Какво е анализ на преоразмерен обхват?
Анализът на преоразмерения диапазон е статистическа техника, използвана за анализ на тенденциите във времевите редове. Той е разработен от британския хидролог Харолд Едвин Хърст, за да предскаже наводнения на река Нил. Инвеститорите са го използвали, за да търсят цикли, модели и тенденции в цените на акциите и облигациите, които могат да се повторят или обърнат в бъдеще.
Ключови заведения
- Анализът на преоразмерения диапазон разглежда поредица от данни и определя устойчивостта или средно-обръщащите се тенденции в рамките на тези данни. Преназначеният диапазон може да се използва за изчисляване на показателя на Хърст, което може да екстраполира бъдеща стойност или средна стойност за данните. Показателят на Хърст се колебае между нула и едно. Когато показателят на Хърст е по-голям от 0, 5, данните показват силна дългосрочна тенденция и когато Н е по-малко от 0, 5, обратът на тенденцията е по-вероятен.
Разбиране на анализ на преоразмерен обхват
Анализът на преоразмерения диапазон може да се използва за откриване и оценка на стойността на постоянството, случайността или средната реверсия на данните от времевите серии на финансовите пазари. Валутните курсове и цените на акциите не следват случайна разходка или непредсказуем път, както биха направили, ако промените в цените са независими една от друга. Пазарите, с други думи, не са напълно ефективни, което означава, че има възможности инвеститорите да се възползват.
Ако съществува силна тенденция в данните, те ще бъдат обхванати от показателя на Хърст (H експонент), който също може да се използва за оценка на взаимните фондове. H експонентът, известен още като индекс на зависимостта на далечни разстояния, може да екстраполира бъдеща стойност или средна стойност за данните.
Показателят на Хърст варира между нула и единица и измерва постоянство, случайност или средна реверсия. Временните серии, които показват произволен стохастичен процес, имат H показатели, близки до 0, 5. Когато Н е по-голям от 0, 5, данните показват силна дългосрочна тенденция, а когато Н е по-малка от 0, 5, има вероятност да обърне тенденцията през разглежданата времева рамка.
H експонентите под 0, 5 са известни също като Йосиф ефект, по отношение на библейската история за седем години изобилие, последвана от седем години глад. Най-вероятно е ниските стойности да бъдат последвани от високи или обратно.
Преоразмерен обхват и Hurst Exponent
Анализът на преоразмерения диапазон оценява как променливостта на данните от времеви серии се променя с дължината на периода, който се разглежда. Преоразмереният диапазон се изчислява чрез разделяне на диапазона (максимална стойност минус минималната стойност) на кумулативните средно коригирани точки от данни (сбор от всяка точка от данни минус средната стойност от серията от данни) на стандартното отклонение на стойностите за същата част на времеви редове.
С увеличаването на броя на наблюденията във времеви серии се увеличава преназначеният диапазон. Чрез начертаването на тези увеличения като логаритъм на R / S спрямо логаритъм на n може да се определи наклона на тази линия, която е показател на Хърст, Н.
Примери за това как да използвате анализ на преоразмерен обхват
Експонентът на Хърст може да бъде използван в тенденции за търговия с инвестиционни стратегии. Инвеститор ще търси акции, които показват силно постоянство. Тези запаси биха имали H по-голям от 0, 5. H по-малко от 0, 5 може да бъде сдвоено с технически индикатори, за да се забележат промени в цената. Например, за да навреме да инвестира, инвеститор в стойност може да търси акции с H по-малко от 0, 5, чиито цени намаляват от известно време.
Средната търговия с реверсия изглежда да се възползва от екстремни промени в цената на ценната книга, въз основа на предположението, че тя ще се върне към предишното си състояние. H експонентът се използва от алгоритмични търговци за спекулиране на средно-ревертиращи стратегии за времеви серии като търговия с двойки, където спредът между два актива е средно-ревертиращ.
Следващата диаграма показва 15-периодна подвижна средна стойност (MA) на Hurst Exponent въз основа на ценовата диаграма SPDR S&P 500 (SPY). MA може да се регулира, с по-дълги изравнявания на MA.
За търговците, които искат да купят по време на повишаване на цената, те могат да търсят възможности, при които H е над 0, 5, а цената се увеличава. Използван по този начин, индикаторът не е задължително да предоставя търговски сигнали, но би могъл да помогне за потвърждаване на други търговски сигнали въз основа на тенденцията.
TradingView
Индикаторът не винаги осигурява добри сигнали. Важно е също така да се отбележи, че високите стойности на H, когато цената намалява, показват по-нататъшни спадове в цената, което може да направи индикатора малко объркващ при първото му използване.
Разликата между скалирания диапазон и регресионен анализ
Анализът на преоразмерения диапазон разглежда поредица от данни и определя постоянните или средно-обръщащи се тенденции в рамките на тези данни. Линейната регресия разглежда две променливи, като цена и време и намира средната точка или линията, която е най-подходяща за серията данни. Тогава могат да се добавят стандартни канали за отклонение, които да показват кога евентуално свръх покупка или препродажба на базата на серията от данни. Линейната регресия е част от по-голямото поле на регресионен анализ.
Ограничения при анализ на преоразмерен обхват
За целите на търговията преизчислен диапазон е коригираният диапазон, разделен на стандартното отклонение. Тези изчисления се основават на минали данни и по своята същност не са предсказващи. Търговецът трябва да интерпретира информацията, която преразпределеният диапазон или Hurst експонентът предоставя.
За целите на търговията, индикаторът на Хърст, който се извлича от преоразмерения диапазон, може да работи понякога, но не работи през цялото време. Силна ценова тенденция може рязко да се обърне, което индикаторът не предвиждаше. Обратните сигнали, сигнализирани от индикатора, също може да не се развият.
