Embed Size (px)
Citation preview
UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA
INVESTIGACIÓN FINAL PREGRADO
Estrategias de trading para la paridad EUR/USD a través de la optimización del indicador
Ichimoku Kinko Hyo e implementación de trading Algoritmico.
David Ricardo Balaguera Mesa
11/23/2015
Este trabajo se basa en el indicador Ichimoku Kinko Hyo, modificado para generar estrategias
cuya aplicación se constituye en un prototipo de trading algorítmico de comercio electrónico
implemetado en el lenguaje MQL4.
2
Contenido
1. Resumen ........................................................................................................................................................... 4
2. Abstract ........................................................................................................................................................... 5
3. Introducción .................................................................................................................................................... 6
3.1 Planteamiento del Problema ............................................................................................................... 10
3.2 Objetivo General ................................................................................................................................. 10
3.3 Objetivo Especificos ............................................................................................................................ 10
4. Justificación .................................................................................................................................................. 11
5. Marco Referencial......................................................................................................................................... 14
5.1 Marco Conceptual ............................................................................................................................... 14
5.2 Marco Teórico ..................................................................................................................................... 23
5.2.1 Ichimoku Kinko Hyo. ...................................................................................................................... 23
5.2.2 Estrategias Ichimoku. ...................................................................................................................... 31
6. Estrategia de Trading ............................................................................................................................ 34
6.1 Parámetros .................................................................................................................................................. 35
6.2 Datos Históricos .......................................................................................................................................... 42
6.3 Metodología Aristos .................................................................................................................................... 43
7. Modificaciones al Indicador Ichimoku Kinko Hyo ..................................................................................... 46
8. Herramienta de Backtesting ......................................................................................................................... 49
8.1. Algoritmo de Control ......................................................................................................................... 63
8.2 Algoritmo-I .......................................................................................................................................... 67
8.3 Ejecución del Algoritmo-I ................................................................................................................... 95
8.4 Modificación del Algoritmo-I ............................................................................................................ 105
8.5 Malas prácticas ................................................................................................................................. 106
9. Comercio Electronico ................................................................................................................................. 108
9.1 Trading Electrónico en el Mercado Forex ........................................................................................ 112
9.3 Metaeditor de Metatrader 4 ..................................................................................................................... 118
9.4 Programación en el Metaeditor......................................................................................................... 120
9.4.1 Asesor Experto ................................................................................................................................... 120
9.4.1.1 Prototipo de Asesor Experto para Ichimoku Kinko Hyo. ....................................................... 124
9.4.1.2 Variables externas ..................................................................................................................... 126
9.4.1.3. Función Principal ...................................................................................................................... 129
9.4.1.4. Cálculo de ordenes vigentes en mercado .................................................................................. 131
9.4.1.5. Apertura de Posiciones ............................................................................................................ 133
9.4.1.6 Cierre de Posiciones ................................................................................................................. 155
9.4.1.7 Consideraciones adicionales cruces de promedios o parámetros de indicador ...................... 159
10. Resultados .............................................................................................................................................. 162
10.1 Resultados 15 minutos ....................................................................................................................... 165
3
10.2 Resultado 60 minutos .............................................................................................................................. 185
10.3 Resultado 240 minutos....................................................................................................................... 205
10.4 Análisis Backtesting ........................................................................................................................... 225
10.5 Análisis Optimización ........................................................................................................................ 230
10.6 Resultados del Prototipo – Asesor Experto Ichimoku ...................................................................... 234
11. Conclusiones........................................................................................................................................... 236
12. Recomendaciones ................................................................................................................................... 239
13. Referencias ............................................................................................................................................. 241
4
1. Resumen
La investigación plantea una estrategia de inversión para la paridad EUR/USD a través del
indicador técnico conocido como Ichimoku Kinko Hyo propuesto por Goichi Hosada en 1930.
Se plantea una configuración óptima de los parámetros del indicador que surge de la modelación
y programación de algoritmos, además se propone el código en mql4 para modificar el indicador
en la plataforma metatrader 4.0 dando como resultado una estrategia con el 51% de eficiencia y
28.002 pips.
5
2. Abstract
The research proposes an investment strategy for the EUR/USD parity through technical
indicator Ichimoku Kinko Hyoof Goichi Hosoda proposed in 1930, raises the optimal parameter
settings of the indicator arising from the modeling and programming algorithms and proposes the
MQL4 code to modificated the indicator in metatrader 4.0 platform. Resulting in a strategy with
51% of eficiency and 28.002 pips of profit.
6
3. Introducción
A través de los años, la cuantificación y transferencia de los poderes adquisitivos (Muñoz,
2003) ha presentado importantes variaciones en la fijación de las cotizaciones para las monedas
de los diferentes países, que generan fluctuaciones diarias de los tipos de cambio, creando un
mercado en sí y generando oportunidades de especulación, inversión y arbitraje, en donde se
intercambian a diario el valor de una divisa con respecto a otra (Soto, 2001), de forma dinámica
y en un número de operaciones cada vez mayor desde sus orígenes.
Las aproximaciones de los inicios del mercado de divisas se remontan al año 1875 con el
surgimiento del patrón oro, indicando que una divisa consta del valor que representa su
equivalente en oro, sin embargo este tipo de sistema presentaría problemas durante la primera y
segunda guerra mundial (Calicchio, 2013) cuando los países transformaron sus divisas
extranjeras en oro ante la llegada del conflicto. Como consecuencia, se presentó una importante
inestabilidad en el sistema, prefiriendo adoptar una nueva norma internacional, que se conoce
como el acuerdo de Bretton Woods, el cual fijó el valor de las demás monedas al dólar
estadounidense y éste a su vez se fijó al precio del oro ( 35usd por onza de oro) (Rahnema,
2007). La disolución del tratado se presentó en 1971, y trajo como consecuencia el mercado
cambiario actual en donde el dólar estadounidense ya no se intercambia por el oro, aumentando
así la volatilidad en los precios de las diferentes divisas de los países industrializados; dando
como consecuencia el incremento en la volatilidad de las divisas en general (Morandé, 2002),
que a su vez provocó significativos movimientos, útiles en la negociación de estos instrumentos.
7
La inversión o negociación en el mercado de divisas es la compra o venta del poder
adquisitivo de la moneda de un país o de una zona, las fluctuaciones de este poder de compra de
la divisa con respecto a otra se generan en esencia por la existencia de una oferta y una demanda
del tipo de cambio, este es afectado por la variación de la suma intercambiable de la divisa frente
al precio de los diferentes productos comercializados en los diferentes mercados globales, lo
anterior hace posible que en un instante se fije dicho precio y que cambie en otro periodo con
gran velocidad (Crespo, 2008). Gracias a la variación de los tipos de cambio se puede lograr
beneficios en la operación sobre los mismos, partiendo de la especulación financiera del futuro
comportamiento de dichas fluctuaciones.
La toma de decisiones de inversión en este tipo de mercado se realiza por medio de un
análisis previo del mismo; existen dos principales enfoques o tipos de análisis: el primero
muestra las fluctuaciones como un compendio de las consecuencias de los datos económicos,
política gubernamental, condiciones socio-políticas, noticias y rumores de inversión, este es
conocido como análisis fundamental (Chen, 2009); el segundo se conoce como análisis técnico y
se basa en una serie de indicadores, que son aplicados a datos históricos con el fin de obtener los
mejores momentos para entrar y salir del mercado. Gran parte de este tipo de análisis se basa en
patrones psicológicos que revelan el comportamiento alcista o bajista del mercado y dado que
estos patrones han funcionado bien en el pasado, se asume que seguirán funcionando bien en el
futuro, es decir que se parte de la premisa de que la historia se repite (Murphy, Análisis Técnico
de los mercados financieros, 2003). Otro aspecto que se considera como fundamento del análisis
técnico es que precio contiene todos los datos y noticias relevantes sobre el activo o instrumento,
debido a que los traders ya han incorporado toda la información fundamental, es decir que el
precio descuenta todos elementos fundamentales en el instante en que se difunden.
8
En la primera parte de este documento se analizará técnicamente una aplicación del
indicador Ichimoku Kinko Hyo a los datos históricos de la paridad Euro/Dólar, con el objetivo de
identificar patrones de comportamiento mediante el cálculo de precios medios que realiza este
indicador, característica esencial del Ichimoku Kinko Hyo que resulta útil para el mercado de
divisas, y mercados manipulados en el periodo de cumplimiento (Elliot N. , Creating Ichimoku
charts, 2007, p. 14), permitiendo promediar la volatilidad inherente de los precios y compararlos
mediante el desplazamiento de los rangos medios de negociación. Además, los componentes del
indicador permiten fijar niveles de soporte y resistencia, logrando establecer una hipótesis de
comportamiento para el futuro de la paridad, basándose en el uso de los componentes del
indicador aplicados al seguimiento de la tendencia, obteniendo como resultado la estrategia de
inversión en el instrumento EUR/USD.
Investigaciones sobre las estrategias de inversión basadas en el indicador parten de las
señales generadas por los cinco componentes del mismo y la distancia de estos con respecto al
precio, dando resultados cercanos a los 900 pips anuales (Patel, 2010, p. 138). Otras se enfocan
en la aplicación de dos de los cinco componentes claves, resaltando sus propiedades como
pertinentes para el refinamiento de señales de entrada y salida, mediante el uso de estos como
filtros de aquellas señales, el resultado es una clara disminución de las pérdidas en las estrategias
de trading (Lashinski, 2008); el Ichimoku Kinko Hyo puede dar en mercados con tendencia
señales con un nivel de confianza que sea cercano al cincuenta por ciento, y luego de indicar
dicha entrada, el movimiento de los precios puede desarrollarse con bastante fuerza (Shah,
2010).
9
Los elementos anteriormente expuestos, como lo son el crecimiento de la rentabilidad,
refinamiento de las señales y eficiencia en el seguimiento de la dirección de los precios, se
convierten en los principales argumentos para la decisión de seleccionar cuatro de los cinco
componentes del indicador Ichimoku Kinko Hyo y su posterior aplicación en la estrategia de
inversión. Este documento se centra en la búsqueda de la combinación apropiada de los cuatros
componentes elegidos, en donde se demuestra un importante incremento del beneficio neto,
mediante el filtrado de las señales, manteniendo una eficiencia acorde al seguimiento tendencial,
para su posterior implementación de una estrategia de trading.
Luego de la explicación del indicador y de la estrategia se describirá y ampliará la
información sobre los resultados del backtesting de los datos históricos y su ejecución, la cual
parte de un conjunto de procesos finitos y definidos que se define como algoritmo (Fadul, 2004,
pp. 14-19) para el testeo de los datos, el cual fue implementado en el lenguaje de Visual Basic
creado y comercializado por Microsoft (MACKENZIE, 2003). El resultado de los procesos
anteriormente descritos muestra un total en pips de 28.002 comprendidos entre Enero de 2000 y
Octubre de 2013, indicando un nivel de confianza del 51% y una relación ganancia-pérdida de
5:1, además se destaca el valor significativo de la esperanza matemática que corresponde a 43.9.
10
3.1 Planteamiento del Problema
¿Cuál es la eficiencia, rentabilidad y confiabilidad de las estrategias de inversión
propuestas, basadas en el indicador técnico Ichimoku para facilitar la inversión de perfiles con
riesgo moderado en la paridad EUR/USD?
3.2 Objetivo General
Evaluar la eficiencia, rentabilidad y confiabilidad de las estrategias de inversión basadas en
el indicador técnico Ichimoku Kinko Hyo para la paridad EUR/USD, en los marcos de tiempo de
15 minutos, 60 minutos y 240 minutos, bajo la metodología de backtesting ARISTOS, con el fin
de brindar a los inversionista una nueva herramienta de gestión óptima para la toma de
decisiones en el mercado de divisas.
3.3 Objetivo Especificos
De acuerdo a la taxonomía de Bloom se presentan los siguientes objetivos específicos:
Comprobar las operaciones indicadas por la configuración básica de los parámetros
del indicador.
Implementar un algoritmo que permita definir la configuración óptima de los
parámetros del indicador, a través de condicionales que generen mejoras a las
presentes limitaciones del indicador Ichimoku Kinko Hyo.
Comparar la configuración por defecto con los resultados del algoritmo recursivo con
el fin de determinar los rangos óptimos de los parámetros del indicador.
Diseñar un prototipo de algoritmo de comercio electrónico con los valores óptimos de
los parámetros del indicador Ichimoku Kinko Hyo, con el fin realizar operaciones de
trading de forma automática.
11
4. Justificación
Anteriormente solamente los grandes inversionistas podían acceder al mercado Forex a
través de los bancos, los cuales realizaban grandes transacciones en las diferentes paridades para
operaciones de negocios internacionales e inversiones. Como consecuencia de un margen bajo y
un alto apalancamiento, se ha cambiado la estructura y la forma de operar en el mercado
interbancario de divisas, logrando la inclusión de nuevos inversores minoritarios (Universidad
del Cema, 2014), lo que finalmente se traduce en mayores montos negociados.
Según el Banco Internacional de Cumplimientos (BIS por sus siglas en ingles) el mercado
Forex asciende a 5.3 billones de dólares negociados diariamente registrados a Abril de 2013, esta
cifra es superior en 1.3 billones a la registrada en el 2010 y mayor en 2 billones a la reportada el
2007- (Ayala, 2013); entre 2010 y 2013 el crecimiento global del mercado de divisas se estimó
en 35%, muy superior al incremento del periodo comprendido entre 2007 y 2010 que fue del
19% (Bank For International Settlements, 2013). Por tanto se prevé que para la siguiente década
las transacciones logren un crecimiento del 136%, aunque algunas investigaciones estiman un
incremento alrededor del 300%, (Banca y Finanza, 2014, pág. 2), que puede ser mayor a causa
del volumen negociado diariamente. Las anteriores cifras de crecimiento de las transacciones son
sustentadas por el ingreso de nuevos operadores de mercado, motivados por el deseo de obtener
rentabilidad y por la facilidad en el proceso de apertura y operación de las cuentas de trading.
Estos nuevos traders de mercado, toman decisiones basándose en sus teorías, expectativas y
estrategias; realizando operaciones en el corto, mediano y largo plazo, siendo las de corto plazo
las de mayor preferencia debido a la especulación financiera (Caicedo & Gaviria, 2010).
12
Los factores descritos anteriormente (potencial crecimiento, el manejo de la información
por parte de los nuevos operadores , expectativas, especulación), estimulan un comportamiento
aleatorio en los precios de los activos, incidiendo directamente en la volatilidad (Marisol Esteban
Galarza, 2006) y por ende contribuyendo a la difícil estimación del riesgo financiero causado por
la dificultad de predicción de los factores mencionados, además de aspectos fundamentales como
la moratoria fiscal y externa, política gubernamental - que hace compleja la predicción del
comportamiento spot de la divisa (Palacios, 2003, pp. 228,229) - y el pronóstico del riesgo de
tipo de cambio, el cual por definición se entiende como el riesgo derivado de las fluctuaciones en
las monedas (Diego Gomez Caceres, 2002, pp. 52-57). Sin embargo, desde la perspectiva de la
rentabilidad, éste comportamiento también brinda oportunidades para los inversionistas (Joaquin
Arias, 2003, pp. 6,7), justificando así la existencia de los mercados.
De esta manera, la mitigación del riesgo y la generación de rentabilidad en cada una de las
operaciones de trading dependen de los instrumentos y herramientas adecuadas los cuales
pretenden abordar esta investigación. Uno de los instrumentos que pueden brindar estas
características (Riesgo bajo y aumento de rentabilidad) son los sistemas de trading basados en
análisis técnico y en específico que contemplen indicadores con características tales como la
identificación de la dirección de la tendencia del mercado, fuerza o agotamiento en el momentum
(Stanley, 2015, pp. 12-22) y las zonas óptimas de entrada, salida y consolidación, partiendo de
las principales “resistencias y soportes” (Kovacs, 2010).
13
Un indicador que cumple con estas características es conocido como Ichimoku Kinko Hyo
de Goichi Osada. Sin embargo, para este indicador existe una amplia cantidad de
configuraciones de los parámetros tales como Tenkan Sen, Kijun Sen, Senkou B, Kumo, etc. De
estos parámetros no existe información científica debidamente validada sobre la configuración
que proporcione la alineación óptima de estos parámetros cuando existe una variación en el
desplazamiento del Kumo o nube, es decir el número de periodos de adelantamientos (Elliot N. ,
Ichimoku Charts An introduction to Ichimoku Kinko Clouds, 2007, p. 29). Por tanto, se hace
necesario comprobar su verdadera eficiencia con la finalidad de que los traders tengan una mejor
herramienta para la toma de sus decisiones de inversión, basada en los periodos, adelantamientos
y marcos de tiempos óptimos de estos parámetros.
Dada la cantidad de configuraciones del indicador, la búsqueda de esta configuración
óptima se traduce en un problema de combinatoria de los parámetros, por eso es pertinente el
diseño e implementación de un algoritmo que evalué las diferentes combinaciones del indicador
aplicados a la paridad EUR/USD. Paridad que se toma como referencia por su liquidez,
concentración en el volumen negociado y por la facilidad en la consecución de la información
histórica, los cuales son los datos de entrada que se tendrán en cuenta para la comprobación de la
eficiencia del algoritmo.
Si bien los resultados del algoritmo arrojan resultados contundentes y confiables es
necesario no asumir que esta configuración es óptima para cualquier tipo de paridad dada las
diferencias en los movimientos de los precios.
14
5. Marco Referencial
5.1 Marco Conceptual
El análisis técnico es un tipo de estudio realizado al comportamiento del precio con el fin
de predecir su movimiento futuro, existe varios lineamientos, que a lo largo del tiempo se han
convertido en los fundamentos de este tipo de análisis, uno de los principales es que el precio
será determinado siempre por las expectativas de los ofertantes y demandantes, los cuales
enviarán el precio hacia abajo si existe demasiada oferta o por el contario subirá si el precio
encuentra una buena cantidad de demanda (Kirpartrick & Dahlquist, 2007, p. 17).
Otro lineamiento del cual parte el análisis técnico es que el precio descuenta a través de
medias toda la información que puede afectar la oferta y la demanda, es decir que el mercado
descuenta con mayor peso aquellos escenarios más probables, incluyendo todos los datos que
puedan afectar la cotización (Brun, Elvira, & Puig, 2008, p. 125). Si los precios incorporan la
información de los inversores, también implícitamente los mismos incluirán sus expectativas, por
lo tanto la información incorporada es comparada con eventos pasados para definir una relación
de patrón en el precio, con lo cual se basa en la creencia de que la historia se repite (Cabedo,
2004, pp. 21,22).
La incorporación de la información no es del todo racional, existe un grado de ineficiencia
para que la actividad del trading ofrezca a los operadores oportunidades, esto puede ser
explicado con el Behavioral Finance, en donde los traders basan sus decisiones en estados
emocionales. Lo anterior se encuentra en oposición con la creencia del paseo aleatorio de los
15
precios, en donde se asume que todos los participantes actúan de forma racional en el análisis y
la forma de incluir la información al mercado (Weissman, 2005, p. 25).
Varios estudios concluyen que en la búsqueda de la predictibilidad de los retornos sobre
activos, se encuentran algunos patrones que pueden ser utilizados por el análisis técnico, además
evidencia empírica indica que la predicción puede partir del precio actual, precios históricos y
otras variables, con el fin de generar rendimientos poco normales. Estos estudios son una base,
que desafía la hipótesis de la eficiencia de mercado, y donde se explica la existencia de posibles
vacios que conducen a retrasos en la absorción de la información incluida en el precio
(Mashaushi, págs. 14-16). Otras propuestas que se evidencian son los modelos que analizan el
comportamiento grupal o de manada, el cual puede ser responsable de los diferentes eventos
como el stock market crash of 1987, el cual mostró que este tipo de conducta de los operadores
puede resultar en información ineficiente, argumentando que los traders pueden generar una
ganancia con el uso del chartismo, creando un escenario propicio para la especulación
(Mashaushi, pág. 31).
El uso del análisis técnico en el Mercado Foreign Exchange ha demostrado ser rentable, el
cual puede alcanzar un rendimiento anual neto que oscila entre 3% y 11% para las monedas
majors en el mercado de futuros, al igual que en el mercado spot, donde también se obtuvo
ganancias en el periodo a finales de la década de los 70 e inicios de la década de los 90, este
resultado es dado con la aplicación del promedio móvil, el cual indica señales que son generadas
por la tendencia vigente en el mercado (Mashaushi, pág. 38).
16
Otros estudios en donde se investigaron seis tipos de cambio (Marco, Yen, Libra Esterlina,
Franco suizo, Marco/Yen, y Libra Esterlina-Franco suizo) en el periodo comprendido de 1974 a
1995, se obtuvo un retorno promedio neto anual por cada portafolio de 100 reglas de trading por
cada tipo de cambio dando un rango del 1%-6%, excediendo en varios casos los retornos de la
estrategia de comprar y mantener, dichas negociaciones fueron tomadas por una estrategia de
trading con 50 reglas que debían dar señales para poder tomar posiciones largas o cortas en 3
paridades (dólar/marco, dólar/yen, marco/yen). Lo anterior sugiere que el análisis técnico es
capaz de general patrones que son económicamente importantes, estos se pueden considerar
sobre 13% y el 19% anual para el Marco y el Yen en el periodo comprendido entre 1973 y 1994,
evidenciando un retorno superior que la estrategia clásica de comprar-mantener y mucho más
alto que el promedio de los rendimientos del índice S&P500, considerando los costos
transaccionales, diferenciales de interés y el riesgo (Mashaushi, pág. 38).
En esta parte del documento se explicará qué es un promedio móvil, concepto básico para
la comprensión de este indicador, luego backtesting, lote, y los tipos de órdenes.
Promedio Móvil
Este un indicador técnico del cual pueden derivarse otros indicadores, el promedio móvil
es muy útil para lograr definir una tendencia (D.KIRKPATRICK & DAHLQUIST, 2007, pág.
271). Este es calculado como un precio promedio en un determinado tiempo, el cual se va
desplazando en él mismo, dado que toma los n periodos o elementos definidos como parámetros
del promedio móvil, estos no solamente pueden tomar los precios de cierre de la sesión sino que
17
el promedio también puede tomar las aperturas, los máximos o simplemente los mínimos. Otra
variación que se aplica es la de adelantar el promedio un determinado número de periodos, por
ejemplo si el valor del número de adelantos es dos, en el cálculo se excluirán los últimos dos
datos (Arias, Lizarazo, Rodríguez, & Segura, 2003, pág. 16).
Backtesting
Es un proceso de evaluación utilizado para medir varios parámetros en la serie histórica de
precios con el fin de comprobar la rentabilidad, eficiencia, número de operaciones, frecuencia de
las operaciones, y mediciones de riesgo entre otros indicadores; cuyos resultados son tomados en
cuenta para la optimización e implementación de la estrategia de trading.
Volatilidad
Es una medida de intensidad de la variación en los precios de una activo financiero,
usualmente se relaciona la volatilidad con la medida estadística de dispersión como es la
desviación estándar para cuantificar dicha variación en un horizonte de tiempo.
Pip
Es el mínimo cambio del precio de una divisa, que representa mediante la variación del
cuarto decimal de la cotización de una paridad. A través del pip se calculan las ganacias o
pérdidas en las operaciones del mercado de divisas.
18
Take Profit
Es la máxima ganancia predefinida para el cierre automático de una operación, cuya
medición estará dada por el trader o condicionada a un modelo o estrategia de negociación. Este
tipo de acción contribuye a la gestión sobre la administración del capital invertido.
Stop Loss
Es un tipo de orden automática que limita las pérdidas en que pueda incurrir una operación,
esta orden está condicionada a un tipo de precio determinado, limitando así los riesgos propios
en la negociación de activos financieros.
Tendencia
Desde el punto de vista del análisis técnico, una tendencia es un movimiento direccional de
los precios que permanecerá en el tiempo, lo suficiente para ser identificada y operable, con una
magnitud y longitud adecuada para ser rentable (Kirkpatrick & Daulquist, Technical Analysis
,The Complete Resource for Financial Market, 2007, p. 10). En los postulados propuestos por
Charles Dow, se mencionan tres tipos de tendencias, en primer lugar se puede encontrar una
tendencia primaria, esta suele abarcar un periodo que va de uno a varios años y refleja
comportamientos al alza como a la baja en la dirección de los precios (Delgado, El Analisis
técnico bursatil: Como ganar dinero en los Mercados Financieros, 1998, p. 15).
19
La tendencia primaria es caracterizada por tres distintas etapas o fases, por ejemplo en un
comportamiento alcista, que suele iniciarse al darse una acumulación de títulos por parte de los
inversores hábiles, que usualmente son los que más tienen acceso a la información, y cuyas
expectativas conducen a un alza de la cotización de los títulos en el futuro (Delgado, El Analisis
técnico bursatil: Como ganar dinero en los Mercados Financieros, 1998, p. 15), es decir la
compra informada que hacen los inversores más astutos. Si la tendencia anterior era descendente,
en este momento esos astutos inversores asumen que el mercado ha asimilado las malas noticias,
esta fase recibe el nombre de acumulación (Murphy, Analisis Tecnico de los Mercados
Financieros, 2003, p. 52). La anterior subida es consecuencia de que las empresas mejoran sus
expectativas de beneficio y los resultados económicos actuales son favorables, a ese mercado
acude gente de toda clase y condición con el fin de ganar dinero rápidamente, pueden darse
compras indiscriminadas de títulos, mientras que los expertos comienzan a vender suavemente,
ya que consideran que la fase al alza ha sido muy prologada, y por ello los precios de los títulos
están demasiado inflados (Delgado, El Análisis Técnico Bursátil: Como ganar dinero en los
Mercados Financieros, 1999, p. 15), esto se conoce como fase de participación pública.
Luego de algunas caídas súbitas se convierten en pánico entre los pequeños inversores, que
trae como resultado una fase bajista, hasta que los expertos observan, analizan, y según sus
estimaciones buscan oportunidades de compra e ingreso al mercado (Delgado, El Análisis
Técnico Bursátil: Como ganar dinero en los Mercados Financieros, 1999, p. 15), esta fase se
conoce como una distribución por parte de los inversores mejor informados.
20
La tendencia secundaria o intermedia suele tener una duración de entre uno y cuatro meses,
esta suele darse tras un fuerte retroceso de una tendencia primaria, también suele corregir un
tercio y dos tercios del movimiento anterior de la tendencia y con mayor frecuencia alrededor de
la mitad, o 50% del movimiento previo. Según Dow, la tendencia menor (o duración corta) suele
durar menos de tres semanas. Esta tendencia de corta duración representa las fluctuaciones de la
tendencia intermedia (Murphy, Analisis Tecnico de los Mercados Financieros, 2003, p. 52).
Es importante mencionar que la segunda fase de las tendencias primarias, es donde la
mayoría de los sistemas técnicos basados en seguidores de tendencia comienzan a identificar los
movimientos existentes en el mercado, dando señales de entrada al mercado” (Murphy, Analisis
Tecnico de los Mercados Financieros, 2003, p. 57). A continuación se ampliará la información a
cerca de los seguidores de tendencia en la aplicación del análisis técnico en la búsqueda de
retornos en estrategias dinámicas.
El concepto de seguidor de tendencia significa que nunca se comprará en un valle y se
venderá en una cima, las estrategias basadas en estos sistemas presentan un retardo en la
generación de señales, es decir que las anteriores son demoradas frente a la acción del precio,
pero se pueden obtener ganancias en la dirección de la misma.
Los principios de los seguidores de tendencia parten de algunos supuestos: El primer de los
supuestos es la ocurrencia regular de la tendencia del precio, que son resultado de una variedad
de factores. El segundo es que las tendencias van hacia arriba y hacia abajo todo el tiempo en el
mercado; los datos y toda la información es reflejada en la tendencia del precio y finalmente en
21
los indicadores; los seguidores de tendencia parten de este lineamiento, quizás no todo el tiempo
o pocas veces pero los movimientos son los suficientemente prolongados para cubrir las pérdidas
asumidas por la estrategia, porque cuando el precio se encuentra sin dirección, o su movimiento
de alguna forma es visto como un rango, es donde el seguidor de tendencia no es rentable
(Clenow, 2013, pp. 7,8) (Fong & Tai, 2009). El tercero asume que las estrategias basadas en el
seguimiento de la tendencia puede posibilitar la acumulación de ganancias de la tendencia, donde
la mayoría de beneficio se obtienen cuando la estrategia lográ sincronizarse con la tendencia
(Fong & Tai, 2009).
El objetivo de los seguidores de tendencia es la búsqueda de estrategia que minimicen las
pérdidas que puedan ocurrir en periodos sin tendencia o cuando el precio se mantiene oscilante
entre un rango, y lograr maximizar las ganancias durante el desarrollo de la tendencia, caso
contrario para un sistema intradia en donde en el corto plazo las ganancias y pérdidas son
principalmente indicadas por la volatilidad del precio (Harris, 2008, p. 57). Desde el punto de
vista de la maximización de la rentabilidad la mayoría de traders prefieren sistemas que generen
un factor de ganancia de por lo menos 2, lo que significa que la cifra de ganancia duplica las
pérdidas. La mayoría de sistemas intradia tienen un bajo factor mientras que los seguidores de
tendencia usualmente tienen grandes factores de ganancia (Harris, 2008, p. 50).
Los seguidores de tendencia son aplicados con diferentes metodologías, por ejemplos se
basan en tipos de estrategias de momentum que pueden vender los peores rendimientos en la
operaciones cuando se realiza un seguimiento tendencial. Las reglas básicas para estos
seguidores de tendencia se basan en promedios móviles, sin embargo se desconoce si es el mejor
22
precio de referencia a una semana, un mes, un año, o un trimestre. Algunos seguidores de
tendencia ponderan más los últimos movimientos, evaluando rompimientos y aceleraciones en la
acción del precio, para analizar la fuerza de la señal, además de verificar la frecuencia de los
movimientos, con adiciones de stop loss y take profit y el manejo de bandas para el trading con
mercados altamente volátiles. Ajustando o no posiciones de acuerdo a la volatilidad objetivo o en
función del nivel de volatilidad (Ilmanen & Asness, 2011, pp. 293-296).
Uno de los indicadores que permite el desarrollo de estrategias de trading adecuadas a la
tendencia es el Ichimoku Kinko Hyo, este es un seguidor de tendencia que visualmente indica
varios aspectos como la dirección, fuerza, niveles de retroceso y proyección, además de
momentum y equilibrios del mercado (Padia, Ichimoku Kinko Hyo - A Complete Trading
System, 2012). A continuación se ampliará la información de este indicador.
23
5.2 Marco Teórico
5.2.1 Ichimoku Kinko Hyo.
Es un indicador de análisis técnico que está compuesto por diferentes componentes que
trabajan conjuntamente, evaluando el movimiento tendencial debido a sus características de
seguidor de tendencia, momentos de consolidación del precio y niveles de soporte o resistencia.
Además la presencia de la principal característica que se conoce como Kumo o nube, ayuda a
evaluar la lateralización de los precios, donde los rompimientos de otros componentes sobre el
Kumo pueden mostrar alguna tendencia que va a desarrollarse próximamente. Este indicador fue
desarrollado a finales de los años 30 por Goichi Hosada, quien pasó varios años modificando este
indicador, su objetivo específico era desarrollar un indicador que ayudara a los traders a
visualizar soportes y resistencias para la tendencia vigente.
Este indicador es comparado con el uso tradicional del promedio móvil, sin embargo en el
cálculo de cuatro de sus componentes se utilizan los precios máximos y mínimos de los periodos
evaluados. Hosoda creía que los precios medios reflejaban mejor el movimiento del valor del
activo, que la media de los precios de cierre (Muranaka, p. 2).
El Ichimoku Kinko Hyo es muy utilizado en los círculos de traders asiáticos y su
aplicación se ha venido incrementando en el mundo occidental, dado que es una importante
herramienta para la identificación de tendencias de más largo plazo, demostrando ser una
herramienta mucho más poderosa que un promedio móvil simple sin desplazamiento, dada la
24
capacidad propia del indicador de reconocer que las tendencias tienen dos componentes: tiempo
y precio, incluyendo movimientos de corto plazo en el cálculo de otros componentes de más
largo plazo, generando una proyección del probable desarrollo de la tendencia (Dolan, 2008),
con la evaluación de avances y retrasos de los precios para el cálculo de sus componentes.
Dentro de los componentes del Ichimoku Kinko Hyo se encuentran, el Tenkan Sen, Kijun
Sen, Chikou Span, Senkou Span A, Senkou Span B (ver Figura 1), los cuales se explicarán a
continuación, basados principalmente en el libro Trading With Ichimoku Clouds de Manesh
Patel.
Figura 1. Componentes del indicador
Interracción de los todos los componentes en un movimiento alcista. Fuente Metatrader 4.0
(2011).
KinjunSen
TenkanSen
SenkouSpan B
SenkouSpan A
ChikouSpan
25
Tenkan Sen
Este componente se define como el promedio entre el máximo y el mínimo precio
alcanzado, de los últimos n periodos, cuyo cálculo se realiza de siguiente fórmula:
𝑇𝑒𝑛𝑘𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑛 = 𝑀𝑎𝑦𝑜𝑟 𝑀áximo + Menor Mínimo
2
𝑃𝑎𝑟𝑎 𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠 [1]
La configuración básica del indicador empleada como valor de (n) son 9 periodos,
evidenciando a su vez el nivel de soporte o resistencia temporal cuando el mercado presenta un
comportamiento lateral y sin ninguna pendiente. Así mismo, el componente apunta en la misma
dirección del movimiento del precio de mercado, revelando la existencia o no de tendencia, es
decir, si el precio se desarrolla constantemente cerca de la línea Tenkan Sen se esperan pocos
retrocesos, sugiriendo una baja interferencia de la volatilidad sobre la tendencia.
Kinjun Sen
Presenta la misma naturaleza del Tenkan Sen pero se encuentra configurado con un
número mayor de periodos (n) que los definidos en el anterior componente, por tanto es menos
sensible al movimiento de los precios. Éste se realiza bajo la siguiente fórmula:
𝐾𝑖𝑛𝑗𝑢𝑛 𝑆𝑒𝑛 = 𝑀𝑎𝑦𝑜𝑟 𝑀áximo + Menor Mínimo
2
26
𝑃𝑎𝑟𝑎 𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠 [2]
La configuración habitual de este componente emplea como valor de (n) 26 periodos
evidenciando los siguientes aspectos:
Un nivel de soporte o resistencia temporal más fuerte que la del Tenkan Sen cuando se
muestra lateral y sin ninguna pendiente. Una dirección correlacionada con la tendencia
vigente del mercado. Adicionalmente, indica la fortaleza o momentun para la toma de
posiciones.
Una ligera consolidación a corto plazo si el Kijun Sen presenta un comportamiento
aplanado; en este caso la probabilidad de un Pullback o reversión del mercado es alta y
por tanto los operadores deben proceder con precaución. Un Kijun Sen cercano al
precio con incrementos ligeros y constantes, evidencia baja interferencia de la
volatilidad en la tendencia vigente. A mayor distancia entre el precio y la línea Kinjun
Sen aumenta la probabilidad de encontrar un pullback.
Chikou Span
El tercer componente dibuja el precio de cierre de 26 periodos atrás. Este es un indicador
de momentum es decir, puede mostrar si la tendencia tiene posibilidades de ocurrir o no. La
Chikou Span muestra diferentes aspectos del comportamiento del precio como:
27
La primera inferencia básica de componente es mostrar si el precio actual está arriba o
debajo del precio de hace 26 periodos.
Indicar si el precio se encuentra en una consolidación o no, es decir si la Chikou Span
está muy cerca o tocando al precio de hace 26 periodos. Caso contrario en donde la
Chikou Span se encuentra en espacio abierto o muy lejano del precio de 26 periodos
atrás, estaría indicando una gran probabilidad de la vigencia de la tendencia.
Se puede utilizar un recuadro para visualizar la consolidación de precio frente a línea Chikou
Span (ver Figura 2).
Figura 2 Chikou Span
Uso del componente como indicador de momentum. Fuente: Metatrader 4.0 (2011).
28
En la figura anterior se muestra un recuadro cuya función es visualizar la consolidación del
precio, la línea del Chikou Sen se encuentra por debajo del recuadro indicando que la tendencia
ha perdido momentum para continuar, favoreciendo cada vez menos los movimientos al alza.
Si este componente se encuentra por encima de la nube, puede indicar una señal alcista de
largo plazo, caso contrario en un movimiento bajista el Chikou Span se ubica debajo del Kumo,
además es recomendable que el Kinjun Sen acompañe este movimiento, ubicándose por debajo
de este componente en una tendencia alcista (Kovacs, 2010, pp. 21 , 23).
Senkou Span A
Este componente hace parte de la nube del Ichimoku Kinko Hyo (Nube o Kumo), su
fórmula consiste en promediar la Tenkan Sen y la Kinjun Sen.
𝑆𝑒𝑛𝑘𝑜𝑢 𝑆𝑝𝑎𝑛 𝐴 =(𝑇𝑒𝑛𝑘𝑎𝑛 + 𝐾𝑖𝑛𝑗𝑢𝑛)
2
𝐷𝑖𝑏𝑢𝑗𝑎𝑑𝑜 𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑑𝑒𝑙𝑎𝑛𝑡𝑒
(𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑔𝑢𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 26 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠) [3]
Senkou Span B
Es la segunda parte del kumo o de la nube del Ichimoku Kinko Hyo, su comportamiento es
mucho más lento ante las variaciones del precio, su fórmula es:
29
𝑆𝑒𝑛𝑘𝑜𝑢 𝑆𝑝𝑎𝑛 𝐵 = 𝑀𝑎𝑦𝑜𝑟 𝑀áximo + Menor Mínimo
2
𝐷𝑖𝑏𝑢𝑗𝑎𝑑𝑜 𝑥 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑑𝑒𝑙𝑎𝑛𝑡𝑒
(𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑔𝑢𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 52 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠) [4]
(𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑔𝑢𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑛 = 52 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑦 𝑥 = 26) [4]
El Senkou Span A forma la parte superior de la nube y el Senkou Span B forma la parte
inferior de la misma, cuando la nube o Kumo es alcista o caso contrario cuando es es bajista.
Kumo
La nube muestra una gran información sobre el mercado y el desarrollo de la tendencia. Un
precio que sale por encima del kumo indicaría el inicio de una tendencia alcista, contrario a que
el precio se ubique por debajo de la nube, lo que indicaría un posible desarrollo de la tendencia
bajista (Ver Figura 3).
Cuando el precio se encuentra dentro de los límites o al interior de la nube se considera una
consolidación del mismo. Los límites del Kumo nos pueden indicar soportes y resistencias para
el componente Chikou Span, dando una referencia de fortaleza o debilidad de otros soportes y
resistencias predefinidas por el trader, de forma tal que los operadores puedan analizar los
mejores niveles del precio (Elliot N. , 2007, p. 35).
30
Otro punto que indica la nube, es la fuerza que tiene el precio, si se observa que el Senkou
Span A y el Senkou Span B apunta hacia arriba con mayor inclinación indica una señal fuerte de
tendencia alcista. En caso contrario, que tanto la Senkou Span A y la Senkou Span B se
encuentren apuntando hacia abajo se considera un escenario bajista.
La consolidación se presenta cuando la Senkou Span A se muestra divergente a la
tendencia y la Senkou Span B se muestra lateral. El efecto se puede observar cuando el precio se
consolida por un tiempo, en ese caso la nube tenderá a volverse más uniforme.
El Kumo puede tener dos variaciones: sentido y anchura, esta última puede brindar un
referente de la volatilidad de los periodos definidos en los parámetros de Senkou Span A y
Senkou Span B. Entre más ancha, mayor será la variación en los precios, sin embargo en los
momentos en que el precio sufre una aceleración, tanto la pendiente de Senkou Span A y Senkou
Span B se incrementará inclinando estos dos componentes, haciendo que se observe una nube
muy delgada (Fortune Commodities, 2014, pp. 13,14).
31
Figura 3. Nube o Kumo.
Los límites de la nube son definidos por los componentes Senkou Span A y Senkou Span B.
Fuente: Metatrader 4.0 (2011).
5.2.2 Estrategias Ichimoku.
Existen varias aplicaciones de las estrategias que parten de los componentes del indicador
como son: el rompimiento de la nube, es decir cuando el precio lográ ubicarse por encima para
mostrar un escenario alcista o caso contrario una tendencia bajista, y cuando se mueve dentro de
la nube se consideran consolidaciones del precio o lateralidades de la tendencia. Lo anterior se
realiza tomando como referencia el Senkou Span A y Senkou Span B. Una variación de la
anterior estrategia es la inclusión del Chikou Span como refinamiento del rompimiento del
Kumo en los n periodos de retraso, que junto a la acción del precio definen el camino de la
tendencia (Padia, www.atma.ac, 2012, pág. 14).
Nube o Kumo Límites de la nube
Senkou span A
Senkouspan B
32
El cruce de los componentes Tenkan Sen y Kinjun Sen permite generar señales de entrada
o salida cuando alguno de los mismos se ubica por encima del otro para una tendencia alcista o
en caso contrario se desarrollan cruces que son seguidos por la tendencia a la baja en el precio.
Esta estrategia mantiene el concepto de cruces de promedios móviles simples, sin embargo varía
con la esencia del Ichimoku Kinko Hyo es decir el uso de rangos medios de precios o la mitad de
la distancia entre el mayor máximo y el menor mínimo (Padia, www.atma.ac, 2012, pág. 14).
Una analogía de este comportamiento es imaginar que el promedio de más largo plazo es
representado por un recuadro grande cuyo valor máximo es cruzado por un recuadro más
pequeño o de corto plazo (véase Figura 4) definiendo los cruces de rangos medios.
Figura 4 Rangos Medios.
Como se observa en la imagen, el rompimiento se produce cuando el cálculo de la Tenkan 4
cruza al valor de Kinjun Sen. Fuente: Cálculo propio (2016).
33
El kumo es una zona que requiere especial atención dado que es un área para generar
consolidaciones o correcciones de mercado, además sus límites generan soportes y resistencia de
corto plazo, por lo que se debe dar prioridad a la dirección en que ingresa el precio a la nube, es
decir que si la tendencia del precio es bajista antes de ingresar a la nube muy posiblemente
continuará cayendo una vez salga de la misma, sin embargo la magnitud y velocidad se
desconocen (Loma, 2014, pág. 190).
34
6. Estrategia de Trading
El modelo propuesto realiza la variación de los parámetros de 3 de los componentes que
conforman el indicador Ichimoku Kinko Hyo, mas la inclusión de una modificación al indicador
original, es decir la Tenkan Sen, Kinjun Sen, Senkou Span B, y un desplazamiento del Senkou
Span A y Senkou Span B. Posteriormente se realizó un backtesting de los diferentes periodos,
por el modelo matemático.
Las entradas y salidas son tomadas de los precios de apertura de las velas japonesas que
representan el precio, incluyendo la variación del Tenkan Sen, Kinjun Sen, Senkou Span B y por
defecto como variación de los dos primeros el cálculo del Senkou Span A, (ver Figura 5).
Figura 5 Indicadores de la estrategia
Visualización de los 3 componentes básicos del modelo. Fuente Metatrader 4.0 (2011).
35
6.1 Parámetros
Existen diferentes parámetros para el Tenkan Sen, Kinjun Sen y el Senkou Span B. Por
defecto el sistema carga el indicador con la siguiente asignación:
Variación histórica de los parámetros
Tenkan Sen: 9 periodos.
Kinjun Sen: 26 periodos.
Senkou Span A: Calculo propio del indicador
Senkou Span B: 52 y dibujado para 26 periodos.
Estos periodos son una parametrización histórica de los componentes, dado que el sistema
fue desarrollado antes de la segunda guerra mundial, cuando los mercados abrían los sábados,
como resultado el número 9 representa una semana y media de trading, el 26 es igual al número
de días de negociación en un mes normal (restando 4 domingos) y 52 es igual a 2 meses. Ahora
las negociaciones de los mercados japoneses son solo de 5 días por semana, y 22 sesiones por
mes (Dolan, 2008, pp. 2,3). Abriendo el debate sobre la configuración óptima del indicador.
36
Nueva variación de los parámetros
Tenkan Sen: 8 periodos.
Kinjun Sen: 22 periodos.
Senkou Span A: Cálculo propio del indicador
Senkou Span B: 44 e incorporado en el gráfico para 22 periodos.
A continuación se evaluará la estrategia con la configuración histórica y la configuración
propuesta para observar la rentabilidad y eficiencia. Esta estrategia se basa en el rompimiento de
la nube con uno de los componentes del indicador, con su posterior confirmación a través del
precio.
Señal de compra: Se presenta cuando la Kinjun Sen perfora la parte superior de la nube en
forma ascendente, se toma posición en la apertura de la vela que esté por encima del Kumo, si el
precio se encuentra por debajo de la nube, es necesario esperar a encontrar una apertura de vela
que esté por encima de la nube (Véase Figura 6). También, puede ser que la Kinjun Sen salga de
forma lateral desde la nube (Véase Figura 7) para ubicarse en la parte inferior de la misma,
mostrando la señal de venta. Sin embargo, dado que no se ubica ninguna apertura de la vela por
debajo de la nube no se toma la posición corta o de venta.
37
Figura 6 Señal de entrada
Nótese el rompiemiento de la nube a partir de precio y componente Kijun Sen. Fuente:
Metatrader 4.0 (2011).
Figura 7 Lateralidad Componente Kijun Sen
Rompimiento lateral de la Kinjun Sen que inicialmente muestra una señal sin confirmación de
venta al salir del Kumo o nube, posteriormente arroja una señal de compra la cual es confirmada
38
por la vela tipo Doji cuya apertura se encuentra por encima de la nube. Fuente: Metatrader 4.0
(2011)
Señal de venta: Se presenta cuando la Kinjun Sen perfora la parte inferior del Kumo, se
espera una apertura del precio por debajo de la nube o Kumo para tomar la posición (Véase
Figura 8). Como en la señal de compra este rompimiento también puede ser lateral.
Figura 8. Señal de Venta
Rompimiento de la parte inferior del Kumo, la posición se toma con el precio de apertura de la
vela del recuadro y no con la vela del círculo que realizó el rompimiento. Fuente: Metatrader 4.0
(2011).
Tanto en la señal de compra como en la de venta se debe esperar una apertura de la vela,
luego del rompimiento de la línea Kinjun Sen. La operación no se debe realizar con el precio de
39
rompimiento de la nube dado que este precio puede variar el periodo de la vela, es decir que se
puede visualizar el rompimiento a través de un precio máximo o un precio mínimo, sin embargo
el movimiento del precio puede retroceder posteriormente dando algún tipo de señal falsa.
Para los dos tipos de señales tanto de compra como de venta, el cierre de las posiciones se
compone de una señal y una confirmación, es importante esperar a la confirmación que indique
si la tendencia puede continuar con la siguiente vela. Se debe tener en cuenta que la línea Kijun
Sen ingrese de nuevo a la nube, y la confirmación se presente con un precio de apertura de la
vela dentro del Kumo o nube (ver Figura 9 y 10), es decir que tanto el precio como el
componente Kijun Sen deben estar simultáneamente dentro de la nube, para poder concluir la
operación.
Fígura 9. Señales y confirmaciones para la toma y cierre de la posición.
40
Notese que la apertura de la posición solo se realiza hasta la confirmación. Fuente: Metatrader
4.0 (2011)
41
Figura 10.Continuidad de posición de venta
Nótese que se presentan reversiones hacia la nube, sin embargo existe continuidad de la
tendencia vigente. Fuente Metatrader 4.0 (2011).
Nótese la señal sin confirmación por parte del precio en el recuadro 1 (Ver Figura 10). En
recuadro 2 (Ver Figura 10) se muestra como el precio puede llegar a superar inclusive el Kumo,
sin embargo el escenario sigue siendo bajista dado que el valor del Kinjun Sen sigue estando por
debajo de la Nube.
Esta estrategia de trading esta diseñada para mantener una sola exposición al mercado, es
decir que solamente se mantiene una posición abierta, donde el cierre de la anterior en varios
casos puede ser la apertura de una nueva orden a mercado en una operación contraria.
42
El resumen de la estrategia que es evaluada posteriormente a través del algoritmo de Visual
Basic se describe en la Tabla 1
Tabla 1:
Descripción estrategia de Trading
Nota: Explicación de las condiciones para la apertura y cierre de operaciones de compra o venta.
Para toda operación se tiene en cuenta primero la señal y se espera la confirmación para realizar
la apertura de la operación, una vez abierta la operación se analizan constantemente las
condiciones de cierre de la operación. Fuente: Cálculo Propio (2016).
6.2 Datos Históricos
El backtesting correspondiente a la estrategia anteriormente descrita, se realizó a partir de
los precios históricos de tres marcos de tiempo: 15 minutos, 60 minutos y 240 minutos con un
total de datos analizados de 62.204, 38.020 y 22.115 respectivamente. Estos datos son obtenidos
directamente desde la plataforma MT4 quien provee los precios a los operadores (ver tabla 2 y
Tipo de
Operación Señal Confirmación Apertura de la operación Cierre de la operación
Compra
Kijun Sen > Senkou Span A
y
Kinjun Sen > Senkou Span B
Primera Vela Cuya Apertura sea
mayor que los componentes Senkou
Span A y Senkou Span B.
En la apertura de la primera vela
cuando dicha apertura sea mayor
que los componentes Senkou Span
A y Senkou Span B. Luego de haber evaluado la señal y la
confirmación.
Cuando se den las siguientes condiciones:
1)La Kijun Sen se encuentre dentro del
Kumo
2) Exista una apertura dentro del kumo
Venta
Kijun Sen < Senkou Span A
y
Kinjun Sen < Senkou Span B
Primera Vela Cuya Apertura sea
menor que los componentes Senkou
Span A y Senkou Span B.
En la apertura de la primera vela
cuando dicha apertura sea menor
que los componentes Senkou Span
A y Senkou Span B. Luego de haber evaluado la señal y la
confirmación.
Cuando se den las siguientes condiciones:
1)La Kijun Sen se encuentre dentro del
Kumo
2) Exista una apertura dentro del kumo
43
Anexo de Precios csv), cada marco de tiempo contiene su archivo plano csv (delimitado por
comas) los cuales son analizados con el algoritmo de backesting de la estrategia.
Tabla 2:
Base de Precios
Nota: Resumen histórico de los precios relacionados por la periocidad o marco de tiempo de la
vela, cada registro de la muestra contiene la fecha, hora, precio máximo, mínimo, apertura y
cierre de cada Vela Japonesa. Fuente: Cálculo Propio (2016).
6.3 Metodología Aristos
La metodología usada en el semillero de investigación a la que pertenece esta investigación
comprende de varios pasos, para la realización y definición de estrategias de trading, los cuales
serán descritos a continuación:
Sondeo: Es la verificación inicial de la idea de trading este paso comprende: la definición
del patrón de entrada, definición del indicador con base al conocimiento del cálculo del
mismo, selección de la paridad y marco de tiempo, además de las posibles operaciones
que se puedan realizar si son largas o cortas de acuerdo a la naturaleza de la estrategia.
Además en esta fase se realiza la cuenta del total de operaciones exitosas durante el
último trimestre y del año actual.
Periocidad de Vela Inicio Historico Fin Historico Tamaño de la Muestra
15 Minutos 2009.11.30 17:00 2013.12.18 19:30 62204 Velas Japonesas
60 Minutos - 1H 2007.11.30 19:00 2014.02.04 00:00 38020 Velas Japonesas
240 Minutos - 4H 2000.01.03 00:00 2013.10.25 20:00 22115 Velas Japonesas
44
BD – Algoritmo: Es el análisis y control del cálculo de indicador y su definición en la
estrategia a partir de los datos calculados.
Pathway: Es la definición del pérdidas y ganancias (PyG) de las operaciones desde su
inicio hasta el cierre. Para el cálculo de cada ruta se utiliza el histórico de precio con los
máximos, minimos de cada, de esta forma se conoce el valor máximo de utilidad y
máximo de pérdida en cada operación de tal forma que se pueda conseguir el escenario
inicial.
ST-TP Settings : Es el estado de la ruta en la cual se fija el mismo limit y stop loss para
obtener el PYG más alto mediante la acumulación o sumatorias de rentabilidades de
posiciones de la estrategia. Para poder obtener este escenario es necesario realizar
diferentes modelaciones de la ruta.
Optimization: Se realiza con base en el escenario inicial, modelando el limit para obtener
la utilidad más alta posible y a su vez simulando el stop para determinar el mínimo
riesgo de la operación.
Final Report: refleja el total de trades positivos, trades negativos, eficiencia, trades en
limit, trades en stop, rentabilidad y esperanza matemática, además de la ruta mensual
contemplando la máxima ganancia y máxima pérdida soportada en la administración de
la cuenta y el máximo apalancamiento.
45
46
7. Modificaciones al Indicador Ichimoku Kinko Hyo
En este documento se evaluará la inclusión del desplazamiento de la nube, junto a la
variación de los demás parámetros de los componentes. Para obtener este proceso se implementó
una modificación de la estructura del indicador, de tal forma que se le pueda agregar un nuevo
parámetro, éste es el que modifica el número de periodos de adelantamientos del Kumo o la
nube. Para la implementación de este parámetro se realizó la modificación del código fuente del
indicador original, que es escrito en el lenguaje MQL4, diseñado para la plataforma Metatrader
4.0. Inicialmente se debe modificar la forma en que se dibuja el indicador en esta herramienta,
para ello se debe abrir el código en el Metaeditor de Metatrader que se encuentra alojado en la
ruta c:\fxdd\MQL4\Indicators y cuyo nombre es Ichimoku.mq4
Figura 11. Vista general del Metaeditor
Nótese la numeración de cada línea de código. Fuente Metaeditor de Metatrader 4.0. (2014).
47
Como se puede observar en la Figura 11 el Metaeditor muestra en la parte izquierda los
indicadores que ya han sido compilados, es decir aquellos que se encuentran traducidos en
lenguaje binario; en este caso existe un archivo principal, denominado Ichimoku.mq4, el cual se
toma como referencia para el desarrollo del nuevo indicador.
En la parte izquierda del Metaeditor se encuentra la numeración de la línea de código, que
es la referencia por la cual se puede identificar cada renglón para llevar una secuencia de las
órdenes (ver Figura 11).
Del archivo original se han modificado ciertas líneas de código para así obtener una nueva
versión del indicador que pueda desplazar la nube de acuerdo al parámetro que el trader desee
simular (ver Anexo de Codificación Indicador).
Las líneas que han sufrido inclusiones o modificaciones del código fuente original son las
siguientes:
• 19-23; es la inclusión de las variables externas las cuales serán modificadas por el usuario,
nótese que la variable externa ShiftCloud será el número de adelantos de la nube.
• 24-30; se le asignan nuevos nombres para facilitar la interpretación.
• 41, 46, 52, 57, 63,68; son asignaciones para ser cargadas en el buffer (o espacio de memoria),
cada uno de estos buffers representará una línea diferente del indicador. Para asignar datos a un
48
Buffer se realiza a través de la instrucción SetIndexBuffer(int x, int y), tal que x sea cualquier
número entero al cual se le asignará el Buffer, mientras que y es la variable de entrada del
indicador, esta puede ser Tenkan, Kinjun, etc.
