Bloques de indicadores

Indicadores de trading

Desbloquea todo un espectro de análisis técnico con los bloques de indicadores, que ofrecen una amplia gama de indicadores, desde medias móviles sencillas hasta cálculos complejos. Esta sección permite a los usuarios integrar estos indicadores en sus estrategias sin fricciones, mejorando su capacidad para discernir las tendencias del mercado y localizar con precisión posibles puntos de entrada o salida.

Para crear un nuevo bloque de indicador, haz doble clic en la pantalla del blueprint o pulsa el botón + del menú. En la barra de búsqueda, escribe “indicator/” seguido de las abreviaturas siguientes, o simplemente escribe la abreviatura.

Recuerda: estrategias distintas requieren tipos de indicadores distintos. Los mejores indicadores de trading se complementan entre sí sin duplicar información.

Algunos de nuestros favoritos

Indicador: ticker

Beneficio desde la última señal: last_profit

_Last signal profit_ facilita el cálculo del beneficio desde la última señal de trading, proporcionando a los usuarios información sobre el rendimiento de su estrategia en un periodo concreto. Útil para crear disparadores de parada.

Detección de patrones de velas: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ ayuda a detectar patrones de velas japonesas, como alcistas, bajistas, martillos, estrellas fugaces y más, asistiendo a los usuarios en la identificación de tendencias de mercado clave y posibles señales de reversión basadas en las formaciones de velas.

Índice de fuerza relativa: rsi

Relative Strength Index mide la velocidad y el ritmo de cambio de los movimientos de precio en el mercado; oscila entre cero y 100. Ofrece información sobre si un activo está sobrecomprado o sobrevendido, ayudando a los usuarios a identificar posibles reversiones de tendencia y condiciones de mercado.

Media móvil simple: sma

_Simple Moving Average_ calcula el precio medio de un activo durante un número determinado de periodos, proporcionando una línea de tendencia suavizada. Es útil para identificar la dirección general del mercado.

Media móvil exponencial: ema

_Exponential Moving Average_ es similar, pero da más peso a los precios recientes, lo que la hace más sensible a los cambios de precio a corto plazo. Es útil para captar tendencias de mercado más inmediatas.

SuperTrend: SuperTrend

_Supertrend_ calcula el valor Supertrend a partir del precio y la volatilidad del mercado, ayudando a los usuarios a determinar la dirección de la tendencia actual.

SuperTrendKO: SuperTrendKO

_SuperTrendKO_ Similar a Supertrend, SupertrendKO es una versión modificada que tiene en cuenta el ruido del mercado y busca ofrecer señales de tendencia más precisas minimizando los falsos positivos.

La lista completa de indicadores de trading

Valor absoluto vectorial: abs

Vector Absolute Value calcula el valor absoluto de cada elemento de un array.

Arcocoseno vectorial: acos

_Vector Arccosine_ calcula el arcocoseno trigonométrico de cada elemento de un array.

Línea de acumulación/distribución: ad

_Accumulation Distribution Line_ determina la tendencia de un valor usando la relación entre el flujo de volumen y el precio del valor.

Suma: add

Add suma dos arrays.

Oscilador de acumulación/distribución: adosc

_Accumulation Distribution Oscillator_ se calcula restando la media móvil exponencial de periodos largos de la línea de acumulación/distribución a la media móvil exponencial de periodos cortos de dicha línea.

Índice de movimiento direccional medio: adx

_Average Directional Movement Index_ muestra la fuerza de una tendencia mediante un valor en un rango de 0 a 100.

Calificación del índice de movimiento direccional medio: adxr

_Average Directional Movement Index Rating_ es igual que el índice de movimiento direccional medio, pero más suave. Este indicador se ve menos afectado que adx por las oscilaciones rápidas de corto plazo del mercado.

Oscilador Awesome: ao

_Awesome Oscillator_ mide el momentum del mercado.

Oscilador de precio absoluto: apo

_Absolute Price Oscillator_ es la diferencia entre la media móvil exponencial de periodo corto y la media móvil exponencial de periodo largo.

Aroon: aroon

_Aroon_ comprende dos indicadores: Aroon-Up y Aroon-Down. Aroon puede identificar el inicio de una tendencia, su fuerza y sus cambios.

Oscilador Aroon: aroonosc

_Aroon Oscillator_ es la diferencia entre los indicadores Aroon-Up y Aroon-Down, y la salida es un valor entre 0 y 100.

Arcoseno vectorial: asin

_Vector Arcsine_ calcula el arcoseno trigonométrico de cada elemento de un array.

