पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण क्या है?

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग समय श्रृंखला में रुझानों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। यह नील नदी पर बाढ़ की भविष्यवाणी करने के लिए ब्रिटिश जलविज्ञानी हेरोल्ड एडविन हर्स्ट द्वारा विकसित किया गया था। निवेशकों ने इसका उपयोग स्टॉक और बॉन्ड की कीमतों में चक्र, पैटर्न और रुझानों को देखने के लिए किया है जो भविष्य में दोहराए या उलट सकते हैं।

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण को समझना

पुनर्विक्रय श्रेणी विश्लेषण का उपयोग वित्तीय बाजारों के समय श्रृंखला डेटा में दृढ़ता, यादृच्छिकता, या माध्य प्रत्यावर्तन की मात्रा का पता लगाने और मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। विनिमय दरें और स्टॉक की कीमतें एक यादृच्छिक चलने,. या अप्रत्याशित पथ का पालन नहीं करती हैं, जैसे कि यदि मूल्य परिवर्तन एक दूसरे से स्वतंत्र होते तो वे होते। दूसरे शब्दों में, बाजार पूरी तरह से कुशल नहीं हैं, जिसका अर्थ है कि निवेशकों के लिए पूंजीकरण के अवसर हैं।

यदि डेटा में एक मजबूत प्रवृत्ति मौजूद है, तो इसे हर्स्ट एक्सपोनेंट (एच एक्सपोनेंट) द्वारा कब्जा कर लिया जाएगा, जिसका उपयोग म्यूचुअल फंड को रेट करने के लिए भी किया जा सकता है । एच एक्सपोनेंट, जिसे लंबी दूरी की निर्भरता के सूचकांक के रूप में भी जाना जाता है, डेटा के लिए भविष्य के मूल्य या औसत को निकाल सकता है।

हर्स्ट प्रतिपादक शून्य और एक के बीच होता है, और यह दृढ़ता, यादृच्छिकता, या माध्य प्रत्यावर्तन को मापता है। एक यादृच्छिक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया प्रदर्शित करने वाली समय श्रृंखला में एच घातांक 0.5 के करीब होते हैं। जब एच 0.5 से अधिक है, तो डेटा एक मजबूत दीर्घकालिक प्रवृत्ति का प्रदर्शन कर रहा है, और जब एच 0.5 से कम है, तो यह माना जाता है कि समय सीमा पर प्रवृत्ति को उलटने की संभावना है।

0.5 से नीचे के एच प्रतिपादकों को जोसफ प्रभाव के रूप में भी जाना जाता है,. बाइबिल की कहानी के संदर्भ में सात साल की बहुतायत के बाद सात साल के अकाल के बाद। निम्न मूल्यों के बाद उच्च मूल्यों, या इसके विपरीत होने की संभावना है।

रीस्केल्ड रेंज और हर्स्ट एक्सपोनेंट

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण यह आकलन करता है कि समय श्रृंखला डेटा की परिवर्तनशीलता समय अवधि की लंबाई के साथ कैसे बदलती है। पुन: स्केल की गई श्रेणी की गणना संचयी माध्य समायोजित डेटा बिंदुओं (प्रत्येक डेटा बिंदु का योग घटा डेटा श्रृंखला का माध्य) की श्रेणी (अधिकतम मान घटा न्यूनतम मान) को उसी भाग के मानों के मानक विचलन से विभाजित करके की जाती है। समय श्रृंखला।

जैसे-जैसे समय श्रृंखला में प्रेक्षणों की संख्या बढ़ती है, पुन: मापी गई सीमा बढ़ती जाती है। R/S के लघुगणक बनाम n के लघुगणक के रूप में इन वृद्धियों को आलेखित करके, कोई इस रेखा के ढलान को निर्धारित कर सकता है, जो हर्स्ट प्रतिपादक, H है।

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण का उपयोग कैसे करें के उदाहरण

हर्स्ट एक्सपोनेंट का उपयोग निवेश रणनीतियों के व्यापार की प्रवृत्ति में किया जा सकता है । एक निवेशक ऐसे शेयरों की तलाश करेगा जो मजबूत दृढ़ता दिखाते हों। इन शेयरों का एच 0.5 से अधिक होगा। 0.5 से कम के एच को तकनीकी संकेतकों के साथ स्पॉट प्राइस रिवर्सल के लिए जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, अपने निवेश के समय के लिए, एक मूल्य निवेशक 0.5 से कम एच वाले शेयरों की तलाश कर सकता है जिनकी कीमतें कुछ समय से घट रही हैं।

