L’indicatore TSF o Time Series Forecast Indicator è considerato uno dei più potenti, efficaci ed utili strumenti di analisi tecnica per il trading CFD a brevissimo termine.
In questa lezione del corso CFD scopriremo innanzitutto cosa è, non tralasciando nulla al fine di soddisfare sia i lettori più esperti che quelli principianti. Successivamente, vedremo come si utilizza e per ultimo faremo un’analisi sui fattori di questo indicatore che mi hanno impressionato positivamente e quelli su cui ho ancora qualche dubbio.
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Indice
Cos’è il TSF?
TSF sta per Time Series Forecast Indicator ed è un indicatore di tipo “ trend follower”, proprio perché “insegue i trend”.
TSF, acronimo di Time Series Forecasting, è un termine utilizzato nell’ambito dell’analisi delle serie temporali. Rappresenta una tecnica utilizzata per prevedere o stimare i valori futuri di una serie temporale basandosi sui dati storici.
L’analisi delle serie temporali si concentra sull’analisi e la modellizzazione dei dati che variano nel tempo. Questi dati possono essere osservati in modo continuo o periodico, come ad esempio i prezzi delle azioni, le vendite mensili di un prodotto o le temperature giornaliere.
Il TSF utilizza i dati storici di una serie temporale per identificare tendenze, stagionalità e pattern ricorrenti al fine di generare previsioni future. Esistono diversi metodi di previsione delle serie temporali, tra cui modelli statistici come l’autoregressione (AR), la media mobile (MA, che interessa a noi) e l’autoregressione a media mobile (ARMA), oltre a modelli più complessi come l’autoregressione a media mobile integrata (ARIMA) e i modelli basati sulle reti neurali.
L’obiettivo principale del TSF è quello di produrre previsioni accurate e affidabili sulla base dei dati storici disponibili. Le previsioni possono essere utilizzate in diverse applicazioni, come la pianificazione della produzione, la gestione della catena di approvvigionamento, la previsione della domanda, l’analisi finanziaria e molte altre.
È importante sottolineare che le previsioni delle serie temporali non possono garantire esattamente cosa accadrà nel futuro, ma forniscono una stima delle possibili tendenze e andamenti basati sui dati storici. L’accuratezza delle previsioni dipende dalla qualità dei dati, dal modello utilizzato e dalla capacità dell’analista di interpretare correttamente i risultati.
Tutto ciò può apparire complicato, ma in realtà vedendolo applicato alla pratica, diventa più semplice da comprendere. Qui sotto potete visualizzare un esempio di grafico a cui è stato applicato il TSF o indicatore di regressione lineare.
Data la somiglianza tra il TSF e le medie mobili, questo indicatore è anche conosciuto come Indicatore mobile di regressione lineare. Questo nome può essere più adatto fintanto che sia utilizzato come una sorta di media mobile. Tutti i punti che sul grafico indicano un giorno, è il punto finale di regressioni multiple lineari, tracciate nel futuro.
Quando lo tracciamo sul grafico dei prezzi, il TSF forma una linea che assomiglia alla media mobile nel brevissimo periodo. Al fine di creare una linea TSF, una serie di regressione lineare Least Squares viene calcolata per ogni punto.
Come si usa l’indicatore TSF
Innanzitutto, per utilizzare l’indicatore occorre selezionarlo tra quelli disponibili sul software di trading che si sceglie. Se non è disponibile, si può scaricare in diversi modi.
Potete caricarlo su Plus500 alla voce “regressione lineare”. Il TSF si legge sul grafico come una media mobile, anche esponenziale, con la sola differenza che il TSF è un po’ più complesso.
Di base, il TSF è una media mobile perciò quando i prezzi si muovono sopra l’indicatore, il mercato è rialzista, mentre quando i prezzi si muovono sotto l’indicatore, il mercato è ribassista.
Poiché il TSF si muove nel brevissimo periodo, molto più breve rispetto ad una media mobile, riesce a comprendere variazioni più strette. L’ideale sarebbe utilizzare il TSF insieme ad una media mobile, per capirne le differenze.
I segnali del TSF sono soprattutto utilizzati quando confermati in più di un time frame. Quando il mercato è rialzista o ribassista in un determinato time frame, i seguenti crossover possono essere negoziati in un time frame più corto. Il TSF può anche essere utilizzato per prevedere punti di massimo, di minimo e altre potenziali aree di inversione poiché i prezzi ritornano sempre al TSF quando mostrano un trend sopra o sotto di esso.
Quando un alto o basso è evidente in un time frame, vi sono ottimi segnali di ingresso a breve termine in time frame ancora più corti.
Perché è utile il TSF
Questo indicatore è un ottimo strumento e possiamo dirlo con certezza. Da molti è considerato, così come da noi,uno dei migliori indicatori tecnici. Infatti, se ci pensate, si tratta di una media mobile che prende in considerazione linee multiple di regressione lineare e le combina in una sola media mobile con l’assenso della teoria stocastica. Per molti versi è una sorta di metodo che unisce tanti buoni metodi.
Ricapitoliamo quali sono le caratteristiche di questo indicatore:
- E’ un inseguitore di trend
- Usa time frame multipli
- Può essere utilizzato in time frame multipli
- Prevede i movimenti di prezzo futuri ed è più reattivo delle medie mobili, anche esponenziali
- E’ efficace nelle variazioni più strette e per timeframe più brevi
Fattori da non tralasciare
Al fine di leggere meglio il grafico, vi consigliamo di settare un periodo di 5 con 9 barre. Quando viene impostato l’indicatore, può capitare che questa sia preimpostata con 7 barre. Impostarlo a 9 vi consentirà di leggere i segnali di entrata più facilmente poiché riuscirete a definire meglio la linea, che sarà più facile da leggere.
Vai alla lezione successiva riguardante i Frattali nel trading.
FAQ Indicatore TSF
TSF sta per Time Series Forecast Indicator ed è un indicatore di tipo “trend follower” ed è utilizzato per prevedere o stimare i valori futuri di una serie temporale basandosi sui dati storici
Il TSF può essere utilizzato per misurare diversi tipi di dati e prevedere punti di massimo, di minimo e altre potenziali aree di inversione.
Poiché si tratta di una media mobile che prende in considerazione linee multiple di regressione lineare e le combina in una sola media mobile con l’assenso della teoria stocastica.
Quando confermato a diversi timeframe, ovvero relativamente a diversi archi temporali.