• 59, 70; es la asignación del número de periodos en que se va adelantar la nube a través del
parámetro ShiftCloud, en el archivo original este parámetro es una suma del Kinjun a los otros
dos parámetros que son SenkouA y SenkouB, esto se lográ a través de la función
SetIndexShift(Int a, Int b), tal que “a” es el buffer asignado y “b” es la variable dada del número
de adelantamiento o ShiftCloud.
49
8. Herramienta de Backtesting
En este acápite se presenta el diseño del modelo backtesting para la estrategia del
rompimiento y desplazamiento del Kumo con la aplicación del parámetro Kinjun Sen. Esta
herramienta utiliza un algoritmo implementado en Visual Basic (lenguaje de programación de
Microsoft Office) cuyas instrucciones del modelo se explican posteriormente. De tales
instrucciones se abstraen las principales para la realización del cálculo de estrategia.
El algoritmo está construido de tal forma que en su arquitectura utiliza tres archivos para
realizar su ejecución: Precios, Informe Base y Creador de Backtesting, este último mantiene el
control de ejecución principal sobre los otros 2 archivos.
El archivo de precios es descargado de la plataforma Metatrader 4.0, este es un tipo de
archivo que mantiene una extensión “.cvs”, cuyos elementos contenidos en el mismo archivo se
encuentran separados por comas, al ser un archivo de esta naturaleza es necesario que el
algoritmo en su primera instancia realice una separación de los precios. Para que este archivo
pueda ser manejado se debe proceder a la realización de la delimitación de los campos como lo
son: fecha, precio de apertura, precio máximo, precio mínimo y precio de cierre por periodo del
marco de tiempo, en algunos casos el archivo es delimitado por el mismo paquete de Excel en el
momento en que se genera la apertura del documento, este archivo puede ser descargado de la
plataforma Metatrader 4.0. Como se observa en esta tabla en la columna A se observa la fecha, la
B corresponde a la hora, las siguientes columnas a partir de la B corresponden en orden de
izquierda a derecha, al precio de apertura de la sesión, precio máximo alcanzado en la sesión, el
50
mínimo del periodo, el valor de cierre y finalmente el valor del volumen proporcionado por el
Broker.
51
Tabla 3:
Formato de precios históricos en Ms.Excel.
Nota: Cada una de las celdas son los elementos históricos con los cuales el algoritmo de
backtesting realizada la ejecución. Fuente: Modelo Creador de Backtesting (2014).
El siguiente archivo fue creado con el objetivo de realizar el cálculo de la estrategia de una
forma visual que permitiera a cualquier usuario con conocimientos de Excel, modificar los
rangos y las fórmulas de acuerdo a las necesidades de las nuevas estrategias planteadas por
traders. Con este archivo se evita que el trader tenga que interactuar directamente con el lenguaje
de programación de Visual Basic para realizar los cambios que considere necesarios. Este
archivo contiene el cálculo del indicador, por tanto se pueden encontrar todos los parámetros del
indicador calculados, a través de la hoja de Excel de office para obtener los valores del Ichimoku
Kinko Hyo.
Los valores son evaluados por condicionales celda a celda, facilitando el discernimiento,
en primera instancia, del momento en que la acción del precio indica las condiciones para que la
estrategia marque la apertura o cierre de una operación ya sea de compra o de venta.
52
El archivo contiene cinco hojas para realizar el cálculo de la estrategia, las cuales son
Precios, Resultado Corto, Resultado Largo, Resultado Histórico, Formato para Macro. La Hoja
Precios contiene los datos históricos, como lo son Fecha, Open, High, Low, Close. Estos campos
son copiados desde el archivo de precios a esta hoja, las siguientes columnas corresponden a los
campos de los parámetros del Ichimoku Kinko Hyo (Tenkan, Kinjun, A, B), los cuales son
modificados por el código del archivo Creador de Backtesting. Lo anterior fue diseñado de tal
forma que el cálculo propio del indicador sea más accesible a usuarios sin el conocimiento
adecuado para realizar modificaciones.
Los siguientes campos contenidos en la hoja precios son posición, cierre y apertura, en
donde cada uno de estos contiene un condicional diferente que permite la diferenciación según su
asignación, por ejemplo la evaluación de las celdas de la columna posición son condicionadas al
valor de la apertura del precio en relación con la nube y el Kinjun Sen, cuyo resultado es la
verificación de la vigencia de la operación, es decir, celda a celda se evalúa si las condiciones
anteriores que señalaban una operación larga y se mantendrán nuevamente en la siguiente celda
para poder seguir mostrando una posición larga o en caso contrario demarcará un espacio en
blanco en la celda, el mismo análisis aplica para la evaluación de las posiciones cortas. Con el
objetivo de ampliar la explicación del condicional anteriormente expuesto, a continuación se
realiza la descripción de este condicional en pseudocódigo para mejorar la compresión del
algoritmo.
Si Fecha ≠ Vacio y Open ≠ Vacio y Kinjun≠ Vacio y A≠ Vacio y B≠ Vacio Entonces
53
Si ((Open > A y Open > B y Kinjun > A y Kinjun > B) o (Celda Anterior = “LARGO” y
Open < A y Open < B y Kinjun > A y Kinjun > B) o (Celda Anterior = “LARGO” y
Open >= A y Open < =B y Kinjun > A y Kinjun > B ) o (Celda Anterior = “LARGO” y
Open <= A y Open > =B y Kinjun > A y Kinjun > B ) o (Celda Anterior = “LARGO” y
Open > A y Open > B y Kinjun >= A y Kinjun <= B ) o (Celda Anterior = “LARGO” y
Open > A y Open > B y Kinjun <= A y Kinjun >= B ) o (Celda Anterior = “LARGO” y
Open > A y Open > B y Kinjun < A y Kinjun < B)) Entonces
Celda Actual “LARGO”
FIN SI
Si ((Open < A y Open < B y Kinjun < A y Kinjun < B) o (Celda Anterior = “CORTO” y
Open > A y Open > B y Kinjun < A y Kinjun < B) o (Celda Anterior = “CORTO” y
Open >= A y Open < =B y Kinjun < A y Kinjun < B ) o (Celda Anterior = “CORTO” y
Open <= A y Open > =B y Kinjun < A y Kinjun < B ) o (Celda Anterior = “CORTO” y
Open < A y Open < B y Kinjun >= A y Kinjun <= B ) o (Celda Anterior = “CORTO” y
Open < A y Open < B y Kinjun <= A y Kinjun >= B ) o (Celda Anterior = “CORTO” y
Open < A y Open < B y Kinjun > A y Kinjun > B)) Entonces
Celda Actual “CORTO”
FIN SI
FIN SI
54
Mediante este algoritmo el campo POSICION de la hoja PRECIOS del archivo
InformeBase.xlsx, se evalúa cuando se cumple algunos de los condicionales de la estrategia con
el objetivo de diferenciar cuándo se está en una posición larga o corta, y cuándo simplemente las
condiciones no están dadas para reflejar una posición en la celda evaluada.
Continuando con la descripción del archivo InformeBase.xlsx, en forma siguiente se
explicará en pseudocódigo el algoritmo de APERTURA de las operaciones:
Si (Tenkan≠Vacio y Kinjun≠ Vacio y A≠ Vacio y B≠ Vacio) Entonces
Si Celda Anterior Posición=Vacio y Celda Actual Posición=“LARGO” o
Celda Anterior Posición=”CORTO” y Celda Actual Posición=“LARGO” o
Celda Actual“Apertura Largo”
Si Celda Anterior Posición=Vacio y Celda Actual Posición=“CORTO” o
Celda Anterior Posición=”LARGO” y Celda Actual Posición=“CORTO” o
Celda Actual“Apertura Corto”
Si no
Celda ActualVacio
Si no
Celda ActualVacio
Si no
Celda ActualVacio
55
El anterior algoritmo evalúa a través de condicionales el cambio de las celdas del campo
POSICION, por ejemplo si el cambio de largo a corto indica que se debe abrir una operación
corta, o si el cambio se muestra de una celda vacía a largo, el algoritmo abrirá una posición larga
(ver tabla 4).
Tabla 4:
Condicionales claves para la apertura de operaciones
Nota. Las flechas rojas indican los estados de las celdas del campo POSICION y del campo
APERTURA y su correspondiente cambio en cada uno de los estados.
A continuación se mostrará el algoritmo del campo CIERRE, el cual evalúa principalmente
el resultado de las celdas del campo POSICION, y se menciona como Celda Anterior Posición y
es la celda anterior a la Celda Actual Posición.
Si (Kinjun ≠ Vacio y A ≠ Vacio y B ≠ Vacio) Entonces
Si Suma (Open, Kinjun, A, B) ≠ 0 Entonces
Si (Celda Anterior Posición =”CORTO” y Open >= A y Open <= B y Kinjun >=
A y Kinjun <= B) o
(Celda Anterior Posición=”CORTO” y Open <= A y Open >= B y Kinjun <= A
y Kinjun >= B) o
56
(Celda Anterior Posición=”CORTO” y Open > A y Open > B y Kinjun >= A y
Kinjun <= B) o
(Celda Anterior Posición=”CORTO” y Open > A y Open > B y Kinjun <= A y
Kinjun >= B) o
(Celda Anterior Posición=”CORTO” y Open >= A y Open <= B y Kinjun > A y
Kinjun > B) o
(Celda Anterior Posición=”CORTO” y Open <= A y Open >= B y Kinjun > A y
Kinjun > B) o
Entonces
Celda actual “CIERRE CORTO”
Si (Celda Anterior Posición =”LARGO” y Open>=A y Open<=B y Kinjun>=A y
Kinjun<= B) o
(Celda Anterior Posición=”LARGO” y Open<=A y Open>=B y Kinjun<= A y
Kinjun>= B) o
(Celda Anterior Posición=”LARGO” y Open<A y Open<B y Kinjun>=A y
Kinjun<=B) o
(Celda Anterior Posición=”LARGO” y Open<A y Open<B y Kinjun<=A y
Kinjun>=B) o
(Celda Anterior Posición=”LARGO” y Open>=A y Open<=B y Kinjun<A y
Kinjun<B) o
(Celda Anterior Posición=”LARGO” y Open<=A y Open>=B y Kinjun<A y
Kinjun < B) o
57
Entonces
Celda actual “CIERRE LARGO”
Si (Celda Anterior Posición =”LARGO” y Celda Actual Posición =”CORTO”)
Entonces
Celda actual “CIERRE LARGO”
Si (Celda Anterior Posición =”CORTO” y Celda Actual Posición =”LARGO”)
Entonces
Celda actual “CIERRE CORTO”
SI NO
Celda actual vacio
Si No
Celda actual vacio
Si No
Celda actual vacio
Mediante un procedimiento de filtrado que realiza el algoritmo en Visual Basic, los
renglones cuyas celdas en la columna o campo APERTURA contienen un valor de
“APERTURA CORTO” son copiadas y pegadas en la hoja Resultado Corto, en el rango (A:I),
para posteriormente filtrar las celdas del campo CIERRE con un valor de “CIERRE CORTO”
con el objetivo de pegarlas en la hoja Resultado Corto pero en el rango (M:U), generando así el
resultado de cada operación corta en la columna pips. El mismo procedimiento se realizó con las
operaciones largas, las cuales son pegadas en la Hoja Resultado Largo en los mismos rangos
(A:I) y (M:U).
58
La siguiente hoja del archivo InformeBase.xlsx es el Resultado Histórico, en donde se
resumen todos los datos relevantes producto de la variación de los parámetros del indicador
Ichimoku Kinko Hyo y de la estrategia del rompimiento de la nube. En esta hoja se podrá
encontrar el resultado de la rentabilidad medida en pips año por año, además se mostrará los
trades positivos, trades negativos , total de trades, la eficiencia, el valor máximo alcanzado en el
mejor trade, el valor mínimo o peor trade realizado, el promedio de la rentabilidad y la
desviación de la misma. Esta Hoja también fue construida de forma que existiese una descripción
más amplia de los trades positivos y de los trades negativos. La información incluye el mayor
trade positivo o el mayor de los trades negativos, el menor de los positivos o de los negativos, su
promedio y la desviación de los mismos, además se plantea una serie de campos brindando una
visión general de los niveles a los cuales se puede presentar una mayor acumulación, estos
niveles pueden ser vistos como zonas las cuales son descritas en el Figura 12, 13 ,14 y 15, los
cuales tienen un orden jerárquico que parte de la parte inferior de cada figura, dado que todos los
trades rentables son mayores que cero y el promedio será menor que el mayor máximo
encontrado, evidenciando qu la desviación estándar se mantiene por debajo del promedio.
59
Figura 12. Zona 1
Conteo de trades en donde el valor de la utilidad es mayor a la desviación estándar total e inferior
al máximo trade encontrado. Los puntos azules ilustran la ubicación de cada uno de los trades en
la zona mencionada. Fuente: Modelo Creador de Backtesting (2014).
Figura 13. Zona 2
Conteo de trades en donde el valor de la utilidad es mayor a cero pero inferior a la desviación
estándar. Los puntos azules ilustran la ubicación de cada uno de los trades en la zona con las
condiciones anteriormente mencionadas. Fuente: Modelo Creador de Backtesting (2014).
Figura 14. Zona 3
60
Conteo de trades en donde el valor de la utilidad es menor a la desviación estándar total e inferior
al máximo trade encontrado pero superior al promedio del total de trades. Los puntos azules
ilustran la ubicación de cada uno de los trades en la zona con las condiciones anteriormente
mencionadas. Fuente: Modelo Creador de Backtesting (2014).
Figura 15. Zona 4
Conteo de trades en donde el valor de la utilidad es positivo e inferior al promedio del total de
los trades. Los puntos azules ilustran la ubicación de cada uno de los trades en la zona con las
condiciones anteriormente mencionadas. Fuente: Modelo Creador de Backtesting (2014).
Para los trades negativos se mantiene un orden diferente dado que el mayor de los trades
negativos se ubicaría por debajo de cero y valor más lejano y opuesto a cero, y el promedio sería
el segundo valor más negativo seguido en orden ascendente por la desviación.(Ver Figuras 16 ,
17 y 18)
61
Figura 16. Zona 5
Conteo de trades, en donde el valor de la utilidad es inferior a la desviación del total de los trades
y superior al trade más mínimo. Los puntos azules ilustran la ubicación de cada uno de los trades
en la zona con las condiciones anteriormente mencionadas. Fuente: Modelo Backtesting (2014).
Figura 17. Zona 6
Conteo de trades en donde el valor de la utilidad es inferior a la desviación del total de los trades
y superior al valor del promedio. Los puntos azules ilustran la ubicación de cada uno de los
trades en la zona con las condiciones anteriormente mencionadas. Fuente: Modelo Backtesting
(2014).
62
Figura 18. Zona 7
Conteo de trades, en donde el valor de la utilidad es superior al promedio del total de los trades e
inferior a cero. Los puntos azules ilustran la ubicación de cada uno de los trades en la zona con
las condiciones anteriormente mencionadas. Fuente: Modelo Backtesting (2014).
Estas zonas fueron creadas con el objetivo de identificar los niveles claves en donde es
bueno encontrar una mayor concentración de trades, dado que niveles óptimos de baja dispersión
en cada uno de los niveles históricamente evaluadas presentan un medición rápida mas no trivial
del riesgo. Como se puede observar en las figuras deberían mantener una parte sustancial de los
trades superiores a su promedio y con una distancia mínima al máximo trade logrado para las
operaciones positivas, mientras que para las operaciones negativas se debería estimar una zona
con una gran participación de operaciones superiores a su promedio, lo anterior se explica como
una aproximación a la consistencia en las negociaciones, además una mayor dispersión en estas
zonas puede mostrar un resultado con valores más altos de eficiencia, sin embargo debido a que
no solamente se debe tener en cuenta la dispersión de los datos para asegurar un mejor
desempeño en los trades, se debe tener en cuenta el valor de cada trade mediante la Metodología
Aristos.
63
Por último, la hoja Formato para Macro muestra las operaciones largas y cortas, con sus
respectivas fechas de entrada, salida y los precios a los cuales se negociaron dichas operaciones.
Estos datos son copiados desde esta hoja a la macro rutas.xlsx la cual fue creada bajo la
Metodología Aristos.
8.1. Algoritmo de Control
Esta codificación es la que realiza el control de la ejecución, de tal forma que la
manipulación y los procedimientos necesarios para obtener a través de la combinación de
parámetros definen el resultado final de la estrategia.
Este algoritmo fue escrito a través del entorno de programación de Microsoft con el lenguaje de
programación de visual Basic, el cual se considera que mantiene una sintaxis y una semántica
que es traducida y direccionada mediante eventos, es decir que los mismos pueden activar algún
procedimiento del código con el cual fueron programados. En el caso del Algoritmo de control
este fue escrito en el evento Open (ver Figura 19) del libro en ejecución Thisworkbook.
Figura 19. Evento Open
64
Vista general de la Selección del evento del archivo CreadorBacktestingIchimoku.xlsm. Fuente
Editor Visul Basic – Modelo de Backtesting (2014).
Al escribir el código en el evento en que se realiza la apertura del archivo creador de
backtesting, el código contenido dentro de este evento es ejecutado de forma automática cuando
el evento es activado. Bajo este criterio existen dos macros que fueron desarrolladas, la primera
de estas ejecuta el algoritmo una única vez, evaluando una sola combinación, es por esto que se
requiere de una tarea programada que realice la apertura del archivo. Esta tarea programada es
una herramienta del sistema, la cual permite realizar la apertura del archivo varias veces, con el
fin de que nunca sea interrumpida la ejecución sí las sesiones son realizadas por diferentes
usuarios que desconocen el proceso activo.
Cada valor de los diferentes componentes puede ser modificado de manera consecutiva,
indicando un proceso dispendioso para elaborar manualmente, sin embargo de forma automática,
se puede obtener una gran cantidad de información con solo variar un componente en toda la
configuración del indicador. Por ejemplo la Tenkan Sen puede realizar inicialmente un promedio
sobre 5 datos, y en un proceso futuro es aumentado por la macro a 6 datos. Estos cambios
también son realizados para los demás parámetros de los componentes del indicador.
Tabla 5:
Parámetros del modelo.
LINEA PERIODO INICIAL LIMITE DIFERENCIA LINEA PERIODO ACTUAL
TENKAN SEN 8 8 - TENKAN SEN 8
KINJUN SEN 15 15 - KINJUN SEN 15
SENKOU SPAN B 15 50 35 SENKOU SPAN B 49
SHIFT CLOUD 3 25 22 SHIFT CLOUD 17
65
Nota: Variación de los parámetros del modelo, lo valores del período son aumentados en uno por
el modelo durante cada proceso o ciclo. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Como se puede observar en la macro, aparecen los cuatro parámetros (columna LÍNEA)
modificables, donde los tres primeros son los originales del indicador, mientras que el cuarto
parámetro, que es el movimiento o adelanto de la nube es una modificación del indicador
original, este parámetro se menciona como Shift Cloud, como se puede observar en el ejemplo,
este tiene un periodo inicial de 3 adelantos de la nube y con un límite de 25, lo que da una
diferencia de 22, es decir que la macro aumentará este parámetro desde 3 hasta llegar a 25.
Mediante la variación de cada uno de los parámetros tales como el Tenkan Sen, Kinjun
Sen, Senkou Span B, y Adelanto de la Nube, se realiza un proceso de combinatoria, el cual inicia
con la variación de la Nube, la cual tiene que moverse 22 valores para que el siguiente parámetro
aumente uno, es decir que el Senkou Span B se incremente una unidad y pase al otro valor, el
siguiente parámetro por orden de jerarquía sería el Kinjun Sen, que para realizar su variación se
necesitaría la multiplicación de los anteriores parámetros descritos (Número de variaciones del
parámetro Adelanto de la Nube multiplicado por el parámetro Senkou Span B). Por último, el
parámetro Tenkan Sen que también varía cuando los demás parámetros desarrollan sus
respectivos ciclos (ver Tabla 5 y Figura 20), con este proceso de combinatoria se intenta
establecer la configuración con mejor desempeño en rentabilidad y eficiencia.
66
Figura 20. Esquema del desarrollo
Nótese la variación de los parámetros en la Macro, lo que se traduce en un movimiento de
combinatoria de los mismos. En la tabla se muestra cada combinación posible y el valor de cada
parámetro en ese momento específico. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Para el análisis de la combinatoria se realiza una diferenciación por cada una de las
variaciones del parámetro Tenkan Sen o cada valor tomado por este, el cual se incrementará
cuando los demás ciclos de los otros parámetros también lo hagan, mostrando un
comportamiento general de la variación de todos los parámetros y a su vez un comportamiento
de la rentabilidad.
A continuación se explicará en pseudocódigo los dos tipos de algoritmo del archivo creador de
Backtesting los cuales fueron creados con el fin de analizar los datos históricos de la paridad
EURUSD.
67
8.2 Algoritmo-I
En esta parte del documento se encontrará la estructura del Algoritmo-I (sin ciclo)
segmentada en partes y de forma siguiente se observará su explicación general de las líneas más
importantes de cada fracción del Algoritmo-I.
Procedimiento Workbook_Open()
Variables u, w, x, y, z como cadena de caracteres
Variables t, t2, k, k2, sb, sb2, s, s2, tlim, klim, sblim, slim, cont como entero
Variables fso como objeto
En la anterior parte del pseudocódigo se realiza la declaración de las variables u, w, x, y, z
las cuales son de tipo cadena de caracteres, estas contienen las direcciones o rutas de los
archivos dentro del ordenador o en el caso de dos de estas variables que guardan solamente el
nombre. La última declaración corresponde a la creación de fso, un objeto del sistema.
Asignar Objeto fso Crear Objeto (“Objeto del sistema de archivo”)
Eventos Aplicación False
Alertas Aplicación False
Refrescamiento Aplicación False
Cálculos celdas Aplicación Automáticos
Refrescamiento de Saltos de Pagina Aplicación False
Seleccionar Hoja Rutas
68
Si Ruta Precios ≠ Vacio y Ruta Informe Resultante ≠ Vacio y Ruta Informe Base ≠ Vacio y
Nombre Archivo de Precios ≠ Vacio Entonces
Seleccionar Hoja Precios
Seleccionar Rango de Precios
Borrar Rango de Precios
Seleccionar Hoja Rutas
t 0
k 0
sb 0
s 0
cont0
tvalor entero(Periodo actual Tenkan)
kvalor entero(Periodo actual Kinjun)
sbvalor entero(Periodo actual Senkou Span B)
svalor entero(Periodo actual Adelantamiento)
tlim valor entero(Límite Tenkan)
klim valor entero(Límite Kinjun)
sblim valor entero(Límite Senkou Span B)
slim valor entero(Límite Adelantamiento)
uNombre Archivos de precios + “-“ + cadena de caracter(Periodo actual Tenkan) +
“-“ + cadena de caracter(Periodo actual Kinjun) + “-“ + cadena de caracter(Periodo
69
actual Senkou Span B) + “-“ + cadena de caracter(Periodo actual Adelantamiento) +
“.xlsx”
wRuta Informe Resultante + “-“ + Nombre archivo de Precios + “-“ + cadena de
caracter(Periodo actual Tenkan) + “-“ + cadena de caracter(Periodo actual Kinjun) +
“-“ + cadena de caracter(Periodo actual Senkou Span B) + “-“ + cadena de
caracter(Periodo actual Adelantamiento).
x Nombre archivo de Precios + “.csv”
yRuta Precios + x
zRuta informe Base + “Informe Base.xlsx”
En el anterior fragmento del pseudocódigo se muestran los diferentes eventos que pueden
hacer que la ejecución se torne más lenta, la condición Si_Entonces tiene la función de verificar
que los campos estén completos; adicionalmente dentro de esta estructura se realiza la
inicialización y asignación de las variables.
Abrir libro (y)
Seleccionar Rango Precios
Copiar Rango Precios
Activar Ventana Archivo CreadorBacktestingIchimokuOpen.xlsm
Seleccionar Hoja Precios
Seleccionar Celda A1
Pegar Precios
Guardar
70
Cerrar Archivo de Precios
Reemplazar Formatos de Fechas Puntos por backslash
Reemplazar Formatos de número
Si Archivo Existe fso(y) = Verdadero Entonces
Si Archivo Existe fso (z) = Verdadero Entonces
Cálculos celdas Aplicación Manuales
CrearLibro(z)
Guardar Como (w)
Luego de Abrir el archivo de precios se realizan las correcciones en el formato, como
puntos, comas y formatos de fechas. Posteriormente se verifica la existencia del archivo Informe
Base a través del objeto del sistema fso, y así poder realizar una copia de este fichero.
Activar Ventana Archivo CreadorBacktestingIchimokuOpen.xlsm
Copiar Rango Precios
Activar Ventana (u)
Seleccionar Hoja Precios
Seleccionar Celda B1
Pegar Precios
Seleccionar Celda G2
Desplazarse (t-1) veces celdas hacia abajo
t2 -t+1
71
CeldaActualPromedio(Max(Rango(CeldaInicio(Fila(t2),Columna(-
3)),CeldaRangoAmplitud(Columna(-3),Fila(-3)) ,
Min(Rango(CeldaInicio(Fila(t2),Columna(-
3)),CeldaRangoAmplitud(Columna(0),Fila(-3))))
Copiar Formulación celda actual
Pegar Hasta la celda G100000
Seleccionar Celda H2
Desplazarse (k-1) veces celdas hacia abajo
k2 -k+1
CeldaActualPromedio(Max(Rango(CeldaInicio(Fila(k2),Columna(-
4)),CeldaRangoAmplitud(Columna(-4),Fila(-4)),
Min(Rango(CeldaInicio(Fila(k2),Columna(-
3)),CeldaRangoAmplitud(Columna(0),Fila(-3))))
Copiar Formulación celda actual
Pegar Hasta la celda H100000
Seleccionar Celda I2
Desplazarse (s+k-1) veces celdas hacia abajo
CeldaActualPromedio(Max(Rango(CeldaInicio(Fila(-s),Columna(-
2)),CeldaRangoAmplitud(Columna(-s),Fila(-1)))
Copiar Formulación celda actual
Pegar Hasta la celda I100000
72
Seleccionar Celda J2
Desplazarse (s+sb-1) veces celdas hacia abajo
Seleccionar Celda I2
Desplazarse (s+sb-1) veces celdas hacia abajo
sb2=-sb+1
CeldaActualPromedio(Max(Rango(CeldaInicio(Fila(sb2-s),Columna(-
6)),CeldaRangoAmplitud(Columna(-s),Fila(-5)))
Copiar Formulación celda actual
Pegar Hasta la celda J100000
Modo de corta desactivado
Cálculos celdas Aplicación Automáticos
En esta parte del algoritmo-I se realizaron los pasos esenciales para el desarrollo de las
distintas combinaciones, donde a la celda actual se le asigna el rango de datos a tomar para el
cálculo de los parámetros del indicador, mediante el uso de promedios y la movilización de los
diferentes rangos. Este segmento del pseudocódigo fue enfocado a la estructura que se debe tener
en cuenta para la programación en Visual Basic, es decir la referenciación de los rangos se basó
en la misma lógica usada para escribir una fórmula a través de este lenguaje.
Seleccionar Hoja Precios
Filtrado con criterio “apertura largo”
73
Seleccionar Rango B1 hasta J1 Ampliar Selección Hasta el final de los
datos
Mover Selección Una celda más sin incluir títulos
Copiar Selección
Seleccionar Hoja Resultado Largo
Pegar Rango de Datos Filtrados
Reemplazar Formatos de Hora
Seleccionar Hoja Precios
Quitar Filtro, Criterio: apertura largo
Filtrado con criterio “Cierre largo”
Seleccionar Rango B1 hasta J1 Ampliar Selección Hasta el final de los
datos
Mover Selección Una celda más sin incluir títulos
Copiar Selección
Seleccionar Hoja Resultado Largo
Pegar Rango de Datos Filtrados
Reemplazar Formatos de Hora
Seleccionar Hoja Precios
Filtrado con criterio “cierre corto”
Seleccionar Rango B1 hasta J1 Ampliar Selección Hasta el final de los
datos
Mover Selección Una celda más sin incluir títulos
Copiar Selección
74
Seleccionar Hoja Resultado Corto
Pegar Rango de Datos Filtrados
Reemplazar Formatos de Hora
Seleccionar Hoja Precios
Quitar Filtro, Criterio: apertura corto
Filtrado con criterio “cierre corto”
Seleccionar Rango B1 hasta J1 Ampliar Selección Hasta el final de los
datos
Mover Selección Una celda más sin incluir títulos
Copiar Selección
Al continuar con la descripción del algoritmo se muestra otra parte esencial, en la cual se
realiza el filtrado de las operaciones debido a la opción que presenta la hoja de cálculo para
realizar la selección de los renglones, específicamente en el caso del Algoritmo-I la aplicación de
este filtrado parte de los criterios de selección, los cuales son los tipos de operaciones que se
realizan (largos o cortas) y los momentos en que se realiza la apertura y cierre de las mismas,
estos criterios fueron nombrados en el algoritmo-I como “apertura corto”, “apertura largo”,
“cierre corto”, “cierre largo”.
Seleccionar Hoja Resultado Corto
Pegar Rango de Datos Filtrados
Reemplazar Formatos de Hora
Seleccionar Hoja Resultado Corto
75
Copiar Fechas de entrada
Seleccionar Hoja Formato para macro
Pegar Fechas de entrada
Seleccionar Hoja Resultado Corto
Copiar Fechas de Salida
Seleccionar Hoja Formato para macro
Pegar Fechas de Salida
Seleccionar Hoja Resultado Corto
Copiar Precio de entrada
Seleccionar Hoja Formato para macro
Pegar Precio de entrada
Seleccionar Hoja Resultado Largo
Copiar Fechas de Entrada
Seleccionar Hoja Formato para macro
Pegar Fechas de entrada
Seleccionar Hoja Resultado Largo
Copiar Fechas de Salida
Seleccionar Hoja Formato para macro
Pegar Fechas de Salida
76
Seleccionar Hoja Resultado Largo
Copiar Precio de Entrada
Seleccionar Hoja Formato para macro
Pegar Precio de Entrada
Las operaciones son copiadas y pegadas en la Hoja Formato para macro, la cual es una
plantilla cuyas directrices son dadas por la “Macro Pathway” desarrollada por la Metología
Aristos, a través de esto se intenta evaluar mediante la simulación histórica los límites de
ganancia o pérdida.
Seleccionar Hoja Resultado Historico
Seleccionar Celda I3
CeldaActual(u)
Seleccionar Celda I7
CeldaActual(u)
Seleccionar Celda I11
CeldaActual(u)
Cálculos celdas Aplicación Automáticos
Seleccionar Hoja Resultado Historico
Copiar Rango I3:S3
Activar CreadorBacktestingIchimokuOpen.xlsm
Seleccionar Hoja Informe General
77
Desplazarse hasta el final de los datos + 1 celda
Pegar Rango I3:S3
Activar (u)
Seleccionar Hoja Resultado Historico
Copiar Rango I7:Q7
Activar CreadorBacktestingIchimokuOpen.xlsm
Seleccionar Hoja Trades Positivos
Desplazarse hasta el final de los datos + 1 celda
Pegar Rango Rango I7:Q7
Activar (u)
Seleccionar Hoja Resultado Historico
Copiar Rango I11:Q11
Activar CreadorBacktestingIchimokuOpen.xlsm
Seleccionar Hoja Trades Negativos
Desplazarse hasta el final de los datos + 1 celda
Pegar Rango Rango I11:Q11
Activar (u)
Cerrar Libro activo
Guardar como (w)
78
Finalmente, los resultados son llevados y ordenados según los campos de la hoja Resultado
Histórico para poder generar las tres tablas resumen de los trades positivos y negativos, para la
combinación de los parámetros con la cual se realizó el proceso. Además, estos datos también
son copiados de forma consolidada a la hoja Informe General y los resultados específicos de los
trades positivos y negativos son copiados en sus respectivas hojas dentro del archivo
CreadorBacktestingIchimokuOpen.xlsm
Si (cont < ( tlim * klim * sblim * slim )) Entonces
Si ( s < slim) Entonces
s = s+1
Si no
Seleccionar Hoja Rutas
s = Valor( Celda F7)
Si (sb < sblim) Entonces
sb = sb + 1
Si no
Seleccionar Hoja Rutas
sb = Valor( Celda F6)
Si (k < klim) Entonces
k = k + 1
Si no
k = Valor( Celda F4)
Si (t < tlim) Entonces
79
t = t + 1
Fin Si
Fin Si
Fin Si
Fin Si
Fin Si
Fin Si
cont = cont + 1
Si no
Mostrar Mensaje “Proceso Finalizado”
Fin Si
Esta parte del algoritmo-I es la que genera la combinatoria entre los parámetros, y es donde
las variables s, sb, k y t, son aumentadas de acuerdo a los condicionales, los cuales no permiten
que se supere los límites asignados para los parámetros adelantamiento de la nube, Senkou Span
B, Kinjun Sen y Tenkan Sen, respectivamente. Nótese la jerarquía de las variables, dado que
ninguna de estas aumentará si la variable cont es mayor que la multiplicación de los límites de
las demás variables, si se continua con el orden la siguiente variable es el adelantamiento de la
80
nube, aumenta de uno en uno hasta llegar al último valor posible que sea menor a su propio
límite, una vez el valor del adelantamiento de la nube se incrementa y la condición (s>slim) no
se cumple, el algoritmo-I restablece el valor inicial de s y procede a incrementar la siguiente
variable en orden jerárquico.
El anterior fragmento en pseudocódigo, se considera como un algoritmo para evaluar las
diferentes combinaciones.
La combinación en la forma general es:
(𝑛
𝑘)
Para todos los multiconjuntos dados por los parámetros del indicador
El algoritmo se puede aplicar para diferentes combinaciones posibles entre n variables
distintas, que en este caso representan las variaciones de los cálculos del indicador o
parametrizacion del mismo.
Seleccionar Hoja Rutas
Celda K3 Valor( t )
Celda K4 Valor( k )
Celda K6 Valor( sb )
Celda K7 Valor( s )
81
Celda C14 Valor( cont )
Eventos Aplicación False
Alertas Aplicación False
Guardar
Libro Guardado no mostrar mensaje de guardado
Si no
Si Celda C10 = Vacio Entonces
Mostrar Mensaje “El nombre del archivo de precios es incorrecto”
Fin si
Si Celda C5 = Vacio Entonces
Mostrar Mensaje “No se encuentran la ruta del archivo Base”
Fin si
Si Celda C4 = Vacio Entonces
Mostrar Mensaje “No se encuentran la ruta para el informe resultado”
Fin si
Si Celda C3 = Vacio Entonces
Mostrar Mensaje “No se encuentran la ruta del archivo de precios”
Fin si
Fin si
Refrescamiento Aplicación True
Refrescamiento de Saltos de Pagina Aplicación True
82
Vaciar Recortes de papelera False
Cálculos celdas Aplicación Automáticos
Finalmente en esta última estructura se asignan los valores incrementados de las variables a
los campos de la hoja Rutas (Pathway) del archivo CreadorBacktestingIchimokuOpen para poder
guardar estos datos de forma permanente hasta que se realice una nueva ejecución.
Posteriormente se observan los mensajes de las validaciones de la existencia de los archivos
necesarios para la ejecución, y de forma eficiente para no alterar el siguiente proceso en el
computador se activan nuevamente los eventos de refrescamiento, sin embargo esto puede ser
opcional en el algoritmo.
…..
Al seleccionar el evento open, este crea la subrutina o el procedimiento en el workbook,
toda el código que interpreta el algoritmo-I, es escrito dentro de esta parte del código. Como se
puede observar, los delimitadores son las dos instrucciones anteriormente mencionadas.
La primera de estas instrucciones contenidas en el procedimiento Workbook_Open() es la
instrucción Dim. As, Esta instrucción dimensiona las variables, asignando un espacio en memoria
para contener la información asignada. En las siguientes líneas de código se muestra la forma en
que son dimensionadas las variables u, w, x, y, z como cadena de caracteres (As String), caso
contrario las variables t, t2, k, k2,sb, s, s2, tlim, klim, sblim, slim, ta, ka, sba, sa, l, iter, cont
83
como entero (As Integer), la diferencia entre los dos tipos de variables será el peso que ocupen en
memoria, dado que la cadena de caracteres incrementa su peso en la medida en que la longitud
de la ruta del archivo sea mucho más larga, esto contrasta con la declaración de tipo entero que
es un espacio fijo en la memoria. Las siguientes líneas de VB muestra la codificación referente a
la palabra reservada e instrucción Dim. En el uso eficiente de la memoria es indispensable para
realizar una ejecución rápida de los programas, una menor cantidad de variables declaradas dado
que es necesario consumir menos recursos en la memoria, una mala práctica que resulta mucho
más ineficiente que lo anterior es declarar todos los tipos de variables como variant, es decir
variables de tipo entero, doble, cadena de caracteres se convierten en un sólo tipo. Un tipo de
variable que cambia según la naturaleza que se le asigne, resultando costoso en el uso de los
recursos del computador.
La especial atención en la declaración de variables resulta en el uso eficiente de la
memoria, indispensable para realizar una ejecución rápida con el fin de obtener el resultado de
cada combinación, para ello es importante controlar la cantidad de variables declaradas y evitar
la lectura constante de valores desde la hoja de cálculo, dado que lo anterior consume muchos
más recursos en la maquina. Es importante la asignación correcta de los tipos dado que errores
en la declaración de los mismos pueden generar errores en la ejecución, uno de estos errores se
presentó en esta investigación cuando se declaro la variable cont como cadena de carácter, y al
aumentarse en uno, como una variable entera se generaba un error en el cual la macro realizaba
constantemente el mismo proceso, sin variar las condiciones los cual resulta en contra oposición
con el objetivo del algoritmo y la naturaleza de las variables.
84
Para la reducción de los tiempos de ejecución es importante realizar una desactivación de
los eventos generados por el sistema como lo es el refrescamiento de la pantalla
(Application.ScreenUpdating = False), ya sea por los saltos generados al cambiar la página
(ActiveSheet.DisplayPageBreaks = False. Al dejar activados estos eventos se presenta un
incremento en el uso de recursos del sistema, el cual puede variar dependiendo de las
capacidades de cada computador. Otro elemento que mejora la velocidad cuando se manipulan
archivos, es la desactivación del calculó automático (Application.Calculation =
xlCalculationManual) que se realiza en la hoja de excel, por último cada vez que se copia y se
pega elementos de una hoja de cálculo también se hace en la papelera de reciclaje
(Application.CutCopyMode = False) dando como consecuencia un mayor uso de la memoria. Lo
anterior trae como consecuencia mayor tiempo en la ejecución. En el siguiente bloque se puede
observar las órdenes anteriormente descritas.
Las anteriores órdenes son aplicadas al inicio de la ejecución, posteriormente se desactiva el
cálculo en las hojas.
Finalmente se debe realizar la activación de todos los eventos y el cálculo de las hojas
85
En este bloque se realiza la inicialización de las diferentes variables en cero, cuyo fin es evitar
valores en memoria de procesos anteriores que puedan generar algún tipo de valores basura.
Mediante la función Val(“cadena de caracteres”), en donde el input de la función es una
cadena de caracteres que para este caso la propiedad .text representa la cadena de caracteres. La
función Val() retorna los valores encontrados en la cadena de caracteres, o en caso contrario
devolverá el valor de error 6 cuando la cadena de caracteres es demasiado larga o 438 cuando la
cadena no es convertible dado que no coinciden los tipos (Microsoft, 2015).
86
Para la creación de objetos del sistema se realiza la dimensión del objeto, a través de la
instrucción Dim y el tipo es As Object, en la siguiente línea la instrucción Set permite asignar al
objeto fso a otro objeto que mantiene un tipo del sistema permitiendo acelerar la ejecución en la
validación de la existencia de archivos o ficheros
A partir del anterior objeto creado se realizó una verificación de los archivos, para ello es
importante mantener la ruta de la ubicación del archivo. Estas rutas fueron escritas en la hoja de
cálculo Rutas con el objetivo de facilitar la escritura, para que el trader no tenga que realizar
ajustes directamente en el código de Visual Basic. La lectura de las rutas se realiza mediante la
propiedad .value de la instrucción .Range y se hace una concatenación de las cadenas de
caracteres a través del operador +. La variable u es el nombre del archivo resultante con la
configuración ya mencionada anteriormente, w representa la ruta del archivo informe base, x
representa el nombre del archivo de precios descargado de la plataforma Metatrader 4,
adicionando en código la extensión “csv”, y representa la ruta del archivo de precios y z
representa la ruta del informe base. Esto es una parte importante del código dado que la
manipulación de archivos es sustancial para el algoritmo y para la creación de estrategias.
87
En la manipulación de archivos de Excel es importante el desplazamiento de las celdas y
más aún seleccionar datos que se encuentren a la final de una lista a la derecha o izquierda y al
final de la misma.
La anterior instrucción permite seleccionar una nueva celda partiendo de la ubicación dada
de la celda actual, los parámetros que utiliza la propiedad .offset son la fila y la columna, en
donde son números enteros. Y cuyo valor representa el número de movimientos en que se
realizará la selección de nueva celda.
Estos parámetros pueden ser negativos o positivos, donde los negativos representan un
movimiento hacia arriba o hacia la izquierda, dependiendo si es fila o columna (Cuando son
positivos el desplazamiento es mayor). Como se puede observar en la siguiente línea, los
parámetros de entrada también pueden ser una variable, que para el caso de esta investigación es
asignada a la variable t.
La anterior instrucción fue realizada con el fin de abrir los diferentes archivos de Excel,
para el input de esta función es necesario dar la ruta absoluta incluyendo la unidad o disco en que
está alojado el archivo, mediante un tipo de cadena de caracteres.
88
Esta instrucción permite el retorno del objeto seleccionado, que para este caso la selección
devuelve el rango de los datos encerrados (msdn.microsoft.com, 2015). Como se puede observar
Selection y Seletion.End(xlToRight)) son los parámetros de entrada de la orden Range(). El
primer parámetro mantiene como referencia la primera celda, mientras que el segundo
incrementa el rango hacia el final de los datos del renglón en que se encuentra la selección. En
conclusión la instrucción ejecutada en su totalidad selecciona todo el rango de datos que se
encuentre en mismo renglón que la celda seleccionada por el parámetro Selection.
Con la anterior instrucción se realiza una redimensión del rango anteriormente
seleccionado, todas las columnas y restando una, además mantiene la cantidad de filas de la
selección actual indicada por el conteo.
Finalmente el rango se amplía hasta el final de los datos con xlDown y es copiado a través de la
segunda instrucción.
89
La anterior instrucción permite pegar los datos como valores, nótese la sintaxis en donde
.PasteSpecial es una propiedad del objeto Selection. Para realizar esta operación se debe
especificar el tipo de pegado si es por ejemplo de texto (Paste:=xlPasteText) o por valores
(Paste:=xlPasteValues), el siguiente argumento es el tipo de operación si es suma,
multiplicación, etc , y que en este caso no es necesario, por lo tanto se específica como
Operation:=xlNone. El siguiente campo se denota como skipBlanks y permite pegar las celdas
que solo contengan los datos evitando aquellas celdas que no tenga información pero si algún
tipo de formato, que para el caso de este algoritmo se le asigna a este campo un valor de False,
finalmente al último parámetro Tranpose:=False se asigna le asigna falso dado que no se desea
transponer los datos al momento de pegar los datos.
Las anteriores dos instrucciones permiten realizar un cambio de formato en los valores
numéricos, al ejecutar la primera de estas se cambia el formato del número por dos decimales y
su respectiva puntuación. En la segunda instrucción aumenta a tres decimales, mediante el
siguiente formato:"_(* #,##0.00000_);_(* (#,##0.00000);_(* ""-""??_);_(@_)", en donde el
formato aparece divido en cuatro secciones separadas por (;), como se puede observar en las dos
primeras secciones se mantiene el #,##0.000 para los números positivos e igualmente para los
90
negativos dado que se buscó mantener los tres decimales en las cifras, para la tercera sección se
predefine ""-"" para todos los valores que sean cero y en la cuarta sección se mostrará en blanco.
Las dos instrucciones anteriores permiten verificar la existencia de los archivos informe
Base e Histórico de precios a través del objeto fso y su método FileExists. Esta validación es
pertinente dado que el usuario debe conocer la inexistencia de este archivo en el disco duro de la
máquina, para posteriormente realizar una copia exacta del informe base.
Mediante la instrucción Workbooks.Add se lográ crear una copia de un archivo ya
existente, partiendo de una ruta definida, el cual fue para la investigación el archivo base, por
tanto la estructura de la instrucción es Workbooks.Add(“ruta del archivo informe base”). Por
último, la segunda instrucción es la que renombra y guarda ese nuevo archivo creado, bajo el
parámetro Filename:=w, del método .SaveAs
Tal vez la instrucción más importante de este código en Visual Basic, dado que brinda la
posibilidad de vincular fórmulas a la variabilidad de rangos y datos a través de los tipos de
variables. El anterior desarrollo surge como solución ante el problema de la modificación de los
91
rangos que debe tomar para poder realizar el cálculo indicador. Sin embargo no se debe asumir
que es la solución más eficiente en tiempo de ejecución. Para realizar la asignación a la
propiedad .FormulaR1C1 se tuvo en cuenta que el tipo de variable de la fórmula a asignar fuera
una cadena de caracteres, es decir que visualmente la fórmula aparece entre comillas, sin
embargo dado que se necesita incluir en esta cadena de caracteres las variables referentes a los
parámetros del indicador, para realizar este procedimiento se concatena varias cadenas de
caracteres, realizando la separaciones en los lugares donde se debe incluir las variables referentes
a los rangos.
Como se puede observar en la instrucción la primera cadena de caracteres es una parte de la
fórmula "=+AVERAGE(MAX(R[", esta se concatena mediante el operador (+) con la función
Str(), dicha función tiene como parámetro la variable t2, esta función permite convertir un entero
en una carácter. A continuación se puede observar la estructura de la asignación con la cadena
de carácter.
En conclusión el uso de la función Str() es sustancial para incluir la variabilidad en
asignación de las diferentes fórmulas, dado que los cálculos no pueden ser fijos para usos
prácticos de este algoritmo.
Cadena 1
Cadena variable
1
Cadena
variable
1 Cadena 2 Cadena 3 + + + +
92
La anterior instrucción reemplaza los datos en las celdas que contenga (.) y es reemplazado
con (/), mediante el método .Replace, este contiene siete parámetros; el primero de esos
parámetros es What := “.”, el cuya modificación altera el valor que se desea seleccionar,
para Replacement:= se asigno el símbolo “/”, con el objetivo de cambiar todos los puntos y
colocarlos en formato de fecha, los anteriores parámetros se consideran como requeridos. El
siguiente parámetro se refiere si realiza la búsqueda enfocándose en la totalidad del texto como
lo es xlWhole. Sin embargo, en caso contrario cuando sea cualquier parte del texto se tomará
como referencia xlPart (msdn.microsoft.com, 2015), éste se considera como opcional, al igual
que MatchCase:= aumenta la sensibilidad de la búsqueda, finalmente SearchFormat:= y
ReplaceFormat:=, son dados para realizar el reemplazo del formato de la celdas.
La anterior línea muestra la implementación del procedimiento de filtrado de las celdas,
esta instrucción parte del objeto Application, el cual es usado cada vez que se tiene varios libros
abiertos, y se activa el libro de la colección de archivos abiertos a través de la propiedad
.ActiveSheet. Posteriormente el objeto .Range permite seleccionar un rango de datos, cuyo
objetivo es tomar la primera fila del rango, y es indiferente a la cantidad de datos seleccionados.
Dado que el proceso de filtrado permite tomar todos los datos de la hoja de cálculo, para realizar
este filtrado se utilizó el método .Autofilter, este tiene dos parámetros necesarios para poder
93
realizar la ejecución, el primero es el Filed=: que es el campo que se desea filtrar, es decir la
columna con los datos que se desean seleccionar, el otro parámetro es el criterio con la
instrucción Criteria1:=, este será el dato con el cual se realiza la comparación para hacer el
filtrado de los datos.
En la anterior instrucción el objeto .Range realiza la selección del rango desde la selección
actual hasta el final de los datos, y con la acción la propiedad .offset(1,0).select, el rango es
movido en una fila hacia la parte inferior de la hoja.
Finalmente con el método .Close se realizá el cierre del archivo aceptando guardar cambios
y con el nombre del archivo (w). A través del objeto ActiveWorkbook o del libro que se desea
cerrar. Al realizar esta instrucción se evita que se muestre un evento al usuario para pedir si se
graba o no el archivo.
Finalmente algunas de estas instrucciones del código, se debe tener en cuenta que en el
momento en que se realiza la apertura de varios archivos, se debe anteponer la instrucción del
objeto Application., para las instrucciones .CutCopyMode, .Worksheets,. ActiveSheets,
.Selection.PasteSpecial y .Selection. Esto es importante dado que si no se antepone esta
instrucción, se puede generar un error al momento de realizar la ejecución.
94
Este algoritmo tiene la función de realizar una copia al archivo original, renómbralo,
cambiar los rangos y valores según los parámetros establecidos. El anterior archivo contiene toda
la programación de la estrategia, más el cálculo de los componentes del indicador, es decir que
en cada columna de este archivo contiene los valores del Tenkan Sen, Kinjun Sen, Senkou Span
A y Senkou Span B; para implementar la estrategia se definen tres columnas adicionales que en
primera instancia permiten saber cuando existían según las condiciones de una posición larga y
una posición corta, mientras que las siguientes columnas evalúan a través de condicionales la
apertura o cierre de las operaciones, cabe resaltar que la evaluación de los condicionales se
realizá renglón por renglón, esta es la razón por la cual, la solución del problema se plantea
mediante la división del mismo en 3 columnas.
Al realizar la copia del archivo original por parte de la macro se permite el fraccionamiento
de los procesos, esto con el fin utilizar el modelo de Visual Basic, y así dividir la evaluación de
las combinaciones de los parámetros en varias maquinas. A continuación se explicarán dos
segmentos de códigos y sus ejecuciones.
95
8.3 Ejecución del Algoritmo-I
Para la ejecución del algoritmo-I, se realizá mediante la creación de una tarea programada,
dando uso a las herramientas del sistemas proporcionadas por Windows, con el fin de abrir de
forma automática un archivo de excel.
Para poder abrir el programador de tareas en Windows 8 se debe ir al Inicio Panel de Control
Herramientas Administrativas Programador de Tareas , Vease Figura 21.
Figura 21. Visualización del Explorador de Ventanas de Windows
En la parte izquierda se observa el Panel de Control, mientras que en el lado derecho se observa
el Programador de Tareas o Task Scheduler. Fuente: Windows Vista (2014).
96
Para el sistema operativo de Windows Vista la ubicación del Programador de Tareas
cambia, este se encuentra en el InicioTodos los programasAccesoriosHerramientas del
sistemaProgramador de tareas. Véase la Figura 22
Figura 22. Programador de Tareas
Visualización del acceso al Programador de Tareas en Windows Vista y Windows 7. Fuente:
Windows Vista (2014).
Nótese que el programa cuando se encuentra abierto mantiene varias funciones para
realizar tarea de forma automática, sin embargo solo se usaron las opciones que fueron
pertinentes para garantizar la ejecución del Algoritmo-I que se encuentra contenido en el
CreadordeBacktestingIchimoku-I, Una vez se realizado la apertura del Programador de tareas, se
realizó el registro de la tarea dentro del mismo programa, a través de la opción Crear tarea …,
esta opción lanza una nueva ventana de propiedades con los diferentes campos algunos
97
necesarios otros opcionales. Como se puede observar en el Figura 22 en la ventana de
propiedades existen dos opciones para la tarea designada, la primera de estas es Ejecutar solo
cuando el usuario haya iniciado sesión y la segunda Ejecutar tanto si el usuario inicio sesión
como si no, mediante estas opciones se puede hacer que la ejecución cuando el usuario deja
bloqueada su sesión para realizar otra actividad o se planea dejar la maquina encendida durante
un largo periodo de tiempo. Sin embargo, para emplear esta función se debe tener en cuenta que
el usuario debe tener los permisos necesarios para que sus sesiones no sean finalizadas y se
mantengan en ejecución, otra opción es Ejecutar con los privilegios más altos, con la cual se
elevan los privilegios para aumentar los permisos como administrador (Freddi, 2012, pág. 470).
Las anteriores dos opciones mantienen una ejecución restrictiva dependiendo de las políticas de
seguridad de la compañía. En el caso de esta investigación se realizó en máquinas con
restricciones por lo que se optó por seleccionar la opción de Ejecutar solo cuando el usuario
haya iniciado sesión.
98
Figura 23. Ventana Propiedades - Pestaña General
Configuración del programador de tareas. Fuente: Windows 7 (2014).
Al ser una tarea programada debe tener un desencadenador que active la misma, para
configurar dicha reacción se debe activar la pestaña Desencadenadores en la parte superior de la
ventana en la opción nuevo, desplegando la ventana Nuevo desencadenador en donde se
encuentran diferentes tipos de acciones para desencadenar la tarea; el primer campo de esta
ventana es Iniciar la tarea, en donde se pueden diferenciar diez ítems. Cada uno de estos ítems
es la referencia a un evento desencadenador, por ejemplo este puede ser realizado según una
programación en una fecha dada como es el caso de esta investigación, pero también puede ser al
inicio, cierre, o inactividad de la sesión del usuario, al producirse un evento de un programa, o
realizar la conexión de forma remota con otro usuario. Para el caso de ítem Según una
99
programación es necesario registrar la periocidad de la tarea, la fecha y hora de la misma.
Además, este ítem dispone de una configuración avanzada con sus diferentes opciones; una de
estas opciones es la de Retraso Max o Retraso aleatorio, el cual retarda el inicio de la tarea. Para
la ejecución del Algoritmo-I se utilizó la selección de este procedimiento con el fin lanzar
nuevamente el creadordebacktestingIchimokuOpen.xlsm sin que la anterior ejecución
interrumpiera el nuevo proceso ejecutado. Esto se realizó dado La opción de Repetir cada cinco
minutos permite realizar la apertura del archivo varias veces, permitiendo entre cada apertura una
lapso para desencadenar nuevamente una apertura, para esta investigación inicialmente se
implemento un tiempo de cinco minutos, dadas las capacidades de las maquinas empleadas, sin
embargo este tiempo tuvo una reducción ver Figura 23
Figura 24. Programador de tareas
100
Vista general de la pestana desencadenadores, en la parte inferior derecha se muestra la ventana
Nuevo desencadenador en donde se realiza la configuración seleccionando el ítem Según una
programación. Fuente: Windows Vista (2014).
Una vez se configuró el desencadenador se procedió a seleccionar la acción, esta puede ser
enviar un correo electrónico, mostrar un mensaje en la pantalla con forma de Pop up en la barra
de inicio; sin embargo para esta investigación se seleccionó la opción de Iniciar un programa, y
se específica la ruta del creadordebacktestingIchimokuOpen.xlsm.
