{"id":290119,"date":"2025-07-07T08:29:18","date_gmt":"2025-07-07T08:29:18","guid":{"rendered":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/news-events\/data\/extended-hours-trading-2\/"},"modified":"2025-07-07T08:29:18","modified_gmt":"2025-07-07T08:29:18","slug":"extended-hours-trading","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/","title":{"rendered":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos"},"content":{"rendered":"<div id=\"root\"><div id=\"wrap-img-root\"><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":5,"featured_media":182688,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[21],"tags":[37,28,44],"class_list":["post-290119","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-markets","tag-indicator","tag-investment","tag-strategy"],"acf":{"h1":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: An\u00e1lisis de Datos y Marco Matem\u00e1tico","h1_source":{"label":"H1","type":"text","formatted_value":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: An\u00e1lisis de Datos y Marco Matem\u00e1tico"},"description":"El comercio en horas extendidas requiere herramientas y metodolog\u00edas anal\u00edticas precisas. Aprenda a evaluar matem\u00e1ticamente los movimientos del mercado despu\u00e9s del horario laboral utilizando m\u00e9tricas probadas que pueden mejorar su toma de decisiones hoy.","description_source":{"label":"Description","type":"textarea","formatted_value":"El comercio en horas extendidas requiere herramientas y metodolog\u00edas anal\u00edticas precisas. Aprenda a evaluar matem\u00e1ticamente los movimientos del mercado despu\u00e9s del horario laboral utilizando m\u00e9tricas probadas que pueden mejorar su toma de decisiones hoy."},"intro":"Las matem\u00e1ticas detr\u00e1s del comercio en horas extendidas difieren significativamente del an\u00e1lisis de mercado regular. Este marco explora c\u00f3mo los modelos estad\u00edsticos, los c\u00e1lculos de volatilidad y los coeficientes de correlaci\u00f3n proporcionan informaci\u00f3n sobre los movimientos de precios despu\u00e9s del horario que los enfoques est\u00e1ndar podr\u00edan pasar por alto.","intro_source":{"label":"Intro","type":"text","formatted_value":"Las matem\u00e1ticas detr\u00e1s del comercio en horas extendidas difieren significativamente del an\u00e1lisis de mercado regular. Este marco explora c\u00f3mo los modelos estad\u00edsticos, los c\u00e1lculos de volatilidad y los coeficientes de correlaci\u00f3n proporcionan informaci\u00f3n sobre los movimientos de precios despu\u00e9s del horario que los enfoques est\u00e1ndar podr\u00edan pasar por alto."},"body_html":"<div class='po-container po-container_width_article-sm'><h2 class='po-article-page__title'>Fundamento Matem\u00e1tico del Comercio en Horas Extendidas<\/h2><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>El comercio en horas extendidas crea patrones de datos \u00fanicos que requieren herramientas matem\u00e1ticas espec\u00edficas para un an\u00e1lisis adecuado. Cuando los mercados operan fuera del horario regular, los vol\u00famenes de comercio suelen disminuir mientras que la volatilidad aumenta, creando anomal\u00edas estad\u00edsticas que los modelos est\u00e1ndar no logran capturar. Plataformas como Pocket Option brindan acceso a estos mercados, pero comprender las matem\u00e1ticas subyacentes mejora significativamente los resultados comerciales.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'><div class='po-table'><table><thead><tr><th>Sesi\u00f3n de Mercado<\/th><th>Volumen Promedio<\/th><th>\u00cdndice de Volatilidad<\/th><th>Significancia Estad\u00edstica<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Horas Regulares<\/td><td>100% (base)<\/td><td>1.0x<\/td><td>Alto<\/td><\/tr><tr><td>Pre-Mercado<\/td><td>15-25%<\/td><td>1.7x<\/td><td>Medio<\/td><\/tr><tr><td>Despu\u00e9s de Horas<\/td><td>10-20%<\/td><td>1.9x<\/td><td>Medio-Bajo<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>Las matem\u00e1ticas del movimiento de precios durante las horas de comercio extendidas siguen diferentes distribuciones estad\u00edsticas en comparaci\u00f3n con las sesiones regulares. Esto requiere ajustar los par\u00e1metros de c\u00e1lculo al analizar patrones.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><h2 class='po-article-page__title'>M\u00e9tricas Clave para el An\u00e1lisis del Comercio en Horas Extendidas<\/h2><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>Al analizar datos de sesiones de comercio en horas extendidas, ciertas m\u00e9tricas resultan m\u00e1s confiables que otras. Estas mediciones ayudan a cuantificar el comportamiento inusual del mercado que ocurre cuando la liquidez disminuye.