de Tillson.

 >>>>>> GRAFICOS UTILIZADOS

G1) Anticipación de la media QEMA en DAX FUTURE CONT.

En cuanto el rallie bajista entra en la zona de acumulación, el cruce de la media QEMA (línea verde) con la media de 4 sesiones marca cambio de tendencia. Cuando la tendencia se confirma, observamos cómo se adelanta a la señal dada por la exponencial estándar (círculos rojos).

Fuente: Visual Chart

  

G2) Comparación QEMA y PEMA en DAX FUTURE CONT.

La media PEMA (línea roja) se mueve de manera más agresiva, elevándose por encima de la media QEMA (línea verde) durante los rallies alcistas.

Fuente: Visual Chart

  

G3) Cruce con Media Exponencial EURODOLAR FUTURE CONT.

El continuo cruce de medias es inevitable debido a que no hay una tendencia clara. Se llegan a dar hasta diez cruces falsos antes de iniciarse el siguiente rallie bajista.

Fuente: Visual Chart

  

G4) Cruce con Media QEMA EURODOLAR FUTURE CONT.

Tanto con QEMA como con TEMA tampoco puede evitarse el error durante las zonas de congestión. Si bien, al adaptarse mejor al movimiento actual de los precios, reducen el número de señales falsas (hasta seis).

Fuente: Visual Chart

>>> CODIGO DE PROGRAMACION

CODIGO DE PROGRAMACION DE MEDIA QEMA PARA VISUAL CHART 5.

'¡¡ Summary

' Classification: Averages

'Summary !!

'¡¡ Parameters

Dim AvgPeriod As Integer '60

Dim AvgPrice As Price 'PriceClose

'Parameters !!

Dim EMAData() As DataIdentifier

Option Explicit

Public APP As OscUserApp

Implements Indicator

Public Sub Indicator_OnInitCalculate()

With APP

    ReDim EMAData(4)

    EMAData(0) = .GII(AvExponential, Data, AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(1) = .GII(AvExponential, EMAData(0), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(2) = .GII(AvExponential, EMAData(1), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(3) = .GII(AvExponential, EMAData(2), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(4) = .GII(AvExponential, EMAData(3), AvgPeriod, AvgPrice)

    .SetLineName 1, "QEMA"

    .StartBar = 0

End With

End Sub

Public Sub Indicator_OnCalculateBar(ByVal Bar As Long)

With APP

    Dim EMA(4) As Double

    Dim i As Integer

    For i = 0 To 4

        EMA(i) = .GIV(EMAData(i))

    Next i

    If EMA(4) <> NullValue Then

        Dim QEMA As Double

        Dim ipPosition As IndicatorPosition

        QEMA = 5 * EMA(0) - 10 * EMA(1) + 10 * EMA(2) - 5 * EMA(3) + EMA(4)

        ipPosition = ipNeutral

        If .Close > QEMA Then ipPosition = ipBull

        If .Close < QEMA Then ipPosition = ipBear

        .SetIndicatorValue QEMA, 1, 0, ipPosition

    End If

End With

End Sub

CODIGO DE PROGRAMACION DE MEDIA PEMA PARA VISUAL CHART 5.

'¡¡ Summary

' Classification: Averages

'Summary !!

'¡¡ Parameters

Dim AvgPeriod As Integer '60

Dim AvgPrice As Price 'PriceClose

'Parameters !!

Dim EMAData() As DataIdentifier

Option Explicit

Public APP As OscUserApp

Implements Indicator

Public Sub Indicator_OnInitCalculate()

With APP

    ReDim EMAData(7)

    EMAData(0) = .GII(AvExponential, Data, AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(1) = .GII(AvExponential, EMAData(0), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(2) = .GII(AvExponential, EMAData(1), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(3) = .GII(AvExponential, EMAData(2), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(4) = .GII(AvExponential, EMAData(3), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(5) = .GII(AvExponential, EMAData(4), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(6) = .GII(AvExponential, EMAData(5), AvgPeriod, AvgPrice)

    EMAData(7) = .GII(AvExponential, EMAData(6), AvgPeriod, AvgPrice)

    .SetLineName 1, "PEMA"

    .StartBar = 0

End With

End Sub

Public Sub Indicator_OnCalculateBar(ByVal Bar As Long)

With APP

    Dim EMA(7) As Double

    Dim i As Integer

    For i = 0 To 7

        EMA(i) = .GIV(EMAData(i))

    Next i

    If EMA(7) <> NullValue Then

        Dim PEMA As Double

        Dim ipPosition As IndicatorPosition

        PEMA = 8 * EMA(0) - 28 * EMA(1) + 56 * EMA(2) - 70 * EMA(3)

        PEMA = PEMA + 56 * EMA(4) - 28 * EMA(5) + 8 * EMA(6) - EMA(7)

        ipPosition = ipNeutral

        If .Close > PEMA Then ipPosition = ipBull

        If .Close < PEMA Then ipPosition = ipBear

        .SetIndicatorValue PEMA, 1, 0, ipPosition

    End If

End With

End Sub