La siguiente pestaña corresponde a las condiciones, en esta se puede configurar el inicio de una
tarea programada cuando el equipo no se encuentre inactivo, o que mantenga las condiciones de
conexión en la red y opciones de activar el equipo para ejecutar la tarea, es decir cuando se
encuentran en modo de hibernación sin embargo este tiene restricciones de políticas de seguridad
de las empresas véase Figura 25.
101
Figura 25. Visualización de la pestaña de acciones
Nótese la ruta de la ubicación del CreadorDeBacktestingIchimokuOpen.xlsm, antepuesto de la
acción Iniciar un programa. Fuente: Windows Vista (2014).
Figura 26. Visualización de las condiciones para la ejecución de la tarea
Nótese las condiciones para iniciar cuando el equipo esta inactivo. Fuente: Windows Vista
(2014).
Por último, la pestaña configuración (Ver Figura 26) presenta campos adicionales para la
administración de la tarea programada. Esta pestaña muestra diferentes campos como por
ejemplo Permitir que la tarea se ejecute a petición es decir que el usuario puede realizar el inicio
de la tarea programada sin esperar al desecadenador, la opción Ejecutar tarea lo antes posible si
no hubo inicio programado esta iniciará la tarea si la ejecución de la misma se programo para
una determinada hora, pero por alguna razón esta no fue ejecutada ya sea porque se desactivó el
102
equipo o porque el programador de tareas estaba ocupado, reiniciando la tarea que paso por alto
diez minutos después de la última ejecución , si la tarea no se ejecuta-reiniciarla cada cierto
intervalo de tiempo que va transcurrir entre los intentos de reinicio de la tarea; los elementos
anteriormente descritos, fueron seleccionados dadas su relevancia para la investigacion, debido a
que en el momento de la ejecución es pertinente activar la tarea a voluntad, ejecutarla lo antes
posible y además se reinició varias veces dado que el proceso fue interrumpido en varias
ocasiones.
Las siguiente opción es Detener la tarea si se ejecuta durante más de cierto tiempo
limitado, evitando que la tarea ejecutada pero inconclusa se prolongue por largos periodos, La
opción Detener tarea en ejecución si no finaliza cuando se solicite, permite que la tarea
programada se vea obligada a detenerse si no responde a su programación, esta opción debe ser
verificada dado que se pueden dar casos en la tarea programada reaccione y se ejecute de forma
normal, sin embargo en esta investigación no fue contemplada esta opción dado que se buscaba
optimizar el tiempo entre las repeticiones de la tarea.
Eliminar tareas no programadas después de la cantidad de días especificados esta opción borra
todas las tareas programadas que han caducado, por lo que no resulta relevante en la
investigación. La siguiente opción es la de Aplicar la siguiente regla si la tarea ya está en
ejecución cuyos ítems son:
-No iniciar una nueva instancia: no inicia una nueva instancia y no detiene la ya
existente, esta opción fue seleccionada para la investigación dado los recursos limitados
de las maquinas, que en las primeras ejecuciones fueron domesticas.
103
-Ejecutar una instancia nueva en paralelo: Esta opción lográ que el programador ejecute
una nueva instancia de la tarea en paralelo con la instancia que ya se está ejecutando.
-Poner en cola una instancia nueva: agrega una nueva instancia de la tarea a la cola de
tareas para ser ejecutada posteriormente
-Detener la instancia existente: el servicio programador de tareas detendrá la instancia de
la tarea que ya este ejecutándose y ejecutará la nueva instancia de la tarea.
Las opciones anteriormente explicadas como ejecutar en paralelo, agregar y detener tareas
programadas son opciones que pueden resultar de gran utilidad (véase Figura 27 como resumen
del proceso), sin embargo estas opciones no fueron evaluadas en los procesos ejecutados por esta
investigación.
Figura 27. Visualización de las opciones generales de la pestana configuración
104
Las tareas programadas permiten ejecuciones en paralelo bajo las condiciones de esta pestaña.
Fuente: Windows Vista (2014).
A continuación se mostrará la codificación del Algoritmo-I en Visual Basic. Las líneas se
muestran con los diferentes colores, generados bajo el editor de Visual Basic. La siguiente Hoja
mostrará la totalidad de la codificación de estos elementos.
105
8.4 Modificación del Algoritmo-I
La diferencia entre los dos algoritmo parte de la inclusión de un ciclo mientras que la
condición dada se cumpla, el algoritmo realizará la iteración de la copia de un nuevo archivo con
la configuración de los parámetros establecidos. En este caso la condición para el ciclo es dada
por el número de repeticiones que el usuario desee realizar. Esto se lográ a través de la
instrucción For de vb y la inclusión de la variable Iter que actuará como contador del número de
repeticiones del ciclo. Dicho contador es una variable de tipo entero.
Como se puede observar en el anterior segmento de código, la estructura es delimitada por las
palabras reservadas For y Next, con el fin de realizar varias repeticiones delimitadas por el valor
de la variable Iter (véase Figura 28), cuyo valor es designado por el usuario. Dentro del ciclo se
observa como existe el condicional If y demás instrucciones del Algoritmo-I.
El Objetivo de la inclusión de este segmento de codificación es la reducción de tiempos
optimizando el tiempo de ejecución, dado que existe una pérdida de tiempo no medible entre la
finalización de cada ejecución. Debido a lo anterior se evidenció una reducción en este sentido,
sin embargo en varias ocasiones se presento una detención definitiva del proceso, el cual no
podía ser reiniciada de forma automática bajo la codificación del Algoritmo-II, es decir que la
106
ejecución debía ser activada manualmente. Dado lo anterior la ejecución fue supervisada en
varios casos por el usuario y la decisión fue la implementación del Algoritmo-II, sin embargo no
se desconoce el potencial del programador de tareas de Windows, además de que esta
investigación no contempla el total de las herramientas del mismo.
Figura 28 Visualización de la Hoja de cálculo Rutas del Algoritmo-II
Se observa la Celda ITERACIONES con un valor de 770, este dato es asignado a la variable Iter.
Fuente: Modelo de Backtesting Ichimoku (2014).
8.5 Malas prácticas
Uno de los errores en los que se incidió en esta investigación fue la declaración y posterior
asignación de la variable de iter dado que la naturaleza es de tipo entero por ser un contador, se
le asigna un tipo de valor que corresponde al dato contenido de la celda ITERACIONES, cuyo
contenido se puede leer como un dato y no valor, es decir como un dato de cadena de carácter.
Lo anterior genera un valor erróneo en la variable Iter y en el momento de darle un incremento a
esta variable no se incrementa por ser de naturaleza carácter, realizando varias veces el mismo
proceso.
107
Una mala práctica que es mucho más ineficiente que lo anterior es declarar todos los tipos
de variables como variant como solución a este inconveniente, es decir variables de tipo entero,
doble, cadena de caracteres se convierten en un sólo tipo. Un tipo de variable que cambia según
la naturaleza que se le asigne, resultando costoso en el uso de los recursos del computador.
Como se menciona anteriormente el uso del Algoritmo-II, resulta mucho más eficiente y menos
costoso en el uso de los recursos de la maquina dada que su implementación en Visual y
cualquier otro lenguaje resulta mucho más eficiente en la solución del problema (mencionar
problema). A continuación se muestra el total de la codificación del Algoritmo-II implementada
en Visual Basic.
108
9. Comercio Electronico
El desarrollo tecnológico en el área de la computación y comunicaciones ha permitido la
realización de tareas automáticas por parte de los servidores, cambiando el curso de las finanzas,
específicamente en el Mercado Forex con el uso del análisis Technical Trading. Desde la era de
las tasas de cambio flotantes en los 70, el Technical Trading ha llegado a extenderse en el
mercado accionario y de divisas, además la ampliación de los desarrollos técnicos y tecnológicos
ha generado que la industria de los mercados financieros, incremente la investigación en la
automatización de los intercambios electrónicos. (Idvall & Jonsson, 2008, p. 3).
Uno de los primeros mercados en cambiar el concepto de la negociación en donde no se
requiriese el contacto físico entre los participantes fue el mercado NASDAQ, posteriormente lo
hizo el NYSE que mantuvo algunas negociaciones en físico, sin embargo realizó la contratación
electrónica, dando paso al comercio electrónico y al enrutamiento de órdenes de forma
automática, además de generar una amplia difusión de las cotizaciones, creando un entorno que
permite la ejecución rápida de órdenes y transmisión de los datos de relevancia para los analistas
de los diferentes mercados (Idvall & Jonsson, 2008, p. 3).
El crecimiento tecnológico originó que los distintos Brokers, recibieran las distintas
órdenes y lograran realizar el pedido y cumplimiento de forma electrónica, representando una
forma más centralizada de mercado; rápidamente el Mercado Forex adoptó la figura de este
mercado, dada la liquidez y los grandes volúmenes de negociación, haciendo pertinente el uso
del comercio electrónico o Electronical Trading. (Idvall & Jonsson, 2008, p. 3).
109
Con la implementación de este tipo de comercio se ha generado una mayor transparencia
en el mercado, dado que en primera medida se observa la distribución de señales y precios de
todos los trades generados por el Broker, en segunda instancia facilita el seguimiento de la
formación de los precios y sus órdenes que afectan al mismo (Rime, 2003, págs. 484 - 491).
La formación de precios es afectada por una mayor liquidez, la cual es relevante en
periodos de pánico en los mercados financieros, por tal motivo el comercio electrónico puede ser
más útil en la generación de liquidez que el comercio de viva voz, haciendo más relevante este
tipo de comercio para la disminución de los costos de transacción, como consecuencia de la
amplia liquidez, específicamente en menores spreads entre la oferta y la demanda (Rime, 2003,
págs. 484 - 491).
El enrutamiento de órdenes de forma electrónica generó un espacio propicio para el envío
masivo de las mismas, dando como consecuencia un menor costo de las transacciones y slippage
bajo, incentivando la inclusión de sistemas informáticos en la decisiones de inversión y
negociación directa, momento en que se combina la actividad de trading con la estructuración de
rutinas y codificaciones en lenguajes de programación para el desarrollo de la negociación en los
mercados financieros. Esta nueva modalidad en la negociación utiliza algoritmos de comercio
para realizar las diferentes operaciones sobre los activos (Rime, 2003, págs. 484 - 491).
El trading por algoritmos o algorithmic trading se define como la actividad del comercio
electrónico en la que las decisiones de compra o venta de títulos valores se realiza a través de una
110
serie de pasos sucesivos o algoritmos, los cuales son traducidos a un lenguaje de programación
para realizar un análisis de diversas variables asignadas por los traders, analistas, programadores
y demás involucrados en el desarrollo de las estrategias. Cuando el algoritmo analiza toda la
información enruta las órdenes a través de algún acceso directo al mercado.
Otros autores lo definen como la colocación de órdenes de venta o compra, con una
cantidad determinada en un modelo cuantitativo, que automáticamente genera el envío de
operaciones, basado en los objetivos específicos de los parámetros y delimitaciones del
algoritmo (Kim, 2007, pág. 9).
La definición de programa y trading algorítmico es a menudo confundida e incomprendida,
términos como programa de trading, trading algorítmico y caja negra de trading son usualmente
intercambiables. El programa de trading fue definido por el New Stock Exchange como la
compra de acciones de al menos quince especies por un monto mínimo de un millón de dólares,
en el caso del trading algorítmico se refiere al enrutamiento de órdenes bajo una serie de reglas
predefinidas y finalmente la caja negra realiza una descomposición de órdenes grandes, en otras
más pequeñas con el fin de evitar movimientos sobre reaccionados en el mercado. (Kim, 2007,
págs. 9,10) .
Con el trading algorítmico se disminuyen las negociaciones en bloque, es decir el envío de
una orden demasiado grande la cual puede sobre reaccionar al mercado, este ha disminuido con
la implementación del trading algorítmico además de realizar un mejor manejo de la volatilidad
(Kim, 2007, págs. 29-32), ayudando a los inversores de largo plazo. Ver Figura 29.
111
Figura 29 Participación de las operaciones de Bloque.
Nótese la disminución de este tipo de órdenes en el tiempo.Fuente: Aite Group, NYSE (2003).
Al minimizar la volatilidad se ofrece mayores oportunidades a los inversores de largo
plazo, y bajo este delineamiento la SEC, se ha enfocado en la reducción del costo de transacción,
mediante la profundización, o habilidad de los inversores de estabilizar mercados sin afectar de
forma sustancial el diferencial entre la oferta y la demanda. Sin embargo, inversores de muy
corto plazo pueden observar oportunidades en mercados excesivamente volátiles (Kim, 2007,
pág. 2).
El trading algoritmo ha promovido la reducción de los costos transaccionales, y ha generado un
crecimiento en el volumen y en la liquidez del Mercado de Divisas, Acciones, ETFs, Renta Fija,
e inclusive derivados de Crédito como MBS. Además ha promovido la externalización del front-
office, generando una competencia la disminución de costo de la transacción y la latencia o
reducción del tiempo de retardos del envío y recepción de datos, lo anterior se traduce en un
aumento de la velocidad de propagación y transmisión de paquetes dentro de la red, logrando la
colocación de órdenes de forma rápida, creando la competencia por la ventaja de la velocidad,
112
llegar primero para lograr mayor rentabilidad, con el arbitraje por latencias entre los diferentes
mercados, donde los diferentes algoritmos intervienen de forma directa, y cuya naturaleza ha
incidido en las formas de realizar la negociación, algunos pueden enfocarse en la liquidez,
mientras que otros en las señales de comercio (Kim, 2007).
Existen algunos pasos que deberían ser considerados con el fin de observar la viabilidad de
un algoritmo, como por ejemplo analizar la naturaleza de la estrategia ya que puede ser un
algoritmo que realiza la ejecución automática, o su naturaleza le permite reconocer patrones de
liquidez, o replicar los patrones de comercio para órdenes canceladas, además el tipo de
algoritmo debe tener una mejor ejecución que la humana especialmente en mercado ilíquidos y la
habilidad del algoritmo de procesar gran cantidad de datos históricos y en tiempo real. Otro
elemento que el algoritmo debe tener en cuenta es el spread entre bid-ask a la hora de enrutar las
órdenes, algunos algoritmos sofisticados analizan los patrones de liquidez con el objetivo de
encontrar un ahorro en el que el spread del bid y el ask y llevarlo al mínimo, con el objetivo de
optimizar el costo de la transacción. (Kim, 2007, pág. 66).
9.1 Trading Electrónico en el Mercado Forex
El comercio electrónico ha tenido una importante presencia en el mercado interdealer de contado
para las transacciones de divisas desde hace más de una década. El banco internacional de
cumplimiento, muestra que del 20-30% del comercio interbancario en las principales monedas o
major, fue ejecutado electrónicamente en 1995 y posteriormente este incremento fue del 50% en
1998, y superior al 90% en el 2001. El tamaño de los trades se ha incrementado bajo una base
113
electrónica, llegando a cifras que exceden los $100 millones de dólares, denotando la
importancia de este tipo de trading, y la relevancia de los algoritmos de comercio, cuyas
oportunidades se encuentran en el movimiento diario que supera la 2 trillones de dólares. El
mercado de divisas en la negociación al contado, se realiza de forma 100% electrónica entre los
bancos, los cuales compiten por ofrecer estrategias de trading algorítmico efectivas a clientes
compradores, que optan por este servicio en vez del ofrecido por bróker-dealers con precios
resagados y servicio ineficiente. (Kim, 2007, pág. 122).
Fondos de Cobertura y otras firmas administradoras de inversión que demandan liquidez más
profunda y desean participar en el mercado interbancario escriben sus propios algoritmos para
capitalizar los cambios en el movimiento de los precios.
En conclusión el crecimiento del trading algorítmico es altamente influenciado por el
crecimiento del trading en múltiples activos alrededor del mundo, en la medida en que las
barreras geográficas desaparecen, la tecnología es cada vez más sofisticada y las plataformas
ofrecen todo un mundo de productos financieros. El crecimiento del trading algorítmico estará
vinculado a la disminución de las barreras entre los diferentes mercados, y las conexiones
interbancarias para las operaciones de contado como se observa en el mercado Forex.
114
115
9.2 Trading Algoritmico en MQL4
En la actualidad la inclusión de los lenguajes de programación en la actividad de trading,
ha ascendido a los traders a un nuevo nivel de comercio, el comercio electrónico, con el
enrutamiento automático de órdenes y la negociación algorítmica.
La ventaja es el poder realizar operaciones de acuerdo a los parámetros dados por el trader,
con la ayuda de un algoritmo basado en indicadores propios de la plataforma o los que son
desarrollados de forma personalizada, procesamiento digital de señales, análisis fractal, o una red
neuronal entre otros tipos de análisis que permiten realizar el comercio de forma automática.
El desarrollo del lenguaje MQL4 fue diseñado para que la terminal del usuario realice la
ejecución del algoritmo cuyas órdenes generadas sean enviadas al servidor de forma automática
y son recibidas por el mismo dealing center (Servidor del Broker), los programas de aplicación
que son ejecutados en la terminal como asesores expertos (programas de negociación),
indicadores personalizados, o scripts diseñados por el trader para volver su ambiente de trabajo
más personalizado, son ejecutados directamente desde la terminal, al igual que otras
codificaciones adicionales a las anteriormente descritas. Ver Figura 30
116
Figura 30 Diagrama de ejecución e interacciones.
En la línea azul se muestran los algoritmos que mantiene una interacción solamente con la
terminal de usuario como es el caso de los script e indicadores personalizados, mientras que la
línea roja muestra la conexión con el servidor del Broker o también del Dealer dado que los
algoritmos mencionados como asesores expertos, realizan un conexión con la terminal del
usuario para que esta realice el debido enrutamiento de órdenes con los servidores. Fuente:
Propia (2016).
Dado el que servidor solo permite procesar señales procedentes de la Terminal, es decir el
algoritmo no realizará operaciones si la terminal no se encuentra activa, sin embargo el algoritmo
puede lograr advertir al trader la pérdida de la conexión mediante la reproducción de una alerta
Asesor Experto
Indicador Personalizado
Codificaciones personalizadas o Scripts
Terminal de Metatrader
Servidores - Broker
117
sonora o escrita en forma popups. Asesor Experto reduce el tiempo ejecución y la reducción de
las emociones y errores subsecuentes en los periodos de extrema tensión para el trader.
La ejecución en el lenguaje MQL4 se encuentra evaluada por la ingeniería de sistemas con
el concepto de evento del programa y las finanzas con el concepto de tick, en donde para el
lenguaje de programación mencionado y para el mercado de divisas el evento tick en el contexto
de la plataforma Metatrader 4 es la mínima variación de los precios que generan una
actualización de los metadatos alojados en la plataforma como lo son: precio de apertura, precio
máximo, precio mínimo, y volumen negociado, que sucede en el momento en que se actualiza
dichos metadatos con la mínima variación del precio de cierre, variación que comprende entre el
cambio del precio de cierre actual y el inmediatamente anterior en su mínima expresión.
¿Por qué en MQL4 la ejecución del algoritmo de comercio e indicadores personalizados, se
realizan en el lapso de tiempo entre un tick y otro?
El flujo de la ejecución o control es supervisado por la terminal una vez se recibe un tick,
el algoritmo de comercio o asesor experto comienza su ejecución para posteriormente ceder el
control cuando haya finalizado su operación, esto incluye condicionales y ciclos. Tan pronto
como se termine el proceso de ejecución el algoritmo cambia al modo de espera de ticks, sin
embargo si el algoritmo se encuentra en ejecución y se produce un nuevo tick, este evento no
tiene ningún efecto sobre la ejecución del programa, es por eso que no todos los tick generan el
lanzamiento de un Asesor Experto, solo aquellos que se reciben cuando el algoritmo se encuentra
118
en modo de espera. En el caso de los script la ejecución se realizará una sola en el instante en que
el algoritmo sea asociado a la ventana.
Al ser vinculado a una ventana, solo los indicadores personalizados pueden ser vinculados
simultaneamente a una ventana de un símbolo o instrumento, se pueden poner en marcha
simultáneamente programas de los tres tipos, manteniendo las limitaciones de un solo script y
asesor experto por ventana, sin embargo estos pueden ejecutarse de forma simultaneas en
diferentes ventanas, además cualquier programa puede crear variables globales, es decir
definidas fuera de la función principal o la función en la que se activa la ejecución, las cuales
permiten compartir información entre los diferentes Asesores Expertos (Kovalyov, 2016, pág.
57).
9.3 Metaeditor de Metatrader 4
Es un editor especializado multifunción destinado a crear, editar y compilar programas de
aplicación escritos en MQL4. El editor tiene una interfaz de fácil navegación, la cual contiene
una distribución de 3 módulos: el primero es el navegador que permite observar y obtener de
forma eficaz todas las codificaciones guardadas en el sistema de archivos, el segundo es la caja
de herramientas en donde se pueden observar los errores detectados por el compilador (pestaña
errores), observar la pestaña diario que muestra los diferentes retornos tanto de las variables que
se deseen mostrar, como de los mensajes provistos por la terminal, finalmente el módulo
principal o vista principal es la parte en donde se escriben las instrucciones para ser
119
posteriormente compiladas y generar el Asesor Experto, indicador personalizado, o un script.
(ver Figura 31).
Figura 31 Vista general del Metaeditor de Metatrader 4.
El Metaeditor mantiene su propio sistema de archivos con sus elementos subordinados, la ruta de
estos elementos es \expertos, los indicadores en la ruta \expertos\indicadores y los scripts en la
dirección relativa expertos/scripts. Fuente: Metatrader 4.0 ( 2014).
Los asesores expertos, indicadores y scripts, generan un ejecutable con extensión .ex4
(executable from mql4) a partir del archivo con el código fuente del algoritmo, este tiene la
extensión .mql4. Otras extensiones son la del tipo de archivo mqh el cual incluye la descripción
de funciones importadas (como ejemplo los archivos stdlib.mqh o WinUser32.mqh) o una
descripción de constantes y variables comunes (stderror.mqh o WinUser.mqh), estos se pueden
encontrar en la ruta /include.
120
9.4 Programación en el Metaeditor
9.4.1 Asesor Experto
La codificación para crear un algoritmo de comercio en Metatrader 4 mantiene una
estructura de tres funciones principales estas son: int init(), int deinit(), int start(), para el caso de
Metatrader 5(MT5) el nombre y la estructura cambian dejando de ser funciones y pasan a ser
procedimientos de tal forma que no retorna ningún valor, la función int init() sigue manteniendo
su estructura de función, sin embargo esta se nombra como int Oninit(), la siguiente función int
deinit () pasa a ser un procedimiento y se renombra como void OnDeinit() y la función int
Start() cambia a ser un procedimiento con un nombre más amigable para el programador el cual
es void OnTick(). (Kovalyov, 2016, pág. 43).
La función int OnInit()es compilada y ejecutada una sola vez, cuando es cargado el Asesor
experto y se encuentra en modo de espera hasta que se produzca el nuevo tick, esta función
puede retornar tres tipos de eventos de control:
INIT_SUCCEEDED: El asesor experto ha sido cargado y adjuntado de forma exitosa,
este evento puede ser usado como un valor de retorno Nulo que en algunos compiladores
resulta ser necesaria para poder realizar la compilación, debido a que todas las funciones
deben retornar algún dato. Este evento específicamente es el que permite continuar con la
121
ejecución hacia las demás funciones principales, de forma tal que el retorno puede ser
utilizado con una condición para realizar alguna validación. (MQL5 Ltd, 2016).
INIT_FAILED: El asesor experto presenta un error, lo cual no permite continuar con la
ejecución, este puede ser retornado posteriormente después de realizar una validación
sobre el valor de la cuenta y elementos de Money Management (MQL5 Ltd, 2016).
INIT_PARAMETERS_INCORRECT: Se presenta cuando los parámetros están de forma
incorrecta porque se detiene la ejecución (MQL5 Ltd, 2016).
INIT_AGENT_NOT_SUITABLE: No hay errores durante la inicialización, sin embargo
por capacidades de la maquina o problemas de interacción con el kernel o programas que
interactúan directamente con el hardware, se pueden generar errores. Por ejemplo, en
algunos casos pueden ser problemas de espacio en la memoria RAM para cargar un
número amplio de variables, o problemas de interacción del Algoritmo con la tarjeta de
video, a través del programa Open CL, para realizar cálculos básicos en los chips o
integrados de la tarjeta de video (MQL5 Ltd, 2016).
La siguiente función es el int deinit() o en el caso del MT5 es un procedimiento el cual es
ejecutado en el momento en el que se inhabilita el Asesor Experto, esta función acepta códigos
para la desinicialización, por ejemplo, dentro de esta función se puede mostrar un mensaje de
validación como producto de los códigos que entran a esta función. Dichos códigos son los
siguientes (MQL5 Ltd, 2016):
122
-REASON_PROGRAM (0): El Asesor Experto terminó su operación llamando a la
función ExpertRemove() función.
-REASON_REMOVE (1): El programa fue borrado.
-REASON_RECOMPILE(2): El Programa ha sido recompilado
-REASON_CHARTCHANGE(3): Símbolo o periodo de la figura ha cambiado.
-REASON_CHARTCLOSE(4): La figura ha sido cerrada.
-REASON_PARAMETERS(5): Los parámetros de entrada han sido cambiados por el
usuario.
-REASON_ACCOUNT(6): Otra cuenta ha sido activada o se ha producido la reconexión
con el servidor de comercio debido a los cambios en los ajustes de la cuenta.
-REASON_TEMPLATE(7): Una nueva plantilla se ha aplicado.
Los códigos REASON_REMOVE y REASON_RECOMPILE se implementan para los
indicadores.
Finalmente está la función int start() o procedimiento Void Ontick para la versión 5 del
lenguaje MQL. En este procedimiento se centrará en la ejecución del programa de comercio casi
en la totalidad del tiempo de uso del programa, además dado que el MQL es un lenguaje que se
enfoca principalmente en el evento tick, este evalúa como desencadenador principal entre el
programa y el mercado cambios en el precio, de este modo se toma como referencia la variación
del precio del activo dando de forma inferencial un condicional para evaluar el mercado (si el
precio cambia-el programa hace), lo que a su vez es tomado como referencia por los algoritmos
de comercio creados en este lenguaje (MQL5 Ltd, 2016). Ver Figura 32 y Figura 33.
123
Figura 32.Visualizacion de la plantilla del Asesor Experto en MQL4
Nótese las tres funciones principales de la codificación, separadas por líneas de comentarios para
hacer más fácil la compresión. Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor (2014).
124
Figura 33.Visualizacion de la plantilla del Asesor Experto en MQL5
Nótese la función OnInit(), el procedimiento OnDeinit(), y el procedimiento OnTick() igual a la
función Star() en versión 5 del lenguaje. Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor (2014).
9.4.1.1 Prototipo de Asesor Experto para Ichimoku Kinko Hyo.
En este acápite se explicarán las diferentes instrucciones para poder realizar la
implementación de un algoritmo de comercio basado en el indicador Ichimoku Kinko Hyo en el
lenguaje mql4. A continuación se mostrarán las instrucciones en este lenguaje con su respectiva
descripción sobre cada segmento de código.
125
Todo Asesor Experto (EA por su siglas en ingles) inicia su ejecución en la función init (),
dicha función está dada para poder realizar acciones cuando se carga el algoritmo de comercio.
Algunos de los usos de esta función inicial puede ser evaluar a través de condicionales estados de
margen, capital y condiciones de mercado y del bróker. En la Figura 34 y 35 se observa la forma
para reproducir un archivo de tipo .wav (Waveform Audio File Format), el cual puede usarse
para activar una alerta sonora cuando es cargado el Asesor Experto, o en casos en que se desee
generar un aviso de una apertura una posición, desconexión del servidor central, o el bróker no
acepta las solicitudes porque la cuenta está bloqueada.
Los audios pueden ser cargados al asesor experto solo si se encuentran en la carpeta
/sounds de la estructura de archivos de la terminal (Figura 35), cada uno de estos archivos de
sonido pueden ser modificados por un editor de sonido como Audacity (Figura 36),.
Figura 34 Funciones
Funcion Init() o OnInit(), dentro de esta función se encuentra contenida la instrucción
PlaySound(“Intro”). Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor (2014).
126
Figura 35 Estructura de Archivos de MQL4 para la reproducción de sonidos del sistema.
En la imagen se muestra el archivo expert cuya extensión es .wav. Fuente: Explorador Windows
(2015)
Figura 36 Audicity
Editor de audio. Fuente: Programa de Audacity (2014).
9.4.1.2 Variables externas
Las variables externas son las variables de entrada del modelo, las cuales mediante la
instrucción extern seguida de la instrucción int, double, o cualquier otro tipo de variable. Estas
127
pueden ser visualizadas en un cuadro de diálogo de la terminal para realizar el cambio de su
valor (MQL5 Ltd, 2016). Ver Figura 37 y 38.
Figura 37 Variables Externas
A través de la instrucción extern en el lenguaje Mql. Fuente: Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor
(2014).
Figura 38 Propiedades del Asesor Expert.
En la pestaña input se observan todas las variables escritas en la codificación con la instrucción
extern. Fuente: Metatrader 4.0 (2014).
Luego de la declaración de las variables externas, se usan archivos de inclusión, los cuales
contienen definiciones de constantes, variables y funciones; en este ejemplo se realizó la
inclusión del archivo stderror.mqh, el cual contiene las definiciones de cada uno de los errores
retornados, con un total de 5.029 errores descritos en este archivo, además el archivo stdlib.mqh
128
contiene el prototipo de cinco funciones, principalmente ErrorDescription(int error_code), cuyo
desarrollo se encuentra en el archivo stdlib.mq4 el cual contiene la estructura case para evaluar
cada uno de los casos según el número de error encontrado Ver Figura 39.
Figura 39 Archivos de inclusión.
Vinculados mediante la instrucción #include. Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor (2014).
La función de un algoritmo de comercio es analizar las condiciones de mercado, estas
pueden reflejarse en instante y con un evento dado, por tal motivo es fundamental la explicación
de las instrucciones contenidas del procedimiento void OnTick(). Varios tipos de algoritmos
pueden ser incluidos en esta parte y para poder decir cuáles instrucciones incluir en el
procedimiento se parte de la idea de que el evento tick es un ciclo parecido a la estructura while,
dado que la codificación se mantendrá en ejecución cada vez que se produzca un refrescamiento
de precios, este se puede dar varias veces de tal forma que puede ser continuo, similiar a un
ciclo. Sin embargo, unos de los inconvenientes que se planteó inicialmente fue la forma de
generar una conexión del mercado con el resto de las órdenes para ello se desconocieron las
funciones principales y se utilizó la estructura While cuyo condicional se le adicionó la función
refreshrate() la cual realizá un llamado al sistema para que actualice la base de los precios, lo
cual resulta erróneo dado que esta función solo descarga precios, y su uso con este propósito
presenta una forma errónea de programar en este lenguaje. Por tanto para crear un algoritmo de
comercio en cualquier lenguaje de programación, se debe tener en cuenta la manera correcta de
vincular la actualización de precios dados por el mercado y el algoritmo que enrutará las
órdenes de las diferentes operaciones.
129
9.4.1.3. Función Principal
Como se explicó anteriormente las instrucciones principales están contenidas en el
procedimiento principal (ver Figura 40). A continuación se mostrarán las instrucciones del
prototipo, además se resalta que las instrucciones en su orden pueden ser usadas para otros tipos
de algoritmos de comercio.
Figura 40. Procedimiento OnTick
Instrucciones respectivas delimitadas por los corchetes. Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor
(2014).
Como se puede observar en el primer condicional if se evalúa la función Bars<100, esta
garantiza que en la figura actual de la ventana exista un mínimo de 100 velas japonesas, además
la siguiente condición evaluará si el comercio está permitido por condiciones del bróker o porque
simplemente el contexto está ocupado por otro Asesor Experto, cabe destacar que estas
condiciones están separadas por el operador lógico O (que en MQL se representa como | | ),
130
indicando que la primera condición no incluye a la segunda, la cual es IsTradeAllowed(), cuyo
valor si es falso retornará un valor cero y se finalizara la ejecución del programa.
El segundo condicional if evalúa que no existan posiciones abiertas en la plataforma con la
función OrdenesActuales() y asi poder invocar el procedimiento de AperturaPosicion(), en caso
contrario de que no se cumpla esta condicional, se llama al procedimiento CierrePosicion().
131
9.4.1.4. Cálculo de órdenes vigentes en mercado
La función Ordenes Actuales() calcula la cantidad de órdenes vigentes en la plataforma, es
el número de posiciones largas o cortas que se encuentran abiertas en la terminal del usuario (ver
Figura 41).
Figura 41 Función Órdenes Actuales
Mediante el uso de contadores se realiza el control de operaciones abiertas a partir de la función
OrdersTotal().Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor (2014).
Esta función crea dos variables enteras de largos y cortos, las cuales son usadas como tipos
de contadores, estas variables son inicializadas con el valor de cero evitando datos erróneos en
memoria. En las siguientes líneas se maneja la estructura principal de la función, este es un bucle
for cuya variable de control es i, esta maneja un rango que va desde cero hasta el total de las
órdenes en la terminal, se lográ con el uso de la función OrdersTotal(). La variable de control del
For realizará el número de iteraciones que sean necesarias hasta que llegue a la cantidad de
posiciones abiertas y órdenes pendientes.
132
Dentro del ciclo for se encuentra contenido la estructura if cuyo condicional parte de la
función OrderSelect (), que cuenta con tres parámetros de entrada; el primero de estos es i cuyo
valor es variable dentro de la estructura for y de la función mencionada, indicando cada una de
posiciones en la lista de las diferentes operaciones, dependiendo del segundo parámetro dado que
toda operación puede ser tomada por posición o por su ticket. Para poder realizar la distinción en
el uso de la función se debe seleccionar en el segundo parámetro SELECT_BY_POS (para tomar
la operación por posición) o SELECT_BY_TICKET (por la identificación de la operación). El
tercer parámetro permite seleccionar las operaciones desde las operaciones vigentes o en caso
contrario desde las transacciones históricas. Para tomar operaciones de la lista vigentes en la
terminal o pendientes se selecciona la opción MODE_TRADES, sin embargo si se desean de las
órdenes cerradas y canceladas se ingresa la opción MODE_HISTORY.
Una vez los parámetros son definidos, la función retorna verdadero (true) si encuentra una
operación en la posición indicada, de lo contrario devolverá falso (false) cuando se selecciona
SELECT_BY_POS; en caso contrario al seleccionar SELECT_BY_TICKET se ingresa el número
del ticket correcto para que la función seleccione la operación que coincida con el ticket dado.
Por tanto, la instrucción final if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES)==false)
break evalúa el retorno de la función de selección de orden, con el fin seleccionar las órdenes de
la lista, en caso de no encontrar se utiliza el operador break; para salir de la estructura for (MQL5
Ltd, 2016) .
El siguiente condicional contiene internamente dos condiciones que son evaluadas de forma
simultánea, los anteriores condicionales son funciones cuyos nombres son OrderSymbol(),
133
Symbol(), y OrderMagicNumber(). En donde las dos primeras funciones evalúan si las
operaciones abiertas corresponden al símbolo actual de la figura en donde es colocado el Asesor
Experto, la tercera función es la que compara el número mágico de las operaciones, con el
designado por el algoritmo de comercio. La identificación de las operaciones a través del Magic
Number es evaluada para evitar cerrar posiciones no relacionadas al Asesor Experto que está en
ejecución (MQL5 Ltd, 2016). Por tanto la instrucción en la totalidad de la línea es la siguiente:
if(OrderSymbol()==Symbol() && OrderMagicNumber()==id)
Los últimos condicionales son anidados con condiciones que se basan en la función OrderType(),
para disernir cuándo se debe aumentar las variables largos y cortos, de forma que son contadores
de los tipos de operaciones (largos++ y cortos++) y se aumentan evaluando cada tipo de
operación. Al final de la función OrdenesActuales() se realizan los retornos de los valores
contenidos en los contadores largos y cortos, esta se realizá mediante la función return(largos),
solo si los contadores son diferentes de cero (MQL5 Ltd, 2016).
9.4.1.5. Apertura de Posiciones
A continuación se describirá el procedimiento AperturaPosicion(), sin embargo dada la
extensión, las funciones, comportamiento y tipo de acciones de las instrucciones, se realizá un
fraccionamiento de la explicación.
134
Figura 42 Parte I - procedimiento AperturaPosicion()
Notese la inicialización de los parámetros del indicador. Fuente: Cálculo Propio - Metaeditor
(2014).
Como se puede observar en la Figura 42 en las dos primeras líneas de esta función se
declara los tipos de variables doublé y de tipo entero (int). Las variables de tipo doublé son los
parámetros del indicador (t,k,sa,sb) y el precio de apertura (Open), estas no son inicializadas con
valores en cero, caso contrario las variables enteras resb y ress son inicializadas con cero para
evitar datos erróneos en estas variables (MQL5 Ltd, 2016).
Las variables t,k,sa,sb son inicializadas mediante la funcion iCustom(), esta permite
solicitar los datos de los cálculos del indicador personalizado o creado por el usuario. Esta
función presenta nueve parámetros de los cuales cinco son propios de la función original y los
restantes pueden variar de acuerdo al número de parámetros del indicador personalizado. En su
orden de izquierda a derecha el primer parámetro hace referencia a la paridad que es evaluada,
este puede recibir de forma explícita el nombre como por ejemplo EURUSD, también es posible
colocar NULL o utilizar la función Symboll() para referenciar la función a la figura actual. El
siguiente parámetro se refiere al timeframe en que se realiza la evaluación del indicador, para
135
ello se específica explícitamente el período mediante la escritura PERIOD_M15, sin embargo
este también puede darse en forma NULL o usando la función Period() para seleccionar el
período de tiempo actual de la figura. El tercer parámetro es el nombre del indicador
personalizado (MQL5 Ltd, 2016).
Los siguientes parámetros son definidos en su cantidad por el número de inputs que tiene el
indicador personalizado, estas entradas son indicadas en las propiedades del indicador (ver
Figura 20), sin embargo los inputs del indicador personalizado también se pueden observar en el
código mql del mismo, estos están definidos con la instrucción #input + la variable. Por
ejemplo, para el indicador personalizado Ichimoku2 la instrucción es #input Tenkan. Ver Figura
43
Figura 43 Inputs del indicador personalizado
En la ventana de la terminal se puede hacer doble click en cualquier línea del indicador y
seleccionar la pestaña de inputs. Fuente: Cálculo Propio en Metatrader 4.0 (2014).
El siguiente parámetro corresponde al valor del buffer asignado, es decir que asigna un
espacio en la memoria del computador para cargar todos los datos desde las particiones del
136
mismo (MQL5 Ltd, 2016). Estos buffers deben ser asignados al indicador personalizado durante
su creación teniendo en cuenta quela máxima cantidad de buffers que se pueden crear es de 512.
Mediante la instrucción SetIndexBuffer() son asignados los diferentes cálculos de los parámetros
del indicador a cada espacio en memoria. En el caso del indicador Ichimoku cada parámetro
como Tenkan Sen, Kijun Sen, Senkou Span A, Senkou Span B y chikou, tienen un buffer
asignado cuyos valores van desde el cero hasta el 7, realizando la distinción entre las líneas y los
histogramas de Senkou Span A y Senkou Span B que rellenan la nube. Por tanto, se debe asignar
el valor del buffer que represente las líneas y no los histogramas, ellos serán los valores de
entrada para la función iCustom(). El último parámetro de entrada de esta función se refiere a
qué dato se desea extraer del vector, estos se encuentran alojados en orden de derecha a
izquierda, dado que en el lenguaje Mql el dato más reciente se encuentra a la derecha del
penúltimo dato véase Figura 21. Es decir que para la funcion iCustom() el último parámetro es
cero para así comparar todos los cálculos pertinentes a la ultima vela.
Figura 44 Diagramacion del espacio en memoria y asociación con el mercado.
Los espacios en memoria son mencionados como vectores, nótese que el orden de derecha
izquierda corresponde a cada una de las velas japonesas del mercado, donde la posición cero
corresponde a la vela mas reciente. Fuente: Propia (2016).
La siguiente instrucción Alert(“”) permite publicar los datos en un Popup o ventana
emergente mas una alerta sonora (ver Figura 22), mientras MessageBox lanza una ventana de
137
diálogo y espera la aceptación por parte del usuario (ver Figura 44), estos eventos quedan
registrados en el diario de la terminal (ver Figura 47). Sin embargo, solo el evento Alert(“”)
puede mostrar valores de las variables en el histórico de metatrader, por tanto la función
Alert(“”) resulta útil para evaluar los valores retornados por la función Icustom(), cuando se
solicitan los datos de los parámetros de Ichimoku (MQL5 Ltd, 2016)..
Figura 45 Ventana Alert - generado por la instrucción
Alert(“Mensaje de Alerta Ichimoku”), también posible mostrar variables a través de la
instrucción Alert("t = ",t), para mostrar el valor de t. Fuente: Metaeditor (2014).
Figura 46 Cuadro de diálogo
138
Instrucción MessageBox("Mensaje","ventana nombre",0x00000010), nótese que el tercer
parámetro de esta función es la codificación pertinente para tipo de ventana. Fuente: Metaeditor
(2014).
Figura 47 Journal o Diario de la terminal,
Nótese los distintos mensajes de Alertas para control de las variables. Fuente: Metatrader (2014).
El tercer parámetro de la función MessageBox() son valores establecidos por el lenguaje
para los distintos tipos de ventanas (ver Figura 45). Estos valores son banderas, los cuales son
códigos expresados exclusivos para el lenguaje MQL4. Adicionalmente se puede generar
ventanas con iconos ingresando los códigos correspondientes a la función.
Para imprimir mensajes en el diario es posible utilizar dos funciones, la primera es Print()
cuyo único parámetro es una cadena caracteres. La segunda función es Printformat() la cual
permite definir el formato para mostrar las variables (MQL5 Ltd, 2016).
Una vez son cargados los datos propios del indicador es necesario revisar datos propios de las
velas japonesas, para ello existen varias funciones las cuales facilitan el análisis de los precios.
139
La primera de estas función es iOpen(), en donde los parámetros de entrada de esta función son:
el símbolo que corresponde a la figura actual que puede ser expresado como “EURUSD” o con
la instrucción NULL para indicar que es la figura actual o de forma opcional se puede utilizar la
función symbol(); el siguiente parámetro de la función indica el TimeFrime, el cual puede ser
expresado explícitamente con PERIOD_M15, o con el valor de cero para utilizar la figura actual;
finalmente el último parámetro está relacionado con la vela japonesa, y el número depende de la
posición, por ejemplo, si la que se desea adquirir es la última vela el parámetro será cero
mientras que para la vela anterior el parámetro tomará el valor de uno. Los parámetros
anteriormente descritos son los mismos para las funciones iClose(),la cual retorna el valor de
cierre de la vela seleccionada, iHigh() cuya función corresponde al precio máximo, y finalmente
iLow() para conocer el menor precio registrado en esta vela japonesa (MQL5 Ltd, 2016).
Otras funciones importantes vinculadas a los datos de las velas son iHighest() y iLowest(),
este tipo de funciones mantiene el mismo concepto de los dos primeros parámetros y el último de
la función iClose(), es decir para estas funciones el manejo de estos es igual a la función
iClose(), exceptuando el tercer y cuarto parámetro de estas funciones dado que: el tercer
parámetro es el tipo, este se refiere al tipo de arreglo seleccionado (open, high, low ,close,
volume) por ejemplo si se desea tomar el mayor volumen negociado en un rango de se utiliza la
expresión MODE_VOLUME (MQL5 Ltd, 2016).
El cuarto parámetro count de la función se refiere al número de velas que serán tomadas
para realizar la búsqueda con la función, este contador comienza desde el valor seleccionado
indicado en el siguiente parámetro que recibe el nombre start y no desde la vela cero o última
140
vela que registra el último cambio del precio. Esto permite definir rangos a los cuales la función
registra la búsqueda del máximo con la funcion iHighest () o su mínimo con la función
iLowest(), de tal forma que no necesariamente el rango de búsqueda debe comenzar en la última
vela de variación. Esto permite realizar algoritmos que realicen la creación, comparación y
trazado de soportes y resistencias. Por ejemplo, la comparación de dos rangos mensuales si los
dos mínimos retornos por iLowest() son iguales o por desfases de cinco pips en la resta positivo o
negativa de los mismo es posible definir un soporte, otro uso de estas funciones es el de crear
líneas de tendencia, canales, banderas, banderines y de algunos otros patrones geométricos,
mediante el uso de la fórmula (1) de la pendiente de una recta.
𝑦 = 𝑘𝑥 + 𝑏
Donde k es la pendiente de la tendencia
Formula (1): Formula de la recta numérica
La fórmula (1) puede ser implementa en algoritmos de comercio y de forma similar al uso
de esta fórmula se puede implementar en el lenguaje la codificación 𝑖𝐻𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡2 − 𝑖𝐻𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡1 > 0
lo cual definirá que hay una tendencia en el mercado para ese rango de tiempo y para saber que
tan alcista esta el mercado se puede definir la inclinación en grado mediante la fórmula (2)
𝑘 =𝛥𝑦
𝛥𝑥= tan 𝜃
Formula (2): Formula de la pendiente de una recta y ángulo de inclinación.
La aplicación de la fórmula (2) como algoritmo implementado en el lenguaje sería la siguiente
instrucción:
141
𝑡𝑎𝑛−1(𝑖𝐻𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡2−𝑖𝐻𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡1
𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜2−𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜1)
Donde 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜2 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜1 se pueden desarrollar mediante la función iHigh() contenida en
una estructura For e If, tal que la variable de control retornada sea la referencia de la posición
en el tiempo cuando encuentre que iHigh() y 𝑖𝐻𝑖𝑔ℎ𝑒𝑠𝑡1 son iguales.
Finalmente y como se ha explicado anteriormente estas funciones pueden ser pertinentes y
por tal motivo se amplió la información dado que son útiles para el desarrollo de algoritmos de
comercio basados en el análisis discrecional.
Por último, como se puede observar en la Figura 18 la última línea es un comentario
//e2=GetLastError(), instrucción que fue aplicada como un procedimiento para evaluar los
errores dados en la recepción de valores, esta instrucción es útil cuando se encuentra en proceso
de desarrollo del algoritmo (MQL5 Ltd, 2016). El valor retornado por esta función es el código
del error. Para realizar la lectura de la descripción se deben contemplar los valores y sus
correspondientes descripciones especificadas para el lenguaje en el anexo modos.
La siguiente parte de este algoritmo es la comparación de los datos dado que la estrategia
se enfoca en la posición de la Kijun Sen con respecto a la nube. Se debe tener en cuenta los datos
de los parámetros del indicador Ichimoku. Por tanto, las variables evaluadas son k(Kijun Sen),
sa(senkou span a), sb(senkou span b) y open (precio de apertura de la vela. cuyas comparaciones
se realizan mediante la estructura if véase Figura 48. Como se observa el primer condicional se
encuentra debajo del comentario //--- condiciones corto, este evalúa que la Kinjun Sen Sea
142
menor que la Senkou Span A y a la vez que sea menor que la Senkou Span B además para que el
algoritmo envíe una orden de posición corta es necesario que la variable open (el valor de esta
variable es determinado por la función iOpen()) sea menor a estos dos parámetros, es decir que
tanto la Kinjun Sen como el precio Open de la vela deben ser menores que el Kumo o nube. Esta
condiciones varian para realizar una posición larga (condicional debajo del comentario //---
condiciones largo), donde tanto la variable k y open deben ser mayores que las variables sa y sb.
Figura 48 Parte II - procedimiento AperturaPosicion()
Evaluación de posiciones, envío de órdenes y análisis de errores de retorno desde el Broker.
Fuente: Cálculo Propio-Metaeditor (2015).
Luego de los condicionales anteriormente descritos en ambos casos (para aperturas de
posiciones cortas y para posiciones largas) se encuentran dos estructuras do – while, estas fueron
incluidas en la codificación con el objetivo de reenviar las órdenes de forma automática en caso
143
de presentarse una respuesta negativa por parte del bróker referente al envío de la orden. El
servidor del broker retorna (-1) a la solicitud de trading por tanto la estructura evalúa este valor
en la variable ress (para el envío órdenes de posiciones cortas) y resb (para órdenes de
posiciones largas). El uso de la estructura do-while es pertinente dado que garantiza que se
realice el envío de la operación como mínimo una vez y en caso de no darse el envío correcto de
la orden el ciclo while realiza el nuevamente el envío, sin esperar un nuevo tick por parte del
mercado.
Para realizar envíos de operaciones en el lenguaje mql existen dos tipos de funciones para
el envío de órdenes al servidor del bróker, estas son OrderSend() y OrderSendAsync. La primera
presenta una comunicación sincrónica es decir que la orden es enviada a través de una
comunicación en tiempo real en donde se envía la orden y se espera la confirmación de la misma
desde el servidor para que la función retorne el valor de confirmación o negación de la petición
al algoritmo de comercio. Este procedimiento resulta tener una alta latencia o retardo en la
velocidad de propagación para el envío de múltiples órdenes o peticiones de trading al servidor,
lo que se traduce en un costo de tiempo y este a su vez en rentabilidad cuando se envían grandes
paquetes de órdenes. Caso contrario es la función OrderSendAsync() la cual permite la
comunicación asincrónica difiriendo la confirmación de las órdenes en momentos futuros, pero
enrutando órdenes de forma simultánea disminuyendo de esta forma la latencia en la transmisión
de órdenes hacia el bróker; esta función está diseñada para trading de alta frecuencia cuando en
términos del algoritmo de negociación es inaceptable perder tiempo esperando una respuesta
desde el servidor (MQL5 Ltd, 2016) ver Figura 49.
144
Figura 49 Diagrama ilustrativo del envío de órdenes
Funciones OrderSendAsync( ) y OrderSend( ), nótese que esta última tiene retorno de la petición
lo que incrementa la latencia en el envío de peticiones de trading. Fuente: Propia (2016).
La funcion OrdenSend( ) tiene once parámetros para poder enviar la petición de trading, en
su orden estos son: símbolo, tipo de operación, volumen , precio, deslizamiento del precio, stop
loss, take profit, comentario, identificador, expiración, color-flecha. El parámetro símbolo
corresponde a la paridad que se desea negociar, este puede ser escrito como una cadena de
caracteres, utilizando NULL o simplemente la función Symbol( ) para seleccionar la figura actual.
El tipo de operación es un comando (cmd) para seleccionar el tipo de orden con la que se va
enviar la petición de trading, para ello se utiliza OP_BUY o el valor (0) para solicitar una
operación larga a mercado, OP_SELL o (1) realiza una petición de venta de posición corta con
orden de mercado, OP_BUYLIMIT o (2) orden comercial para comprar al precio Ask igual o
menor que el indicado en la orden. En este caso el nivel actual de precios es más alto que el valor
establecido en la orden. Normalmente las órdenes de este tipo se colocan a la espera de que el
precio del símbolo decienda hasta un cierto nivel, OP_SELLLIMIT(3) orden comercial para
vender al precio Bid igual al mayor que el indicado en la orden. En este caso el nivel actual de
precios es más bajo que el valor establecido en la orden. Normalmente las órdenes de este tipo se
colocan a la espera que el precio del símbolo suban hasta un cierto nivel, y empiece a bajar,
145
OP_BUYSTOP(4) orden comercial para comprar al precio Ask igual o mayor que el indicado en
la orden. En este caso el nivel actual de precios es más bajo que el valor establecido en la orden.
Normalmente las órdenes de este tipo se colocan a la espera que el precio del símbolo alcance un
cierto nivel y siga creciendo, OP_SELLSTOP(5) orden comercial para vender al precio Bid igual
a menor que el indicado en la orden. En este caso el nivel actual de precios es más alto que el
valor establecido en la orden. Normalmente las órdenes de este tipo se colocan a la espera que el
precio del símbolo alcance un cierto nivel y siga bajando (MQL5 Ltd, 2016).
El siguiente parámetro es volumen, este se refiere a la cantidad de lotes que desea comprar
con la operación, dicha cantidad se puede expresar en número por ejemplo 0.01, también se
puede usar una variable externa como lotes para que sea modificada por el trader; el parámetro
precio se refiere al nivel que se va enviar la orden, para posiciones relacionadas con Buys, se
coloca el precio Ask, para ello se utiliza la variable predefinida por el sistema Ask, mientras que
para las posiciones sells se utiliza la variable del sistema Bid.
El desplazamiento del precio o slippage debe ser considerado como un valor para el
margen de error en el envío de la operación para ello se considera que el precio ha cambiado lo
suficientemente rápido como para que la operación se encuentre del nivel establecido, este es un
elemento en el cual se debe realizar una medición adicional. Para el algoritmo propuesto un
slippage de 0 sin presentar alguna incidencia negativa.
Para los parámetros de stop loss y take profit se debe considerar que el concepto de stop
loss para el lenguaje MQL es una orden que sirve para minimizar las pérdidas si el precio del
146
instrumento financiero empieza a moverse en la dirección opuesta a la estimada. Si el precio del
símbolo alcanza este nivel, la posición se cierra automáticamente. Esta orden siempre está
relacionada con una posición abierta o una orden pendiente.
El take profit es también un tipo de orden que sirve para obtener beneficios cuando el
precio del instrumento financiero ha alcanzado un nivel estimado. La ejecución de esta orden
lleva al cierre completo de la posición. Siempre está relacionada con una posición abierta o una
orden pendiente. Esta orden se puede colocar sólo junto con una orden de mercado o pendiente
(MQL5 Ltd, 2016).
Para poder enviar estos dos tipos de órdenes se debe tener en cuenta el spread, dado que la zona
comprendida por los precios ASK y BID no permite ubicar órdenes dentro de ella véase Figura
50. Es decir que la correcta ubicación del stop loss para una operación Buy es debajo del precio
Bid y el take profit debe ser superior al precio Ask; caso contrario para una orden Sell en donde
el stop loss es superior al Ask y el take profit es inferior al Bid. Además, se aclara que los
parámetros deben ser ingresados como niveles de precios, mediante un tipo double y adicionar la
instrucción Point (para conocer los decimales de la divisa) para ello se debe tener en cuenta las
siguientes recomendaciones a la hora de manejar estos dos parámetros (stop loss y take profit):
Orden de tipo OP_BUY
o Bid-stop*Point*10 (instrucción para el parámetro stop loss).
o Ask+limit*Point*10 (instrucción para el parámetro take profit).
147
Orden de tipo OP_SELL
o Ask+stop*Point*10 (instrucción para el parámetro stop loss).
o Bid-limit*Point*10 (instrucción para el parámetro take profit).
La multiplicación por el número diez es un elemento de ajuste para stop loss y el take profit.
Para las demás órdenes (OP_BUYLIMIT,OP_SELLLIMIT, etc) se debe considerar la
naturaleza de estas, es decir si son de tipo Buy o Sell para utilizar las instrucciones anteriormente
descritas.
El uso de los siguientes parámetros es trivial y no requiere una mayor explicación sobre el
tema por lo que a continuación se relacionan de acuerdo al orden de la función OrderSend( ):
-Comentario: Cadena de caracteres que permite crear una observación sobre la orden enviada.
