Regression Line Value

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.


Para representar dicha regresión, podemos hacer uso del indicador Regression Line Value, el cual pueden descargar desde aquí:


Regression Line Value



Este indicador cuenta con los siguientes parámetros:


         Period: Número de periodos (barras) sobre los que se calcula la ecuación de ajuste.
         PriceSource: Campo del que se extraen los precios para hacer el ajuste de regresión.


El valor mostrado por el indicador es la cotización pronosticada por la ecuación de regresión para cada periodo, de acuerdo con las cotizaciones de los periodos anteriores. Cuando la cotización de la referencia seleccionada esté por encima del valor del indicador, dado que el ese valor es una estimación del precio según la tendencia, se podrá esperar una corrección a la baja, del mismo modo que si la cotización se sitúa por debajo del indicador se puede concluir que la acción o índice está por debajo del valor que le correspondería, con tendencia a corregirse al alza.

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.