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Ayuda del Indicador Regression Line Slope
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Referencia Técnica
La regresión lineal es una herramienta estadística que permite relacionar dos variables, siempre que se cumplan ciertas condiciones. La ecuación de regresión relaciona la cotización de un título o índice con la variable tiempo, para conocer cómo evoluciona la primera a partir de los datos históricos. Visual Chart usa el método denominado mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para ajustar al gráfico de cotizaciones la recta que pasa más cerca de todos los precios, que será indicativa de la tendencia.
Salida de Datos
RegLinSlope El indicador Regression Line Slope dibuja para cada barra el valor de la pendiente de la ecuación de regresión, que relaciona las cotizaciones con la variable tiempo, pudiendo interpretarse como un indicador de la pendiente de la tendencia.
Parámetros
Period Número de periodos (barras) sobre los que se calcula la ecuación de ajuste.
Rango: Números enteros positivos
PriceSource Campo del que se extraen los precios para hacer el ajuste de regresión.
Rango: Tipo de Precio
Conclusion
El valor mostrado por el indicador es la pendiente de la recta de regresión ajustada en la correspondiente barra para el número de periodos indicado. Cuando el valor del indicador es positivo significa que la pendiente de la recta de regresión, indicativa de la tendencia, es positiva, sugiriendo un crecimiento de los precios. Si los precios siguen una evolución decreciente, con tendencia negativa, el valor del indicador será también negativo. Valores nulos indican un desplazamiento lateral de las cotizaciones.

LIMITACIONES:

En primer lugar debe observarse que el indicador no incorpora ninguna medida de la bondad del ajuste realizado, como el coeficiente de determinación, sino que ofrece un pronóstico basado en una recta de regresión con independencia de la mayor o menor proporción de la varianza de los precios que explique la ecuación ajustada.

Para que se puedan hacer pronósticos fiables con este indicador debe mantenerse la actual tendencia de los precios. Al respecto puede sostenerse que la ecuación de regresión es con seguridad la técnica más eficiente para representar la tendencia que los precios traen en los últimos periodos, pero el grado de confianza en el mantenimiento de la misma tendencia es un factor que el usuario debe valorar exógenamente.

Por otro lado, la técnica de regresión es un instrumento estadístico de gran sofisticación, que requiere para su validez el cumplimiento de algunos supuestos.

En primer lugar, la relación entre las cotizaciones y el tiempo debe ser lineal. Si bien la técnica estadística de regresión lineal es aplicable a algunos casos concretos de relaciones no lineales, como es el caso de las funciones potencial, exponencial, potencial-exponencial, hiperbólica, exponencial-hiperbólica o parabólica, fácilmente transformables en lineales mediante cambios de variable o transformaciones logarítmicas, el indicador Regression Line Value Index sólo se puede calcular sobre variables relacionadas linealmente. Esto presenta un serio inconveniente cuando los precios siguen, por ejemplo, un patrón de crecimiento o de decrecimiento acelerado u otras evoluciones distintas de la puramente recta.

En segundo lugar, los residuos de la estimación deben ser independientes, con distribución probabilística normal y varianza constante (homoscedasticidad). Estos supuestos, aunque la argumentación excede las pretensiones de esta ayuda, no siempre se cumplen, dado que puede darse una relación significativa entre los precios históricos y su volatilidad, así como una volatilidad variable en el tiempo.

Gráfico de ejemplo
Bibliografía
España: 902 34 11 34 · UK: 020 7153 8936 · 020 7153 8937
020 7153 8938 · 020 7153 8939 · Deutschland: 01805 35 40 30 · Österreich: 0820 40 0038
Schweiz: 0 800 56 10 15 · France: 0 821 23 00 99 · Belgique: 078 79 01 79
Suisse: 0 800 56 10 15 · Canada: 800 210 7889 · Italy: 848 390 458
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