La régression linéaire, un indicateur utilisé en analyse technique

L’indicateur technique régression linéaire se présente comme un outil mathématique utilisé par les traders pour identifier, suivre et mesurer les tendances, de la même manière que les moyennes mobiles. Cet indicateur ne doit pas être confondu avec les lignes de régression linéaire qui sont des lignes droites ajustées à une série de données de points ou avec l’indicateur pente de régression linéaire ressemblant à un oscillateur. Focus sur ce type d’indicateurs techniques de tendance.

indicateur de tendance de la régression lineaire
L'indicateur de la régression lineaire issus de l'analyse technique

Caractéristiques de l’indicateur technique régression linéaire

Cet indicateur a été mis au point pour montrer où les prix devraient se situer d’un point de vue statistique. L’indicateur technique régression linéaire trace les points d’extrémité de toute une série de lignes de régression tracées sur des jours consécutifs. Il fonctionne de la même manière que les moyennes mobiles et permet de mesurer les tendances.

Méthode de calcul de l’indicateur technique régression linéaire

La formule utilisée pour calculer l’indicateur technique régression linéaire est la méthode de la somme des moindres carrés pour déterminer une ligne droite correspondant le mieux aux données de la période donnée. Le point final de la ligne sera tracé puis le processus est répété chaque jour suivant.

Interprétation de la régression linéaire

Ce qu’il faut retenir en premier lieu concernant l’indicateur technique régression linéaire, c’est que celui-ci ne convient qu’aux configurations de tendances fortes. Une tendance sera considérée comme haussière dans le cas où l’indicateur à une orientation positive seulement et à l’inverse, celle-ci sera considérée comme baissière si l’indicateur à une orientation négative uniquement. Et plus l’orientation est élevée, plus la tendance est forte. L’interprétation de la régression linéaire est légèrement semblable à la moyenne mobile montrant le sens de la tendance d’un instrument donné.

Utilisation de l’indicateur technique régression linéaire

L’utilisation la plus habituelle de l’indicateur régression linéaire est le positionnement à la vente ou à l’achat suivant la direction de la régression linéaire. Toutefois, pour éviter les mauvais signaux, il est recommandé d’utiliser en complément un indicateur de type oscillateur. On peut utiliser la direction de l’indicateur afin d’entrer et sortir du marché en complément d’un indicateur à plus long terme comme filtre.

Une variante de cette méthode consiste à sortir d’une position lorsque l’indicateur de régression linéaire baisse et entrer en position acheteuse quand le prix franchit ou croise à la hausse l’indicateur. À contrario, pour entrer en position vendeuse (vente à découvert), il faudra vérifier que le prix franchisse ou croise à la baisse l’indicateur et régression puis racheter la position lorsque l’indicateur monte.

En plus d’identifier, suivre et mesurer les tendances, l’indicateur technique régression linéaire permet également d’identifier les retournements de tendance grâce à l’utilisation des croisements de deux courbes de régression linéaire.

Comment afficher l'indicateur sur ProRealTime

Voici l'indicateur qui se rajoute sur ProRealTime. Pour ce faire il faut faire un clic droit sur le graphique et cliquer sur ajouter un indicateur puis taper le nom de l'indicateur de régression linéaire. Voici comment il s'affiche :

Comment afficher l'indicateur de régression linéaire sur ProRealTime

Résumé

L’indicateur technique régression linéaire à ne pas confondre avec l’indicateur pente de régression linéaire est utilisé par les traders pour identifier, suivre et mesurer les tendances de la même manière que les moyennes mobiles. En parallèle, il offre aussi la possibilité de déterminer des retournements de tendance en utilisant des croisements de deux courbes de régression linéaire. Sa méthode de calcul repose sur la somme des moindres carrés pour identifier une ligne droite qui correspond au mieux aux données de la période sélectionnée.

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