Pronóstico de precios de acciones mediante regresión lineal en MS Excel

Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

Introducción

Aunque existen innumerables métodos y sistemas complejos destinados a tratar de pronosticar los precios de las acciones en el futuro, el método simple de regresión lineal ayuda a comprender la tendencia pasada y es utilizado tanto por profesionales como por principiantes para intentar extrapolar la tendencia existente o pasada en el futuro. Si la tendencia existente continúa en el futuro, entonces podría tener un ganador potencial.

Debe agregarse una advertencia: nada puede determinar con seguridad que el futuro resultará ser exactamente como el pasado y, por lo tanto, este método, al igual que otros métodos de pronóstico, a pesar de ser fundamentalmente útil, tiene sus limitaciones.

Con esto en mente, intentemos calcular los precios futuros de las acciones de Infosys (símbolo NSE: INFY). Recapitulemos el concepto de regresión lineal, elija un marco de tiempo arbitrario, tomemos los datos pasados, apliquemos el método, identifiquemos la tendencia pasada y verifiquemos los resultados.

Entendiendo la regresión lineal

La forma más simple de la ecuación de regresión con una variable dependiente y una independiente se define mediante la fórmula

y = m * x + c

donde y es la variable dependiente estimada, m es el coeficiente de regresión, o lo que comúnmente se llama pendiente, x es la variable independiente y c es una constante. En palabras simples, y es la salida cuando m, x y c se utilizan como entradas.

La regresión lineal intenta predecir tendencias y valores futuros. Básicamente, aunque no con una precisión milimétrica, puede responder preguntas como,

• ¿Cuál podría ser el precio de Infosys en los próximos 3 meses?
• ¿Cuál podría ser el precio del oro en los próximos 6 meses?
• ¿O adónde podría ir el mercado si la tendencia existente continúa en el futuro?

Hasta aquí llegan los precios de las acciones o los mercados financieros. Por supuesto, también es mucho más útil y se usa mucho fuera de los mercados financieros. Sin embargo, para este artículo, examinaremos su utilidad para pronosticar la tendencia de las acciones.

Analizando la tendencia pasada

Tomando los precios anteriores de INFY desde el 9 de abril de 2020 hasta el 10 de julio de 2020, un total de 60 días hábiles o aproximadamente 3 meses calendario y siguiendo el procedimiento a continuación, obtendremos la tendencia de los últimos 60 días de Infosys.

Tome los datos de precios de cierre de los últimos 60 días en Excel. Solo muestro 3 días de datos con fines ilustrativos. (Fuente de datos– https://in.finance.yahoo.com/quote/INFY.NS/history?p=INFY.NS)

Seleccione la fecha y cierre las columnas para los 60 valores, inserte un diagrama de dispersión como se muestra a continuación.

Seleccione el diseño rápido como fx como se muestra a continuación.

Para obtener la tendencia lineal como se muestra a continuación.

Basado en los valores pasados, excel ha calculado la pendiente, m = 1,3312, lo que significa que, en promedio, el stock de Infosys ha aumentado en 1,33 Rs. durante este período. El valor de c que es la constante es menos 57849.

Veamos cómo se ven los valores pronosticados si asumimos que esta tendencia continúa en el futuro. Tome los próximos 60 días como datos de prueba para comparar los pronósticos con la fecha de cierre real. Esto comenzará a partir del 13 de julio de 2020 y se extenderá hasta el 05 de octubre de 2020 (hasta hace poco).

Valor pronosticado, y = 1.3312 * x – 57489

Aplica la fórmula anterior a todas las filas de Excel. Recuerde que x es la fecha aquí y, por lo tanto, debe convertir el resultado en un número para obtener el resultado correcto como se muestra a continuación.

Luego, compare el cierre real con el valor pronosticado y obtenga la diferencia porcentual entre estos valores.

No entraría en la interpretación estadística de los pronósticos y, por ahora, solo consideraría cuánto del pronóstico es versus el valor real. es decir, el cierre real menos el pronóstico dividido por el pronóstico.

Una vez que realice esta tarea, encontrará que la diferencia porcentual varió desde un mínimo del 3% (buen pronóstico) el 14 de julio de 2020 hasta un máximo del 19% el 31 de julio de 2020 (no es bueno) y le dice usted la naturaleza de la tendencia lineal que es un cambio proporcional durante un período de tiempo.

Limitaciones

• El futuro se muestra como un aumento lineal que no es cierto, ya que si observa los valores reales, verá un salto hacia arriba y una caída en los precios. Existe mucha variabilidad en los datos reales, pero un aumento estándar en los valores pronosticados.
• La línea va solo en una dirección, lo que significa que si el pasado ha tenido un aumento promedio durante un período de tiempo, el futuro también mostrará el aumento promedio durante el período siguiente. En realidad, siempre existe el peligro de un cambio de tendencia que el pronóstico lineal nunca puede revelar.
• Los valores por sí mismos difieren del real en grandes porcentajes superiores al 10%, lo que demuestra que no es un predictor tan preciso.

Utilidad

• Puede decirle en promedio cuál ha sido la tendencia pasada y, como se mencionó al principio, si la tendencia futura es la misma que la tendencia pasada, su predicción será bastante precisa utilizando el modelo de regresión lineal simple que no es mucho trabajo
• Usando el porcentaje de error, se podría deducir un rango y se puede esperar que el valor futuro se encuentre dentro de este rango.
• Una vez se pueden resolver todos los casos y tomar conciencia de los valores futuros si la tendencia mejora, empeora o permanece igual y así tener una idea de los posibles rangos.
• Es un método más rápido y fácil de aplicar utilizando la herramienta de análisis más popular que es Excel y, a diferencia de los procesos altamente complejos que se esfuerzan más por pronosticar valores precisos, es mucho más fácil de interpretar y explicar a los no expertos.

Conclusión

Sabíamos por los datos pasados ​​la tasa de incremento lineal, sabíamos que no sabemos si el futuro va a ser mejor que el pasado o peor que el pasado o igual al pasado.

Simplemente asumimos que será igual al pasado, que es la suposición estándar que se hace cuando se usa el modelo de regresión lineal simple. Sin embargo, los datos reales del futuro en nuestro ejemplo demostraron que el futuro era mejor que el pasado y, si es así, ¿quién en este mundo se quejaría?

Descargo de responsabilidad: Este no es un consejo de inversión ni un enfoque sugerido para pronosticar precios futuros y este artículo tiene únicamente fines educativos. El objetivo no es predecir valores futuros, sino examinar la utilidad del método de regresión lineal para extrapolar el pasado. Cualquier inversión o comercio realizado utilizando la técnica discutida anteriormente debe ser por cuenta y riesgo de la persona interesada.

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