-Identificador: Representa el id de la operación, con el fin de diferenciar las operaciones
realizadas por cada algoritmo de comercio o las realizadas por el Trader de manera
independiente. Para ello se define previamente una constante con el valor de identificación,
usualmente este se presenta magic number, para el prototipo del algoritmo se definió mediante la
instrucción #define id 2, dónde id es la constante que pondremos como parámetro para la
función OrderSend( ).
-Expiración: Este parámetro sólo aplica para las órdenes limitadas (OP_BUYLIMIT,
OP_BUYSTOP, OP_SELLLIMIT, OP_SELLSTOP) en cuyos casos se utiliza la función
TimeCurrent( ), mas una cantidad de tipo entero que representa el número en segundos, la
148
instrucción completa para este puede ser TimeCurrent( ) + 360. Para las órdenes a mercado el
valor debe ser cero.
-Color-Flecha: Se refiere al color con que se mostrará en la figura la operación.
Figura 50 Spread entre Ask-Bid
Correcta ubicación del stop loss y take profit para una operación Buy.Fuente: Metatrader 4.0
(2014).
149
Otra función que puede enviar una petición de trading es OrderSendAsync( ), en donde los
parámetros son una petición o request y un resultado o result. Estos parámetros son estructuras
siendo en su orden respectivo, MqlTradeRequest y MqlTradeResult (MQL5 Ltd, 2016). El
primero de estos parámetros contiene diferentes propiedades las cuales deben ser llenadas para
efectuar la petición de trading que se desea enviar al servidor, los siguientes campos
mencionados hacen parte estructura MqlTradeRequest:
o Acción: en donde se utiliza un valor ya preestablecido por ejemplo
TRADE_ACTION_DEAL para colocar una orden comercial de conclusión inmediata de
una transacción u orden a mercado, TRADE_ACTION_PENDING indicando el envío de
una orden comercial para la conclusión de una transacción bajo ciertas condiciones u
orden pendiente, la tercera opción es TRADE_ACTION_SLTP para modificar los valores
del stop loss o del take profit, la siguiente TRADE_ACTION_MODIFY permite modificar
los parámetros de una orden comercial colocada anteriormente, finalmente
TRADE_ACTION_REMOVE remueve una orden pendiente colocada con anterioridad.
o Magic Number: identicador del asesor experto o Algoritmo de comercio.
o Orden u order: cuya referencia es el ticket de la operación pendiente que se desea
modificar.
o Símbolo o Symbol: es el instrumento financiero para el que se coloca la orden, no es
necesario incluir este campo para modificar y cerrar posiciones, en la estructura.
150
o MqlTradeRequest se coloca la instrucción _Symbol como propiedad de la misma en vez
de la función symbol().
o Volumen: Cantidad de lotes a comprar.
o Precio: Es el precio indicado para realizar una operación, para indicar este precio se
puede utilizar la instrucción symbolInfoDouble(req.symbol,SYMBOL_ASK), donde el
primer parámetro de la función symbolInfoDouble( ) puede ser la función symbol( ) o
dado que su uso es en la MqlTradeRequest se puede usar propiedades ya definidas en la
estructura como lo es req.symbol. La instrucción SYMBOL_ASK indica a la función que
debe retornar el precio Ask del actual símbolo.
o Stop loss: Precio para limitar la pérdida se debe tener en cuenta la misma fórmulacion
que se explicó para el parámetro en la función OrderSend( ).
o Take Profit: Precio para limitar las ganancias se debe considerar la misma explicación de
la anterior propiedad.
o Desviación: Este se considera cómo un entero que describe los pips de la máxima
amplitud aceptable al enviar el precio.
o Tipo: Es el tipo de la orden sus valores pueden ser:
o ORDER_TYPE_BUY: Orden de compra a mercado.
o ORDER_TYPE_SELL: Orden de venta a mercado.
o ORDER_TYPE_BUY_LIMIT: Comprar a límite.
151
o ORDER_TYPE_SELL_LIMIT: Vender a límite.
o ORDER_TYPE_BUY_STOP: Orden pendiente para comprar después del stop.
o ORDER_TYPE_SELL_STOP: Orden pendiente para vender después del stop.
o ORDER_TYPE_BUY_STOP_LIMIT: Al llegar al precio del pedido, se activa
una orden pendiente Buy Limit por el precio Stop Limit.
o ORDER_TYPE_SELL_STOP_LIMIT: Al alcanzar el precio de la orden se coloca
la orden pendiente Sell Limit por el precio Stop Limit.
o Tipo de política Este se refiere a condiciones como ejecutar al volumen especificado a
través de ORDER_FILLING_FOK, o mediante la opción ORDER_FILLING_IOC
significa que el desarrollador del Algoritmo acepta negociar sus órdenes con el volumen
disponible, al seleccionar ORDER_FILLING_RETURN esta opción el desarrollador
acepta cierto desfase en el volumen negociado frente a la orden, si la orden supera al
volumen se genera una orden pendiente por la cantidad no negociada.
o Tipo de tiempo: Esta propiedad se refiere al plazo de ejecución de la orden, los diferentes
modos son: ORDER_TIME_GTC la orden se cancelará, ORDER_TIME_DAY para que
esté vigente al día comercial, ORDER_TIME_SPECIFIED cuya función es dejar activa
la orden hasta que se expire el plazo de vigencia.
o Expiración: Tiempo para que se venza la orden.
o Comentario: Comentario para cada operación.
152
Algunas propiedades son opcionales para al momento de utilizar la estructura MqlTradeRequest
y MqlTradeResult, que en segunda instancia son parámetros de la función OrderSendAsync( )
para facilitar la comprensión de la implementación véase la Figura 51.
Figura 51 Función BuyAsync( )
Nótese las variables creada req como estructura MqlTradeRequest, las propiedades se muestran
como reg.propiedad y se le asigna el valor correspondiente según su propio manejo. Además en
la función BuyAsync( ) se declará la estructura res la cual es de naturaleza
MqlTradeResult(req,res). Observe los parámetros de la función OrderSendAsync( ). Fuente:
Metaeditor (2015).
Una vez enviada la operación ya sea con las funciones anteriormente mencionadas para
envío, se procede en el caso del prototipo del algoritmo a realizar el chequeo del retorno de la
función OrderSend( ) mediante la generación de una alerta con la función Alert(“”) para conocer
el ticket de la operación o en su defecto valor (-1), este retorno es asignado a las variables ress y
153
resb que son variables de control para el ciclo Do-While; además es aconsejable evaluar los
errores provenientes de este proceso mediante la función GetLastError() con el fin de identificar
el código del último error y así determinar cada caso con la implementación del procedimiento
errores(e). Este se evalúa tanto en la apertura de las operaciones como en el cierre de las
mismas.
El procedimiento errores(e) está conformado por la estructura Switch-Case véase Figura
52 en donde cada uno de los código evaluados de la instrucción e = GetLastError() representa
un caso de estudio y la forma para proceder en cada uno de ellos. La variable e es una parámetro
de entrada del procedimiento errores( ), y a su vez es evaluada dentro del switch-case (MQL5
Ltd, 2016). A continuación se relacionan cada uno de los casos y su solución:
o Caso valor 4: Cada vez que el servidor se encuentra ocupado se debe esperar dado que no
hay otro tipo de conexión directa con el bróker y el algoritmo no permite confirmaciones
por voz. Por tanto se duerme 1 milisegundo, para no afectar el envío de órdenes.
o Caso valor 6: Por problemas de la red, la conexión puede perderse, sin embargo a pesar
de esto se debe considerar inicialmente como intermitencia, por tanto se crea un contador
ConexError, el cual es modificado dependiendo del condicional if , si este contador tiene
un valor de 10 o de 30 (número de veces que se envío la orden y tuvo este fallo),
reproduce un audio con la instrucción PlaySound() y espera un segundo con la
instrucción Sleep(1000) hasta exista conexión.
154
o Caso valor 128: Para este tipo de error se considera un tiempo de dos segundos, como
máximo.
o Caso valor 132: Inicialmente para este error se espera un segundo, para retomar de nuevo
el envío de operaciones, sin embargo si es viernes y el mercado cierra por el fin de
semana. Se cuenta el tiempo desde el cierre del viernes hasta la apertura del domingo, y
se deja en modo de espera, adicionalmente a esto se genera una alerta.
o Caso valor 135: Cuando los precios de mercado cambian con mucha velocidad es posible
que las órdenes sean rechazadas porque fueron enviadas a precios no disponibles para el
bróker, por esto en este caso es útil realizar una actualización de los datos, mediante la
función RefreshRates( ), esta actualiza todos los arreglos y vectores de las series de
precios.
o Caso valor 136: Para este caso se presenta que no hay precios, por lo que al realizar un
refrescamiento de precios la función retornará el valor de falso. Este valor es usado como
condición para el ciclo While para mantener al algoritmo en espera de precios.
o Caso valor 137: El bróker se encuentra ocupado por lo que es necesario detenerlo un
milisegundo mientras se genera conexión con el bróker.
o Caso valor 146: Para este caso se detiene 0.5 segundos y se utiliza RefreshRates( ).
155
Figura 52 Procedimiento errores()
Procedimiento de errores para los códigos retornados por el servidor del Broker. Fuente: Cálculo
Propio-Metaeditor(2015).
9.4.1.6 Cierre de Posiciones
En la primera parte del código se puede observar la declaración de las diferentes variables
destacadas en la función apertura posición. Estas variables son chequeadas nuevamente para
poder realizar la operación de cierre. En esta función también se cargan los valores mediante la
función iCustom. Para poder realizar el cierre de la posición se utiliza la estructura for dado que
se desea recorrer cada una de las operaciones abiertas en la cartera de la terminal. Este ciclo va
156
desde la variable i declarada en el mismo ciclo, teniendo como límite la totalidad de las órdenes
con el uso de OrderTotals(). En esta estructura for se selecciona cada una de las órdenes abiertas,
mediante la función OrderSelect(), para esta función los parámetros son: la posición, en la que se
emplea el valor de la variable de control i de la estructura for como primer argumento de la
estructura OrderSelect(), el segundo parámetro de esta función es el tipo de selección
SELECT_BY_POS para poder realizar posición por posición las operaciones, si el retorno de este
es false o falsa se utiliza la instrucción break para salir del ciclo for, es decir sin posiciones
abiertas no tiene sentido recorrer la lista. Posteriormente, se evalúa el magic number del
algoritmo a través de OrderMagicNumber(), mediante esta función y el condicional se compara
si las operaciones existentes fueron realizadas por el algoritmo de comercio, además mediante el
operador (o) se compara si hay operaciones existentes para el tipo de cambio actual en la figura,
de darse falso en cualquiera de estas dos opciones, la estructura puede continuar con la siguiente
ejecución del ciclo for, mediante la instrucción continue. A su vez existe un condicional para
cerrar la posición mediante la instrucción if(k<=sa || k<=sb) && (open<=sa || open<=sb), cuya
comparación se refiere a todos los valores que sean menores o iguales que la nube, además de lo
anterior se debe cumplir que el precio de apertura también sea menor o igual que la nube.
Posteriormente, se chequea el siguiente condicional anidado, este consta de la función
OrderType( ), la cual retorna el valor de OP_BUY , es decir verifica si la orden a cerrar es de tipo
compra, para luego invocar a la estructura Do-While para poder enviar varias veces el cierre de la
operación en dado caso que OrderClose( ) retorne un valor diferente a uno, es decir que se pudo
realizar el cierre de la posición.
Para utilizar esta función de cierre se debe tener en cuenta sus parámetros (MQL5 Ltd, 2016)
como lo son:
157
Ticket: Este se refiere a la identificación de la operación, es posible utilizar la función
OrderTicket() para obtener el ticket de forma automática sobre la operación ya
seleccionada con OrderSelect().
Lotes: Cantidad de unidades de la moneda base.
Precio: Se refiere al precio con que se desea cerrar la posición, para el caso de una
compra se debe colocar el precio Bid y para realizar operaciones de naturaleza de venta,
se utiliza el precio Ask.
Desplazamiento: Valor máximo de desviación con que se puede aceptar un precio.
Color: Visualización de la operación, se específica el color mediante la palabra
correspondiente (White, red, blue, green por ejemplo).
Una vez enviada la operación es opcional la evaluación de errores mediante la función
GetLastError( ), para posteriormente, realizar el análisis de los casos se utiliza el procedimiento
errores(). El siguiente condicional if((k>=sa || k>=sb) && (open>=sa || open>=sb)) anidado
junto a la instrucción if(OrderType()==OP_SELL), para evaluar las posiciones de venta se
utiliza el mismo procedimiento anterior para las de compra. Como se observa en el primer
condicional mencionado, se espera que el valor de la Kinjun (k) sea mayor o iguales de los
parámetros Senkou Span A (sa) y Senkou Span B (sb) o de la nube, además el precio open debe
cumplir esta misma condición.
A continuación se muestra en la Figura 53 la codificación de la función cierre de posiciones.
158
Figura 53 Codificación de la función CierrePosicion( )
Prototipo de la función con uso del do-while. Fuente: Cálculo Propio – Metaeditor 2014
159
9.4.1.7 Consideraciones adicionales cruces de promedios o parámetros de indicador
Para realizar la codificación de un cruce entre dos parámetros del indicador ya sea el
indicador Ichimoku Kinko Hyo, promedios móviles u osciladores, y asi desarrollar estrategias
basadas en este tipo de movimientos.
Para poder crear un algoritmo de comercio basado en este tipo de estrategia se debe tener
en cuenta que las comparaciones a través de los condicionales parten de los datos registrados en
el instante n y los dados en un momento pasado n-1, es decir se deben comparar los datos
consignados para la vela cero y la vela uno.
Figura 54 Diagramación de la estructura comparativa para la comprensión de los datos
En los dos instantes claves n, n-1 y n-2, nótese cada uno de los posibles condicionales en
pseudocódigo para la comparación del precio contra la media, cuando se usan velas japonesas.
Fuente: Propia (2016).
160
Para el caso del prototipo que se explica en este documento se debe tomar los datos de la
Kijun Sen de la vela cero mediante la instrucción:
k1=iCustom(Symbol(),Period(),"Ichimoku2",Tenkan,Kinjun,SenkouB,ShiftCloud,1,0),
En donde para la mayoría de funciones sobre los indicadores estándar o también de los
personalizados mediante la función iCustom()¸ manejan el último parámetro como referencia a la
instante o posición de la vela de la cual se desean obtener los datos.
Por ejemplo, para evaluar el cruce de un indicador ya sea un promedio móvil, entradas y salidas
de zonas del indicador RSI, y otros osciladores basándose en instrucciones declaradas en
pseudocódigo de la Figura 54 los condicionales serian los siguientes:
si(Open[1]<Kijun[1] y Open[0]>Kinjun) para generar una posible operación largar.
si(Open[1]<Kijun[1] y Open[0]>Kinjun) para generar una posible operación de venta.
Para realizar la codificación en mql de estos mismos condicionales se utilizan las funciones
iCustom() y Open[] ver Figura 55.
Figura 55 Codificacion en MQL
Evaluación del cruce de una media con el precio, con el fin de enviar una operación de venta
partiendo del condicional. Fuente: Propia – Metaeditor (2012).
161
162
10. RESULTADOS
Los siguientes son los datos obtenidos del backtesting para los siguientes históricos de precios:
-Paridad: Euro/Dólar, Periodo de Tiempo: 15 minutos, Histórico: 30/11/2009-18/12/2013
-Paridad: Euro/Dólar, Periodo de Tiempo: 60 minutos, Histórico: 30/11/2007-18/02/2014
-Paridad: Euro/Dólar, Periodo de Tiempo: 240 minutos, Histórico: 03/01/2000-25/10/2013
Los datos obtenidos al realizar la ejecución con la configuración histórica, frente a la
configuración propuesta para el indicador en donde se plantea una disminución de los
parámetros, como la se observa en la Tabla 6, la evaluación de los resultados de la histórica
frente a la propuesta muestra un mejor comportamiento al reducir el valor de los parámetros en
general.
Tabla 6:
Resultados por configuración.
Nota: Resultados generales de la evaluación de la estrategia de cada una de las configuraciones,
los cuatro últimos dígitos representan los valores que toma cada componente del indicador
(columna nombre). Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Nombre Resultado Trades(+) Trades(-) Trades Eficiencia Max Min Promedio Desviación
EURUSD15-18-12-13- 8- 22- 44- 22.xlsx 4154.2 494 957 1451 34.05% 886.1 -161.6 2.92 13.14
EURUSD15-18-12-13- 9- 26- 52- 26.xlsx 2542.8 422 802 1224 34.48% 440.5 -190.2 2.11 7.54
EURUSD60-03-02-14- 8- 22- 44- 22.xlsx 12153.9 326 489 815 40.00% 1445 -291 15.01 5.14
EURUSD60-03-02-14- 9- 26- 52- 26.xlsx 10741.5 275 408 683 40.26% 1266 -269.9 15.75 5.98
EURUSD240-27-01-14- 8- 22- 44- 22.xlsx 16169.9 185 233 418 44.26% 979 -378 38.89 5.17
EURUSD240-27-01-14- 9- 26- 52- 26.xlsx 15023.9 159 208 367 43.32% 1108 -350 41.08 14.11
Resultado General
163
Como se puede observar, el modelo de Visual Basic realizá el cálculo de la estrategia a
través de su algoritmo, mostrando el resultado final medido en pips, cantidad de trades positivos,
negativos, y la totalidad de los mismos, eficiencia, el trade más rentable, el menos, promedio de
la ganancia y la desviación.
En la columna Nombre de la Tabla 1 se observa que los primeros seis dígitos representan
el nombre de la paridad y el marco de tiempo, luego tenemos la fecha en formato dd-mm-aa y
finalmente los 4 últimos dígitos que se presentan como T-K-B-D, donde T es parámetro que
afecta al componente Tenkan Sen, K afecta a Kinjun Sen, B a Senkou Span B y D es el
desplazamiento del Kumo o Nube. El formato completo sería EURUSD15-dd-mm-aa-T-K-B-D;
como se puede observar la configuración histórica de 9-26-52-26 que por defecto está cargada en
la plataforma para este indicador siendo menos rentable que las demás configuraciones de la
tabla (configuraciones 8-22-44-22) para los tres marcos de tiempo de acuerdo a las directrices de
los cambios en la estructura del indicador, mencionadas anteriormente.
Al realizar una consolidación de los datos del indicador y aplicar un filtro de calor, con el
fin evaluar zonas con una mayor acumulación de rentabilidad. Esta consolidación de datos se
realizá para los máximos trades logrados por configuración, así como para el mayor rendimiento
promedio evaluando en los mapas los componentes Senkou Span B y el adelantamiento de la
nube o Shiftcloud, adicionalmente se analizó el comportamiento del promedio frente a los
máximos registrados en cada configuración ante el cambio de estos componentes o parámetros.
164
Además, se analizaron los resultados de la comparación del promedio y la desviación cuando se
presentan las variaciones de los componentes anteriormente mencionados. El análisis considera
los marcos de tiempo de 15 minutos, 60 minutos y 240 minutos para la paridad Euro/Dólar, a
continuación se muestran los resultados y posteriormente el análisis.
165
10.1 Resultados 15 minutos
Tabla 7:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 217 666 664 660 661 238 241 255 243 255 252 279 913 902 892 904 911 915 909 897 900 907 896 896 915
3 666 666 660 660 661 235 257 247 256 255 274 279 905 892 904 912 909 909 899 900 900 907 896 888 912
4 666 666 660 660 658 244 247 255 255 278 918 283 892 895 912 901 909 899 902 900 909 896 888 890 918
5 666 662 660 657 649 244 249 261 278 912 905 283 895 912 901 901 900 900 902 909 898 888 890 890 912
6 662 662 657 648 660 246 256 271 278 278 895 895 912 901 901 901 900 900 900 898 890 890 887 890 912
7 662 659 648 659 660 257 285 307 278 895 895 912 901 901 901 901 900 900 900 890 892 887 889 890 912
8 659 648 659 660 261 302 307 314 312 895 917 901 901 901 901 901 900 900 900 892 892 889 891 890 917
9 648 659 660 261 252 307 314 312 311 917 906 901 901 901 901 901 900 900 900 891 892 891 891 895 917
10 784 780 261 252 255 314 312 311 917 906 901 901 901 901 901 901 897 900 900 891 892 888 897 895 917
11 785 249 252 248 261 312 311 313 906 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 891 892 897 897 895 906
12 238 249 248 261 282 311 313 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 891 897 897 897 897 901
13 238 249 248 288 287 313 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 891 897 897 897 897 901
14 238 249 288 298 287 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 897 892 897 897 897 895 901
15 238 296 298 298 287 298 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 897 898 891 897 897 895 895 901
16 238 291 298 298 287 298 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 891 897 895 890 895 901
17 238 291 298 298 287 298 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 890 895 890 900 895 901
18 238 291 298 298 287 298 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 896 889 890 902 900 895 902
19 238 291 298 298 287 300 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 896 896 889 902 902 900 895 902
20 238 781 895 897 894 302 897 900 900 900 900 900 898 898 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
21 786 781 895 897 894 302 900 897 900 900 900 898 898 896 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
22 786 781 895 897 894 302 897 898 900 900 898 898 896 896 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
23 786 781 895 897 894 302 898 893 900 898 898 896 896 896 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
24 786 781 895 897 894 302 893 896 898 898 896 896 896 896 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
25 786 781 895 897 894 302 896 896 898 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
26 786 781 895 897 894 302 895 896 896 896 896 896 896 900 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
27 786 781 895 897 894 302 895 896 896 896 896 896 900 900 896 896 896 896 896 891 902 902 900 895 902
28 786 781 895 897 894 289 895 896 896 896 896 900 900 900 896 896 896 896 896 891 902 902 900 893 902
29 786 781 895 897 894 303 895 895 896 896 900 900 900 900 896 896 896 896 896 891 902 902 900 900 902
30 786 781 774 779 786 287 895 893 888 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 892 902
31 781 774 779 786 287 893 888 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 899 892 902
32 781 774 779 786 287 888 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 901 899 892 902
33 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 901 901 899 892 901
34 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 890 901 901 899 892 901
35 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 894 890 901 901 899 892 901
36 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 892 894 890 901 901 899 892 901
37 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 886 892 894 890 901 901 899 889 901
38 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 893 886 892 894 890 901 901 896 889 901
39 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 891 893 886 892 894 890 901 898 896 886 901
40 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 900 899 891 893 886 892 894 890 898 898 893 886 900
41 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 900 899 899 891 893 886 892 894 887 898 895 893 886 900
42 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 900 899 899 899 891 893 886 892 891 887 895 895 893 886 900
43 786 781 774 779 786 287 900 900 900 900 899 899 899 899 891 893 886 889 891 884 895 895 893 884 900
44 786 781 774 779 786 287 900 900 900 899 899 899 899 899 891 893 883 889 888 884 895 895 891 884 900
45 786 781 774 779 786 287 900 900 899 899 899 899 899 899 891 890 883 886 888 884 895 893 891 885 900
46 786 781 774 779 786 287 900 899 899 899 899 899 899 899 888 890 880 886 888 884 893 893 892 395 900
47 786 781 774 779 786 287 899 899 899 899 899 899 899 896 888 887 880 886 888 882 893 894 376 395 899
48 786 781 774 779 786 287 899 899 899 899 899 899 896 896 885 887 880 886 886 882 894 421 376 395 899
49 786 781 774 779 786 287 899 899 899 899 899 896 896 893 885 887 880 884 886 883 290 421 376 395 899
50 786 781 774 779 786 287 899 899 899 899 896 896 893 893 885 887 878 884 887 293 281 421 376 395 899
Total 786 781 895 897 894 314 901 901 917 917 918 912 913 912 912 912 911 915 909 909 909 907 900 900 918
166
Tabla 8:
Mapa de calor del comportamiento del promedio
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoColumn Labels
Etiquetas de fila 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 (6,346) (7,480) (6,843) (4,595) (2,957) (2,493) (358) 850 2,029 2,597 2,925 2,956 3,702 3,938 3,971 4,027 3,224 3,167 2,838 3,056 2,955 3,553 2,546 2,169 810
3 (7,383) (8,094) (6,014) (3,520) (1,794) (1,136) 1,833 2,390 3,174 3,726 3,678 4,210 4,422 4,625 4,411 4,411 4,135 3,474 3,450 3,171 3,627 3,825 2,750 2,534 1,496
4 (7,736) (7,808) (5,424) (2,689) (778) 550 3,133 3,189 4,672 4,651 5,172 5,071 5,351 5,327 4,979 4,983 4,555 3,946 3,745 3,676 4,290 3,992 3,179 2,721 2,198
5 (7,711) (7,793) (4,842) (2,026) 725 1,675 3,413 4,236 5,178 5,972 5,734 6,003 5,428 5,565 5,214 5,254 4,816 4,138 3,956 4,423 4,417 4,175 3,378 3,058 2,683
6 (7,900) (7,697) (3,912) (762) 2,166 1,967 4,431 4,710 6,138 5,685 6,471 6,338 5,772 5,907 5,378 5,471 5,020 4,406 4,626 4,592 4,764 4,322 3,823 2,949 3,111
7 (7,207) (5,146) (1,407) 1,758 3,902 3,787 5,467 6,057 6,586 6,899 6,438 6,898 6,109 5,865 5,869 5,736 5,343 4,919 4,925 4,799 4,969 4,669 3,829 3,346 3,934
8 (3,862) (2,365) 1,337 3,659 5,149 4,987 6,579 6,540 7,388 7,173 6,919 6,962 6,169 6,456 6,189 6,028 5,908 5,218 4,980 5,024 5,197 4,579 4,102 3,539 4,744
9 (1,231) 462 3,645 4,527 6,490 5,790 6,884 7,211 7,449 7,360 7,151 7,081 6,517 6,646 6,232 6,549 6,063 5,113 5,322 5,248 5,044 4,651 4,282 3,710 5,342
10 1,203 2,103 4,416 5,876 6,952 6,270 7,581 7,143 8,110 7,592 7,488 7,289 6,841 6,823 6,843 6,636 5,953 5,353 5,369 5,073 5,008 4,748 4,506 3,956 5,797
11 3,004 3,481 5,831 6,243 7,108 6,888 7,616 7,255 8,444 7,653 7,655 7,450 6,770 7,334 6,952 6,377 6,122 5,323 5,241 4,972 5,124 4,891 4,592 3,973 6,096
12 4,460 4,531 5,951 6,359 7,471 7,021 7,769 7,468 8,451 7,743 7,784 7,475 7,353 7,492 6,649 6,499 6,070 5,301 5,062 5,139 5,120 4,881 4,491 3,964 6,271
13 5,250 4,083 5,705 6,541 7,628 7,115 7,738 8,165 8,405 7,914 7,608 7,901 7,690 7,273 6,640 6,430 6,074 5,256 5,248 5,115 5,148 4,941 4,363 3,815 6,335
14 4,742 3,786 6,080 6,643 7,621 6,964 8,502 8,094 8,575 7,756 8,020 8,126 7,510 7,227 6,557 6,379 5,991 5,360 5,186 5,006 5,307 4,855 4,209 3,738 6,343
15 4,358 3,840 6,108 6,640 7,536 7,661 8,438 8,206 8,490 8,096 8,221 8,026 7,501 7,035 6,474 6,305 5,904 5,349 5,013 5,200 5,349 4,580 4,203 3,700 6,343
16 4,054 4,018 5,865 6,588 7,564 7,716 8,542 8,053 8,930 8,444 8,045 8,089 7,255 7,073 6,496 6,232 5,912 5,233 5,268 5,261 5,077 4,600 4,136 3,872 6,347
17 4,011 3,601 5,604 6,534 7,644 7,878 8,394 8,476 9,149 8,236 8,018 7,930 7,158 6,954 6,530 6,296 5,794 5,399 5,350 5,179 5,020 4,514 4,182 3,748 6,317
18 3,901 3,512 5,538 6,666 7,761 7,722 8,821 8,720 8,991 8,252 7,861 7,766 7,033 7,014 6,589 6,011 6,042 5,518 5,346 5,145 4,888 4,493 4,053 3,563 6,300
19 3,860 3,680 5,749 6,921 7,616 8,146 9,087 8,694 9,058 8,141 7,677 7,711 7,174 7,037 6,501 6,360 6,160 5,496 5,375 5,185 4,821 4,347 3,857 3,509 6,340
20 3,499 4,014 6,346 7,283 8,563 8,298 8,974 8,756 8,994 7,992 7,568 7,872 7,277 7,019 6,635 6,388 6,086 5,489 5,277 4,980 4,569 4,151 3,796 3,345 6,382
21 4,066 4,179 6,220 7,559 8,692 8,129 9,045 8,671 8,831 7,891 7,645 7,761 7,195 7,135 6,709 6,420 6,099 5,422 5,056 4,812 4,369 4,105 3,591 3,495 6,379
22 4,255 4,112 6,589 7,591 8,549 8,069 8,950 8,555 8,702 7,995 7,617 7,686 7,302 7,127 6,627 6,304 5,881 5,159 4,955 4,639 4,436 3,913 3,779 3,627 6,351
23 4,010 4,409 6,454 7,426 8,439 8,006 8,829 8,316 8,671 7,910 7,565 7,823 7,360 6,994 6,572 6,091 5,690 5,039 4,801 4,636 4,153 4,003 3,869 3,780 6,285
24 4,159 4,364 6,266 7,281 8,370 7,839 8,609 8,338 8,622 7,856 7,717 7,815 7,157 6,912 6,456 5,927 5,520 4,941 4,800 4,305 4,226 4,157 4,048 3,735 6,226
25 4,099 4,124 6,201 7,278 8,205 7,769 8,460 8,313 8,475 7,995 7,765 7,645 7,118 6,906 6,290 5,897 5,477 4,897 4,385 4,288 4,371 4,315 4,058 3,707 6,168
26 3,837 3,989 6,090 7,202 8,101 7,682 8,484 8,231 8,638 8,065 7,570 7,553 7,134 6,709 6,069 5,830 5,448 4,627 4,382 4,411 4,501 4,333 3,965 3,900 6,115
27 3,805 3,901 6,113 7,111 8,134 7,707 8,411 8,356 8,756 7,937 7,535 7,542 6,893 6,438 5,939 5,714 5,122 4,522 4,565 4,487 4,525 4,225 4,055 3,916 6,071
28 3,646 3,825 5,981 7,097 8,135 7,657 8,524 8,411 8,576 7,864 7,559 7,345 6,659 6,382 5,843 5,436 5,113 4,707 4,595 4,505 4,348 4,304 4,110 3,843 6,019
29 3,434 3,596 5,829 7,084 8,068 7,662 8,712 8,224 8,551 7,865 7,423 7,136 6,622 6,331 5,606 5,452 5,278 4,737 4,650 4,290 4,397 4,330 4,122 3,681 5,962
30 4,170 3,591 4,197 4,935 5,847 5,980 8,317 9,537 9,207 8,497 8,246 7,893 7,438 6,420 5,887 6,125 5,284 4,965 4,961 4,988 4,815 4,742 4,346 4,105 6,211
31 3,592 4,020 5,000 5,963 6,013 8,247 9,560 9,040 8,282 8,052 7,886 7,073 6,485 6,061 6,137 5,407 4,782 4,889 4,866 4,791 4,730 4,573 4,210 6,072
32 3,520 3,998 5,040 5,951 5,782 8,257 9,509 8,937 8,080 8,008 7,587 7,083 6,619 6,104 6,251 5,237 4,845 4,845 4,846 4,670 4,933 4,740 4,147 6,043
33 3,400 4,148 4,995 5,715 5,677 8,149 9,248 8,657 7,988 7,647 7,638 7,142 6,588 6,165 6,089 5,257 4,734 4,830 4,860 4,840 5,029 4,688 4,073 5,981
34 3,967 3,481 4,122 4,962 5,749 5,657 8,006 9,006 8,577 7,704 7,688 7,769 7,102 6,657 6,033 6,092 5,160 4,714 4,897 5,014 4,994 5,021 4,723 4,221 5,888
35 3,984 3,570 4,129 4,846 5,594 5,443 7,624 8,823 8,274 7,659 7,792 7,792 7,186 6,505 6,054 5,965 5,071 4,698 5,005 5,148 4,895 5,015 4,814 4,250 5,839
36 3,824 3,362 3,919 4,681 5,569 5,075 7,634 8,476 8,223 7,774 7,761 7,869 7,005 6,626 6,068 5,882 5,262 4,800 5,134 5,044 4,985 5,164 4,838 4,339 5,805
37 3,694 3,283 3,808 4,585 5,163 5,026 7,240 8,461 8,319 7,864 7,792 7,654 7,116 6,631 5,966 6,005 5,253 4,909 5,010 5,107 5,173 5,118 4,948 4,507 5,776
38 3,506 3,079 3,546 4,249 5,082 4,661 7,194 8,591 8,326 7,898 7,568 7,759 7,141 6,405 6,020 6,008 5,391 4,901 5,016 5,308 5,112 5,199 5,100 4,545 5,734
39 3,322 2,726 3,255 4,230 4,658 4,658 7,416 8,623 8,278 7,718 7,593 7,774 6,921 6,520 5,953 6,194 5,325 4,924 5,240 5,298 5,277 5,351 5,110 4,387 5,698
40 3,019 2,633 3,299 3,826 4,743 4,971 7,436 8,669 8,162 7,743 7,506 7,555 7,106 6,407 6,099 6,164 5,269 5,183 5,195 5,481 5,281 5,373 5,003 4,343 5,686
41 3,050 2,664 2,987 3,899 4,916 5,032 7,451 8,455 8,141 7,629 7,395 7,738 6,987 6,554 6,021 6,052 5,469 5,149 5,383 5,483 5,469 5,281 4,907 4,376 5,687
42 2,877 2,176 2,973 3,986 4,924 5,063 7,256 8,382 7,979 7,371 7,566 7,649 7,144 6,413 5,959 6,243 5,431 5,403 5,489 5,653 5,340 5,180 4,957 4,115 5,647
43 2,479 2,268 3,085 3,926 4,989 4,871 7,266 8,210 7,774 7,571 7,512 7,814 7,009 6,328 6,201 6,212 5,657 5,478 5,583 5,491 5,155 5,302 4,891 4,107 5,633
44 2,510 2,155 3,018 3,959 4,796 4,759 6,993 8,021 8,007 7,525 7,727 7,683 6,826 6,638 6,167 6,384 5,868 5,605 5,428 5,322 5,287 5,185 4,782 4,127 5,616
45 2,344 2,206 3,116 3,828 4,716 4,583 6,839 8,173 7,906 7,621 7,580 7,520 7,071 6,637 6,262 6,593 5,938 5,464 5,369 5,518 5,163 5,087 4,716 4,100 5,598
46 2,387 2,317 2,929 3,652 4,444 4,440 6,940 8,116 7,999 7,539 7,509 7,770 7,016 6,739 6,445 6,614 5,788 5,411 5,529 5,428 5,111 5,017 4,735 3,343 5,551
47 2,479 2,240 2,818 3,512 4,318 4,566 6,839 8,195 8,070 7,410 7,725 7,789 7,203 6,941 6,529 6,488 5,804 5,514 5,348 5,352 5,007 5,107 4,060 2,936 5,510
48 2,415 2,085 2,701 3,475 4,435 4,399 6,953 8,247 7,896 7,633 7,720 7,832 7,414 6,932 6,382 6,506 5,869 5,337 5,265 5,266 5,007 4,336 3,624 3,040 5,449
49 2,359 1,944 2,609 3,463 4,342 4,547 6,986 8,006 8,021 7,616 7,710 8,049 7,410 6,933 6,428 6,545 5,721 5,316 5,232 5,285 4,244 4,038 3,677 3,005 5,395
50 2,256 1,811 2,596 3,350 4,381 4,456 6,752 8,234 8,087 7,618 7,939 8,106 7,419 6,898 6,412 6,471 5,675 5,193 5,215 4,510 3,941 4,091 3,627 2,765 5,325
Total 1,206 1,299 3,408 4,730 5,993 5,871 7,201 7,293 7,778 7,326 7,169 7,195 6,712 6,562 6,119 5,945 5,523 4,933 4,823 4,725 4,681 4,439 4,001 3,579 5,358
167
Figura 56 Comportamiento valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un
marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 57 Valores máximos y promedio del resultado
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 6 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Resultado Promedio en Pips Resultado Máximo en Pips
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50
Resultado Máximo en Pips Resultado Promedio en Pips
168
Figura 58 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 6 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 59 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan sen
con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con
un marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
8
9
10
11
12
13
14
3500
4500
5500
6500
7500
8500
9500
10500
11500
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
0
2
4
6
8
10
12
14
16
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
169
Tabla 9:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 219 666 664 661 661 238 241 255 243 255 252 279 913 902 892 904 911 915 909 897 900 907 896 896 915
3 666 666 660 661 661 238 244 243 255 255 274 279 905 892 904 912 909 909 899 900 900 907 896 888 912
4 666 666 660 661 658 244 247 255 255 278 913 283 892 895 912 901 909 899 902 900 909 896 888 890 913
5 666 662 660 658 649 244 249 255 278 912 905 283 895 912 901 901 900 900 902 909 898 888 890 890 912
6 662 662 657 649 660 249 243 271 278 278 895 895 912 901 901 901 900 900 900 898 890 890 887 890 912
7 662 659 648 660 660 257 285 307 278 895 895 912 901 901 901 901 900 900 900 890 892 887 889 890 912
8 659 648 659 660 261 302 307 314 314 895 912 901 901 901 901 901 900 900 900 892 892 889 891 890 912
9 648 659 660 261 248 307 314 314 314 917 901 901 901 901 901 901 900 900 900 891 892 891 891 890 917
10 779 780 261 248 292 314 312 314 917 906 901 901 901 901 901 901 900 900 900 891 892 888 891 891 917
11 780 261 279 276 296 312 311 314 906 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 891 892 888 891 891 906
12 238 252 279 276 296 311 313 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 891 892 888 891 897 901
13 238 249 279 288 296 313 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 891 892 888 897 897 901
14 238 249 293 293 296 302 299 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 897 892 888 891 897 895 901
15 238 291 293 293 296 298 299 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 897 898 891 891 890 895 895 901
16 238 291 293 293 289 298 299 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 891 890 888 890 895 901
17 238 291 295 293 289 298 299 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 890 890 888 890 895 901
18 238 291 293 293 289 298 301 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 896 889 890 888 890 895 901
19 238 291 293 293 289 300 303 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 896 896 889 890 888 890 895 900
20 238 781 779 893 903 302 303 900 900 900 900 900 898 898 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
21 781 781 897 901 903 302 334 897 900 900 900 898 898 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
22 781 781 897 901 903 302 334 898 900 900 898 898 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
23 781 781 897 901 903 302 334 893 900 898 898 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
24 781 781 897 901 903 302 334 896 898 898 896 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
25 781 781 897 901 903 302 334 896 898 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
26 781 781 897 901 903 302 334 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
27 781 781 897 901 903 302 319 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 895 903
28 781 781 897 901 903 297 335 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 890 903
29 781 781 897 901 903 303 335 895 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 896 889 890 888 890 900 903
30 781 781 779 893 903 303 895 893 893 900 900 900 900 900 893 894 887 893 895 891 902 902 902 900 903
31 781 774 785 786 294 893 888 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 899 892 902
32 781 774 785 786 294 888 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 901 899 892 902
33 781 774 785 786 294 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 901 901 899 892 901
34 781 774 785 786 294 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 890 901 901 899 892 901
35 781 774 785 786 295 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 894 890 901 901 899 892 901
36 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 892 894 890 901 901 899 892 901
37 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 886 892 894 890 901 901 899 889 901
38 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 892 893 886 892 894 890 901 901 896 889 901
39 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 900 900 900 891 893 886 892 894 890 901 898 896 886 901
40 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 900 900 899 891 893 886 892 894 890 898 898 893 886 900
41 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 900 899 899 891 893 886 892 894 887 898 895 893 886 900
42 781 774 785 786 287 900 900 900 900 900 899 899 899 891 893 886 892 891 887 895 895 893 886 900
43 781 774 785 786 287 900 900 900 900 899 899 899 899 891 893 886 889 891 884 895 895 893 884 900
44 781 774 785 786 287 900 900 900 899 899 899 899 899 891 893 883 889 888 884 895 895 891 884 900
45 781 774 785 786 287 900 900 899 899 899 899 899 899 891 890 883 886 888 884 895 893 891 885 900
46 781 774 785 786 287 900 899 899 899 899 899 899 899 888 890 880 886 888 884 893 893 892 395 900
47 781 774 785 786 304 899 899 899 899 899 899 899 896 888 887 880 886 888 882 893 894 376 395 899
48 781 774 785 786 304 899 899 899 899 899 899 896 896 885 887 880 886 886 882 894 405 376 395 899
49 781 774 785 786 304 899 899 899 899 899 896 896 893 885 887 880 884 886 883 290 405 376 395 899
50 781 774 785 786 304 899 899 899 899 896 896 893 893 885 887 878 884 887 290 281 405 376 395 899
Total 781 781 897 901 903 314 900 901 917 917 913 912 913 912 912 912 911 915 909 909 909 907 902 900 917
170
Tabla 10:
Mapa de Calor del comportamiento del promedio
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto. En la primera columna se
muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total general
2 (4,930) (4,910) (4,516) (2,818) (1,990) (1,108) 90 1,500 2,451 3,057 3,179 2,861 3,534 3,729 4,262 4,461 3,422 3,181 2,986 3,173 3,105 3,440 2,477 2,278 1,371
3 (6,186) (5,597) (3,795) (1,648) (592) 453 2,347 3,024 3,626 4,088 3,703 4,194 4,180 4,387 4,698 4,730 4,294 3,472 3,569 3,310 3,845 3,758 2,708 2,618 2,049
4 (6,647) (5,159) (3,014) (607) 669 2,316 3,698 3,848 5,084 4,744 5,158 5,026 5,147 5,187 5,259 5,282 4,640 3,927 3,822 3,841 4,547 3,942 3,094 2,841 2,777
5 (6,830) (5,067) (2,269) 254 2,205 3,477 3,936 4,854 5,267 6,140 5,731 5,934 5,189 5,392 5,525 5,574 4,922 4,134 4,066 4,564 4,689 4,025 3,223 3,135 3,253
6 (6,822) (4,797) (1,159) 1,585 3,744 3,640 4,804 5,004 6,243 5,780 6,434 6,258 5,630 5,738 5,706 5,816 5,116 4,447 4,746 4,715 4,951 4,150 3,620 2,994 3,681
7 (7,207) (4,119) 227 3,057 4,658 4,595 5,049 6,384 6,554 6,792 6,370 6,630 5,770 5,699 6,046 5,921 5,495 4,847 4,914 4,823 5,006 4,369 3,650 3,399 4,122
8 (3,577) (1,088) 3,055 4,970 5,718 5,151 6,430 6,757 7,360 7,096 6,909 6,786 5,899 6,192 6,405 6,277 6,007 5,156 4,976 4,940 5,276 4,354 3,907 3,642 4,942
9 (443) 2,106 5,493 5,882 6,075 6,364 6,793 7,346 7,359 7,266 7,023 6,896 6,221 6,436 6,470 6,777 6,166 5,001 5,182 5,180 5,192 4,499 4,120 3,799 5,550
10 2,175 4,028 6,349 6,183 7,129 6,810 7,435 7,298 8,008 7,427 7,334 7,031 6,501 6,561 7,072 6,877 5,949 5,231 5,272 5,024 5,167 4,574 4,331 4,109 5,995
11 3,793 5,340 6,487 7,195 7,443 7,427 7,473 7,309 8,297 7,537 7,524 7,268 6,550 7,113 7,180 6,648 6,140 5,241 5,200 4,954 5,313 4,681 4,488 4,159 6,282
12 5,280 4,940 7,218 7,341 7,836 7,625 7,586 7,545 8,386 7,649 7,681 7,277 7,107 7,234 6,796 6,700 6,088 5,202 5,070 5,133 5,329 4,643 4,413 4,149 6,426
13 4,335 5,262 7,163 7,613 8,124 7,694 7,502 8,175 8,303 7,808 7,533 7,711 7,413 7,040 6,775 6,666 6,073 5,167 5,299 5,117 5,364 4,767 4,295 3,981 6,466
14 4,740 5,058 7,434 7,712 8,126 7,541 8,298 8,030 8,465 7,710 7,957 7,895 7,227 6,996 6,706 6,614 5,979 5,307 5,237 4,994 5,508 4,691 4,156 3,899 6,512
15 4,345 5,223 7,568 7,699 7,925 8,416 8,175 8,201 8,407 8,128 8,202 7,862 7,296 6,817 6,636 6,569 5,917 5,283 5,078 5,207 5,502 4,396 4,112 3,857 6,534
16 4,125 5,375 7,419 7,661 8,573 8,457 8,338 8,027 8,793 8,402 8,045 7,956 7,000 6,785 6,658 6,489 5,890 5,210 5,297 5,247 5,248 4,459 4,071 3,998 6,563
17 4,096 5,056 7,167 7,615 8,605 8,584 8,117 8,451 9,061 8,213 8,016 7,689 6,943 6,738 6,741 6,543 5,782 5,378 5,362 5,175 5,190 4,353 4,120 3,867 6,536
18 4,010 4,879 7,143 7,688 8,756 8,478 8,573 8,668 8,874 8,268 7,788 7,580 6,793 6,785 6,805 6,248 6,045 5,417 5,307 5,196 5,106 4,310 3,948 3,669 6,514
19 3,905 5,068 7,207 7,945 8,563 8,933 8,841 8,618 8,920 8,091 7,676 7,530 6,983 6,784 6,665 6,586 6,132 5,412 5,360 5,168 4,978 4,149 3,765 3,611 6,537
20 3,599 5,375 7,699 7,972 9,003 9,046 8,758 8,656 8,797 7,943 7,567 7,651 6,983 6,725 6,769 6,652 6,138 5,424 5,302 5,000 4,748 3,950 3,687 3,404 6,535
21 4,041 5,648 7,765 8,654 9,082 8,874 8,823 8,599 8,644 7,863 7,692 7,580 6,926 6,867 6,822 6,663 6,102 5,371 5,042 4,793 4,555 3,910 3,488 3,601 6,559
22 4,301 5,537 8,157 8,687 9,002 8,850 8,686 8,477 8,495 7,932 7,660 7,498 7,082 6,856 6,803 6,599 5,920 5,130 4,914 4,646 4,600 3,687 3,643 3,721 6,537
23 4,064 5,853 8,041 8,599 8,906 8,806 8,589 8,317 8,551 7,884 7,617 7,654 7,096 6,740 6,712 6,361 5,693 4,963 4,732 4,642 4,323 3,809 3,694 3,880 6,480
24 4,325 5,830 7,924 8,384 8,771 8,646 8,345 8,293 8,454 7,842 7,755 7,676 6,913 6,631 6,638 6,211 5,533 4,857 4,762 4,305 4,390 3,961 3,912 3,864 6,426
25 4,129 5,540 7,676 8,340 8,617 8,544 8,266 8,308 8,366 8,015 7,813 7,503 6,827 6,651 6,481 6,111 5,486 4,826 4,351 4,290 4,495 4,158 3,927 3,798 6,355
26 4,003 5,422 7,651 8,229 8,507 8,468 8,259 8,229 8,544 8,073 7,583 7,416 6,873 6,459 6,238 6,026 5,454 4,499 4,362 4,374 4,626 4,170 3,808 3,982 6,302
27 3,868 5,330 7,636 8,150 8,529 8,492 8,224 8,329 8,613 7,900 7,528 7,457 6,653 6,205 6,119 5,928 5,111 4,424 4,531 4,466 4,665 4,069 3,902 4,032 6,257
28 3,692 5,320 7,530 8,188 8,512 8,438 8,334 8,387 8,442 7,862 7,558 7,238 6,364 6,129 6,011 5,664 5,080 4,584 4,573 4,530 4,477 4,163 3,970 3,975 6,209
29 3,617 5,171 7,462 8,216 8,521 8,471 8,486 8,187 8,407 7,887 7,377 7,007 6,343 6,080 5,719 5,685 5,209 4,650 4,638 4,263 4,527 4,188 3,971 3,778 6,161
30 3,372 3,391 5,304 6,160 7,814 8,356 9,091 9,006 8,834 8,284 7,812 7,583 7,010 6,130 6,134 6,217 5,537 5,081 4,934 4,844 4,900 4,654 4,115 4,220 6,344
31 3,691 4,817 5,355 6,715 7,401 9,683 9,534 8,738 8,265 8,164 7,860 7,000 6,306 6,391 6,312 5,535 4,962 5,081 4,955 4,895 4,705 4,385 4,359 6,309
32 3,717 4,837 5,469 6,718 7,289 9,665 9,455 8,608 8,074 8,118 7,537 7,085 6,473 6,434 6,439 5,317 4,980 5,016 4,931 4,777 4,921 4,571 4,284 6,406
33 3,565 4,978 5,512 6,602 7,193 9,603 9,247 8,361 7,975 7,812 7,522 7,113 6,433 6,539 6,273 5,350 4,856 5,005 4,945 4,959 5,036 4,536 4,268 6,247
34 3,639 5,028 5,348 6,563 7,096 9,391 9,008 8,310 7,632 7,877 7,663 7,042 6,506 6,386 6,253 5,324 4,842 5,041 5,109 5,093 5,000 4,526 4,403 6,221
35 3,733 4,977 5,286 6,452 6,906 9,133 8,878 7,998 7,633 7,930 7,667 7,158 6,374 6,419 6,128 5,218 4,860 5,171 5,221 5,029 4,994 4,618 4,451 6,184
36 3,530 4,844 5,134 6,364 6,514 9,059 8,523 7,964 7,779 7,967 7,753 6,962 6,469 6,424 6,053 5,363 4,981 5,305 5,126 5,086 5,142 4,613 4,529 6,152
37 3,430 4,789 5,123 5,994 6,486 8,675 8,491 8,047 7,829 8,002 7,575 7,062 6,470 6,309 6,151 5,364 5,121 5,174 5,202 5,292 5,104 4,758 4,719 6,138
38 3,157 4,527 4,676 5,914 6,107 8,627 8,547 8,029 7,852 7,819 7,692 7,087 6,246 6,398 6,159 5,507 5,091 5,182 5,403 5,236 5,209 4,925 4,744 6,093
39 2,860 4,204 4,648 5,520 6,140 8,808 8,590 8,059 7,661 7,781 7,680 6,831 6,334 6,322 6,341 5,457 5,132 5,406 5,404 5,381 5,351 4,901 4,559 6,060
40 2,766 4,181 4,218 5,653 6,405 8,824 8,648 7,897 7,709 7,754 7,499 7,027 6,281 6,463 6,304 5,385 5,399 5,342 5,571 5,398 5,333 4,811 4,517 6,060
41 2,817 3,836 4,310 5,822 6,445 8,801 8,456 7,879 7,621 7,613 7,688 6,926 6,434 6,415 6,200 5,603 5,383 5,533 5,595 5,591 5,277 4,700 4,558 6,065
42 2,384 3,848 4,464 5,824 6,437 8,567 8,387 7,698 7,373 7,784 7,572 7,050 6,295 6,347 6,377 5,566 5,607 5,632 5,750 5,468 5,202 4,747 4,306 6,030
43 2,424 3,941 4,412 5,820 6,235 8,514 8,218 7,450 7,545 7,725 7,756 6,925 6,200 6,576 6,352 5,763 5,703 5,739 5,593 5,272 5,289 4,653 4,288 6,017
44 2,279 3,822 4,425 5,603 6,197 8,349 8,052 7,731 7,519 7,929 7,601 6,751 6,482 6,545 6,518 5,941 5,783 5,578 5,457 5,412 5,224 4,562 4,353 6,005
45 2,329 3,949 4,301 5,586 5,983 8,185 8,202 7,646 7,610 7,778 7,439 7,035 6,509 6,676 6,762 6,058 5,664 5,509 5,644 5,283 5,093 4,538 4,280 6,003
46 2,385 3,780 4,222 5,332 5,854 8,310 8,140 7,745 7,544 7,724 7,669 6,988 6,610 6,864 6,769 5,897 5,594 5,664 5,554 5,235 5,028 4,540 3,511 5,955
47 2,264 3,613 4,064 5,224 5,989 8,272 8,224 7,796 7,399 7,942 7,686 7,122 6,774 6,952 6,660 5,897 5,698 5,508 5,475 5,137 5,085 3,904 3,143 5,906
48 2,177 3,447 3,973 5,343 5,845 8,352 8,272 7,618 7,621 7,915 7,757 7,375 6,784 6,748 6,691 5,927 5,508 5,417 5,363 5,110 4,293 3,409 3,198 5,832
49 2,111 3,362 4,016 5,267 5,983 8,388 8,033 7,743 7,628 7,915 7,958 7,371 6,779 6,763 6,738 5,770 5,521 5,374 5,409 4,348 4,022 3,488 3,173 5,789
50 1,947 3,317 3,898 5,331 5,930 8,175 8,286 7,771 7,606 8,169 8,015 7,370 6,764 6,749 6,637 5,712 5,416 5,357 4,647 4,047 4,067 3,427 2,931 5,720
Total general1,379 2,764 4,991 5,859 6,664 6,816 7,325 7,437 7,747 7,336 7,198 7,065 6,500 6,362 6,336 6,197 5,567 4,908 4,856 4,762 4,849 4,303 3,886 3,714 5,649
171
Figura 60 valores máximos y promedio del resultado
Realizado la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un
marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 61 Valores máximos y promedio del resultado
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 7 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Resultado Promedio en Pips Resultado Máximo en Pips
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50
Resultado Máximo en Pips Resultado Promedio en Pips
172
Figura 62 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con
un marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 63 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 7 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
2
4
6
8
10
12
14
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
7
8
9
10
11
12
13
14
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
173
Tabla 11:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 219 664 665 661 192 238 241 255 243 255 254 279 913 902 892 904 911 915 909 897 900 907 896 896 915
3 666 664 661 661 246 238 244 243 256 255 274 279 905 892 904 912 909 909 899 900 900 907 896 888 912
4 666 664 661 661 238 244 243 255 255 278 913 283 892 895 912 901 909 899 902 900 909 896 888 890 913
5 666 660 661 658 248 244 249 261 278 907 905 283 895 912 901 901 900 900 902 909 898 888 890 890 912
6 662 660 658 649 244 249 243 271 278 278 895 895 912 901 901 901 900 900 900 898 890 890 887 890 912
7 662 657 649 660 252 244 285 307 278 895 895 912 901 901 901 901 900 900 900 890 892 887 889 890 912
8 659 648 660 660 261 302 307 314 312 895 912 901 901 901 901 901 900 900 892 892 892 889 891 890 912
9 648 659 660 261 304 307 314 314 312 917 901 901 901 901 901 901 900 900 892 891 892 891 891 895 917
10 779 780 257 302 307 314 312 314 917 906 901 901 901 901 901 901 900 900 892 891 892 888 895 895 917
11 780 261 302 307 314 312 311 314 906 901 901 901 901 901 901 900 900 900 892 891 892 897 895 895 906
12 261 252 307 314 312 311 313 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 892 891 897 897 895 897 901
13 252 249 307 309 311 313 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 892 891 897 897 897 897 901
14 248 255 301 308 314 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 892 892 897 897 897 895 901
15 248 288 301 314 299 299 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 897 892 891 897 897 895 895 901
16 291 288 307 299 296 299 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 890 891 897 895 890 895 901
17 291 288 295 296 296 299 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 890 890 895 890 900 895 901
18 291 288 288 296 296 299 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 890 890 890 902 900 895 902
19 291 288 288 296 296 301 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 896 888 890 902 902 900 895 902
20 291 288 288 296 297 303 897 900 900 900 900 900 898 898 896 896 896 896 888 891 902 902 900 895 902
21 781 779 900 894 299 303 900 897 900 900 900 898 898 896 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
22 781 779 900 894 299 334 897 898 900 900 898 898 896 896 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
23 781 779 900 894 299 334 898 893 900 898 898 896 896 896 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
24 781 779 900 894 299 334 893 896 898 898 896 896 896 896 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
25 781 779 900 894 299 334 896 896 898 896 896 896 896 896 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
26 781 779 900 894 299 334 895 896 896 896 896 896 896 900 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
27 781 779 900 894 299 319 895 896 896 896 896 896 900 900 896 896 896 896 895 891 902 902 900 895 902
28 781 779 900 894 300 319 895 896 896 896 896 900 900 900 896 896 896 896 895 891 902 902 900 893 902
29 781 779 900 894 300 335 895 895 896 896 900 900 900 900 896 896 896 896 895 891 902 902 900 900 902
30 779 774 786 294 338 895 893 888 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 892 902
31 779 774 786 294 338 893 888 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 899 892 902
32 779 774 786 294 338 888 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 901 899 892 902
33 779 774 786 294 338 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 901 901 899 892 901
34 779 774 786 294 338 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 890 901 901 899 892 901
35 779 774 786 294 339 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 894 890 901 901 899 892 901
36 779 774 786 295 330 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 892 894 890 901 901 899 892 901
37 779 774 786 294 319 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 886 892 894 890 901 901 899 889 901
38 779 774 786 294 319 900 900 900 900 900 900 900 900 892 893 886 892 894 890 901 901 896 889 901
39 779 774 786 294 319 900 900 900 900 900 900 900 900 891 893 886 892 894 890 901 898 896 886 901
40 779 774 786 294 319 900 900 900 900 900 900 900 899 891 893 886 892 894 890 898 898 893 886 900
41 779 774 786 294 319 900 900 900 900 900 900 899 899 891 893 886 892 894 887 898 895 893 886 900
42 779 774 786 294 319 900 900 900 900 900 899 899 899 891 893 886 892 891 887 895 895 893 886 900
43 779 774 786 294 319 900 900 900 900 899 899 899 899 891 893 886 889 891 884 895 895 893 884 900
44 781 779 774 786 294 319 900 900 900 899 899 899 899 899 891 893 883 889 888 884 895 895 891 884 900
45 781 779 774 786 294 319 900 900 899 899 899 899 899 899 891 890 883 886 888 884 895 893 891 885 900
46 781 779 774 786 294 319 900 899 899 899 899 899 899 899 888 890 880 886 888 884 893 893 892 395 900
47 781 779 774 786 294 348 899 899 899 899 899 899 899 896 888 887 880 886 888 882 893 894 376 395 899
48 781 779 774 786 304 348 899 899 899 899 899 899 896 896 885 887 880 886 886 882 894 405 376 395 899
49 781 779 774 786 304 348 899 899 899 899 899 896 896 893 885 887 880 884 886 883 290 405 376 395 899
50 781 779 774 786 304 348 899 899 899 899 896 896 893 893 885 887 878 884 887 290 281 405 376 395 899
Total 781 780 900 894 314 348 901 901 917 917 913 912 913 912 912 912 911 915 909 909 909 907 900 900 917
174
Tabla 12:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoColumn Labels
Etiquetas de fila 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 (2,456) (2,940) (3,358) (2,826) (1,739) (1,286) 79 1,263 2,133 3,011 3,482 3,099 3,506 3,986 4,544 4,545 3,254 3,223 3,092 3,358 3,037 3,321 2,492 2,408 1,635
3 (3,371) (3,396) (2,716) (1,661) (449) 246 2,328 2,787 3,298 4,126 4,204 4,356 4,216 4,724 4,930 4,935 4,139 3,499 3,688 3,529 3,773 3,656 2,743 2,747 2,347
4 (3,828) (3,159) (2,049) (706) 632 1,844 3,610 3,690 4,875 5,070 5,678 5,183 5,246 5,484 5,487 5,412 4,524 4,009 3,956 4,015 4,488 3,840 3,183 2,970 3,061
5 (3,857) (3,217) (1,389) 27 2,029 2,999 4,126 4,753 5,354 6,405 6,245 6,113 5,310 5,697 5,736 5,663 4,806 4,230 4,231 4,767 4,635 3,998 3,355 3,319 3,556
6 (3,986) (2,978) (375) 1,129 3,546 3,321 5,139 5,188 6,325 6,085 6,994 6,453 5,697 6,077 5,876 5,900 5,021 4,529 4,863 4,934 4,939 4,123 3,764 3,170 3,989
7 (4,213) (2,450) 825 2,572 4,410 4,343 5,671 6,371 6,559 7,194 6,924 6,840 5,858 5,997 6,294 6,032 5,365 4,946 5,037 5,087 5,011 4,324 3,732 3,551 4,428
8 (3,895) (1,696) 1,976 3,441 4,919 4,990 6,649 6,707 7,312 7,350 7,309 6,910 5,960 6,382 6,488 6,220 5,782 5,163 5,135 5,116 5,245 4,278 3,924 3,696 4,807
9 (1,381) 1,203 4,213 4,496 6,104 5,994 6,947 7,402 7,261 7,570 7,536 7,002 6,206 6,645 6,549 6,793 5,948 5,079 5,322 5,419 5,136 4,368 4,148 3,917 5,411
10 1,414 3,298 5,255 5,977 6,929 6,604 7,755 7,394 7,917 7,775 7,790 7,141 6,537 6,714 7,169 6,926 5,806 5,241 5,444 5,233 5,118 4,449 4,362 4,132 5,932
11 3,234 4,893 6,971 6,743 7,419 7,283 7,853 7,397 8,288 7,849 8,004 7,326 6,534 7,304 7,306 6,693 6,026 5,308 5,320 5,155 5,229 4,585 4,493 4,207 6,309
12 4,926 6,104 7,488 7,053 7,897 7,543 7,970 7,656 8,362 8,086 8,229 7,465 7,135 7,465 7,000 6,802 6,021 5,310 5,163 5,316 5,212 4,552 4,423 4,194 6,557
13 6,048 5,894 7,490 7,430 8,183 7,656 8,028 8,474 8,383 8,098 7,984 7,813 7,419 7,230 7,005 6,766 6,006 5,248 5,331 5,347 5,270 4,668 4,294 4,048 6,671
14 5,710 5,770 7,906 7,485 8,234 7,579 8,701 8,385 8,509 8,006 8,388 8,006 7,230 7,217 6,990 6,684 5,900 5,341 5,310 5,239 5,451 4,594 4,145 3,947 6,697
15 5,223 5,889 7,994 7,539 8,106 8,301 8,568 8,477 8,440 8,431 8,596 7,914 7,284 7,035 6,877 6,589 5,835 5,348 5,131 5,424 5,435 4,283 4,105 3,908 6,697
16 5,192 6,104 7,797 7,444 8,631 8,329 8,709 8,319 8,861 8,772 8,482 8,050 7,062 7,018 6,885 6,513 5,834 5,281 5,394 5,435 5,143 4,280 4,020 4,063 6,734
17 5,242 5,902 7,701 7,757 8,741 8,457 8,503 8,689 9,104 8,585 8,416 7,783 6,938 6,936 6,919 6,588 5,721 5,412 5,474 5,367 5,135 4,228 4,134 3,938 6,736
18 5,098 5,796 7,606 7,875 8,785 8,317 8,977 8,987 8,955 8,605 8,232 7,678 6,905 7,034 7,000 6,335 5,985 5,518 5,437 5,381 4,998 4,222 3,959 3,749 6,727
19 5,033 5,932 7,719 8,141 8,675 8,801 9,279 8,948 8,994 8,448 8,120 7,629 7,090 7,074 6,878 6,683 6,061 5,480 5,491 5,369 4,891 4,050 3,771 3,700 6,761
20 4,768 5,719 7,767 7,896 9,005 8,987 9,195 8,971 8,892 8,328 8,016 7,787 7,074 6,979 6,986 6,746 6,066 5,468 5,372 5,178 4,669 3,852 3,712 3,503 6,706
21 5,246 6,375 7,983 8,348 9,100 8,827 9,209 8,909 8,734 8,258 8,169 7,664 6,980 7,103 7,106 6,788 6,044 5,461 5,172 5,018 4,471 3,818 3,491 3,691 6,748
22 5,562 6,412 8,665 8,403 8,968 8,777 9,152 8,777 8,584 8,311 8,123 7,571 7,136 7,093 7,062 6,677 5,860 5,193 5,056 4,854 4,525 3,650 3,692 3,837 6,747
23 5,281 6,720 8,580 8,351 8,908 8,699 9,014 8,578 8,574 8,260 8,037 7,745 7,167 7,012 7,000 6,452 5,645 5,059 4,884 4,872 4,274 3,720 3,779 3,973 6,691
24 5,617 6,787 8,444 8,204 8,829 8,558 8,827 8,624 8,490 8,221 8,166 7,741 6,968 6,898 6,881 6,290 5,490 4,930 4,903 4,560 4,382 3,880 3,980 3,937 6,650
25 5,421 6,524 8,189 8,058 8,644 8,461 8,696 8,574 8,392 8,336 8,258 7,590 6,898 6,915 6,732 6,241 5,420 4,885 4,523 4,542 4,500 4,071 3,988 3,882 6,572
26 5,238 6,321 8,190 7,945 8,512 8,367 8,689 8,523 8,604 8,426 8,042 7,499 6,940 6,728 6,481 6,172 5,386 4,574 4,533 4,646 4,624 4,079 3,835 4,079 6,518
27 5,076 6,256 8,144 7,841 8,480 8,416 8,669 8,624 8,668 8,237 7,960 7,494 6,711 6,507 6,384 6,072 5,029 4,523 4,676 4,690 4,641 3,971 3,915 4,095 6,462
28 4,947 6,170 7,970 7,831 8,462 8,354 8,735 8,693 8,469 8,208 7,981 7,275 6,483 6,430 6,276 5,787 5,019 4,682 4,733 4,749 4,498 4,078 3,993 4,082 6,413
29 4,893 6,018 7,938 7,812 8,440 8,388 8,938 8,497 8,450 8,205 7,839 7,065 6,422 6,350 6,005 5,793 5,170 4,756 4,841 4,500 4,563 4,095 4,009 3,897 6,370
30 4,264 5,624 5,872 7,258 9,121 9,653 9,412 8,785 8,637 8,750 7,820 7,275 6,455 6,476 6,408 5,358 5,172 5,097 5,017 4,865 4,361 4,154 4,174 6,691
31 4,298 5,387 5,822 7,317 9,059 9,625 9,367 8,637 8,423 8,524 7,798 6,973 6,566 6,658 6,397 5,479 4,987 5,071 4,938 4,882 4,357 4,377 4,313 6,490
32 4,326 5,408 6,006 7,322 9,051 9,611 9,377 8,545 8,243 8,504 7,485 7,043 6,753 6,724 6,510 5,220 5,022 5,060 4,939 4,736 4,560 4,589 4,264 6,491
33 4,140 5,569 6,049 7,273 8,955 9,506 9,178 8,288 8,178 8,160 7,506 7,102 6,727 6,809 6,285 5,240 4,901 5,012 4,963 4,920 4,663 4,557 4,192 7,270
34 4,223 5,639 5,918 7,219 8,862 9,280 8,940 8,234 7,845 8,164 7,624 7,030 6,817 6,685 6,331 5,187 4,908 5,045 5,109 5,047 4,628 4,542 4,345 6,418
35 4,371 5,563 5,823 7,108 8,694 9,070 8,809 7,871 7,855 8,216 7,625 7,112 6,666 6,678 6,276 5,106 4,896 5,172 5,205 4,963 4,610 4,672 4,397 6,381
36 4,171 5,548 5,704 7,018 8,348 9,006 8,418 7,901 8,019 8,273 7,787 6,936 6,746 6,669 6,175 5,263 5,041 5,296 5,099 5,039 4,750 4,660 4,486 6,363
37 4,131 5,477 5,619 6,609 8,324 8,663 8,430 8,035 8,092 8,354 7,567 7,046 6,737 6,568 6,276 5,302 5,168 5,134 5,156 5,210 4,713 4,784 4,666 6,350
38 3,912 5,216 5,213 6,544 7,954 8,646 8,491 8,016 8,141 8,216 7,687 7,069 6,540 6,671 6,254 5,451 5,145 5,182 5,381 5,183 4,860 4,964 4,693 6,323
39 3,629 4,810 5,208 6,152 7,977 8,772 8,538 8,016 7,932 8,183 7,684 6,828 6,651 6,588 6,453 5,372 5,179 5,395 5,350 5,313 4,980 4,931 4,487 6,279
40 3,499 4,814 4,806 6,288 8,216 8,812 8,672 7,868 7,915 8,064 7,452 6,975 6,589 6,723 6,425 5,310 5,419 5,367 5,526 5,356 4,961 4,806 4,451 6,274
41 3,542 4,419 4,875 6,424 8,257 8,782 8,407 7,848 7,837 7,942 7,668 6,946 6,725 6,654 6,284 5,519 5,402 5,558 5,582 5,507 4,895 4,685 4,500 6,272
42 3,061 4,468 5,040 6,397 8,264 8,580 8,340 7,690 7,609 8,101 7,558 7,069 6,600 6,568 6,471 5,490 5,617 5,650 5,756 5,434 4,836 4,750 4,251 6,244
43 3,048 4,512 4,978 6,420 8,031 8,522 8,143 7,425 7,797 8,000 7,704 6,920 6,492 6,808 6,446 5,691 5,707 5,754 5,595 5,253 4,894 4,655 4,207 6,217
44 2,508 2,936 4,467 5,015 6,232 7,881 8,337 7,936 7,655 7,773 8,205 7,548 6,752 6,772 6,790 6,602 5,865 5,801 5,594 5,450 5,351 4,839 4,558 4,272 6,048
45 2,399 2,895 4,569 4,806 6,202 7,758 8,171 8,123 7,599 7,852 8,055 7,369 7,017 6,790 6,929 6,821 5,936 5,676 5,502 5,640 5,244 4,707 4,540 4,196 6,033
46 2,498 3,020 4,456 4,805 5,929 7,636 8,315 8,061 7,705 7,790 8,007 7,658 7,021 6,942 7,145 6,865 5,797 5,621 5,646 5,543 5,175 4,665 4,532 3,432 6,011
47 2,531 2,929 4,325 4,610 5,835 7,763 8,277 8,170 7,748 7,645 8,255 7,662 7,151 7,121 7,196 6,744 5,777 5,731 5,513 5,472 5,113 4,708 3,875 3,111 5,969
48 2,436 2,812 4,194 4,563 5,943 7,675 8,350 8,194 7,573 7,873 8,192 7,707 7,328 7,179 7,010 6,738 5,818 5,533 5,403 5,383 5,056 3,967 3,404 3,171 5,896
49 2,345 2,646 4,109 4,609 5,832 7,780 8,385 7,945 7,689 7,867 8,184 7,903 7,359 7,099 7,020 6,742 5,655 5,557 5,376 5,408 4,288 3,633 3,482 3,152 5,836
50 2,168 2,539 4,116 4,504 5,934 7,784 8,158 8,205 7,719 7,868 8,436 7,946 7,332 7,097 7,014 6,594 5,632 5,462 5,386 4,615 4,003 3,694 3,416 2,858 5,770
Total 2,571 3,576 5,398 5,680 6,707 6,859 7,580 7,540 7,701 7,687 7,619 7,142 6,528 6,594 6,558 6,279 5,473 4,964 4,959 4,940 4,792 4,161 3,902 3,775 5,811
175
Figura 64 valores máximos y promedio del resultado
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un
marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 65 Valores máximos y promedio del resultado.
