Standard Error Bands (SEB): Qué son, cómo calcularlas e interpretarlas

¿Qué son las Standard Error Bands?

Las Standard Error Bands (SEB) son un indicador técnico avanzado. Se basan en una línea de regresión lineal suavizada y bandas superior e inferior que utilizan el error estándar. Por ello, ofrecen una lectura más estadística de la volatilidad y la tendencia. De hecho, se asemejan a las Bollinger Bands, aunque incorporan regresión y error en lugar de medias móviles simples. Además, su diseño permite identificar tanto la dirección como la fuerza del movimiento del precio.

¿Cómo se calculan?

El cálculo sigue varios pasos, aunque resulta intuitivo una vez entendido:

  • Se calcula una línea de regresión lineal sobre precios (por ejemplo, 21 periodos).
  • Después, se aplica un SMA de 3 periodos para suavizar esa línea y reducir ruido.
  • Se determina el error estándar (StdError), que mide cuán dispersos están los precios respecto a esa línea.
  • Finalmente, se trazan dos bandas:
    UpperBand = línea media + 2 × StdError
    LowerBand = línea media – 2 × StdError

Por lo tanto, estas bandas reflejan con precisión cuán volátil es el mercado en relación a la tendencia central.

¿Para qué sirven?

Las Standard Error Bands son útiles para analizar la tendencia y detectar posibles cambios. Por ejemplo, cuando las bandas se contraen durante una tendencia al alza, indica que continúa con fuerza. En cambio, si comienzan a expandirse, la tendencia podría debilitarse o consolidarse próximamente. Además, al considerar la volatilidad desde la perspectiva del error estándar, muestran una visión más estadística y robusta.

Interpretación práctica

Tendencia sólida

Cuando la línea central (regresión suavizada) tiene pendiente clara y las bandas están estrechas, sugiere una tendencia fuerte y bien definida. Por lo tanto, muchos traders interpretan esto como una continuación del movimiento.

Debilidad o reversión

Si las bandas se ensanchan mientras el precio se aleja de la línea central, refleja mayor volatilidad y menor soporte en la tendencia actual. De hecho, esto puede anticipar reversión o lateralización.

Estrategias comunes

  • Usar el estrechamiento de bandas como señal de entrada en tendencia.
  • Identificar ruptura clara del precio fuera de las bandas como posible reversión o aceleración.
  • Integrar el SEB con medias móviles o líneas de tendencia para confirmar operaciones.

Además, usar SEB en marcos temporales múltiples mejora la confiabilidad de las señales. Por lo tanto, reduce falsas entradas.

Ventajas del indicador

  • Estadísticamente sólido: usa regresión y error, aportando una base más científica.
  • Claridad visual: banda media, superior e inferior facilitan la lectura.
  • Alertas de volatilidad: la amplitud de bandas muestra con claridad riesgos potenciales.

Limitaciones a considerar

  • En mercados laterales, puede generar señales falsas.
  • No tiene interpretaciones fijas de sobrecompra/sobreventa, por lo tanto requiere contexto.
  • Su complejidad estadística puede resultar menos intuitiva que las bandas tradicionales.

Sin embargo, cuando se emplea junto a otros indicadores estructurales, su fiabilidad aumenta considerablemente.

Conclusión

En definitiva, las Standard Error Bands (SEB) son un indicador muy útil para evaluar tendencia y volatilidad desde una perspectiva estadística. Además, su estructura clara y visual facilita una interpretación rápida. Por lo tanto, si deseas añadir una herramienta robusta a tu análisis técnico, el SEB puede ofrecer una ventaja valiosa, especialmente cuando se combina con otros filtros técnicos.

Código Pine Script Trading View

//@version=5
indicator(«Standard Error Bands (sin ta.covariance)», overlay=true)

// Parámetros
len = input.int(30, «Periodo (n)», minval=3)
mult = input.float(2.0, «Multiplicador», minval=0.1, step=0.1)
src = input.source(close, «Fuente de precio»)

// Línea central: valor de la regresión lineal en la barra actual
basis = ta.linreg(src, len, 0)

// — Error estándar de la estimación (SE) via correlación —
// X = tiempo (bar_index) convertido a float
x = float(bar_index)

// r = correlación (X, Y), sdY = desviación estándar de Y
r = ta.correlation(x, src, len)
sdY = ta.stdev(src, len)

// SSE = (1 – r^2) * SSY, con SSY = sdY^2 * n (varianza poblacional)
SSE = (1 – nz(r*r, 0)) * (sdY*sdY) * len

// SE = sqrt( SSE / (n – 2) )
den = math.max(len – 2, 1)
se = math.sqrt(SSE / den)

// Bandas
upper = basis + mult * se
lower = basis – mult * se

// Dibujo
col = close >= basis ? color.new(color.green, 0) : color.new(color.red, 0)
plot(basis, «Base (Regresión)», color=color.new(color.gray, 30), linewidth=2)
uPlot = plot(upper, «Banda Superior», color=color.new(color.teal, 0), linewidth=2)
lPlot = plot(lower, «Banda Inferior», color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
fill(uPlot, lPlot, color=color.new(col, 85))

// Señales y alertas (rupturas)
plotshape(ta.crossover(close, upper), title=«Ruptura al alza», text=«↑Band»,
style=shape.labelup, color=color.new(color.teal, 0), textcolor=color.white,
location=location.abovebar, size=size.tiny)
plotshape(ta.crossunder(close, lower), title=«Ruptura a la baja», text=«↓Band»,
style=shape.labeldown, color=color.new(color.orange, 0), textcolor=color.white,
location=location.belowbar, size=size.tiny)

alertcondition(ta.crossover(close, upper), «Ruptura alcista», «El precio ha roto la banda superior de Error Estándar.»)
alertcondition(ta.crossunder(close, lower), «Ruptura bajista», «El precio ha roto la banda inferior de Error Estándar.»)

 

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