El uso de estocásticos en el análisis del mercado de valores es ampliamente aceptado para la estimación de índices y el comercio de ultra alta frecuencia. Sin embargo, los estudios previos que vinculan la estimación de índices con el comercio real sin aplicar el comercio de baja frecuencia son limitados. Este estudio aplicó William%R a la investigación existente y utilizó parámetros fijos para eliminar el ruido de los estocásticos. Proponemos contribuir a los interesados en el mercado de valores al encontrar una metodología de comercio algorítmico fácil de aplicar para inversores individuales y fondos de pensiones. El algoritmo construyó dos osciladores con parámetros fijos para identificar cuándo entrar y salir del índice y logró buenos resultados en comparación con el índice de referencia. Probamos dos ETFs, SPY (S&P 500) y EWY (MSCI Corea), desde 2010 hasta 2022. Durante el período de estudio de 12 años, nuestro modelo mostró que puede superar el índice de referencia, teniendo una alta tasa de aciertos de más del 80%, una caída máxima en los dígitos bajos y una frecuencia de comercio de 1.5 operaciones por año. Los resultados de nuestra investigación empírica muestran que esta metodología simplifica el proceso para que los inversores implementen efectivamente estrategias de sincronización del mercado en sus decisiones de inversión.