Ingeniero

Finanzas

Frank Lavagni Bolaños
frank.lavagni@gmail.com

Estudiante de Maestría en Administración de Empresas,
Instituto Tecnológico de Costa Rica. Bach. Ingeniería Eléctrica
por la Universidad de Costa Rica.

Luis Alberto García González
lagarciag@gmail.com

Estudiante de Maestría en Administración de Empresas,
Instituto Tecnológico de Costa Rica. Bach. Ingeniería Eléctrica
por laUniversidad de Costa Rica.

Introducción
Un método fundamental para analizar el comportamiento del precio
de una acción, o “stock”, ha sido, hasta la fecha, el promedio móvil simple
de los datos históricos (SMA por sus siglas en inglés). La mayoría de los
proveedores y portales en línea de información bursátil pone a disposición
de los inversionistas recopilaciones de datos mensuales,semanales y diarios

sobre los precios de apertura y cierre de las acciones. Por medio de una
simple inspección, es posible comprobar que, de hecho, el promedio móvil
(en cualquiera de sus modalidades: exponencial, simple o ponderado)
tiende a seguir el precio de la acción con cierto retraso cuando el mercado se
encuentra “estable”, o cuando se mueve lentamente hacia el alza o la baja, sin
darseuna fluctuación importante en los precios.
Es probable que la granularidad de esta información permita formar
algún criterio cuando se toman decisiones de mediano a largo plazo
(aproximadamente de uno a seis meses o incluso más), sin embargo, esto
limita mucho la fineza necesaria del inversionista a corto plazo (inversiones
de un solo día, por ejemplo). Muchos inversionistas se ven forzadosa utilizar
promedios móviles con períodos de días, ya sea por la falta de opciones o por
desconocer los alcances que tiene hacer estimaciones del precio en intervalos
de tiempo cuyo orden de magnitud es menor que el período del SMA.
En este periodo de crisis económica, donde la volatilidad de los precios,
la incertidumbre y la desconfianza del mercado inducen a cambios abruptos
en el precioa cada segundo que pasa, es necesario cuestionar si resulta útil
emplear parámetros estimados a partir de datos muestreados en unidades de
tiempo de días o semanas, cuando las decisiones deben tomarse en minutos,
como el SMA, por ejemplo. Quien tenga más oportunidad de observar

Vol.3, Ed.1-2, 2009 TEC Empresarial

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Finanzas

El beneficio de usar promedios móviles simples de losdatos históricos es limitado cuando se usan para
tomar decisiones de inversión en plazos muy cortos

estos cambios bruscos a corto plazo, o, como se les conoce en la
teoría de Procesamiento Digital de Señales (DSP por su siglas en inglés),
“componentes de alta frecuencia”, es quien podrá reaccionar con mayor
rapidez ante los cambios.
Para responder este cuestionamiento, es necesario acudir alas bases
teóricas del muestreo de señales continuas a tiempo discreto2, como el análisis
de Fourier en el dominio de la frecuencia compleja, la teoría de filtros, el
procesamiento digital de señales, la probabilidad de procesos estocásticos,
entre otros.
Para tranquilidad del lector, todo se resume en fórmulas, sumas, restas y
divisiones que se pueden hacer en una hoja de Excel® sin mayorcomplicación,
aunque demostrar de la teoría que fundamenta estos procedimientos vas más
allá del alcance de éste artículo.
Esta pequeña introducción nos lleva a plantear dos temas importantes
en éste contexto:
• El análisis de Fourier (series de tiempo y espectro en frecuencia) y
• El teorema de muestreo y el ancho de banda de la señal en cuestión.
Ambos conceptos son muy utilizados enmuchas disciplinas de ingeniería,
física y de carácter científico en general, para la descripción intrínseca
de un sistema, así como su respuesta al estimulo externo. Esto brinda un
esquema teórico sólido y comprobado que se planea aplicar al estudio del
comportamiento del valor de las acciones. Con base en estos principios
teóricos, se exponen ciertas limitantes o consideraciones que se deben...