Linear Regression Slope (LRS): Guía Completa para Traders
El Linear Regression Slope (LRS) es un indicador estadístico que mide la pendiente de la línea de regresión lineal aplicada al precio. En otras palabras, indica la fuerza y dirección de la tendencia en un periodo determinado.
A diferencia de una media móvil, no muestra el nivel promedio del precio, sino la velocidad a la que este cambia. Además, permite identificar si la presión alcista o bajista está aumentando. Por lo tanto, es muy usado para confirmar tendencias y medir momentum.
¿Qué es el Linear Regression Slope?
El LRS se basa en el cálculo de la pendiente de una línea de regresión lineal. Esa pendiente indica si los precios suben, bajan o se mantienen estables.
De hecho, muchos traders lo utilizan como una medida cuantitativa del momentum. En cambio, otros lo emplean como filtro para decidir en qué dirección operar.
¿Cómo funciona el LRS?
Cálculo
El indicador aplica la regresión lineal sobre un conjunto de precios en un periodo específico. Así pues, la pendiente resultante es representada en un gráfico como una curva que oscila alrededor de cero.
Interpretación
Cuando la pendiente es positiva, significa que el mercado tiene presión alcista. En cambio, cuando es negativa, muestra presión bajista.
Sin embargo, una pendiente cercana a cero indica que no existe una tendencia clara y que el mercado está en consolidación.
Señales del Linear Regression Slope
Pendiente positiva
Si el LRS se mantiene en valores positivos, confirma que la tendencia es alcista. En consecuencia, muchos traders priorizan operaciones de compra.
Pendiente negativa
Un LRS en valores negativos refleja dominio de la presión bajista. Por lo tanto, se interpreta como señal de que el mercado podría seguir cayendo.
Cambios de signo
Cuando el LRS cruza de negativo a positivo, anticipa un posible giro alcista. En contraste, pasar de positivo a negativo indica un posible cambio bajista.
Estrategias con Linear Regression Slope
1. Confirmación de tendencia
- Operar en compras mientras el LRS esté en valores positivos.
- Operar en ventas cuando el LRS esté en valores negativos.
Así pues, esta estrategia ayuda a filtrar operaciones en contra de la tendencia dominante.
2. Estrategia de cruces por cero
- Comprar cuando el LRS cruce de negativo a positivo.
- Vender cuando cruce de positivo a negativo.
En este caso, los cruces por cero se interpretan como señales tempranas de cambio de tendencia. No obstante, conviene confirmarlos con otros indicadores.
3. Combinación con medias móviles
- Usar el LRS como filtro de tendencia.
- Ejecutar entradas solo si coinciden con la dirección de una EMA o SMA.
De esta manera, se reducen señales falsas y se incrementa la fiabilidad de la estrategia.
Consejos prácticos
- No uses el LRS en solitario. Así pues, combínalo con indicadores de confirmación como RSI o MACD.
- Ajusta el periodo según tu estilo de trading. Por ejemplo, en intradía conviene un LRS más corto, mientras que en swing trading es preferible más largo.
- Recuerda que es más eficaz en mercados con tendencias definidas. Sin embargo, en consolidaciones puede generar ruido.
Conclusión
El Linear Regression Slope (LRS) es un indicador que mide la pendiente de la regresión lineal aplicada al precio. Además, sirve para evaluar la fuerza y la dirección de la tendencia en un periodo determinado.
Por consiguiente, es una herramienta útil tanto para confirmar tendencias como para anticipar cambios de dirección. En definitiva, integrado dentro de una estrategia más amplia y acompañado de gestión de riesgo, puede mejorar la precisión del análisis técnico.
Código Pine Script Trading View
//@version=5
indicator(«Linear Regression Slope (LRS)», shorttitle=»LRS», overlay=false)
//——————————————————
// Parámetros de configuración
//——————————————————
length = input.int(25, minval=1, title=»Periodo de cálculo»)
//——————————————————
// Paso 1: Calcular la pendiente de la regresión lineal
//——————————————————
// Usamos ta.linreg() para proyectar el valor actual y el anterior.
// Por lo tanto, la diferencia entre ambos nos da la pendiente.
current_reg = ta.linreg(close, length, 0)
prev_reg = ta.linreg(close, length, 1)
slope = current_reg – prev_reg
//——————————————————
// Paso 2: Normalización opcional (para escala uniforme)
//——————————————————
// Además, normalizamos el valor para facilitar la comparación.
// Así, dividimos la pendiente entre el precio actual.
normalized_slope = slope / close * 100
//——————————————————
// Paso 3: Graficar la pendiente
//——————————————————
plot(normalized_slope, title=»Pendiente de la Regresión»,
color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
//——————————————————
// Paso 4: Niveles de referencia
//——————————————————
// Finalmente, añadimos líneas horizontales para detectar zonas clave.
hline(0, title=»Nivel neutro», color=color.gray)
hline(1, title=»Tendencia alcista», color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
hline(-1, title=»Tendencia bajista», color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
//——————————————————
// Paso 5: Señales de compra y venta
//——————————————————
// Generamos señales simples cuando la pendiente cruza el nivel 0.
// Sin embargo, para mejores resultados se recomienda combinarlo con otros indicadores.
buy_signal = ta.crossover(normalized_slope, 0)
sell_signal = ta.crossunder(normalized_slope, 0)
plotshape(buy_signal, title=»Señal de Compra», location=location.bottom,
color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.tiny)
plotshape(sell_signal, title=»Señal de Venta», location=location.top,
color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.tiny)
CONTACTA CON NOSOTROS Y CREEMOS COMUNIDAD
IMPORTANTE:
En ningún momento queremos que lo reflejado en esta web, se considere como recomendaciones.