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Chart Bay

Guia de conceptos

Finanzas e indicadores de mercado

Tendencia (medias EMA 20/50/200)

Que es: el rumbo general del precio segun sus promedios moviles.

Como leerlo: si la EMA50 esta por encima de la EMA200 y el precio esta sobre ellas, el contexto suele ser alcista. Si ocurre al reves, suele ser bajista. Si se cruzan mucho, el mercado esta lateral.

RSI (Indice de Fuerza Relativa)

Que es: un oscilador de 0 a 100 que mide velocidad y fuerza del movimiento.

Como leerlo: arriba de 70 puede indicar sobrecompra; abajo de 30, sobreventa. Cerca de 50 suele ser neutral.

MACD

Que es: compara medias moviles para detectar cambios de impulso.

Como leerlo: cuando el histograma pasa de negativo a positivo puede aparecer impulso comprador; cuando pasa de positivo a negativo puede aparecer impulso vendedor.

Estocastico (%K / %D)

Que es: un indicador rapido de sobrecompra y sobreventa.

Como leerlo: arriba de 80 suele marcar sobrecompra; abajo de 20, sobreventa. Los cruces de %K y %D ayudan a detectar cambios de corto plazo.

ATR (volatilidad)

Que es: cuanto se mueve el precio en promedio.

Como leerlo: ATR alto significa movimientos grandes y mas riesgo; ATR bajo significa mercado mas calmo. Sirve para dimensionar stops.

Bandas de Bollinger

Que es: bandas alrededor del precio calculadas con volatilidad.

Como leerlo: tocar la banda superior puede indicar precio estirado al alza; tocar la inferior, precio estirado a la baja. Bandas muy juntas suelen anticipar movimiento fuerte.

Soporte y resistencia

Que es: zonas donde el precio suele frenar o reaccionar.

Como leerlo: soporte es zona inferior donde puede rebotar; resistencia es zona superior donde puede frenarse. Si rompe con fuerza, puede continuar.

Volumen relativo

Que es: el volumen actual comparado contra su promedio.

Como leerlo: mayor a 1 indica mas actividad de lo normal; menor a 1 indica poco interes. Ayuda a juzgar si un movimiento tiene conviccion.

OBV (volumen en balance)

Que es: acumula volumen segun si el precio sube o baja.

Como leerlo: si OBV sube junto con el precio, confirma fuerza. Si el precio sube pero OBV baja, puede haber divergencia.

Ichimoku (nube)

Que es: un sistema que combina tendencia, soporte/resistencia y momentum.

Como leerlo: precio sobre la nube suele ser alcista; debajo de la nube, bajista; dentro de la nube, indecision.

Fibonacci (retrocesos)

Que es: niveles donde un precio puede descansar despues de un movimiento.

Como leerlo: los niveles 0.382, 0.5 y 0.618 suelen vigilarse como posibles soportes o resistencias.

Econometria y Quant Bay

Dataset

Que es: la tabla de datos que subis a Quant Bay, normalmente en CSV.

Como leerlo: cada fila es una observacion y cada columna es una variable.

CSV

Que es: un archivo de texto con datos separados por comas.

Como usarlo: la primera fila debe tener nombres de columnas. Quant Bay detecta las columnas numericas automaticamente.

Observaciones

Que es: la cantidad de filas validas usadas por el modelo.

Como leerlo: mas observaciones suelen dar estimaciones mas estables, aunque la calidad del dato importa mas que el numero solo.

Variable dependiente (Y)

Que es: la variable que queres explicar o predecir.

Ejemplo: si queres explicar el rendimiento de una accion, ese rendimiento es Y.

Variables independientes (X)

Que es: las variables que usas para explicar Y.

Ejemplo: volumen, volatilidad, tasa, inflacion o cualquier columna numerica que pueda ayudar a explicar Y.

Matriz de diseno

Que es: la tabla interna que arma el modelo con las variables X seleccionadas.

Como leerlo: si esta matriz tiene columnas repetidas o casi iguales, el modelo puede fallar o volverse inestable.

OLS / Minimos Cuadrados Ordinarios

Que es: el metodo que busca la linea o formula que minimiza los errores entre valores reales y estimados.

Como leerlo: sirve para estimar relaciones lineales. No prueba causalidad por si solo.

Regresion lineal

Que es: un modelo que explica Y como combinacion de una o mas variables X.

Como leerlo: produce una ecuacion del tipo Y = intercepto + coeficientes por variables.

Intercepto

Que es: el valor estimado de Y cuando todas las X valen cero.

Como leerlo: no siempre tiene interpretacion economica directa; depende de si X=0 tiene sentido en tus datos.

Coeficiente

Que es: el efecto estimado de una variable X sobre Y, manteniendo las demas constantes.

Como leerlo: coeficiente positivo indica relacion positiva; negativo indica relacion inversa. La significancia se mira con el p-valor.

Ecuacion estimada

Que es: la formula final que devuelve la regresion.

Como leerlo: muestra intercepto y coeficientes; sirve para entender direccion y magnitud de cada variable.

Prediccion / valor estimado

Que es: el valor que el modelo calcula para Y usando la ecuacion estimada.

Como leerlo: se compara contra el valor real para ver que tan bien ajusta el modelo.

Residuo

Que es: la diferencia entre valor real y valor predicho.

Como leerlo: residuos chicos indican mejor ajuste. Patrones claros en residuos pueden indicar que el modelo esta mal especificado.

Actual vs. Predicho

Que es: un grafico que compara valores reales contra valores estimados.

Como leerlo: cuanto mas cerca esten los puntos de la diagonal, mejor ajusta el modelo.

R2

Que es: porcentaje de variacion de Y explicado por el modelo.