Elaborado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 8 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Resultado Promedio en Pips Resultado Máximo en Pips
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Resultado Máximo en Pips Resultado Promedio en Pips
176
Figura 66 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades
Elaborado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con
un marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 67 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Elaborado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 8 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
0
2
4
6
8
10
12
14
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
7
8
9
10
11
12
13
14
4500
5500
6500
7500
8500
9500
10500
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
177
Tabla 13:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 217 664 665 194 192 238 241 257 247 255 254 279 913 902 892 904 911 915 909 897 900 907 896 896 915
3 664 665 661 198 246 238 244 243 256 255 274 279 905 892 904 912 909 909 899 900 900 907 896 888 912
4 664 665 661 241 238 244 243 255 255 278 913 283 892 895 912 901 909 899 902 900 909 896 888 890 913
5 664 661 661 232 248 244 249 261 278 907 905 283 895 912 901 901 900 900 902 909 898 888 890 890 912
6 660 661 658 235 244 249 243 271 278 278 895 895 912 901 901 901 900 900 900 898 890 890 887 890 912
7 660 658 649 238 252 244 285 307 278 895 895 912 901 901 901 901 900 900 900 890 892 887 889 890 912
8 657 649 660 246 252 302 307 314 312 895 912 901 901 901 901 901 900 900 892 892 892 889 891 890 912
9 648 660 660 261 302 307 314 312 311 917 901 901 901 901 901 901 900 892 894 891 892 891 891 895 917
10 779 780 260 302 307 314 312 311 917 906 901 901 901 901 901 901 900 892 894 891 892 888 895 895 917
11 780 257 302 307 314 312 311 313 906 901 901 901 901 901 901 900 900 892 894 891 892 897 895 895 906
12 261 249 307 314 312 311 313 302 901 901 901 901 901 901 900 900 900 892 894 891 897 897 895 897 901
13 252 249 314 309 311 314 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 892 894 891 897 897 897 897 901
14 248 255 309 308 314 302 901 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 892 892 892 897 897 897 895 901
15 248 288 308 314 302 299 901 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 890 892 891 897 897 895 895 901
16 261 288 314 299 298 299 901 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 890 890 891 897 895 890 895 901
17 261 288 299 296 298 299 901 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 888 890 890 895 890 900 895 901
18 261 288 296 296 298 299 901 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 890 890 890 890 902 900 895 902
19 261 288 296 296 298 301 901 897 900 900 900 900 900 898 898 893 896 889 890 890 902 902 900 895 902
20 261 288 296 296 300 303 897 900 897 900 900 900 898 898 896 896 896 888 890 891 902 902 900 895 902
21 261 288 296 297 302 303 900 897 898 900 900 898 898 896 896 896 896 888 895 891 902 902 900 895 902
22 779 897 780 300 302 334 897 898 898 900 898 898 896 896 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
23 779 897 780 300 302 334 898 893 898 898 898 896 896 896 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
24 779 897 780 300 302 334 893 896 898 898 896 896 896 896 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
25 779 897 780 300 302 334 896 896 898 896 896 896 896 896 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
26 779 897 780 300 302 334 896 896 896 896 896 896 896 900 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
27 779 897 780 300 302 319 896 896 896 896 896 896 900 900 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
28 779 897 780 300 300 319 896 896 895 896 896 900 900 900 896 896 896 893 895 891 902 902 900 895 902
29 779 897 780 300 300 335 896 895 895 896 900 900 900 900 896 896 896 893 895 891 902 902 900 900 902
30 779 775 282 303 338 895 893 888 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 892 902
31 779 775 290 306 338 893 888 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 899 892 902
32 779 775 294 306 338 888 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 901 899 892 902
33 779 775 294 306 338 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 901 901 899 892 901
34 779 775 294 306 338 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 890 901 901 899 892 901
35 779 775 294 306 339 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 894 890 901 901 899 892 901
36 779 775 294 307 330 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 887 892 894 890 901 901 899 892 901
37 779 775 295 298 319 900 900 900 900 900 900 900 900 892 894 886 892 894 890 901 901 899 889 901
38 779 775 285 290 319 900 900 900 900 900 900 900 900 892 893 886 892 894 890 901 901
Total 780 897 780 314 314 339 901 901 917 917 913 912 913 912 912 912 911 915 909 909 909 907 900 900 917
178
Tabla 14:
Mapa de calor del comportamiento del promedio
Nota: Valores medidos en pips para el Tenkan sen con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a
15 periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los
valores más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los
promedios que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En
la primera columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la
variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting
(2014).
Promedio de ResultadoColumn Labels
Etiquetas de fila 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 2 Total
2 (1,420) (2,686) (2,226) (1,135) (977) 95 1,422 2,399 3,200 3,648 2,888 3,565 4,155 4,548 4,459 3,404 3,273 3,172 3,212 2,998 3,264 2,542 2,650 (220) 1,926
3 (1,699) (2,188) (1,021) 104 466 2,305 2,878 3,468 4,384 4,293 4,142 4,313 4,903 4,994 4,834 4,261 3,564 3,768 3,428 3,711 3,579 2,815 2,995 (1,012) 2,637
4 (1,497) (1,334) 74 1,224 2,158 3,666 3,748 5,017 5,324 5,774 4,978 5,294 5,663 5,564 5,336 4,627 4,067 4,084 3,904 4,398 3,795 3,290 3,266 (1,358) 3,377
5 (1,517) (567) 866 2,599 3,311 4,138 4,903 5,509 6,605 6,391 5,986 5,402 5,906 5,832 5,562 4,916 4,277 4,344 4,662 4,513 3,956 3,441 3,504 (1,577) 3,873
6 (1,227) 478 1,965 4,099 3,665 5,150 5,342 6,586 6,293 7,116 6,294 5,753 6,234 5,903 5,783 5,132 4,591 5,012 4,873 4,838 4,088 3,889 3,451 (1,541) 4,324
7 (668) 1,593 3,476 5,082 4,715 5,633 6,548 6,818 7,397 7,032 6,707 5,936 6,148 6,325 5,934 5,507 4,987 5,186 5,022 4,908 4,294 3,843 3,814 (1,738) 4,771
8 37 2,751 4,336 5,582 5,306 6,608 6,832 7,568 7,539 7,415 6,795 6,068 6,584 6,550 6,142 5,915 5,221 5,234 5,043 5,114 4,216 4,034 3,971 (1,410) 5,144
9 1,016 3,735 4,738 6,085 6,117 6,818 7,337 7,267 7,614 7,556 6,879 6,209 6,699 6,506 6,626 5,984 5,057 5,345 5,279 5,000 4,265 4,233 4,133 (1,337) 5,382
10 3,287 5,028 6,038 6,923 6,645 7,619 7,296 7,944 7,824 7,752 6,905 6,563 6,789 7,164 6,769 5,877 5,219 5,527 5,101 4,982 4,356 4,476 4,345 1,662 5,920
11 5,015 6,736 6,929 7,456 7,348 7,792 7,323 8,290 7,923 7,944 7,138 6,547 7,378 7,341 6,545 6,014 5,282 5,397 5,062 5,122 4,530 4,581 4,425 3,761 6,328
12 6,452 7,429 7,384 7,957 7,658 7,896 7,623 8,373 8,164 8,187 7,238 7,153 7,564 6,999 6,657 6,058 5,259 5,254 5,207 5,107 4,485 4,524 4,425 5,478 6,605
13 6,479 7,602 7,858 8,367 7,838 7,899 8,416 8,460 8,255 8,048 7,685 7,470 7,358 7,052 6,646 6,060 5,189 5,397 5,176 5,175 4,630 4,422 4,261 6,694 6,768
14 6,392 8,059 7,997 8,457 7,822 8,757 8,397 8,563 8,065 8,381 7,833 7,237 7,368 7,015 6,584 5,975 5,275 5,427 5,109 5,354 4,551 4,266 4,196 6,478 6,815
15 6,630 8,151 8,042 8,356 8,572 8,648 8,481 8,467 8,471 8,590 7,725 7,308 7,201 6,890 6,503 5,894 5,306 5,255 5,327 5,365 4,235 4,212 4,147 6,080 6,827
16 6,815 8,071 8,002 8,886 8,573 8,797 8,358 8,877 8,840 8,429 7,859 7,066 7,135 6,880 6,441 5,912 5,241 5,516 5,339 5,062 4,229 4,138 4,300 5,968 6,864
17 6,605 7,890 8,309 8,966 8,705 8,619 8,736 9,159 8,692 8,413 7,636 6,959 7,060 6,921 6,508 5,818 5,391 5,586 5,244 4,994 4,143 4,211 4,182 6,137 6,870
18 6,542 8,069 8,462 9,057 8,554 9,007 9,010 9,010 8,674 8,213 7,497 6,877 7,137 7,001 6,267 6,068 5,476 5,540 5,297 4,926 4,172 4,040 3,996 6,023 6,872
19 6,708 8,201 8,687 8,899 9,035 9,329 8,969 9,055 8,496 8,145 7,486 7,099 7,177 6,874 6,604 6,127 5,421 5,577 5,259 4,808 3,989 3,864 3,974 6,009 6,908
20 6,517 8,315 8,486 9,254 9,223 9,223 8,979 8,929 8,390 8,001 7,658 7,131 7,078 6,979 6,641 6,092 5,439 5,444 5,060 4,555 3,801 3,809 3,769 5,723 6,854
21 6,724 8,165 8,753 9,403 9,063 9,249 8,899 8,797 8,292 8,176 7,467 7,006 7,195 7,100 6,686 6,079 5,396 5,222 4,888 4,364 3,774 3,579 3,940 5,613 6,826
22 6,930 8,731 8,824 9,293 8,970 9,195 8,803 8,686 8,397 8,115 7,345 7,149 7,252 7,104 6,604 5,926 5,174 5,139 4,726 4,419 3,569 3,778 4,105 6,353 6,858
23 7,271 8,664 8,680 9,227 8,954 9,065 8,651 8,675 8,356 8,063 7,563 7,173 7,149 6,993 6,367 5,695 5,025 4,962 4,747 4,181 3,664 3,854 4,229 6,105 6,805
24 7,308 8,553 8,567 9,150 8,795 8,816 8,632 8,553 8,279 8,193 7,552 7,005 7,052 6,882 6,202 5,546 4,921 4,998 4,443 4,258 3,837 4,063 4,216 6,434 6,761
25 7,061 8,312 8,459 8,955 8,740 8,772 8,581 8,457 8,392 8,253 7,374 6,901 7,055 6,726 6,109 5,443 4,851 4,618 4,453 4,373 4,012 4,055 4,143 6,273 6,682
26 6,830 8,234 8,304 8,828 8,611 8,708 8,527 8,644 8,521 8,061 7,307 6,958 6,876 6,498 6,059 5,426 4,544 4,628 4,547 4,495 4,044 3,916 4,325 6,187 6,628
27 6,851 8,185 8,189 8,792 8,650 8,688 8,658 8,720 8,332 7,984 7,314 6,734 6,645 6,387 5,979 5,083 4,498 4,773 4,598 4,511 3,891 4,008 4,349 5,893 6,571
28 6,753 8,006 8,188 8,810 8,597 8,809 8,716 8,505 8,303 7,989 7,108 6,525 6,583 6,290 5,704 5,104 4,653 4,812 4,657 4,361 3,986 4,083 4,326 5,826 6,529
29 6,578 7,992 8,186 8,806 8,616 8,990 8,498 8,509 8,314 7,846 6,911 6,474 6,509 5,997 5,698 5,236 4,734 4,929 4,435 4,451 4,036 4,131 4,165 5,718 6,490
30 4,547 6,122 6,838 9,447 9,324 9,616 9,309 8,953 8,769 8,759 7,763 7,309 6,799 6,420 6,311 5,489 5,338 5,227 5,034 4,726 4,277 4,245 4,396 6,902
31 4,611 5,979 6,824 9,500 9,248 9,532 9,289 8,823 8,579 8,561 7,698 6,992 6,842 6,588 6,289 5,578 5,085 5,171 4,915 4,724 4,225 4,456 4,590 6,700
32 4,682 5,991 6,923 9,411 9,228 9,458 9,250 8,698 8,406 8,534 7,405 7,043 7,032 6,655 6,379 5,344 5,118 5,153 4,923 4,598 4,428 4,632 4,529 6,688
33 4,409 6,140 6,886 9,480 9,177 9,453 9,131 8,448 8,345 8,218 7,449 7,116 7,044 6,782 6,180 5,394 5,042 5,140 4,957 4,766 4,533 4,591 4,472 7,464
34 4,526 6,183 6,897 9,480 9,098 9,317 8,891 8,406 8,002 8,245 7,583 7,031 7,122 6,690 6,229 5,347 5,003 5,187 5,129 4,898 4,505 4,568 4,617 6,650
35 4,632 6,113 6,918 9,448 8,909 9,089 8,772 8,058 7,975 8,290 7,559 7,186 7,022 6,733 6,144 5,261 5,011 5,308 5,203 4,821 4,513 4,712 4,672 6,624
36 4,480 6,028 6,766 9,323 8,590 9,038 8,338 8,091 8,137 8,363 7,723 7,002 7,029 6,747 6,074 5,379 5,147 5,400 5,087 4,882 4,638 4,725 4,761 6,598
37 4,508 6,028 6,674 8,991 8,541 8,637 8,374 8,173 8,175 8,482 7,522 7,073 7,005 6,639 6,159 5,457 5,283 5,272 5,137 5,034 4,601 4,862 4,945 6,590
38 4,323 5,786 6,197 8,914 8,171 8,627 8,493 8,194 8,255 8,290 7,643 7,135 6,814 6,730 6,145 5,582 5,202 5,278 5,286 5,011 6,804
Total 4,392 5,737 6,261 7,169 7,021 7,528 7,521 7,795 7,797 7,615 6,938 6,526 6,722 6,553 6,155 5,536 4,916 5,017 4,804 4,664 4,069 3,962 4,015 3,722 5,951
179
Figura 68 valores máximos y promedio del resultado
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un
marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 69 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Resultado Máximo en Pips Resultado Promedio Pips
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Resultado Máximo en Pips Resultado Promedio en Pips
180
Figura 70 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 71 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
0
2
4
6
8
10
12
14
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
7
8
9
10
11
12
13
14
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
181
Tabla 15:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 20
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 206 201 194 194 192 238 241 257 247 255 254 279 913 902 892 904 911 915 909 897 900 907 896 896 915
3 664 665 194 198 246 238 257 247 256 255 274 279 905 892 904 912 909 909 899 900 900 907 896 888 912
4 664 665 198 241 238 244 243 255 255 278 913 283 892 895 912 901 909 899 902 900 909 896 888 890 913
5 664 661 234 232 248 244 249 261 278 907 905 283 895 912 901 901 900 900 902 909 898 888 890 890 912
6 660 661 225 238 244 249 256 271 278 278 895 895 912 901 901 901 900 900 900 898 890 890 887 890 912
7 660 658 225 238 249 244 285 307 278 895 895 912 901 901 901 901 900 900 900 890 892 887 889 890 912
8 657 649 226 249 248 302 307 314 312 895 912 901 901 901 901 901 900 900 892 892 892 889 891 890 912
9 648 660 246 251 302 307 314 312 311 917 901 901 901 901 901 901 900 892 894 891 892 891 891 895 917
10 779 780 260 302 307 314 312 311 917 906 901 901 901 901 901 901 892 894 894 891 892 888 895 895 917
11 780 256 302 307 314 312 311 313 917 901 901 901 901 901 901 900 892 894 894 891 892 897 895 895 917
12 261 249 307 314 312 311 313 302 912 901 901 901 901 901 900 900 892 894 894 891 897 897 895 897 912
13 252 249 314 309 311 314 302 901 912 901 901 901 901 900 900 900 892 894 894 891 897 897 898 897 912
14 248 261 309 311 314 302 901 901 912 901 901 901 897 900 900 900 892 894 891 892 897 897 897 895 912
15 248 282 308 314 302 901 901 901 912 901 901 897 900 900 900 900 892 892 892 891 897 897 895 895 912
16 261 282 314 299 298 901 901 901 912 901 897 900 900 900 900 900 890 892 890 891 897 895 895 895 912
17 261 282 299 296 298 901 901 901 912 897 900 900 900 900 900 898 890 888 890 890 895 890 900 895 912
18 261 282 296 296 298 901 901 901 908 900 900 900 900 900 898 898 890 890 890 890 890 902 900 895 908
19 261 282 296 296 298 901 901 897 911 900 900 900 900 898 898 893 890 890 890 890 902 902 900 895 911
20 261 282 296 296 300 901 897 900 911 900 900 900 898 898 896 896 889 890 890 891 902 902 900 895 911
21 261 282 296 297 302 897 900 897 911 900 900 898 898 896 896 896 888 890 895 891 902 902 900 895 911
22 261 282 297 300 302 900 897 898 911 900 898 898 896 896 896 896 888 893 895 891 902 902 900 895 911
23 779 780 300 300 302 897 898 893 911 898 898 896 896 896 896 896 888 893 895 891 902 902 900 895 911
24 779 780 300 300 302 898 893 896 908 898 896 896 896 896 896 896 888 893 895 891 902 902 900 895 908
25 780 290 299 302 893 896 895 895 895 895 895 893 888 892 894 887 893 895 891 902 902 900 893 902
26 780 290 299 302 895 895 895 895 895 895 893 888 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 893 902
27 780 290 299 302 895 895 893 888 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 893 902
28 780 290 299 780
29 780 290 283 296 895 895 895 893 888 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 893 902
30 787 892 895 893 895 895 893 888 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 891 902 902 900 892 902
31 787 892 895 893 893 893 888 900 904 893 891 889 898 904
32 787 892 895 893 893 888 900 904 900 900 900 900 901 892 894 887 893 895 891 902 901 899 892 904
33 787 892 895 893 893 900 904 900 900 900 900 900 900 892 904
34 787 892 895 893 900 904 900 904 900 900 900 900 900 892 894 887 893 895 890 901 901 899 892 904
35 787 892 895 893 900 900 904 900 900 900 900 900 900 892 894 887 893 894 890 901 901 899 892 904
36 787 892 895 893 900 904 900 903 900 900 900 900 900 892 894 887 892 894 890 901 901 899 892 904
37 787 892 895 893 900 903 903 900 900 900 900 900 900 892 894 886 892 894 890 901 901 899 889 903
38 787 892 895 893 900 903 900 900 900 900 900 900 900 892 893 886 892 894 890 901 901 903
39 787 892 895 893 893 893 893 893 885 887 880 886 888 895
40 787 892 895 893 893 893 893 893 885 887 880 886 888 895
41 787 892 895 893 893 893 893 893 885 887 880 886 888 895
42 787 892 895 893 893 893 893 893 885 887 880 895
Total 780 787 892 895 893 901 904 904 917 917 913 912 913 912 912 912 911 915 909 909 909 907 900 897 917
182
Tabla 16:
Mapa de Calor del comportamiento del promedio medido.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 20
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 15 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 1.951 (483) ##### ##### (923) (974) 150 1.639 2.453 3.332 3.470 2.891 3.539 4.216 4.421 4.458 3.346 3.360 3.066 3.128 2.899 3.267 2.722 2.817 2.136
3 1.169 (427) ##### (343) 291 472 2.428 3.107 3.676 4.513 4.178 4.230 4.385 4.993 4.847 4.903 4.222 3.644 3.661 3.321 3.623 3.592 2.992 3.107 2.888
4 792 (217) (374) 704 1.381 2.139 3.757 3.972 5.315 5.389 5.645 5.038 5.361 5.750 5.457 5.401 4.612 4.176 4.032 3.811 4.293 3.794 3.460 3.354 3.627
5 563 (123) 494 1.575 2.841 3.402 4.197 5.120 5.801 6.699 6.272 6.011 5.472 5.960 5.779 5.635 4.906 4.353 4.290 4.546 4.413 4.001 3.645 3.677 4.147
6 475 231 1.502 2.702 4.325 3.715 5.272 5.582 6.730 6.468 7.045 6.351 5.867 6.339 5.869 5.821 5.136 4.646 4.953 4.713 4.737 4.128 4.070 3.515 4.591
7 395 872 2.669 4.145 5.287 4.719 5.775 6.761 6.967 7.549 6.924 6.751 5.984 6.228 6.265 5.970 5.531 5.087 5.155 4.914 4.845 4.350 4.064 3.909 5.047
8 796 1.601 3.904 5.059 5.810 5.326 6.747 7.066 7.702 7.670 7.335 6.844 6.104 6.682 6.509 6.198 5.913 5.306 5.189 4.935 5.037 4.267 4.230 4.064 5.429
9 947 2.588 4.810 5.482 6.305 6.096 6.912 7.560 7.508 7.698 7.483 6.946 6.297 6.814 6.473 6.697 5.987 5.096 5.315 5.139 4.896 4.322 4.434 4.259 5.669
10 1.600 3.272 5.170 5.932 6.911 6.472 7.544 7.381 8.142 7.860 7.659 6.917 6.551 6.767 7.063 6.771 5.815 5.200 5.436 4.970 4.832 4.399 4.664 4.404 5.906
11 3.637 4.969 6.714 6.833 7.395 7.171 7.658 7.424 8.483 7.939 7.756 7.163 6.567 7.401 7.232 6.543 5.941 5.323 5.330 4.904 4.968 4.581 4.755 4.487 6.299
12 5.667 6.476 7.623 7.350 7.897 7.531 7.771 7.706 8.527 8.175 8.058 7.253 7.196 7.608 6.916 6.612 5.980 5.268 5.199 5.083 4.984 4.532 4.690 4.503 6.609
13 6.947 6.747 7.943 7.914 8.365 7.763 7.863 8.540 8.628 8.271 7.874 7.665 7.552 7.391 6.957 6.646 5.978 5.230 5.314 5.059 5.045 4.636 4.559 4.327 6.801
14 6.862 6.737 8.494 8.178 8.510 7.715 8.721 8.535 8.771 8.137 8.331 7.860 7.315 7.439 6.914 6.591 5.856 5.308 5.292 4.983 5.265 4.591 4.406 4.266 6.878
15 6.570 7.060 8.607 8.270 8.438 8.583 8.643 8.609 8.620 8.491 8.475 7.716 7.385 7.237 6.822 6.493 5.794 5.374 5.176 5.203 5.262 4.282 4.372 4.220 6.904
16 6.636 7.298 8.575 8.230 8.983 8.594 8.754 8.460 9.042 8.848 8.290 7.860 7.166 7.158 6.842 6.447 5.821 5.305 5.467 5.222 4.966 4.287 4.307 4.365 6.955
17 6.773 7.184 8.454 8.551 9.027 8.744 8.616 8.840 9.353 8.686 8.268 7.646 7.016 7.078 6.892 6.537 5.730 5.455 5.515 5.119 4.880 4.206 4.404 4.251 6.968
18 6.719 7.127 8.645 8.713 9.117 8.628 9.010 9.115 9.246 8.707 8.084 7.516 6.936 7.162 6.951 6.314 5.991 5.536 5.462 5.129 4.776 4.211 4.214 4.067 6.974
19 6.658 7.284 8.787 8.943 8.960 9.067 9.283 9.090 9.256 8.516 8.003 7.483 7.136 7.193 6.834 6.647 6.062 5.496 5.527 5.133 4.703 4.027 4.051 4.062 7.008
20 6.433 7.121 8.868 8.725 9.313 9.253 9.213 9.098 9.106 8.447 7.893 7.667 7.160 7.114 6.940 6.657 5.999 5.503 5.395 4.933 4.444 3.845 4.012 3.866 6.958
21 6.339 7.370 8.748 9.000 9.454 9.097 9.238 8.997 8.988 8.328 8.074 7.509 7.034 7.241 7.021 6.657 5.999 5.435 5.156 4.727 4.271 3.808 3.781 4.020 6.929
22 6.662 7.249 9.098 9.104 9.318 8.989 9.135 8.912 8.854 8.451 7.982 7.361 7.166 7.309 7.014 6.562 5.832 5.199 5.079 4.578 4.313 3.604 3.956 4.169 6.912
23 6.824 7.828 9.083 9.014 9.207 8.986 9.070 8.804 8.873 8.401 7.914 7.559 7.248 7.237 6.929 6.355 5.611 5.070 4.894 4.600 4.051 3.702 4.067 4.322 6.902
24 6.993 7.870 8.876 8.921 9.198 8.827 8.839 8.779 8.747 8.346 8.070 7.539 7.087 7.101 6.818 6.187 5.455 4.948 4.935 4.312 4.150 3.853 4.255 4.297 6.850
25 6.017 7.330 9.352 9.693 9.893 9.521 9.616 9.202 9.147 9.235 8.379 8.221 7.621 6.857 6.543 5.721 5.469 4.897 4.819 4.833 4.623 4.552 4.270 7.439
26 5.911 7.395 9.154 9.552 9.795 9.498 9.577 9.329 9.277 9.054 8.296 8.136 7.399 6.640 6.463 5.599 5.266 5.020 4.989 4.858 4.569 4.411 4.432 7.157
27 5.823 7.216 9.069 9.440 9.780 9.389 8.996 8.274 7.896 7.320 6.625 6.357 5.278 5.267 5.180 4.933 4.806 4.469 4.472 4.379 6.614
28 5.805 7.008 9.060 7.291
29 5.431 6.916 9.083 9.498 9.650 9.689 9.578 9.242 8.966 8.795 7.962 7.691 7.214 6.380 6.120 5.609 5.407 5.281 4.742 4.753 4.552 4.475 4.107 7.163
30 4.637 5.744 6.715 8.393 8.919 9.388 8.812 9.140 8.925 8.576 7.745 7.304 6.631 6.356 6.297 5.605 5.548 5.064 4.821 4.715 4.587 4.380 4.330 8.601
31 4.696 5.542 6.709 8.659 8.266 8.211 8.367 8.985 8.970 8.409 7.360 6.668 6.484 7.391
32 4.963 5.816 7.004 7.895 8.369 8.553 8.715 9.272 8.628 8.281 7.260 7.080 6.803 6.552 6.367 5.441 5.309 4.992 4.720 4.581 4.739 4.763 4.461 7.012
33 4.832 5.916 6.956 7.806 8.353 8.496 8.660 9.110 8.594 8.015 7.314 7.116 6.808 6.639 7.503
34 4.849 5.943 6.922 7.963 8.347 8.535 8.507 8.979 8.239 8.093 7.444 7.065 6.837 6.567 6.231 5.491 5.192 5.003 4.943 4.903 4.838 4.712 4.574 6.957
35 4.812 5.839 6.969 7.914 8.305 8.408 8.331 8.734 8.367 8.158 7.407 7.039 6.784 6.599 6.145 5.347 5.207 5.148 5.005 4.817 4.796 4.834 4.619 6.851
36 4.632 5.900 6.876 7.837 8.013 8.227 8.075 8.737 8.403 8.154 7.452 7.013 6.816 6.606 6.056 5.476 5.347 5.223 4.920 4.903 4.925 4.842 4.703 6.897
37 4.600 5.696 6.752 7.535 7.888 7.980 8.078 8.800 8.536 8.121 7.374 7.026 6.727 6.549 6.138 5.568 5.475 5.080 4.956 5.055 4.919 4.995 4.893 6.774
38 4.456 5.615 6.507 7.440 7.631 7.941 8.158 8.814 8.488 8.076 7.438 7.010 6.613 6.617 6.148 5.684 5.409 5.045 5.085 5.014 5.025 6.835
39 3.905 4.328 4.206 5.601 6.635 7.371 7.563 8.936 8.536 7.863 7.083 6.583 6.397 6.539
40 3.894 4.334 3.938 5.676 6.681 7.326 7.315 9.062 8.487 7.697 7.049 6.727 6.140 6.487
41 3.769 4.029 4.012 5.748 6.652 7.127 7.398 8.848 8.249 7.646 7.191 6.463 6.330 6.420
42 3.640 4.080 4.152 5.674 6.460 7.143 7.256 8.650 8.272 7.806 7.007 6.377
Total 4.279 4.625 5.802 6.269 7.067 6.815 8.070 7.519 7.987 7.816 7.490 6.958 6.598 6.762 6.517 6.225 5.543 5.042 5.000 4.730 4.612 4.146 4.129 4.045 6.109
183
Figura 72 Comportamiento de los valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 20 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 73 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan Sen con valor de 10 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 20 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
184
Figura 74 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 20 periodos aplicado en la paridad EUR/USD,
con un marco de tiempo de 15 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 75 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 10 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 20 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 15
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
185
10.2 Resultado 60 minutos
Tabla 17:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 13
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
16 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
17 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
18 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
19 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
20 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
21 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
22 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
23 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
24 679 666 666 666 738 640 630 1.324 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
25 679 666 666 666 738 640 611 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
26 679 666 666 666 738 621 615 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
27 679 666 666 666 738 625 615 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
28 679 666 666 666 738 636 636 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
29 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
30 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
31 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
32 679 666 666 666 738 646 630 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
33 679 666 666 666 738 640 630 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
34 679 666 666 666 738 640 630 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
35 679 666 666 666 738 640 630 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
36 679 666 666 666 738 640 630 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
37 679 666 666 666 738 640 630 1.360 1.372 889 940 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
38 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
39 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
40 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
41 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
42 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
43 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
44 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
45 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
46 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
47 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
48 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
49 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
50 679 666 666 666 738 630 610 1.360 1.372 889 887 1.340 1.364 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
Total 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.380 889 940 1.340 1.365 1.363 1.365 1.363 1.363 1.363 1.358 1.358 1.385 1.395 1.395 1.395
186
Tabla 18:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 13
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 28.632 28.121 25.568 24.607 23.269 22.405 20.694 20.359 19.228 16.715 16.328 16.120 14.592 15.195 13.896 13.739 13.496 12.435 11.632 11.402 11.169 9.401 8.605 17.287
16 28.493 27.125 24.587 24.334 23.734 22.872 20.677 19.681 18.872 16.780 16.700 16.071 15.244 14.892 13.782 13.880 13.293 12.708 11.324 11.199 11.346 9.282 8.935 17.209
17 27.728 26.028 24.247 25.022 23.932 22.186 20.237 19.150 18.813 17.127 16.724 16.868 14.909 14.790 13.883 13.455 13.518 11.960 11.088 11.456 11.121 9.389 8.729 17.059
18 26.444 25.644 25.047 25.181 23.603 21.709 19.917 19.110 18.786 17.118 17.326 16.553 14.621 14.766 13.582 13.912 12.962 11.860 11.381 11.147 11.182 9.086 8.454 16.930
19 25.729 25.992 24.834 24.665 23.000 21.748 19.677 19.067 18.924 17.703 17.414 16.377 14.760 14.466 14.021 13.598 12.922 12.070 11.181 11.052 10.876 8.928 8.542 16.850
20 25.666 25.806 24.604 23.811 22.544 21.321 19.587 19.205 19.477 17.656 17.109 16.299 14.570 14.649 13.765 13.306 13.045 11.994 10.922 10.769 10.272 8.934 8.843 16.702
21 25.425 25.788 23.466 23.622 22.434 21.205 19.640 19.459 19.322 17.417 16.839 15.955 14.610 14.583 13.600 13.416 13.026 11.692 10.551 10.225 10.554 9.418 9.289 16.589
22 25.280 24.739 23.460 23.049 22.215 21.119 19.830 19.403 19.127 17.061 16.632 16.090 14.462 14.326 13.403 13.459 12.683 11.412 10.307 10.688 10.930 9.706 9.178 16.459
23 24.628 24.596 22.996 23.022 22.079 21.453 19.807 19.128 19.019 16.923 16.732 15.950 14.203 14.275 13.550 13.144 12.118 11.262 10.674 11.110 11.283 9.551 9.477 16.390
24 24.337 24.097 23.027 23.057 22.351 21.256 19.305 19.106 18.763 16.967 16.656 15.697 14.208 14.289 13.396 12.465 12.053 11.421 10.978 11.123 11.009 10.024 8.871 16.281
25 23.341 23.676 22.859 23.247 22.344 20.883 19.348 18.887 18.655 16.908 16.270 15.543 14.280 14.073 12.632 12.148 12.220 11.921 10.968 10.876 11.479 9.608 9.003 16.138
26 23.236 23.462 23.070 23.284 22.065 20.974 19.145 18.776 18.605 16.757 16.092 15.676 14.106 13.387 12.179 12.075 12.538 11.771 10.813 11.634 11.409 9.792 9.129 16.086
27 23.296 23.775 23.237 23.101 22.123 20.839 19.117 18.704 18.409 16.529 16.309 15.391 13.369 12.887 12.146 12.509 12.647 11.567 11.613 11.335 11.661 9.786 9.208 16.068
28 23.694 24.022 23.057 23.192 21.917 20.641 19.130 18.353 18.265 16.731 15.908 14.715 12.783 12.733 12.481 12.468 12.527 12.206 11.173 11.665 11.535 9.859 9.358 16.018
29 23.351 23.507 22.836 22.863 21.746 20.802 18.811 18.067 18.439 16.293 15.323 14.239 12.620 12.942 12.486 12.357 13.069 11.836 11.425 11.796 11.610 10.000 9.121 15.893
30 23.228 23.435 22.528 22.787 22.116 20.427 18.487 18.236 17.825 15.541 14.833 14.078 12.725 13.064 12.387 13.018 12.601 12.047 11.447 11.658 11.585 9.797 9.125 15.782
31 22.848 23.028 22.385 23.136 21.604 20.239 18.664 17.811 17.154 15.184 14.689 14.044 12.921 12.859 13.073 12.703 12.937 12.101 11.479 11.640 11.449 9.801 9.526 15.708
32 22.167 22.767 22.534 22.599 21.105 20.213 18.019 17.068 16.795 15.042 14.690 14.195 12.606 13.559 12.658 13.042 12.865 12.050 11.395 11.499 11.368 10.382 9.426 15.567
33 22.067 23.193 22.228 22.227 21.096 19.809 17.490 16.759 16.716 15.023 14.787 13.873 13.397 13.284 12.856 12.831 12.883 11.971 11.194 11.402 11.912 10.212 9.860 15.525
34 22.213 22.828 21.876 22.195 20.872 19.232 17.162 16.631 16.761 15.089 14.518 14.526 13.043 13.531 12.771 12.924 12.708 11.808 11.186 11.930 11.863 10.663 10.129 15.498
35 21.899 22.529 21.847 21.898 20.299 18.975 17.005 16.642 16.711 14.866 15.208 14.150 13.202 13.429 12.753 12.921 12.685 11.867 11.698 11.907 12.323 10.883 10.445 15.484
36 21.559 22.483 21.534 21.398 19.955 18.745 16.942 16.663 16.448 15.510 14.800 14.480 13.275 13.426 12.859 13.009 12.587 12.296 11.726 12.319 12.492 11.236 10.407 15.485
37 21.569 22.049 21.157 21.176 19.850 18.617 17.216 16.477 17.264 15.129 15.071 14.439 13.210 13.425 12.859 12.895 12.955 12.370 12.177 12.528 12.860 11.024 10.513 15.514
38 21.214 20.406 20.263 20.882 19.564 18.866 17.233 17.055 16.876 15.310 14.822 14.222 13.261 13.362 13.070 13.405 12.939 12.709 12.277 12.732 12.704 10.962 10.370 15.496
39 20.163 20.068 20.159 20.615 19.647 18.627 17.572 16.667 17.065 15.071 14.783 14.230 13.441 13.296 13.439 13.470 13.482 12.822 12.594 12.576 12.566 11.063 10.340 15.381
40 19.745 19.998 20.125 20.453 19.305 18.992 17.213 16.873 16.778 14.973 14.785 14.509 13.318 13.774 13.549 13.945 13.655 13.088 12.387 12.450 12.732 11.016 10.168 15.384
41 19.632 20.015 19.945 20.186 19.428 18.334 17.298 16.772 16.797 15.002 15.015 14.506 13.907 13.876 14.039 14.173 13.959 12.900 12.273 12.508 12.606 10.950 10.054 15.399
42 19.594 19.634 19.885 20.617 19.119 18.459 17.333 16.771 16.814 15.125 14.930 15.035 13.943 14.284 14.062 14.363 13.733 12.983 12.449 12.448 12.539 10.800 9.793 15.422
43 19.281 19.509 20.199 20.154 19.361 18.596 17.092 16.739 16.837 14.856 15.323 14.997 14.278 14.428 14.438 14.120 13.767 13.133 12.446 12.421 12.368 10.560 10.120 15.436
44 19.134 19.774 19.527 20.263 19.276 18.320 17.225 16.629 16.694 15.396 15.299 15.415 14.479 14.798 14.284 14.093 13.923 13.044 12.456 12.208 12.125 10.772 10.095 15.445
45 19.501 19.321 19.583 20.330 19.243 18.417 17.054 16.527 17.150 15.417 15.680 15.556 14.758 14.679 14.203 14.310 13.845 13.071 12.194 12.031 12.278 10.983 9.780 15.474
46 19.044 19.343 19.766 20.251 19.377 18.257 16.994 17.030 17.182 15.742 15.824 15.792 14.684 14.631 14.429 14.136 13.831 12.784 12.005 12.179 12.415 10.510 9.790 15.478
47 19.014 19.546 19.709 20.441 19.149 18.234 17.525 17.064 17.453 15.936 16.146 15.723 14.609 14.858 14.273 13.996 13.557 12.553 12.330 12.282 11.960 10.516 9.846 15.510
48 18.836 19.418 19.769 20.170 18.987 18.712 17.472 17.298 17.575 16.265 16.078 15.711 14.845 14.605 14.254 13.709 13.359 12.782 12.381 11.860 11.915 10.699 9.854 15.502
49 18.921 19.607 19.592 20.010 19.464 18.716 17.729 17.613 17.949 16.292 16.056 15.981 14.714 14.631 13.926 13.498 13.459 12.707 11.982 11.789 12.006 10.752 9.516 15.518
50 19.160 19.579 19.434 20.446 19.504 18.873 18.072 17.910 17.863 16.238 16.240 15.798 14.654 14.311 13.566 13.608 13.542 12.282 11.904 11.687 12.015 10.408 9.691 15.512
Total 22.790 22.927 22.182 22.354 21.216 20.114 18.481 17.968 17.882 16.100 15.807 15.250 13.935 13.984 13.349 13.279 13.042 12.207 11.545 11.656 11.709 10.130 9.503 15.977
187
Figura 76 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 13 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un
marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 77 Valores máximos y promedio del resultado
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 6 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 13 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
188
Figura 78 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 13 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 79 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 6 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 13 periodos aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
189
Tabla 19:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.417 1.417
16 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
17 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
18 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
19 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
20 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
21 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
22 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
23 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
24 679 666 666 666 738 640 632 1.324 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
25 679 666 666 666 738 640 613 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
26 679 666 666 666 738 621 617 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
27 679 666 666 666 738 625 638 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
28 679 666 666 666 738 636 638 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
29 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
30 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
31 679 666 666 666 738 646 636 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
32 679 666 666 666 738 646 632 1.360 1.336 889 940 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.353 1.385 1.395 1.479 1.479
33 625 666 666 666 738 640 632 741 1.336 889 940 940 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.358 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
34 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
35 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
36 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
37 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
38 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
39 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
40 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
41 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
42 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
43 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
44 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
45 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
46 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
47 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
48 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
49 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
50 666 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.382 1.385 1.479 1.479
Total 679 666 738 738 738 909 888 1.360 1.380 1.306 1.322 1.336 1.365 1.365 1.363 1.358 1.363 1.358 1.395 1.382 1.385 1.395 1.479 1.479
190
Tabla 20:
Mapa de Calor del comportamiento del promedio
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EURUSD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 29.632 28.440 25.918 24.718 23.168 22.448 20.906 21.137 18.406 16.688 16.465 15.756 14.837 15.272 13.614 13.590 13.337 12.489 11.761 11.781 11.132 9.182 8.385 17.351
16 29.275 27.324 24.783 24.392 23.631 22.745 20.890 20.378 18.101 16.772 16.832 15.735 15.413 14.980 13.498 13.760 13.184 12.771 11.431 11.614 11.238 9.090 8.736 17.242
17 28.396 26.249 24.531 25.171 24.193 22.114 20.401 19.880 18.052 17.000 16.731 16.455 15.069 14.816 13.579 13.272 13.431 12.076 11.175 11.864 11.006 9.264 8.478 17.096
18 27.165 25.782 25.171 25.235 23.798 21.621 20.041 19.811 18.109 17.004 17.447 16.299 14.846 14.775 13.317 13.759 12.785 11.897 11.494 11.579 11.060 8.954 8.082 16.958
19 26.548 26.425 25.041 24.670 23.221 21.718 19.760 19.810 18.206 17.605 17.482 16.072 14.950 14.499 13.720 13.405 12.691 12.214 11.305 11.518 10.676 8.743 8.226 16.892
20 26.522 26.172 24.749 23.860 22.762 21.301 19.659 19.990 18.818 17.491 17.112 16.009 14.757 14.743 13.520 13.188 12.887 12.165 11.110 11.271 10.117 8.774 8.592 16.764
21 26.398 26.239 23.729 23.724 22.510 21.220 19.719 20.157 18.593 17.216 16.904 15.667 14.843 14.681 13.351 13.222 12.832 11.772 10.743 10.780 10.451 9.271 9.066 16.656
22 26.059 25.246 23.701 23.180 22.329 21.150 19.888 20.043 18.446 16.887 16.715 15.814 14.683 14.455 13.188 13.265 12.500 11.456 10.434 11.249 10.804 9.605 8.966 16.524
23 25.586 25.111 23.158 23.090 22.237 21.454 19.785 19.837 18.202 16.708 16.782 15.612 14.379 14.349 13.288 12.949 11.922 11.328 10.805 11.602 11.155 9.330 9.266 16.432
24 25.286 24.741 23.324 23.161 22.459 21.224 19.366 19.781 17.994 16.824 16.756 15.406 14.396 14.366 13.091 12.260 11.787 11.566 11.056 11.612 10.891 9.847 8.673 16.342
25 24.317 24.342 23.215 23.355 22.484 20.884 19.367 19.532 17.892 16.858 16.324 15.251 14.505 14.154 12.379 11.999 11.929 12.045 11.037 11.398 11.296 9.480 8.828 16.212
26 24.266 24.126 23.395 23.476 22.141 20.974 19.190 19.473 17.860 16.663 16.170 15.328 14.308 13.482 11.938 12.000 12.314 11.907 10.842 12.181 11.231 9.652 8.973 16.169
27 24.131 24.360 23.582 23.256 22.258 20.888 19.127 19.451 17.700 16.420 16.350 15.119 13.630 12.996 11.784 12.344 12.354 11.702 11.620 11.897 11.535 9.638 8.955 16.135
28 24.340 24.481 23.420 23.331 22.011 20.672 19.133 19.101 17.510 16.644 15.972 14.323 12.998 12.937 12.169 12.378 12.193 12.293 11.202 12.156 11.408 9.695 9.166 16.067
29 24.327 24.104 23.260 22.942 21.808 20.796 18.778 18.791 17.736 16.193 15.370 13.874 12.818 13.083 12.220 12.327 12.830 11.972 11.483 12.136 11.435 9.743 8.892 15.953
30 24.192 24.070 23.008 22.924 22.161 20.470 18.518 18.976 17.205 15.569 14.918 13.714 12.953 13.133 12.150 12.948 12.396 12.139 11.645 12.097 11.572 9.634 8.963 15.885
31 23.889 23.606 22.811 23.308 21.676 20.251 18.706 18.402 16.464 15.174 14.783 13.714 13.117 13.050 12.846 12.578 12.735 12.229 11.642 12.120 11.393 9.616 9.338 15.802
32 23.413 23.441 23.075 22.827 21.330 20.376 18.245 17.712 16.139 15.003 14.741 13.838 12.812 13.728 12.427 12.855 12.650 12.147 11.643 11.948 11.304 10.201 9.252 15.787
33 23.968 24.328 23.208 22.324 21.347 19.892 17.409 17.524 16.142 14.928 14.913 13.396 13.433 13.112 12.447 12.694 12.827 12.065 11.413 12.076 11.826 10.219 10.057 15.463
34 23.333 23.154 21.888 21.390 20.639 19.573 17.474 17.553 16.315 15.278 14.870 14.453 13.612 13.779 12.528 13.035 12.664 12.092 11.788 12.556 11.717 10.596 10.306 15.678
35 22.984 22.754 21.735 21.044 20.013 19.346 17.367 17.593 16.356 15.032 15.480 14.141 13.842 13.733 12.684 12.971 12.516 12.165 12.216 12.527 12.125 10.764 10.505 15.648
36 22.741 22.660 21.411 20.586 19.789 19.182 17.316 17.605 15.996 15.602 15.116 14.347 13.861 13.749 12.701 12.982 12.606 12.647 12.249 12.967 12.254 10.988 10.548 15.648
37 22.711 22.343 20.987 20.290 19.744 19.069 17.515 17.387 16.759 15.221 15.404 14.447 13.867 13.717 12.694 12.990 12.851 12.643 12.668 13.103 12.549 10.921 10.574 15.672
38 22.313 21.823 20.690 20.233 19.543 19.368 17.320 18.102 16.373 15.539 15.391 14.332 13.889 13.704 12.693 13.296 12.918 13.145 12.831 13.410 12.513 10.881 10.517 15.688
39 21.762 21.466 20.642 20.032 19.662 19.110 17.911 17.677 16.627 15.409 15.464 14.338 14.058 13.711 13.084 13.360 13.397 13.262 13.088 13.399 12.329 10.930 10.552 15.707
40 21.354 21.470 20.476 19.858 19.195 19.425 17.586 17.887 16.466 15.534 15.440 14.567 14.002 14.101 13.096 13.845 13.545 13.448 13.014 13.148 12.414 10.923 10.425 15.705
41 21.309 21.325 20.316 19.629 19.517 18.799 17.540 17.613 16.558 15.499 15.552 14.533 14.478 14.220 13.590 14.008 13.832 13.288 12.832 13.150 12.342 10.906 10.320 15.702
42 21.158 21.033 20.092 20.029 19.215 18.901 17.671 17.827 16.590 15.499 15.555 15.034 14.540 14.607 13.694 14.177 13.694 13.294 12.964 13.119 12.272 10.709 10.059 15.728
43 20.936 20.834 20.541 19.646 19.344 19.013 17.751 17.876 16.555 15.426 15.992 15.033 14.857 14.702 13.946 14.012 13.630 13.355 12.932 13.020 12.075 10.479 10.366 15.753
44 20.721 21.137 19.981 19.705 19.355 18.855 17.711 17.749 16.462 15.871 15.994 15.422 14.979 15.026 13.782 13.963 13.724 13.333 12.945 12.807 11.863 10.721 10.314 15.757
45 21.074 20.571 19.964 19.662 19.282 18.993 17.485 17.743 16.879 15.837 16.344 15.589 15.226 14.955 13.646 14.151 13.636 13.417 12.639 12.640 12.019 10.901 9.969 15.766
46 20.641 20.646 20.165 19.769 19.451 18.777 17.394 18.150 16.873 16.136 16.453 15.741 15.194 14.850 13.793 13.930 13.628 13.064 12.449 12.767 12.177 10.413 9.927 15.756
47 20.554 20.722 20.171 19.868 19.207 18.789 17.836 18.190 17.154 16.308 16.665 15.675 15.051 15.043 13.575 13.835 13.366 12.846 12.769 12.832 11.727 10.405 10.013 15.765
48 20.544 20.831 20.276 19.644 19.109 19.215 17.779 18.410 17.272 16.543 16.677 15.577 15.253 14.713 13.608 13.580 13.143 13.115 12.838 12.444 11.608 10.549 10.023 15.772
49 20.715 20.917 20.052 19.558 19.497 19.242 18.080 18.667 17.505 16.592 16.573 15.801 15.046 14.780 13.298 13.364 13.315 13.117 12.482 12.296 11.721 10.614 9.733 15.781
50 21.067 20.846 20.003 19.860 19.502 19.392 18.304 18.833 17.432 16.476 16.711 15.507 15.001 14.491 12.993 13.434 13.466 12.728 12.395 12.387 11.793 10.303 9.853 15.773
Total 23.710 23.414 22.284 21.935 21.098 20.204 18.590 18.749 17.279 16.160 16.076 15.065 14.326 14.188 13.058 13.218 12.932 12.480 11.920 12.265 11.584 10.054 9.525 16.088
191
