Аналіз масштабування діапазону

Що таке масштабований аналіз дальності?

Аналіз масштабу діапазону – це статистичний прийом, що використовується для аналізу тенденцій у часовому ряді. Він був розроблений британським гідрологом Гарольдом Едвіном Херстом для прогнозування повені на річці Ніл. Інвестори використовували його для пошуку циклів, закономірностей та тенденцій у цінах акцій та облігацій, які можуть повторитися або змінитись у майбутньому.

Поняття аналізу масштабованого діапазону

Аналіз масштабів діапазону може бути використаний для виявлення та оцінки величини стійкості, випадковості або середньої реверсії на даних часових рядів фінансових ринків. Курси валют та ціни акцій не йдуть випадковим кроком або непередбачуваним шляхом, як це було б, якби зміни ціни були незалежними одна від одної. Іншими словами, ринки не є настільки ефективними, що означає, що інвестори мають можливості для виграшу.

Якщо в даних існує сильна тенденція, її буде фіксувати показник Херста (показник H), який також може бути використаний для оцінки взаємних фондів. Показник H, який також відомий як індекс дальній залежності, може екстраполювати майбутнє значення або середнє значення даних.

Показник Херста коливається від нуля до одиниці, і він вимірює стійкість, випадковість або середню реверсію. Часові ряди, що відображають випадковий стохастичний процес, мають показники H, близькі до 0,5. Коли H більше 0,5, дані демонструють сильну довгострокову тенденцію, а коли H менше 0,5, то, ймовірно, зміниться тенденція протягом розглянутих часових рамок.

Показники H нижче 0,5 також відомі як ефект Джозефа, посилаючись на біблійну історію про сім років достатку, за якими слідують сім років голоду. За низькими значеннями, ймовірно, слідують високі значення, або навпаки.

Масштабований діапазон та показник Херста

Аналіз масштабованого діапазону оцінює, як мінливість даних часового ряду змінюється залежно від тривалості періоду, що розглядається. Перемасштабований діапазон обчислюється діленням діапазону (максимальне значення мінус мінімальне значення) сукупного скоригованого середнього значення точок даних (сума кожної точки даних мінус середнє значення ряду даних) на стандартне відхилення значень на ту саму частину часовий ряд.

Зі збільшенням кількості спостережень у часових рядах збільшується діапазон масштабу. Побудувавши графік цих збільшення як логарифм R / S проти логарифму n, можна визначити нахил цієї лінії, який є показником Херста, H.

Приклади використання аналізу масштабованого діапазону

Експонента Херста може бути використана в інвестиційних стратегіях торгівлі трендами. Інвестор шукав би акції, які демонструють сильну стійкість. Ці запаси мали б Н більше 0,5. H менше 0,5 може поєднуватися з технічними показниками для виявлення розвороту цін. Наприклад, для того, щоб приурочити час своїх інвестицій, інвестор, який коштує, може шукати акції з H менше 0,5, ціни яких певний час знижуються.

Середня реверсійна торгівля має на меті скористатися екстремальними змінами ціни цінного паперу, виходячи з припущення про повернення свого попереднього стану. Показник H використовується алгоритмічними трейдерами для спекуляції на стратегіях часового ряду, що повертають середнє значення, таких як торгівля парами, де спред між двома активами є середнім.

На наступній діаграмі показано 15-періодне ковзаюче середнє (MA) показника Херста на основі графіку цін SPDR S&P 500 (SPY). MA можна регулювати, більш тривалий MA згладжує коливання.

Для трейдерів, які хочуть купувати під час зростання ціни, вони можуть шукати можливості, де Н вище 0,5 і ціна рухається вгору. Використовуваний таким чином, індикатор не обов’язково подаватиме торгові сигнали, але він може допомогти у наданні підтвердження для інших торгових сигналів на основі тенденції.

Індикатор не завжди подає хороші сигнали. Важливо також зазначити, що високі значення Н, коли ціна знижується, вказують на подальше зниження ціни, що може зробити індикатор трохи заплутаним при першому його використанні.

Різниця між масштабованим аналізом діапазону та регресійним аналізом

Аналіз масштабування масштабу розглядає ряд даних і визначає стійкість або тенденції повернення середнього значення в цих даних. регресійного аналізу.

Обмеження аналізу масштабування масштабу

Для торгових цілей, масштабований діапазон – це скоригований діапазон, поділений на стандартне відхилення. Ці розрахунки базуються на минулих даних і за своєю суттю не є передбачуваними. Трейдер повинен інтерпретувати інформацію, яку надає масштабований діапазон або показник Херста.

Для торгових цілей індикатор Херста, який походить від масштабування, може іноді працювати, але він не працює весь час. Сильну цінову тенденцію можна різко змінити, чого індикатор не передбачав. Повороти, сигналізовані індикатором, також можуть не розвинутися.