माध्य प्रत्यावर्तन व्यापार एक सुरक्षा की कीमत में अत्यधिक परिवर्तनों को भुनाने के लिए लगता है, इस धारणा के आधार पर कि यह अपनी पिछली स्थिति में वापस आ जाएगा। एच एक्सपोनेंट का उपयोग एल्गोरिथम व्यापारियों द्वारा जोड़े के व्यापार जैसे माध्य-रिवर्टिंग टाइम सीरीज़ रणनीतियों पर अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, जहां दो संपत्तियों के बीच का फैलाव माध्य-वापसी होता है।

SPDR S&P 500 (SPY) मूल्य चार्ट के आधार पर हर्स्ट एक्सपोनेंट का 15-अवधि का मूविंग एवरेज (MA) दिखाता है। एमए को समायोजित किया जा सकता है, लंबे समय तक एमए उतार-चढ़ाव को सुचारू करता है।

व्यापारियों के लिए कीमत में एक अपट्रेंड के दौरान खरीदना चाहते हैं, वे उन अवसरों की तलाश कर सकते हैं जहां एच 0.5 से ऊपर है और कीमत बढ़ रही है। इस तरह से उपयोग किया जाता है, संकेतक अनिवार्य रूप से व्यापार संकेत प्रदान नहीं करेगा, लेकिन यह प्रवृत्ति के आधार पर अन्य व्यापार संकेतों की पुष्टि प्रदान करने में सहायता कर सकता है।

संकेतक हमेशा अच्छे संकेत नहीं देगा। यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि जब कीमत गिर रही है तो उच्च एच मान मूल्य में और गिरावट का संकेत दे रहे हैं, जो पहली बार इसका उपयोग करते समय संकेतक को थोड़ा भ्रमित कर सकता है।

रीस्केल्ड रेंज एनालिसिस और रिग्रेशन एनालिसिस के बीच अंतर

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण एक डेटा श्रृंखला को देखता है और उस डेटा के भीतर दृढ़ता या माध्य-वापस करने की प्रवृत्ति को निर्धारित करता है। रैखिक प्रतिगमन दो चरों को देखता है, जैसे कि मूल्य और समय, और मध्य बिंदु या डेटा श्रृंखला के लिए सबसे उपयुक्त रेखा का पता लगाता है। फिर, मानक विचलन चैनलों को यह दिखाने के लिए जोड़ा जा सकता है कि डेटा श्रृंखला के आधार पर सुरक्षा संभावित रूप से अधिक खरीद या अधिक बिक्री कब होती है। रैखिक प्रतिगमन प्रतिगमन विश्लेषण के बड़े क्षेत्र का हिस्सा है ।

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण की सीमाएं

व्यापारिक उद्देश्यों के लिए, एक पुनर्विक्रय सीमा मानक विचलन द्वारा विभाजित समायोजित सीमा है। ये गणना पिछले डेटा पर आधारित हैं और स्वाभाविक रूप से भविष्य कहनेवाला नहीं हैं। यह ट्रेडर पर निर्भर करता है कि वह उस जानकारी की व्याख्या करे जिसे रीस्केल्ड रेंज या हर्स्ट एक्सपोनेंट प्रदान कर रहा है।

व्यापारिक उद्देश्यों के लिए, हर्स्ट इंडिकेटर, जो पुन: स्केल की गई सीमा से प्राप्त होता है, कभी-कभी काम कर सकता है, लेकिन यह हर समय काम नहीं करता है। एक मजबूत मूल्य प्रवृत्ति को तेजी से उलट दिया जा सकता है, जिसे संकेतक ने पूर्वाभास नहीं किया था। संकेतक द्वारा संकेतित उत्क्रमण भी विकसित नहीं हो सकता है।

हाइलाइट्स

• हर्स्ट एक्सपोनेंट शून्य और एक के बीच उतार-चढ़ाव करता है।

• हर्स्ट एक्सपोनेंट की गणना करने के लिए रीस्केल्ड रेंज का उपयोग किया जा सकता है, जो डेटा के लिए भविष्य के मूल्य या औसत को एक्सट्रपलेशन कर सकता है।

• जब हर्स्ट एक्सपोनेंट 0.5 से अधिक है, तो डेटा एक मजबूत दीर्घकालिक प्रवृत्ति प्रदर्शित कर रहा है, और जब एच 0.5 से कम है, तो एक ट्रेंड रिवर्सल अधिक होने की संभावना है।

• रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण एक डेटा श्रृंखला को देखता है और उस डेटा के भीतर दृढ़ता या माध्य-वापस करने की प्रवृत्ति को निर्धारित करता है।