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm article-content po-article-page__text'><ul class='po-article-page-list'><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Precio Promedio Ponderado por Volumen Modificado (VWAP)<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>\u00cdndice de Volatilidad Despu\u00e9s de Horas (AHVR)<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Funci\u00f3n de Decaimiento de Liquidez (LDF)<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Coeficiente de Impacto en el Precio (PIC)<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Factor de Sensibilidad a las Noticias (NSF)<\/li><\/ul><\/div><div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'><div class='po-table'><table><thead><tr><th>M\u00e9trica<\/th><th>F\u00f3rmula<\/th><th>Umbral de Interpretaci\u00f3n<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>AHVR<\/td><td>\u03c3(AH) \/ \u03c3(RH)<\/td><td>&gt;1.5 indica volatilidad anormal<\/td><\/tr><tr><td>LDF<\/td><td>V\u2080e^(-\u03bbt)<\/td><td>\u03bb &gt; 0.2 sugiere r\u00e1pida disminuci\u00f3n de liquidez<\/td><\/tr><tr><td>PIC<\/td><td>\u0394P \/ (V * \u03c3)<\/td><td>&gt;2.0 indica alto impacto en el precio por operaci\u00f3n<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><h2 class='po-article-page__title'>An\u00e1lisis de Correlaci\u00f3n en el Comercio de Horas Extendidas<\/h2><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>Los coeficientes de correlaci\u00f3n entre activos a menudo cambian durante los per\u00edodos de comercio en horas extendidas. Este fen\u00f3meno matem\u00e1tico crea tanto riesgos como oportunidades para los comerciantes que pueden cuantificar adecuadamente estas relaciones.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'><div class='po-table'><table><thead><tr><th>Pareja de Activos<\/th><th>Correlaci\u00f3n en Horas Regulares<\/th><th>Correlaci\u00f3n en Horas Extendidas<\/th><th>Diferencia Estad\u00edstica<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>S&amp;P 500 \/ NASDAQ<\/td><td>0.92<\/td><td>0.78<\/td><td>Significativa (p&lt;0.05)<\/td><\/tr><tr><td>Oro \/ USD<\/td><td>-0.65<\/td><td>-0.42<\/td><td>Significativa (p&lt;0.05)<\/td><\/tr><tr><td>Petr\u00f3leo \/ Sector Energ\u00e9tico<\/td><td>0.81<\/td><td>0.53<\/td><td>Significativa (p&lt;0.01)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>La f\u00f3rmula para calcular estos cambios de correlaci\u00f3n es:<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>\u0394R = |R(regulares) - R(extendidos)| donde R representa el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><h2 class='po-article-page__title'>C\u00e1lculo de Volatilidad Durante el Comercio en Horas Extendidas<\/h2><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>Las mediciones de desviaci\u00f3n est\u00e1ndar requieren modificaci\u00f3n cuando se aplican a horas de comercio extendidas. El enfoque t\u00edpico subestima la verdadera volatilidad debido a errores de muestreo en entornos de bajo volumen.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm article-content po-article-page__text'><ul class='po-article-page-list'><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Estimador de volatilidad de Parkinson<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Modelo de volatilidad de Rogers-Satchell<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>C\u00e1lculo de volatilidad de Garman-Klass<\/li><li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Estimador de volatilidad de Yang-Zhang<\/li><\/ul><\/div><div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'><div class='po-table'><table><thead><tr><th>Modelo de Volatilidad<\/th><th>Precisi\u00f3n en Horas Regulares<\/th><th>Precisi\u00f3n en Horas Extendidas<\/th><th>Factor de Ajuste<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Desviaci\u00f3n Est\u00e1ndar<\/td><td>Alta<\/td><td>Pobre<\/td><td>1.7-2.3x<\/td><\/tr><tr><td>Parkinson<\/td><td>Media<\/td><td>Media<\/td><td>1.3-1.6x<\/td><\/tr><tr><td>Yang-Zhang<\/td><td>Alta<\/td><td>Alta<\/td><td>1.1-1.3x<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>El estimador de volatilidad de Yang-Zhang modificado para el comercio en horas extendidas se calcula como:<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>\u03c3\u00b2YZ = \u03c3\u00b2O + k\u00b7\u03c3\u00b2C + (1-k)\u00b7\u03c3\u00b2RS<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>Donde k se ajusta de 0.34 (est\u00e1ndar) a 0.51 para el comercio en horas extendidas para tener en cuenta las diferentes din\u00e1micas de precios.