Figura 80 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 81 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 7 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
192
Figura 82 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 83 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 7 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
193
Tabla 21:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 11 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxEtiquetas de columna
Etiquetas de fila3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1469 1469
16 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
17 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
18 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
19 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
20 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
21 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
22 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
23 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
24 679 666 666 666 738 632 632 1324 1380 889 887 1335 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
25 679 666 666 666 738 632 613 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
26 679 666 666 666 738 613 617 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
27 679 666 666 666 738 617 638 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1353 1385 1395 1479 1479
28 679 666 666 666 738 638 638 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
29 679 666 666 666 738 636 621 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
30 679 666 666 666 738 621 621 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
31 679 666 666 666 738 619 621 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
32 679 666 666 666 738 619 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
33 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
34 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
35 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
36 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
37 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
38 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
39 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
40 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
41 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
42 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
43 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
44 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
45 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
46 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
47 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
48 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
49 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
50 679 666 666 666 738 632 632 1360 1336 889 887 1336 1363 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
Total 679 666 666 666 738 638 638 1360 1380 889 887 1336 1365 1365 1363 1358 1358 1358 1358 1395 1395 1395 1479 1479
194
Tabla 22:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips para el Tenkan sen con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 11 a
15 periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los
valores más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los
promedios que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En
la primera columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la
variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting
(2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 29152 28226 26102 24358 22925 22562 21653 20776 18409 16625 15653 15665 14787 15025 13199 13307 13514 12088 12015 11861 10929 8671 8308 17209
16 28978 27224 24841 23901 23520 22936 21632 20131 18126 16844 16084 15835 15497 14724 13092 13394 13276 12383 11624 11698 11114 8551 8653 17133
17 28100 26019 24464 24770 24084 22345 21034 19568 18181 17066 16061 16446 15036 14581 13167 12936 13507 11612 11438 11915 10797 8613 8352 16961
18 27034 25624 25338 25068 23631 21896 20697 19393 18148 16931 16703 16166 14825 14560 12820 13461 12789 11471 11770 11647 10857 8311 7974 16831
19 26320 26203 25247 24570 23056 21856 20387 19403 18180 17614 16703 15985 14872 14241 13289 13033 12614 11831 11577 11575 10450 8009 8169 16747
20 26689 26042 25011 23747 22576 21418 20348 19630 18930 17439 16375 15975 14715 14454 12970 12800 13026 11835 11405 11291 9894 8183 8451 16661
21 26281 25930 23993 23457 22289 21346 20443 19825 18603 17170 16132 15644 14831 14437 12967 12936 13098 11408 11067 10821 10320 8675 8943 16548
22 26276 24958 24091 22874 22243 21341 20523 19611 18472 16891 15833 15805 14678 14268 12806 13031 12674 11066 10805 11395 10649 9041 8877 16444
23 25727 24869 23488 22762 22144 21550 20391 19529 18246 16592 15919 15619 14493 14205 12883 12664 12103 10922 11232 11736 11087 8780 9202 16354
24 25593 24545 23612 22925 22399 21322 20115 19360 17895 16704 15814 15447 14383 14217 12599 12134 11966 11274 11448 11739 10689 9354 8602 16267
25 24717 24165 23570 23079 22251 20959 20072 19148 17899 16784 15517 15329 14526 13905 11961 11790 12300 11684 11466 11575 11133 9006 8799 16158
26 24546 24033 23712 23206 22008 21032 19797 19106 17896 16497 15403 15410 14241 13264 11563 11908 12709 11520 11304 12230 11082 9258 8933 16115
27 24396 24317 23852 23022 22134 20970 19808 19046 17676 16309 15546 15069 13624 12831 11502 12210 12743 11306 12084 11973 11460 9202 8907 16086
28 24598 24403 23660 23133 21896 20748 19767 18731 17448 16481 15136 14370 13003 12743 11846 12216 12638 11879 11673 12613 11241 9287 9437 15242
29 24461 24113 23620 22634 21632 20746 19423 18421 17677 15992 14457 13911 12934 12936 11965 12120 13110 11565 11967 12544 11307 9416 9311 15142
30 24327 24158 23212 22613 21888 20462 19034 18601 17097 15421 14009 13809 13046 12992 11973 12793 12754 11798 11961 12416 11339 9324 9349 15067
31 24085 23581 23131 22928 21504 20292 19281 18032 16520 15076 14034 13802 13115 12961 12608 12465 13046 12021 11952 12604 11402 9443 9604 15057
32 23514 23437 23355 22523 21060 20398 18562 17289 16049 15015 13958 13866 12973 13624 12115 12782 12987 11861 11843 12505 11340 9840 9424 14942
33 23403 23714 23090 22094 21184 19886 17974 17033 15970 14909 14112 13593 13697 13192 12321 12602 12868 11711 11709 12314 11793 9595 9837 14894
34 23423 23333 22585 22042 20598 19238 17634 16912 15975 15110 13864 14281 13233 13444 12234 12549 12747 11596 11619 12827 11665 9888 10153 14967
35 22407 23029 22650 21671 20132 19031 17616 16927 16145 14826 14581 13960 13443 13355 12171 12680 12655 11548 12181 12749 11981 10229 10293 14817
36 22585 23102 22237 21270 19806 18844 17539 17075 15843 15335 14221 14265 13506 13325 12296 12713 12602 12098 12166 13157 12266 10302 10273 14612
37 22726 22710 21941 20912 19782 18662 17642 16866 16516 14916 14441 14298 13347 13335 12326 12697 13023 12078 12704 13412 12344 10254 10412 14653
38 22274 22159 21533 20954 19560 18944 17537 17555 16070 15272 14428 14012 13394 13332 12201 13003 13006 12633 12863 13570 12234 10289 10389 14652
39 21800 21876 21467 20683 19762 18846 18133 17111 16411 15123 14353 14016 13521 13168 12611 13071 13522 12765 13190 13507 12116 10437 10322 14535
40 21380 21848 21394 20565 19401 19261 17714 17390 16162 15054 14332 14303 13420 13690 12628 13553 13722 13039 12967 13288 12366 10399 10103 14526
41 21377 21781 21201 20268 19521 18597 17662 17092 16192 15071 14577 14233 13979 13778 13159 13803 14026 12754 12854 13429 12262 10314 9987 14513
42 21323 21538 21027 20682 19152 18652 17576 17132 16268 15155 14444 14743 14077 14225 13290 14040 13827 12826 13049 13373 12111 10132 9746 14488
43 21083 21333 21387 20209 19346 18743 17623 17231 16301 14980 14920 14721 14425 14431 13614 13834 13862 12912 13009 13185 11814 9955 10027 14481
44 20809 21725 20807 20258 19452 18670 17722 17199 16101 15534 14917 15115 14516 14756 13443 13822 13948 12869 12943 12914 11575 10010 10050 14460
45 21173 21030 20879 20310 19094 18649 17543 16992 16602 15537 15284 15237 14911 14581 13357 14088 13918 12962 12733 12705 11647 10256 9660 14441
46 20812 21215 21065 20281 19325 18469 17409 17517 16611 15869 15416 15507 14838 14515 13566 13932 13944 12633 12555 12768 11909 9769 9722 14451
47 20822 21375 21068 20461 19129 18411 17921 17572 16863 15975 15681 15426 14788 14714 13443 13775 13642 12427 12886 12968 11378 9843 9713 14454
48 20821 21246 21068 20195 19017 18880 17859 17788 17004 16295 15648 15406 15011 14434 13428 13479 13462 12666 12912 12500 11368 9891 9787 14428
49 20960 21262 20946 20019 19523 18872 18148 18072 17343 16322 15585 15643 14834 14453 13029 13262 13678 12666 12545 12399 11342 9993 9533 14418
50 21096 21187 20830 20482 19536 19017 18407 18320 17223 16280 15757 15478 14889 14137 12733 13444 13695 12271 12376 12427 11500 9726 9579 14314
Total 24234 23911 23134 22407 21349 20393 19223 18454 17283 16081 15218 14995 14144 13890 12644 12914 13054 11943 11970 12574 11513 9641 9551 15430
195
Figura 84 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 11 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 60 minutos (2014).
Figura 85 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 8 periodos y
Kinjun Sen de 11 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
196
Figura 86 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 11 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 87 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 8 periodos y
Kinjun Sen de 11 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
197
Tabla 23:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de Max B
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.471 1.471
16 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
17 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
18 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
19 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
20 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
21 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
22 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
23 679 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 940 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.395 1.479 1.479
24 679 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
25 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
26 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
27 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
28 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
29 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
30 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
31 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
32 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
33 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
34 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
35 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
36 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
37 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
38 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
39 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
40 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
41 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
42 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
43 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
44 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
45 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
46 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
47 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
48 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
49 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
50 584 666 738 738 738 909 888 1.360 1.336 1.306 1.322 1.336 1.363 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
Total 679 666 738 738 738 909 888 1.360 1.380 1.313 1.322 1.336 1.365 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.395 1.395 1.395 1.395 1.521 1.521
198
Tabla 24:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 30.219 28.833 25.127 24.166 22.957 22.930 21.498 20.714 17.990 15.852 15.894 15.585 14.661 14.640 12.811 13.621 13.273 12.741 12.057 11.769 10.882 8.892 8.690 17.209
16 29.788 27.653 23.815 23.826 23.355 23.300 21.417 19.837 17.691 16.091 16.206 15.629 15.269 14.315 12.683 13.704 13.194 13.052 11.762 11.614 11.053 8.820 9.037 17.092
17 28.862 26.376 23.514 24.586 24.017 22.650 20.780 19.327 17.806 16.391 16.231 16.336 14.918 14.101 12.808 13.261 13.428 12.307 11.516 11.757 10.749 8.987 8.808 16.935
18 27.544 26.015 24.207 24.814 23.516 22.239 20.467 19.246 17.745 16.197 16.823 16.178 14.695 14.109 12.500 13.783 12.757 12.161 11.803 11.504 10.899 8.642 8.400 16.793
19 27.148 26.649 24.338 24.168 22.926 22.330 20.152 19.242 17.691 16.840 16.903 16.019 14.825 13.801 12.970 13.394 12.576 12.465 11.571 11.478 10.445 8.348 8.509 16.730
20 27.410 26.562 23.905 23.438 22.392 21.847 20.044 19.335 18.424 16.745 16.493 15.876 14.642 14.011 12.751 13.088 12.934 12.443 11.444 11.225 9.845 8.438 8.919 16.618
21 27.185 26.531 22.954 23.257 22.099 21.884 20.211 19.717 18.222 16.467 16.359 15.627 14.726 14.018 12.592 13.247 12.954 12.097 11.078 10.754 10.187 8.963 9.330 16.542
22 26.960 25.629 22.961 22.708 22.042 21.726 20.297 19.524 17.934 16.233 16.144 15.755 14.585 13.822 12.487 13.324 12.594 11.765 10.819 11.255 10.541 9.288 9.329 16.423
23 26.430 25.555 22.403 22.628 21.912 21.886 20.176 19.384 17.771 15.984 16.233 15.587 14.295 13.750 12.559 12.984 12.002 11.693 11.144 11.615 10.961 9.032 9.553 16.328
24 26.288 24.383 22.502 22.707 22.040 21.845 20.063 19.434 17.880 16.352 16.086 15.718 14.599 13.845 12.455 12.405 11.708 11.916 11.506 11.665 10.440 9.481 9.184 16.135
25 26.057 24.219 22.460 22.939 22.024 21.623 19.871 19.091 17.755 16.291 15.796 15.606 14.609 13.536 11.876 12.123 12.023 12.266 11.548 11.366 11.040 9.134 9.394 15.983
26 26.191 24.135 22.625 22.923 21.733 21.671 19.637 19.050 17.797 16.129 15.724 15.576 14.309 12.908 11.438 12.302 12.329 12.135 11.358 12.162 10.941 9.394 9.508 15.950
27 26.139 24.356 22.815 22.855 21.892 21.481 19.614 19.024 17.589 15.983 15.689 15.310 13.723 12.519 11.554 12.591 12.395 11.880 12.170 11.939 11.235 9.303 9.564 15.936
28 26.404 24.561 22.711 23.060 21.697 21.313 19.610 18.718 17.417 16.022 15.354 14.620 13.162 12.587 11.774 12.674 12.211 12.576 11.779 12.270 11.081 9.403 9.730 15.890
29 26.484 24.200 22.545 22.498 21.421 21.261 19.279 18.455 17.495 15.662 14.729 14.141 13.134 12.711 11.906 12.513 12.828 12.263 12.113 12.216 11.166 9.454 9.541 15.768
30 26.289 24.203 22.119 22.448 21.652 20.990 19.061 18.534 17.031 14.976 14.299 14.130 13.247 12.846 11.753 13.215 12.430 12.592 12.178 12.213 11.230 9.332 9.651 15.701
31 25.978 23.667 22.028 22.718 21.258 20.829 19.135 18.047 16.408 14.594 14.318 14.194 13.312 12.745 12.557 12.921 12.746 12.613 12.182 12.190 11.206 9.430 9.918 15.645
32 25.592 23.587 22.208 22.383 20.955 20.914 18.630 17.398 16.004 14.628 14.376 14.207 13.062 13.494 12.086 13.175 12.908 12.633 12.155 12.190 11.275 9.942 9.845 15.593
33 25.558 23.882 22.016 21.944 20.881 20.318 17.973 17.076 16.043 14.559 14.455 13.970 13.921 13.022 12.253 13.059 12.888 12.446 11.980 12.011 11.704 9.709 10.235 15.517
34 25.835 23.627 21.687 21.916 20.519 19.787 17.700 17.049 16.027 14.791 14.127 14.747 13.467 13.184 12.205 13.108 12.616 12.347 11.905 12.500 11.585 10.064 10.500 15.483
35 25.364 23.174 21.530 21.405 19.865 19.529 17.671 17.045 16.198 14.446 14.875 14.298 13.692 13.160 12.260 13.054 12.478 12.301 12.405 12.410 11.895 10.297 10.703 15.439
36 25.113 23.064 21.109 21.099 19.572 19.493 17.591 17.249 15.778 15.115 14.559 14.546 13.760 13.218 12.348 13.014 12.467 12.815 12.357 12.837 12.132 10.536 10.708 15.463
37 25.103 22.646 20.794 20.739 19.574 19.398 17.847 16.925 16.496 14.757 14.769 14.616 13.723 13.225 12.282 13.071 12.863 12.731 12.839 13.028 12.332 10.424 10.812 15.486
38 24.824 22.131 20.431 20.799 19.403 19.606 17.531 17.662 16.046 14.977 14.781 14.470 13.799 13.218 12.370 13.423 12.812 13.304 13.028 13.241 12.199 10.440 10.760 15.504
39 24.239 21.715 20.496 20.545 19.571 19.389 18.180 17.175 16.341 14.953 14.742 14.450 13.873 13.154 12.669 13.425 13.289 13.461 13.252 13.245 12.070 10.525 10.768 15.529
40 23.845 21.829 20.346 20.520 19.195 19.900 17.779 17.529 16.276 14.909 14.691 14.635 13.799 13.541 12.679 13.917 13.517 13.633 13.148 12.997 12.229 10.486 10.567 15.558
41 23.759 21.681 20.237 20.206 19.541 19.183 17.706 17.225 16.234 14.912 14.802 14.623 14.308 13.594 13.181 14.141 13.729 13.393 12.956 13.070 12.157 10.436 10.445 15.540
42 23.612 21.492 19.927 20.602 19.181 19.247 17.674 17.331 16.311 14.927 14.851 15.103 14.364 14.062 13.327 14.265 13.530 13.376 13.150 13.033 12.054 10.257 10.196 15.558
43 23.398 21.190 20.340 20.121 19.257 19.195 17.696 17.445 16.264 14.836 15.187 15.110 14.652 14.233 13.530 14.060 13.499 13.460 13.127 12.918 11.823 10.072 10.476 15.564
44 23.147 21.619 19.751 20.191 19.293 19.247 17.808 17.357 16.250 15.305 15.198 15.461 14.808 14.463 13.379 14.024 13.570 13.452 13.018 12.690 11.595 10.210 10.469 15.588
45 23.561 21.068 19.825 20.275 19.213 19.333 17.639 17.313 16.685 15.325 15.528 15.564 15.047 14.291 13.217 14.199 13.530 13.413 12.729 12.501 11.715 10.395 10.085 15.585
46 22.984 21.075 19.962 20.077 19.339 19.101 17.574 17.737 16.677 15.592 15.642 15.810 14.903 14.185 13.396 14.058 13.508 13.084 12.514 12.603 11.873 9.897 10.096 15.564
47 23.009 21.138 19.960 20.280 19.095 19.107 18.037 17.720 16.934 15.756 15.853 15.689 14.792 14.354 13.253 13.930 13.200 12.851 12.798 12.706 11.391 9.940 10.130 15.574
48 22.946 21.190 20.045 20.050 18.998 19.519 17.947 17.921 17.016 15.950 15.807 15.615 14.969 14.106 13.250 13.623 12.988 13.052 12.906 12.259 11.373 10.042 10.190 15.568
49 23.230 21.228 19.812 20.010 19.392 19.502 18.200 18.206 17.250 15.975 15.682 15.843 14.757 14.127 12.845 13.401 13.108 13.121 12.511 12.148 11.390 10.137 9.910 15.563
50 23.389 21.080 19.716 20.398 19.387 19.594 18.470 18.378 17.168 15.865 15.845 15.638 14.811 13.740 12.603 13.581 13.266 12.694 12.326 12.138 11.476 9.862 9.997 15.543
Total 25.741 23.394 21.580 21.761 20.690 20.492 18.766 18.171 16.936 15.499 15.332 15.114 14.213 13.589 12.562 13.320 12.896 12.716 12.265 12.279 11.404 9.744 9.912 15.842
199
Figura 88 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 89 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
200
Figura 90 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 91 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado ante la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
201
Tabla 25:
Mapa de Calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.430 1.471 1.471
16 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.430 1.479 1.479
17 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
18 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
19 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
20 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
21 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
22 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
23 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
24 666 666 666 666 738 640 657 950 1.380 889 887 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.358 1.363 1.395 1.469 1.479 1.479
25 666 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
26 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
27 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
28 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
29 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
30 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
31 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
32 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
33 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
34 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
35 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
36 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
37 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
38 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
39 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
40 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
41 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
42 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
43 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
44 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
45 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
46 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
47 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
48 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
49 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
50 613 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.479 1.479
Total 666 666 738 738 738 909 888 1.324 1.380 1.313 1.318 1.335 1.365 1.363 1.358 1.358 1.358 1.358 1.382 1.395 1.395 1.469 1.515 1.515
202
Tabla 26:
Mapa de Calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total15 30.219 28.833 25.127 24.166 22.957 22.930 21.498 20.714 17.990 15.852 15.894 15.585 14.661 14.640 12.811 13.621 13.273 12.741 12.057 11.769 10.882 8.892 8.690 17.209
16 29.788 27.653 23.815 23.826 23.355 23.300 21.417 19.837 17.691 16.091 16.206 15.629 15.269 14.315 12.683 13.704 13.194 13.052 11.762 11.614 11.053 8.820 9.037 17.092
17 28.862 26.376 23.514 24.586 24.017 22.650 20.780 19.327 17.806 16.391 16.231 16.336 14.918 14.101 12.808 13.261 13.428 12.307 11.516 11.757 10.749 8.987 8.808 16.935
18 27.544 26.015 24.207 24.814 23.516 22.239 20.467 19.246 17.745 16.197 16.823 16.178 14.695 14.109 12.500 13.783 12.757 12.161 11.803 11.504 10.899 8.642 8.400 16.793
19 27.148 26.649 24.338 24.168 22.926 22.330 20.152 19.242 17.691 16.840 16.903 16.019 14.825 13.801 12.970 13.394 12.576 12.465 11.571 11.478 10.445 8.348 8.509 16.730
20 27.410 26.562 23.905 23.438 22.392 21.847 20.044 19.335 18.424 16.745 16.493 15.876 14.642 14.011 12.751 13.088 12.934 12.443 11.444 11.225 9.845 8.438 8.919 16.618
21 27.185 26.531 22.954 23.257 22.099 21.884 20.211 19.717 18.222 16.467 16.359 15.627 14.726 14.018 12.592 13.247 12.954 12.097 11.078 10.754 10.187 8.963 9.330 16.542
22 26.960 25.629 22.961 22.708 22.042 21.726 20.297 19.524 17.934 16.233 16.144 15.755 14.585 13.822 12.487 13.324 12.594 11.765 10.819 11.255 10.541 9.288 9.329 16.423
23 26.430 25.555 22.403 22.628 21.912 21.886 20.176 19.384 17.771 15.984 16.233 15.587 14.295 13.750 12.559 12.984 12.002 11.693 11.144 11.615 10.961 9.032 9.553 16.328
24 26.288 24.383 22.502 22.707 22.040 21.845 20.063 19.434 17.880 16.352 16.086 15.718 14.599 13.845 12.455 12.405 11.708 11.916 11.506 11.665 10.440 9.481 9.184 16.135
25 26.057 24.219 22.460 22.939 22.024 21.623 19.871 19.091 17.755 16.291 15.796 15.606 14.609 13.536 11.876 12.123 12.023 12.266 11.548 11.366 11.040 9.134 9.394 15.983
26 26.191 24.135 22.625 22.923 21.733 21.671 19.637 19.050 17.797 16.129 15.724 15.576 14.309 12.908 11.438 12.302 12.329 12.135 11.358 12.162 10.941 9.394 9.508 15.950
27 26.139 24.356 22.815 22.855 21.892 21.481 19.614 19.024 17.589 15.983 15.689 15.310 13.723 12.519 11.554 12.591 12.395 11.880 12.170 11.939 11.235 9.303 9.564 15.936
28 26.404 24.561 22.711 23.060 21.697 21.313 19.610 18.718 17.417 16.022 15.354 14.620 13.162 12.587 11.774 12.674 12.211 12.576 11.779 12.270 11.081 9.403 9.730 15.890
29 26.484 24.200 22.545 22.498 21.421 21.261 19.279 18.455 17.495 15.662 14.729 14.141 13.134 12.711 11.906 12.513 12.828 12.263 12.113 12.216 11.166 9.454 9.541 15.768
30 26.289 24.203 22.119 22.448 21.652 20.990 19.061 18.534 17.031 14.976 14.299 14.130 13.247 12.846 11.753 13.215 12.430 12.592 12.178 12.213 11.230 9.332 9.651 15.701
31 25.978 23.667 22.028 22.718 21.258 20.829 19.135 18.047 16.408 14.594 14.318 14.194 13.312 12.745 12.557 12.921 12.746 12.613 12.182 12.190 11.206 9.430 9.918 15.645
32 25.592 23.587 22.208 22.383 20.955 20.914 18.630 17.398 16.004 14.628 14.376 14.207 13.062 13.494 12.086 13.175 12.908 12.633 12.155 12.190 11.275 9.942 9.845 15.593
33 25.558 23.882 22.016 21.944 20.881 20.318 17.973 17.076 16.043 14.559 14.455 13.970 13.921 13.022 12.253 13.059 12.888 12.446 11.980 12.011 11.704 9.709 10.235 15.517
34 25.835 23.627 21.687 21.916 20.519 19.787 17.700 17.049 16.027 14.791 14.127 14.747 13.467 13.184 12.205 13.108 12.616 12.347 11.905 12.500 11.585 10.064 10.500 15.483
35 25.364 23.174 21.530 21.405 19.865 19.529 17.671 17.045 16.198 14.446 14.875 14.298 13.692 13.160 12.260 13.054 12.478 12.301 12.405 12.410 11.895 10.297 10.703 15.439
36 25.113 23.064 21.109 21.099 19.572 19.493 17.591 17.249 15.778 15.115 14.559 14.546 13.760 13.218 12.348 13.014 12.467 12.815 12.357 12.837 12.132 10.536 10.708 15.463
37 25.103 22.646 20.794 20.739 19.574 19.398 17.847 16.925 16.496 14.757 14.769 14.616 13.723 13.225 12.282 13.071 12.863 12.731 12.839 13.028 12.332 10.424 10.812 15.486
38 24.824 22.131 20.431 20.799 19.403 19.606 17.531 17.662 16.046 14.977 14.781 14.470 13.799 13.218 12.370 13.423 12.812 13.304 13.028 13.241 12.199 10.440 10.760 15.504
39 24.239 21.715 20.496 20.545 19.571 19.389 18.180 17.175 16.341 14.953 14.742 14.450 13.873 13.154 12.669 13.425 13.289 13.461 13.252 13.245 12.070 10.525 10.768 15.529
40 23.845 21.829 20.346 20.520 19.195 19.900 17.779 17.529 16.276 14.909 14.691 14.635 13.799 13.541 12.679 13.917 13.517 13.633 13.148 12.997 12.229 10.486 10.567 15.558
41 23.759 21.681 20.237 20.206 19.541 19.183 17.706 17.225 16.234 14.912 14.802 14.623 14.308 13.594 13.181 14.141 13.729 13.393 12.956 13.070 12.157 10.436 10.445 15.540
42 23.612 21.492 19.927 20.602 19.181 19.247 17.674 17.331 16.311 14.927 14.851 15.103 14.364 14.062 13.327 14.265 13.530 13.376 13.150 13.033 12.054 10.257 10.196 15.558
43 23.398 21.190 20.340 20.121 19.257 19.195 17.696 17.445 16.264 14.836 15.187 15.110 14.652 14.233 13.530 14.060 13.499 13.460 13.127 12.918 11.823 10.072 10.476 15.564
44 23.147 21.619 19.751 20.191 19.293 19.247 17.808 17.357 16.250 15.305 15.198 15.461 14.808 14.463 13.379 14.024 13.570 13.452 13.018 12.690 11.595 10.210 10.469 15.588
45 23.561 21.068 19.825 20.275 19.213 19.333 17.639 17.313 16.685 15.325 15.528 15.564 15.047 14.291 13.217 14.199 13.530 13.413 12.729 12.501 11.715 10.395 10.085 15.585
46 22.984 21.075 19.962 20.077 19.339 19.101 17.574 17.737 16.677 15.592 15.642 15.810 14.903 14.185 13.396 14.058 13.508 13.084 12.514 12.603 11.873 9.897 10.096 15.564
47 23.009 21.138 19.960 20.280 19.095 19.107 18.037 17.720 16.934 15.756 15.853 15.689 14.792 14.354 13.253 13.930 13.200 12.851 12.798 12.706 11.391 9.940 10.130 15.574
48 22.946 21.190 20.045 20.050 18.998 19.519 17.947 17.921 17.016 15.950 15.807 15.615 14.969 14.106 13.250 13.623 12.988 13.052 12.906 12.259 11.373 10.042 10.190 15.568
49 23.230 21.228 19.812 20.010 19.392 19.502 18.200 18.206 17.250 15.975 15.682 15.843 14.757 14.127 12.845 13.401 13.108 13.121 12.511 12.148 11.390 10.137 9.910 15.563
50 23.389 21.080 19.716 20.398 19.387 19.594 18.470 18.378 17.168 15.865 15.845 15.638 14.811 13.740 12.603 13.581 13.266 12.694 12.326 12.138 11.476 9.862 9.997 15.543
Total 25.741 23.394 21.580 21.761 20.690 20.492 18.766 18.171 16.936 15.499 15.332 15.114 14.213 13.589 12.562 13.320 12.896 12.716 12.265 12.279 11.404 9.744 9.912 15.842
203
Figura 92 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 93 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 10 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
204
Figura 94 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD,
con un marco de tiempo de 60 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 95 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 10 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 60
minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
205
10.3 Resultado 240 minutos
Tabla 27:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 18
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.099 1.099 1.211 1.232 1.318 1.326 1.326 1.318 1.292 1.373 1.347 1.266 1.227 1.218 1.218 1.218 1.223 1.134 1.539
16 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.099 1.088 1.211 1.232 1.318 1.326 1.318 1.292 1.373 1.347 1.347 1.263 1.218 1.218 1.211 1.134 1.223 1.134 1.539
17 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.088 1.088 1.211 1.232 1.318 1.318 1.292 1.373 1.347 1.347 1.344 1.223 1.218 1.183 1.127 1.134 1.223 1.134 1.539
18 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.088 1.088 1.211 1.266 1.318 1.292 1.373 1.347 1.347 1.344 1.304 1.225 1.189 1.127 1.127 1.127 1.223 1.134 1.539
19 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.088 1.124 1.266 1.258 1.292 1.373 1.347 1.347 1.344 1.304 1.306 1.225 1.127 1.127 1.127 1.127 1.223 1.444 1.539
20 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.124 1.179 1.258 1.232 1.373 1.347 1.347 1.344 1.304 1.306 1.306 1.127 1.127 1.120 1.127 1.127 1.223 1.444 1.539
21 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.179 1.171 1.232 1.313 1.347 1.347 1.344 1.304 1.306 1.306 1.170 1.127 1.092 1.120 1.127 1.127 1.223 1.444 1.539
22 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.171 1.145 1.313 1.287 1.347 1.344 1.304 1.306 1.306 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.223 1.298 1.539
23 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.145 1.226 1.287 1.287 1.344 1.304 1.306 1.306 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.223 1.314 1.539
24 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.226 1.200 1.287 1.284 1.304 1.306 1.306 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.223 1.344 1.539
25 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.159 1.200 1.284 1.244 1.306 1.306 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.223 1.344 1.539
26 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.159 1.197 1.246 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.223 1.344 1.539
27 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.159 1.159 1.246 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.215 1.344 1.539
28 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.159 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.215 1.344 1.539
29 1.520 1.539 1.501 1.369 1.226 1.159 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.092 1.120 1.127 1.111 1.215 1.377 1.539
30 1.520 1.539 1.501 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.098 1.098 1.120 1.087 1.111 1.215 1.334 1.539
31 1.520 1.539 1.501 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.087 1.087 1.111 1.215 1.321 1.539
32 1.520 1.499 1.501 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.124 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.215 1.134 1.087 1.087 1.087 1.111 1.215 1.321 1.520
33 1.501 1.501 1.365 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.155 1.124 1.215 1.170 1.170 1.170 1.215 1.215 1.087 1.087 1.087 1.104 1.129 1.215 1.321 1.501
34 1.501 1.501 1.410 1.331 1.226 1.104 1.159 1.079 1.155 1.124 1.215 1.170 1.170 1.215 1.215 1.124 1.087 1.087 1.104 1.105 1.129 1.215 1.321 1.501
35 1.501 1.501 1.410 1.331 1.226 1.104 1.068 1.068 1.155 1.126 1.215 1.170 1.215 1.215 1.124 1.126 1.087 1.104 1.105 1.105 1.129 1.215 1.321 1.501
36 1.482 1.501 1.331 1.331 1.226 1.028 1.068 1.068 1.155 1.154 1.215 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.104 1.105 1.105 1.105 1.129 1.215 1.321 1.501
37 1.482 1.501 1.331 1.331 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.192 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.126 1.105 1.105 1.105 1.122 1.122 1.215 1.321 1.501
38 1.482 1.501 1.331 1.195 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.121 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.126 1.104 1.104 1.122 1.115 1.122 1.215 1.321 1.501
39 1.482 1.501 1.319 1.195 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.155 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.154 1.111 1.122 1.113 1.115 1.122 1.215 1.321 1.501
40 1.482 1.365 1.319 1.195 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.155 1.215 1.215 1.124 1.126 1.154 1.192 1.129 1.113 1.087 1.115 1.122 1.215 1.321 1.482
41 1.384 1.365 1.319 1.195 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.155 1.215 1.124 1.126 1.154 1.192 1.210 1.129 1.093 1.087 1.115 1.122 1.215 1.321 1.384
42 1.384 1.365 1.321 1.195 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.155 1.192 1.126 1.154 1.192 1.210 1.210 1.129 1.093 1.087 1.115 1.122 1.215 1.321 1.384
43 1.384 1.365 1.349 1.195 1.090 1.028 1.068 1.068 1.155 1.098 1.192 1.154 1.192 1.210 1.210 1.210 1.129 1.093 1.087 1.115 1.122 1.215 1.321 1.384
44 1.384 1.365 1.349 1.195 1.135 1.028 1.068 1.068 1.132 1.098 1.192 1.192 1.210 1.201 1.210 1.210 1.129 1.093 1.087 1.115 1.122 1.215 1.321 1.384
45 1.384 1.365 1.349 1.240 1.135 1.028 1.068 1.045 1.132 1.098 1.192 1.210 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.093 1.087 1.115 1.218 1.215 1.321 1.384
46 1.384 1.365 1.349 1.240 1.135 1.028 1.045 1.045 1.132 1.132 1.210 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.093 1.087 1.211 1.218 1.215 1.321 1.384
47 1.384 1.410 1.349 1.240 1.135 1.028 1.045 1.059 1.132 1.132 1.201 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.093 1.183 1.211 1.218 1.215 1.319 1.410
48 1.410 1.410 1.349 1.240 1.044 1.028 1.045 1.059 1.150 1.132 1.201 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.189 1.183 1.211 1.218 1.215 1.319 1.410
49 1.410 1.410 1.349 1.217 1.046 1.028 1.045 1.063 1.150 1.132 1.201 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.225 1.189 1.183 1.211 1.218 1.201 1.319 1.410
50 1.410 1.410 1.387 1.217 1.074 1.028 1.063 1.063 1.150 1.132 1.201 1.201 1.201 1.201 1.210 1.306 1.225 1.189 1.183 1.211 1.218 1.201 1.319 1.410
Total 1.520 1.539 1.501 1.369 1.264 1.226 1.226 1.313 1.313 1.373 1.373 1.373 1.373 1.373 1.373 1.347 1.266 1.227 1.218 1.218 1.218 1.223 1.444 1.539
206
Tabla 28:
Mapa de Calor del comportamiento del promedio
Nota: Valores medidos en pips para el Tenkan sen con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a
18 periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Los
valores más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los
promedios que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En
la primera columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la
variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting
(2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 26.416 25.374 24.236 22.989 22.256 20.559 19.365 19.044 17.476 17.158 16.747 14.887 15.397 15.756 16.301 15.163 15.410 14.795 14.862 14.678 14.675 13.764 12.994 17.861
16 25.990 24.453 23.230 22.966 21.872 19.169 20.703 19.020 17.735 16.620 16.733 15.602 15.474 16.506 16.281 15.736 15.302 14.653 15.563 14.744 14.149 13.519 13.037 17.779
17 24.927 23.235 22.729 22.133 19.906 19.654 20.442 19.376 17.771 16.782 17.237 15.800 16.043 16.437 16.877 15.471 15.158 15.514 15.630 14.098 13.446 13.668 12.912 17.619
18 23.656 23.000 22.099 20.597 20.490 19.895 20.986 19.194 17.750 17.587 17.274 15.939 16.254 16.909 16.706 15.240 15.938 15.630 15.153 13.619 13.602 13.260 12.731 17.544
19 23.793 22.761 20.573 20.903 20.538 20.344 20.754 19.223 18.482 17.935 17.735 16.356 16.742 16.660 16.362 15.947 16.114 15.336 14.901 13.988 13.382 12.571 12.906 17.579
20 23.124 20.872 20.878 20.472 20.440 20.179 20.664 19.841 18.503 18.424 17.880 17.206 16.368 16.470 16.806 15.934 15.330 15.148 15.151 13.682 12.741 13.106 12.789 17.479
21 21.310 21.228 20.422 20.564 20.290 19.838 21.207 20.049 18.784 18.761 18.967 16.889 16.231 16.944 16.886 15.385 15.073 15.373 14.874 13.296 13.024 13.189 13.891 17.499
22 21.704 20.542 20.251 20.358 19.998 20.281 21.228 20.242 19.355 19.825 18.478 16.372 16.807 16.873 16.516 15.188 15.193 15.046 14.564 13.590 13.021 14.247 14.506 17.573
23 21.028 20.209 20.036 19.836 20.516 20.450 21.401 20.700 20.200 19.275 18.176 17.008 16.750 16.499 16.465 15.309 14.965 14.609 14.938 13.709 14.224 14.865 14.625 17.643
24 21.040 20.340 19.646 20.433 20.816 20.650 21.824 21.492 19.676 18.809 18.815 16.916 16.340 16.438 16.507 15.210 14.809 14.797 14.791 14.487 14.826 14.816 14.736 17.748
25 20.611 19.587 19.888 20.550 20.719 20.738 22.347 20.722 19.229 19.323 18.619 16.371 16.295 16.604 16.472 14.838 14.788 14.679 15.560 15.140 14.777 14.893 14.827 17.721
26 20.337 20.134 20.200 20.503 21.169 21.316 21.724 20.299 19.747 19.089 17.990 16.325 16.372 16.393 16.032 15.214 14.739 15.538 16.257 15.174 15.174 15.112 14.945 17.817
27 20.467 20.190 19.702 20.503 21.720 20.819 21.498 20.769 19.573 18.503 17.693 16.506 16.172 15.770 16.457 14.990 15.501 16.061 16.198 15.302 15.084 15.218 14.759 17.802
28 20.206 19.498 19.319 20.744 21.247 20.563 21.869 20.444 19.043 17.553 17.554 16.320 15.511 16.191 16.164 15.674 15.900 15.918 16.299 15.289 15.187 15.104 14.697 17.657
29 19.764 19.238 19.581 20.341 20.884 20.876 21.482 19.972 18.937 18.381 17.418 15.829 15.850 15.967 16.730 16.147 15.953 16.010 16.242 15.313 14.884 14.939 14.618 17.624
30 19.933 19.979 19.618 20.332 21.548 20.487 21.194 19.789 18.967 18.085 16.997 15.968 15.445 16.432 17.235 16.217 15.854 15.972 16.343 15.137 14.840 14.921 14.259 17.633
31 20.501 19.983 19.367 21.055 21.190 20.278 20.931 19.859 18.712 17.791 16.842 15.647 15.993 16.971 17.211 16.307 15.864 16.090 16.326 15.143 14.809 14.609 13.944 17.627
32 20.603 19.872 20.050 20.795 20.770 19.878 20.929 19.665 18.415 17.538 16.527 16.148 16.440 16.872 17.064 16.073 15.823 16.053 16.223 15.134 14.272 14.182 14.293 17.548
33 20.191 20.028 19.631 20.349 20.317 20.059 20.922 19.463 18.386 17.166 17.074 16.709 16.231 16.683 16.758 16.027 15.795 15.878 16.290 14.580 13.873 14.415 14.816 17.463
34 20.272 19.596 19.110 19.861 20.503 20.001 20.697 19.376 17.947 17.872 17.790 16.521 16.097 16.505 16.850 15.933 15.679 15.910 15.767 14.153 14.225 15.071 14.760 17.413
35 19.954 19.060 18.670 19.888 20.385 19.758 20.643 18.965 18.539 18.478 17.595 16.476 16.027 16.623 16.782 15.611 15.797 15.335 15.304 14.482 15.010 15.268 15.285 17.388
36 19.424 18.711 18.624 19.786 20.129 19.665 20.092 19.542 19.287 18.273 17.496 16.439 16.167 16.584 16.578 15.647 15.125 14.925 15.735 15.128 15.285 15.670 15.214 17.371
37 19.242 18.713 18.844 19.764 20.073 19.199 20.840 20.172 18.998 18.204 17.430 16.607 16.223 16.419 16.688 15.070 14.814 15.499 16.436 15.127 15.509 15.667 14.826 17.407
38 19.113 19.099 19.330 20.191 20.292 20.332 21.744 20.334 19.024 17.987 17.598 16.564 15.971 16.187 15.808 14.601 15.235 16.257 16.476 15.545 15.611 15.660 14.803 17.555
39 19.461 19.140 19.260 19.886 20.962 20.756 21.455 20.192 18.657 18.202 17.603 16.406 15.903 15.512 15.709 15.062 16.059 16.349 16.771 15.671 15.448 15.313 14.566 17.580
40 19.147 18.841 18.840 20.548 21.292 20.487 21.308 19.833 18.827 18.277 17.277 16.324 15.160 15.485 16.020 16.001 16.308 16.690 17.142 15.776 15.156 15.137 14.401 17.577
41 18.793 18.515 19.398 20.899 21.014 20.331 21.079 20.102 18.906 18.011 17.249 15.607 15.172 15.845 16.910 16.259 16.529 17.115 17.153 15.389 14.851 14.923 14.303 17.581
42 18.628 19.161 19.848 20.719 20.766 20.044 21.332 20.219 18.668 17.941 16.601 15.529 15.623 16.645 17.230 16.588 16.977 16.949 16.756 15.166 14.671 14.859 14.267 17.617
43 19.166 19.581 19.628 20.429 20.400 20.139 21.339 19.949 18.598 17.259 16.543 15.914 16.340 16.957 17.449 16.950 16.879 16.570 16.444 14.939 14.629 14.867 14.023 17.608
44 19.550 19.197 19.496 20.245 20.577 20.247 21.096 19.927 18.028 17.185 16.853 16.499 16.649 17.170 17.871 16.747 16.765 16.255 16.218 14.864 14.491 14.605 13.678 17.575
45 19.175 19.114 19.172 20.343 20.598 19.929 21.063 19.310 17.990 17.469 17.407 16.884 16.775 17.472 17.603 16.740 16.472 16.031 16.106 14.743 14.097 14.165 13.421 17.482
46 18.999 18.709 19.171 20.247 20.345 19.849 20.472 19.262 18.226 17.925 17.814 17.042 17.068 17.289 17.490 16.509 16.160 15.988 16.003 14.423 13.820 13.892 13.323 17.392
47 18.557 18.744 19.135 20.116 20.309 19.435 20.456 19.525 18.727 18.402 18.045 17.428 16.916 17.160 17.266 16.228 16.064 16.023 15.622 13.946 13.405 13.762 13.149 17.323
48 18.777 18.711 19.119 19.927 19.773 19.279 20.578 19.981 19.190 18.664 18.428 17.307 16.873 16.881 17.006 16.115 16.014 15.657 15.171 13.543 13.396 13.586 13.221 17.269
49 18.711 18.493 18.965 19.504 19.685 19.433 21.047 20.375 19.341 19.007 18.277 17.186 16.614 16.592 16.894 16.092 15.394 15.393 14.737 13.624 13.319 13.635 13.076 17.191
50 18.681 18.544 18.500 19.357 19.772 19.768 21.453 20.491 19.688 18.938 18.171 16.928 16.394 16.421 16.756 15.392 15.238 14.950 14.546 13.518 13.316 13.529 13.354 17.118
Total 20.658 20.116 19.933 20.517 20.668 20.135 21.058 19.907 18.761 18.099 17.584 16.394 16.182 16.529 16.735 15.753 15.675 15.674 15.781 14.611 14.340 14.444 14.064 17.550
207
Figura 96 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 18 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 97 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 6 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 18 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de
240 minutos Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
208
Figura 98 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 6 periodos y Kinjun Sen de 10 a 18 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 99 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 6 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 18 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de
240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
209
Tabla 29:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de (10 a 17 y
22 a 28 periodos), aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos.
