Nuestro Filtro de la Serie Histórica es una poderosa lupa del mercado.
Utiliza un enfoque estadístico avanzado para analizar la serie histórica de precios basada en velas japonesas.
Esta herramienta te permite filtrar a través de una serie de métricas como la volatilidad, el tipo de apertura, días específicos, gaps de apertura y patrones de velas.
La base de todo esto es la estadística inferencial, que te permite hacer inferencias sobre la tendencia general del mercado basándote en los datos observados.
Ya sea que quieras emular las condiciones actuales del mercado o buscar una condición específica, este filtro está diseñado para proporcionar una imagen clara y detallada de las tendencias históricas, ayudándote a tomar decisiones de trading más informadas.
Herramienta para filtrar la serie histórica de precios (velas japonesas) a través de la selección de una o más métricas como la volatilidad, el tipo de apertura, días o meses específicos, gaps de apertura, patrones de velas, etc.
Uno de los secretos de MetricAlgo es el enfoque estadístico que te permite utilizar y que probablemente por ti mismo sería imposible de obtener, por eso el Filtro de la serie es algo extremadamente central e importante en nuestro análisis. Antes de describirte esta herramienta, es importante que entiendas lo que es la estadística inferencial, para que puedas apreciar el valor de esta característica, que te permitirá realizar muchos tipos de análisis. La estadística inferencial es una rama de la estadística que se ocupa de utilizar los datos observados para hacer inferencias sobre la población de la que proceden. En otras palabras, la estadística inferencial es el proceso de generalización de los resultados obtenidos de una muestra a la población de la que la muestra fue extraída. La estadística inferencial es una herramienta importante en muchas disciplinas, como la investigación científica, la medicina, la economía y las finanzas. Por ejemplo, la estadística inferencial se utiliza para:
La estadística inferencial se basa en un proceso de dos fases: Recolección de datos y Análisis de datos, mientras que “hacer inferencia” significa sacar una conclusión a partir de un conjunto de datos o informaciones. En estadística, la inferencia es el proceso de generalizar los resultados obtenidos de una muestra a la población de la que la muestra fue extraída.
Aquí hay algunos ejemplos de inferencias:
Las inferencias se pueden hacer de forma deductiva o inductiva. Las inferencias deductivas son aquellas en las que la conclusión es inevitable a partir de las premisas. Por ejemplo, la conclusión «los campos estarán mojados» es inevitable a partir de la premisa «llueve». Las inferencias inductivas son aquellas en las que la conclusión es probable, pero no inevitable, a partir de las premisas. Por ejemplo, la conclusión «el paciente podría tener malaria» es probable, pero no inevitable, a partir de la premisa «el paciente tiene fiebre alta». Los resultados de MetricAlgo son inferencias inductivas y, por lo tanto, tienen como objetivo identificar los campos de probabilidad de que un determinado evento ocurra basándonos en el pasado.
Las inferencias son un proceso importante en la investigación científica y en la vida cotidiana. Nos permiten aprender del pasado y hacer predicciones sobre el futuro. Sin embargo, las inferencias son verdaderos beneficios estadísticos para el trader que sabe encontrarlas y el uso de este Filtro está diseñado precisamente como una herramienta para el investigador.
Entremos en los detalles de cómo funciona; definiendo las partes correctas en nuestro contexto:
La población en estudio: la secuencia de velas de precios, llamada “serie histórica”
Datos observados: Por ejemplo, todas las velas del jueves, de los meses de agosto donde la volatilidad está entre el 30 y el 35% y el gap de apertura es positivo. Imaginemos que el mercado hoy está en esta condición y que queremos saber cómo se ha comportado en general en el pasado. El Filtro sirve para permitir estas “observaciones”.
Análisis de datos: Estos filtros nos permiten obtener resultados, como por ejemplo la probabilidad de que se gane comprando en estas condiciones, o vendiendo en esas condiciones. O bien el drawdown, el rendimiento anual, etc., todos resultados que luego a su vez pueden resultar más o menos ventajas estadísticas.
Cuanto más métricas utilicemos en este filtro, más se reducirá la población analizada (conjunto de datos) y menos eficaz será la estadística que se derive de ella. Esto también es válido a la inversa. Por ejemplo, las similitudes con la condición actual del mercado nos pueden decir cuáles son las probabilidades históricas de que se alcance un cierto nivel de precio.
Apliquemos, por lo tanto, estos conceptos a lo que hacemos con MetricAlgo y comprendamos por qué esta herramienta de filtrado es fundamental para quienes buscan una ventaja estadística sobre unas determinadas acciones. Vediamo ora quali sono le parti principali di questo strumento per comprendere in che modo è possibile filtrare una serie storica:
La primera distinción que hay que hacer es el “motivo” por el que estoy tratando de filtrar la serie, que son principalmente dos:
Aunque no haya una diferencia técnica entre las dos motivaciones, a nivel de uso hemos hecho la vida más sencilla al investigador introduciendo el botón “LIKE NOW” que no hace otra cosa que reiniciar el filtro “leyendo” la situación actual y autoimponiendo el filtro en tu lugar con las condiciones más similares a hoy. Sin embargo, es posible realizar búsquedas “manuales” configurando los filtros principales que son:
Es importante precisar que, aunque no sea correcto generalizar, no es recomendable utilizar resultados estadísticos como válidos si el conjunto de datos tomado como muestra cuenta con menos de 30 elementos, es decir, si la población de la muestra es inferior a 30. Es muy importante saber que la estadística es cada vez más robusta cuando se tiene un gran número de muestras. Por este motivo, siempre se indica el número de elementos sobre los que se basa el análisis.
