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"ILUSTRANDO LA DISTRIBUCIÓN DE STEIDLMAYER
Es probablemente para nosotros obtener una explicación visual de este tipo de distribución que explicarla con palabras. Observa la Foto 9-1 que muestra cuatro días de Market Profit para bonos en Diciembre de 1988. Observa la distinta forma que caracteriza a varias de las distribuciones mostradas en este gráfico (las hemos destacado por superposición de un esquema en la distribución). Como se puede observar, la distribución de Steidlmayer puede ser descrita asemejándose a un anzuelo o una lágrima (ya sea con el lado derecho hacia arriba o invertido). El tamaño de la distribución puede variar, como puede variar el marco de tiempo. Y la distribución puede comenzar desde cualquier extremo, no desde el centro. Esto es, el desarrollo se produce desde una primera desviación estándar o a partir de una tercera desviación estándar, nunca desde una segunda.
En una distribución normal, la primera desviación estándar aparece en el medio del rango, con la segunda y tercera desviación situándose por encima y por debajo de esta media. Esta es la base de la teoría de mercado eficiente donde un precio alejado del valor tiende a regresar al centro. Esto ocurre en el mercado, pero sólo en un mercado no dinámico, donde no hay desarrollo. De esta forma la teoría de mercado eficiente no está equivocada; simplemente no se aplica muy a menudo en los mercados reales. La distribución de Steidlmayer es mucho mas común en los mercados dinámicos donde está teniendo lugar el desarrollo. Los traders pueden sentir la existencia de cualquiera de los dos tipos de distribución.Foto 9-1. Perfil de cuatro días de bonos de Diciembre de 1988. Observad la forma característica de anzuelo de la distribución de Steidlmayer el 31 de Octubre, el 1 de Noviembre y el 2 de Noviembre. Darse cuenta, también, que el 2 de Noviembre incluye dos distribuciones separadas, cada una es una distribución de Steidlmayer.
La Distribución de Steidlmayer y la Velocidad de Movimiento del Mercado
Partes de la distribución de Steidlmayer tienen la característica de estar en modo de iniciación o responsivo en relación con el desarrollo de la distribución, iniciación en la segunda o tercera desviación estándar, donde el mercado se mueve rápidamente y responsiva en la primera, donde es mas lento. Esta relación de volumen nos da la velocidad del movimiento del mercado, como el mercado se alejará rápidamente de la tercera desviación estándar pero lentamente de la primera.
Otro beneficio de reconocer esta distribución es que contribuye al flujo natural de la información, información que es indiscutible, ya que el mercado está claramente distribuyendo o no distribuyendo en un momento dado. El rango de esta distribución, junto con la diversidad de propiedades y volumen, nos da tiempo; cuanto mas grande sea el rango, la diversidad y el volumen, más tiempo tenemos.
Imagina la habilidad de una distribución para desenvolverse, y verás la premisa. Supón que cien traders en el mundo compran soja, y el mercado sube hasta 8 centavos el bushel. El mercado pausa en su distribución, un pequeño grupo decide comprar en la pausa, mientras que otros deciden tomar beneficios. Bajo estas circunstancias, el precio probablemente se mantenga en la misma área general. Sin embargo, en la misma situación, si suponemos que todos los cien traders tenían el mismo propósito (es decir, cubrir cortos) la misma distribución podría no desenvolverse bastante rápido. Se anticiparía un cambio de precios más rápido.
Otro ejemplo: Supón que tenemos cien personas que compran el mercado, y el rango es sólo de un céntimo. Si el mercado para y se va abajo, con todas estas personas bajo el agua, muchas de ellas venderán a la vez; así un rango de un céntimo no ha dado mucha oportunidad para la exposición libre en el mercado. A pesar de que la participación era diversificada, el pequeño rango limitó tu oportunidad de tradear.
La existencia de la distribución de Steidlmayer ha estado oscurecida por el hecho de que las distribuciones en altos marcos de tiempo a menudo toman la forma, después de acabadas, de una distribución normal. Sin embargo, esto es porque varias distribuciones se han agrupado en un sólo perfil. Al observar este conglomerado, un trader no está recibiendo información genuina, pura y rápida sino una mezcla; y un trader no puede usar exitosamente información mezclada sin haber algunos ajustes.
Trabajar con información pura es la mejor forma de construir una base de datos y ajustar los cambios en los mercados. Actualmente estoy trabajando con dos grandes vendedores para construir una base de datos matriz completamente nueva que permitiría al usuario arreglar los datos para obtener información pura, incluyendo los elementos de precio, tiempo y volumen. Esto permitirá al trader involucrarse cada vez más estrechamente en los mercados que nunca antes, mejorando su habilidad para “sentir” las condiciones del mercado cuando se desarrollan."
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