Le Time Series Forecast (TSF), ou Prévision de Série Temporelle, est un indicateur de tendance utilisé dans le domaine du trading d’action et de l’analyse technique. Il s’agit d’une méthode qui permet de prédire l’évolution future des cours d’un actif financier en se basant sur les données historiques de son prix. Dans cet article, nous aborderons les concepts clés liés au Time Series Forecast ainsi que son application pratique.
Plan de l'article
Qu’est-ce que le Time Series Forecast ?
Le Time Series Forecast est une technique de modélisation statistique qui vise à prévoir la trajectoire future d’un actif financier en analysant les données passées de son prix. Il repose sur l’utilisation de courbes de régression linéaire, c’est-à-dire la représentation graphique des relations entre deux variables, ici le temps et le prix de l’actif.
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L’objectif du TSF est de déterminer la meilleure droite de régression linéaire qui permet d’expliquer les variations de prix observées dans le passé. Cette droite est ensuite prolongée dans le futur pour obtenir une estimation de l’évolution du prix de l’actif.
Une approche basée sur les séries temporelles
Le Time Series Forecast s’appuie sur l’étude des séries temporelles, c’est-à-dire des suites de données collectées à intervalles réguliers. Dans le cas du trading d’actions, une série temporelle correspond généralement à l’historique des prix de clôture journaliers d’un actif financier.
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L’analyse des séries temporelles permet de détecter des tendances, des saisonnalités ou encore des cycles qui peuvent être exploités pour anticiper les variations futures du prix de l’actif. Le Time Series Forecast est donc particulièrement adapté aux investisseurs qui souhaitent réaliser une analyse technique approfondie et prendre des positions en fonction des tendances observées.
Comment fonctionne le Time Series Forecast ?
Le Time Series Forecast se base sur la méthode de l’analyse de régression linéaire, qui consiste à modéliser la relation entre deux variables, ici le temps et le prix de l’actif, par une droite. Cette droite de régression linéaire est déterminée de manière à minimiser la somme des erreurs quadratiques entre les points réels et les points modélisés.
Calcul de la droite de régression linéaire
Pour calculer la droite de régression linéaire, on utilise généralement la méthode des moindres carrés ordinaires (OLS). Cette méthode consiste à trouver les coefficients de la droite qui minimisent la somme des carrés des écarts entre les valeurs observées et les valeurs estimées par le modèle.
La droite de régression linéaire obtenue est ensuite prolongée dans le futur pour estimer l’évolution du prix de l’actif. Le Time Series Forecast est donc une prévision de la valeur future de l’actif basée sur sa tendance passée.
Interprétation du Time Series Forecast
L’interprétation du Time Series Forecast dépend des objectifs de l’investisseur et de son horizon d’investissement. Si l’investisseur souhaite prendre des positions à court terme, il pourra se focaliser sur les mouvements de prix à plus petite échelle, par exemple en utilisant un modèle de régression linéaire sur les données des dernières semaines ou des derniers mois.
Au contraire, si l’investisseur a un horizon d’investissement plus long, il pourra s’intéresser aux tendances de fond en analysant les données sur plusieurs années. Dans tous les cas, le Time Series Forecast doit être utilisé en complément d’autres indicateurs techniques et fondamentaux pour prendre des décisions de trading éclairées.