A regressão linear é uma ferramenta estatística usada para prever futuros
valores a partir de valores passados. A linha de tendência da regressão linear
usa o método dos quadrados para desenhar uma linha reta através dos preços com o
objetivo de minimizar a distância entre eles e a resultante linha de tendência.
Um método popular de uso da linha de tendência da regressão linear é para
construir linhas de canal da regressão linear, do inglês Linear Regression
Channels. Desenvolvido por Gilbert Raff, o canal é construído traçando-se duas
linhas paralelas, equidistantes, uma acima e uma abaixo da linha de tendência da
regressão linear. A distância entre as linhas de canal da regressão linear à
linha de regressão é a maior distância que qualquer preço de fechamento está da
linha de regressão.
As linhas de canal da regressão linear contêm o movimento do preço; com a
linha inferior fornecendo o suporte e a linha superior a resistência. Os preços
podem ficar fora das linhas de canal por um curto período de tempo. Entretanto,
o fato dos preços permanecerem fora das linhas de canal por um período de tempo
mais longo, pode significar uma reversão de tendência.
A regressão linear pode ser calculada como:
y = a + bx
Onde:
- a = (∑y - b ∑x) ÷ n
- b = {n ∑xy - (∑x ∑y)} ÷ {n ∑x2 - (∑x)2}
- x = Período atual
- n = Número de períodos
