Grupo Nutresa S. A. opera en la industria alimentaria principalmente en Colombia y América Latina. La empresa produce y vende embutidos, carnes maduradas, salchichas, conservas vegetales, platos preparados y setas; y galletas y crackers, así como galletas de sabores, sándwiches de crema y barquillos. El Grupo Nutresa S. A. se constituyó en 1920 y tiene su sede en Medellín, Colombia.
El estudio de la acción de Nutresa, que abarca el periodo desde el 4 de
enero de 2010 hasta el 28 de julio de 2025. Tu enfoque en el análisis chartista
y la inclusión de medidas estadísticas descriptivas y de probabilidad son
excelentes puntos de partida para una evaluación exhaustiva.
La tendencia polinómica de orden 6 (verde), con una correlación del
96.14%, es altamente sensible y traza los ciclos de mercado con gran precisión.
Se observa que la acción ha experimentado períodos de consolidación y
corrección seguidos de fuertes repuntes. Es crucial identificar los picos y
valles que esta curva dibuja para entender las fases de expansión y contracción
dentro de la tendencia alcista general.
La tendencia polinómica de orden 3 (naranja/marrón), con una correlación
del 90.85%, es menos volátil y ofrece una visión más suavizada de los ciclos.
Su menor sensibilidad a pequeños cambios en el precio la hace útil para
identificar movimientos direccionales subyacentes y menos ruido.
La comparación entre la polinómica de orden 6 y la de orden 3 es
fundamental. Cuando la de orden 6 diverge significativamente de la de orden 3,
podría indicar un movimiento extremo (sobrecompra o sobreventa) que
eventualmente se corregirá. Si ambas se mueven en la misma dirección, refuerza
la señal de la tendencia. Por ejemplo, en el tramo final del gráfico, ambas
polinómicas apuntan hacia arriba, confirmando la fuerte tendencia alcista
reciente.
La recta de tendencia lineal mínima cuadrática (roja), con una
correlación del 58.73%, aunque menor en ajuste (R2=0.344),
proporciona una dirección general de la acción a lo largo de todo el periodo.
El hecho de que sea alcista confirma el crecimiento general de la empresa. La
ecuación (y=11.399x+11368) es valiosa para proyecciones lineales, aunque, como
mencionas, el R² indica que no captura completamente la variabilidad.
Realizando el contraste entre los valores de la media (32148.42), la mediana
(25440) y la moda (27000) se puede establecer que lLa media es
significativamente mayor que la mediana y la moda. Esto indica una distribución
sesgada a la derecha (sesgo positivo), lo que significa que hay un número
considerable de valores bajos, pero también algunos valores muy altos que
elevan la media. En el contexto de precios de acciones, esto es común en
tendencias alcistas, donde los precios tienden a acumularse en rangos más bajos
al principio del periodo y luego experimentan saltos significativos.
El coeficiente de sesgo de 3.21615192, positivo y alto (mayor que 0) confirma el
sesgo a la derecha. Esto implica que hay una "cola" más larga hacia
los valores superiores de precio, lo que concuerda con la apreciación de la
acción.
El alto valor de la curtosis 10.1998138, define la distribución como leptocúrtica,
mayor que 3 para una distribución normal, sugiere que la distribución de los
precios tiene colas más pesadas y un pico más agudo que una distribución
normal. Esto implica una mayor probabilidad de eventos extremos grandes
movimientos de precios, tanto al alza como a la baja. En este caso, probablemente
más al alza, dado el sesgo positivo.
El rango de 113000 y el máximo de 129000 son datos importantes. El rango
ofrece la amplitud total de los precios observados. Si comparas el rango con la
desviación estándar, se puede inferir la dispersión de los datos. Para la
resistencia, se necesitaría un análisis más profundo del gráfico chartista,
identificando los niveles donde el precio ha tenido dificultades para subir en
el pasado. El máximo de 129000 es la resistencia más alta alcanzada en el
periodo.
La regresión lineal simple, definida por la ecuación y=11.399x+11368, un
R2=0.344, este valor indica que solo el 34.4% de la variabilidad en
el precio de la acción (Y) es explicada por el tiempo (X). Esto es bajo, lo que
significa que el tiempo solo es un predictor moderado del precio, y otros
factores (variables económicas, noticias de la empresa, sentimiento del
mercado) tienen un impacto significativo.
Los pronósticos a 90 días 53943.75 y 180 días 54969.68, son el resultado
de extender la línea recta. Sin embargo, dado el bajo R2 y la clara
presencia de ciclos y no linealidades (evidenciadas por las polinómicas), estos
pronósticos lineales deben tomarse con mucha precaución. Probablemente
subestiman el potencial alcista si la tendencia actual fuerte continúa, o
sobreestiman si hay una corrección.
La polinómica de orden 6 y R2=0.9614, es excelente para
describir el comportamiento pasado y detectar puntos de inflexión. Es menos
útil para la predicción a futuro porque su alta sensibilidad lo hace propenso a
cambios bruscos con nuevos datos. Sin embargo, si la curva muestra un fuerte
impulso alcista en el extremo derecho, es una buena señal de continuación.
