Indicador Shannon Entropy: fórmula, ajustes y cómo leerlo
Shannon Entropy mide cuán dispersos están los retornos recientes, expresado en bits. Senzoukria discretiza los últimos N retornos en intervalos de igual anchura que cubren el rango de la propia ventana y calcula la entropía de esa distribución, acotada entre 0 y el logaritmo en base 2 del número de intervalos.
Senzoukria · Indicadores · Updated September 2026
Shannon Entropy — Volatilidad, en su propio panel debajo del gráfico.
Qué mide Shannon Entropy
La anchura de cada intervalo es el rango de la ventana — el retorno mayor menos el menor — dividido entre el número de intervalos, así que la escala sale de los datos y no de umbrales fijos en ticks, lo que hace la cifra comparable entre instrumentos. Cada retorno cae en un intervalo, los recuentos pasan a ser probabilidades, y la entropía se calcula con logaritmos en base 2. Con el valor por defecto de 8 intervalos la lectura máxima posible es de 3 bits, alcanzada cuando los retornos se reparten por igual entre todos los intervalos; un valor cercano a cero significa que casi todos los retornos cayeron en uno solo. El máximo de la ventana, que de otro modo caería en un intervalo más allá del último, se integra en el intervalo final, la convención habitual de cierre por la derecha. Una ventana en la que todos los retornos son idénticos no devuelve ningún valor, porque entonces los bordes de los intervalos no están definidos e informar de cero bits afirmaría un resultado a partir de una discretización que no existe.
La fórmula, tal como está implementada
No es la definición habitual en otros sitios: es lo que calcula el código que se distribuye, documentado junto a su implementación:
Entropie de Shannon des N derniers rendements, discrétisés en B paniers de LARGEUR ÉGALE sur l'étendue de la fenêtre, résultat en BITS : largeur = (max − min)/B ; panier(r) = min(B−1, ⌊(r − min)/(max−min)·B⌋) p_b = compte_b / N ; H = −Σ_b p_b · log₂ p_b (p_b = 0 ignoré) Bornes : H ∈ [0, log₂B] — 3 bits au maximum avec le défaut B=8. Lecture : H proche du max = rendements étalés/imprévisibles ; H bas = régime concentré (le marché fait toujours le même pas). Paniers sur l'ÉTENDUE de la fenêtre (pas des bornes fixes en ticks) : la mesure devient sans échelle, comparable entre MNQ et 6E — c'est aussi ce qui la rend insensible au tick size, que la famille ne consomme pas. Le max de la fenêtre tomberait sur le panier B (hors tableau) : il est rabattu sur B−1, la convention habituelle du binning à droite fermée. Fenêtre CONSTANTE (max == min) → null : les bornes des paniers sont indéfinies (0/0) et « 0 bit » serait déduit d'un binning qui n'existe pas — règle du catalogue, dénominateur nul → null. Défauts B=8, N=50.
Cómo leerlo
- Una lectura cercana al techo — 3 bits con los ajustes por defecto — describe retornos repartidos por todo el rango observado: el mercado no repite el mismo tamaño de paso.
- Una lectura baja describe un régimen concentrado en el que la mayoría de las barras produce un retorno parecido, algo que ocurre tanto en un rango tranquilo como en una tendencia constante y mecánica.
- El valor es relativo a los extremos de la propia ventana, así que la entropía puede ser alta en un período en calma y baja en uno violento. Léela como una medida de forma, no como un nivel de volatilidad.
- Una caída desde cerca del techo hasta una lectura baja marca un cambio en cómo se distribuyen los retornos; el nivel absoluto por sí solo depende del número de intervalos que hayas elegido.
- Combínala con una medida de escala como el ATR % cuando necesites saber si esa distribución se reparte sobre movimientos grandes o pequeños.
Parámetros y valores por defecto
Los intervalos vienen por defecto a 8 y admiten de 2 a 64, lo que sitúa el techo en el logaritmo en base 2 del número: 3 bits por defecto. Más intervalos dan una estimación más fina pero más ruidosa, ya que cada uno contiene entonces menos muestras. La ventana viene por defecto a 50 retornos y admite de 2 a 1000; mantenla cómodamente mayor que el número de intervalos, o la mayoría quedarán vacíos y el resultado estará dominado por el ruido de muestreo y no por el comportamiento del mercado.
| Parámetro | Tipo | Por defecto | Rango |
|---|---|---|---|
| Bins | number | 8 | 2 – 64 |
| Window | number | 50 | 2 – 1000 |
Lo que no muestra
La entropía es libre de escala por construcción, así que no puede decir si los movimientos son grandes o pequeños: esa información se elimina al ajustar los intervalos al rango de la ventana. Ignora por completo el orden de los retornos: una ventana barajada da el mismo valor, lo que significa que una tendencia y un lateral formados por los mismos tamaños de retorno pueden leerse igual. La estimación depende de la proporción entre muestras e intervalos, así que una configuración 50/8 no se puede comparar con una 200/32. Y una ventana constante no produce nada en absoluto, lo que se ve como un hueco en el panel y no como un cero.
Indicadores relacionados
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Frequently asked questions
- ¿Qué mide la entropía de Shannon en un gráfico de precios?
- Mide cuán uniformemente se distribuyen los retornos recientes entre una serie de intervalos de igual anchura ajustados al rango de la propia ventana. Un valor alto significa que se produjeron retornos de muchos tamaños distintos; uno bajo, que la mayoría de las barras produjo un retorno parecido. Describe la forma de la distribución de retornos, no su magnitud ni su dirección.
- ¿Cuál es el valor máximo del indicador de entropía?
- El logaritmo en base 2 del número de intervalos. Con el valor por defecto de 8 intervalos el máximo es de 3 bits, alcanzado solo cuando todos los intervalos contienen el mismo número de retornos. Subir el número de intervalos sube el techo — 16 intervalos dan 4 bits — así que las lecturas tomadas con números de intervalos distintos no son directamente comparables.
- ¿Cuántos intervalos debe usar el indicador de entropía?
- El valor por defecto es 8 intervalos sobre una ventana de 50 retornos, lo que deja una media de unas pocas muestras por intervalo. Aumentar el número afina la resolución pero reparte los mismos retornos de forma más dispersa, así que la estimación se vuelve más ruidosa. Mantén la ventana cómodamente mayor que el número de intervalos, y compara lecturas solo entre gráficos con ajustes idénticos.