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><h2 class='po-article-page__title'>Requisitos de Tama\u00f1o de Muestra de Datos<\/h2><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>La validez estad\u00edstica en el an\u00e1lisis de comercio en horas extendidas requiere tama\u00f1os de muestra m\u00e1s grandes que el an\u00e1lisis de mercado regular debido a mayores relaciones de ruido a se\u00f1al. Esta realidad matem\u00e1tica a menudo no es reconocida por los analistas.<\/p><\/div><div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'><div class='po-table'><table><thead><tr><th>Nivel de Confianza<\/th><th>Muestra en Horas Regulares<\/th><th>Muestra en Horas Extendidas<\/th><th>Relaci\u00f3n<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>90%<\/td><td>30 puntos de datos<\/td><td>75 puntos de datos<\/td><td>2.5x<\/td><\/tr><tr><td>95%<\/td><td>60 puntos de datos<\/td><td>168 puntos de datos<\/td><td>2.8x<\/td><\/tr><tr><td>99%<\/td><td>100 puntos de datos<\/td><td>290 puntos de datos<\/td><td>2.9x<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div>[cta_button text=\"\"]<div class='po-container po-container_width_article-sm'><h2 class='po-article-page__title'>Conclusi\u00f3n<\/h2><\/div><div class='po-container po-container_width_article-sm'><p class='po-article-page__text'>El an\u00e1lisis matem\u00e1tico del comercio en horas extendidas requiere enfoques especializados que tengan en cuenta la menor liquidez, mayor volatilidad y diferentes estructuras de correlaci\u00f3n. Al aplicar los modelos estad\u00edsticos apropiados y ajustar las m\u00e9tricas tradicionales, los comerciantes pueden extraer informaci\u00f3n m\u00e1s precisa de los movimientos del mercado despu\u00e9s de horas. Estas t\u00e9cnicas forman la base de un enfoque cuantitativo para el comercio fuera del horario regular del mercado.<\/p><\/div>","body_html_source":{"label":"Body HTML","type":"wysiwyg","formatted_value":"<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<h2 class='po-article-page__title'>Fundamento Matem\u00e1tico del Comercio en Horas Extendidas<\/h2>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>El comercio en horas extendidas crea patrones de datos \u00fanicos que requieren herramientas matem\u00e1ticas espec\u00edficas para un an\u00e1lisis adecuado. Cuando los mercados operan fuera del horario regular, los vol\u00famenes de comercio suelen disminuir mientras que la volatilidad aumenta, creando anomal\u00edas estad\u00edsticas que los modelos est\u00e1ndar no logran capturar. Plataformas como Pocket Option brindan acceso a estos mercados, pero comprender las matem\u00e1ticas subyacentes mejora significativamente los resultados comerciales.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'>\n<div class='po-table'>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Sesi\u00f3n de Mercado<\/th>\n<th>Volumen Promedio<\/th>\n<th>\u00cdndice de Volatilidad<\/th>\n<th>Significancia Estad\u00edstica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Horas Regulares<\/td>\n<td>100% (base)<\/td>\n<td>1.0x<\/td>\n<td>Alto<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pre-Mercado<\/td>\n<td>15-25%<\/td>\n<td>1.7x<\/td>\n<td>Medio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Despu\u00e9s de Horas<\/td>\n<td>10-20%<\/td>\n<td>1.9x<\/td>\n<td>Medio-Bajo<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>Las matem\u00e1ticas del movimiento de precios durante las horas de comercio extendidas siguen diferentes distribuciones estad\u00edsticas en comparaci\u00f3n con las sesiones regulares. Esto requiere ajustar los par\u00e1metros de c\u00e1lculo al analizar patrones.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<h2 class='po-article-page__title'>M\u00e9tricas Clave para el An\u00e1lisis del Comercio en Horas Extendidas<\/h2>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>Al analizar datos de sesiones de comercio en horas extendidas, ciertas m\u00e9tricas resultan m\u00e1s confiables que otras. Estas mediciones ayudan a cuantificar el comportamiento inusual del mercado que ocurre cuando la liquidez disminuye.