La polinómica de orden 3 y R2=0.9085,
Este modelo, al ser menos sensible, es más robusto para capturar la tendencia
principal de los ciclos. Podría ser más útil para proyecciones a corto y
mediano plazo que la lineal, ya que incorpora la curvatura del movimiento del
precio.
Dado que el precio de la acción es una serie de tiempo, modelos como
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) o SARIMA (Seasonal ARIMA) son
herramientas econométricas estándar. Estos modelos capturan la autocorrelación
(la dependencia del precio actual de precios pasados) y pueden identificar
patrones estacionales o cíclicos.
Si Nutresa tiene patrones de precios que se repiten en ciertos periodos
SARIMA podría capturarlos. A menudo, ofrecen pronósticos más precisos que las
simples regresiones de tendencia, ya que modelan la estructura intrínseca de la
serie de tiempo.
Los modelos GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional
Heteroskedasticity) se utilizan para modelar la volatilidad de las series de
tiempo financieras. Es decir, cómo cambia la dispersión de los retornos a lo
largo del tiempo.
la alta desviación estándar y curtosis, sugieren la presencia de
clústeres de volatilidad (períodos de alta volatilidad seguidos de más alta
volatilidad, y viceversa).
La gestión de riesgos permite predecir la volatilidad futura, lo cual es
crucial para la gestión de riesgos en una cartera de inversión.
Es fundamental para la valuación de opciones y otros derivados.
Un Z de 1.65 indica que el valor
actual o el valor que se está analizando para esa probabilidad, está 1.65
desviaciones estándar por encima de la media.
Si "p" representa la probabilidad de encontrar un valor por
debajo del actual y "q" por encima o viceversa, dependiendo de cómo
lo calculaste, un p=0% y q=100% (o viceversa) con un Z-score de 1.65 (que no es
un valor extremo como 3 o 4) es peculiar, un Z-score de 1.65 correspondería a
una probabilidad acumulada de alrededor del 95% (para p) o 5% (para q) en una
distribución normal.
Para determinar si la acción está en sobrecompra o sobreventa usando la
campana de Gauss, típicamente se observa si el precio actual se encuentra en
las "colas" de la distribución. Si un Z-score muy alto indica que el
precio está muy por encima de su media histórica con baja probabilidad de
ocurrencia (ej. más de 2 o 3 desviaciones estándar), podría sugerir
sobrecompra. Por el contrario, un Z-score muy bajo (negativo) podría indicar
sobreventa. Con el Z-score de 1.65, no se puede concluir directamente sobrecompra
o sobreventa sin el contexto de la distribución de los precios y los umbrales
definidos.
Aunque el estudio es técnico y econométrico, el análisis fundamental es
vital. Implica evaluar la salud financiera de la empresa (ingresos, beneficios,
deuda, flujo de caja), su modelo de negocio, la industria en la que opera, la
competencia y el entorno macroeconómico.
Los modelos cuantitativos te dicen cómo se ha movido el precio, pero el
análisis fundamental te dice por qué. un pronóstico alcista tiene más peso si
la empresa está reportando fuertes ganancias y tiene buenas perspectivas de
crecimiento.
Las líneas polinómicas usualmente se utilizan para identificar los
ciclos y la lineal para la dirección general. Si la acción está en una fase
ascendente de los ciclos polinómicas y la tendencia lineal sigue siendo
alcista, esto refuerza una decisión de compra o mantener.
Al Identificar los niveles históricos donde el precio ha rebotado
(soporte) o ha encontrado dificultad para avanzar (resistencia). El máximo de
$129,000 es una resistencia clave que fue superada recientemente.
Es de importancia considerar aplicar un modelo ARIMA o SARIMA, si tienes
la serie de tiempo completa. Esto proporcionaría pronósticos más robustos que
capturen la estructura temporal de los precios. Si la gestión del riesgo de
volatilidad es una preocupación, un modelo GARCH permitirá entender y
pronosticar períodos de alta y baja volatilidad.
Si la polinómica de de orden 6 muestra una divergencia muy fuerte al
alza respecto a la de orden 3, podría ser una señal de que el precio está
subiendo demasiado rápido y podría haber una corrección. Viceversa para
movimientos a la baja.
El estudio realizado es muy completo y ofrece una excelente base para
entender el comportamiento histórico de la acción de Nutresa. La acción ha
mostrado una fuerte tendencia alcista a largo plazo, con ciclos claros. La
divergencia entre la media, mediana y moda, junto con la asimetría y curtosis,
refuerza la idea de una distribución de precios con una cola positiva, lo que
es común en acciones con un crecimiento significativo.
Para la toma de decisiones, la combinación del análisis chartista que se
ha realizado haciendo uso de las líneas de tendencia polinómicas para los
ciclos y la lineal para la dirección general, junto con un análisis
econométrico más profundo (posiblemente ARIMA/SARIMA para pronósticos y GARCH
para volatilidad), y, fundamentalmente, un análisis de los factores que
impulsan el negocio de Nutresa, proporcionará una visión integral y robusta
para las decisiones de inversión. Los pronósticos de las regresiones lineales
deben ser tratados con mucha cautela debido a la naturaleza no lineal del
movimiento de los precios de las acciones.
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