Linear Regression Curve (LRC): Guía Completa para Traders
La Linear Regression Curve (LRC) es un indicador que utiliza el método estadístico de la regresión lineal. Su objetivo es mostrar la tendencia general de los precios a lo largo de un periodo de tiempo.
A diferencia de una media móvil, no suaviza los datos, sino que ajusta una línea curva al precio real. Además, permite detectar con claridad si el mercado está en fase alcista, bajista o lateral.
¿Qué es la Linear Regression Curve?
La LRC traza una curva de regresión que refleja la dirección más probable del precio según su historial reciente. En otras palabras, busca modelar matemáticamente el movimiento del mercado.
De hecho, muchos traders la usan como una referencia para determinar soportes y resistencias dinámicas. En cambio, su sensibilidad puede generar señales adelantadas que conviene confirmar con otros indicadores.
¿Cómo funciona la LRC?
Cálculo
El indicador aplica la fórmula de regresión lineal sobre un periodo elegido. Así pues, ajusta una línea que minimiza la distancia entre los precios reales y la curva proyectada.
Interpretación
Cuando la pendiente de la LRC es positiva, el mercado se considera alcista. En cambio, una pendiente negativa indica tendencia bajista.
Sin embargo, si la curva aparece plana, lo más probable es que el mercado esté en consolidación o sin una dirección clara.
Señales de la Linear Regression Curve
Confirmación de tendencia
Una curva ascendente indica que la presión compradora domina. Por lo tanto, muchos traders buscan compras en esas fases.
Cambios de pendiente
Cuando la curva cambia de dirección, puede anticipar un giro en la tendencia. En consecuencia, es una señal temprana de que el mercado podría cambiar su rumbo.
Soportes y resistencias dinámicas
La LRC también actúa como una línea de referencia. Si el precio se mantiene por encima, funciona como soporte; si se mantiene por debajo, como resistencia.
Estrategias con Linear Regression Curve
1. Seguir la pendiente
- Comprar cuando la LRC tenga pendiente positiva.
- Vender cuando la pendiente sea negativa.
Así pues, es una estrategia simple pero efectiva para seguir la tendencia. No obstante, puede ser menos útil en rangos laterales.
2. Estrategia de cruces
- Entrar en compra cuando el precio cruce al alza la LRC.
- Entrar en venta cuando el precio cruce a la baja.
En este caso, el cruce funciona como señal de cambio en la tendencia. Por otro lado, conviene esperar confirmaciones adicionales.
3. Combinación con otros indicadores
- Usar la LRC para determinar la tendencia.
- Confirmar entradas con osciladores como RSI o MACD.
En definitiva, esta combinación ofrece más seguridad y reduce la probabilidad de operar con señales falsas.
Consejos prácticos
- No uses la LRC en solitario. Así pues, complétala con análisis de volumen o patrones de velas.
- Ajusta el periodo de cálculo según tu estilo de trading. Por ejemplo, traders intradía usan periodos cortos, mientras que los de swing trading prefieren periodos largos.
- Recuerda que la LRC es más útil en tendencias claras. Sin embargo, en mercados laterales puede perder efectividad.
Conclusión
La Linear Regression Curve (LRC) es un indicador que ayuda a visualizar la dirección general del mercado mediante regresión lineal. Además, ofrece señales de confirmación de tendencia y giros tempranos.
Por consiguiente, es una herramienta práctica para traders que buscan claridad en sus análisis. En definitiva, si se combina con otros indicadores y una buena gestión del riesgo, puede mejorar significativamente la toma de decisiones en el trading.
Código Pine Script Trading View
//@version=5
indicator(«Linear Regression Curve (LRC)», shorttitle=»LRC», overlay=true)
//——————————————————
// Parámetros de configuración
//——————————————————
length = input.int(100, minval=1, title=»Periodo de regresión»)
mult = input.float(2.0, title=»Multiplicador de desviación estándar», step=0.1)
//——————————————————
// Paso 1: Calcular la línea central (Regresión Lineal)
//——————————————————
// Utilizamos la función ta.linreg() para calcular el valor estimado del precio
// basado en una regresión lineal sobre los últimos «length» períodos.
lrc = ta.linreg(close, length, 0)
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// Paso 2: Calcular la desviación estándar
//——————————————————
// Además, obtenemos la desviación estándar de los precios para crear las bandas.
dev = ta.stdev(close, length)
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// Paso 3: Calcular las bandas superior e inferior
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// Por lo tanto, establecemos un rango dinámico alrededor de la línea central.
upper_band = lrc + dev * mult
lower_band = lrc – dev * mult
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// Paso 4: Graficar la curva y las bandas
//——————————————————
plot(lrc, title=»LRC», color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(upper_band, title=»Banda Superior», color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(lower_band, title=»Banda Inferior», color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, style=plot.style_line)
//——————————————————
// Paso 5: Señales opcionales
//——————————————————
// Finalmente, añadimos señales visuales cuando el precio cruza las bandas.
// Sin embargo, estas señales funcionan mejor si se combinan con otros indicadores.
long_signal = ta.crossunder(close, lower_band)
short_signal = ta.crossover(close, upper_band)
plotshape(long_signal, title=»Señal de Compra», location=location.belowbar,
color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.tiny)
plotshape(short_signal, title=»Señal de Venta», location=location.abovebar,
color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.tiny)
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