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm article-content po-article-page__text'>\n<ul class='po-article-page-list'>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Precio Promedio Ponderado por Volumen Modificado (VWAP)<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>\u00cdndice de Volatilidad Despu\u00e9s de Horas (AHVR)<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Funci\u00f3n de Decaimiento de Liquidez (LDF)<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Coeficiente de Impacto en el Precio (PIC)<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Factor de Sensibilidad a las Noticias (NSF)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'>\n<div class='po-table'>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>M\u00e9trica<\/th>\n<th>F\u00f3rmula<\/th>\n<th>Umbral de Interpretaci\u00f3n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>AHVR<\/td>\n<td>\u03c3(AH) \/ \u03c3(RH)<\/td>\n<td>&gt;1.5 indica volatilidad anormal<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>LDF<\/td>\n<td>V\u2080e^(-\u03bbt)<\/td>\n<td>\u03bb &gt; 0.2 sugiere r\u00e1pida disminuci\u00f3n de liquidez<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>PIC<\/td>\n<td>\u0394P \/ (V * \u03c3)<\/td>\n<td>&gt;2.0 indica alto impacto en el precio por operaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<h2 class='po-article-page__title'>An\u00e1lisis de Correlaci\u00f3n en el Comercio de Horas Extendidas<\/h2>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>Los coeficientes de correlaci\u00f3n entre activos a menudo cambian durante los per\u00edodos de comercio en horas extendidas. Este fen\u00f3meno matem\u00e1tico crea tanto riesgos como oportunidades para los comerciantes que pueden cuantificar adecuadamente estas relaciones.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'>\n<div class='po-table'>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Pareja de Activos<\/th>\n<th>Correlaci\u00f3n en Horas Regulares<\/th>\n<th>Correlaci\u00f3n en Horas Extendidas<\/th>\n<th>Diferencia Estad\u00edstica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>S&amp;P 500 \/ NASDAQ<\/td>\n<td>0.92<\/td>\n<td>0.78<\/td>\n<td>Significativa (p&lt;0.05)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Oro \/ USD<\/td>\n<td>-0.65<\/td>\n<td>-0.42<\/td>\n<td>Significativa (p&lt;0.05)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Petr\u00f3leo \/ Sector Energ\u00e9tico<\/td>\n<td>0.81<\/td>\n<td>0.53<\/td>\n<td>Significativa (p&lt;0.01)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>La f\u00f3rmula para calcular estos cambios de correlaci\u00f3n es:<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>\u0394R = |R(regulares) &#8211; R(extendidos)| donde R representa el coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<h2 class='po-article-page__title'>C\u00e1lculo de Volatilidad Durante el Comercio en Horas Extendidas<\/h2>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>Las mediciones de desviaci\u00f3n est\u00e1ndar requieren modificaci\u00f3n cuando se aplican a horas de comercio extendidas. El enfoque t\u00edpico subestima la verdadera volatilidad debido a errores de muestreo en entornos de bajo volumen.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm article-content po-article-page__text'>\n<ul class='po-article-page-list'>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Estimador de volatilidad de Parkinson<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Modelo de volatilidad de Rogers-Satchell<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>C\u00e1lculo de volatilidad de Garman-Klass<\/li>\n<li class='po-article-page__text po-article-page__text_no-margin po-list-lvl_1'>Estimador de volatilidad de Yang-Zhang<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'>\n<div class='po-table'>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Modelo de Volatilidad<\/th>\n<th>Precisi\u00f3n en Horas Regulares<\/th>\n<th>Precisi\u00f3n en Horas Extendidas<\/th>\n<th>Factor de Ajuste<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Desviaci\u00f3n Est\u00e1ndar<\/td>\n<td>Alta<\/td>\n<td>Pobre<\/td>\n<td>1.7-2.3x<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Parkinson<\/td>\n<td>Media<\/td>\n<td>Media<\/td>\n<td>1.3-1.6x<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Yang-Zhang<\/td>\n<td>Alta<\/td>\n<td>Alta<\/td>\n<td>1.1-1.3x<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>El estimador de volatilidad de Yang-Zhang modificado para el comercio en horas extendidas se calcula como:<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>\u03c3\u00b2YZ = \u03c3\u00b2O + k\u00b7\u03c3\u00b2C + (1-k)\u00b7\u03c3\u00b2RS<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>Donde k se ajusta de 0.34 (est\u00e1ndar) a 0.51 para el comercio en horas extendidas para tener en cuenta las diferentes din\u00e1micas de precios.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<h2 class='po-article-page__title'>Requisitos de Tama\u00f1o de Muestra de Datos<\/h2>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>La validez estad\u00edstica en el an\u00e1lisis de comercio en horas extendidas requiere tama\u00f1os de muestra m\u00e1s grandes que el an\u00e1lisis de mercado regular debido a mayores relaciones de ruido a se\u00f1al. Esta realidad matem\u00e1tica a menudo no es reconocida por los analistas.