Arcotangente vectorial: atan

_Vector Arctangent_ calcula la arcotangente trigonométrica de cada elemento de un array.

Rango medio verdadero: atr

_Average True Range_ mide la volatilidad del mercado sobre el rango de precios de un valor durante un periodo determinado.

Precio medio: avgprice

_Average Price_ muestra la media de los precios de apertura, máximo, mínimo y cierre de un valor.

Bandas de Bollinger: bbands

_Bollinger Bands_ contiene las bandas superior, media e inferior. La central es un indicador de media móvil, y las bandas superior e inferior se sitúan a ambos lados de la central. El valor de las desviaciones estándar determina la distancia entre la banda central y las bandas superior e inferior.

Balance de poder: bop

_Balance of Power_ evalúa la fuerza de compradores y vendedores en el mercado.

Detección de patrones de velas: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ ayuda a detectar patrones de velas japonesas, como alcistas, bajistas, martillos, estrellas fugaces y más, asistiendo a los usuarios en la identificación de tendencias de mercado clave y posibles señales de reversión basadas en las formaciones de velas.

Índice de canal de materias primas: cci

_Commodity Channel Index_ será alto cuando los precios estén muy por encima de la media y bajo cuando estén muy por debajo. Por ello, cci puede identificar zonas de sobrecompra y sobreventa en la acción del precio. Además, se utiliza para descubrir reversiones y divergencias.

Techo vectorial: ceil

_Vector Ceiling_ muestra el menor entero a partir de los elementos de un array.

Oscilador de momentum de Chande: cmo

_Chande Momentum Oscillator_ calcula el momentum del precio en días alcistas o/y bajistas. Es decir, computa la diferencia entre la suma de los cierres al alza y la suma de los cierres a la baja, dividida por la suma de todos los movimientos de precio.

Coseno vectorial: cos

_Vector Cosine_ calcula el coseno trigonométrico de cada elemento de un array.

Coseno hiperbólico vectorial: cosh

_Vector Hyperbolic Cosine_ calcula el coseno hiperbólico trigonométrico de cada elemento de un array.

Cruce en cualquier dirección: crossany

_Crossany_ detecta de forma continua si las entradas se cruzan entre sí.

Cruce por encima: crossover

_Crossover_ detecta de forma continua si la primera entrada cruza por encima de la otra. Es decir, a diferencia del indicador crossany, la única situación que importa es cuando la primera entrada pasa a situarse por encima de la otra.

Volatilidad de Chaikin: cvi

Chaikins Volatility calcula la diferencia entre los precios máximo y mínimo de cada periodo.

Decaimiento: decay

_Decay_ guarda un array de señales recientes. Es un indicador útil, especialmente en algoritmos de machine learning.

Media móvil exponencial doble: dema

_Double Exponential Moving Average_ es igual que la media móvil exponencial pero, al asignar más peso a los datos recientes, ofrece datos con menos retardo.

Indicador direccional: di

_Directional Indicator_ comprende las líneas positive directional indicator y negative directional indicator, que muestran el movimiento de la tendencia del precio. El cruce de estas dos líneas genera las señales de compra y venta; si la línea positiva cruza al alza a la negativa, es una señal de compra, y viceversa.

División vectorial: div

_Vector Division_ divide las entradas proporcionadas.

Movimiento direccional: dm

_Directional Movement_ traza las líneas positive directional movement y negative directional movement. Se calculan usando los precios máximo y mínimo anteriores.

Oscilador de precio sin tendencia: dpo

_Detrended Price Oscillator_ elimina las tendencias del precio para facilitar la identificación de picos y valles. De este modo, estimar la longitud de los ciclos con este indicador es mucho más sencillo.

Índice de movimiento direccional: dx

_Directional Movement Index_, también conocido como dmi, contiene dos líneas de movimiento direccional y el indicador de índice de movimiento direccional medio.

Decaimiento exponencial: edecay

_Exponential Decay_ es casi igual que decay, pero más rápido para el mismo periodo.

Media móvil exponencial: ema

_Exponential Moving Average_ muestra la dirección de los cambios de precio a lo largo de un periodo. La EMA es como una Simple Moving Average, pero mientras la SMA calcula directamente la media de los valores de precio, la EMA aplica más peso a los precios recientes.

Facilidad de movimiento: emv

_Ease of Movement_ investiga la relación entre las fluctuaciones del precio y el volumen de negociación.

Exponencial vectorial: exp

_Vector Exponential_ devuelve la exponencial de cada número del array de entrada. Es decir, calcula la constante de Euler, e, elevada a la potencia de cada elemento de entrada.

