El Stochastic Momentum Index (SMI) es un indicador de análisis técnico que mejora el tradicional estocástico al enfocarse más en el momentum interno del mercado que en la velocidad de los precios. Esta entrada de blog explora cómo se implementa el SMI mediante un script en Lua en la plataforma de trading IQ Option, desglosando su configuración, funcionalidad y cómo los traders pueden utilizar esta herramienta sofisticada para mejorar sus decisiones de trading.
¿Qué es el Stochastic Momentum Index?
El SMI fue desarrollado por William Blau en los años 90 como una versión refinada del indicador estocástico. Mientras que el estocástico convencional se enfoca en la posición relativa de los precios de cierre dentro de su rango alto/bajo, el SMI mide la distancia del precio de cierre respecto al punto medio de ese rango. Esta aproximación permite al SMI reducir la volatilidad y proporcionar señales más claras y tempranas de posibles cambios en la dirección del mercado.
Configuración del Script en IQ Option
El script para el SMI comienza con la definición del instrumento y ajustando configuraciones clave para los cálculos de los componentes %K y %D:
luaCopiar códigoinstrument { name = "Stochastic Momentum Index" }
input_group {
"%K",
k_period = input (10, "front.period", input.integer, 1),
smooth = input (3, "front.newind.smoothingperiod", input.integer, 1),
dsmooth = input (3, "front.newind.doublesmoothingperiod", input.integer, 1),
k_color = input { default = "#DB4931", type = input.color },
k_width = input { default = 1, type = input.line_width}
}
input_group {
"%D",
d_period = input (10, "front.period", input.integer, 1),
fn = input (averages.ema, "front.newind.average", input.string_selection, averages.titles),
d_color = input { default = "#2CAC40", type = input.color },
d_width = input { default = 1, type = input.line_width}
}
Estos bloques permiten a los usuarios personalizar los períodos de suavizado y los colores de visualización del indicador, proporcionando flexibilidad para adaptar el SMI a diferentes estrategias de mercado y preferencias visuales.
Cálculo del Stochastic Momentum Index
El SMI se calcula utilizando una serie de suavizados y medias móviles para obtener las líneas %K y %D:
luaCopiar códigohh = highest (k_period)
ll = lowest (k_period)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh + ll) / 2
avgdiff = ema (ema (diff, smooth), smooth) / 2
avgrdiff = ema (ema (rdiff, smooth), smooth)
k = averageFunction (avgrdiff / avgdiff, dsmooth) * 100
d = averageFunction (k, d_period)
Esta metodología proporciona una visión detallada de la fuerza del momentum del mercado, destacando áreas donde los precios pueden estar sobreextendidos.
¿Cómo Funciona y Para Qué Sirve?
El SMI es especialmente útil para los traders que buscan identificar puntos de inflexión en el mercado antes de que estos se materialicen en movimientos de precio significativos. Al ofrecer una perspectiva más suavizada y centrada del momentum del mercado, el SMI puede ayudar a anticipar reversiones y continuaciones de tendencia con gran precisión.
Conclusión
El Stochastic Momentum Index en IQ Option es una herramienta avanzada de análisis técnico que ofrece a los traders una manera efectiva de evaluar el momentum del mercado. Con su enfoque en medir la distancia del precio respecto al punto medio de su rango alto/bajo, el SMI proporciona señales claras y tempranas que pueden ser cruciales para tomar decisiones de trading informadas y oportunas, permitiendo a los traders manejar sus operaciones con mayor precisión y confianza.
Script Completo
instrument { name = "Stochastic Momentum Index" }
input_group {
"%K",
k_period = input (10, "front.period", input.integer, 1),
smooth = input (3, "front.newind.smoothingperiod", input.integer, 1),
dsmooth = input (3, "front.newind.doublesmoothingperiod", input.integer, 1),
k_color = input { default = "#DB4931", type = input.color },
k_width = input { default = 1, type = input.line_width}
}
input_group {
"%D",
d_period = input (10, "front.period", input.integer, 1),
fn = input (averages.ema, "front.newind.average", input.string_selection, averages.titles),
d_color = input { default = "#2CAC40", type = input.color },
d_width = input { default = 1, type = input.line_width}
}
input_group {
"front.newind.supportlines",
overbought = input (40, "front.overbought", input.double, 0, 100, 1, false),
oversold = input (-40, "front.oversold", input.double, -100, 0, 1, false),
overbought_color = input { default = rgba(37,225,84,0.50), type = input.color },
oversold_color = input { default = rgba(255,108,88,0.50), type = input.color },
bg_color = input { default = rgba(255,255,255,0.05), type = input.color },
support_width = input { default = 1, type = input.line_width}
}
local averageFunction = averages [fn]
hh = highest (k_period)
ll = lowest (k_period)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh + ll) / 2
avgdiff = ema (ema (diff, smooth), smooth) / 2
avgrdiff = ema (ema (rdiff, smooth), smooth)
k = averageFunction (avgrdiff / avgdiff, dsmooth) * 100
d = averageFunction (k, d_period)
fill_area (overbought, oversold, "", bg_color)
hline { value = overbought, color = overbought_color, width = support_width, style = style.dash_line }
hline { value = oversold, color = oversold_color, width = support_width, style = style.dash_line }
plot (k, "%K", k_color, k_width)
plot (d, "%D", d_color, d_width)