<\/p>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article po-article-page__table'>\n<div class='po-table'>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Nivel de Confianza<\/th>\n<th>Muestra en Horas Regulares<\/th>\n<th>Muestra en Horas Extendidas<\/th>\n<th>Relaci\u00f3n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>90%<\/td>\n<td>30 puntos de datos<\/td>\n<td>75 puntos de datos<\/td>\n<td>2.5x<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>95%<\/td>\n<td>60 puntos de datos<\/td>\n<td>168 puntos de datos<\/td>\n<td>2.8x<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>99%<\/td>\n<td>100 puntos de datos<\/td>\n<td>290 puntos de datos<\/td>\n<td>2.9x<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n    <div class=\"po-container po-container_width_article\">\n        <a href=\"\/en\/quick-start\/\" class=\"po-line-banner po-article-page__line-banner\">\n            <svg class=\"svg-image po-line-banner__logo\" fill=\"currentColor\" width=\"auto\" height=\"auto\"\n                 aria-hidden=\"true\">\n                <use href=\"#svg-img-logo-white\"><\/use>\n            <\/svg>\n            <span class=\"po-line-banner__btn\"><\/span>\n        <\/a>\n    <\/div>\n    \n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<h2 class='po-article-page__title'>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<\/div>\n<div class='po-container po-container_width_article-sm'>\n<p class='po-article-page__text'>El an\u00e1lisis matem\u00e1tico del comercio en horas extendidas requiere enfoques especializados que tengan en cuenta la menor liquidez, mayor volatilidad y diferentes estructuras de correlaci\u00f3n. Al aplicar los modelos estad\u00edsticos apropiados y ajustar las m\u00e9tricas tradicionales, los comerciantes pueden extraer informaci\u00f3n m\u00e1s precisa de los movimientos del mercado despu\u00e9s de horas. Estas t\u00e9cnicas forman la base de un enfoque cuantitativo para el comercio fuera del horario regular del mercado.<\/p>\n<\/div>\n"},"faq":[{"question":"\u00bfC\u00f3mo afecta el volumen al an\u00e1lisis estad\u00edstico durante el comercio en horas extendidas?","answer":"Los vol\u00famenes de negociaci\u00f3n m\u00e1s bajos durante las horas extendidas crean errores de muestreo m\u00e1s grandes en las mediciones estad\u00edsticas. Esto requiere aumentar los tama\u00f1os de muestra en un 2.5-3x en comparaci\u00f3n con el an\u00e1lisis de horas regulares y aplicar factores de correcci\u00f3n a las mediciones de volatilidad para mantener la validez estad\u00edstica."},{"question":"\u00bfQu\u00e9 medida de correlaci\u00f3n funciona mejor para el trading en horas extendidas?","answer":"El coeficiente de correlaci\u00f3n por rangos de Spearman generalmente supera al coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson durante el comercio en horas extendidas porque es menos sensible a los valores at\u00edpicos y a las distribuciones no normales que ocurren con frecuencia en mercados delgados con saltos de precios m\u00e1s grandes."},{"question":"\u00bfPor qu\u00e9 las mediciones de volatilidad est\u00e1ndar fallan durante las horas de negociaci\u00f3n extendidas?","answer":"Las m\u00e9tricas de volatilidad est\u00e1ndar asumen movimientos de precios relativamente continuos y distribuciones normales. El comercio en horas extendidas presenta precios discontinuos y distribuciones con colas gruesas, lo que requiere enfoques modificados como el estimador de Yang-Zhang con par\u00e1metros ajustados."},{"question":"\u00bfC\u00f3mo puedo detectar matem\u00e1ticamente movimientos de precios anormales en el comercio fuera de horario?","answer":"Calcule el puntaje z de los movimientos de precios utilizando la f\u00f3rmula z = (x - \u03bc)\/\u03c3, donde \u03bc y \u03c3 se derivan espec\u00edficamente de datos hist\u00f3ricos de horas extendidas en lugar de datos del mercado regular. Los puntajes z que superan 2.5 generalmente indican anomal\u00edas estad\u00edsticamente significativas."},{"question":"\u00bfCu\u00e1l es el per\u00edodo m\u00ednimo de retroceso de datos necesario para un an\u00e1lisis confiable de las horas extendidas?","answer":"Para la validez estad\u00edstica, el an\u00e1lisis de horas extendidas generalmente requiere un m\u00ednimo de 3-6 meses de datos hist\u00f3ricos, en comparaci\u00f3n con 1-2 meses para las horas regulares. Este per\u00edodo m\u00e1s largo ayuda a compensar los puntos de datos m\u00e1s escasos y los niveles de ruido m\u00e1s altos caracter\u00edsticos del comercio fuera del horario laboral."