Como leerlo: R2 alto no siempre significa buen modelo. Puede haber sobreajuste, fuga de datos o variables mal elegidas.

R2 ajustado

Que es: una version de R2 que penaliza agregar variables innecesarias.

Como leerlo: es mas util que R2 cuando comparas modelos con distinta cantidad de variables.

Error estandar

Que es: una medida de incertidumbre del coeficiente estimado.

Como leerlo: error estandar bajo indica estimacion mas precisa; alto indica mas incertidumbre.

t-stat

Que es: coeficiente dividido por su error estandar.

Como leerlo: valores absolutos mas grandes suelen indicar mas evidencia de que el coeficiente no es cero.

p-valor

Que es: una medida de evidencia estadistica contra la hipotesis de que el coeficiente es cero.

Como leerlo: p menor a 0.05 suele considerarse significativo. No mide importancia economica ni causalidad.

Significancia estadistica

Que es: una forma de marcar si un resultado parece dificil de explicar por azar bajo ciertos supuestos.

Como leerlo: en Quant Bay, *** indica p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10 y n.s. no significativo.

Intervalo de confianza 95%

Que es: un rango probable para el coeficiente estimado bajo los supuestos del modelo.

Como leerlo: si el intervalo incluye cero, el efecto puede no ser estadisticamente claro.

F-estadistico

Que es: prueba si el modelo completo aporta explicacion frente a un modelo sin variables X.

Como leerlo: se interpreta junto con p(F). Un p(F) bajo sugiere que el conjunto de variables tiene poder explicativo.

Grados de libertad

Que es: observaciones disponibles menos parametros estimados.

Como leerlo: pocos grados de libertad hacen que las pruebas sean menos confiables.

Varianza residual / sigma2

Que es: mide la dispersion de los errores del modelo.

Como leerlo: valores menores indican residuos menos dispersos, pero debe evaluarse junto con graficos y contexto.

Correlacion de Pearson

Que es: mide relacion lineal entre dos variables, de -1 a 1.

Como leerlo: cerca de 1 es relacion positiva fuerte; cerca de -1, negativa fuerte; cerca de 0, poca relacion lineal.

Matriz de correlacion

Que es: una tabla con correlaciones entre todas las variables numericas.

Como leerlo: ayuda a detectar variables muy parecidas entre si o posibles relaciones fuertes.

Multicolinealidad

Que es: ocurre cuando dos o mas variables X explican casi lo mismo.

Como leerlo: puede volver inestables los coeficientes y hacer que el modelo falle por matriz singular.

VIF

Que es: indicador de multicolinealidad para cada variable X.

Como leerlo: VIF menor a 5 suele ser aceptable; entre 5 y 10 pide cuidado; mayor a 10 indica problema serio.

Matriz singular

Que es: un caso donde el modelo no puede calcular coeficientes porque hay variables repetidas o perfectamente relacionadas.

Como leerlo: hay que quitar una variable redundante o usar la opcion de arreglo automatico si esta disponible.

Filas omitidas / missing values

Que es: filas que Quant Bay no usa porque falta algun dato necesario o no es numerico.

Como leerlo: si se omiten muchas filas, revisa el CSV porque el resultado puede quedar sesgado o con poca muestra.

Variable binaria

Que es: una variable que solo toma dos valores, como 0 y 1.

Como leerlo: si Y es binaria, OLS se interpreta como modelo de probabilidad lineal y tiene limitaciones.

Modelo de Probabilidad Lineal

Que es: usar OLS cuando la variable Y es 0/1.

Como leerlo: los coeficientes se leen como cambios aproximados en puntos porcentuales, pero las predicciones pueden quedar fuera de 0 a 1.

Regresion logistica

Que es: un modelo mas apropiado para variables dependientes binarias.

Como leerlo: estima probabilidades entre 0 y 1. Quant Bay la muestra como comparacion cuando detecta Y binaria.

Odds ratio

Que es: una forma de interpretar coeficientes de regresion logistica.

Como leerlo: mayor a 1 aumenta las chances del evento; menor a 1 las reduce.

Log-verosimilitud

Que es: medida de ajuste usada en modelos como la regresion logistica.

Como leerlo: sirve para comparar modelos logisticos; por si sola no es tan intuitiva como R2.

Pseudo R2 de McFadden

Que es: medida de ajuste para regresion logistica.

Como leerlo: no se interpreta igual que R2 lineal. Valores entre 0.2 y 0.4 pueden ser buenos en modelos logisticos.

Data leakage / fuga de datos

Que es: cuando una variable X contiene informacion directa o indirecta de Y.

Como leerlo: puede inflar artificialmente el R2 y hacer que el modelo parezca mejor de lo que realmente es.

Sobreajuste

Que es: cuando el modelo aprende demasiado bien la muestra, pero generaliza mal.

Como leerlo: R2 muy alto con muchas variables o pocos datos puede ser una senal de sobreajuste.

Supuestos de OLS

Que es: condiciones bajo las cuales las pruebas estadisticas del modelo son mas confiables.

Como leerlo: incluye linealidad, independencia de errores, varianza constante de residuos y ausencia de multicolinealidad severa.

Homocedasticidad

Que es: que los residuos tengan varianza parecida a lo largo del rango de predicciones.

Como leerlo: si los residuos se abren como abanico, puede haber heterocedasticidad y los p-valores pueden ser menos confiables.

Linealidad

Que es: supuesto de que la relacion entre X e Y puede aproximarse con una combinacion lineal.

Como leerlo: si la relacion real es curva o cambia por tramos, OLS simple puede quedar corto.

Esto es material educativo, no asesoramiento financiero. Ningun indicador ni modelo econometrico garantiza resultados.