Transformada de Fisher: fisher

_Fisher Transform_ busca mejorar la predictibilidad de los puntos de giro de una serie de precios haciendo que los precios sigan una distribución más normal. Esta transformación facilita la identificación de valores extremos y posibles reversiones

Suelo vectorial: floor

The Vector Floor de un valor es el mayor entero menor o igual que dicho valor.

Oscilador de pronóstico: fosc

_Forecast Oscillator_ predice el próximo precio del valor monitorizando la diferencia entre el precio actual y un precio de regresión lineal resultante de la función Time Series Forecast.

Media móvil de Hull: hma

_Hull Moving Average_ es una media móvil mejorada que elimina los retardos (y por tanto es muy rápida) y es más suave que los demás indicadores de media móvil tradicionales.

Media móvil adaptativa de Kaufman: kama

_Kaufman Adaptive Moving Average_ reduce las señales falsas eliminando las fluctuaciones de precio de corto plazo. En otras palabras, kama elimina el ruido del mercado, de modo que si la volatilidad del mercado es baja, se ceñirá al precio de mercado actual.

Oscilador de volumen de Klinger: kvo

_Klinger Volume Oscillator_ pronostica reversiones del mercado comparando el volumen con el precio.

Bloque de retardo: lag

Lag block retrasa los datos de entrada una cantidad especificada. Por ejemplo, con un retardo de 1 en velas de 15 minutos, emite los datos de la vela anterior. Es útil para comparar valores actuales con valores pasados.

Filtro de Laguerre: laguerrefilter

_Laguerre filter_ se usa para suavizar los datos de precio e identificar tendencias. Aplica un algoritmo de filtro de Laguerre a los datos de mercado, reduciendo el ruido y proporcionando una representación más clara de la tendencia subyacente.

Beneficio desde la última señal: last_profit

_Last signal profit_ facilita el cálculo del beneficio desde la última señal de trading, proporcionando a los usuarios información sobre el rendimiento de su estrategia en un periodo concreto.

Regresión lineal: linreg

_Linear Regression_ traza los valores finales de las líneas de regresión lineal para un número concreto de barras.

Intersección de regresión lineal: linregintercept

_Linear Regression Intercept_ devuelve la altura de la línea de regresión lineal para la primera barra de entrada del periodo móvil.

Pendiente de regresión lineal: linregslope

_Linear Regression Slope_ determina la dirección de la fuerza de la tendencia. El indicador determina la pendiente de cada barra usando la barra actual y las n-1 barras anteriores, donde n es el periodo especificado por el trader.

Logaritmo natural vectorial: ln

_Vector Natural Log_ calcula el logaritmo natural de cada elemento de un array de entrada.

Logaritmo vectorial en base 10: log10

_Vector Base-10 Log_ calcula el logaritmo en base 10 de cada elemento de un array de entrada.

Convergencia/divergencia de medias móviles: macd

_Moving Average Convergence Divergence_ determina la dirección del precio del valor. Considera no usar este indicador para detectar reversiones de tendencia, ya que solo puede detectarlas después de que ocurran. Tampoco se suele usar para identificar condiciones de sobrecompra o sobreventa.

Índice de facilitación del mercado: marketfi

_Market Facilitation Index_ mide la fuerza de la tendencia y predice el inicio de una tendencia cuando está a punto de producirse. Calcula el movimiento del precio por unidad de volumen.

Índice de masa: mass

Mass Index detects ayuda a los traders a identificar posibles reversiones de tendencia midiendo la expansión y contracción del rango de negociación (la diferencia entre los precios máximo y mínimo) durante un periodo determinado usando medias móviles exponenciales.

Máximo en el periodo: max

_Maximum In Period_ devuelve el valor máximo de las últimas n barras.

Desviación media en el periodo: md

_Mean Deviation Over Period_ calcula la desviación media absoluta a lo largo de un periodo.

Precio mediano: medprice

_Median Price_ calcula la media de los precios máximo y mínimo de una barra.

Índice de flujo monetario: mfi

The Money Flow Index mide la presión de negociación monitorizando tanto el precio como el volumen, y devuelve un valor entre 0 y 100.

Mínimo en el periodo: min

Minimum In Period devuelve el valor mínimo de las últimas n barras.

Momentum: mom

_Momentum_ calcula el cambio entre el precio actual y el precio de la n-th barra desde la última.

Onda senoidal Mesa: msw

_Mesa Sine Wave_ detecta si el mercado está en modo cíclico o en modo tendencial.

Multiplicación vectorial: mul

Vector Multiplication toma dos arrays de entrada y los multiplica.