}],"faq_source":{"label":"FAQ","type":"repeater","formatted_value":[{"question":"\u00bfC\u00f3mo afecta el volumen al an\u00e1lisis estad\u00edstico durante el comercio en horas extendidas?","answer":"Los vol\u00famenes de negociaci\u00f3n m\u00e1s bajos durante las horas extendidas crean errores de muestreo m\u00e1s grandes en las mediciones estad\u00edsticas. Esto requiere aumentar los tama\u00f1os de muestra en un 2.5-3x en comparaci\u00f3n con el an\u00e1lisis de horas regulares y aplicar factores de correcci\u00f3n a las mediciones de volatilidad para mantener la validez estad\u00edstica."},{"question":"\u00bfQu\u00e9 medida de correlaci\u00f3n funciona mejor para el trading en horas extendidas?","answer":"El coeficiente de correlaci\u00f3n por rangos de Spearman generalmente supera al coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson durante el comercio en horas extendidas porque es menos sensible a los valores at\u00edpicos y a las distribuciones no normales que ocurren con frecuencia en mercados delgados con saltos de precios m\u00e1s grandes."},{"question":"\u00bfPor qu\u00e9 las mediciones de volatilidad est\u00e1ndar fallan durante las horas de negociaci\u00f3n extendidas?","answer":"Las m\u00e9tricas de volatilidad est\u00e1ndar asumen movimientos de precios relativamente continuos y distribuciones normales. El comercio en horas extendidas presenta precios discontinuos y distribuciones con colas gruesas, lo que requiere enfoques modificados como el estimador de Yang-Zhang con par\u00e1metros ajustados."},{"question":"\u00bfC\u00f3mo puedo detectar matem\u00e1ticamente movimientos de precios anormales en el comercio fuera de horario?","answer":"Calcule el puntaje z de los movimientos de precios utilizando la f\u00f3rmula z = (x - \u03bc)\/\u03c3, donde \u03bc y \u03c3 se derivan espec\u00edficamente de datos hist\u00f3ricos de horas extendidas en lugar de datos del mercado regular. Los puntajes z que superan 2.5 generalmente indican anomal\u00edas estad\u00edsticamente significativas."},{"question":"\u00bfCu\u00e1l es el per\u00edodo m\u00ednimo de retroceso de datos necesario para un an\u00e1lisis confiable de las horas extendidas?","answer":"Para la validez estad\u00edstica, el an\u00e1lisis de horas extendidas generalmente requiere un m\u00ednimo de 3-6 meses de datos hist\u00f3ricos, en comparaci\u00f3n con 1-2 meses para las horas regulares. Este per\u00edodo m\u00e1s largo ayuda a compensar los puntos de datos m\u00e1s escasos y los niveles de ruido m\u00e1s altos caracter\u00edsticos del comercio fuera del horario laboral."}]}},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.8 (Yoast SEO v27.2) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Pocket Option blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-07-07T08:29:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1840\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"700\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Tatiana OK\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Tatiana OK\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\"},\"author\":{\"name\":\"Tatiana OK\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/7021606f7d6abf56a4dfe12af297820d\"},\"headline\":\"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos\",\"datePublished\":\"2025-07-07T08:29:18+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\"},\"wordCount\":14,\"commentCount\":0,\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp\",\"keywords\":[\"indicator\",\"investment\",\"strategy\"],\"articleSection\":[\"Markets\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\",\"url\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\",\"name\":\"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp\",\"datePublished\":\"2025-07-07T08:29:18+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/7021606f7d6abf56a4dfe12af297820d\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp\",\"contentUrl\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp\",\"width\":1840,\"height\":700},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/\",\"name\":\"Pocket Option blog\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/7021606f7d6abf56a4dfe12af297820d\",\"name\":\"Tatiana OK\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0e5382d258c3e430c69c7fcf955c3ccdee2ae00777d8745ed09f129ffca77c26?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0e5382d258c3e430c69c7fcf955c3ccdee2ae00777d8745ed09f129ffca77c26?