Що таке аналіз масштабу діапазону?
Аналіз масштабного діапазону - це статистична методика, що використовується для аналізу тенденцій часових рядів. Він був розроблений британським гідрологом Гарольдом Едвіном Херстом для прогнозування затоплення на річці Ніл. Інвестори використовували його для пошуку циклів, моделей та тенденцій цін на акції та облігації, які можуть повторитися або змінитись у майбутньому.
Ключові вивезення
- Аналіз масштабованого діапазону розглядає ряд даних і визначає стійкість або середньоквадратичні тенденції в межах цих даних. Назвучений діапазон може бути використаний для обчислення показника Херста, який може екстраполювати майбутнє значення або середнє значення для даних. Експонент Херста коливається між нуль і один. Коли показник Херста більший за 0, 5, дані виявляють сильну довгострокову тенденцію, а коли H менше 0, 5, то швидше змінити тенденцію.
Розуміння аналізу масштабованих діапазонів
Аналіз масштабованого діапазону може бути використаний для виявлення та оцінки кількості стійкості, випадковості чи середньої реверсії даних часових рядів фінансових ринків. Курси валют та ціни на акції не йдуть за випадковим кроком або непередбачуваним шляхом, як це було б, якби зміни цін були незалежними один від одного. Іншими словами, ринки не є абсолютно ефективними, а значить, є можливість для інвесторів отримати капітал.
Якщо в даних є сильна тенденція, вона буде охоплена показником Херста (експонент Н), який також може бути використаний для оцінки взаємних фондів. Експонент Н, який також відомий як індекс залежності дальньої дальності, може екстраполювати дане значення або середнє значення для даних.
Експонент Херста коливається між нулем і одиницею, і він вимірює стійкість, випадковість або середню реверсію. Тимчасові ряди, що відображають випадковий стохастичний процес, мають показники H, близькі до 0, 5. Коли H більше 0, 5, дані виявляють сильну довгострокову тенденцію, а коли H менше 0, 5, ймовірно, буде зворотна тенденція протягом розглянутого часового періоду.
Показники Н нижче 0, 5 також відомі як ефект Йосифа, посилаючись на біблійну історію про сім років достатку, за якою слідує сім років голоду. За низькими значеннями, ймовірно, слідкують високі значення, або навпаки.
Розширений діапазон і показник Херста
Аналіз масштабованого діапазону оцінює, як змінюється мінливість даних часових рядів з урахуванням тривалості періоду часу, який розглядається. Повторний масштаб обчислюється діленням діапазону (максимальне значення мінус мінімальне значення) середніх кумулятивних коригуваних точок даних (сума кожної точки даних за мінусом середнього ряду даних) на стандартне відхилення значень на однакову частину часовий ряд.
Зі збільшенням кількості спостережень у часових рядах збільшується масштаб масштабу. Побудувавши ці збільшення як логарифм R / S проти логарифму n, можна визначити нахил цієї лінії, що є показником Херста, H.
Приклади використання аналізу масштабованого діапазону
Експонент Херста може бути використаний у тренд-стратегіях торгівлі інвестиціями. Інвестор шукав би акції, які демонструють сильну наполегливість. Ці запаси мали б Н більше 0, 5. На H менше 0, 5 можна поєднати технічні показники, щоб визначити зміни ціни. Наприклад, щоб вчасно інвестувати інвестиції, інвестор вартості може шукати акції з H менше 0, 5, ціни яких знижуються протягом певного часу.
Середня торгівля реверсією виглядає вигідною для екстремальних змін ціни цінного папера, виходячи з припущення, що воно повернеться до свого попереднього стану. Експонент Н використовується алгоритмічними трейдерами для спекуляції на середньообертових стратегіях часових рядів, таких як торгівля парами, де розподіл між двома активами є середньо-зворотним.
Наступний графік показує 15-періодичну ковзну середню (MA) показника Херста на основі діаграми цін SPDR S&P 500 (SPY). МА може бути відрегульовано, з більш тривалим МА згладжуючи коливання.
Для торговців, які бажають придбати під час зростання ціни, вони можуть шукати можливості, коли H вище 0, 5, а ціна зростає. Використовуваний таким чином, індикатор не обов'язково надаватиме торгові сигнали, але це може допомогти у підтвердженні інших торгових сигналів, що базуються на тенденції.
TradingView
Індикатор не завжди подає хороші сигнали. Важливо також зазначити, що високі значення Н при зниженні ціни вказують на подальше зниження ціни, що може зробити індикатор трохи заплутаним при першому його використанні.
Різниця між масштабним аналізом діапазону та регресійним аналізом
Аналіз масштабованого діапазону розглядає ряд даних і визначає стійкі або середньо-зворотні тенденції в межах цих даних. Лінійна регресія розглядає дві змінні, такі як ціна та час, і виявляє середину чи лінію, найкраще підходять для ряду даних. Тоді можуть бути додані стандартні канали відхилення, щоб показати, коли захист потенційно перекуплений або перепроданий на основі даних даних. Лінійна регресія є частиною більшого поля регресійного аналізу.
Обмеження аналізу масштабованих діапазонів
Для торгових цілей масштаб масштабу - це скоригований діапазон, поділений на стандартне відхилення. Ці розрахунки ґрунтуються на минулих даних і не є по суті прогнозними. Торговець повинен інтерпретувати інформацію, яку надає масштабований діапазон або показник Херста.
Для торгових цілей індикатор Херста, який виводиться з переосмисленого діапазону, може працювати іноді, але він не працює весь час. Сильна цінова тенденція може бути різко зворотна, чого показник не передбачав. Зворотні сигнали, показані індикатором, також можуть не розвиватися.
