Analisi dell'intervallo ridimensionato
Che cos'è l'analisi dell'intervallo ridimensionato?
L'analisi dell'intervallo ridimensionato è una tecnica statistica utilizzata per analizzare le tendenze in una serie temporale. È stato sviluppato dall'idrologo britannico Harold Edwin Hurst per prevedere le inondazioni sul fiume Nilo. Gli investitori lo hanno utilizzato per cercare cicli, modelli e tendenze nei prezzi di azioni e obbligazioni che potrebbero ripetersi o invertirsi in futuro.
Comprensione dell'analisi dell'intervallo ridimensionato
L'analisi dell'intervallo ridimensionato può essere utilizzata per rilevare e valutare la quantità di persistenza, casualità o inversione della media nei dati delle serie temporali dei mercati finanziari. I tassi di cambio e i prezzi delle azioni non seguono un percorso casuale o imprevedibile, come farebbero se le variazioni di prezzo fossero indipendenti l'una dall'altra. I mercati, in altre parole, non sono perfettamente efficienti, il che significa che ci sono opportunità da sfruttare per gli investitori.
Se esiste una forte tendenza nei dati, verrà catturata dall'esponente Hurst (esponente H), che può essere utilizzato anche per valutare i fondi comuni di investimento. L'esponente H, noto anche come indice di dipendenza a lungo raggio, può estrapolare un valore futuro o una media per i dati.
L'esponente di Hurst è compreso tra zero e uno e misura la persistenza, la casualità o il ritorno alla media. Le serie temporali che mostrano un processo stocastico casuale hanno esponenti H vicini a 0,5. Quando H è maggiore di 0,5, i dati mostrano una forte tendenza a lungo termine e quando H è inferiore a 0,5, è probabile che inverta la tendenza nel periodo di tempo considerato.
Gli esponenti H inferiori a 0,5 sono anche conosciuti come l' effetto Joseph,. in riferimento alla storia biblica di sette anni di abbondanza seguiti da sette anni di carestia. È probabile che valori bassi siano seguiti da valori alti o viceversa.
Intervallo ridimensionato e l'esponente Hurst
L'analisi dell'intervallo riscalato valuta come la variabilità dei dati delle serie temporali cambia con la lunghezza del periodo di tempo considerato. L'intervallo riscalato viene calcolato dividendo l'intervallo (valore massimo meno valore minimo) dei punti dati medi cumulativi rettificati (somma di ciascun punto dati meno la media delle serie di dati) per la deviazione standard dei valori sulla stessa porzione della serie temporali.
All'aumentare del numero di osservazioni in una serie temporale, l'intervallo ridimensionato aumenta. Tracciando questi aumenti come logaritmo di R/S rispetto al logaritmo di n, si può determinare la pendenza di questa linea, che è l'esponente di Hurst, H.
Esempi di come utilizzare l'analisi dell'intervallo ridimensionato
L'esponente Hurst può essere utilizzato nelle strategie di investimento di trend trading . Un investitore cercherebbe titoli che mostrano una forte persistenza. Questi titoli avrebbero un H maggiore di 0,5. Un H inferiore a 0,5 potrebbe essere abbinato a indicatori tecnici per individuare le inversioni di prezzo. Ad esempio, per pianificare il proprio investimento, un investitore value potrebbe cercare titoli con H inferiore a 0,5 i cui prezzi sono in calo da tempo.
Il trading di reversione media cerca di trarre vantaggio dalle variazioni estreme del prezzo di un titolo, sulla base del presupposto che tornerà al suo stato precedente. L'esponente H viene utilizzato dai trader algoritmici per speculare su strategie di serie temporali di ripristino della media come il trading di coppie, in cui lo spread tra due asset è di ripristino della media.
Il grafico seguente mostra una media mobile (MA) a 15 periodi dell'esponente Hurst basata sul grafico dei prezzi SPDR S&P 500 (SPY). La MA può essere regolata, con una MA più lunga che attenua le fluttuazioni.
Per i trader che desiderano acquistare durante un trend rialzista del prezzo, potrebbero cercare opportunità in cui la H è superiore a 0,5 e il prezzo sta salendo. Usato in questo modo, l'indicatore non fornirebbe necessariamente segnali commerciali, ma potrebbe aiutare a fornire conferma per altri segnali commerciali in base alla tendenza.
L'indicatore non fornirà sempre buoni segnali. È anche importante notare che valori H elevati quando il prezzo è in calo indicano ulteriori cali di prezzo, il che può creare un po' di confusione nell'indicatore quando lo si utilizza per la prima volta.
La differenza tra l'analisi dell'intervallo ridimensionato e l'analisi di regressione
L'analisi dell'intervallo ridimensionato esamina una serie di dati e determina la persistenza o le tendenze al ripristino della media all'interno di tali dati. La regressione lineare esamina due variabili, come prezzo e tempo, e trova il punto medio o la linea di migliore adattamento per la serie di dati. Quindi, è possibile aggiungere canali di deviazione standard per mostrare quando il titolo è potenzialmente ipercomprato o ipervenduto in base alle serie di dati. La regressione lineare fa parte del più ampio campo dell'analisi di regressione.
Limitazioni dell'analisi dell'intervallo ridimensionato
Ai fini del trading, un intervallo ridimensionato è l'intervallo rettificato diviso per la deviazione standard. Questi calcoli si basano su dati passati e non sono intrinsecamente predittivi. Spetta al trader interpretare le informazioni fornite dall'intervallo ridimensionato o dall'esponente di Hurst.
Ai fini del trading, l'indicatore Hurst, che deriva dall'intervallo ridimensionato, può funzionare a volte, ma non funziona sempre. Una forte tendenza dei prezzi potrebbe essere invertita bruscamente, cosa che l'indicatore non prevedeva. Anche le inversioni segnalate dall'indicatore potrebbero non svilupparsi.
Mette in risalto
L'esponente di Hurst oscilla tra zero e uno.
L'intervallo ridimensionato può essere utilizzato per calcolare l'esponente di Hurst, che può estrapolare un valore futuro o una media per i dati.
Quando l'esponente di Hurst è maggiore di 0,5, i dati mostrano una forte tendenza a lungo termine e quando H è inferiore a 0,5, è più probabile un'inversione di tendenza.
L'analisi dell'intervallo ridimensionato esamina una serie di dati e determina la persistenza o le tendenze al ripristino della media all'interno di tali dati.