Rango medio verdadero normalizado: natr

_Normalized Average True Range_ es una versión normalizada del average true range y se calcula con la siguiente fórmula: NATR = (ATR / Close) * 100.

Índice de volumen negativo: nvi

_Negative Volume Index_ es un indicador acumulativo y sensible al volumen del mercado. Sostiene que el alto volumen de mercado se debe a traders no informados, por lo que ignora los días de alto volumen. En los días de bajo volumen, los traders informados están más activos y, por tanto, el indicador nvi se ve afectado por ellos; el valor de nvi subirá con los cambios positivos de precio y bajará con los negativos.

Volumen en balance: obv

_On Balance Volume_ es un indicador acumulativo que calcula las presiones de compra y venta. Aumenta en los días alcistas y disminuye en los bajistas.

Oscilador de precio porcentual: ppo

_Percentage Price Oscillator_ calcula la diferencia entre dos medias móviles exponenciales de periodos distintos dividida por la más larga.

Predicción: predict

El bloque _Predict_ busca aprovechar el machine learning para predecir el próximo movimiento del precio. Atención: este bloque aún está en proceso de aprendizaje y no ha sido entrenado por completo. Hasta entonces, es posible que no produzca predicciones precisas.

SAR parabólico: psar

_Parabolic SAR_ ayuda a determinar puntos de parada y posibles reversiones de tendencia. De hecho, SAR significa stop and reverse, lo que describe muy bien su aplicación.

Índice de volumen positivo: pvi

_Positive Volume Index_ es igual que el índice de volumen negativo nvi - y a menudo se usa junto con él - pero es sensible a los días de alto volumen.

Qstick: qstick

_Qstick_, como indicador de momentum, aplica una media móvil simple a la diferencia entre los precios de cierre y apertura del valor.

Tasa de cambio: roc

_Rate of Change_ calcula el cambio porcentual entre el precio actual y el precio de hace n periodos.

Ratio de tasa de cambio: rocr

Rate of Change Ratio calcula el cambio entre el precio actual y el precio de hace n periodos.

Redondeo vectorial: round

_Vector Round_ devuelve el entero más cercano para cada elemento de un array.

Índice de fuerza relativa: rsi

_Relative Strength Index_ mide la velocidad y el ritmo de cambio de los movimientos de precio en el mercado; oscila entre cero y 100.

Seno vectorial: sin

_Vector Sine_ calcula el seno trigonométrico de cada elemento de un array.

Seno hiperbólico vectorial: sinh

_Vector Hyperbolic Sine_ calcula el seno hiperbólico trigonométrico de cada elemento de un array.

Media móvil simple: sma

_Simple Moving Average_ muestra la dirección de los cambios de precio durante un periodo calculando el valor medio del precio.

Raíz cuadrada vectorial: sqrt

_Vector Square Root_ calcula la raíz cuadrada de cada elemento de un array.

Desviación estándar en el periodo: stddev

_Standard Deviation Over Period_ mide la diferencia entre el precio actual y el precio medio durante un periodo.

Error estándar en el periodo: stderr

_Standard Error Over Period_ muestra cuánto difiere la media de la población de la media muestral.

Oscilador estocástico: stoch

_Stochastic Oscillator_ compara el último precio de cierre con los precios máximo y mínimo de un periodo, y oscila entre cero y 100.

RSI estocástico: stochrsi

_Stochastic RSI_ es una combinación de dos indicadores: stoch y rsi. En realidad, aplica un indicador stoch sobre un indicador rsi, lo que significa que es una medida del rsi relativa a su rango máximo/mínimo durante un periodo.

Stock to flow: stocktoflow

_Stock to flow_ evalúa la escasez de un activo concreto, aplicado a menudo a criptomonedas como Bitcoin. Compara el stock existente (oferta actual) con el flujo (nueva producción), ofreciendo información sobre el valor potencial del activo y la dinámica del mercado.

Resta vectorial: sub

Vector Subtraction devuelve la resta de las dos entradas (a - b).

Super Trend: SuperTrend

_Super Trend_ calcula el valor Super Trend a partir del precio y la volatilidad del mercado, ayudando a los usuarios a determinar la dirección de la tendencia actual.

Super Trend KO: SuperTrendKO

_Super Trend KO_ Similar a Super Trend, Super Trend KO es una versión modificada que tiene en cuenta el ruido del mercado y busca ofrecer señales de tendencia más precisas minimizando los falsos positivos.

Suma en el periodo: sum

_Sum Over Period_ devuelve la suma de las últimas n barras.

