guiasjuridicas.es - Documento
El documento tardará unos segundos en cargarse. Espere, por favor.
R-Squared

R-squared

Oscilador de fuerza de mercado, por lo que mide la consistencia del movimiento de los precios a lo largo de una línea de tendencia, medida en términos de recta de regresión.

Contabilidad y finanzas

Concepto

El r-squared es un oscilador de fuerza de mercado, por lo que mide la consistencia del movimiento de los precios a lo largo de una línea de tendencia, medida en términos de recta de regresión. Una recta de regresión es una línea estadística que traza la trayectoria de una serie de valores a lo largo del tiempo. Por tanto, cuánto más cerca se encuentren los puntos entre sí más “perfecta” será esa recta y por tanto la firmeza del movimiento es más consistente. Cuanto más alejada se encuentre la nube de puntos a lo largo del tiempo de su correspondiente recta de regresión, mayor será la dispersión del movimiento y, por tanto, menos fiable será la posibilidad de que la tendencia (alcista o bajista) siga su curso.

Este oscilador puede encontrarse desarrollado en el libro The New Technical Trader de 1994 de Tushar Chande and Stanley Kroll.

Interpretación

Con el r-squared se mide qué porcentaje del movimiento se explica a través de una recta de regresión lineal. Cuanto mayor sea el porcentaje, se entiende que el movimiento (tendencia) es consistente, ya sea al alza o a la baja y mayor valor tendrá el r-squared. Los valores del r-squared dependen del período temporal considerado según la tabla adjunta:

Valores del r-squared con un intervalo de confianza del 95% según diferentes horizontes temporales
NÚMERO DE PERÍODOSVALORES MÍNIMOS DEL R-SQUARED
50.77
100.40
140.27
200.20
250.16
300.13
500.08
600.06
1200.03
Fuente: Elaboración propia a partir de datos suministrados por Metastock

Si tomamos por ejemplo para un período temporal de 14 sesiones (horizonte utilizado por defecto para muchos osciladores), valores por encima de 0,27 puntos implicarían consistencia del movimiento con un intervalo de confianza del 95 % (es necesario destacar que se habla de fortaleza del movimiento, pero no de la dirección o tendencia del mismo). Tomemos por ejemplo un período más largo, de 120 sesiones; la fortaleza del movimiento (recordemos que tanto al alza como a la baja) vendrá determinada a partir del valor 0,03 del r-squared. En otras palabras, para 14 sesiones, el 27 % del movimiento es explicable a través de una recta lineal y el 3 % si tomamos para el mismo valor, 120 sesiones. El resto se entiende que es perturbación aleatoria o “ruido”.

Usualmente es común utilizar el r-squared junto con la recta de regresión y sus derivados como el Linear Regression Indicador, de forma que cuando la línea de regresión indica la dirección de la tendencia (alcista o bajista) el r-squared cuantifica la fortaleza del movimiento.

  • Confirmación de tendencia. Si el movimiento de los precios es descendente y los valores del Linear Regression Indicador son cada vez menores, el r-squared confirmaría la continuidad de la tendencia a partir de los valores expuestos en la tabla y de acuerdo con el horizonte temporal seleccionado. Imaginemos que para un período de 14 sesiones, el Linear Regression está en terreno negativo, sin embargo el r-squared se mantiene por debajo del valor de 0,27, es decir, no confirma la fortaleza de la tendencia. Pudiera suceder que la tendencia de los precios siga bajista de acuerdo con el Linear Regression y que el r-squared supere el nivel de 0,27 y vaya alcanzando sucesivos valores altos. La tendencia bajista es clara y surgen las primeras señales de venta. Por el contrario, en tendencia alcista con valores elevados del Linear Regression, la fortaleza vendría confirmada si el r-squared supera el nivel de 0,27. Cuanto más alejado del nivel, mayor consistencia tendrá el movimiento de los precios. Por tanto, la verdadera utilidad del r-squared es la de confirmar las señales de tendencia de los principales osciladores de tendencia de precios como el propio Linear Regression Indicador y otros similares de momento (Estocástico, Momentum, etc.).
  • Anticipación del mercado. Cuando los precios alcanzan zonas de sobrecompra y de sobreventa, es posible que se mantengan en esa zona durante algún tiempo. La identificación temprana de la debilidad del mercado se potencia en estas zonas con el r-squared.
  • Posiciones especulativas. Con el r-squared pueden plantearse alternativas de entrada y salida del mercado a muy corto plazo. Así, cuando tras alcanzar valores máximos, el r-squared tiende a la baja, aún en tendencia alcista, es posible plantear posiciones de venta o a la baja. Si por ejemplo, el mercado está en fase bajista y en zona de sobrecompra, la posibilidad de plantear compras vendría cuando el r-squared comience a mostrar síntomas de debilidad con valores cada vez menores a partir de un máximo alcanzado.

Construcción

Por defecto, los cálculos se realizan para un período de 14 sesiones. En la tabla adjunta se muestran una serie de datos para la elaboración del oscilador:

Ejemplo de cálculo del r-squared
SESIÓNCIERRER-SQUARED
19 01/12/9831,1875 0,6302
20 01/13/9831,5625 0,6271
21 01/14/9832,5000 0,7949
22 01/15/9832,0000 0,8247
23 01/16/9832,0625 0,8189
24 01/20/9832,7500 0,8491
25 01/21/9832,6250 0,9002
26 01/22/9832,6875 0,9084
27 01/23/9832,8125 0,8973
28 01/26/9833,3125 0,8968
Fuente: Steven B. Achelis and Jon C. DeBry.

En la primera columna se sitúan las sesiones correlativas (numeradas en orden ascendente natural de 1 en adelante). En este caso, aparece como primera la número 19 ya que el cálculo del oscilador se realiza en períodos de 14 sesiones, por lo que no empieza a aparecer hasta la decimocuarta sesión. A efectos meramente ilustrativos se ha optado por dicha sesión.

En la segunda columna se colocan los precios de cierre.

En la tercera columna se determina el r-squared de la siguiente manera: Dado que el r-squared es un complemento importante del Linear Regresion Line (LRS), remitimos al desarrollo de la voz para el resto de los cálculos.

En lo que respecta al r-squared una vez hallado el LRS, se utiliza la siguiente expresión:

De donde:

X = Número de sesiones.

Y = Precios de cierre.

n = número de sesiones. Por defecto se consideran 14.

Inconvenientes

El r-squared debe ser complementado necesariamente con otros osciladores de tendencia y fuerza de mercado como el Inertia ya que necesita de una mayor precisión si se eligen períodos diferentes a los que aparecen en la tabla 1.

Recuerde que...

  • Una recta de regresión es una línea estadística que traza la trayectoria de una serie de valores a lo largo del tiempo.
  • El r-squared mide qué porcentaje del movimiento se explica a través de una recta de regresión lineal.
Subir