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0e5382d258c3e430c69c7fcf955c3ccdee2ae00777d8745ed09f129ffca77c26?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Tatiana OK\"},\"url\":\"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/author\/tatiana\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos","og_url":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/","og_site_name":"Pocket Option blog","article_published_time":"2025-07-07T08:29:18+00:00","og_image":[{"width":1840,"height":700,"url":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Tatiana OK","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Tatiana OK"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"},"author":{"name":"Tatiana OK","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/7021606f7d6abf56a4dfe12af297820d"},"headline":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos","datePublished":"2025-07-07T08:29:18+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"},"wordCount":14,"commentCount":0,"image":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp","keywords":["indicator","investment","strategy"],"articleSection":["Markets"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/","url":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/","name":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos","isPartOf":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp","datePublished":"2025-07-07T08:29:18+00:00","author":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/7021606f7d6abf56a4dfe12af297820d"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#primaryimage","url":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp","contentUrl":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/1742024725944-42132830-5.webp","width":1840,"height":700},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Horas de Negociaci\u00f3n Extendidas: Enfoques Matem\u00e1ticos para el An\u00e1lisis de Datos"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#website","url":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/","name":"Pocket Option blog","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/#\/schema\/person\/7021606f7d6abf56a4dfe12af297820d","name":"Tatiana OK","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0e5382d258c3e430c69c7fcf955c3ccdee2ae00777d8745ed09f129ffca77c26?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0e5382d258c3e430c69c7fcf955c3ccdee2ae00777d8745ed09f129ffca77c26?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0e5382d258c3e430c69c7fcf955c3ccdee2ae00777d8745ed09f129ffca77c26?s=96&d=mm&r=g","caption":"Tatiana OK"},"url":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/author\/tatiana\/"}]}},"po_author":null,"po__editor":null,"po_last_edited":null,"wpml_current_locale":"es_ES","wpml_translations":{"th_TH":{"locale":"th_TH","id":290126,"slug":"extended-hours-trading","post_title":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e02\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25","href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/th\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"},"tr_TR":{"locale":"tr_TR","id":290123,"slug":"extended-hours-trading","post_title":"Uzun S\u00fcreli \u0130\u015flem: Veri Analizi i\u00e7in Matematiksel Yakla\u015f\u0131mlar","href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/tr\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"},"vt_VT":{"locale":"vt_VT","id":290125,"slug":"extended-hours-trading","post_title":"Giao d\u1ecbch ngo\u00e0i gi\u1edd: C\u00e1c ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p to\u00e1n h\u1ecdc cho ph\u00e2n t\u00edch d\u1eef li\u1ec7u","href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/vt\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"},"pt_AA":{"locale":"pt_AA","id":290120,"slug":"extended-hours-trading","post_title":"Negocia\u00e7\u00e3o em Horas Estendidas: Abordagens Matem\u00e1ticas para An\u00e1lise de Dados","href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/pt\/knowledge-base\/markets\/extended-hours-trading\/"}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/290119","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=290119"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/290119\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/182688"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=290119"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=290119"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pocketoption.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=290119"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}