Los valores más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco
máximos neutrales y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se
muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede
observar la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de
Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.249 1.326 1.326 1.318 1.292 1.373 1.266 1.249 1.249 1.229 1.229 1.218 1.223 1.205 1.539
16 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.256 1.326 1.318 1.292 1.373 1.347 1.266 1.249 1.229 1.229 1.211 1.197 1.223 1.134 1.539
17 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.266 1.318 1.292 1.373 1.347 1.347 1.263 1.229 1.229 1.211 1.197 1.205 1.223 1.134 1.539
18 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.263 1.306 1.373 1.347 1.347 1.344 1.229 1.229 1.189 1.197 1.205 1.127 1.478 1.144 1.539
19 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.242 1.373 1.347 1.347 1.344 1.304 1.229 1.189 1.197 1.205 1.127 1.127 1.457 1.182 1.539
20 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.313 1.347 1.347 1.344 1.304 1.306 1.225 1.197 1.205 1.127 1.127 1.144 1.587 1.200 1.587
21 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.313 1.287 1.347 1.344 1.304 1.306 1.306 1.197 1.205 1.120 1.127 1.144 1.182 1.587 1.191 1.587
22 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.287 1.344 1.304 1.306 1.306 1.197 1.205 1.114 1.120 1.144 1.182 1.200 1.587 1.134 1.587
23 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.200 1.287 1.284 1.306 1.306 1.306 1.197 1.205 1.114 1.116 1.144 1.182 1.200 1.191 1.587 1.134 1.587
24 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.200 1.200 1.284 1.244 1.306 1.306 1.197 1.205 1.170 1.116 1.144 1.182 1.200 1.191 1.127 1.587 1.134 1.587
25 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.142 1.200 1.197 1.244 1.246 1.306 1.170 1.197 1.170 1.170 1.144 1.182 1.200 1.191 1.127 1.127 1.587 1.134 1.587
26 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.142 1.197 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.127 1.127 1.127 1.587 1.134 1.587
27 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.142 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.127 1.127 1.127 1.587 1.116 1.587
28 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.127 1.127 1.127 1.587 1.116 1.587
29 1.539 1.482 1.501 1.369 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.127 1.127 1.116 1.587 1.116 1.587
30 1.539 1.482 1.501 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.127 1.116 1.116 1.472 1.116 1.539
31 1.539 1.482 1.501 1.331 1.226 1.119 1.159 1.159 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.116 1.116 1.116 1.472 1.116 1.539
32 1.539 1.482 1.501 1.331 1.226 1.119 1.159 1.159 1.246 1.135 1.215 1.170 1.170 1.170 1.182 1.200 1.191 1.116 1.116 1.116 1.116 1.472 1.116 1.539
33 1.501 1.482 1.365 1.331 1.226 1.119 1.159 1.159 1.155 1.135 1.215 1.170 1.170 1.182 1.215 1.191 1.116 1.116 1.116 1.116 1.116 1.472 1.116 1.501
34 1.501 1.346 1.410 1.331 1.226 1.119 1.159 1.119 1.155 1.135 1.215 1.170 1.174 1.215 1.215 1.116 1.116 1.116 1.116 1.116 1.116 1.472 1.129 1.501
35 1.501 1.391 1.410 1.331 1.226 1.119 1.119 1.119 1.155 1.135 1.215 1.170 1.215 1.215 1.124 1.116 1.116 1.116 1.116 1.116 1.116 1.472 1.129 1.501
36 1.501 1.391 1.331 1.331 1.226 1.119 1.119 1.119 1.155 1.135 1.215 1.215 1.215 1.124 1.126 1.116 1.116 1.116 1.116 1.116 1.129 1.472 1.129 1.501
37 1.501 1.331 1.331 1.331 1.119 1.119 1.119 1.119 1.155 1.135 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.116 1.116 1.116 1.116 1.128 1.122 1.472 1.129 1.501
38 1.501 1.331 1.331 1.195 1.119 1.119 1.119 1.119 1.155 1.135 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.116 1.116 1.116 1.128 1.122 1.122 1.472 1.129 1.501
39 1.501 1.331 1.319 1.195 1.119 1.119 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.124 1.126 1.126 1.116 1.116 1.128 1.122 1.115 1.122 1.472 1.129 1.501
40 1.501 1.300 1.319 1.195 1.119 1.119 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.124 1.126 1.154 1.116 1.128 1.122 1.106 1.115 1.122 1.472 1.129 1.501
41 1.384 1.300 1.319 1.195 1.119 1.119 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.124 1.126 1.154 1.192 1.129 1.122 1.097 1.106 1.118 1.122 1.472 1.129 1.472
42 1.384 1.300 1.321 1.195 1.119 1.119 1.119 1.119 1.155 1.155 1.154 1.126 1.154 1.192 1.210 1.129 1.097 1.099 1.118 1.118 1.122 1.472 1.129 1.472
43 1.384 1.302 1.321 1.217 1.130 1.119 1.119 1.119 1.155 1.135 1.154 1.154 1.192 1.210 1.210 1.129 1.093 1.110 1.110 1.115 1.122 1.472 1.225 1.472
44 1.384 1.302 1.321 1.235 1.135 1.119 1.119 1.119 1.094 1.135 1.154 1.192 1.210 1.210 1.210 1.129 1.110 1.110 1.110 1.115 1.122 1.472 1.225 1.472
45 1.384 1.302 1.321 1.240 1.135 1.119 1.119 1.119 1.094 1.135 1.192 1.210 1.201 1.210 1.210 1.129 1.110 1.110 1.110 1.115 1.218 1.472 1.225 1.472
46 1.384 1.302 1.321 1.240 1.135 1.119 1.119 1.119 1.094 1.135 1.210 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.110 1.110 1.106 1.211 1.218 1.472 1.225 1.472
47 1.384 1.302 1.321 1.240 1.135 1.119 1.119 1.119 1.132 1.135 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.110 1.087 1.183 1.211 1.218 1.472 1.225 1.472
48 1.410 1.302 1.321 1.240 1.119 1.119 1.119 1.119 1.150 1.135 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.093 1.189 1.183 1.211 1.218 1.472 1.225 1.472
49 1.410 1.302 1.349 1.163 1.119 1.119 1.119 1.119 1.150 1.135 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.129 1.189 1.189 1.183 1.211 1.218 1.472 1.225 1.472
50 1.410 1.330 1.349 1.163 1.119 1.119 1.119 1.119 1.150 1.135 1.201 1.201 1.201 1.210 1.210 1.225 1.189 1.189 1.183 1.211 1.218 1.472 1.225 1.472
Total 1.539 1.482 1.501 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.313 1.313 1.373 1.373 1.373 1.373 1.373 1.266 1.249 1.249 1.229 1.229 1.218 1.587 1.225 1.587
210
Tabla 30:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 7 periodos y Kinjun Sen de (10 a 17 y
22 a 28 periodos), aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos.
Los valores más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los
promedios que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En
la primera columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la
variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting
(2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 20.840 20.229 19.807 19.095 18.906 18.145 16.602 16.225 15.869 15.926 16.536 15.173 16.020 16.829 16.812 16.146 16.067 16.006 15.392 15.480 15.696 15.484 15.108 16.875
16 21.429 19.732 19.689 19.967 19.216 16.921 17.644 17.081 16.418 15.957 16.498 15.525 16.156 17.485 16.990 16.580 15.892 15.576 16.129 15.325 15.729 15.144 15.140 17.053
17 20.912 19.404 20.423 19.902 17.763 17.531 18.190 17.732 16.654 15.898 16.733 15.951 16.862 17.764 17.590 16.602 15.601 16.291 16.127 15.141 14.872 15.185 15.154 17.143
18 20.304 20.067 20.248 18.812 18.501 18.401 19.054 17.995 16.553 16.522 17.001 16.037 17.048 18.070 17.488 16.170 16.133 16.296 16.118 14.495 15.125 15.136 14.840 17.235
19 21.291 20.447 19.647 19.604 19.602 19.044 19.173 17.706 17.009 17.079 17.301 16.488 17.421 18.030 16.845 16.745 16.301 16.490 15.697 14.711 15.071 14.360 15.102 17.442
20 21.643 19.556 20.040 20.030 19.800 19.197 18.960 18.120 17.436 17.396 17.719 17.155 17.281 17.599 17.304 16.784 16.005 16.103 15.923 14.570 14.335 14.893 15.411 17.533
21 20.897 20.210 20.460 20.211 19.982 18.677 19.301 18.531 17.546 17.715 18.332 16.989 16.980 17.916 17.357 16.692 15.646 16.303 15.757 14.130 14.720 15.322 16.369 17.654
22 21.468 20.401 20.639 20.390 19.510 19.152 19.585 18.630 18.139 18.553 18.159 16.442 17.422 17.825 17.481 16.396 15.723 16.039 15.274 14.363 15.040 16.167 16.796 17.808
23 21.613 20.347 20.648 19.787 19.866 19.557 19.674 19.238 18.728 18.257 17.569 16.928 17.291 17.858 17.164 16.520 15.378 15.423 15.564 14.646 15.928 16.710 16.805 17.891
24 21.615 20.459 19.941 20.167 20.215 19.385 20.178 19.858 18.413 17.848 18.080 16.791 17.299 17.662 17.113 16.192 15.042 15.854 15.896 15.632 16.576 16.681 17.103 18.000
25 21.557 19.618 20.166 20.541 19.890 19.708 20.470 19.375 18.004 18.087 17.885 16.633 17.145 17.675 16.899 15.802 15.148 16.200 16.568 16.243 16.428 16.941 16.956 17.997
26 21.104 20.236 20.650 20.157 20.457 20.206 20.065 18.913 18.167 17.834 17.572 16.477 17.153 17.273 16.399 15.886 15.614 16.965 17.115 16.041 16.795 16.860 17.218 18.050
27 21.482 20.415 20.206 20.114 20.831 19.821 19.547 18.988 17.856 17.563 17.147 16.516 16.757 16.653 16.549 16.094 16.379 17.444 16.975 16.427 16.728 16.994 16.899 18.011
28 21.181 19.695 20.196 20.660 20.347 19.360 19.593 18.709 17.603 17.225 17.049 16.299 16.149 16.860 16.690 16.823 16.857 17.271 17.246 16.399 16.762 16.792 16.877 17.941
29 20.416 19.486 20.281 20.354 19.997 19.386 19.297 18.598 17.483 17.332 16.867 15.856 16.297 16.993 17.413 17.284 16.698 17.507 17.135 16.436 16.506 16.689 16.976 17.882
30 20.454 19.736 20.191 20.153 20.448 19.198 19.176 18.480 17.579 16.942 16.350 15.726 16.263 17.611 17.738 17.214 16.941 17.479 17.243 16.159 16.524 16.673 16.561 17.893
31 21.378 20.213 20.218 20.850 20.240 19.138 19.030 18.432 17.262 16.586 15.916 15.733 16.948 18.092 17.588 17.532 16.786 17.476 17.095 16.210 16.394 16.434 16.034 17.895
32 21.324 19.876 20.907 20.647 20.102 18.887 19.094 18.166 16.837 16.136 15.995 16.394 17.334 17.864 17.779 17.209 16.755 17.324 17.089 16.159 16.056 15.789 16.215 17.823
33 20.877 20.134 20.463 20.244 19.878 18.907 19.032 17.819 16.525 16.146 16.568 16.945 17.162 18.050 17.532 17.302 16.671 17.296 17.042 15.769 15.471 16.102 16.555 17.760
34 20.885 19.717 20.084 19.999 19.820 18.845 18.814 17.489 16.398 16.715 17.196 16.638 17.341 17.842 17.616 17.162 16.643 17.181 16.654 15.271 15.720 16.290 16.338 17.681
35 20.444 19.262 19.697 19.952 19.659 18.390 18.525 17.420 17.122 17.334 16.891 16.987 17.335 17.893 17.427 16.913 16.674 16.762 16.196 15.577 16.078 16.403 16.741 17.638
36 19.966 19.117 19.670 19.981 19.149 18.052 18.177 17.987 17.743 17.116 17.181 16.897 17.346 17.725 17.267 17.091 16.246 16.314 16.493 15.691 16.172 16.704 16.648 17.597
37 20.141 18.981 19.626 19.467 18.984 17.943 19.052 18.497 17.390 17.237 17.127 17.032 17.208 17.597 17.426 16.487 15.707 16.741 16.778 15.809 16.349 16.637 16.514 17.597
38 19.598 18.944 19.408 19.268 19.004 18.856 19.557 18.314 17.632 17.078 17.286 16.900 17.182 17.607 16.778 16.077 16.177 17.057 16.722 15.935 16.334 16.673 16.094 17.586
39 19.732 18.756 19.164 19.197 19.731 19.349 19.236 18.487 17.393 17.181 17.176 16.837 17.103 17.085 16.410 16.406 16.578 17.001 16.734 15.873 16.273 16.126 15.773 17.548
40 19.390 18.424 19.050 19.966 20.137 18.982 19.311 18.163 17.277 17.027 16.843 16.732 16.490 16.778 16.557 16.979 16.674 17.059 16.890 15.954 15.835 15.841 15.718 17.482
41 18.973 18.381 19.910 20.406 19.774 18.958 19.096 18.229 17.203 16.742 16.874 16.187 16.183 16.835 17.215 17.228 16.757 17.413 17.090 15.486 15.571 15.828 15.621 17.477
42 18.752 19.112 20.156 19.937 19.616 18.629 19.066 18.207 17.038 16.738 16.290 15.815 16.417 17.299 17.326 17.235 17.036 17.397 16.533 15.132 15.582 15.598 15.346 17.414
43 19.825 19.728 19.893 20.106 19.619 18.943 19.235 18.224 17.168 16.241 16.059 16.106 16.855 17.558 17.469 17.482 16.997 16.847 16.178 15.060 15.390 15.520 15.179 17.464
44 20.095 19.150 19.795 19.813 19.590 18.816 19.000 18.104 16.665 16.090 16.184 16.446 17.003 17.630 17.690 17.434 16.654 16.401 16.033 14.940 15.247 15.344 14.949 17.351
45 19.550 18.926 19.375 19.615 19.520 18.643 18.896 17.644 16.394 16.196 16.498 16.604 17.016 17.748 17.614 17.269 16.255 16.375 15.941 14.934 15.138 15.106 14.905 17.224
46 19.463 18.638 19.374 19.564 19.331 18.602 18.535 17.328 16.413 16.343 16.793 16.633 17.126 17.721 17.454 16.895 16.106 16.282 15.835 14.663 14.868 15.023 14.676 17.116
47 19.084 18.613 19.278 19.487 19.241 18.227 18.209 17.375 16.685 16.669 16.922 16.789 17.151 17.561 17.049 16.738 15.991 16.262 15.590 14.441 14.793 14.845 14.644 17.028
48 19.095 18.557 19.268 19.233 18.811 17.857 18.286 17.710 16.994 16.749 17.127 16.779 17.053 17.117 16.900 16.537 15.918 15.960 15.273 14.302 14.593 14.838 14.607 16.937
49 19.016 18.549 19.036 18.860 18.361 17.973 18.639 18.067 17.096 16.996 17.088 16.709 16.678 16.996 16.585 16.339 15.287 15.738 15.095 14.174 14.617 14.806 14.497 16.835
50 18.884 18.321 18.565 18.528 18.486 18.222 18.948 18.059 17.298 16.969 16.936 16.283 16.564 16.719 16.558 15.756 15.235 15.532 14.816 14.174 14.531 14.738 14.810 16.736
Total 20.446 19.511 19.912 19.874 19.578 18.787 19.016 18.176 17.236 16.972 17.007 16.451 16.917 17.497 17.166 16.713 16.176 16.602 16.292 15.338 15.677 15.869 15.893 17.527
211
Figura 100 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 7 periodos y Kinjun Sen de (10 a 17 y 22 a 28 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 101 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 7 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 17 y 22 a 28 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
212
Figura 102 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de (10 a 17 y 22 a 28 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 103 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 7 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 17 y 22 a 28 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
213
Tabla 31:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco máximos neutrales
y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se muestra la variación del
parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede observar la variación del
parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 637 640 900 900 1.276 1.346 1.195 1.195 1.191 1.124 1.207 1.235 1.167 1.287 1.287 1.284 1.284 1.266 1.224 1.292 1.292 1.230 1.224 1.249 1.346
3 640 659 900 1.301 1.482 1.195 1.195 1.147 1.069 1.179 1.207 1.235 1.167 1.287 1.287 1.284 1.211 1.232 1.318 1.211 1.256 1.224 1.224 1.249 1.482
4 582 1.364 1.307 1.482 1.331 1.195 1.147 1.104 1.124 1.080 1.207 1.235 1.167 1.287 1.287 1.167 1.177 1.326 1.237 1.175 1.250 1.224 1.252 1.239 1.482
5 1.364 1.307 1.480 1.501 1.369 1.264 1.072 1.124 1.082 1.081 1.207 1.322 1.287 1.287 1.167 1.133 1.271 1.245 1.201 1.169 1.250 1.252 1.242 1.263 1.501
6 1.364 1.473 1.482 1.369 1.369 1.264 1.058 1.084 1.080 1.080 1.294 1.322 1.167 1.167 1.167 1.133 1.271 1.245 1.201 1.169 1.278 1.259 1.242 1.263 1.482
7 1.530 1.475 1.369 1.369 1.369 1.264 1.038 1.080 1.080 1.080 1.294 1.322 1.167 1.167 1.133 1.227 1.190 1.209 1.201 1.169 1.278 1.259 1.242 1.263 1.530
8 1.532 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.025 1.080 1.080 1.080 1.294 1.322 1.167 1.133 1.227 1.146 1.154 1.209 1.201 1.169 1.278 1.259 1.242 1.263 1.532
9 1.570 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.025 1.080 1.080 1.099 1.294 1.322 1.167 1.133 1.227 1.146 1.154 1.209 1.201 1.169 1.278 1.259 1.242 1.263 1.570
10 1.539 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.060 1.080 1.080 1.167 1.322 1.322 1.167 1.133 1.227 1.146 1.154 1.209 1.201 1.169 1.278 1.259 1.242 1.263 1.539
11 1.539 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.061 1.080 1.080 1.167 1.322 1.167 1.167 1.133 1.227 1.190 1.209 1.201 1.175 1.250 1.252 1.259 1.239 1.223 1.539
12 1.539 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.061 1.080 1.080 1.167 1.167 1.167 1.167 1.133 1.271 1.245 1.201 1.175 1.256 1.224 1.252 1.256 1.199 1.225 1.539
13 1.539 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.025 1.080 1.080 1.167 1.167 1.167 1.167 1.177 1.326 1.237 1.175 1.256 1.230 1.224 1.249 1.216 1.201 1.225 1.539
14 1.539 1.369 1.369 1.369 1.369 1.264 1.025 1.080 1.080 1.167 1.167 1.167 1.211 1.232 1.318 1.211 1.256 1.230 1.230 1.221 1.209 1.218 1.201 1.089 1.539
15 1.539 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.099 1.099 1.167 1.167 1.227 1.271 1.326 1.318 1.292 1.292 1.230 1.252 1.256 1.216 1.225 1.218 1.190 1.134 1.539
16 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.099 1.088 1.167 1.167 1.271 1.326 1.318 1.292 1.373 1.266 1.230 1.249 1.216 1.218 1.211 1.134 1.223 1.134 1.482
17 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.088 1.088 1.167 1.211 1.326 1.318 1.292 1.373 1.347 1.266 1.227 1.209 1.218 1.211 1.134 1.134 1.223 1.134 1.482
18 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.088 1.088 1.211 1.266 1.318 1.292 1.373 1.347 1.347 1.263 1.187 1.211 1.211 1.127 1.134 1.127 1.223 1.134 1.482
19 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.088 1.124 1.266 1.258 1.292 1.373 1.347 1.347 1.344 1.223 1.189 1.189 1.127 1.127 1.127 1.127 1.223 1.134 1.482
20 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.124 1.179 1.258 1.232 1.373 1.347 1.347 1.344 1.304 1.225 1.189 1.120 1.127 1.127 1.127 1.127 1.314 1.134 1.482
21 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.179 1.171 1.232 1.313 1.347 1.347 1.344 1.304 1.306 1.225 1.098 1.120 1.120 1.127 1.127 1.127 1.314 1.134 1.482
22 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.145 1.313 1.287 1.347 1.344 1.304 1.306 1.306 1.098 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.314 1.134 1.482
23 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.145 1.226 1.287 1.287 1.344 1.304 1.306 1.306 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.314 1.134 1.482
24 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.226 1.200 1.287 1.284 1.304 1.306 1.306 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.314 1.134 1.482
25 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.200 1.284 1.244 1.306 1.306 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.344 1.134 1.482
26 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.197 1.246 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.377 1.134 1.482
27 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.159 1.246 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.334 1.043 1.482
28 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.127 1.334 1.045 1.482
29 1.475 1.482 1.369 1.369 1.224 1.159 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.127 1.043 1.334 1.045 1.482
30 1.475 1.482 1.369 1.329 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.092 1.120 1.127 1.043 1.045 1.334 1.045 1.482
31 1.475 1.482 1.329 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.098 1.120 1.036 1.045 1.045 1.334 1.045 1.482
32 1.475 1.482 1.331 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.246 1.215 1.215 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.098 1.036 1.038 1.045 1.045 1.321 1.073 1.482
33 1.475 1.482 1.331 1.331 1.226 1.104 1.159 1.159 1.121 1.215 1.215 1.170 1.170 1.170 1.134 1.098 1.029 1.038 1.038 1.045 1.045 1.319 1.111 1.482
34 1.475 1.346 1.331 1.331 1.226 1.104 1.159 1.155 1.121 1.215 1.215 1.170 1.170 1.215 1.134 1.007 1.031 1.038 1.038 1.045 1.073 1.319 1.129 1.475
35 1.339 1.391 1.331 1.331 1.226 1.104 1.068 1.155 1.121 1.215 1.215 1.170 1.215 1.215 1.043 1.009 1.031 1.038 1.038 1.073 1.111 1.319 1.129 1.391
36 1.384 1.391 1.331 1.331 1.226 1.068 1.068 1.155 1.121 1.215 1.215 1.215 1.215 1.124 1.045 1.009 1.031 1.038 1.066 1.111 1.129 1.319 1.129 1.391
37 1.384 1.331 1.331 1.331 1.090 1.068 1.068 1.155 1.121 1.215 1.215 1.215 1.124 1.126 1.045 1.009 1.031 1.066 1.104 1.129 1.122 1.319 1.129 1.384
38 1.384 1.331 1.331 1.195 1.090 1.068 1.068 1.155 1.121 1.215 1.215 1.215 1.124 1.126 1.045 1.009 1.059 1.104 1.122 1.120 1.122 1.319 1.129 1.384
39 1.384 1.331 1.195 1.195 1.090 1.068 1.068 1.155 1.121 1.215 1.215 1.215 1.124 1.126 1.045 1.037 1.097 1.122 1.113 1.115 1.122 1.319 1.129 1.384
40 1.384 1.300 1.195 1.195 1.090 1.068 1.068 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.124 1.126 1.073 1.075 1.115 1.113 1.106 1.115 1.122 1.319 1.129 1.384
41 1.384 1.300 1.195 1.195 1.090 1.068 1.068 1.155 1.155 1.215 1.215 1.124 1.126 1.154 1.111 1.093 1.106 1.106 1.106 1.115 1.122 1.319 1.129 1.384
42 1.384 1.300 1.195 1.195 1.090 1.068 1.068 1.155 1.155 1.215 1.124 1.126 1.154 1.192 1.129 1.093 1.087 1.106 1.106 1.115 1.122 1.319 1.129 1.384
43 1.384 1.300 1.195 1.195 1.090 1.068 1.068 1.155 1.155 1.126 1.126 1.154 1.192 1.210 1.129 1.093 1.087 1.106 1.106 1.115 1.122 1.319 1.225 1.384
44 1.384 1.300 1.195 1.195 1.135 1.068 1.068 1.155 1.064 1.126 1.154 1.192 1.210 1.210 1.129 1.093 1.087 1.106 1.106 1.115 1.122 1.319 1.225 1.384
45 1.384 1.300 1.195 1.240 1.135 1.068 1.068 1.066 1.066 1.154 1.192 1.210 1.201 1.210 1.129 1.093 1.087 1.106 1.106 1.115 1.218 1.319 1.225 1.384
46 1.384 1.300 1.240 1.240 1.135 1.068 1.028 1.066 1.094 1.192 1.210 1.201 1.201 1.210 1.129 1.093 1.087 1.106 1.106 1.211 1.218 1.319 1.225 1.384
47 1.384 1.300 1.240 1.240 1.135 1.028 1.028 1.094 1.132 1.210 1.201 1.201 1.201 1.210 1.129 1.093 1.087 1.106 1.183 1.211 1.218 1.319 1.225 1.384
48 1.384 1.300 1.240 1.240 1.044 1.028 1.028 1.132 1.150 1.201 1.201 1.201 1.201 1.210 1.129 1.093 1.087 1.189 1.183 1.211 1.218 1.319 1.225 1.384
49 1.293 1.302 1.240 1.149 1.046 1.028 1.045 1.150 1.150 1.132 1.201 1.201 1.201 1.210 1.129 1.093 1.189 1.189 1.183 1.211 1.218 1.319 1.225 1.319
50 1.295 1.302 1.149 1.151 1.074 1.045 1.063 1.141 1.150 1.132 1.201 1.201 1.201 1.210 1.129 1.189 1.189 1.189 1.183 1.211 1.218 1.204 1.225 1.302
Total 1.570 1.475 1.482 1.501 1.482 1.346 1.226 1.226 1.313 1.313 1.373 1.373 1.373 1.373 1.373 1.292 1.284 1.326 1.318 1.292 1.292 1.259 1.377 1.263 1.570
214
Tabla 32:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15
periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Los valores
más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los promedios
que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En la primera
columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la variación
del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 2 Total
2 33.277 27.327 25.855 22.374 19.791 20.154 20.006 19.498 18.778 17.981 16.771 12.862 13.877 14.746 15.287 12.850 14.182 12.391 12.842 12.738 12.674 13.827 13.926 36.697 18.363
3 30.933 26.990 26.249 23.249 21.210 21.154 20.699 20.537 19.573 18.777 15.372 13.738 14.529 15.163 15.778 12.918 12.667 13.266 12.260 14.457 13.173 13.507 14.040 40.042 18.762
4 30.448 27.527 26.298 25.079 23.557 22.144 22.740 22.243 19.750 18.614 15.549 13.799 14.951 15.344 15.626 11.163 13.621 13.002 14.600 14.707 12.861 13.707 14.411 36.345 19.087
5 30.460 28.823 27.650 25.752 24.096 24.022 23.984 22.637 19.758 18.139 16.924 14.019 14.722 15.535 13.876 11.497 12.781 15.046 14.318 14.093 13.650 14.559 14.447 35.180 19.415
6 31.957 30.188 27.329 27.081 26.272 23.907 25.051 22.568 19.813 18.768 16.820 14.424 14.152 13.982 14.289 11.257 14.357 14.177 13.747 14.776 14.419 14.507 14.670 36.478 19.791
7 32.212 29.188 29.667 27.218 26.109 24.756 24.857 22.758 19.047 18.016 16.566 13.558 13.205 14.464 12.913 12.247 13.425 13.844 14.458 15.321 14.513 14.468 14.879 37.139 19.784
8 30.036 30.998 29.526 27.832 26.113 24.737 25.115 21.894 18.454 18.311 15.096 12.502 13.023 13.470 13.714 11.535 12.579 13.916 14.832 15.605 14.361 14.543 14.665 36.784 19.568
9 32.457 31.158 29.328 27.738 25.927 25.033 24.115 21.397 18.519 16.489 14.532 12.255 12.614 13.737 12.707 10.919 12.483 14.838 14.913 15.060 14.487 14.663 15.184 34.630 19.383
10 31.897 31.306 29.181 27.795 26.349 23.895 23.421 21.173 17.125 16.302 14.208 11.037 13.517 12.598 12.631 11.280 13.323 14.707 14.937 15.261 14.714 15.224 15.135 36.126 19.298
11 31.232 30.564 29.113 27.942 25.119 23.607 22.900 19.783 16.778 15.654 13.337 12.396 13.013 12.788 12.737 12.002 13.804 14.761 15.103 15.442 15.478 15.119 15.223 34.091 19.083
12 31.990 30.929 29.625 26.625 25.777 23.127 21.418 19.551 16.198 14.536 14.575 11.208 12.921 13.149 13.557 12.054 13.768 14.832 15.503 16.024 15.221 15.176 14.651 34.479 19.037
13 32.209 31.227 28.033 27.335 25.405 21.710 21.353 18.300 15.007 15.339 14.430 11.797 13.184 13.735 13.679 12.454 14.213 15.272 16.010 15.629 14.948 15.093 14.605 34.206 18.966
14 31.906 29.690 28.711 27.043 23.848 22.136 20.142 16.891 15.948 15.094 14.716 11.994 13.331 13.679 13.933 13.236 14.627 15.422 15.761 15.245 15.665 14.651 14.616 34.838 18.880
15 27.444 27.198 26.427 25.232 24.183 21.467 19.152 18.551 16.651 15.717 15.834 13.887 14.862 14.681 15.403 14.238 15.046 14.874 14.502 14.912 15.160 14.029 13.436 34.280 18.136
16 26.874 26.149 25.407 25.042 23.898 19.866 20.275 18.654 16.773 15.557 15.799 14.811 14.810 15.427 15.258 15.029 15.000 14.683 15.179 14.729 14.622 13.845 13.573 17.881
17 25.687 24.867 25.092 24.391 21.646 20.535 20.007 18.872 17.039 15.481 16.555 14.874 15.423 15.122 16.076 14.704 14.854 15.429 15.145 14.276 14.053 14.144 13.436 17.726
18 24.402 24.897 24.567 22.499 22.499 20.653 20.666 18.809 16.839 16.354 16.557 15.165 15.518 15.799 15.817 14.509 15.527 15.383 14.708 13.893 14.188 13.574 13.178 17.652
19 24.406 24.217 22.942 23.194 22.602 21.354 20.494 18.670 17.811 16.543 16.961 15.336 16.185 15.518 15.444 15.273 15.568 15.110 14.491 14.108 13.959 13.153 13.311 17.680
20 23.981 22.769 23.366 23.120 22.866 21.265 20.294 19.622 17.738 16.981 17.087 16.329 15.855 15.329 16.234 15.349 15.171 14.891 14.520 13.839 13.294 13.629 13.054 17.678
21 22.257 22.992 22.964 23.311 22.748 20.861 21.086 19.635 18.053 17.224 18.110 16.053 15.563 16.066 16.296 14.976 14.879 15.001 14.364 13.476 13.696 13.524 14.189 17.710
22 22.519 22.235 23.123 23.178 22.440 21.565 20.942 19.930 18.289 18.462 17.707 15.612 16.274 15.935 15.965 14.753 14.990 14.857 14.003 13.655 13.529 14.604 14.796 17.798
23 22.044 22.476 22.956 22.702 23.230 21.793 21.253 20.213 19.431 18.037 17.222 16.313 16.021 15.554 15.644 14.855 14.806 14.333 14.150 13.461 14.623 15.051 14.878 17.872
24 22.144 22.386 22.509 23.254 23.210 21.760 21.633 21.090 18.912 17.451 18.064 15.998 15.687 15.415 15.871 14.757 14.504 14.468 13.904 14.317 15.280 15.062 15.062 17.945
25 21.721 21.718 22.817 23.069 23.054 21.860 22.157 20.413 18.509 18.261 17.799 15.526 15.671 15.776 15.862 14.507 14.723 14.350 14.921 15.010 15.403 15.259 14.987 17.973
26 21.398 22.258 23.245 23.078 23.477 22.459 21.644 19.991 19.287 17.998 17.145 15.388 15.852 15.616 15.565 14.757 14.496 15.088 15.474 15.098 15.632 15.283 15.143 18.060
27 21.989 22.573 23.157 23.124 24.121 22.211 21.273 20.851 18.816 17.453 16.775 15.716 15.798 15.076 15.863 14.387 15.220 15.628 15.577 15.203 15.521 15.505 15.069 18.126
28 21.736 22.079 23.042 23.750 23.652 21.906 22.029 20.377 18.204 17.208 17.008 15.733 15.288 15.428 15.471 14.946 15.641 15.572 15.766 15.197 15.590 15.423 15.011 18.089
29 21.120 21.851 23.450 23.423 23.318 22.329 21.634 19.893 18.129 17.388 17.062 15.469 15.683 15.060 16.016 15.383 15.674 15.777 15.656 15.294 15.438 15.315 15.097 18.064
30 20.850 22.452 23.250 23.327 24.097 21.789 20.999 19.605 18.257 17.128 16.715 15.673 15.055 15.558 16.460 15.585 15.671 15.614 15.698 15.221 15.252 15.383 14.819 18.020
31 21.692 22.543 23.102 23.971 23.375 21.427 20.813 19.779 18.289 16.974 16.592 15.201 15.544 16.081 16.494 15.672 15.460 15.667 15.730 15.064 15.152 15.019 14.437 18.003
32 21.744 22.440 23.871 23.583 23.111 21.112 20.964 19.853 18.147 16.827 16.280 15.692 16.037 16.009 16.354 15.292 15.337 15.686 15.538 14.989 14.854 14.618 14.747 17.960
33 21.164 23.128 23.516 23.260 22.794 21.312 21.088 19.742 18.136 16.385 16.745 16.198 15.912 15.882 16.087 15.319 15.389 15.479 15.397 14.692 14.492 14.940 15.237 17.926
34 21.656 22.724 23.029 22.844 22.886 21.383 21.016 19.548 17.571 16.970 17.315 16.139 15.781 15.687 16.192 15.312 15.246 15.387 15.133 14.297 14.872 15.404 15.089 17.891
35 21.189 22.273 22.465 22.972 23.004 21.176 20.920 19.072 18.176 17.566 17.164 16.002 15.775 15.847 16.188 14.956 15.252 15.023 14.755 14.775 15.464 15.657 15.636 17.883
36 20.608 21.629 22.658 23.141 22.819 21.119 20.310 19.719 18.817 17.478 17.053 16.021 15.932 15.884 15.888 14.953 14.833 14.621 15.366 15.338 15.730 16.095 15.744 17.902
37 20.481 21.852 22.864 22.874 22.791 20.658 20.961 20.279 18.690 17.273 17.019 16.186 15.974 15.581 15.896 14.361 14.419 15.260 16.027 15.536 16.039 16.233 15.577 17.949
38 20.542 22.140 23.021 22.968 22.514 21.520 21.515 20.131 18.490 17.103 17.186 16.235 15.754 15.496 15.238 14.161 15.074 16.059 16.047 15.774 16.191 16.146 15.346 18.028
39 21.049 22.379 22.784 22.543 23.190 21.935 21.276 19.966 18.124 17.259 17.298 16.054 15.661 14.800 15.130 14.793 15.899 16.057 16.275 15.899 16.108 15.821 15.241 18.067
40 21.026 22.009 22.468 23.207 23.515 21.715 21.120 19.687 18.236 17.413 16.918 15.860 14.986 14.749 15.491 15.687 16.071 16.341 16.601 15.994 15.790 15.727 15.034 18.071
41 20.634 21.713 23.086 23.538 23.295 21.515 20.856 19.809 18.362 17.041 16.868 15.192 15.023 15.071 16.327 15.884 16.250 16.799 16.732 15.640 15.563 15.440 14.933 18.068
42 20.437 22.370 23.337 23.366 23.012 21.190 21.069 20.063 18.038 16.956 16.316 15.186 15.394 15.923 16.596 16.135 16.858 16.724 16.324 15.468 15.318 15.368 14.827 18.099
43 20.901 22.685 23.028 23.076 22.595 21.297 21.246 19.711 17.982 16.374 16.297 15.675 16.206 16.233 16.818 16.662 16.781 16.350 16.128 15.213 15.225 15.293 14.542 18.101
44 21.170 22.328 22.769 22.745 22.738 21.412 20.847 19.631 17.331 16.361 16.640 16.329 16.535 16.533 17.369 16.409 16.466 16.039 15.760 15.086 15.161 15.011 14.224 18.039
45 20.950 22.053 22.487 22.798 22.887 21.123 20.818 19.012 17.351 16.602 17.225 16.621 16.637 16.891 17.182 16.295 16.341 15.772 15.686 15.115 14.876 14.663 13.853 17.967
46 20.733 21.748 22.519 22.889 22.640 21.084 20.353 19.087 17.612 17.058 17.633 16.787 16.976 16.800 16.965 16.150 15.964 15.728 15.555 14.812 14.560 14.269 13.705 17.897
47 20.428 21.871 22.591 22.747 22.603 20.674 20.319 19.218 18.139 17.561 17.801 17.167 16.885 16.633 16.787 15.789 15.854 15.702 15.217 14.407 14.180 14.196 13.506 17.838
48 20.482 21.879 22.500 22.553 22.112 20.489 20.482 19.726 18.573 17.744 18.170 17.125 16.814 16.428 16.553 15.674 15.862 15.305 14.859 13.852 14.078 13.970 13.514 17.772
49 20.380 21.692 22.338 22.043 21.865 20.678 21.017 20.131 18.749 18.142 18.100 17.010 16.583 16.136 16.393 15.725 15.307 15.148 14.285 13.935 13.878 13.953 13.348 17.689
50 20.146 21.482 21.754 21.945 22.135 21.170 21.508 20.319 19.145 18.073 17.993 16.719 16.339 16.024 16.415 15.173 15.205 14.591 14.133 13.803 13.819 13.778 13.736 17.626
Total 22.462 23.067 23.465 23.369 23.062 21.425 21.048 19.769 18.126 17.120 16.982 15.691 15.715 15.627 15.975 15.047 15.326 15.346 15.227 14.771 14.872 14.827 14.491 35.808 17.997
215
Figura 104 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un
marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 105 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 8 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de
240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
216
Figura 106 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 8 periodos y Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con
un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 107 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 8 periodos y
Kinjun Sen de 10 a 15 periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de
240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
217
Tabla 33:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y
20 a 28 periodos), aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos.
Los valores más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en blanco
máximos neutrales y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se
muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede
observar la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud.Fuente: Modelo de
Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
15 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.249 1.306 1.326 1.318 1.225 1.256 1.230 1.252 1.256 1.229 1.229 1.344 1.197 1.273 1.482
16 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.271 1.326 1.318 1.292 1.292 1.230 1.230 1.249 1.229 1.229 1.211 1.344 1.223 1.273 1.482
17 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.226 1.226 1.287 1.326 1.318 1.292 1.373 1.266 1.230 1.227 1.229 1.229 1.211 1.197 1.377 1.223 1.273 1.482
18 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.226 1.246 1.326 1.318 1.306 1.373 1.347 1.266 1.227 1.229 1.229 1.211 1.197 1.205 1.377 1.478 1.457 1.482
19 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.226 1.266 1.318 1.306 1.373 1.347 1.347 1.263 1.229 1.229 1.211 1.197 1.205 1.127 1.478 1.457 1.567 1.567
20 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.266 1.258 1.292 1.373 1.347 1.347 1.344 1.229 1.229 1.189 1.197 1.205 1.127 1.127 1.457 1.567 1.567 1.567
21 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.179 1.258 1.246 1.373 1.347 1.347 1.344 1.304 1.229 1.189 1.197 1.205 1.127 1.127 1.144 1.587 1.567 1.631 1.631
22 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.232 1.313 1.347 1.347 1.344 1.304 1.306 1.225 1.197 1.205 1.120 1.127 1.144 1.182 1.587 1.567 1.631 1.631
23 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.171 1.313 1.287 1.347 1.344 1.306 1.306 1.306 1.197 1.205 1.114 1.120 1.144 1.182 1.200 1.587 1.567 1.631 1.631
24 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.226 1.287 1.287 1.344 1.306 1.306 1.306 1.197 1.205 1.117 1.116 1.144 1.182 1.200 1.191 1.587 1.567 1.631 1.631
25 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.287 1.284 1.304 1.306 1.306 1.197 1.205 1.134 1.117 1.144 1.182 1.200 1.191 1.127 1.587 1.567 1.631 1.631
26 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.246 1.246 1.306 1.246 1.215 1.205 1.170 1.134 1.144 1.182 1.200 1.191 1.127 1.127 1.587 1.567 1.631 1.631
27 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.246 1.246 1.246 1.246 1.215 1.170 1.170 1.134 1.136 1.174 1.192 1.183 1.127 1.127 1.587 1.567 1.631 1.631
28 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.159 1.246 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.134 1.136 1.174 1.192 1.183 1.127 1.127 1.587 1.567 1.631 1.631
29 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.226 1.159 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.134 1.136 1.174 1.192 1.183 1.127 1.127 1.587 1.567 1.516 1.587
30 1.482 1.475 1.482 1.369 1.331 1.226 1.130 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.134 1.136 1.174 1.192 1.183 1.127 1.108 1.587 1.452 1.516 1.587
31 1.482 1.475 1.482 1.331 1.331 1.226 1.130 1.159 1.159 1.246 1.246 1.170 1.170 1.170 1.134 1.136 1.174 1.192 1.183 1.108 1.108 1.472 1.452 1.516 1.516
32 1.482 1.475 1.482 1.331 1.331 1.226 1.130 1.159 1.159 1.246 1.170 1.215 1.170 1.170 1.136 1.174 1.192 1.183 1.108 1.108 1.108 1.472 1.452 1.516 1.516
33 1.482 1.475 1.482 1.331 1.331 1.226 1.130 1.159 1.159 1.215 1.215 1.215 1.170 1.170 1.174 1.192 1.183 1.108 1.108 1.108 1.108 1.472 1.452 1.516 1.516
34 1.482 1.475 1.346 1.331 1.331 1.226 1.119 1.159 1.121 1.215 1.215 1.215 1.170 1.174 1.192 1.183 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.472 1.452 1.516 1.516
35 1.482 1.339 1.391 1.331 1.331 1.226 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.174 1.215 1.183 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.472 1.452 1.516 1.516
36 1.482 1.384 1.391 1.331 1.331 1.226 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.215 1.215 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.111 1.472 1.452 1.516 1.516
37 1.346 1.384 1.331 1.331 1.331 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.215 1.124 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.129 1.472 1.452 1.516 1.516
38 1.346 1.384 1.331 1.331 1.195 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.215 1.124 1.108 1.108 1.108 1.108 1.108 1.122 1.120 1.472 1.452 1.516 1.516
39 1.346 1.384 1.331 1.195 1.195 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.215 1.124 1.108 1.108 1.108 1.108 1.122 1.114 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
40 1.346 1.384 1.300 1.195 1.195 1.119 1.119 1.155 1.155 1.215 1.215 1.215 1.215 1.124 1.108 1.108 1.108 1.120 1.114 1.106 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
41 1.346 1.384 1.300 1.195 1.195 1.119 1.119 1.155 1.155 1.155 1.215 1.215 1.124 1.126 1.108 1.108 1.120 1.114 1.106 1.106 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
42 1.346 1.384 1.300 1.195 1.195 1.119 1.119 1.155 1.155 1.155 1.215 1.126 1.126 1.154 1.111 1.120 1.114 1.106 1.106 1.110 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
43 1.346 1.384 1.300 1.195 1.217 1.130 1.119 1.119 1.155 1.155 1.126 1.126 1.154 1.192 1.129 1.114 1.089 1.106 1.110 1.110 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
44 1.346 1.384 1.300 1.217 1.235 1.135 1.119 1.119 1.155 1.126 1.126 1.154 1.192 1.210 1.129 1.093 1.091 1.110 1.110 1.110 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
45 1.346 1.384 1.300 1.195 1.240 1.135 1.119 1.119 1.119 1.126 1.154 1.192 1.210 1.210 1.129 1.093 1.110 1.110 1.110 1.110 1.115 1.472 1.452 1.516 1.516
46 1.346 1.384 1.300 1.240 1.240 1.135 1.119 1.119 1.119 1.154 1.192 1.210 1.201 1.201 1.120 1.110 1.110 1.110 1.110 1.106 1.211 1.472 1.452 1.516 1.516
47 1.346 1.384 1.300 1.240 1.240 1.135 1.119 1.119 1.119 1.192 1.210 1.201 1.201 1.201 1.120 1.110 1.110 1.110 1.106 1.183 1.211 1.472 1.452 1.516 1.516
48 1.346 1.384 1.300 1.240 1.240 1.119 1.119 1.119 1.132 1.210 1.201 1.201 1.201 1.201 1.120 1.110 1.110 1.106 1.189 1.183 1.211 1.472 1.452 1.516 1.516
49 1.391 1.293 1.302 1.240 1.163 1.119 1.119 1.132 1.150 1.201 1.132 1.201 1.201 1.201 1.120 1.110 1.078 1.189 1.189 1.183 1.211 1.472 1.452 1.516 1.516
50 1.391 1.295 1.302 1.163 1.163 1.119 1.119 1.150 1.141 1.141 1.132 1.201 1.201 1.201 1.120 1.084 1.189 1.189 1.189 1.183 1.211 1.472 1.452 1.516 1.516
Total 1.482 1.475 1.482 1.369 1.369 1.264 1.226 1.313 1.313 1.373 1.373 1.373 1.373 1.373 1.292 1.256 1.230 1.252 1.256 1.229 1.229 1.587 1.567 1.631 1.631
218
Tabla 34:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips para el Tenkan sen con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de (10 a
15 y 20 a 28 periodos), aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240
minutos. Los valores más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en
blanco los promedios que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más
bajo. En la primera columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la
segunda fila la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo
de Backtesting (2014).
Promedio de ResultadoEtiquetas de columna
Etiquetas de fila 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 2 Total
15 19.862 19.802 19.415 18.591 18.278 17.348 16.113 15.407 15.471 15.799 16.535 15.390 16.375 17.013 16.967 16.155 16.293 15.912 15.683 15.823 16.344 15.737 15.167 28.242 16.798
16 20.771 19.236 19.352 19.604 18.731 16.267 16.971 16.504 15.927 16.156 16.642 15.838 16.466 17.624 17.173 16.466 16.267 15.551 16.482 15.716 16.435 15.392 15.228 26.600 17.023
17 20.014 19.100 20.319 19.758 17.465 16.867 17.692 17.161 16.377 16.121 16.860 16.180 17.112 17.892 17.699 16.484 15.912 16.235 16.425 15.644 15.639 15.450 15.342 26.422 17.150
18 19.877 20.268 20.520 18.680 18.219 17.799 18.707 17.664 16.365 16.610 17.189 16.364 17.251 18.222 17.633 16.007 16.382 16.101 16.474 15.056 15.835 15.439 15.048 25.153 17.318
19 20.884 20.603 19.699 19.401 19.279 18.414 18.778 17.401 16.715 17.146 17.532 16.749 17.655 18.346 16.974 16.554 16.461 16.255 16.020 15.109 15.776 14.690 15.176 23.717 17.482
20 21.266 19.748 20.243 20.234 19.794 18.778 18.479 17.710 17.202 17.417 17.852 17.387 17.598 17.785 17.541 16.643 16.210 15.866 16.240 15.154 15.091 15.124 15.524 23.706 17.624
21 20.757 20.501 21.165 20.638 19.942 18.175 18.775 18.182 17.352 17.789 18.448 17.292 17.172 18.298 17.679 16.627 15.855 15.973 16.088 14.546 15.533 15.551 16.536 22.897 17.794
22 21.195 20.931 21.351 20.649 19.266 18.438 18.992 18.068 17.786 18.598 18.353 16.814 17.742 18.159 17.844 16.426 15.844 15.736 15.552 14.852 15.887 16.408 16.933 20.587 17.914
23 21.679 21.144 21.598 20.072 19.705 19.063 19.063 18.530 18.511 18.339 17.777 17.290 17.586 18.218 17.534 16.514 15.557 15.113 15.795 15.207 16.786 16.917 17.040 21.887 18.058
24 22.107 21.572 21.195 20.531 20.326 18.999 19.611 19.157 18.316 17.826 18.270 17.083 17.604 17.896 17.442 16.189 15.191 15.492 16.173 16.158 17.412 16.845 17.322 21.352 18.216
25 22.139 20.803 21.342 20.872 19.991 19.484 20.031 18.824 17.981 18.165 17.987 17.035 17.344 18.038 17.278 15.778 15.332 15.829 16.830 16.779 17.264 17.156 17.171 20.913 18.246
26 21.461 21.149 21.741 20.359 20.456 19.840 19.653 18.331 18.069 17.894 17.814 16.940 17.430 17.607 16.869 16.010 15.837 16.693 17.469 16.585 17.683 17.121 17.446 20.421 18.288
27 22.046 21.835 21.298 20.688 20.940 19.503 19.399 18.796 17.900 17.808 17.542 16.994 17.082 16.955 16.857 16.131 16.356 17.016 17.120 16.717 17.339 17.057 16.897 20.269 18.339
28 21.945 21.150 21.640 21.369 20.758 19.270 19.661 18.368 17.635 17.412 17.491 16.800 16.532 17.065 17.036 16.790 16.852 16.903 17.411 16.749 17.413 16.786 16.822 20.604 18.263
29 21.276 21.077 21.747 21.022 20.291 19.490 19.328 18.268 17.588 17.613 17.416 16.390 16.632 17.156 17.761 17.244 16.699 17.236 17.379 16.757 17.006 16.683 16.794 20.755 18.220
30 21.014 21.356 21.540 20.749 20.715 19.244 19.158 18.187 17.654 17.262 16.960 16.297 16.543 17.818 18.189 17.153 17.086 17.099 17.354 16.455 16.954 16.704 16.458 19.917 18.178
31 21.594 21.296 21.299 21.106 20.216 19.090 18.954 18.154 17.404 16.816 16.567 16.372 17.184 18.356 18.196 17.597 16.939 17.108 17.233 16.456 16.980 16.507 15.945 19.598 18.152
32 21.714 21.206 21.885 20.781 20.066 18.785 18.861 17.887 16.883 16.433 16.736 16.985 17.643 18.075 18.272 17.166 16.822 16.936 17.110 16.352 16.521 15.841 16.105 20.883 18.056
33 21.134 21.487 21.537 20.624 19.869 18.821 18.830 17.601 16.612 16.444 17.281 17.470 17.446 18.388 17.998 17.109 16.693 16.874 17.005 16.005 16.005 16.124 16.491 20.123 18.001
34 21.369 21.103 21.229 20.324 19.826 18.713 18.672 17.213 16.498 17.084 17.905 17.200 17.678 18.101 18.019 16.968 16.680 16.741 16.705 15.511 16.306 16.399 16.332 19.546 17.944
35 21.068 20.791 20.881 20.246 19.712 18.429 18.320 17.179 17.131 17.706 17.567 17.421 17.555 18.127 17.864 16.843 16.634 16.316 16.229 15.872 16.641 16.475 16.625 20.277 17.906
36 20.718 20.528 20.856 20.293 19.354 18.056 18.009 17.842 17.825 17.458 17.840 17.342 17.573 18.055 17.724 16.855 16.202 15.869 16.593 15.947 16.709 16.701 16.542 19.473 17.871
37 20.751 20.551 20.778 19.818 19.038 17.866 18.802 18.485 17.626 17.752 17.828 17.483 17.444 17.890 17.800 16.448 15.739 16.287 16.814 16.010 16.834 16.728 16.486 18.544 17.883
38 20.664 20.586 20.545 19.713 19.135 18.844 19.443 18.291 17.825 17.507 18.026 17.311 17.312 17.979 17.353 16.018 16.151 16.567 16.761 16.087 16.844 16.722 16.088 19.139 17.908
39 20.683 20.285 20.315 19.630 19.882 19.391 19.182 18.531 17.532 17.646 17.889 17.237 17.381 17.417 16.959 16.450 16.576 16.535 16.815 16.146 16.894 16.250 15.721 19.741 17.891
40 20.385 19.917 20.183 20.405 20.326 19.055 19.310 18.162 17.530 17.683 17.674 17.180 16.624 17.076 17.198 16.893 16.627 16.591 16.955 16.184 16.307 15.977 15.666 20.425 17.832
41 20.097 19.849 20.995 20.834 19.962 18.998 18.963 18.158 17.414 17.334 17.590 16.605 16.398 17.278 17.739 17.101 16.680 16.857 17.106 15.696 16.008 15.921 15.581 20.217 17.798
42 19.948 20.575 21.196 20.386 19.757 18.550 18.941 18.033 17.140 17.256 17.043 16.301 16.597 17.764 17.844 17.105 16.984 16.895 16.579 15.373 15.998 15.803 15.453 19.806 17.726
43 20.781 20.975 20.772 20.349 19.514 18.642 18.880 17.818 17.114 16.749 16.800 16.579 17.119 17.954 17.828 17.413 17.057 16.411 16.244 15.359 15.834 15.653 15.218 19.841 17.706
44 20.984 20.475 20.748 20.143 19.496 18.523 18.698 17.709 16.567 16.502 16.936 16.928 17.353 18.037 18.150 17.352 16.682 16.029 16.173 15.240 15.657 15.465 15.071 19.923 17.614
45 20.461 20.216 20.470 20.043 19.461 18.371 18.617 17.249 16.299 16.645 17.266 17.073 17.328 18.194 18.089 16.982 16.267 15.896 16.003 15.157 15.513 15.248 15.028 20.824 17.485
46 19.791 19.396 19.919 19.483 18.853 17.925 17.909 16.844 16.143 16.695 17.525 17.172 17.549 18.291 17.832 16.676 16.088 15.730 15.877 14.976 15.329 15.195 14.791 20.478 17.230
47 19.645 19.400 20.018 19.524 18.794 17.659 17.681 16.807 16.294 16.906 17.562 17.300 17.626 18.003 17.466 16.602 15.953 15.781 15.782 14.845 15.301 14.965 14.751 20.071 17.171
48 19.406 19.271 19.943 19.232 18.399 17.224 17.640 17.038 16.684 16.909 17.670 17.341 17.527 17.602 17.373 16.437 15.862 15.441 15.497 14.740 15.053 14.960 14.731 19.878 17.054
49 19.210 19.230 19.627 18.877 17.834 17.186 17.867 17.272 16.727 17.041 17.680 17.202 17.121 17.444 17.172 16.394 15.374 15.350 15.411 14.609 15.083 14.903 14.595 19.553 16.933
50 19.133 18.884 19.194 18.401 17.953 17.496 18.249 17.359 16.981 17.061 17.593 16.760 17.021 17.236 17.104 15.834 15.359 15.249 15.122 14.618 15.055 14.817 14.899 19.484 16.853
Total 20.797 20.468 20.748 20.104 19.500 18.470 18.680 17.790 17.148 17.217 17.492 16.883 17.211 17.820 17.565 16.644 16.261 16.234 16.464 15.687 16.271 16.004 15.937 21.146 17.726
219
Figura 108 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 9 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 109 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
220
Figura 110 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 111 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
221
Tabla 35:
Mapa de calor del comportamiento de los máximos.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y
20 periodos) periodos, aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240
minutos. Los valores más altos se muestran en azul los cuales son los mayores máximos, en
blanco máximos neutrales y en rojo los menores máximos. En la primera columna de la Tabla se
muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila de la misma se puede
observar la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de
Backtesting (2014).
