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Análisis masivo de divergencias con el volumen

 

Siguiendo con el trabajo con mi base de datos he analizado de forma masiva las divergencias entre el precio y el volumen para ver si se podía obtener algo interesante. La idea es estudiar qué pasa en los largos periodos en donde el precio de la mayoría de valores tiene divergencia con el comportamiento de su volumen, en donde el volumen es mayor en los movimientos que van en contra de tendencia.

Lo primero que hay que hacer es crear un indicador del comportamiento del volumen. Yo uso el indicador de acumulación-distribución que expone Cárpatos es su libro.                         

AD = VOLUMEN x ( (CIERRE-MINIMO) – (CIERRE-MAXIMO) ) / (MAXIMO-MINIMO)

Para hacerlo comparable con el precio y en la misma escala logarítmica hago lo siguiente:

1-     AD = AD + 1 – minimo(AD)

2-     AD = AD + 1000 x máximo(AD)

3-     AD = log10(AD)

4-     AD = AD – media(AD)

5-     DA = maximo(AD) – minimo(AD)

6-     DC = maximo(PRECIO) – minimo(PRECIO)

7-     AD = 10^( AD * DC/DA +  media(log10(PRECIO)) )

Con esto se puede superponer en el mismo gráfico logarítmico con el precio.

¿Qué significa este indicador? Pues muestra la dirección natural que debería tener el precio. Si el precio crece y el indicador no lo hace significa que no hay motivos en principio para esa subida. Y si el precio baja y el indicador no lo hace significa que en principio no hay motivos para esa bajada. Normalmente se debe a que el precio está manipulado inteligentemente para provocar esas tendencias. En gráficas no manipuladas las dos líneas deberían salir prácticamente calcadas en forma.

En un siguiente paso elimino de la base de datos todos aquellos valores que no sean interesantes para el análisis, que al final han sido muchos más de los que esperaba eliminar, al final han quedado 1736 supervivientes:

-       El 17.8% no tiene suficiente información de volumen o no hay volumen.

-       El 3.1% tiene datos sospechosos como precio próximo a cero.

-       El 5.8% tiene demasiados días sin que cambien sus cotizaciones aunque haya volumen.

-       El 31.9% tiene una serie menor a 3 años.

-       El 27.2% tiene muy poca volatilidad como para ser interesante.

Luego analizo para cada día el signo del cambio del precio y el signo del cambio del indicador para saber si suben, bajan, y si van acompañándose o no. Como es un caos si se analiza día a día porque los precios no suben o bajan en largos periodos de forma continua con el mismo signo, los analizo con sus medias de 15 sesiones, al igual que el indicador.

Y para terminar cazo los periodos de más de 60 sesiones en los que el precio y el indicador han ido en divergencia. Desde 1999 he encontrado 6 periodos en los que esto se cumple. Están en la siguiente gráfica. ¿Qué significa esto? En esos periodos la mayoría de los valores han estado en divergencia con sus precios, con lo cual son buenos periodos para cazar valores interesantes tirados de precio, y además los índices generales han bajado de forma notable con lo que es probable que la revalorización se de en un futuro cercano.

Lo que si hay que hacer es seleccionar de forma cuidadosa los valores, mirando su evolución y su indicador de acumulación-distribución. Debajo pongo un ejemplo interesante, de la empresa ARMH. Se ve que los cracks desde el 2002 a pesar de haber afectado a su precio no le han afectado para nada a la forma de valorar sus acciones a los dueños. También se ve una burbuja que estalla en el año 2000.

Lo que si que he visto es que este análisis no sirve para cazar creaciones de burbujas globales, o por lo menos no he sabido hacerlo. Ni tampoco para anticipar los cracks. Tan solo para poder ver épocas en los que hay rebajas globales.

Me extraña no haber visto el periodo de agosto de 2011, tal vez por no haber durado lo suficiente.

Notas: En la gráfica última las líneas en puntos son líneas de TAE constante para poder hacerse una idea del valor de las pendientes, de -10%, -5%, 5% y 10%. Escala logarítmica. El precio está normalizado para acabar en valor 1, sin ajustar dividendos.

 

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  1. en respuesta a Gaspar
    -
    #2
    11/12/12 19:56

    Muchas gracias Gfierro. Pego unas líneas interesantes sacadas de las conclusiones:

    Employing a panel vector autoregression model, we found evidence that in developed economies, currency and debt crises are typically preceded by banking crises, while the reverse causality is not supported by the data. Furthermore, banking crises appear to be persistent, meaning that even two years after the beginning of a banking crisis there is still a higher than 50% probability of it continuing. In contrast, currency and debt crises are relatively short-lasting: the probability of crisis occurrence falls below 50% two to three quarters after the crisis onset.
    According to our panel vector autoregression analysis, all three types of crisis examined have an adverse impact on the real economy. While all three types of crisis lead to a decline in output growth, banking crises are particularly costly. This is also related to the previous finding that banking crises may trigger other types of crises.
    Next, we identified 30 potential warning indicators of banking and currency crises. We applied Bayesian model averaging in order to tackle the model uncertainty problem, and we considered various warning horizons ranging from less than a year (‘late warning’) to three years (‘early warning’). The most consistent result across the various specifications and time horizons is that rising domestic private credit precedes banking crises, while rising money market rates, FDI inflows, world GDP, and world inflation are also leading indicators worth monitoring. Regarding currency crises, rising money market rates precede the onset of a crisis at all horizons up to three years. The role of other indicators differs according to the type of crisis and the warning horizon selected.

  2. Joaquin Gaspar
    #1
    11/12/12 17:34

    Precisamente estoy comenzando a leer un paper que habla de los indicadores que pueden avisar de las crisis que no tanto de las burbujas que son un poco antes, pero el problema de las burbujas es que podemos decir que hay una pero es muy difícil adivinar el momento en que explotará. Tal vez te interese el paper:

    http://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1485.pdf

    Saludos

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