En el artículo anterior hablamos de la Taza con Asa, una formación chartista que, a diferencia de otros patrones, parecía cumplir su promesa en los gráficos de precios.
Sin embargo, identificarla manualmente puede ser complicado y subjetivo.
Aquí es donde entra en juego el análisis cuantitativo.
Para comprobar si este patrón realmente es rentable y eliminar la subjetividad de la detección manual, necesitamos una forma objetiva de medir la forma curva de la taza.
Y la mejor herramienta para ello es la regresión polinómica.
En este artículo, vamos a explicar qué es una regresión polinómica, por qué nos ayuda a detectar patrones en el precio y cómo implementarla en el análisis del patrón de Taza con Asa.
En el próximo artículo, pasaremos a la parte práctica, programando su detección en Amibroker y Python.
📐 ¿Qué es una regresión polinómica?
En trading, estamos acostumbrados a trabajar con regresiones lineales, que nos permiten medir tendencias generales en el precio.
Para entender la estrategia vamos a ver lo que es una regresión polinómica respecto a una regresión lineal, más utilizada habitualmente en trading y de la que Amibroker nos permite realizar el cálculo tanto de los valores como de su pendiente.
La ecuación de una regresión lineal es sencilla:
y = ax + b
Sin embargo, el patrón de Taza con Asa no sigue una línea recta, sino que tiene una forma de parábola. Para ajustarnos mejor a su estructura, utilizamos una regresión polinómica de segundo grado.
Donde y es el precio, x el tiempo (o número de barras) y a y b dos constantes que determinan la recta. Esta ecuación se consideraría un polinomio de orden 1.
En el ejemplo anterior los puntos parece que se adaptan bastante bien a los entornos de la recta, pero no siempre tendría que por qué ser así. Para poder determinar la fiabilidad de que la serie está siguiendo una regresión lineal deberíamos conocer el R cuadrado, que nos da un valor de la dispersión de los puntos respecto a la recta. Cuanto más cerca esté el valor de R cuadrado a 1, mejor se adaptará la serie a la recta que hemos determinado.
Pero en nuestro sistema, como hemos visto, el precio durante la formación de la taza no sigue una recta, sino que más bien comporta como una ecuación polinómica de grado 2, es decir una parábola de tipo:
La ecuación de una regresión de segundo grado sería:
y = ax^2 + bx + c
Esto nos permite identificar la curvatura de la taza de manera matemática, en lugar de depender de la percepción visual.
Características clave:
✅ Se desarrolla tras una tendencia alcista previa.
✅ La taza tiene una forma curva y no en “V” (lo que indica consolidación en el mínimo).
✅ El asa es una corrección leve antes de la ruptura.
✅ La confirmación se da cuando el precio supera el máximo de la formación con volumen.
🤔 ¿Por qué funciona este patrón?
El patrón de Taza con Asa refleja el comportamiento psicológico del mercado:
1️⃣ Fase de corrección: Tras una subida previa, los compradores comienzan a tomar beneficios y el precio retrocede suavemente, formando la base de la taza.
2️⃣ Fase de recuperación: Poco a poco, los inversores vuelven a entrar en el mercado y el precio empieza a subir hasta alcanzar el nivel del máximo previo.
3️⃣ Fase de consolidación (Asa): Algunos operadores toman beneficios nuevamente, generando una leve caída que forma el asa.
4️⃣ Ruptura alcista: Si el volumen acompaña, la resistencia se rompe y el precio inicia un nuevo tramo alcista
Este comportamiento tiene sentido desde un punto de vista técnico y psicológico.
La taza representa una fase de consolidación, donde los operadores van acumulando posiciones.
El asa confirma que el mercado no está dispuesto a bajar más y, cuando se rompe la resistencia, el movimiento alcista suele acelerarse.
📈 Aplicación práctica en trading
Para operar con este patrón, se pueden seguir estas reglas básicas:
📌 Entrada: Se da cuando el precio rompe el nivel del máximo previo con volumen significativo.
📌 Stop-loss: Se coloca por debajo del mínimo del asa.
📌 Objetivo de precio: Se proyecta la altura de la taza desde el punto de ruptura.
Pero ¿qué pasa si en lugar de buscar este patrón de forma manual pudiéramos programarlo para detectarlo automáticamente en cientos de activos?
Eso es precisamente lo que exploraremos en el siguiente artículo: cómo aplicar regresiones polinómicas para identificarlo con precisión. ¡No te lo pierdas! 🚀
Este artículo fue cortesía de Sergio Meana para MKTSignals.
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