Máx. de MaxB
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 206 201 194 194 192 238 241 257 247 255 254 279 913 902 892 904 911 915 909 897 900 907 896 896 915
3 664 665 194 198 246 238 257 247 256 255 274 279 905 892 904 912 909 909 899 900 900 907 896 888 912
4 664 665 198 241 238 244 243 255 255 278 913 283 892 895 912 901 909 899 902 900 909 896 888 890 913
5 664 661 234 232 248 244 249 261 278 907 905 283 895 912 901 901 900 900 902 909 898 888 890 890 912
6 660 661 225 238 244 249 256 271 278 278 895 895 912 901 901 901 900 900 900 898 890 890 887 890 912
7 660 658 225 238 249 244 285 307 278 895 895 912 901 901 901 901 900 900 900 890 892 887 889 890 912
8 657 649 226 249 248 302 307 314 312 895 912 901 901 901 901 901 900 900 892 892 892 889 891 890 912
9 648 660 246 251 302 307 314 312 311 917 901 901 901 901 901 901 900 892 894 891 892 891 891 895 917
10 779 780 260 302 307 314 312 311 917 906 901 901 901 901 901 901 892 894 894 891 892 888 895 895 917
11 780 256 302 307 314 312 311 313 917 901 901 901 901 901 901 900 892 894 894 891 892 897 895 895 917
12 261 249 307 314 312 311 313 302 912 901 901 901 901 901 900 900 892 894 894 891 897 897 895 897 912
13 252 249 314 309 311 314 302 901 912 901 901 901 901 900 900 900 892 894 894 891 897 897 898 897 912
14 248 261 309 311 314 302 901 901 912 901 901 901 897 900 900 900 892 894 891 892 897 897 897 895 912
15 248 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,167 1,177 1,326 1,245 1,227 1,271 1,326 1,318 1,259 1,256 1,256 1,259 1,256 1,225 1,314 1,344 1,223 1,273 1,501
16 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,167 1,177 1,326 1,245 1,271 1,326 1,318 1,292 1,292 1,256 1,256 1,256 1,225 1,225 1,344 1,377 1,223 1,273 1,501
17 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,167 1,177 1,326 1,271 1,326 1,318 1,292 1,373 1,266 1,256 1,256 1,225 1,225 1,211 1,377 1,377 1,223 1,330 1,501
18 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,167 1,177 1,326 1,326 1,318 1,292 1,373 1,347 1,266 1,256 1,225 1,225 1,211 1,134 1,377 1,377 1,328 1,478 1,501
19 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,167 1,211 1,326 1,318 1,292 1,373 1,347 1,347 1,263 1,216 1,225 1,211 1,134 1,134 1,377 1,377 1,328 1,478 1,501
20 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,211 1,266 1,318 1,292 1,373 1,347 1,347 1,344 1,223 1,218 1,211 1,134 1,134 1,127 1,377 1,377 1,328 1,478 1,501
21 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,266 1,258 1,292 1,373 1,347 1,347 1,344 1,304 1,225 1,189 1,134 1,134 1,127 1,127 1,377 1,444 1,328 1,478 1,501
22 261 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,258 1,232 1,373 1,347 1,347 1,344 1,304 1,306 1,225 1,127 1,134 1,127 1,127 1,127 1,377 1,444 1,328 1,478 1,501
23 779 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,232 1,313 1,347 1,347 1,344 1,304 1,306 1,306 1,127 1,127 1,120 1,127 1,127 1,127 1,377 1,444 1,328 1,478 1,501
24 779 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,313 1,287 1,347 1,344 1,304 1,306 1,306 1,170 1,127 1,092 1,120 1,127 1,127 1,127 1,377 1,377 1,328 1,478 1,501
25 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,246 1,287 1,344 1,304 1,306 1,306 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,127 1,129 1,127 1,377 1,377 1,344 1,478 1,501
26 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,246 1,246 1,306 1,306 1,246 1,170 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,129 1,129 1,127 1,377 1,377 1,377 1,478 1,501
27 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,246 1,246 1,306 1,246 1,246 1,170 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,129 1,129 1,127 1,377 1,377 1,334 1,478 1,501
28 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,246 1,246 1,170 1,246 1,246 1,170 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,129 1,129 1,127 1,377 1,344 1,334 1,478 1,501
29 1,501 1,501 1,501 1,369 1,226 1,246 1,159 1,215 1,246 1,246 1,170 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,129 1,129 1,127 1,334 1,344 1,334 1,363 1,501
30 1,501 1,501 1,501 1,331 1,226 1,135 1,159 1,215 1,246 1,246 1,170 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,127 1,127 1,127 1,321 1,344 1,334 1,328 1,501
31 1,482 1,501 1,501 1,331 1,226 1,155 1,159 1,159 1,246 1,246 1,170 1,170 1,170 1,098 1,092 1,120 1,127 1,127 1,090 1,319 1,377 1,334 1,328 1,501
32 1,482 1,501 1,501 1,331 1,226 1,155 1,159 1,159 1,246 1,170 1,215 1,170 1,170 1,098 1,104 1,120 1,127 1,111 1,090 1,319 1,334 1,321 1,328 1,501
33 1,482 1,501 1,365 1,331 1,226 1,104 1,159 1,159 1,215 1,215 1,215 1,170 1,170 1,104 1,104 1,120 1,087 1,111 1,090 1,319 1,321 1,319 1,328 1,501
34 1,482 1,365 1,410 1,331 1,226 1,104 1,159 1,124 1,215 1,215 1,215 1,170 1,170 1,134 1,104 1,087 1,087 1,111 1,090 1,319 1,321 1,319 1,328 1,482
35 1,346 1,410 1,410 1,331 1,226 1,104 1,155 1,155 1,215 1,215 1,215 1,170 1,215 1,134 1,104 1,087 1,087 1,111 1,108 1,319 1,321 1,319 1,328 1,410
36 1,391 1,410 1,331 1,331 1,226 1,068 1,155 1,155 1,215 1,215 1,215 1,215 1,215 1,104 1,104 1,087 1,087 1,129 1,108 1,319 1,321 1,319 1,328 1,410
37 1,391 1,331 1,331 1,331 1,090 1,068 1,155 1,155 1,215 1,215 1,215 1,215 1,124 1,104 1,104 1,104 1,105 1,129 1,111 1,319 1,321 1,319 1,328 1,391
38 1,384 1,331 1,331 1,195 1,090 1,068 1,155 1,155 1,215 1,215 1,215 1,215 1,124 1,104 1,104 1,105 1,105 1,129 1,129 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
39 1,384 1,331 1,319 1,195 1,090 1,068 1,155 1,192 1,215 1,215 1,215 1,215 1,124 1,104 1,122 1,105 1,105 1,129 1,120 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
40 1,384 1,319 1,319 1,195 1,090 1,094 1,155 1,192 1,215 1,215 1,215 1,215 1,124 1,122 1,122 1,105 1,122 1,120 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
41 1,384 1,319 1,319 1,195 1,090 1,132 1,155 1,192 1,155 1,215 1,215 1,124 1,126 1,122 1,122 1,122 1,113 1,106 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
42 1,384 1,319 1,321 1,195 1,090 1,132 1,155 1,192 1,155 1,215 1,124 1,126 1,154 1,122 1,122 1,113 1,106 1,106 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
43 1,384 1,321 1,349 1,217 1,090 1,132 1,098 1,192 1,155 1,124 1,126 1,154 1,192 1,122 1,113 1,106 1,106 1,106 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
44 1,384 1,349 1,349 1,217 1,135 1,132 1,098 1,192 1,124 1,126 1,154 1,192 1,192 1,113 1,087 1,106 1,106 1,106 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,384
45 1,384 1,387 1,349 1,240 1,135 1,132 1,098 1,192 1,129 1,154 1,192 1,210 1,192 1,111 1,087 1,106 1,106 1,106 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,387
46 1,384 1,387 1,349 1,240 1,135 1,132 1,098 1,210 1,154 1,192 1,210 1,210 1,192 1,111 1,087 1,106 1,106 1,106 1,106 1,319 1,321 1,319 1,328 1,387
47 1,384 1,387 1,349 1,240 1,135 1,132 1,116 1,210 1,192 1,210 1,201 1,210 1,192 1,111 1,087 1,106 1,106 1,106 1,183 1,319 1,321 1,319 1,328 1,387
48 1,384 1,387 1,349 1,240 1,045 1,150 1,116 1,210 1,210 1,201 1,201 1,210 1,192 1,111 1,087 1,106 1,106 1,189 1,183 1,319 1,321 1,319 1,225 1,387
49 1,368 1,387 1,349 1,217 1,063 1,150 1,132 1,210 1,201 1,132 1,201 1,210 1,192 1,111 1,087 1,106 1,189 1,189 1,183 1,319 1,319 1,319 1,225 1,387
50 1,368 1,387 1,387 1,235 1,074 1,150 1,150 1,201 1,150 1,132 1,201 1,210 1,192 1,111 1,087 1,189 1,189 1,189 1,183 1,319 1,319 1,204 1,225 1,387
Total 780 1,501 1,501 1,501 1,369 1,264 1,313 1,313 1,373 1,373 1,373 1,373 1,373 1,373 1,292 1,256 1,256 1,259 1,256 1,225 1,377 1,444 1,377 1,478 1,501
222
Tabla 36:
Mapa de calor del comportamiento del promedio.
Nota: Valores medidos en pips; Tenkan sen con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y
20 periodos), aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Los
valores más altos se muestran en azul los cuales tienen un promedio más alto, en blanco los
promedios que son significativos o neutrales y en rojo los promedios con un valor más bajo. En
la primera columna se muestra la variación del parámetro Senkou Span B y en la segunda fila la
variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud. Fuente: Modelo de Backtesting
(2014).
Promedio de ResultadoColumn Labels
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Total
2 1,951 (483) (1,910) (1,563) (923) (974) 150 1,639 2,453 3,332 3,470 2,891 3,539 4,216 4,421 4,458 3,346 3,360 3,066 3,128 2,899 3,267 2,722 2,817 2,136
3 1,169 (427) (1,280) (343) 291 472 2,428 3,107 3,676 4,513 4,178 4,230 4,385 4,993 4,847 4,903 4,222 3,644 3,661 3,321 3,623 3,592 2,992 3,107 2,888
4 792 (217) (374) 704 1,381 2,139 3,757 3,972 5,315 5,389 5,645 5,038 5,361 5,750 5,457 5,401 4,612 4,176 4,032 3,811 4,293 3,794 3,460 3,354 3,627
5 563 (123) 494 1,575 2,841 3,402 4,197 5,120 5,801 6,699 6,272 6,011 5,472 5,960 5,779 5,635 4,906 4,353 4,290 4,546 4,413 4,001 3,645 3,677 4,147
6 475 231 1,502 2,702 4,325 3,715 5,272 5,582 6,730 6,468 7,045 6,351 5,867 6,339 5,869 5,821 5,136 4,646 4,953 4,713 4,737 4,128 4,070 3,515 4,591
7 395 872 2,669 4,145 5,287 4,719 5,775 6,761 6,967 7,549 6,924 6,751 5,984 6,228 6,265 5,970 5,531 5,087 5,155 4,914 4,845 4,350 4,064 3,909 5,047
8 796 1,601 3,904 5,059 5,810 5,326 6,747 7,066 7,702 7,670 7,335 6,844 6,104 6,682 6,509 6,198 5,913 5,306 5,189 4,935 5,037 4,267 4,230 4,064 5,429
9 947 2,588 4,810 5,482 6,305 6,096 6,912 7,560 7,508 7,698 7,483 6,946 6,297 6,814 6,473 6,697 5,987 5,096 5,315 5,139 4,896 4,322 4,434 4,259 5,669
10 1,600 3,272 5,170 5,932 6,911 6,472 7,544 7,381 8,142 7,860 7,659 6,917 6,551 6,767 7,063 6,771 5,815 5,200 5,436 4,970 4,832 4,399 4,664 4,404 5,906
11 3,637 4,969 6,714 6,833 7,395 7,171 7,658 7,424 8,483 7,939 7,756 7,163 6,567 7,401 7,232 6,543 5,941 5,323 5,330 4,904 4,968 4,581 4,755 4,487 6,299
12 5,667 6,476 7,623 7,350 7,897 7,531 7,771 7,706 8,527 8,175 8,058 7,253 7,196 7,608 6,916 6,612 5,980 5,268 5,199 5,083 4,984 4,532 4,690 4,503 6,609
13 6,947 6,747 7,943 7,914 8,365 7,763 7,863 8,540 8,628 8,271 7,874 7,665 7,552 7,391 6,957 6,646 5,978 5,230 5,314 5,059 5,045 4,636 4,559 4,327 6,801
14 6,862 6,737 8,494 8,178 8,510 7,715 8,721 8,535 8,771 8,137 8,331 7,860 7,315 7,439 6,914 6,591 5,856 5,308 5,292 4,983 5,265 4,591 4,406 4,266 6,878
15 6,570 18,786 19,590 18,827 18,153 17,260 16,182 14,400 14,426 13,551 13,196 13,057 12,008 12,803 12,733 12,623 11,528 11,403 11,330 11,303 11,564 11,296 10,485 10,016 13,646
16 6,636 19,206 18,731 18,329 18,359 17,199 15,322 15,060 14,721 13,774 12,996 13,144 12,258 12,707 13,117 12,676 11,822 11,261 11,316 11,673 11,429 11,106 10,269 10,179 13,653
17 6,773 18,169 18,045 18,191 18,032 15,999 15,627 15,277 14,964 13,784 13,039 13,370 12,236 13,023 13,208 13,058 11,646 11,266 11,834 11,723 11,154 10,668 10,508 10,091 13,581
18 6,719 17,498 17,962 17,994 16,847 16,392 16,053 15,712 14,854 13,742 13,346 13,330 12,427 13,216 13,492 12,852 11,684 11,694 11,868 11,428 10,800 10,843 10,175 9,872 13,544
19 6,658 17,633 17,950 17,009 17,385 16,819 16,562 15,483 14,853 14,086 13,535 13,591 12,677 13,602 13,363 12,785 12,136 11,790 11,751 11,208 10,896 10,603 9,715 9,973 13,600
20 6,433 17,380 16,826 17,287 17,534 17,067 16,358 15,484 15,214 14,128 13,827 13,897 13,298 13,417 13,280 13,182 12,134 11,426 11,526 11,219 10,545 10,081 9,930 9,859 13,575
21 6,339 16,355 17,016 17,379 17,712 16,872 16,279 15,835 15,223 14,356 14,126 14,455 13,114 13,368 13,620 13,268 11,927 11,219 11,494 10,953 10,266 10,346 9,963 10,603 13,610
22 6,662 16,412 17,032 17,423 17,531 16,725 16,648 15,785 15,292 14,777 14,784 14,182 12,908 13,803 13,647 13,085 11,660 11,080 11,219 10,581 10,536 10,385 10,728 11,189 13,686
23 6,824 16,258 16,901 17,225 17,285 17,123 16,686 15,838 15,541 15,284 14,404 13,918 13,201 13,659 13,324 12,800 11,629 10,840 10,789 10,749 10,433 11,024 11,119 11,207 13,681
24 6,993 16,321 16,787 16,993 17,648 17,022 16,592 16,102 16,035 14,983 14,169 14,208 12,963 13,339 13,140 12,727 11,398 10,605 10,921 10,658 11,013 11,556 11,155 11,315 13,702
25 19,864 20,057 21,036 21,434 20,838 20,426 20,053 16,712 17,614 17,421 16,938 15,260 16,011 16,155 15,587 13,847 13,257 13,583 14,370 14,898 15,091 14,505 14,502 16,930
26 19,758 20,338 21,095 21,237 21,145 20,840 19,526 18,429 18,170 17,120 16,455 15,172 16,141 15,858 15,292 14,091 13,301 14,335 15,035 14,803 15,150 14,476 14,576 17,058
27 20,199 20,621 20,806 21,312 21,560 20,409 20,170 19,944 18,679 16,802 16,336 15,378 15,944 15,410 15,509 13,919 12,666 14,999 15,029 14,928 15,026 14,628 14,377 17,094
28 20,279 20,207 20,782 23,031 22,122 21,038 20,757 19,733 18,317 17,290 17,157 16,100 16,262 16,508 16,230 15,386 15,410 15,844 16,111 15,810 16,178 15,477 15,296 17,916
29 19,536 19,887 21,090 21,272 20,653 20,487 19,402 18,321 15,968 16,659 16,259 14,912 15,650 15,520 15,888 14,907 14,421 15,007 15,078 14,944 14,871 14,428 14,384 16,929
30 15,944 17,917 18,398 13,345 19,243 10,553 17,389 16,765 15,092 15,670 15,055 14,078 14,201 15,594 15,971 14,734 14,313 14,729 14,882 14,543 14,669 14,346 13,830 14,123
31 17,090 17,637 18,388 19,506 19,569 17,867 17,569 17,090 16,173 15,722 15,408 14,374 15,452 17,158 16,984 15,992 15,131 15,921 15,983 15,622 15,906 15,083 14,478 16,642
32 18,096 18,735 20,022 20,066 19,354 18,557 17,534 17,005 14,730 14,979 14,516 14,156 15,087 15,990 15,834 14,624 14,162 14,872 14,797 14,636 14,377 13,668 13,756 16,113
33 17,896 19,128 19,703 19,829 19,139 18,559 17,520 16,721 15,805 14,703 14,898 14,595 15,005 15,942 16,707 15,664 15,149 15,821 15,835 15,072 14,958 14,992 15,423 16,558
34 18,311 19,052 19,532 19,602 19,280 18,535 17,306 16,620 14,278 15,150 15,440 14,446 14,913 15,699 15,753 14,554 14,120 14,703 14,319 13,767 14,260 14,540 14,241 16,062
35 18,193 18,703 19,241 19,691 19,142 18,298 17,232 16,206 15,942 15,593 15,228 14,369 14,788 15,840 15,730 14,400 14,118 14,286 14,034 14,139 14,808 14,556 14,671 16,110
36 17,625 18,322 19,226 19,560 18,834 18,117 16,613 16,734 15,191 15,490 15,165 14,364 14,903 15,880 15,582 14,419 13,614 13,875 14,419 14,628 14,979 14,909 14,625 16,005
37 17,394 18,408 19,151 19,188 18,799 17,681 17,266 17,219 16,338 15,375 15,134 14,529 14,910 15,692 15,605 13,888 13,296 14,300 15,048 14,808 15,319 15,044 14,405 16,088
38 17,529 18,336 18,963 19,305 18,528 18,380 17,751 17,077 16,216 15,211 15,363 14,528 14,799 15,675 15,058 13,744 13,775 15,050 15,071 15,092 15,434 16,014 15,324 16,236
39 18,795 19,307 20,018 19,961 20,138 19,814 18,415 17,846 16,699 16,202 16,130 15,080 15,545 15,972 15,876 15,065 15,583 16,262 16,464 16,316 16,528 15,855 15,124 17,140
40 18,733 19,329 19,658 20,635 20,491 19,564 18,317 17,606 16,940 16,258 15,884 15,004 14,844 15,973 16,229 16,028 15,799 16,532 16,654 16,314 16,248 15,650 14,993 17,165
41 18,571 19,014 20,307 20,984 20,256 19,436 18,059 17,799 16,954 16,024 15,896 14,282 14,897 16,260 17,112 16,247 16,001 16,785 16,623 15,910 15,934 15,454 14,888 17,162
42 18,301 19,637 20,516 20,762 20,008 19,144 18,236 17,796 16,714 15,927 15,337 15,120 16,143 17,084 17,373 16,498 16,316 16,605 16,257 15,631 15,787 15,379 14,735 17,248
43 20,455 21,599 21,974 22,202 21,154 20,643 19,436 18,466 17,615 16,226 16,158 15,504 16,984 17,381 17,624 16,879 16,181 16,244 15,944 15,455 15,740 15,219 14,381 17,803
44 20,644 21,235 21,785 21,955 21,351 20,642 19,200 18,493 16,992 16,244 16,453 16,310 17,312 17,690 18,086 16,632 15,951 15,890 15,751 15,356 15,509 14,862 14,085 17,758
45 20,397 21,130 21,699 22,122 21,389 20,419 19,216 17,892 16,948 16,492 17,089 16,602 17,553 18,034 17,805 16,435 15,677 15,714 15,666 15,205 15,105 14,514 13,889 17,695
46 20,003 20,823 21,669 22,078 21,160 20,348 18,583 17,882 17,169 16,929 17,425 16,844 17,849 17,736 17,455 16,130 15,358 15,646 15,569 14,835 14,748 14,302 13,696 17,575
47 19,805 20,863 21,701 21,952 21,154 19,834 18,631 18,055 17,623 17,317 17,716 17,131 17,622 17,476 17,220 15,875 15,262 15,731 15,198 14,435 14,559 14,105 13,598 17,516
48 19,757 20,926 21,593 21,793 20,776 19,840 18,778 18,495 18,102 17,624 17,995 17,054 17,531 17,258 17,018 15,772 15,205 15,328 14,785 14,097 14,349 13,944 13,668 17,465
49 19,765 20,770 21,430 21,359 20,508 19,891 19,265 18,985 18,313 17,882 17,809 16,974 17,236 16,971 16,862 15,632 14,575 15,038 14,391 14,124 14,226 13,993 13,543 17,371
50 19,660 20,548 20,951 21,145 20,604 20,345 19,756 19,196 18,606 17,695 17,782 16,638 16,992 16,868 16,810 15,046 14,464 14,646 14,170 14,070 14,239 13,884 13,861 17,303
Total 4,279 15,878 16,533 16,997 17,064 16,759 15,298 15,633 15,231 14,437 13,989 13,836 13,010 13,576 13,759 13,585 12,486 11,973 12,318 12,205 11,965 11,966 11,610 11,414 13,905
223
Figura 112 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shiftcloud; Tenkan sen con
valor de 10 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 periodos) periodos aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 113 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 10 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 periodos) periodos aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco
de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
10000
15000
20000
25000
30000
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Resultado Promedio en Pips Resultado Máximo en Pips
10000
15000
20000
25000
30000
35000
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Resultado Máximo en Pips Resultado Promedio en Pips
224
Figura 114 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 10 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Figura 115 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 10 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
4
9
14
19
24
29
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22000
24000
26000
28000
30000
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Máximo Resultado en Pips Máxima Desviación en Pips
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54
0
5
10
15
20
25
30
Máxima Desviación en Pips Máximo Resultado en Pips
225
10.4 Análisis Backtesting
Como se observa en los resultados el máximo valor histórico de trades para obtener la
mayor confianza cercana al 51% es de 1631 pips en un solo trade, en el time frame de 4 horas,
bajo una configuración del indicador Senkou Span B que oscile entre 36 y 15 periodos, con un
adelantamiento de la nube que se encuentre 23 a 25 periodos o como zona alternativa de 2 a 4,
adicionalmente el parámetro Kijun Sen tome como valores de 10 a 15 y 20 a 28 periodos,
mientras que para el Tenkan Sen se le asigna un valor de 9.
Los rendimientos promedios (medidos en pips) de las configuraciones en escala de color
azul son superiores al promedio de las de color blanco o rojo (ver Tabla 4), indicando que la
configuración del componente del Senkou Span B puede delimitar una zona que va desde 15
hasta los 40 periodos, manteniendo un adelantamiento de la nube entre 2 y 7 periodos,
evidenciando la funcionalidad de este espacio para las estrategias de trading configuradas con
estos parámetros, además dada la correlación del 0.7254 se puede inferir que esta zona presenta
una relación directamente proporcional con la búsqueda de configuraciones de valores altos en
eficiencia, tal que el valor de la Tenkan Sen sea cercano a 9 y el Kinjun Sen oscile en un rango
entre 10 a 15 periodos o 20 a 28 lapsos del marco de tiempo de 240 minutos; producto de esta
investigación, la configuración con mayor eficiencia encontrada, se ubica en esta zona con un
valor del 51%.
226
En esta investigación sobre el indicador Ichimoku Kinko Hyo se observó que la variación
del parámetro del componente Shift Cloud, puede detectar importantes cambios en la captura de
máximos y mínimos, logrando incrementar la rentabilidad en pips, al igual que el promedio de la
misma.
Como se puede observar en la Figura 116 existe un gap entre el comportamiento máximo
de la utilidad y el promedio histórico de la misma. Sin embargo, entre mayor sea el
adelantamiento de la nube, mayor impacto tendrá sobre la reducción de dicho spread, con un
comportamiento que puede ser explicado mediante la siguiente función.
f(x) =1
x ; x > 0
tal que: x = spread
Se define como
x = Max. de la rentabilidad − Promedio de la rentabilidad.
227
Figura 116 valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o shift cloud; Tenkan Sen
con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Caso contrario la existencia del gap entre el máximo de la rentabilidad y promedio es
constante bajo la variación del parámetro Senkou Span B, sin embargo bajo una configuración
cercana a 15 para este componente, se evidencia como el spread se amplía, para luego
mantenerse constante (ver Figura 116). También como se puede observar cuando el parámetro
del componente del Shift Cloud oscila entre un rango de 3 a 13 periodos, describiendo un
comportamiento inverso de la desviación de los trades, frente a los máximos de la rentabilidad
medida en pips (ver Figura 118), mientras que al modificar el parámetro del Senkou Span B se
observa un reducción de los máximos a medida que se toman como referencia mayor cantidad de
datos (ver Figura 117).
228
Figura 117 Valores máximos y promedio del resultado.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos (2014).
Figura 118 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro adelantamiento de la nube o ShiftCloud; Tenkan Sen
con valor de 9 periodos y Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad
EUR/USD, con un marco de tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
229
Figura 119 Valores máximos del resultado y desviación máxima de los trades.
Realizado con la variación del parámetro Senkou Span B; Tenkan sen con valor de 9 periodos y
Kinjun Sen de (10 a 15 y 20 a 28 periodos) aplicado en la paridad EUR/USD, con un marco de
tiempo de 240 minutos. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Los comportamientos anteriormente descritos como la zona eficiente tanto en la captura de
máximos y el comportamiento del promedio son los elementos tomados en cuenta para la
selección de la estrategia, con el objetivo del incremento de la eficiencia y consistencia de los
trades (ver Tablas 37).
Tabla 37:
Resultado del Backtesting.
Nota: Datos generales del proceso para la configuración seleccionada. Fuente: Modelo de
Backtesting. Fuente: Modelo de Backtesting (2014).
Nombre Resultado Trades(+) Trades(-) Trades Eficiencia Valor(E(x)) O Esperanza Max Min Promedio Desviación
EURUSD240-27-01-14- 9- 28- 25- 3.xlsx 25277.8 373 350 723 51.6% 34.96238 1331 -274 34.97 3.74
230
Esta combinación de los parámetros fue seleccionada bajo la premisa de ser una de las más
eficientes con un 51.6%, además de mantener una importante rentabilidad, una esperanza
matemática alta y positiva, además de una baja desviación estándar lo que da algún tipo de
estabilidad en el resultado de los trades.
10.5 Análisis Optimización
Dado los datos obtenidos anteriormente se realizó una optimización bajo la Metodología
Aristos, evaluando los máximos y mínimos de cada trade, con fin de fijar la mínima pérdida
(stop loss) y la máxima ganancia (Limit o Take Profit) de tal manera que la ganancia se
maximice. Bajo esta metodología la eficiencia fue del 48.9%, con un aumento de la rentabilidad
de 28.002 pips, simulando un Take Profit y un Stop loss de -60 y 290 respectivamente, estas
operaciones llegaron en 200 oportunidades al nivel Stop Loss y en 95 al Limit, y se obtuvo una
relación de ganancia- pérdida de 5 a 1 (ver Tablas 38, 39 y 40). Además de la aplicación de
niveles de ganancia o pérdida por operación, también se aplico límites mensuales, estos son para
la pérdida -222 y para la ganancia 870.
Tabla 38:
Resultados Backtesting - Datos Generales.
Nota: Optimización bajo la metodología Aristos. Fuente: Modelo Aristos (2015).
Total TradesTrades
Positivos
Trades
NegativosEficiencia
Trades en
Limit
Trades
en Stop
Total Trades
en Stop y
Limit
Trades
en T.
Stop
Trades
Diferentes
a St:Lm
Trades Diferentes
a St:Lm Positivos
Trades
Diferentes a
St:lm Negativos
Rentabilidad
Pips
Número de
Meses
Rentabilidad
Prom en pips
Mensual
723 354 365 48.96% 95 200 295 0 428 259 165 28002 166 39 1: 5
ANÁLISIS BASE DE DATOS GENERAL
Relación
St:Lm
231
232
Tabla 39:
Datos de Frecuencia.
Nota: Optimización bajo la metodología Aristos. Fuente: Modelo Aristos (2015).
Figura 120 Comportamiento de la cuenta.
Ganancia medida en pips, para las 721 operaciones modeladas. Fuente: Modelo Aristos (2015).
Frecuencia
LmFrecuencia St
Frecuencia
Ts
Frecuencia
Pos
Frecuencia
Neg
Promedio Pos
diferentes a St Lm
Promedio
Neg
diferentes a
St Lm
Esperanza
Matemática
13% 28% 0% 36% 23% 48.08 -23 34.96
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
1
14
27
40
53
66
79
92
10
5
11
8
13
1
14
4
15
7
17
0
18
3
19
6
20
9
22
2
23
5
24
8
26
1
27
4
28
7
30
0
31
3
32
6
33
9
35
2
36
5
37
8
39
1
40
4
41
7
43
0
44
3
45
6
46
9
48
2
49
5
50
8
52
1
53
4
54
7
56
0
57
3
58
6
59
9
61
2
62
5
63
8
65
1
66
4
67
7
69
0
70
3
71
6
Acm Total Trade x Trade
233
Figura 121 Comportamiento mensual de la cuenta
Variación de ganancia o pérdida medida en pips. Fuente: Modelo Aristos (2015).
Tabla 40 Comportamiento Anual.
Nota: ganancia o pérdida de la cuenta, valores medidos en pips. Fuente: Modelo Aristos (2015).
193
260
-400
-200
0
200
400
600
800
1000Ja
n-0
0
May
-00
Sep
-00
Jan
-01
May
-01
Sep
-01
Jan
-02
May
-02
Sep
-02
Jan
-03
May
-03
Sep
-03
Jan
-04
May
-04
Sep
-04
Jan
-05
May
-05
Sep
-05
Jan
-06
May
-06
Sep
-06
Jan
-07
May
-07
Sep
-07
Jan
-08
May
-08
Sep
-08
Jan
-09
May
-09
Sep
-09
Jan
-10
May
-10
Sep
-10
Jan
-11
May
-11
Sep
-11
Jan
-12
May
-12
Sep
-12
Jan
-13
May
-13
Sep
-13
P/L Mensual
AÑO P/L Pips Max Pérdida Max Utilidad
2000 3168 0 3168
2001 1106 -179 1106
2002 999 0 999
2003 2150 0 2150
2004 1715 0 1715
2005 1462 0 3177
2006 998 0 1047
2007 1885 0 1885
2008 4360 0 3168
2009 2073 0 2073
2010 3513 0 3168
2011 2059 0 2059
2012 1188 -76 1188
2013 1326 0 1456
ANÁLISIS ANUAL
234
Como se puede observar la estrategia mantiene un comportamiento positivo en 127
ocasiones de los 166 meses evaluados, con una eficiencia mensual del 76.06%, además en el
comportamiento anual se evidencia una utilidad superior a los 999 pips anuales, con ganancia
constante en la mayoría de los años, se destaca el comportamiento del año 2008, en donde la
estrategia experimento una ganancia de 4.360 pips (ver Figura 120 y tabla 40).
El máximo de lotes que puede manejar la estrategia bajo esta combinación y con una
apalancamiento de 400:1 es de 3.9, 2.9 con 300:1, 1.9 para 200:1 y finalmente 0.9 para 100:1.
Sin embargo, se considera que estas son las exposiciones máximas para la cuenta de 1.000
dólares y pueden ser excesivas en la administración del capital. Teniendo en cuenta un
apalancamiento de 400 y 0.1 lotes en cada operación, la cuenta experimenta un crecimiento de
28.154 dólares de ganancia frente a una inversión de 1.000 dólares, lo que muestra una
rentabilidad del 2815% en 13 periodos anuales.
10.6 Resultados del Prototipo – Asesor Experto Ichimoku
Los resultados del Asesor Experto muestran una rentabilidad de la cuenta de 2499.3
dólares (ver Figura 122), generado en 598 operaciones y con un factor de beneficio de 1.09, los
datos anteriores fueron calculados mediante el método de precios de apertura, proporcionado por
el Tester o Probar de Estrategias de Metatrader 4.0, para el marco de tiempo de 4 horas desde
2000.01.01 hasta 2016.02.15.
235
Figura 122 Balance de la Cuenta.
Simulación de la cuenta bajo las operaciones de la estrategia, de acuerdo a las órdenes del
prototipo del Asesor Experto. Fuente: Metatrader 4.0 (2016).
236
11. Conclusiones
Los movimientos tendenciales del mercado Forex, ofrecen importantes oportunidades para
los seguidores de tendencia, como el Ichimoku Kinko Hyo, principalmente en la aplicación de
precios medios en los componentes del indicador más específicamente en el cálculo del Kumo.
Las características propias de la nube son rentables a la hora de realizar estrategias basadas en el
rompimiento de la misma y debido a la modificación de ésta, permitió obtener una rentabilidad
superior bajo una nueva configuración de los parámetros, superando la configuración histórica.
Al comparar el componente Shift Cloud o desplazamiento de la nube con el componente
Senkou Span B se evidencia que estos generan los mejores valores o zona óptima para el
promedio del resultado en pips, cuando el Shift Cloud tiene un rango de 4 a 23 desplazamientos,
el Tenkan Sen es superior a 7 periodos, y los valores de la Kinjun Sen se encuentran entre los 10
y 15 periodos. Lo anterior es resultado de los datos obtenidos en marco de tiempo bajos como el
de 15 minutos. Dicha zona puede generar un punto de inflexión o punto máximo tanto en la
curva del rendimiento promedio (resultado promedio en pips), como en la curva de máximo
rendimiento (máximo resultado en pips) por configuración, el cual se produce en el
desplazamiento de 10 periodos para el Kumo.
En el marco de tiempo de 60 minutos se infiere que la estrategia funciona mejor bajo un
desplazamiento de la nube superior a los 20 periodos, rango en el cual aparecen los mejores
máximos para cualquier configuración del Senkou Span B, con un Kinjun Sen de 10 a 15
periodos y un Tenkan Sen que oscile entre 6 y 10 periodos. Además bajo estas mismas
237
condiciones, la zona óptima para encontrar un promedio de rendimiento más alto, se encontraría
cuando el Shift Cloud presente valores de 3 a 13 lapsos en su adelantamiento para el dibujo de la
nube. De lo anterior se concluye que para mejorar la rentabilidad se debe dibujar el Kumo varios
periodos adelante, caso contrario para encontrar mayor estabilidad, maximizando el promedio se
deben buscar rangos inferiores a 11 en el Shift Cloud.
Para el marco de tiempo de 240 minutos, se concluye que la nube debe estar cercana de 3 a
5 periodos, al igual que el parámetro Senkou Span B, el cual debe tener una asignación baja para
una mayor rentabilidad de la estrategia.
Como seguidor de tendencia el Ichimoku Kinko Hyo, permite importantes utilidades a
través de los rompimientos de la Senkou Span A y Senkou Span B, y su eficiencia aumenta en la
medida en que el marco de tiempo empleado se incremente llegando a niveles superiores al 50%
como por ejemplo en el marco de tiempo de 240 minutos.
Si bien la estrategia se mantiene ante la presencia de volatilidad, el incremento de
volatilidades constantes sin una tendencia clara, lográ dar señales falsas, o señales tardías. Estas
señales falsas aumentan en marcos de tiempo bajos, sin embargo la correlación entre el promedio
y la eficiencia aumenta, como por ejemplo en el marco de 15 minutos, la correlación es cercana
al 70% con Tenkan Sen menos que 8.
Para la creación de un algoritmo de negociación es importante la vinculación del
refrescamiento de precios del activo con la maquina, por tanto para crear un algoritmo de
238
comercio sea en el lenguaje MQL o en otros lenguajes, se debe tener en mente la manera correcta
de vincular la actualización de precios dados por el mercado y el algoritmo que enrutará las
órdenes de las diferentes operaciones. Además de la carga correspondiente de datos para este
caso del indicador técnico, con el fin realizar la comparación de datos y generar la acción de
mercado.
La implementación de un algoritmo comercio resulta pertinente dado que es un gran
avance en la latencia de ejecución y el enrutamiento de órdenes de forma electrónica, que ofrece
un costo de oportunidad adicional dado el aumento de la velocidad en la colación de operaciones.
239
12. RECOMENDACIONES
Se puede profundizar en la investigación incluyendo la Chikou Span para diferenciar las
lateralidades del mercado, con el fin de evaluar los rangos medios con el precio de cierre. Es
importante observar los cambios que realiza cuando el Kumo se comporta de manera
descendente e inicia una nueva tendencia alcista o viceversa.
La variación de los parámetros de los indicadores Kinjun, Senkou Span A y B ayudaría a
encontrar el máximo punto de la tendencia dónde su cierre sería óptimo y mejoraría los cierres de
otras posiciones; sin embargo cambios en los parámetros a promedios con menor número de
lapsos haría que la nube fuera más pequeña y más cercana al precio lo que puede incidir en
señales poco confiables. Por lo que se debe ampliar más el análisis con el fin de encontrar la
frontera más cercana a la zona óptima y la inclusión de estrategias en múltiples marcos de
tiempo.
Adicionalmente se debe evaluar las correcciones del precio hacia el Kumo o hacia la
Kinjun Sen de tal forma que se puede crear un oscilador con el fin de analizar puntos extremos
frente a estos dos componentes y así plantear estrategias sobre la consolidación de los rangos
medios.
También se resaltan dos indicadores útiles, el Parabolic SAR (método de parada y reversa)
y el Average True Range el primero ayudaría a la fijación de stop loss y el limit; es decir que una
240
tendencia se fraccionaría en varias operaciones y no una sola posición como se trabajó en esta
estrategia.
Es necesario realizar pruebas pertinentes al slippage o el número de pips en que se puede
desplazar una orden en el precio con que es aceptada por el servidor del Broker. Además realizar
estrategias sobre el envió y cancelación de órdenes pendientes por ejecución en niveles
predefinidos por las estrategias, en vez de órdenes a mercado en los momentos de cruces de
indicadores, ajustados por el valor de la volatilidad o por el valor del mayor máximo o menor
mínimo encontrado.
241
13. Referencias
Arias, J., Lizarazo, J. L., Rodríguez, S., & Segura, O. (Octubre de 2003). ¿CÓMO
DETERMINAR EL MOMENTO OPORTUNO PARA HACER NEGOCIO?, Aplicación de
análisis técnico de precios. IICA.
Ayala, D. (12 de Noviembre de 2013). Forex, mercado de US 5.3 billones diarios. EL
ECONOMISTA. Obtenido de www.eleconomista.com.mx
Banca y Finanza. (2014). Guia-Forex.pdf. Banca y Finanza.
Bank For International Settlements. (2013). Triennial Central Bank Survey of Foreign Exchange
and derivatives market activity. Basilea, Switzeland.
Brun, X., Elvira, O., & Puig, X. (2008). Mercado de Renta Variable y Divisas, Las bolsas de
Valores: mercado de rentas variables y de divisas y las formas de analizarlo (Vol. 8).
Barcelona: Bresca Editorial.
Cabedo, M. (2004). El Analisis Tecnico de la A a la Z.
Caicedo, A., & Gaviria, M. (2010). Guía Basica de Análisis Técnico aplicado al Mercado de
Divisas - Forex. Bogotá, Bogotá, Colombia.
Calicchio, S. (2013). Breve Historia. En S. Calicchio, EL MERCADO FOREX DE UNA FORMA
SENCILLA.
Chen, J. (2009). Capitulo 4-Fundamental Analysis-What Drives the Foreing Exchange Markets.
En J. Chen, Essentials of Foreign Exchange Trading. Wiley.
Clenow, A. F. (2013). Following the Trend. Chichester, West Sussex, United Kingdom: John
Wiley & Sons Ltd.
Crespo, P. I. (2008). Teoría del Poder Adquisitivo (PPA). En P. I. Crespo, Financiación
Internancional (pág. 189). Madrid: Thomson Editores Spain Paraninfo S.A.
242
Delgado, J. I. (1998). El Analisis tecnico bursatil: Como ganar dinero en los Mercados
Financieros. Madrid, Espana: Diaz de Santos S.A .
Delgado, J. I. (1999). El Análisis Técnico Bursátil: Como ganar dinero en los Mercados
Financieros. Madrid: Diaz de Santos, S.A. 1998.
Diego Gomez Caceres, J. M. (2002). Riesgos Financieros y Operaciones Internacionales .
Alarcon.
Dolan, B. (March de 2008). Trading With Clouds. SFO - The Official Journal for Personal
Investing, 5. Recuperado el 2015 de Mayo de 22, de
file:///C:/Users/Owner/Downloads/SFO%20-
%20Trading%20with%20Clouds%20(Ichimoku)%20-%20Dolan%20-
%20March%202008.pdf
Elliot, N. (2007). Creating Ichimoku charts. En N. Elliot, Ichimoku Charts-An introduction to
Ichimoku Kinko Clouds (pág. 14). HARRIMAN HOUSE LTD.
Elliot, N. (2007). Ichimoku Charts - An introduction to Ichimoku Kinko Clouds. Petersfield,
Hampshire, Great Britain: Harriman House LTD.
Elliot, N. (2007). Ichimoku Charts An introduction to Ichimoku Kinko Clouds. Great Britain:
Harriman House Ltd.
Fadul, A. O. (2004). Definicion de Algortimo. En A. O. Fadul, Diseno Estructurado de
Algoritmos (págs. 14-19). Sincelejo, Colombia.
Fong, S., & Tai, J. (2009). The Application of Trend Following Strategies in Stock Market
Trading. Macao, China: University de Macau. Recuperado el 19 de Mayo de 2015, de
http://www.fst.umac.mo/en/staff/documents/fstccf/simonfong_2009_idc_trend_following
243
Fortune Commodities. (2014). Ichimoku Kinko Hyo. Recuperado el 23 de 05 de 2015, de
http://www.fortunecommodities.com/pdf/ichimokuKinkoHyo.pdf
Freddi, P. (2012). Windows Server 2008 - Preparación a la Certificacion MCITP. Barcelona:
ENI.
Guia Forex. (s.f.). Banca y Finanza, 8.
Harris, M. (2008). Profitability and Systematic Trading. Hoboken, New Jersey, United States:
John Wiley & Sons.
Ilmanen, A., & Asness, C. (2011). Expected Returns. Yarmouth, Great Britain: John Wiley &
Sons Ltd.
Joaquin Arias, J. L. (2003). Cómo Determinar el momento oportuno para hacer un negocio?
Kim, K. (2007). Electronic And Algorithmic Trading Technology, The complete guide. San
Diego : Elservier Inc.
Kirkpatrick, C. D., & Dahlquist, J. R. (2007). Technical Analysis, The complete Resource for
Financial Market Technicians . Financial Times .
Kirkpatrick, C. D., & Daulquist, J. R. (2007). Technical Analysis ,The Complete Resource for
Financial Market. Saddle River, New Jersey, United States: FT- Financial Times Press.
Kirpartrick, C., & Dahlquist, J. R. (2007). Technical Analysis, The Complete Resource for
Financial Market. FT, FINANCIAL TIMES, PEARSON EDUCATION INC.
Kovacs, G. (2010). Ichimoku Beginner (Vol. I). Gabor Kovacs. Obtenido de
www.ichimokuworld.com
Lashinski, V. (2008). Ichimoku Kinko Hyo - 5. Journal of Technical Analysis(65), 42-49.
Recuperado el 05 de 05 de 2015, de http://www.mta.org/eweb/docs/Issues/65%20-
%202008.pdf
244
Loma, A. D. (2014). FINANCER TRAINING. Recuperado el 01 de 11 de 2015, de FINANCER
TRAINING.
MACKENZIE, D. (s.f.). Historia Breve de Visual Basic. En D. MACKENZIE, Aprendiendo
Visual Basic.Net. PEARSON EDUCATION.
Marisol Esteban Galarza, F. S. (2006). Ergodicidad, mercados eficientes y "Operadores de
Oído". En F. S. Marisol Esteban Galarza, La Política Económica en tiempos de
Incertidumbre. Spain: Gesbiblo,S.L.
Mashaushi, K. R. (s.f.). An Analysis of Technical Trading Strategies. Submitted in accordance
with the requirements for the degree of Doctor of Philosophy. Leeds, England: Leeds
University Businees School. Recuperado el 13 de May de 2015, de
http://etheses.whiterose.ac.uk/696/1/uk_bl_ethos_431997.pdf
Microsoft. (10 de 08 de 2015). msdn.microsoft.com. Obtenido de https://msdn.microsoft.com/es-
es/library/k7beh1x9(v=vs.90).aspx
Morandé, F. (2002). POLÍTICA CAMBIARIA EN CHILE EL ABANDONO DE LA BANDA
Y LA EXPERIENCIA DE FLOTACION. REVISTA DE ECONOMIA, 79.
msdn.microsoft.com. (11 de 08 de 2015). Obtenido de msdn.microsoft.com:
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/office/ff821411.aspx
msdn.microsoft.com. (18 de 08 de 2015). Obtenido de msdn.microsoft.com:
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/office/ff823160.aspx
Muñoz, L. H. (s.f.). Los Riesgos y su Cobertura en el Comercio Internacional. Madrid:
FUNDACIÓN CONFEMETAL.
Muranaka, K. (s.f.). Ichimoku Charts - The Mountain Man is Back, This Time In Computerized
Trading Rooms. (T. A. Inc., Ed.) Traders.com(V 18:10 (22-30)). Recuperado el 24 de 05
245
de 2015, de
http://technical.traders.com/archive/archivelogin.asp?file=%5CV18%5CC10%5C088ICH
.pdf&src=SC
Murphy, J. (2003). Analisis Tecnico de los Mercados Financieros. New York, New York, United
States: Ediciones Gestion 2000 S.A.
Murphy, J. (2003). Análisis Técnico de los mercados financieros. Ediciones Gestion.
Padia, A. (July de 2012). Ichimoku Kinko Hyo - A Complete Trading System. (M. V. Malkan,
Ed.) Atmasphere, 33. Obtenido de go.mta.org/cmt
Padia, A. (Julio de 2012). www.atma.ac. Recuperado el 15 de 11 de 2015, de
http://www.atma.ac/atmasphere/july2012.pdf:
http://www.atma.ac/atmasphere/july2012.pdf
Palacios, A. P. (2003). La integración Economica y la globalización: Nuevas Propuestas para el
proyecto latinoamericano. Mexico: Plaza y Valdes S.A.
Patel, M. (2010). Trading With Ichimoku Clouds, The Essential Guide to Ichimoku Kinko Hyo.
John Wiley & Sons, Inc .
Rahnema, A. (2007). Finanzas Internancionales, pag 37,38.
Rao, S. K.-S. (2006). Algorithmic Trading: Pros and Cons. Algorithmic Trading: Pros and Cons
by TaTa CONSULTANCY SERVICES. Mumbai, India.
Shah, R. (October de 2010). A Different Perpective on the Markets - Trading the Ichimoku Way.
(T. GmbH, Ed.) Traders online - magazine, 44-47. Obtenido de
https://www.google.com.co/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=3&cad=rja&u
act=8&ved=0CCUQFjAC&url=http%3A%2F%2Finversionacciones.com%2Finicio%2F
246
wp-content%2Fuploads%2F2012%2F12%2FTrading-the-Ichimoku-
Way.pdf&ei=mhFJVaH-D8GegwSo54HgDQ&usg=AFQjCNHqJD6kdPo
Soto, O. L. (2001). El dinero: la teoría, la política y las instituciones.
Stanley, J. (2015). Trading with Clouds The Art of Ichimoku. United States. Recuperado el 5 de
Mayo de 2015, de www.dailyfx.com/forex_forum/attachments/dailyfx-instructor-trading-
tips-discussion/86468d1304087243-ichimoku-ichimoku.pdf
Technical Analysis, The complete Resource for Financial Market Technicians. (2007). Saddle
River, New Jersey, United States: FT- Financial Times Press.
Trust, S. (16 de Febrero de 2005). Universidad Nacional de Salta. Recuperado el 20 de Mayo de
14, de Universidad Nacional de Salta:
http://www.unsa.edu.ar/afinan/informacion_general/book/manual_del_inversionista_fore
x_1_.pdf
Universidad del Cema. (14 de Mayo de 2014). http://www.ucema.edu.ar/. Recuperado el 14 de
Abril de 2014, de http://www.ucema.edu.ar/:
http://www.ucema.edu.ar/conferencias/download/FX_vs_Futures_Ver_Spanish.pdf
Weissman, R. L. (2005). Mechanical Trading Systems. New Jersey, United States : John Wiley
& Sons, Inc.
www.wikipedia.org. (5 de Mayo de 2014). Recuperado el 14 de Mayo de 2014, de
http://es.wikipedia.org/wiki/Paridad_de_poder_adquisitivo
Anexo Codificación Indicador
1. //+--------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------+
2. //| Ichimoku.mq4 |
3. //| Copyright © 2004, MetaQuotes Software Corp. |
4. //| http://www.metaquotes.net/ |
5. //| David Ricardo Balaguera Mesa |
6. //+--------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------+
7. #property copyright "Copyright © 2004, MetaQuotes Software Corp."
8. #property link "http://www.metaquotes.net/"
9. #property copyright "David Ricardo Balaguera Mesa"
10. #property indicator_chart_window
11. #property indicator_buffers 7
12. #property indicator_color1 Red
13. #property indicator_color2 Blue
14. #property indicator_color3 SandyBrown
15. #property indicator_color4 Thistle
16. #property indicator_color5 Lime
17. #property indicator_color6 SandyBrown
18. #property indicator_color7 Thistle
19. //---- input parameters
20. extern int Tenkan=8;
21. extern int Kijun=22;
22. extern int Senkou=44;
23. extern int ShiftCloud=20; //shift the cloud on the time
24. //---- buffers
25. double Tenkan_Buffer[];
26. double Kijun_Buffer[];
27. double SpanA_Buffer[];
28. double SpanB_Buffer[];
29. double Chinkou_Buffer[];
30. double SpanA2_Buffer[];
31. double SpanB2_Buffer[];
32. //----
33. int a_begin;
34. //+--------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------+
35. //| Custom indicator initialization function |
36. //+--------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------+
37. int init()
38. {
39. //----
40. SetIndexStyle(0,DRAW_LINE);
41. SetIndexBuffer(0,Tenkan_Buffer);
42. SetIndexDrawBegin(0,Tenkan-1);
43. SetIndexLabel(0,"Tenkan Sen");
44. //----
45. SetIndexStyle(1,DRAW_LINE);
46. SetIndexBuffer(1,Kijun_Buffer);
47. SetIndexDrawBegin(1,Kijun-1);
48. SetIndexLabel(1,"Kijun Sen");
49. //----
50. a_begin=Kijun; if(a_begin<Tenkan) a_begin=Tenkan;
51. SetIndexStyle(2,DRAW_HISTOGRAM,STYLE_DOT);
52. SetIndexBuffer(2,SpanA_Buffer);//*2
53. SetIndexDrawBegin(2,Kijun+a_begin-1);
54. SetIndexShift(2,ShiftCloud);
55. SetIndexLabel(2,NULL);
56. SetIndexStyle(5,DRAW_LINE,STYLE_DOT);
57. SetIndexBuffer(5,SpanA2_Buffer);
58. SetIndexDrawBegin(5,Kijun+a_begin-1);
59. SetIndexShift(5,ShiftCloud);
60. SetIndexLabel(5,"Senkou Span A");
61. //----
62. SetIndexStyle(3,DRAW_HISTOGRAM,STYLE_DOT);
63. SetIndexBuffer(3,SpanB_Buffer);//*3
64. SetIndexDrawBegin(3,Kijun+Senkou-1);
65. SetIndexShift(3,ShiftCloud);
66. SetIndexLabel(3,NULL);
67. SetIndexStyle(6,DRAW_LINE,STYLE_DOT);
68. SetIndexBuffer(6,SpanB2_Buffer);
69. SetIndexDrawBegin(6,Kijun+Senkou-1);
70. SetIndexShift(6,ShiftCloud);
71. SetIndexLabel(6,"Senkou Span B");
72. //----
73. SetIndexStyle(4,DRAW_LINE);
74. SetIndexBuffer(4,Chinkou_Buffer);
75. SetIndexShift(4,-Kijun);
76. SetIndexLabel(4,"Chinkou Span");
77. //----
78. return(0);
79. }
80. //+--------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------+
81. //| Ichimoku Kinko Hyo |
82. //+--------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------+
83. int start()
84. {
85. int i,k;
86. int counted_bars=IndicatorCounted();
87. double high,low,price;
88. //----
89. if(Bars<=Tenkan || Bars<=Kijun || Bars<=Senkou) return(0);
90. //---- initial zero
91. if(counted_bars<1)
92. {
93. for(i=1;i<=Tenkan;i++) Tenkan_Buffer[Bars-i]=0;
94. for(i=1;i<=Kijun;i++) Kijun_Buffer[Bars-i]=0;
95. for(i=1;i<=a_begin;i++) { SpanA_Buffer[Bars-i]=0;
96. SpanA2_Buffer[Bars-i]=0; }
97. for(i=1;i<=Senkou;i++) { SpanB_Buffer[Bars-i]=0;
98. SpanB2_Buffer[Bars-i]=0; }
99. }
100. //---- Tenkan Sen
101. i=Bars-Tenkan;
102. if(counted_bars>Tenkan) i=Bars-counted_bars-1;
103. while(i>=0)
104. {
105. high=High[i]; low=Low[i]; k=i-1+Tenkan;
106. while(k>=i)
107. {
108. price=High[k];
109. if(high<price) high=price;
110. price=Low[k];
111. if(low>price) low=price;
112. k--;
113. }
114. Tenkan_Buffer[i]=(high+low)/2;
115. i--;
116. }
117. //---- Kijun Sen
118. i=Bars-Kijun;
119. if(counted_bars>Kijun) i=Bars-counted_bars-1;
120. while(i>=0)
121. {
122. high=High[i]; low=Low[i]; k=i-1+Kijun;
123. while(k>=i)
124. {
125. price=High[k];
126. if(high<price) high=price;
127. price=Low[k];
128. if(low>price) low=price;
129. k--;
130. }
131. Kijun_Buffer[i]=(high+low)/2;
132. i--;
133. }
134. //---- Senkou Span A
135. i=Bars-a_begin+1;
136. if(counted_bars>a_begin-1) i=Bars-counted_bars-1;
137. while(i>=0)
138. {
139. price=(Kijun_Buffer[i]+Tenkan_Buffer[i])/2;
140. SpanA_Buffer[i]=price;
141. SpanA2_Buffer[i]=price;
142. i--;
143. }
144. //---- Senkou Span B
145. i=Bars-Senkou;
146. if(counted_bars>Senkou) i=Bars-counted_bars-1;
147. while(i>=0)
148. {
149. high=High[i]; low=Low[i]; k=i-1+Senkou;
150. while(k>=i)
151. {
152. price=High[k];
153. if(high<price) high=price;
154. price=Low[k];
155. if(low>price) low=price;
156. k--;
157. }
158. price=(high+low)/2;
159. SpanB_Buffer[i]=price;
160. SpanB2_Buffer[i]=price;
161. i--;
162. }
163. //---- Chinkou Span
164. i=Bars-1;
165. if(counted_bars>1) i=Bars-counted_bars-1;
166. while(i>=0) { Chinkou_Buffer[i]=Close[i]; i--; }
167. //----
168. return(0);
169. }
170. //+-----------------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------+
Anexo Codificaciones Algoritmo I
En el presente anexo se muestra el total de la codificación implementado en Visual Basic.
Ver paginas siguientes:
Algoritmo II
Anexo Modos
Code ID Description
0 ERR_NO_ERROR No error returned
1 ERR_NO_RESULT No error returned, but the result is
unknown
2 ERR_COMMON_ERROR Common error
3 ERR_INVALID_TRADE_PARAMETERS Invalid trade parameters
4 ERR_SERVER_BUSY Trade server is busy
5 ERR_OLD_VERSION Old version of the client terminal
6 ERR_NO_CONNECTION No connection with trade server
7 ERR_NOT_ENOUGH_RIGHTS Not enough rights
8 ERR_TOO_FREQUENT_REQUESTS Too frequent requests
9 ERR_MALFUNCTIONAL_TRADE Malfunctional trade operation
64 ERR_ACCOUNT_DISABLED Account disabled
65 ERR_INVALID_ACCOUNT Invalid account
128 ERR_TRADE_TIMEOUT Trade timeout
129 ERR_INVALID_PRICE Invalid price
130 ERR_INVALID_STOPS Invalid stops
131 ERR_INVALID_TRADE_VOLUME Invalid trade volume
132 ERR_MARKET_CLOSED Market is closed
133 ERR_TRADE_DISABLED Trade is disabled
134 ERR_NOT_ENOUGH_MONEY Not enough money
135 ERR_PRICE_CHANGED Price changed
136 ERR_OFF_QUOTES Off quotes
137 ERR_BROKER_BUSY Broker is busy
138 ERR_REQUOTE Requote
139 ERR_ORDER_LOCKED Order is locked
140 ERR_LONG_POSITIONS_ONLY_ALLOWED Buy orders only allowed
141 ERR_TOO_MANY_REQUESTS Too many requests
145 ERR_TRADE_MODIFY_DENIED Modification denied because order
is too close to market
146 ERR_TRADE_CONTEXT_BUSY Trade context is busy
147 ERR_TRADE_EXPIRATION_DENIED Expirations are denied by broker
148 ERR_TRADE_TOO_MANY_ORDERS The amount of open and pending
orders has reached the limit set by
the broker
149 ERR_TRADE_HEDGE_PROHIBITED An attempt to open an order
opposite to the existing one when
hedging is disabled
150 ERR_TRADE_PROHIBITED_BY_FIFO An attempt to close an order
contravening the FIFO rule