Tangente vectorial: tan

_Vector Tangent_ calcula la tangente trigonométrica de cada elemento de un array.

Tangente hiperbólica vectorial: tanh

_Vector Hyperbolic Tangent_ calcula la tangente hiperbólica trigonométrica de cada elemento de un array.

Media móvil exponencial triple: tema

_Triple Exponential Moving Average_ es una media móvil de alta velocidad con datos más suaves. Reduce los retardos dando más peso a los datos recientes, por lo que es más apropiada para el trading a corto plazo.

Conversión vectorial a grados: todeg

_Vector Degree Conversion_ convierte un array de radianes en un array de grados.

Conversión vectorial a radianes: torad

_Vector Radian Conversion_ convierte un array de grados en un array de radianes.

Rango verdadero: tr

_True Range_ devuelve el mayor de estos valores:
La resta de los precios máximo y mínimo del mismo día.

• El máximo del día menos el mínimo del día
• El valor absoluto del máximo del día menos el cierre del día anterior
• El valor absoluto del mínimo del día menos el cierre del día anterior

Media móvil triangular: trima

_Triangular Moving Average_ es igual que la media móvil simple, sma, pero promediada dos veces; en otras palabras, trima es una sma aplicada sobre otra sma. Este enfoque produce una línea más suave que da más peso a las barras centrales.

Media móvil exponencial triple: trix

Triple Exponential Moving Average muestra el cambio porcentual de una ema con triple suavizado (aplicar una ema tres veces).

Truncamiento vectorial: trunc

_Vector Truncate_ devuelve únicamente la parte entera de un número para cada elemento de un array.

Pronóstico de series temporales: tsf

_Time Series Forecast_, como su nombre indica, predice tendencias futuras basándose en datos pasados. Es más sensible a los cambios bruscos de precio que los indicadores de media móvil.

Precio típico: typprice

_Typical Price_ calcula la media aritmética de los precios máximo, mínimo y de cierre.

Oscilador Último: ultosc

_Ultimate Oscillator_ mide la presión compradora considerando tres marcos temporales distintos. Estos periodos (7, 14, 28) describen las tendencias de mercado a corto, medio y largo plazo.

Varianza en el periodo: var

_Variance Over Period_ mide la variación calculando la media de las desviaciones al cuadrado respecto a la media.

Filtro vertical-horizontal: vhf

_Vertical Horizontal Filter_ monitoriza los movimientos del precio e indica en qué fase se encuentra: la fase de tendencia o la fase de congestión.

Media dinámica de índice variable: vidya

_Variable Index Dynamic Average_ calcula una ema con un periodo dinámico que depende de la volatilidad del mercado.

Volatilidad histórica anualizada: volatility

_Annualized Historical Volatility_ mide la desviación del precio medio anual del valor durante un periodo.

Oscilador de volumen: vosc

Volume Oscillator calcula la diferencia entre una media móvil de volumen rápida y una media móvil de volumen lenta. Monitorizar los cambios de volumen de esta manera tiene más relevancia técnica que monitorizar el volumen en sí.

Media móvil ponderada por volumen: vwma

_Volume Weighted Moving Average_ es como la mayoría de los indicadores de media móvil, pero tiene en cuenta el volumen del mercado en sus cálculos. En realidad, da más peso a los precios con alto volumen que a los de bajo volumen.

Acumulación/distribución de Williams: wad

_Williams Accumulation/Distribution_ es la suma acumulada de los cambios de precio de acumulación y distribución. Acumulación y distribución describen un mercado controlado por compradores y vendedores, respectivamente. De hecho, el indicador wad mide las presiones positivas y negativas del mercado.

Precio de cierre ponderado: wcprice

_Weighted Close Price_ es simplemente la media de los precios máximo, mínimo y de cierre, contando el cierre dos veces.

Suavizado de Wilder: wilders

_Wilder's Smoothing_ es igual que la ema, pero el suavizado de Wilder usa un factor de suavizado distinto, lo que produce una respuesta más lenta a los cambios de precio.

Williams %R: willr

_Williams %R_ identifica mercados sobrecomprados y sobrevendidos comparando la posición del precio de cierre más reciente con los precios máximo y mínimo de un periodo.

Media móvil ponderada: wma

_Weighted Moving Average_ es igual que la sma, pero da más peso a los datos recientes. De esta forma, responde más rápido a los cambios de precio y se mantiene más cerca del precio de mercado.

Media móvil exponencial de retardo cero: zlema

_Zero-Lag Exponential Moving Average_ persigue el mismo objetivo que la dema y la tema. Elimina los retardos para mejorar la velocidad y seguir el precio más de cerca.