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BÁSICOS
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Parte 9: El filtro de Kalman (KF)
Indicadores para
usuarios avanzados
La mayoría de los indicadores utilizados en el análisis técnico usan datos de precios históricos que se procesan utilizan-
do un algoritmo matemático, de tal manera que se puede determinar cuándo comprar y vender de forma favorable en
base a las probabilidades de éxito hasta ese momento. Este enfoque se retrasará más o menos respecto a la acción del
precio según la naturaleza del. Por ello, una manera muy diferente de verlo es usando filtro de Kalman, que deliberada-
mente trata de predecir el próximo nivel de precios. Echemos un vistazo más de cerca a este indicador.
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El filtro de Kalman (en resumen, KF, en contraste con
el lenguaje coloquial en el que se le llama “filtro” se-
gún las ciencias de la ingeniería) fue desarrollado por
el ingeniero estadounidense de origen húngaro Rudolf
Kalman en la década de 1960. Esta tecnología fue usada
por primera vez en la NASA como parte del sistema de
navegación del cohete Apollo. Hoy en día, el KF es una
parte integral en los campos de la tecnología aeronáu-
tica y espacial, tecnología de comunicaciones, control
de dispositivos y tecnología de posicionamiento. Así, la
mayoría de los sistemas de navegación GPS usan el KF.
Lo cual lo convierte en uno de los logros técnico-ma-
temáticos más importantes del siglo XX. Estrictamente
hablando, el KF es un algoritmo de cálculo. El método
proporciona una estimación óptima del estado futuro de
un sistema influenciado por numerosas perturbaciones,
lo que lo hace muy indicado para determinar la posición
y la velocidad de un objeto.
El propio Kalman describe su método como un “esti-
mador óptimo” que puede suavizar (interpolar) los esta-